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释放JavaScript和DOM编程的惊人潜力 涵养HTML5及jQuery
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无论你的产品是软件、技术文档、一部手机或一台冰箱,用户不仅想要,更是殷切期望产品使用起来足够简便。本书是关于可用性测试的、开拓性的专业学习手册。它提供了清晰而循序渐进的指引,帮助你测试产品的可用性。全新的第2版充实了新的行业案例,更丰富了案例类型。本书将指引你赢得市场的核心价值,即根据用户的期望设计产品。通过阅读本书,你将能够 学会去分辨限制可用性的因素; 决策在实验室或是真实使用场景进行测试; 构建一个可以达成可用性测试目标的测试计划; 遴选并培养高效的测试主持人; 选择适合方法收集和分析数据; 汇报结论并提供建议; 学习以用户为中心的设计原理和实践,这是执行可用性测试的前提; 领略模板、表格、模型、案例研究等工具的优点。
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本书注重理论与实践的结合,全面讲述的DOM脚本编程。全书分为3个部分 部分“深入理解DOM脚本编程”,涉及W3CDOM规范的各方面,包括非标准的浏览器支持和不支持的内容 第二部分“浏览器外部通信”,以Ajax和客户端—服务器端通信为主题 第三部分“部分脚本编程资源”,集中介绍了一批第三方脚本编程资源,包括库和API。同时,每部分的一章都为案例研究,将学到的内容应用于实践。通过学习全书内容,读者将能构建起属于自己的DOM实用方法库。本书适合有Web开发和设计经验的读者阅读和参考。
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大数据 互联网大规模数据挖掘与分布式处理(第2版) 大数据权威著作全新升级版,第1版畅销40000册
本书源自作者在斯坦福大学教授的“海量数据挖掘”(CS246: Mining Massive Datasets)课程,第1版上市以来受到读者广泛欢迎和认可。这个新版本在上一版基础上新增三章内容,分别涵盖社会网络图挖掘、降维和大规模机器学习,同时也更新了第1版的部分内容。 众所周知,移动互联网、社交媒体、电子商务和各种传感器的运用产生了超大数据集,挖掘这些数据可以提炼出有用的信息。本书以大数据环境下的数据挖掘和机器学习为重点,全面介绍了实践中行之有效的数据处理算法,是在校学生和相关从业人员的读物。主要内容包括: 分布式文件系统以及MapReduce工具; 相似性搜索; 数据流处理以及针对易丢失数据等特殊情况的专用处理算法; 搜索引擎技术,如谷歌的PageRank; 频繁项集挖掘; 大规模高维数据集的聚类算法; Web应用
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