A Practical Guide to SysML, the Systems Modeling Language.

一本很好的关于射频无线系统的设计的书，内容全面，深入浅出，易懂好学。

实用指南，可帮助初学者和专家充分利用Tcl和Tk。

一本介绍Tcl/Tk的书，可以作为学习Tcl/Tk的教程，希望大家能掌握这个语言，使工作更有效率

如今，大多数数据科学家和工程师都依赖有质量标记的数据来训练机器学习模型。但是，手工构建训练集既耗时又昂贵，导致许多公司的ML项目尚未完成。还有一个更实际的方法。在这本书中，Wee Hyong Tok, Amit Bahree和Senja Filipi向您展示了如何使用弱监督学习模型创建产品。 您将学习如何使用来自Snorkel的弱标记数据集构建自然语言处理和计算机视觉项目，Snorkel是斯坦福人工智能实验室的一个副产品。因为许多公司一直在进行ML项目，但从来没有超越他们的实验室，所以这本书还提供了如何交付您所构建的深度学习模型的指南。

有限元分析教程

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非常不错的一本haskell教材，2019年最新出版，讲了很多实用的东西，比《趣学haskell》更为实用。使用了当前最新的编译器版本。如果感觉好，请购买正版。

实用c#图形编程指南 Practical C# Charts and Graphics

在仙侠剧中，有正魔之分，然何为正道，何为魔道，实属难辨。自称正道的人也许某一天会堕入魔道，被众人称为魔头的人，或许内心自始至终都充溢着正义感！所以说，没有绝对的黑，也没有绝对的白。话说回来，对于“异常”这个词，每个人的心里大概都有一个衡量标准，扩展起来的确很广（如异常点、异常交易、异常行为、异常用户、异常事故等等），那么究竟何为异常呢？异常是相对于其他观测数据而言有明显偏离的，以至于怀疑它与正常点不属于同一个数据分布。异常检测是一种用于识别不符合预期行为的异常模式的技术，又称之为异常值检测。在商业中也有许多应用，如网络入侵检测（识别可能发出黑客攻击的网络流量中的特殊模式）、系统健康性监测、信用卡交易欺诈检测、设备故障检测、风险识别等。这里，将异常分为三种： 数据点异常：如果样本点与其他数据相距太远，则单个数据实例是异常的。业务用例：根据“支出金额”检测信用卡欺诈。 上下文异常：在时间序列数据中的异常行为。业务用例：旅游购物期间信用卡的花费比平时高出好多倍属于正常情况，但如果是被盗刷卡，则属于异常。 集合异常：单个数据难以区分，只能根据一组数据来确定行为是否异常。业务用例：蚂蚁搬家式的拷贝文件，这种异常通常属于潜在的网络攻击行为。