Adaptive Filter Theory 3rd Edition by Simon Haykin(1995-12-27)线性自适应滤波器与神经网络

《80486 System Architecture》这本书挺适合对 Intel 80486 器有兴趣的开发者和工程师。它详细了 80486 的硬件架构和功能单元，涵盖了从内存瓶颈到浮点单元集成等多个方面。书中的内容不仅包括各个组件的设计原理，还深入探讨了它如何突破当时计算机的瓶颈，提升系统性能。说实话，如果你对早期器架构感兴趣，这本书比你想象的还不错。举个例子，它对内存管理单元(MMU)和缓存机制的解释，能让你在优化现有系统时有更多启发。

LMS 算法的自适应滤波器代码，适合做系统识别和音频，Matlab 和 Octave 都能跑，支持 FIR 和 IIR 两种滤波结构。主分支是 FIR + NLMS 实现，另外还有专门给 Octave 写的版本。代码挺直白的，运行前记得换一下你自己的音乐文件名。适合做些信号方面的实验，比如用音频 x 去拟合一个未知系统 u，挺有意思。

经典beamforming和自适应滤波的MATLAB源代码。由Paulo S.R. Diniz编著的《自适应滤波第四版（Adaptive Filtering_Algorithms and Practical Implementation 4th）》中的Nonlinear_Adaptive_Filters部分源代码。

Download the original English version of High Performance MySQL, focusing on MySQL database optimization and high performance.

This review covers the third edition of Data Mining Concepts and Techniques. Written in accessible English, the epub format provides a pleasant reading experience in Adobe Digital Editions.

英文版的《Programming Oracle Triggers and Stored Procedures》第三版，讲得蛮系统的，适合你要深入搞 Oracle 存储过程和触发器的时候翻一翻。书里从基础的PL/SQL语法到实际项目里怎么用Trigger和Procedure，都讲得挺细。文档结构清晰，例子不少，配套的也比较到位。像那种业务逻辑放到数据库端的需求，用它来做参考还挺合适的。你写的BEFORE INSERT、AFTER UPDATE那种逻辑，这本里都有讲。想提高一点效率的，可以顺手看看这几篇：Oracle 触发器与存储过程高级编程，扩展阅读刚刚好存储过程与触发器，逻辑结构讲得还行PLS

数据挖掘领域里的老朋友——《Data Mining: Concepts and Techniques》第三版，内容扎实不花哨，挺适合前端或全栈工程师深入理解后端数据逻辑。别看是讲算法和模型的书，里面其实不少概念跟前端用户行为、优化推荐系统、可视化图表都能挂上钩。 数据挖掘的基础部分讲得挺透，什么是数据挖掘、能挖啥类型的数据、常见的模式类型，比如频繁项集、分类、聚类等等，一上来就帮你把轮廓勾勒清楚了，后续看别的内容也不会太吃力。 有一章专讲数据预，像数据清洗、约简、变换这些。咱们平时对接接口，后端数据格式混乱时，是不是经常手写点归一化或字段映射？这部分内容能让你理顺这些操作背后的逻辑，写工具函数

从白噪声里提周期信号，用自适应滤波器搞定就挺省心的。尤其是 LMS 算法，简单又实用，代码也不复杂，用 MATLAB 一跑就出效果。像那种被高斯白噪声污染的正弦信号，分分钟能滤出来。延迟设个D=50，收敛因子u可以试下 0.001 和 0.02，效果不一样。误差信号一画，滤波效果立马就能看出来。信号是s=sin(2*pi*t/10)，周期 10，t从 0 跑到 400，高斯白噪声用awgn函数加，噪声设成 15dB 比较常见。LMS 就是通过更新权重w，不断把误差e(n)压下去。预测值y(n)和真实值一比，有没有收敛一眼就看出来。你也可以拿它来搞干扰对消，比如正弦形式的窄带干扰，同样加高斯噪声

Spark 的大数据效率是真的快，尤其是用上这本《Fast Data Processing with Spark 2, 3rd Edition》，思路清晰，实战性强。像日志、跑数据清洗任务，速度直接拉满，代码也不绕。 Spark 的分布式计算配合内存加速，像 TB 级的数据都不费劲。你要是平时有批量日志、用户行为这类场景，用 Spark 准没错。更妙的是，书里讲到的东西都能直接落地。 嗯，如果你还在用老方法写 MapReduce，真建议看看这本书。DataFrame、Spark SQL用起来顺手，响应也快，关键代码量少一大截。 对了，想进一步玩转实时，可以看看Apache Spark 实时之道