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《Storm分布式实时计算模式》全书分为10章：第1章介绍使用Storm建立一个分布式流式计算应用所涉及的核心概念，包括Storm的数据结构、开发环境的搭建，以及Storm程序的开发和调试技术等；第2章详细讲解Storm集群环境的安装和搭建，以及如何将topology部署到分布式环境中；第3章通过传感器数据实例详细介绍Trident topology；T第4章讲解如何使用Storm和Trident进行实时趋势分析；第5章介绍如何使用Storm进行图形分析，将数据持久化存储在图形数据库中，并且查询数据来发现其中潜在的联系；；第6章讲解如何在Storm上使用递归实现一个典型的人工智能算法；第7章演示集成Storm和非事务型系统的复杂性，通过集成Strom和开源探索性分析架构Druid，实现一个可配置的实时系统来分析金融事件。第8章探讨Lambda体系结构的实现方法，讲解如何将批处理机制和实时处理引擎结合起来构建一个可纠错的分析系统；第9章 讲解如何将Pig脚本转化为topology并且使用Storm-YARN部署topology，将批处理系统转化为实时系统；第10章 介绍如何在云服务提供商提供的主机环境下部署和运行Storm。 　　《Storm分布式实时计算模式》全书分为10章：第1章介绍使用Storm建立一个分布式流式计算应用所涉及的核心概念，包括Storm的数据结构、发环境的搭建，以及Storm程序的发和调试技术等；第2章详细讲解Storm集群环境的安装和搭建，以及如何将topology部署到分布式环境中；第3章通过传感器数据实例详细介绍Trident topology；T第4章讲解如何使用Storm和Trident行实时趋势分析；第5章介绍如何使用Storm行图形分析，将数据持久化存储在图形数据库中，并且查询数据来发现其中潜在的联系；；第6章讲解如何在Storm上使用递归实现一个典型的人工智能算法；第7章演示集成Storm和非事务型系统的复杂性，通过集成Strom和源探索性分析架构Druid，实现一个可配置的实时系统来分析金融事件。第8章探讨Lambda体系结构的实现方法，讲解如何将批处理机制和实时处理引擎结合起来构建一个可纠错的分析系统；第9章 讲解如何将Pig脚本转化为topology并且使用Storm-YARN部署topology，将批处理系统转化为实时系统；第10章 介绍如何在云服务提供商提供的主机环境下部署和运行Storm。

非常适合工作2~3年以上的人精读，我曾经完完整整的读完过，而且做了很多的笔记，获益良多。可以很好地学习到良好的编程风格

R语言实战，pdf 目录编辑 第一部分　入　门 　　第1章　R语言介绍[2] 　　1.1 　为何要使用R？ 　　1.2 　R的获取和安装 　　1.3 　R的使用 　　1.3.1 　新手上路 　　1.3.2 　获取帮助 　　1.3.3 　工作空间 　　1.3.4 　输入和输出 　　1.4 　包 　　1.4.1 　什么是包 　　1.4.2 　包的安装 　　1.4.3 　包的载入 　　1.4.4 　包的使用方法 　　1.5 　批处理 　　1.6 　将输出用为输入——结果的重用 　　1.7 　处理大数据集 　　1.8 　示例实践 　　1.9 　小结 　　第2章　创建数据集 　　2.1 　数据集的概念 　　2.2 　数据结构 　　2.2.1 　向量 　　2.2.2 　矩阵 　　2.2.3 　数组 　　2.2.4 　数据框 　　2.2.5 　因子 　　2.2.6 　列表 　　2.3 　数据的输入 　　2.3.1 　使用键盘输入数据 　　2.3.2 　从带分隔符的文本文件导入数据 　　2.3.3 　导入Excel数据 　　2.3.4 　导入XML数据 　　2.3.5 　从网页抓取数据 　　2.3.6 　导入SPSS数据 　　2.3.7 　导入SAS数据 　　2.3.8 　导入Stata数据 　　2.3.9 　导入netCDF数据 　　2.3.10 　导入HDF5数据 　　2.3.11 　访问数据库管理系统 　　2.3.12 　通过Stat/Transfer导入数据 　　2.4 　数据集的标注 　　2.4.1 　变量标签 　　2.4.2 　值标签 　　2.5 　处理数据对象的实用函数 　　2.6 　小结 　　第3章　图形初阶 　　3.1 　使用图形 　　3.2 　一个简单的例子 　　3.3 　图形参数 　　3.3.1 　符号和线条 　　3.3.2 　颜色 　　3.3.3 　文本属性 　　3.3.4 　图形尺寸与边界尺寸 　　3.4 　添加文本、自定义坐标轴和图例 　　3.4.1 　标题 　　3.4.2 　坐标轴 　　3.4.3 　参考线 　　3.4.4 　图例 　　3.4.5 　文本标注 　　3.5 　图形的组合 　　3.6 　小结 　　第4章　基本数据管理 　　4.1 　一个示例 　　4.2 　创建新变量 　　4.3 　变量的重编码 　　4.4 　变量的重命名 　　4.5 　缺失值 　　4.5.1 　重编码某些值为缺失值 　　4.5.2 　在分析中排除缺失值 　　4.6 　日期值 　　4.6.1 　将日期转换为字符型变量 　　4.6.2 　更进一步 　　4.7 　类型转换 　　4.8 　数据排序 　　4.9 　数据集的合并 　　4.9.1 　添加列 　　4.9.2 　添加行 　　4.10 　数据集取子集 　　4.10.1 　选入（保留）变量 　　4.10.2 　剔除（丢弃）变量 　　4.10.3 　选入观测 　　4.10.4 　subset()函数 　　4.10.5 　随机抽样 　　4.11 　使用SQL语句操作数据框 　　4.12 　小结 　　第5章　高级数据管理 　　5.1 　一个数据处理难题 　　5.2 　数值和字符处理函数 　　5.2.1 　数学函数 　　5.2.2 　统计函数 　　5.2.3 　概率函数 　　5.2.4 　字符处理函数 　　5.2.5 　其他实用函数 　　5.2.6 　将函数应用于矩阵和数据框 　　5.3 　数据处理难题的一套解决方案 　　5.4 　控制流 　　5.4.1 　重复和循环 　　5.4.2 　条件执行 　　5.5 　用户自编函数 　　5.6 　整合与重构 　　5.6.1 　转置 　　5.6.2 　整合数据 　　5.6.3 　reshape包 　　5.7 　小结 　　第二部分　基本方法 　　第6章　基本图形 　　6.1 　条形图 　　6.1.1 　简单的条形图 　　6.1.2 　堆砌条形图和分组条形图 　　6.1.3 　均值条形图 　　6.1.4 　条形图的微调 　　6.1.5 　棘状图 　　6.2 　饼图 　　6.3 　直方图 　　6.4 　核密度图 　　6.5 　箱线图 　　6.5.1 　使用并列箱线图进行跨组比较 　　6.5.2 　小提琴图 　　6.6 　点图 　　6.7 　小结 　　第7章　基本统计分析 　　7.1 　描述性统计分析 　　7.1.1 　方法云集 　　7.1.2 　分组计算描述性统计量 　　7.1.3 　结果的可视化 　　7.2 　频数表和列联表 　　7.2.1 　生成频数表 　　7.2.2 　独立性检验 　　7.2.3 　相关性的度量 　　7.2.4 　结果的可视化 　　7.2.5 　将表转换为扁平格式 　　7.3 　相关 　　7.3.1 　相关的类型 　　7.3.2 　相关性的显著性检验 　　7.3.3 　相关关系的可视化 　　7.4 　t检验 　　7.4.1 　独立样本的t检验 　　7.4.2 　非独立样本的t检验 　　7.4.3 　多于两组的情况 　　7.5 　组间差异的非参数检验 　　7.5.1 　两组的比较 　　7.5.2 　多于两组的比较 　　7.6 　组间差异的可视化 　　7.7 　小结 　　第三部分　中级方法 　　第8章　回归 　　8.1 　回归的多面性 　　8.1.1 　OLS回归的适用情境 　　8.1.2 　基础回顾 　　8.2 　OLS回归 　　8.2.1 　用lm()拟合回归模型 　　8.2.2 　简单线性回归 　　8.2.3 　多项式回归 　　8.2.4 　多元线性回归 　　8.2.5 　有交互项的多元线性回归 　　8.3 　回归诊断 　　8.3.1 　标准方法 　　8.3.2 　改进的方法 　　8.3.3 　线性模型假设的综合验证 　　8.3.4 　多重共线性 　　8.4 　异常观测值 　　8.4.1 　离群点 　　8.4.2 　高杠杆值点 　　8.4.3 　强影响点 　　8.5 　改进措施 　　8.5.1 　删除观测点 　　8.5.2 　变量变换 　　8.5.3 　增删变量 　　8.5.4 　尝试其他方法 　　8.6 　选择“最佳”的回归模型 　　8.6.1 　模型比较 　　8.6.2 　变量选择 　　8.7 　深层次分析 　　8.7.1 　交叉验证 　　8.7.2 　相对重要性 　　8.8 　小结 　　第9章　方差分析 　　9.1 　术语速成 　　9.2 　ANOVA模型拟合 　　9.2.1 　aov()函数 　　9.2.2 　表达式中各项的顺序 　　9.3 　单因素方差分析 　　9.3.1 　多重比较 　　9.3.2 　评估检验的假设条件 　　9.4 　单因素协方差分析 　　9.4.1 　评估检验的假设条件 　　9.4.2 　结果可视化 　　9.5 　双因素方差分析 　　9.6 　重复测量方差分析 　　9.7 　多元方差分析 　　9.7.1 　评估假设检验 　　9.7.2 　稳健多元方差分析 　　9.8 　用回归来做ANOVA 　　9.9 　小结 　　第10章　功效分析 　　10.1 　假设检验速览 　　10.2 　用pwr包做功效分析 　　10.2.1 　t检验 　　10.2.2 　方差分析 　　10.2.3 　相关性 　　10.2.4 　线性模型 　　10.2.5 　比例检验 　　10.2.6 　卡方检验 　　10.2.7 　在新情况中选择合适的效应值 　　10.3 　绘制功效分析图形 　　10.4 　其他软件包 　　10.5 　小结 　　第11章　中级绘图 　　11.1 　散点图 　　11.1.1 　散点图矩阵 　　11.1.2 　高密度散点图 　　11.1.3 　三维散点图 　　11.1.4 　气泡图 　　11.2 　折线图 　　11.3 　相关图 　　11.4 　马赛克图 　　11.5 　小结 　　第12章　重抽样与自助法 　　12.1 　置换检验 　　12.2 　用coin包做置换检验 　　12.2.1 　独立两样本和K样本检验 　　12.2.2 　列联表中的独立性 　　12.2.3 　数值变量间的独立性 　　12.2.4 　两样本和K样本相关性检验 　　12.2.5 　深入探究 　　12.3 　lmPerm包的置换检验 　　12.3.1 　简单回归和多项式回归 　　12.3.2 　多元回归 　　12.3.3 　单因素方差分析和协方差分析 　　12.3.4 　双因素方差分析 　　12.4 　置换检验点评 　　12.5 　自助法 　　12.6 　boot包中的自助法 　　12.6.1 　对单个统计量使用自助法 　　12.6.2 　多个统计量的自助法 　　12.7 　小结 　　第四部分　高级方法 　　第13章　广义线性模型 　　13.1 　广义线性模型和glm()函数 　　13.1.1 　glm()函数 　　13.1.2 　连用的函数 　　13.1.3 　模型拟合和回归诊断 　　13.2 　Logistic回归 　　13.2.1 　解释模型参数 　　13.2.2 　评价预测变量对结果概率的影响 　　13.2.3 　过度离势 　　13.2.4 　扩展 　　13.3 　泊松回归 　　13.3.1 　解释模型参数 　　13.3.2 　过度离势 　　13.3.3 　扩展 　　13.4 　小结 　　第14章　主成分和因子分析 　　14.1 　R中的主成分和因子分析 　　14.2 　主成分分析 　　14.2.1 　判断主成分的个数 　　14.2.2 　提取主成分 　　14.2.3 　主成分旋转 　　14.2.4 　获取主成分得分 　　14.3 　探索性因子分析 　　14.3.1 　判断需提取的公共因子数 　　14.3.2 　提取公共因子 　　14.3.3 　因子旋转 　　14.3.4 　因子得分 　　14.3.5 　其他与EFA相关的包 　　14.4 　其他潜变量模型 　　14.5 　小结 　　第15章　处理缺失数据的高级方法 　　15.1 　处理缺失值的步骤 　　15.2 　识别缺失值 　　15.3 　探索缺失值模式 　　15.3.1 　列表显示缺失值 　　15.3.2 　图形探究缺失数据 　　15.3.3 　用相关性探索缺失值 　　15.4 　理解缺失数据的来由和影响 　　15.5 　理性处理不完整数据 　　15.6 　完整实例分析（行删除） 　　15.7 　多重插补 　　15.8 　处理缺失值的其他方法 　　15.8.1 　成对删除 　　15.8.2 　简单（非随机）插补 　　15.9 　小结 　　第16章　高级图形进阶 　　16.1 　R中的四种图形系统 　　16.2 　lattice包 　　16.2.1 　条件变量 　　16.2.2 　面板函数 　　16.2.3 　分组变量 　　16.2.4 　图形参数 　　16.2.5 　页面摆放 　　16.3 　ggplot2包 　　16.4 　交互式图形 　　16.4.1 　与图形交互：鉴别点 　　16.4.2 　playwith 　　16.4.3 　latticist 　　16.4.4 　iplots包的交互图形 　　16.4.5 　rggobi 　　16.5 　小结 　　后记：探索R的世界 　　附录A 　图形用户界面 　　附录B 　自定义启动环境 　　附录C 　从R中导出数据 　　附录D 　制作出版级品质的输出 　　附录E 　R中的矩阵运算 　　附录F 　本书中用到的扩展包 　　附录G 　处理大数据 　　附录H 　更新R 　　参考文献

android-support-v4-v7-v13-v14-v17的jar包（最新）

低版本使用ActionBar时不仅要用到 v7jar包 还需要资源文件 要求我们必须把v7jar包以项目的形式导入。 又了这个文件一切可以解决