本书详细介绍了因果推断方法，并以实践应用为辅，方便读者理解。本书化繁为简，层层深入，引导读者了解因果推断方法发展的历程和现状。通过本书，读者可以获得关于因果推断方法的全局视角。 本书共 5 章，以递进的方式展开对因果推断方法的介绍。第 1 章从相关关系出发，通过介绍相关关系与因果关系的联系和区别过渡到对因果关系的探索。在明确因果关系概念的基础上，第 2 章主要介绍洞察因果关系的金标准：随机对照试验。基于随机对照试验的原理和不同的应用场景，本书将因果推断方法分为三大类：基于设计思想的因果推断方法、基于潜在结果框架的因果推断方法和基于结构因果模型的因果推断方法。第 3～5 章分别对这三大类方法进一步详细分类，并进行解析。同时，这三大类方法的应用场景也呈现出递进的关系。 本书适合有一定统计知识背景的读者，特别是希望深入研究因果推断方法并将其应用于各领域实践的相关研究者阅读。同时，本书也适合对因果推断方法感兴趣的在校学生和业界工作人员阅读。

本书是一本系统介绍Clickhouse的指导型工具书，全书总共分为11章: 第1章 介绍ClickHouse的由来、发展历程、核心特点与核心特点。第2~6章 介绍了ClickHouse基础使用部分，包括整体架构、如何安装、数据定义、数据引擎、数据查询和函数的特性和使用方法。第7~9章介绍了ClickHouse高级特性部分，包括数据库管理操作，数据分片、数据副本和高可用的特性和使用方法。第10~11章介绍了如果自己手动实现ClickHouse中间件的思路和示例，同时也介绍了几款可视化工具与ClickHouse集成的方法。

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这是一本从实践角度解读Apache Pulsar相关组件、工作原理和落地实践的专业指导书。本书主要面向的是初中级读者，从基础概念讲起，逐渐扩展到基本操作、核心技术、常用工具及典型应用等。 本书共分为10章： 第1章主要介绍与Apache Pulsar相关的基础知识，比如发展历史、适用场景、优势与不足，以及与消息队列框架相关的知识等。 第2章主要介绍Apache Pulsar的核心概念和架构。 第3~9章主要介绍进行实操必须具备的内容，比如Apache Pulsar安装部署的方法、基本操作、核心组件、高级特性、输入/输出、Pulsar SQL、运维方法等。 第10章是实操落地的方法，包括Pulsarde 应用模式、flink配合实现实时处理、构建实时消息管道得具体实践等。

这是一本系统、全面、理论与实践相结合的Embedding技术指南，由资深的AI技术专家和高级数据科学家撰写，得到了黄铁军、韦青、张峥、周明等中国人工智能领域的领军人物的一致好评和推荐。在内容方面，本书理论与实操兼顾，一方面系统讲解了Embedding的基础、技术、原理、方法和性能优化，一方面详细列举和分析了Embedding在机器学习性能提升、中英文翻译、推荐系统等6个重要场景的应用实践；在写作方式上，秉承复杂问题简单化的原则，尽量避免复杂的数学公式，尽量采用可视化的表达方式，旨在降低本书的学习门槛，让读者能看得完、学得会。全书一共16章，分为两个部分：第1部分（第1~9章）Embedding理论知识。主要讲解Embedding的基础知识、原理以及如何让Embedding落地的相关技术，如TensorFlow和PyTorch中的Embedding层、CNN算法、RNN算法、迁移学习方法等，重点介绍了Transformer和基于它的GPT、BERT预训练模型及BERT的多种改进版本等。第二部分（第10 ~16章）Embedding应用实例。通过6个实例介绍了Embedding及相关技术的实际应用，包括如何使用Embedding提升传统机器学习性，如何把Embedding技术应用到推荐系统中，如何使用Embedding技术提升NLP模型的性能等。

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探究因果关系是科学工作的重要目的，现代经济学借助统计学中对因果关系的认识，催生了一场因果推断研究的革命。 这本书通俗易懂地介绍了社会科学家得以确定因果关系的主要数学工具和方法，是作者十多年研究和教学成果的结晶。全书对因果推断领域的理论与方法涵盖面非常广泛，对理论的阐述言简意赅，对方法应用着墨更多。作者通过列举许多社会科学相关的因果推断案例和参考论文，对实际案例的细节进行了详细分析，并且展示了分析案例所借助的 Stata 和 R 软件的具体操作程序。 对于基本内容，作者在回顾基本的因果推理概念、概率与回归概念的基础上，介绍了有向无环图 (Directed Acyclic Graphs，DAG)、潜在结果因果模型 (Potential Outcomes Causal Model)、匹配 (Matching) 以及断点回归 (Regression Disc...(展开全部)

探究因果关系是科学工作的重要目的，现代经济学借助统计学中对因果关系的认识，催生了一场因果推断研究的革命。 这本书通俗易懂地介绍了社会科学家得以确定因果关系的主要数学工具和方法，是作者十多年研究和教学成果的结晶。全书对因果推断领域的理论与方法涵盖面非常广泛，对理论的阐述言简意赅，对方法应用着墨更多。作者通过列举许多社会科学相关的因果推断案例和参考论文，对实际案例的细节进行了详细分析，并且展示了分析案例所借助的 Stata 和 R 软件的具体操作程序。 对于基本内容，作者在回顾基本的因果推理概念、概率与回归概念的基础上，介绍了有向无环图 (Directed Acyclic Graphs，DAG)、潜在结果因果模型 (Potential Outcomes Causal Model)、匹配 (Matching) 以及断点回归 (Regression Disc...(展开全部)

随着移动领域的飞速发展，越来越多的工程师开始追求更高效率、更便捷的开发模式。而各种框架层出不穷，比如我们熟悉的MVC、MVP、MVVM等，每种框架都有其优缺点。为了统一开发规范，Google推出了Jetpack，Jetpack是一个由多个库组成的套件，可帮助开发者减少样板代码。 　　　　 这是一本从使用方法、应用场景、实现原理等维度讲解Jetpack的著作，全书代码均采用Kotlin语言开发。书中首先介绍Jetpack的基本知识，然后详细介绍了架构组件Lifecycle、ViewModel、LiveData、ViewBinding、DataBinding、Room、Hilt等，并通过切合实际的需求用例循序渐进地讲解了每个组件的使用方法和使用场景。紧接着具体分析了Kotlin数据流Flow、Kotlin协程等的使用方法和实现原理，并结合项目中常见的问题深入地讲解如何从0搭建一个组件化的MVVM实战项目框架。最后探讨了新的响应式UI编程技术——Jetpack Compose的用法，以帮助读者深入学习并理解Jetpack的应用场景。

随着移动领域的飞速发展，越来越多的工程师开始追求更高效率、更便捷的开发模式。而各种框架层出不穷，比如我们熟悉的MVC、MVP、MVVM等，每种框架都有其优缺点。为了统一开发规范，Google推出了Jetpack，Jetpack是一个由多个库组成的套件，可帮助开发者减少样板代码。 　　　　 这是一本从使用方法、应用场景、实现原理等维度讲解Jetpack的著作，全书代码均采用Kotlin语言开发。书中首先介绍Jetpack的基本知识，然后详细介绍了架构组件Lifecycle、ViewModel、LiveData、ViewBinding、DataBinding、Room、Hilt等，并通过切合实际的需求用例循序渐进地讲解了每个组件的使用方法和使用场景。紧接着具体分析了Kotlin数据流Flow、Kotlin协程等的使用方法和实现原理，并结合项目中常见的问题深入地讲解如何从0搭建一个组件化的MVVM实战项目框架。最后探讨了新的响应式UI编程技术——Jetpack Compose的用法，以帮助读者深入学习并理解Jetpack的应用场景。