![[套装书]Android开发与应用+分布式机器学习：算法、理论与实践（2册）](http://images.china-pub.com/ebook8060001-8065000/8064223/zcover.jpg)
基本信息
编辑推荐
---------------------------分布式机器学习：算法、理论与实践---------------------------
适读人群 ：由于对机器学习模型的分布式训练已经成为产业界的首选方式，计算机产业的从业者将会对本书介绍的内容有非常浓厚的兴趣（尤其因为本书有专门的章节讨论分布式机器学习的实战）
全面展示分布式机器学习理论、方法与实践
微软亚洲研究院机器学习核心团队潜心力作
鄂维南院士、周志华教授倾心撰写推荐序
内容前沿全面，讨论系统深刻，全彩印刷
内容简介
书籍
计算机书籍
---------------------------Android开发与应用---------------------------
本书介绍了Android的常用技术，包括基本概念、架构、常用控件、编程方法，并通过大量的案例讲解具体的开发过程，使学生在工程实践过程中掌握Android的开发技术与方法。第一部分介绍Android编程基础与技巧。第二部分基于作者开发的软件项目整理出的实用案例，进行讲解和分析，涉及Android各个功能的应用。第三部分通过一个真实的综合实例讲解Android的项目开发过程。本书可以作为高校理工科相关专业学生的Android程序设计教材和相关实践课程的参考书。
---------------------------分布式机器学习：算法、理论与实践---------------------------
介绍分布式机器学习的现状，深入分析其中的核心技术问题，并且讨论该领域未来的发展方向。
全书共12章。第1章是绪论，向大家展示分布式机器学习这个领域的全景。第2章介绍机器学习的基础知识。第3章到第8章是本书的核心部分，向大家细致地讲解分布式机器学习的框架及其各个功能模块。其中第3章给出整个分布式机器学习框架的综述，而第4章到第8章则分别针对其中的数据与模型划分模块、单机优化模块、通信模块、数据与模型聚合模块加以介绍。接下来的三章是对前面内容的总结与升华。其中第9章介绍由分布式机器学习框架中不同选项所组合出来的各式各样的分布式机器学习算法，第10章讨论这些算法的理论性质，第11章则介绍几个主流的分布式机器学习系统（包括Spark MLlib 迭代式MapReduce系统，Multiverso参数服务器系统，TensorFlow数据流系统）。最后的第12章是全书的结语，在对全书内容进行简要总结之后，着重讨论分布式机器学习这个领域未来的发展方向。
本书基于微软亚洲研究院机器学习研究团队多年的研究成果和实践经验写成，既可以作为研究生从事分布式机器学习方向研究的参考文献，也可以作为人工智能从业者进行算法选择和系统设计的工具书。
人工智能大潮中，市场上已有许多机器学习书籍，但是分布式机器学习的专门书籍还很少见。本书是希望学习和了解分布式机器学习的读者的福音。
计算机书籍
---------------------------Android开发与应用---------------------------
本书介绍了Android的常用技术，包括基本概念、架构、常用控件、编程方法，并通过大量的案例讲解具体的开发过程，使学生在工程实践过程中掌握Android的开发技术与方法。第一部分介绍Android编程基础与技巧。第二部分基于作者开发的软件项目整理出的实用案例，进行讲解和分析，涉及Android各个功能的应用。第三部分通过一个真实的综合实例讲解Android的项目开发过程。本书可以作为高校理工科相关专业学生的Android程序设计教材和相关实践课程的参考书。
---------------------------分布式机器学习：算法、理论与实践---------------------------
介绍分布式机器学习的现状，深入分析其中的核心技术问题，并且讨论该领域未来的发展方向。
全书共12章。第1章是绪论，向大家展示分布式机器学习这个领域的全景。第2章介绍机器学习的基础知识。第3章到第8章是本书的核心部分，向大家细致地讲解分布式机器学习的框架及其各个功能模块。其中第3章给出整个分布式机器学习框架的综述，而第4章到第8章则分别针对其中的数据与模型划分模块、单机优化模块、通信模块、数据与模型聚合模块加以介绍。接下来的三章是对前面内容的总结与升华。其中第9章介绍由分布式机器学习框架中不同选项所组合出来的各式各样的分布式机器学习算法，第10章讨论这些算法的理论性质，第11章则介绍几个主流的分布式机器学习系统（包括Spark MLlib 迭代式MapReduce系统，Multiverso参数服务器系统，TensorFlow数据流系统）。最后的第12章是全书的结语，在对全书内容进行简要总结之后，着重讨论分布式机器学习这个领域未来的发展方向。
本书基于微软亚洲研究院机器学习研究团队多年的研究成果和实践经验写成，既可以作为研究生从事分布式机器学习方向研究的参考文献，也可以作为人工智能从业者进行算法选择和系统设计的工具书。
人工智能大潮中，市场上已有许多机器学习书籍，但是分布式机器学习的专门书籍还很少见。本书是希望学习和了解分布式机器学习的读者的福音。
作译者
---------------------------分布式机器学习：算法、理论与实践---------------------------
刘铁岩：微软亚洲研究院副院长。刘博士的先锋性研究促进了机器学习与信息检索之间的融合，被国际学术界公认为“排序学习”领域的代表人物。近年来在深度学习、分布式学习、强化学习等方面也颇有建树，发表论文200余篇，被引用近两万次。多次获得*佳论文奖、*高引用论文奖、Springer十大畅销华人作者、Elsevier *高引中国学者等。被聘为卡内基-梅隆大学（CMU）客座教授，诺丁汉大学荣誉教授，中国科技大学教授、博士生导师；被评为国际电子电气工程师学会（IEEE）会士，国际计算机学会（ACM）杰出会员。
陈薇：微软亚洲研究院机器学习组主管研究员，研究机器学习各个分支的理论解释和算法改进，尤其关注深度学习、分布式机器学习、强化学习、博弈机器学习、排序学习等。2011年于中国科学院数学与系统科学研究院获得博士学位，同年加入微软亚洲研究院，负责机器学习理论项目，先后在NIPS、ICML、AAAI、IJCAI等相关领域顶*国际会议和期刊上发表文章30余篇。
王太峰：蚂蚁金服人工智能部总监、资深算法专家。在蚂蚁金服负责AI算法组件建设，算法工作服务于蚂蚁金服的支付、国际、保险等多条业务线。在加入蚂蚁之前在微软亚洲研究院工作11年，任主管研究员，他的研究方向包括大规模机器学习、数据挖掘、计算广告学等。在国际顶*的机器学习会议上发表近20篇的论文，在大规模机器学习工具开源方面也做出过很多贡献，在微软期间主持开发过DMTK的开源项目。
高飞：微软亚洲研究院副研究员，主要从事分布式机器学习和深度学习的研究工作，并在国际会议上发表多篇论文。2014年设计开发了当时规模*大的主题模型算法和系统LightLDA。他还开发了一系列分布式机器学习系统，并通过微软分布式机器学习工具包（DMTK）开源在GitHub上。
目录
---------------------------Android开发与应用---------------------------
前言
第1章 开发环境搭建与应用入门1
1.1 搭建开发环境1
1.2 创建虚拟设备2
1.3 第一个应用程序3
1.4 工作空间与相关文件4
1.5 程序的调试方法8
1.6 本章小结10
第一部分 编程基础与技巧
第2章 常用开发组件12
2.1 常见属性12
2.2 EditText组件与菜单13
2.3 Button组件17
2.4 ToggleButton组件20
前言
---------------------------Android开发与应用---------------------------
Android是以Google为首的Open Handset Alliance（OHA，开放手机联盟）推出的一款开放的嵌入式操作系统平台，2007年11月推出Android SDK 1.0版，现已推出9.0版。Android应用越来越广泛，已经席卷整个智能手机产业和移动互联网行业，至2017年年底，其市场占有率已经达到85.9%。面对这种形势，软件从业者纷纷转向Android应用的开发。目前市场上有很多关于Android基础及技术的书籍，但是其中大部分主要讲解Android系统中各组件的使用及零散的应用技术，读完这些书读者难以掌握研发Android应用的关键和主流技术。
本书的主要内容
本书作者长期从事软件工程的科研与教学工作，获得国家软件著作权11项。本书是作者多年来从事Android应用研究和教学实践的结晶，并融入作者20年计算机监控系统的研发经验。本书首先从Android开发环境入手，介绍了常用组件与技术及Intent的综合应用，然后在此基础之上完成了6个实用案例，并详细分析了代码实现，最后介绍了一个远程温度监测实例，涉及数据处理技术、TCP客户机与服务器编程及温度监测的最终实现。各章内容具体安排如下所示。
第1章“开发环境搭建与应用入门”主要介绍了开发环境的搭建方法、工作空间与相关文件，并结合第一个应用程序详细介绍了程序的调试方法、项目的导入方法、调试设备的选择等。
第一部分（第2～4章）介绍编程基础与技巧，包括常用组件与技术及Intent的综合应用。第2章“常用开发组件”首先介绍了各组件通用的常见属性，然后分别介绍各组件的重要属性，通过实例从多角度展示组件事件的处理方法，并将框架布局知识融入其中。
第3章“常用技术”开始引入Library类库的概念，将常用技术和具有共性的代码放入类库中进行维护，以Sound类为例，所有进行情景模式操作的软件只需引用Library类库即可调用相关功能，对Sound类的改进只需在Library类库项目中进行，其他导入Sound类的项目无须更改代码，只需重新编译。该章依次介绍了Activity的生命周期、绘图方法、情景模式与音频播放、消息机制、多线程处理、定时功能、SQLite数据库、查询联系人、用户偏好和内部文件存取方法以及手机地图的开发方法，所有这些技术都通过详细实例进行讲解，并将通用技术融入Library类库中。
第4章“Intent的综合应用”首先介绍了Intent的基础知识，然后介绍了利用Intent打开Activity并传递数据、状态栏通知的实现及通过状态栏打开Activity，接着采用配置文件注册或软件注册的方法，从开机自动启动、来电、短信发送与接收等方面讲解广播接收器的应用，最后介绍了服务的基础知识、启动服务和绑定服务的实现，并介绍了使服务长期运行而不被系统杀死的方法。第3章与第4章的内容是本书的技术基础，也是Android应用研发的技术基础。
第二部分（第5～10章）为实用案例分析。第5章“课堂随机点名软件”结合3.8节的SQLite数据库技术，实现了多门课程多班级不重复点名；第6章“简易英语学习软件”利用Library类库中的文件存取类FileProcess和多线程文本读取类ThreadReadText，实现自行设置学习内容，既可以用来学习英语对话，也可以用来背单词；第7章“通讯录备份与恢复软件”在Library类库中创建了PhoneBook类，集成了通讯录的查找与更新功能，可以一键完成所有通讯录的备份，以及一键将备份全部恢复（合并）到通讯录。
第8章“服务账号登记软件”主要利用SQLite数据库技术与文本文件存取技术分类保存、检索各种账号，并将敏感数据加密保存到外部文件，以及从外部文件解密恢复到数据库中。第8章的列表选项采用了多种适配器并实现了拖曳技术。本章内容是前面基本技术的具体应用，并利用第11章的数据编码与处理技术对文本数据进行加密和解密。
第9章“地址定位及辅助服务软件”实现的是一个启动服务，结合3.12节的百度地图实现了手机定位功能，并利用第11章的编码技术将定位信息加密后发送到目标手机；利用4.5节的显示来电和接收短信技术，以及3.9节的查询联系人技术确保白名单来电响铃，还可实现开启“WiFi关闭”提醒，向目标手机发送余额不足信息。第10章的“地址查询与地图打点软件”向第9章的“地址定位及辅助服务软件”发送地址查询命令，利用第11章的编码技术将收到的地址信息解密后在百度地图上标注出来。
第三部分（第11～15章）为基于互联网的远程温度监测案例，包括数据处理、网络编程与具体实现三个主题。第11章“数据编码与处理技术”实现了字节（数组）、字符（串）和汉字等的相互转换及简单的编码功能，并实现了随机字节的生成与字节的位操作技术。第12章“数据包的校验技术”实现了多种校验码的计算和结尾码的处理，可通过一个函数为原始数据包添加校验码和结尾码，也可通过一个函数检验综合数据包是否正确并删除尾部的结尾码与校验码，留下有效数据。这两章内容广泛应用于数据传输与处理，也是计算机监控的核心技术。
第13章“通用TCP客户机与服务器测试软件”在Library类库中创建了通用网络处理类NetworkProcess及TCP客户机与服务器类TcpClientServer，密切结合第11章的数据编码技术及第12章的数据包校验技术，实现了通用TCP客户机和服务器测试软件，可以以字节或普通字符串收发和显示数据，根据要求添加校验码或结尾码并进行相关检验，还可测试客户机与服务器之间的时间间隔。
第14章“I-7013D模块仿真软件”（简称仿真模块）是第13章的通用TCP服务器测试软件的一个特例，它以手动、自动和锁定三种方式提供正弦波形式的温度数据，按照I-7013D协议的要求响应客户机的温度查询。
第15章“I-7013D模块监测软件”（简称监测软件）则是第13章的通用TCP客户机测试软件的一个特例，它根据测试出的时间间隔对仿真模块进行查询，并对所收到的温度数据以趋势线的形式实时显示。仿真模块与监测软件构成一个简单的以物联网为基础的计算机监控系统。
媒体评论
---------------------------Android开发与应用---------------------------
Android是一款开放式的嵌入式操作系统平台，目前已广泛应用于智能手机产业和移动互联网行业，从事Android应用开发的人员也越来越多。面对行业的人才需求，高校也相应地开设了Android的相关课程。本书结合作者多年来Android应用研究和教学实践编写而成，既对Android的技术框架进行了系统介绍，又涵盖丰富的实例，帮助读者掌握Android应用研发的关键技术和常用方法。
主要特点
内容上，首先介绍Android开发环境，包括常用组件与技术及Intent的综合应用，在此基础之上剖析了6个实用案例，并详细分析了代码实现。最后通过一个完整的远程温度监测案例，帮助读者综合应用相关知识。
书中有大量作者自己创建的共享类库、自定义数据库类和TCP类等，既方便读者使用，又能帮助理解相关的知识点。
注重工程性和实用性，将知识点融入实例的讲述方式便于读者理解和实践，并且书中一些案例可直接用于工程中，使读者体验真实的开发过程和结果。
为方便教学，本书提供丰富的教辅资源，需要的教师可登录华章网站下载。
---------------------------分布式机器学习：算法、理论与实践---------------------------
最近几年，机器学习在许多领域取得了前所未有的成功，由此也彻底改变了人工智能的发展方向，引发了大数据时代的到来。其中最富有挑战性的问题是由分布式机器学习解决的。所以，要了解机器学习究竟能够带来什么样前所未有的新机遇、新突破，就必须了解分布式机器学习。
相比较而言，机器学习这个领域本身是比较单纯的领域，其模型和算法问题基本上都可以被看成纯粹的应用数学问题。而分布式机器学习则不然，它更像是一个系统工程，涉及数据、模型、算法、通信、硬件等许多方面，这更增加了系统了解这个领域的难度。刘铁岩博士和他的合作者的这本书，从理论、算法和实践等多个方面对这个新的重要学科给出了系统、深刻的讨论，对整个机器学习、大数据和人工智能领域都是很大的贡献。我看了这本书受益匪浅。相信对众多关注机器学习的工作人员和学生，这也是一本难得的好书。
——鄂维南中国科学院院士，美国数学学会、美国工业与应用数学学会会士
