《一线架构师实践指南》致力于为一线架构师，以及软件企业提供务实有效的架构设计方法指导。 　　《一线架构师实践指南》从架构师经常遇到的困惑出发，总结软件架构设计中经常遇到的问题，提出“方法体系必然是软件业界未来发展的重大趋势”，以及“架构设计方法已经扩展到方法体系”的观点。针对软件架构设计的三个阶段（Pre-Architecture阶段、 Conceptual Architecture阶段和Refined Architecture阶段）中的各个具体环节，给出了最佳的实践原则和方法，内容涵盖了从需求分析到生成架构的整个过程。 精彩书评 　　很值得有志成为“一线架构师”的人士学习和借鉴。 　　——左春中科软总裁 中科院软件所研究员 　　两年来，我和我的团队应用了温老师的一些方法来开发电信行业无线网优平台这个大型平台软件，目前已经取得初步成功。 　　——杜海亮夭元网络公司刑总工程师 　　本书是从实践中来的，自然可以很好地运用到实践中去，具有很高的实践指南价值。 　　——宋兴烈起步科技总工程师 　　书中的三阶段理论、结构化需求与约束分析等不少概念一经指出，让人有茅塞顿开之感。书中有很实用的操作技巧，值得每一个架构师反复学习和操练，领会之后定会让您的架构设计更上一层楼。 　　——董振江中兴通讯业务研究院副院长 目录 第1章 绪论 1.1 一线架构师：6个经典困惑 1.2 本书的4个核心主张 1.2.1 方法体系是大趋势 1.2.2 质疑驱动的架构设计 1.2.3 多阶段还是多视图？ 1.2.4 内置最佳实践 1.3 ADMEMS方法体系：3个阶段，1个贯穿环节 1.3.1 Pre—architecture阶段：ADMEMS矩阵方法 1.3.2 Conceptual Architecture阶段：重大需求塑造做概念架构 1.3.3 Refined Architecture阶段：落地的5视图方法 1.3.4 持续关注非功能需求：“目标.场景.决策”表方法 1.4 如何运用本书解决“6大困惑” 第Ⅰ部分 Pre-Architecture阶段 第2章 Pre—architecture的故事 2.1 “不就是个MIS吗” 2.1.1 故事：外籍人员管理系统 2.1.2 探究：哪些因素构成了架构设计的约束性需求 2.2.1 故事：嵌入式0S的剪裁 2.2.2 探究：又是约束 2.3 “都是C++的错，换C重写” 2.3.1 故事：放弃C++，用C重写计费系统 2.3.2 探究：相互矛盾的质量属性 2.4 展望“Pre—architecture阶段篇” 第3章 Pre.architecture总论 3.1 什么是Pre.architecture 3.2 实际意义 3.2.1 需求理解的大局观 3.2.2 降低架构失败风险 3.2.3 尽早开始架构设计 3.2.4 明确架构设计的“驱动力” 3.3 业界现状 3.3.1 “唯经验论” 3.3.2 “目标不变论” 3.3.3 需求分类法的现状 3.3.4 需求决定架构的原理亟待归纳 3.4 实践要领 3.4.1 不同需求影响架构的不同原理，才是架构设计思维的基础 3.4.2 二维需求观与ADMEMS矩阵方法 3.4.3 关键需求决定架构，其余需求验证架构 3.4.4 Pre.architecture阶段的4个步骤 第4章 需求结构化与分析约束影响 4.1 为什么必须进行需求结构化 4.2 用ADMEMS矩阵方法进行需求结构化 4.2.1 范围：超越《软件需求规格说明书》 4.2.2 工具：ADMEMS矩阵 4.3 为什么必须分析约束影响 4.4 ADMEMS方法的“约束分类理论” 4.5 Big Picture：架构师应该这样理解约束 4.6 用ADMEMS矩阵方法辅助约束分析 4.7 大型82C网站案例：需求结构化与分析约束影响 4.7.1 需求结构化 4.7.2 分析约束影响（推导法则应用） 4.7.3 分析约束影响（查漏法则应用） 4.8 贯穿案例 4.8.1 PASS系统背景介绍 4.8.2 需求结构化 4.8.3 分析约束影响 第5章 确定关键质量与关键功能 5.1 为什么要确定架构的关键质量目标 5.2 确定关键质量的5大原则 5.2.1 整体思路 5.2.2 分类合适+必要扩充 5.2.3 考虑多方涉众 5.2.4 检查性思维 5.2.5 识别矛盾+划定优先级 5.2.6 严格程度符合领域与规模特点 5.3 为什么不是“全部功能作为驱动因素” 5.4 确定关键功能的4条规则 5.5 大型82C网站案例：确定关键质量与关键功能 5.6 贯穿案例 第Ⅱ部分 Conceptual Architecture阶段 第6章 概念架构的故事 6.1 一筹莫展 6.1.1 小张，以及他负责的产品 6.1.2 老王，后天见客户 6.2 制定方针 6.2.1 小张：我必须先进行概念架构的设计 6.2.2 老王：清晰的概念架构，明确的价值体现 6.3 柳暗花明 6.3.1 小张：重大需求塑造概念架构 6.3.2 老王：概念架构体现重大需求 6.4 结局与经验 6.4.1 小张：概念架构是设计大系统的关键 6.4.2 老王：概念架构是售前必修课 第7章 Conceptual Architecture总论 7.1 什么是概念架构 7.2 实际意义 第8章 初步设计 第9章 高层分割 第10章 考虑非功能需求 第Ⅲ部分 Refined Architecture阶段 第11章 细化架构的故事 第12章 Refined Architecture总论 第13章 逻辑架构 第14章 物理架构、运行架构、开发架构 第15章 数据架构的难点：数据分布 第Ⅳ部分 专题：非功能目标的方法论 第16章 故事：困扰己久的非功能问题 第17章 总论：非功能目标的设计环节 第18章 方法：“目标－场景－决策”表 索引 编辑手记 设计手记 查看全部↓ 精彩书摘 　　第1章 绪论 　　1.2 本书的4个核心主张 　　画龙须点睛。 　　在介绍具体方法之前，先来阐释本书的4个核心主张： 　　方法体系是大趋势。 　　质疑驱动的架构设计。 　　多阶段方法。 　　内置最佳实践的方法。 　　这4个核心主张可帮助读者领会ADMEMS方法之精髓。 　　1.2.1 方法体系是大趋势 　　单一方法已捉襟见肘。一线架构师真正需要的，是覆盖“需求进，架构出”全过程的实践指导--只有综合了不同方法优点的“方法体系”才堪此重任。本书认为，方法体系必然是软件业界未来发展的重大趋势之一。 　　本书将要系统介绍的方法体系的名字——ADMEMS，正是“Architectural Design Method has been Extended to Method System”的缩写。是的，ADMEMS方法不是“单一方法”，而是由多个各具特点的方法组成的“方法体系”。ADMEMS方法通过它的名字亮明了其核心主张。 　　ADMEMS方法命名由来 　　ADMEMS是“Architectural Design Method has been Extended to Method System（架构设计方法已经扩展到方法体系）”的缩写。 　　……

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Python Machine Learning By Example by Yuxi (Hayden) Liu English | 31 May 2017 | ASIN: B01MT7ATL5 | 254 Pages | AZW3 | 3.86 MB Key Features Learn the fundamentals of machine learning and build your own intelligent applications Master the art of building your own machine learning systems with this example-based practical guide Work with important classification and regression algorithms and other machine learning techniques Book Description Data science and machine learning are some of the top buzzwords in the technical world today. A resurging interest in machine learning is due to the same factors that have made data mining and Bayesian analysis more popular than ever. This book is your entry point to machine learning. This book starts with an introduction to machine learning and the Python language and shows you how to complete the setup. Moving ahead, you will learn all the important concepts such as, exploratory data analysis, data preprocessing, feature extraction, data visualization and clustering, classification, regression and model performance evaluation. With the help of various projects included, you will find it intriguing to acquire the mechanics of several important machine learning algorithms – they are no more obscure as they thought. Also, you will be guided step by step to build your own models from scratch. Toward the end, you will gather a broad picture of the machine learning ecosystem and best practices of applying machine learning techniques. Through this book, you will learn to tackle data-driven problems and implement your solutions with the powerful yet simple language, Python. Interesting and easy-to-follow examples, to name some, news topic classification, spam email detection, online ad click-through prediction, stock prices forecast, will keep you glued till you reach your goal. What you will learn Exploit the power of Python to handle data extraction, manipulation, and exploration techniques Use Python to visualize data spread across multiple dimensions and extract useful features Dive deep into the world of analytics to predict situations correctly Implement machine learning classification and regression algorithms from scratch in Python Be amazed to see the algorithms in action Evaluate the performance of a machine learning model and optimize it Solve interesting real-world problems using machine learning and Python as the journey unfolds About the Author Yuxi (Hayden) Liu is currently a data scientist working on messaging app optimization at a multinational online media corporation in Toronto, Canada. He is focusing on social graph mining, social personalization, user demographics and interests prediction, spam detection, and recommendation systems. He has worked for a few years as a data scientist at several programmatic advertising companies, where he applied his machine learning expertise in ad optimization, click-through rate and conversion rate prediction, and click fraud detection. Yuxi earned his degree from the University of Toronto, and published five IEEE transactions and conference papers during his master's research. He finds it enjoyable to crawl data from websites and derive valuable insights. He is also an investment enthusiast. Table of Contents Getting Started with Python and Machine Learning Exploring the 20 newsgroups data set Spam email detection with Naive Bayes News topic classification with Support Vector Machine Click-through prediction with tree-based algorithms Click-through rate prediction with logistic regression Stock prices prediction with regression algorithms Best practices

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