分析

瑞士著名心理学家卡尔·古斯塔夫·荣格对现代心理学甚至东西方思想都产生了巨大的影响，他所开创的分析心理学已经成为一个重要的心理学流派。荣格与弗洛伊德共同开创了现代心理咨询与治疗的范式，共同建立了国际精神分析协会，由荣格担任主席；设立第一份国际精神分析杂志，由荣格担任主编；荣格所工作的医院也成为世界上第一代精神分析师实习的地方，他所提出的分析师必须接受分析和督导才能进行分析实践，以及面对面分析的设置等

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自2013年初，我组建团队并开始编撰《绘画分析与心理治疗手册（全国通用版）》，期待能出版一本在绘画心理学领域中*全面、详实的参考书籍。至2013年年底，书籍如约问世，并意外地受到了广大绘画心理学爱好者的热捧。才过三年，应广大读者的殷切需求，《绘画分析与心理治疗手册》（第2版）顺利出版，传播范围遍及心理咨询、学校教育、医疗卫生、公安司法等多个领域，并在读者中引起热烈反响。如今，数载过去，绘画心理学不

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本书结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24章，第Ⅰ部分介绍Hadoop基础知识，第Ⅱ部分介绍MapReduce,第Ⅲ部分介绍Hadoop的运维，第Ⅳ部分介绍Hadoop相关开源项目，第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目C

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何为站内搜索分析（SSA）？它如何帮助你挖掘用户搜索曰志，从中洞悉用户搜索心理和行为，从而有针对性地改善用户体验，提升网站价值？这些都可以从《SSA：用户搜索心理与行为分析》中找到答案。《SSA：用户搜索心理与行为分析》首先通过故事来说明SSA是如何使Vanguard集团起死回生的，简要介绍SSA并指导读者动手实践。其次，通过丰富的实例来介绍很多工具和方法，帮助读者着手分析用户查询数据，从中获得更

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作者基于丰富的教学经验，开发了一套全新的算法分类方法。该分类法站在通用问题求解策略的高度，对现有大多数算法准确分类，从而引领读者沿着一条清晰、一致、连贯的思路来探索算法设计与分析这一迷人领域。《算法设计与分析基础(第3版)》作为第3版，相对前版调整了多个章节的内容和顺序，同时增加了一些算法，并扩展了算法的应用，使得具体算法和通用算法设计技术的对应更加清晰有序；各章累计增加了70道习题，其中包括一些

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《数据结构与算法分析:C++描述》秉承Weiss著全一贯的严谨风格，同时又突出了实践。书中充分应用了现代C++语言特性，透彻地讲述了数据结构的原理和应用，不仅使学生具备算法分析能力，能够开发高效的程序，而且让学生掌握良好的程序设计技巧。MarkAllenWeiss，1987年在普林斯顿大学获得计算机科学博士学位，师从RobertSedgewick(师从Knuth)，现任美国佛罗

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《计算机算法设计与分析(第3版)》为普通高等教育“十一五”国家级规划教材，是计算机专业核心课程“算法设计与分析”教材。全书以算法设计策略为知识单元，系统介绍计算机算法的设计方法与分析技巧。主要内容包括：算法概述、递归与分治策略、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法、随机化算法、线性规划与网络流、NP完全性理论与近似算法等。书中既涉及经典与实用算法及实例分析，又包括算法热点领域追踪。为突出

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本书是《DataStructuresandAlgorithmAnalysisinC》一书第2版的简体中译本。原书曾被评为20世纪顶尖的30部计算机著作之一，作者MarkAllenWeiss在数据结构和算法分析方面卓有建树，他的数据结构和算法分析的著作尤其畅销，并受到广泛好评．已被世界500余所大学用作教材。在本书中，作者更加精炼并强化了他对算法和数据结构方面创新的处理方法。

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【名人推荐】“科学计算和数据分析社区已经等待这本书很多年了：大量具体的实践建议，以及大量综合应用方法。本书在未来几年里肯定会成为Python领域中技术计算的权威指南。”——FernandoPérez　加州大学伯克利分校研究科学家，IPython的创始人之一【内容简介】还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？本书含有大量的实践案例，

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Python在衍生工具分析领域占据重要地位，使机构能够快速、有效地提供定价、交易及风险管理的结果。本书精心介绍了有效定价期权的四个领域：基于巿场定价的过程、完善的巿场模型、数值方法及技术。书中的内容分为三个部分。第一部分着眼于影响股指期权价值的风险，以及股票和利率的相关实证发现。第二部分包括套利定价理论、离散及连续时间的风险中性定价，并介绍Carr-Madan和Lewis这两种流行的傅里叶期权定

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本书以图文并茂的方式介绍了Python的基础内容，并深入浅出地介绍了数据分析和机器学习领域的相关入门知识。第1章至第5章以极简方式讲解了Python的常用语法和使用技巧，包括数据类型与程序控制结构、自建Python模块与第三方模块、Python函数和面向对象程序设计等。第6章至第8章介绍了数据分析必备技能，如NumPy、Pandas和Matplotlib。第9章和第10章主要介绍了机器学习

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