Ruby Programming for Medicine and Biology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Berman, Jules J.

出品人:

页数:378

译者:

出版时间:2008-1

价格:$ 108.42

装帧:

isbn号码:9780763750909

丛书系列:

图书标签:

• Ruby
• Programming
• Medicine
• Biology
• Bioinformatics
• Computational Biology
• Data Analysis
• Scientific Computing
• Healthcare Informatics
• Programming
• Science

好的，这是一本名为《Ruby for Data Science and Machine Learning: Building Intelligent Applications》的图书简介，旨在聚焦于Ruby语言在现代数据科学和机器学习领域中的应用、实践和高级技巧，内容涵盖从数据处理到模型部署的全流程。 --- 《Ruby for Data Science and Machine Learning: Building Intelligent Applications》图书简介 超越传统：Ruby在智能应用构建中的复兴 在数据科学和机器学习的浪潮中，Python长期占据主导地位，然而，Ruby——这种以优雅语法、强大元编程能力和面向对象纯粹性著称的语言——正以其独特的优势，在构建高性能、可维护且具有高度工程化标准的智能应用方面展现出巨大的潜力。 《Ruby for Data Science and Machine Learning: Building Intelligent Applications》正是为了填补这一空白而作的权威指南。本书不仅仅是Ruby语言的教程，它更是一套完整的蓝图，指导经验丰富的开发者和有志于进入AI领域的工程师，如何利用Ruby生态系统中的新兴库、成熟工具链以及其内在的工程优势，构建出真正健壮、可部署的机器学习系统和数据管道。 本书假设读者已经具备一定的编程基础，并对数据科学和机器学习的基本概念有所了解。我们将带领读者深入探索Ruby在以下关键领域中的实际应用。 --- 第一部分：奠定基础——Ruby环境与数据结构优化 (The Ruby Data Foundation) 本部分将重新审视Ruby在处理大规模数据集时的性能考量和工程实践。我们将探讨如何利用Ruby的元编程和DSL（领域特定语言）能力来创建更清晰、更具表现力的数据处理代码。 第一章：Ruby 2.x/3.x 性能调优与数据结构选择 FFI与C/C++集成深度解析： 如何利用Ruby FFI（Foreign Function Interface）高效地桥接现有的高性能C/C++数值计算库（如BLAS/LAPACK的Ruby封装），实现速度上的突破。 高性能数据容器： 比较和实践NMatrix, Daru等库中底层数组实现，并介绍如何利用Ruby的Struct和Value Objects来优化小规模、高频访问的数据结构。 并发与并行处理的Ruby之道： 深入理解Ractor（Ruby 3.0+引入的并发模型）在数据并行处理中的应用，以及如何有效避免全局解释器锁（GIL）的限制，进行真正的多核计算。 第二章：数据清洗与探索性分析（EDA）的Ruby范式 Daru库的精髓： 详细讲解Daru（Ruby的数据分析核心库，类Pandas）的DataFrame操作、缺失值处理、分组聚合（GroupBy）以及时间序列数据处理。 优雅的DSL驱动的查询： 如何使用Ruby的块（Blocks）和Enumerable方法，编写出比传统SQL更具可读性的数据转换脚本。 可视化与报告： 集成Plotly、Gnuplot的Ruby封装，以及如何利用Jekyll或类似工具，配合Ruby脚本生成自动化、可重现的数据分析报告。 --- 第二部分：机器学习核心——算法实现与模型构建 (Core ML & Algorithm Implementation) 本部分聚焦于如何用Ruby实现或有效利用现有的机器学习算法，重点在于算法的清晰度、可测试性以及与Ruby生态的集成。 第三章：数值计算库与线性代数基础 科学计算的Ruby生态： 深入解析SciRuby项目群中的关键库，如Numo（基于NumPy思想的多维数组库）的工作原理和最佳实践。 矩阵运算的性能瓶颈与优化： 识别Ruby中矩阵操作的慢点，并指导读者如何通过优化数据布局和调用底层优化库来提速。 第四章：监督学习：从头实现与封装 回归与分类的Ruby实现： 逐步带领读者使用纯Ruby或依赖最小的库，实现线性回归、逻辑回归、K近邻（KNN）算法，强调算法逻辑的清晰表达。 决策树与集成方法： 探讨如何利用Ruby的面向对象特性，清晰地构建决策树结构，并实现如随机森林（Random Forests）和梯度提升（Gradient Boosting）的封装。 模型持久化与序列化： 掌握使用Marshal、YAML以及更现代的协议（如MessagePack）对训练好的模型进行高效、安全的存储和加载。 第五章：非监督学习与深度学习接口 聚类算法实践： K-Means、DBSCAN等聚类算法在Ruby中的高效实现和参数调优。 桥接TensorFlow/PyTorch： 虽然Ruby不是主流的深度学习语言，但本书将提供详尽的指南，展示如何通过官方或社区维护的绑定（Bindings），在Ruby应用中调用TensorFlow C API或LibTorch，实现模型的推理（Inference）。重点在于如何管理数据流和计算图的生命周期。 --- 第三部分：工程化与部署——构建智能服务 (Engineering and Productionizing Intelligence) 数据科学项目成功的关键在于部署。本部分将Ruby的工程优势发挥到极致，专注于将模型转化为可扩展、高可用的生产服务。 第六章：微服务架构与模型部署 Sinatra/Rails API for ML Serving： 利用Ruby Web框架（特别是轻量级的Sinatra或高性能的Rails API模式）来构建RESTful接口，用于模型的实时预测服务。 异步处理与后台作业： 引入Sidekiq、Resque等强大的Ruby后台处理系统，用于处理耗时的批量预测任务和模型再训练流程。 容器化与DevOps： 整合Docker和Kubernetes，确保基于Ruby构建的ML服务可以被可靠地部署、扩展和监控。 第七章：可解释性与模型治理 (Explainability and Governance) LIME/SHAP的Ruby接口： 探讨如何将模型解释性框架（如LIME或SHAP）集成到Ruby服务中，以满足监管要求和提高用户信任。 A/B测试与模型版本控制： 使用特定的Ruby工具链或自定义的配置管理系统，实现线上模型的平滑迭代、灰度发布和A/B测试。 第八章：Ruby生态中的未来趋势与高级主题 强化学习的初步探索： 介绍Ruby在模拟环境（如OpenAI Gym的Ruby接口或自定义模拟器）中构建基础强化学习Agent的可能性。 元编程在自动模型选择中的应用： 如何利用Ruby强大的元编程能力，编写DSL来自动化地探索不同模型架构和超参数组合。 --- 本书特色 工程化优先： 强调代码的可读性、可测试性和生产环境的健壮性，这正是Ruby在大型系统中最受推崇的特质。 性能聚焦： 提供了大量关于如何使用FFI、Ractor和优化底层数据结构来克服Ruby在数值计算中常见性能挑战的实战技巧。 生态整合： 深入挖掘了Daru、Numo等Ruby科学计算库的潜力，并提供了与主流深度学习框架进行有效互操作的路径。 无论您是希望将您现有的Ruby工程项目赋予智能，还是坚信Ruby的优雅能带来更优美的AI代码结构，本书都将是您在这个交叉领域中不可或缺的指南。学习如何用“Ruby的方式”来构建下一代智能应用。

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