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《1987－Theory of Financial Decision Making》是一本挺经典的金融理论书，得透彻。如果你是做金融相关的工作，或者对欧美金融经济学有兴趣，这本书绝对可以成为你必读的参考之一。它从风险测量到资本资产定价模型，都有深入，尤其对于那些想深入了解金融市场的人来说，这本书的价值不可估量。作者 John E. Ingersoll 通过自己的课程内容整理出来的，涵盖了广泛的研究领域。对比其他资料，这本书算是系统化的一本，深入浅出又不失学术性，尤其对于理解一些复杂的模型，如 Black-Scholes 期权定价模型，真的有。嗯，如果你想快速了解理论背后的数学模型和市场机制，可

这份由China-pub整理的Matlab教程，文件大小15.2M，内容详细并非扫描版本，可直接复制文字和代码，适合各类Matlab版本的初学者。内容涵盖广泛，是学习者的理想选择。

《Hadoop权威指南》是大数据领域的经典著作，特别是第四版以其详尽的解释和实用的示例深受广大IT从业者和学习者欢迎。该书全面介绍了Hadoop生态系统的核心组件及其工作原理，包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）和YARN（资源管理系统）。此外，还涵盖了诸如HBase、Hive和Pig等扩展工具。Hadoop通过将大数据处理任务分解为小任务并行执行，提供高效的数据处理能力。《Hadoop权威指南》第四版详细讲解了如何配置和管理Hadoop集群，包括安装、调试、监控和优化。书中丰富的实战案例帮助读者理解和应用Hadoop技术。附带的源码有助于读者更深入地理解Had

词法的原理、代码优化的技巧、目标代码生成的方式……《编译原理》这本书把这些老生常谈的概念讲得挺透，也挺接地气，适合你这种已经上手写过点编译器代码，但还想系统捋一遍知识点的开发者。Alfred V. Aho、Monica Lam 这几位作者，都是编译界响当当的人物，书里内容蛮扎实，还穿插了不少实际案例，比如怎么做过程间、怎么检测并行性，不只是纸上谈兵。想复习词法的，可以看下河北工业大学的实验报告，虽然是学生作业，但思路清楚，代码也能跑。对代码优化有兴趣的，推荐你瞄一眼这个 MATLAB 例子，虽然是另一个语言，但不少逻辑是通的。还有像SQL 优化工具、LDPC 源代码这些，也都挺有意思，用来练练

本书全面阐述Web数据挖掘的概念和算法，涵盖搜索、爬取、链接分析、数据抽取、信息整合、观点挖掘和Web使用挖掘等内容。适合本科生教材、研究生参考用书，以及研究人员和从业者的知识库。

意大利学者 Giudici 写的《实用数据挖掘》中文版扫描版，内容蛮全的，适合入门又想看实际案例的你。讲得不枯燥，配合多实操流程，比如怎么做数据准备、怎么选数据、怎么找规律。还有分类、聚类、关联规则这种常用技术，书里都有例子。更妙的是，文末还聊到大数据背景下怎么搞分布式挖掘，提到了 Hadoop 和 Spark，思路也挺清晰。要是你在做推荐系统、风控或社交网络建模，这份资源真的值得翻翻。

中文 PDF 的《Hadoop 权威指南》挺适合入门和进阶一块抓的开发者。108MB 的扫描版，图文都清晰，翻阅起来还蛮顺手。讲 HDFS 和 MapReduce 这些核心点讲得挺细，像你刚想试着搭个分布式环境或者想搞明白 MapReduce 怎么跑，都能找到对应的例子。嗯，生态工具也没落下，Pig、Hive、HBase这些也有实战。适合你平时写代码累了想搞懂背后逻辑的时候看看，还能学点调优和故障排查的思路。反正不大啃也能读，蛮值得存一份的。

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[SQL查询语言及应用].扫描版包含了SQL查询语言的基本概念和应用实例，适合初学者快速入门。