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R语言实战

资源名称：R语言实战内容简介：数据时代已经到来，但数据分析、数据挖掘人才却十分短缺。由于“大数据”对每个领域的决定性影响，　相对于经验和直觉，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并作出科学、客观的决策越来越重要。开源软件R是世界上最流行的数据分析、统计计算及制图语言，几乎能够完成任何数据处理任务，可安装并运行于所有主流平台，为我们提供了成千上万的专业模块和实用工具，是从大数据中获取有用信息的绝佳工具。　　本书从解决实际问题入手，尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透澈，极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能、展示了各种实用的统计示例，而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。通读本书，你将全面掌握使用R语言进行数据分析、数据挖掘的技巧，并领略大量探索和展示数据的图形功能，从而更加高效地进行分析与沟通。想要成为倍受高科技企业追捧的、炙手可热的数据分析师吗？想要科学分析数据并正确决策吗？不妨从本书开始，挑战大数据，用R开始炫酷的数据统计与分析吧！　　本书内容：　　R安装与操作数据导入/导出及格式化双变量关系的描述性分析回归分析模型适用性的评价方法以及结果的可视化用图形实现变量关系的可视化在给定置信度的前提下确定样本量高级统计分析方法和高级绘图作者简介： Robert I. Kabacoff R语言社区著名学习网站Quick-Rhttp://www.statmethods.net/）的幕后维护者，现为全球化开发与咨询公司Management研究集团研发副总裁。此前，Kabacoff博士是佛罗里达诺瓦东南大学的教授，讲授定量方法和统计编程的研究生课程。Kabacoff还是临床心理学博士、统计顾问，擅长数据分析，在健康、金融服务、制造业、行为科学、政府和学术界有20余年的研究和统计咨询经验。资源目录：第一部分　入　　门第1章　R语言介绍　　3 1.1 　为何要使用R？　　4 1.2 　R的获取和安装　　6 1.3 　R的使用　　7 1.3.1 　新手上路　　7 1.3.2 　获取帮助　　10 1.3.3 　工作空间　　10 1.3.4 　输入和输出　　12 1.4 　包　　14 1.4.1 　什么是包　　14 1.4.2 　包的安装　　14 1.4.3 　包的载入　　14 1.4.4 　包的使用方法　　15 1.5 　批处理　　15 1.6 　将输出用为输入——结果的重用　　16 1.7 　处理大数据集　　16 1.8 　示例实践　　17 1.9 　小结　　18 第2章　创建数据集　　19 2.1 　数据集的概念　　19 2.2 　数据结构　　20 2.2.1 　向量　　21 2.2.2 　矩阵　　22 2.2.3 　数组　　23 2.2.4 　数据框　　24 2.2.5 　因子　　27 2.2.6 　列表　　29 2.3 　数据的输入　　30 2.3.1 　使用键盘输入数据　　31 2.3.2 　从带分隔符的文本文件导入数据　　32 2.3.3 　导入Excel数据　　33 2.3.4 　导入XML数据　　34 2.3.5 　从网页抓取数据　　34 2.3.6 　导入SPSS数据　　34 2.3.7 　导入SAS数据　　34 2.3.8 　导入Stata数据　　35 2.3.9 　导入netCDF数据　　35 2.3.10 　导入HDF5数据　　35 2.3.11 　访问数据库管理系统　　36 2.3.12 　通过Stat/Transfer导入数据　　37 2.4 　数据集的标注　　37 2.4.1 　变量标签　　38 2.4.2 　值标签　　38 2.5 　处理数据对象的实用函数　　38 2.6 　小结　　39 第3章　图形初阶　　40 3.1 　使用图形　　40 3.2 　一个简单的例子　　42 3.3 　图形参数　　43 3.3.1 　符号和线条　　45 3.3.2 　颜色　　46 3.3.3 　文本属性　　47 3.3.4 　图形尺寸与边界尺寸　　49 3.4 　添加文本、自定义坐标轴和图例　　50 3.4.1 　标题　　51 3.4.2 　坐标轴　　52 3.4.3 　参考线　　54 3.4.4 　图例　　54 3.4.5 　文本标注　　56 3.5 　图形的组合　　58 3.6 　小结　　64 第4章　基本数据管理　　65 4.1 　一个示例　　65 4.2 　创建新变量　　67 4.3 　变量的重编码　　68 4.4 　变量的重命名　　69 4.5 　缺失值　　70 4.5.1 　重编码某些值为缺失值　　71 4.5.2 　在分析中排除缺失值　　72 4.6 　日期值　　73 4.6.1 　将日期转换为字符型变量　　74 4.6.2 　更进一步　　74 4.7 　类型转换　　74 4.8 　数据排序　　75 4.9 　数据集的合并　　76 4.9.1 　添加列　　76 4.9.2 　添加行　　76 4.10 　数据集取子集　　77 4.10.1 　选入（保留）变量　　77 4.10.2 　剔除（丢弃）变量　　77 4.10.3 　选入观测　　78 4.10.4 　subset()函数　　79 4.10.5 　随机抽样　　79 4.11 　使用SQL语句操作数据框　　80 4.12 　小结　　81 第5章　高级数据管理　　82 5.1 　一个数据处理难题　　82 5.2 　数值和字符处理函数　　83 5.2.1 　数学函数　　83 5.2.2 　统计函数　　84 5.2.3 　概率函数　　86 5.2.4 　字符处理函数　　89 5.2.5 　其他实用函数　　90 5.2.6 　将函数应用于矩阵和数据框　　91 5.3 　数据处理难题的一套解决方案　　93 5.4 　控制流　　96 5.4.1 　重复和循环　　97 5.4.2 　条件执行　　97 5.5 　用户自编函数　　99 5.6 　整合与重构　　101 5.6.1 　转置　　101 5.6.2 　整合数据　　101 5.6.3 　reshape包　　102 5.7 　小结　　105 第二部分　基本方法第6章　基本图形　　108 6.1 　条形图　　108 6.1.1 　简单的条形图　　109 6.1.2 　堆砌条形图和分组条形图　　110 6.1.3 　均值条形图　　111 6.1.4 　条形图的微调　　112 6.1.5 　棘状图　　113 6.2 　饼图　　114 6.3 　直方图　　116 6.4 　核密度图　　118 6.5 　箱线图　　120 6.5.1 　使用并列箱线图进行跨组比较　　121 6.5.2 　小提琴图　　124 6.6 　点图　　125 6.7 　小结　　128 第7章　基本统计分析　　129 7.1 　描述性统计分析　　130 7.1.1 　方法云集　　130 7.1.2 　分组计算描述性统计量　　133 7.1.3 　结果的可视化　　136 7.2 　频数表和列联表　　136 7.2.1 　生成频数表　　137 7.2.2 　独立性检验　　142 7.2.3 　相关性的度量　　144 7.2.4 　结果的可视化　　144 7.2.5 　将表转换为扁平格式　　144 7.3 　相关　　146 7.3.1 　相关的类型　　146 7.3.2 　相关性的显著性检验　　148 7.3.3 　相关关系的可视化　　150 7.4 　t检验　　150 7.4.1 　独立样本的t检验　　150 7.4.2 　非独立样本的t检验　　151 7.4.3 　多于两组的情况　　152 7.5 　组间差异的非参数检验　　152 7.5.1 　两组的比较　　152 7.5.2 　多于两组的比较　　153 7.6 　组间差异的可视化　　155 7.7 　小结　　155 第三部分　中级方法第8章　回归　　158 8.1 　回归的多面性　　159 8.1.1 　OLS回归的适用情境　　159 8.1.2 　基础回顾　　160 8.2 　OLS回归　　160 8.2.1 　用lm()拟合回归模型　　161 8.2.2 　简单线性回归　　162 8.2.3 　多项式回归　　164 8.2.4 　多元线性回归　　167 8.2.5 　有交互项的多元线性回归　　169 8.3 　回归诊断　　171 8.3.1 　标准方法　　171 8.3.2 　改进的方法　　175 8.3.3 　线性模型假设的综合验证　　180 8.3.4 　多重共线性　　181 8.4 　异常观测值　　181 8.4.1 　离群点　　182 8.4.2 　高杠杆值点　　182 8.4.3 　强影响点　　183 8.5 　改进措施　　186 8.5.1 　删除观测点　　186 8.5.2 　变量变换　　186 8.5.3 　增删变量　　187 8.5.4 　尝试其他方法　　188 8.6 　选择“最佳”的回归模型　　188 8.6.1 　模型比较　　188 8.6.2 　变量选择　　189 8.7 　深层次分析　　193 8.7.1 　交叉验证　　193 8.7.2 　相对重要性　　194 8.8 　小结　　197 第9章　方差分析　　198 9.1 　术语速成　　198 9.2 　ANOVA模型拟合　　201 9.2.1 　aov()函数　　201 9.2.2 　表达式中各项的顺序　　201 9.3 　单因素方差分析　　202 9.3.1 　多重比较　　204 9.3.2 　评估检验的假设条件　　206 9.4 　单因素协方差分析　　208 9.4.1 　评估检验的假设条件　　209 9.4.2 　结果可视化　　210 9.5 　双因素方差分析　　211 9.6 　重复测量方差分析　　214 9.7 　多元方差分析　　216 9.7.1 　评估假设检验　　217 9.7.2 　稳健多元方差分析　　219 9.8 　用回归来做ANOVA　　219 9.9 　小结　　221 第10章　功效分析　　222 10.1 　假设检验速览　　222 10.2 　用pwr包做功效分析　　225 10.2.1 　t检验　　225 10.2.2 　方差分析　　227 10.2.3 　相关性　　227 10.2.4 　线性模型　　228 10.2.5 　比例检验　　229 10.2.6 　卡方检验　　229 10.2.7 　在新情况中选择合适的效应值　　230 10.3 　绘制功效分析图形　　232 10.4 　其他软件包　　234 10.5 　小结　　235 第11章　中级绘图　　236 11.1 　散点图　　237 11.1.1 　散点图矩阵　　239 11.1.2 　高密度散点图　　244 11.1.3 　三维散点图　　247 11.1.4 　气泡图　　250 11.2 　折线图　　252 11.3 　相关图　　255 11.4 　马赛克图　　259 11.5 　小结　　261 第12章　重抽样与自助法　　263 12.1 　置换检验　　263 12.2 　用coin包做置换检验　　265 12.2.1 　独立两样本和K样本检验　　266 12.2.2 　列联表中的独立性　　267 12.2.3 　数值变量间的独立性　　268 12.2.4 　两样本和K样本相关性检验　　268 12.2.5 　深入探究　　269 12.3 　lmPerm包的置换检验　　269 12.3.1 　简单回归和多项式回归　　269 12.3.2 　多元回归　　271 12.3.3 　单因素方差分析和协方差分析　　271 12.3.4 　双因素方差分析　　272 12.4 　置换检验点评　　273 12.5 　自助法　　273 12.6 　boot包中的自助法　　274 12.6.1 　对单个统计量使用自助法　　275 12.6.2 　多个统计量的自助法　　277 12.7 　小结　　279 第四部分　高级方法第13章　广义线性模型　　282 13.1 　广义线性模型和glm()函数　　282 13.1.1 　glm()函数　　283 13.1.2 　连用的函数　　284 13.1.3 　模型拟合和回归诊断　　285 13.2 　Logistic回归　　285 13.2.1 　解释模型参数　　288 13.2.2 　评价预测变量对结果概率的影响　　289 13.2.3 　过度离势　　290 13.2.4 　扩展　　291 13.3 　泊松回归　　291 13.3.1 　解释模型参数　　293 13.3.2 　过度离势　　294 13.3.3 　扩展　　295 13.4 　小结　　297 第14章　主成分和因子分析　　298 14.1 　R中的主成分和因子分析　　299 14.2 　主成分分析　　300 14.2.1 　判断主成分的个数　　300 14.2.2 　提取主成分　　302 14.2.3 　主成分旋转　　305 14.2.4 　获取主成分得分　　306 14.3 　探索性因子分析　　307 14.3.1 　判断需提取的公共因子数　　308 14.3.2 　提取公共因子　　309 14.3.3 　因子旋转　　310 14.3.4 　因子得分　　313 14.3.5 　其他与EFA相关的包　　313 14.4 　其他潜变量模型　　314 14.5 　小结　　314 第15章　处理缺失数据的高级方法　　316 15.1 　处理缺失值的步骤　　317 15.2 　识别缺失值　　318 15.3 　探索缺失值模式　　319 15.3.1 　列表显示缺失值　　319 15.3.2 　图形探究缺失数据　　320 15.3.3 　用相关性探索缺失值　　322 15.4 　理解缺失数据的来由和影响　　324 15.5 　理性处理不完整数据　　325 15.6 　完整实例分析（行删除）　　326 15.7 　多重插补　　327 15.8 　处理缺失值的其他方法　　331 15.8.1 　成对删除　　331 15.8.2 　简单（非随机）插补　　332 15.9 　小结　　332 第16章　高级图形进阶　　333 16.1 　R中的四种图形系统　　333 16.2 　lattice包　　334 16.2.1 　条件变量　　338 16.2.2 　面板函数　　339 16.2.3 　分组变量　　342 16.2.4 　图形参数　　345 16.2.5 　页面摆放　　346 16.3 　ggplot2包　　347 16.4 　交互式图形　　351 16.4.1 　与图形交互：鉴别点　　351 16.4.2 　playwith　　352 16.4.3 　latticist　　353 16.4.4 　iplots包的交互图形　　354 16.4.5 　rggobi　　355 16.5 　小结　　356 后记：探索R的世界　　357 附录A 　图形用户界面　　359 附录B 　自定义启动环境　　362 附录C 　从R中导出数据　　364 附录D 　制作出版级品质的输出　　366 附录E 　R中的矩阵运算　　374 附录F 　本书中用到的扩展包　　376 附录G 　处理大数据　　381 附录H 　更新R　　383 参考文献　　385 资源截图：

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从Excel到Python——数据分析进阶指南

资源名称：从Excel到Python——数据分析进阶指南资源目录：版权信息作者简介序第1章生成数据表第2章数据表检查第3章数据表清洗第4章数据预处理第5章数据提取第6章数据筛选第7章数据汇总第8章数据统计第9章数据输出案例 990万次骑行：纽约自行车共享系统分析结束语资源截图：

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docker容器实战：原理、架构与应用

资源名称：docker容器实战：原理、架构与应用内容简介：《Docker容器实战：原理、架构与应用》以Docker实战为原则，通过各种应用实例详细介绍Docker基本原理、Docker容器管理、Docker镜像制作、Docker仓库搭建等内容。《Docker容器实战：原理、架构与应用》注重Docker在不同场景的具体应用，专注于实用性和操作性。《Docker容器实战：原理、架构与应用》共14章。涵盖的主要内容包括云计算简介、Docker的安装、使用Docker、Docker深入解析、容器的网络、容器的数据、镜像仓库、镜像和容器的存储结构、定制Docker Daemon、如何编写Dockerfile、Dockerfile最佳实践、使用容器提供服务、建立私有镜像仓库、Docker常见问题等。《Docker容器实战：原理、架构与应用》内容丰富，实例典型，实用性强。适合学习Docker的初学者、使用Docker的开发者及系统运维人员，尤其是需要在生产环境定制Docker的开发者和运维人员。资源目录：第1篇 Docker基础知识介绍第１章　云计算简介 2 1.1 虚拟化技术的分类和历史 3 1.1.1 硬件级虚拟化历史 3 1.1.2 操作系统级虚拟化历史 4 1.2 云计算服务模式 4 1.3 Docker介绍 5 1.3.1 Docker主要解决什么问题 6 1.3.2 Docker的历史 6 1.3.3 Docker是什么 6 1.4 Linux快速入门 7 1.4.1 选取什么发行版本 7 1.4.2 使用图形界面还是命令行界面 8 1.4.3 英文还是中文 8 1.4.4 安装Ubuntu 14.04 8 1.4.5 Linux常用工具 11 1.4.6 启用root 用户 12 1.4.7 使用vim 12 1.4.8 配置网络 13 1.4.9 启用SSH Server 13 1.4.10 通过客户端远程连接Linux主机 14 1.4.11 免密码登录Linux主机 15 1.4.12 安装软件 15 1.4.13 公有云主机快速入门 16 1.4.14 购买云主机 17 1.4.15 连接到云主机 19 1.5 习题 21 第2章　Docker的安装 22 2.1 在Ubuntu下安装Docker 22 2.1.1 前置条件 22 2.1.2 更新apt源 23 2.1.3 Ubuntu 14.04特殊处理 24 2.1.4 正式安装 24 2.2 在CentOS下安装 26 2.2.1 前置条件 26 2.2.2 更新yum 26 2.2.3 添加仓库 26 2.2.4 正式安装 26 2.3 通过Ghostcloud进行安装 27 2.3.1 注册Ghostcloud账号 28 2.3.2 接入新主机 28 2.3.3 获取安装脚本 28 2.3.4 验证Docker安装是否成功 30 2.3.5 运行第一个容器 30 2.4 通过官方的安装脚本安装 31 2.5 在非Linux系统下安装Docker 32 2.6 习题 32 第3章　使用Docker 33 3.1 运行hello-world 33 3.2 容器和镜像 35 3.2.1 什么是容器 35 3.2.2 什么是镜像 35 3.2.3 容器和镜像的关系 36 3.3 Docker入门操作 36 3.3.1 查看Docker基本信息 36 3.3.2 下载第一个基础镜像 37 3.3.3 运行一个含shell终端的容器 38 3.3.4 查看容器运行 38 3.3.5 运行长时间容器 38 3.3.6 查看所有容器 39 3.4 习题 40 第2篇 Docker的基本使用第4章　Docker深入解析 42 4.1 Docker的架构 42 4.2 Docker如何工作 43 4.2.1 Docker Image工作方式 43 4.2.2 Docker Registry工作方式 44 4.2.3 容器工作方式 44 4.2.4 底层的技术 45 4.3 Docker Client和Daemon 46 4.4 通过容器运行Web应用 47 4.4.1 使用国内仓库 48 4.4.2 拉取apache-php镜像 48 4.4.3 运行镜像 48 4.4.4 网页访问 48 4.4.5 修改页面内容 49 4.4.6 持久化容器 50 4.5 镜像制作 50 4.5.1 查看本机镜像 50 4.5.2 获取镜像的三种方式 51 4.5.3 查找DockerHub镜像 51 4.5.4 查找其他仓库镜像 52 4.5.5 push镜像 54 4.5.6 根据Dockerfile编译镜像 55 4.5.7 删除镜像 56 4.6 docker run命令 56 4.6.1 docker run的语法格式 56 4.6.2 前后台运行 57 4.6.3 容器的标识 57 4.6.4 PID设置 58 4.6.5 UTS(--uts)设置 58 4.6.6 IPC(--ipc)设置 59 4.6.7 网络设置 59 4.6.8 重启策略（--restart） 60 4.6.9 Clean up (--rm) 61 4.6.10 CGroups控制 61 4.6.11 特权模式和Capabilities 61 4.6.12 日志驱动（--log-driver） 62 4.6.13 覆盖image的默认参数 62 4.7 习题 63 第5章　容器的网络 64 5.1 容器自带网络 64 5.2 网络详情 65 5.3 用户自定义网络 67 5.3.1 桥接网络 67 5.3.2 Overlay网络 68 5.4 习题 71 第6章　容器的数据 72 6.1 数据卷 72 6.1.1 创建一个数据卷 72 6.1.2 映射一个外部卷 73 6.2 使用数据型容器 73 6.3 备份、还原和迁移数据卷 73 6.4 容器和代码进行关联 74 6.5 习题 74 第7章　镜像仓库 75 7.1 仓库相关的Docker命令 75 7.1.1 登录 75 7.1.2 查找 76 7.1.3 拉取 76 7.1.4 提交 76 7.2 习题 76 第3篇 Docker的高级使用第8章　镜像和容器的存储结构 78 8.1 镜像、容器和存储驱动的关系 78 8.1.1 镜像和镜像层 78 8.1.2 镜像存储方式 80 8.1.3 一个迁移例子 81 8.1.4 容器和容器层 82 8.1.5 写时复制策略 83 8.1.6 使用共享技术减小镜像体积 83 8.1.7 使用复制技术加快容器启动时间 86 8.1.8 数据卷和存储驱动 90 8.2 如何选择存储驱动 90 8.2.1 存储设备和存储驱动 92 8.2.2 如何存储驱动 92 8.3 AUFS存储驱动 94 8.3.1 AUFS中的镜像 94 8.3.2 AUFS中的容器读写 95 8.3.3 在AUFS中删除文件 95 8.3.4 如何配置AUFS 96 8.3.5 镜像的存储方式 96 8.3.6 容器的存储方式 97 8.3.7 AUFS的性能 99 8.4 Devicemapper存储驱动 99 8.4.1 Devicemapper中的镜像 100 8.4.2 Devicemapper中的读操作 101 8.4.3 Devicemapper中的写操作 102 8.4.4 如何配置Devicemapper 103 8.4.5 在生产环境中配置direct-lvm模式 104 8.4.6 Devicemapper的存储方式 107 8.4.7 动态扩容loop-lvm模式下的thin pool 108 8.4.8 动态扩容direct-lvm模式下的thin pool 110 8.4.9 Devicemapper的性能 110 8.5 Btrfs存储驱动 111 8.5.1 Btrfs中的镜像 112 8.5.2 Btrfs的存储方式 114 8.5.3 Btrfs中的读写 114 8.5.4 如何配置Btrfs 115 8.5.5 Btrfs的性能 116 8.6 ZFS存储驱动 117 8.6.1 ZFS中的镜像 117 8.6.2 ZFS中的读写 118 8.6.3 如何配置ZFS 119 8.6.4 ZFS的性能 121 8.7 Overlay存储驱动 122 8.7.1 Overlay中的镜像 122 8.7.2 Overlay2中的镜像 125 8.7.3 Overlay中的读写 127 8.7.4 如何配置Overlay/Overlay2 127 8.7.5 Overlay的性能 128 8.8 习题 129 第9章　定制Docker Daemon 130 9.1 修改Docker Daemon的三种方式 130 9.1.1 直接启动Docker Daemon 132 9.1.2 修改Docker Daemon启动项 132 9.1.3 自定义Docker Daemon配置文件 135 9.2 仓库相关配置 137 9.2.1 --disable-legacy-registry选项 137 9.2.2 --registry-mirror选项 138 9.2.3 --insecure-registry选项 139 9.3 安全相关配置 139 9.3.1 -p, --pidfile选项 139 9.3.2 -H, --host选项 139 9.3.3 --tls, --tlscacert, --tlscert, --tlskey, --tlsverify选项 141 9.4 日志相关 145 9.4.1 -D，--debug选项 145 9.4.2 --log-level选项 145 9.4.3 --log-driver和--log-opt选项 146 9.5 存储相关配置 148 9.5.1 -g, --graph选项 148 9.5.2 --storage-driver选项 148 9.5.3 --storage-opt选项 149 9.6 网桥相关配置 154 9.6.1 --bip选项 154 9.6.2 --fixed-cidr，--fixed- cidr-v6选项 154 9.6.3 --mtu选项 155 9.6.4 -b, --bridge选项 155 9.7 容器与外部通信 156 9.7.1 --ip-forward选项 156 9.7.2 --iptables选项 156 9.7.3 --ip, --ipv6选项 156 9.8 其他网络配置 157 9.8.1 --default-gateway、--default-gateway-v6选项 157 9.8.2 --dns，--dns-opt，--dns-search选项 158 9.9 execdriver配置 158 9.9.1 --exec-opt选项 158 9.9.2 --exec-root选项 159 9.10 其他配置 159 9.11 习题 159 第10章　如何编写Dockerfile 160 10.1 本地编译镜像 160 10.2 dockerignore文件 162 10.3 Dockerfile格式 163 10.4 Dockerfile指令详解 163 10.4.1 FROM指令 163 10.4.2 MAINTAINER指令 164 10.4.3 RUN指令 164 10.4.4 CMD指令 164 10.4.5 LABEL指令 165 10.4.6 EXPOSE指令 166 10.4.7 ENV指令 166 10.4.8 ADD指令 168 10.4.9 COPY指令 169 10.4.10 ENTRYPOINT指令 170 10.4.11 VOLUME指令 173 10.4.12 USER指令 174 10.4.13 WORKDIR指令 174 10.4.14 ARG指令 175 10.4.15 ONBUILD指令 177 10.4.16 STOPSIGNAL指令 178 10.5 CMD、ENTRYPOINT和RUN的区别 178 10.6 习题 179 第11章　Dockerfile最佳实践 181 11.1 基本原则 181 11.2 Dockerfile指令最佳实践 183 11.2.1 FROM指令最佳实践 183 11.2.2 RUN指令最佳实践 183 11.2.3 CMD指令最佳实践 185 11.2.4 EXPOSE指令最佳实践 186 11.2.5 ENV指令最佳实践 188 11.2.6 ADD和COPY指令最佳实践 189 11.2.7 ENTRYPOINT指令最佳实践 191 11.2.8 VOLUME指令最佳实践 194 11.2.9 UESR指令最佳实践 196 11.2.10 使用gosu工具 196 11.2.11 WORKDIR指令最佳实践 198 11.2.12 ONBUILD指令最佳实践 199 11.3 如何减小镜像体积 199 11.4 一些官方镜像的Dockerfile 205 11.4.1 Golang镜像 205 11.4.2 Perl镜像 208 11.4.3 Hy镜像 209 11.4.4 Rails镜像 210 11.5 习题 211 第12章　使用容器提供服务 212 12.1 使用容器提供数据库服务 212 12.1.1 使用容器提供MySQL 212 12.1.2 使用容器提供MongoDB 215 12.2 如何使用容器提供Web服务 217 12.2.1 使用容器提供Apache HTTP服务 217 12.2.2 使用容器提供Django服务 218 12.2.3 使用容器提供Gitlab服务 219 12.3 如何使用容器提供编程环境 220 12.3.1 使用容器提供Java环境 221 12.3.2 使用容器提供Golang环境 222 12.4 习题 225 第13章　建立私有镜像仓库 226 13.1 镜像仓库配置详解 227 13.2 version选项 231 13.3 log选项 231 13.4 hooks选项 231 13.5 storage选项 232 13.5.1 filesystem选项 233 13.5.2 azure选项 234 13.5.3 gcs选项 234 13.5.4 s3选项 234 13.5.5 swift选项 235 13.5.6 oss选项 236 13.5.7 delete选项 237 13.5.8 cache选项 237 13.5.9 maintenance选项 237 13.5.10 redirect选项 238 13.6 auth选项 238 13.6.1 silly选项 239 13.6.2 token选项 239 13.6.3 htpasswd选项 239 13.7 middleware选项 240 13.8 reporting选项 241 13.8.1 bugsnag选项 241 13.8.2 newrelic选项 241 13.9 http选项 242 13.9.1 tls选项 242 13.9.2 debug选项 243 13.9.3 headers选项 243 13.10 notifications选项 243 13.11 redis选项 244 13.12 health选项 245 13.12.1 storagedriver选项 245 13.12.2 file选项 246 13.12.3 http选项 246 13.12.4 tcp选项 246 13.13 proxy选项 247 13.14 镜像仓库配置实例 247 13.14.1 启动容器数据持久化 247 13.14.2 使用文件系统保存镜像 248 13.14.3 使用对象存储保存镜像 248 13.14.4 通过中间件使用CDN服务 249 13.15 习题 250 第4篇 Docker常见问题第14章　Docker常见问题 252 14.1 Docker基础问题 252 14.1.1 什么是虚拟化技术 252 14.1.2 虚拟化有哪些分类 252 14.1.3 Docker目前支持哪些操作系统 253 14.1.4 哪种系统最适合运行Docker 253 14.1.5 Docker有什么好处 253 14.1.6 容器化技术是什么时候出现的 253 14.1.7 Docker和虚拟机有什么区别 253 14.1.8 使用Docker容器需要什么基础知识 254 14.1.9 如何学习Docker 254 14.2 Docker高级问题 255 14.2.1 Docker是否安全 255 14.2.2 如何修改已经运行的容器 255 14.2.3 容器有哪些网络模式 255 14.2.4 容器如何进行持久化 256 14.2.5 为什么进入容器，但退出后容器就停止了 256 14.2.6 容器停止了，如何分析原因 256 14.2.7 Link容器是什么意思 256 14.2.8 容器环境变量有什么用途 256 14.2.9 容器中CPU、磁盘IO、网络损耗大吗 257 14.3 镜像相关 257 14.3.1 什么是Dockerfile 257 14.3.2 Dockerfile书写的最佳实践是什么 257 14.3.3 容器运行中Entrypoint和CMD的区别 258 14.3.4 Docker中容器镜像的区别 258 14.3.5 Docker的镜像仓库有哪些 259 14.3.6 如何拥有私有仓库 259 14.4 Docker三剑客 260 14.4.1 什么是Docker Machine 260 14.4.2 什么是Docker Compose 260 14.4.3 什么是Docker Swarm 260 14.5 习题 260 资源截图：

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大数据之数据分析与R语言实战培训

资源名称：大数据之数据分析与R语言实战培训教程内容： R语言的起源简介，其实说到R语言我们就不得不说的S语言，S语言是贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索统计分析的做图解释语言。R语言他基于S语言，R是一款免费自由的软件，它有这UNIX LINUX MACOS跟WINDOWS版本，都是可以免费下载使用。R语言的8个基础模块，都在安装程序包中获得，至于其他模块我们就要下载来使用了。

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Docker开发实践

资源名称：Docker开发实践内容简介：本书详细介绍高级容器引擎Docker的各方面技术，从概念介绍到实战，讨论docker的内容，包含基础概念如：镜像，容器，仓库；从实战中讲解docker的数据管理，网络管理，安全管理；最后，探讨docker的底层相关技术和基于docker的最新技术。作者简介：曾金龙计算机硕士，中山大学毕业，就职于迅雷网络，国内覆盖面最广的“迅雷P2P引擎”核心研发成员。研究方向为P2P网络、音视频传输和CEP系统。对Docker技术有着深入的理解，是国内较早将Docker引入到实际软件开发、测试和部署中的人。肖新华工学学士，衡阳师范学院毕业，项目架构师。4年互联网软件开发经验，痴迷技术，对新生技术敏感。曾就职于迅雷网络、腾讯科技。刘清硕士，华中科技大学毕业，就职于迅雷网络，主要研究方向为移动下载库、音视频传输、调度策略设计等。资源目录：第一篇　基础篇：Docker基础第1章　Docker简介　　2 1.1　Docker简介　　2 1.1.1　Docker的概念　　5 1.1.2　Docker的背景　　5 1.1.3　容器与虚拟机　　7 1.1.4　Docker与容器　　8 1.1.5　Docker的应用场景　　9 1.2　Docker的组件　　10 1.3　Docker的相关技术　　11 1.4　Docker的安装　　12 1.4.1　Ubuntu下的安装　　12 1.4.2　Red Hat下的安装　　13 1.4.3　OS X下的安装　　14 1.4.4　Windows下的安装　　15 第2章　容器　　17 2.1　容器的管理操作　　17 2.1.1　创建容器　　17 2.1.2　查看容器　　20 2.1.3　启动容器　　21 2.1.4　终止容器　　22 2.1.5　删除容器　　22 2.2　容器内信息获取和命令执行　　23 2.2.1　依附容器　　23 2.2.2　查看容器日志　　24 2.2.3　查看容器进程　　25 2.2.4　查看容器信息　　25 2.2.5　容器内执行命令　　26 2.3　容器的导入和导出　　26 第3章　镜像　　28 3.1　镜像的概念　　28 3.1.1　镜像与容器　　28 3.1.2　镜像的系统结构　　29 3.1.3 镜像的写时复制机制　　30 3.2　本地镜像的管理　　30 3.2.1 查看　　30 3.2.2　下载　　31 3.2.3　删除　　33 3.3　创建本地镜像　　33 3.3.1　使用commit命令创建本地镜像　　33 3.3.2　使用Dockerfile创建镜像　　34 3.4　Docker Hub　　40 3.4.1　Docker Hub简介　　41 3.4.2　镜像的分发　　41 3.4.3　自动化构建　　43 3.4.4　创建注册服务器　　47 第4章　数据卷及容器连接　　49 4.1　容器网络基础　　49 4.1.1　暴露网络端口　　50 4.1.2　查看网络配置　　53 4.2　数据卷　　54 4.2.1　创建数据卷　　54 4.2.2　挂载主机目录作为数据卷　　55 4.2.3　挂载主机文件作为数据卷　　57 4.2.4　数据卷容器　　57 4.2.5　数据的备份与恢复　　59 4.3　容器连接　　60 4.3.1　容器命名　　60 4.3.2　容器连接　　60 4.3.3　代理连接　　62 第二篇　案例篇：综合案例第5章　创建SSH服务镜像　　66 5.1　基于commit命令的方式　　66 5.2　基于Dockerfile的方式　　70 第6章　综合案例1：Apache+PHP+MySQL　　72 6.1　构建mysql 镜像　　72 6.1.1　编写镜像Dockerfile　　73 6.1.2　构建和上传镜像　　75 6.2　构建apache+php镜像　　76 6.2.1　编写镜像Dockerfile　　77 6.2.2　构建和上传镜像　　79 6.3　启动容器　　80 第7章　综合案例2：DLNNM　　82 7.1　构建mongodb镜像　　83 7.1.1　编写镜像Dockerfile　　84 7.1.2　构建和上传镜像　　84 7.2　构建Node.js镜像　　86 7.2.1　项目源文件　　86 7.2.2　编写镜像Dockerfile　　88 7.2.3　构建和上传镜像　　89 7.3　连接Node.js服务和MongoDB服务　　89 7.3.1　制作代理镜像mongoabassador　　89 7.3.2　启动MongoDB服务　　91 7.3.3　启动Node-Web-API服务　　92 7.4　搭建前端Nginx　　93 7.4.1　构建镜像并运行　　93 7.4.2　验证Web应用　　95 第8章　阿里云Docker开发实践　　97 8.1　阿里云Docker介绍　　99 8.2　部署镜像注册服务器　　102 8.3　开发　　103 8.3.1　项目开发　　103 8.3.2　制作和上传镜像　　104 8.4　测试　　105 8.5　部署　　105 第9章　在阿里云上部署WordPress　　107 9.1　初始化阿里云Docker环境　　107 9.2　部署MySQL容器　　109 9.3　部署WordPress容器　　109 第10章　使用私有仓库　　112 10.1　使用docker-registry　　112 10.2　用户认证　　115 第11章　使用Docker部署Hadoop集群　　118 11.1　Hadoop简介　　118 11.2　构建Hadoop镜像　　119 11.3　构建Hadoop集群　　122 11.3.1　Ambari简介　　123 11.3.2　部署Hadoop集群　　123 第三篇　高级篇：高级话题、API、工具及集群管理第12章　容器网络　　128 12.1　容器网络的原理　　128 12.1.1　基础网络工具　　128 12.1.2　网络空间虚拟化　　131 12.1.3　网络设备虚拟化　　132 12.1.4　容器运行的4 种网络模式　　 135 12.1.5　手动配置容器的网络环境　　 137 12.2　配置及原理　　138 12.2.1　基本配置　　138 12.2.2　容器互联配置及原理　　140 12.2.3　容器内访配置及原理　　142 12.2.4　容器外访配置及原理　　143 12.2.5　创建点对点连接　　144 12.3　网桥　　146 12.3.1　配置网桥　　146 12.3.2　构建自己的网桥　　146 第13章　安全　　148 13.1　命名空间　　148 13.2　cgroups　　151 13.3　Linux能力机制　　152 第14章　DockerAPI　　154 14.1　API 概述　　154 14.2　绑定Docker后台监听接口　　155 14.3　远程API　　158 14.3.1　容器相关的API　　158 14.3.2　镜像相关的API　　164 14.4　平台API　　167 14.4.1　注册服务器架构及流程　　167 14.4.2　操作Hub API　　169 14.5　API 实战：docker-py库编程　　173 14.5.1　docker-py开发环境的搭建　　173 14.5.2　docker-py库编程　　174 第15章　Fig　　177 15.1　Fig简介　　177 15.2　Fig安装　　177 15.3　Rails开发环境配置　　178 15.4　Django开发环境配置　　180 15.5　WordPress开发环境配置　　182 15.6　Flocker：跨主机的Fig应用　　184 第16章　Kubernetes　　189 16.1　Kubernetes简介　　189 16.2　核心概念　　190 16.2.1　节点　　190 16.2.2　Pod　　190 16.2.3　服务　　191 16.2.4　标签　　194 16.3　架构和组件　　195 16.3.1　主控节点　　195 16.3.2　从属节点　　198 16.3.3　组件交互流程　　198 16.4　Kubernetes实战　　200 16.4.1　环境部署　　201 16.4.2　应用操作　　207 第17章　shipyard　　214 17.1　简介　　214 17.2　shipyard操作　　217 17.2.1　鉴权　　217 17.2.2　引擎　　217 17.2.3　容器　　220 17.2.4　服务密钥　　222 17.2.5　Web钩子密钥　　223 17.2.6　事件　　223 17.2.7　集群信息　　224 第18章　Machine+Swarm+Compose225 18.1　Machine　　225 18.2　Swarm　　227 18.2.1　架构和组件　　228 18.2.2　实操　　230 18.2.3　发现服务和调度　　233 18.3　Compose　　239 第四篇　附录附录A　常见镜像　　242 附录B　Docker API列表　　262 附录C　参考资料　　278 资源截图：

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R语言与网站分析

资源名称：R语言与网站分析内容简介：《R语言与网站分析》从互联网应用角度对R语言如何实现数据挖掘和指标分析等问题做了阐述。通过诸多真实应用案例的分析，作者试图为读者建立起一座沟通数学原理和互联网实际业务应用的桥梁。同时本书给出了案例中的完整代码以及分析过程，力图帮助读者充分理解R语言是如何实现算法的。《R语言与网站分析》是目前为止国内唯一一本阐述如何使用R语言来分析和挖掘互联网数据的应用性书籍。书中使用大量的实际案例，把数学原理同R语言实现方案有机结合起来。力图通过案例分析达到举一反三的效果，进而指导读者在日后的实际工作中进行应用。同时书中也阐述众多常用的数据分析和挖掘的方法和原理，对于非互联网的从业人员也很有指导意义作者简介：李明，曾就读于锦州市锦州中学毕业于沈阳理工大学信息工程学院电子科技与技术系，曾就职于凡客诚品、居然之家等大型电子商务公司。目前就职于优酷土豆网。研究方向是R语言同互联网数据分析/挖掘的结合。撰写过大量R语言的基础和高级应用类文章，对互联网数据统计系统的R语言实践有较深研究。资源目录：第1章　统计思维与网站分析 1 1.1　不确定与确定 1 1.2　统计分析方法 4 1.2.1　细分分析 4 1.2.2　对比分析 6 1.2.3　趋势分析 7 1.3　网站分析概要 7 1.3.1　解决用户需求 7 1.3.2　寻找新的用户需求 10 第2章　R语言数据操作基础 11 2.1　R简介 11 2.2　了解R软件 11 2.2.1　软件安装 11 2.2.2　R软件界面 12 2.2.3　工作目录 14 2.2.4　命令行交互 15 2.2.5　命令脚本文件 16 2.2.6　工作空间数据 16 2.2.7　帮助 17 2.2.8　R语言入门 18 2.2.9　扩展算法包 19 2.3　R语言的数据类型 21 2.4　对象及其属性 23 2.4.1　固有属性：模式和长度 24 2.4.2　读取和设置属性值 24 2.4.3　对象的搜索和删除 25 2.5　向量 26 2.5.1　创建向量 26 2.5.2　向量索引 26 2.5.3　向量编辑 29 2.5.4　向量排序 29 2.5.5　向量去重 30 2.5.6　缺失值处理 30 2.5.7　向量间操作 31 2.6　矩阵和数组 31 2.6.1　创建矩阵 32 2.6.2　矩阵索引 33 2.6.3　矩阵编辑 34 2.6.4　矩阵的运算 35 2.6.5　数组 37 2.6.6　apply函数应用 38 2.7　列表和数据框 39 2.7.1　列表的创建和索引 39 2.7.2　列表编辑 40 2.7.3　数据框的创建和名称 40 2.7.4　数据框索引 41 2.7.5　数据框编辑 43 2.7.6　缺失值处理 44 2.8　因子 44 2.8.1　无序和有序因子 45 2.8.2　连续数据的离散化 46 2.9　字符串操作 47 2.9.1　字符串长度nchar 48 2.9.2　字符串合并和分割 48 2.9.3　字符串内部字符的读取和替换 49 2.9.4　正则表达式 52 2.10　常用数据的创建 53 2.10.1　因子序列的创建 53 2.10.2　等差序列的创建 54 2.10.3　随机抽样sample 54 2.10.4　重复序列rep 55 2.10.5　概率分布 55 2.11　控制流 58 2.11.1　分支语句 58 2.11.2　循环语句 59 2.12　运算符、函数和过程 61 2.12.1　常用运算符 61 2.12.2　函数 62 2.12.3　过程 63 2.13　数据的读写等操作 64 2.13.1　读取数据 64 2.13.2　输出数据 68 第3章　R语言的绘图基础 69 3.1　概述 69 3.2　颜色以及文字/点/线参数的设置 69 3.2.1　颜色 71 3.2.2　文字元素相关参数设置 76 3.2.3　点元素相关参数设置 77 3.2.4　线元素相关参数设置 79 3.3　低级绘图函数 80 3.3.1　引例 80 3.3.2　标题 81 3.3.3　图例 83 3.3.4　坐标轴 84 3.3.5　边框 88 3.3.6　网格线 89 3.3.7　点 90 3.3.8　线 91 3.3.9　文字 94 3.3.10　多边形 96 3.4　高级绘图函数以及常用绘图应用 96 3.4.1　图形类型的选择 96 3.4.2　散点图 98 3.4.3　气泡图 100 3.4.4　曲线图 102 3.4.5　柱状图 105 3.4.6　条形图 109 3.4.7　饼图 111 3.4.8　面积堆积图 115 3.4.9　直方图和密度曲线图 118 3.5　绘图窗口操作函数 120 3.5.1　单一窗口中的子绘图区域布局 120 3.5.2　绘图窗口操作 120 第4章　单指标分析 121 4.1　指标描述 121 4.1.1　平均值和集中趋势 121 4.1.2　正态分布 126 4.1.3　频数分析 130 4.1.4　描述性分析指标 131 4.2　异常点监控 133 4.2.1　概述 133 4.2.2　P控制图：监控转化率型指标 135 4.2.3　单值–均值控制图 142 4.2.4　单值–移动极差控制图 147 4.3　连续型指标的对比 150 4.3.1　数据变换 150 4.3.2　假设检验 152 4.3.3　相同指标内的两组数对比：T检验 153 4.3.4　相同指标内的多组数据对比：单因素方差分析 156 4.3.5　单因素协方差分析 163 4.4　分类型指标的对比 167 4.4.1　列联表分析 167 4.4.2　卡方独立性检验 172 第5章　时间序列分析 177 5.1　时间序列 177 5.2　增长率 180 5.2.1　环比增长率 180 5.2.2　同比增长率 181 5.3　移动平均 181 5.3.1　数学原理概述 181 5.3.2　filter函数 182 5.3.3　R语言实现 184 5.4　指数平滑 185 5.4.1　一次指数平滑 186 5.4.2　二次指数平滑 187 5.4.3　三次指数平滑 191 5.5　ARIMA模型 194 5.5.1　自相关性 194 5.5.2　平稳性和白噪声 199 5.5.3　MA滑动平均过程 200 5.5.4　AR自回归过程 202 5.5.5　ARMA自回归滑动平均混合过程 203 5.5.6　检验模型质量 205 5.5.7　非平稳时间序列的ARIMA过程 208 第6章　连续指标建模：回归分析 213 6.1　一元线性回归分析 213 6.1.1　引例 213 6.1.2　一元线性回归分析的原理及R语言实现 214 6.2　多元回归分析 221 6.2.1　引例 222 6.2.2　多元线性回归分析建模 222 6.2.3　模型修正函数update() 223 6.2.4　逐步回归分析函数step() 226 6.2.5　自变量中包含分类型数据的回归分析 228 6.3　Logic回归分析 230 6.3.1　引例及数据 230 6.3.2　logic分析的原理 230 6.3.3　R语言实现 232 6.4　回归树CART 237 6.4.1　rpart函数 237 6.4.2　预测及模型性能衡量 240 6.4.3　过度拟合和剪枝 240 第7章　分类指标建模：分类分析 243 7.1　决策树分类分析 243 7.1.1　概述 243 7.1.2　C4.5算法 247 7.1.3　CART算法 258 7.1.4　条件推理决策树算法 265 7.1.5　随机森林算法 267 7.2　贝叶斯分类 268 7.2.1　贝叶斯定理 268 7.2.2　朴素贝叶斯分类器 270 7.3　支持向量机SVM 271 7.3.1　原理 271 7.3.2　在R语言中实现非线性SVM分析 273 7.4　人工神经网络 274 7.4.1　神经元 274 7.4.2　两层网络 275 7.4.3　反向传播算法 276 7.4.4　R语言实现 282 7.4.5　隐藏层中神经单元数目的确定 283 7.5　分类器的性能评估 284 7.5.1　混淆矩阵 284 7.5.2　ROC曲线和AUC 287 7.5.3　提升度和提升曲线 291 7.5.4　洛伦兹曲线 292 第8章　样本细分 293 8.1　数据降维 293 8.1.1　问题引入 293 8.1.2　因子分析概述 294 8.1.3　factanal函数 296 8.1.4　实例：问卷调查的因子分析 297 8.2　聚类分析 303 8.2.1　距离 303 8.2.2　层次聚类 313 8.2.3　kmeans聚类 318 8.3　样本判别 321 8.3.1　knn（k最近邻分类）算法 323 8.3.2　实例：基于knn算法的商品推荐系统 324 第9章　样本间的关系 329 9.1　关联分析 329 9.1.1　关联分析的原理 329 9.1.2　Apriori算法的R语言实现 331 9.2　序列模式关联分析 334 9.2.1　序列模式关联分析的原理 334 9.2.2　序列模式关联分析的R语言实现 336 9.2.3　实例：用户点击页面的行为分析 338 9.3　关系网络分析 346 9.3.1　网络关系分析的基本概念 346 9.3.2　中心度 356 9.3.3　中心势 362 9.3.4　社群发现 363 9.3.5　实例：分析微博的传播特性 367 9.3.6　实例：购物车商品分类分析 370 第10章　文本分析 378 10.1　数据处理 378 10.1.1　数据引例 378 10.1.2　分词和词条 380 10.1.3　语料库和文档 381 10.1.4　词条—文档关系矩阵 384 10.2　实例：QQ群消息历史分析 387 10.2.1　数据集 387 10.2.2　数据集格式转化 389 10.2.3　留言文本的分词操作 390 10.2.4　分析常用话题词汇 391 10.2.5　建立用户–词条间的网络关系图 392 10.2.6　绘制重点词条和用户的网络图 392 10.3　XML包爬取网页数据 394 10.3.1　htmlParse函数 395 10.3.2　getNodeSet函数 395 10.3.3　xmlValue函数 396 10.3.4　xmlGetAttr函数 396 10.3.5　实例：爬取某电商网站衬衫类目商品的部分信息 397 第11章　网站指标监控系统的搭建 400 11.1　gWidgets包基础 400 11.1.1　环境搭建 400 11.1.2　引例 401 11.1.3　常用控件 406 11.2　实例：商品搜索算法参数配置监控GUI系统 414 11.2.1　商品搜索算法概述 414 11.2.2　原始商品信息 415 11.2.3　系统概述 417 11.2.4　模块布局 418 11.2.5　计算除关键字匹配以外的指标得分 420 11.2.6　模拟一次搜索行为数据 421 11.2.7　模拟多次搜索行为数据 423 11.2.8　绘图 423 第12章　基于RFM模型的客户价值系统 427 12.1　马尔科夫链 427 12.1.1　引例 427 12.1.2　概念 428 12.1.3　预测实例 428 12.2　RFM模型 431 12.2.1　RFM的概念 431 12.2.2　数据集 431 12.2.3　购买行为随机模型 432 12.3　结合马尔科夫链的RFM模型 436 12.3.1　购买状态转移矩阵 437 12.3.2　预测用户购买状态 445

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Elasticsearch大数据搜索引擎 PDF

资源名称：Elasticsearch大数据搜索引擎 PDF 作者简介：罗刚，猎兔搜索技术创始人曾经担任国防大学科研处技术顾问工信部舆情开发顾问东南大学社会导师首都师范大学金融课程讲师北京石油化工学院社会导师北大光华管理学院技术顾问蓝汛公司搜索集群技术咨询顾问新东方创新研究院研究员资源目录：第1章使用Elasticsearch 1 1.1 基本概念 1 1.2 安装 2 1.3 搜索集群 5 1.4 创建索引 6 1.5 使用Java客户端接口 9 1.5.1 创建索引 11 1.5.2 增加、删除与修改数据 14 1.5.3 分析器 16 1.5.4 数据导入 17 1.5.5 通过摄取快速导入数据 17 1.5.6 索引库结构 17 1.5.7 查询 18 1.5.8 区间查询 22 1.5.9 排序 23 1.5.10 分布式搜索 23 1.5.11 过滤器 24 1.5.12 高亮显示 24 1.5.13 分页 25 1.5.14 通过聚合实现分组查询 26 1.5.15 文本列的聚合 27 1.5.16 遍历数据 28 1.5.17 索引文档 29 1.5.18 Percolate 29 1.6 RESTClient 30 1.6.1 使用摄取 31 1.6.2 代码实现摄取 33 1.7 使用Jest 33 1.8 Python客户端 37 1.9 Scala客户端 40 1.10 PHP客户端 43 1.11 SQL支持 44 1.12 本章小结 48 第2章开发插件 49 2.1 搜索中文 49 2.1.1 中文分词原理 49 2.1.2 中文分词插件原理 51 2.1.3 开发中文分词插件 53 2.1.4 中文AnalyzerProvider 55 2.1.5 字词混合索引 57 2.2 搜索英文 60 2.2.1 句子切分 60 2.2.2 标注词性 62 2.3 使用测试套件 64 2.4 本章小结 68 第3章管理搜索集群 69 3.1 节点类型 69 3.2 管理集群 69 3.3 写入权限控制 70 3.4 使用X-Pack 71 3.5 快照 72 3.6 Zen发现机制 73 3.7 联合搜索 74 3.8 缓存 74 3.9 本章小结 75 第4章源码分析 76 4.1 Lucene源码分析 76 4.1.1 Ivy管理依赖项 76 4.1.2 源码结构介绍 76 4.2 Gradle 77 4.3 Guice 77 4.4 Joda-Time 79 4.5 Transport 80 4.6 线程池 80 4.7 模块 80 4.8 Netty 81 4.9 分布式 81 4.10 本章小结 82 第5章搜索相关性 83 5.1 BM25检索模型 83 5.1.1 使用BM25检索模型 86 5.1.2 参数调优 86 5.2 学习评分 86 5.2.1 基本原理 87 5.2.2 准备数据 87 5.2.3 Elasticsearch学习排名 89 5.3 本章小结 91 第6章搜索引擎用户界面 92 6.1 JSP实现搜索界面 92 6.1.1 用于显示搜索结果的自定义标签 93 6.1.2 使用Listlib 98 6.1.3 实现翻页 100 6.2 使用Spring实现的搜索界面 102 6.2.1 实现REST搜索界面 102 6.2.2 REST API中的HTTP PUT 104 6.2.3 Spring-data-elasticsearch 106 6.2.4 Spring HATEOAS 112 6.3 实现搜索接口 113 6.3.1 编码识别 113 6.3.2 布尔搜索 116 6.3.3 搜索结果排序 116 6.4 实现相似文档搜索 117 6.5 实现AJAX搜索联想词 119 6.5.1 估计查询词的文档频率 119 6.5.2 搜索联想词总体结构 119 6.5.3 服务器端处理 120 6.5.4 浏览器端处理 125 6.5.5 拼音提示 127 6.5.6 部署总结 127 6.5.7 Suggester 128 6.6 推荐搜索词 129 6.6.1 挖掘相关搜索词 130 6.6.2 使用多线程计算相关搜索词 132 6.7 查询意图理解 133 6.7.1 拼音搜索 133 6.7.2 无结果处理 133 6.8 集成其他功能 134 6.8.1 拼写检查 134 6.8.2 分类统计 135 6.8.3 相关搜索 141 6.8.4 再次查找 144 6.8.5 搜索日志 144 6.9 查询分析 146 6.9.1 历史搜索词记录 146 6.9.2 日志信息过滤 147 6.9.3 信息统计 148 6.9.4 挖掘日志信息 150 6.9.5 查询词意图分析 150 6.10 部署网站 150 6.10.1 部署到Web服务器 151 6.10.2 防止攻击 152 6.11 本章小结 156 第7章　OCR文字识别 157 7.1 Tesseract 157 7.2 使用TensorFlow识别文字 161 7.3 OpenCV 164 7.3.1 预处理 166 7.3.2 文字区域提取 169 7.3.3 纠正偏斜 171 7.3.4 Linux环境支持 172 7.4 JavaCV 172 7.5 本章小结 174 第8章　问答式搜索 176 8.1 生成表示语义的代码 176 8.2 信息整合 181 8.2.1 实体对齐 181 8.2.2 编辑距离 181 8.2.3 Jaro-Winkler距离 187 8.2.4 比较器 189 8.2.5 Cleaner 189 8.2.6 运行过程 190 8.2.7 遗传算法调整参数 192 8.3 自动问答 193 8.3.1 问句处理器 193 8.3.2 自动发现答案 198 8.4 本章小结 199 第9章　Elastic系统监控 201 9.1 Logstash 201 9.1.1 使用Logstash 201 9.1.2 插件 203 9.1.3 数据库输入插件 206 9.2 Filebeat 207 9.3 消息过期 208 9.4 Kibana 208 9.5 Flume 209 9.6 Kafka 210 9.7 Graylog 211 9.8 物联网数据 215 9.9 本章小结 216 资源截图：

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