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C++ 数据科学：计算、速度、效率
C++ 数据科学：计算、速度、效率
简介：
《C++ 数据科学》一书是连接高性能计算世界与现代数据分析任务之间的桥梁。如果 Python 已成为你的主要工具，但你遇到了速度或内存方面的限制，本书将展示 C++ 如何在不牺牲灵活性的情况下解决这些问题。
与典型的编程语言教科书不同，本指南完全聚焦于数据科学的实际应用：从加载和预处理大型 CSV 文件，到实现自定义的梯度下降算法和矩阵运算。你将学习如何通过 pybind11 将 C++ 的强大功能与 Python 的便利性相结合，创建混合解决方案。
本书适合谁？
- 希望加速现有流水线的数据科学家和机器学习工程师；
- 希望掌握 C++ 以处理大数据的 Python 开发者；
- 学习数值方法和算法的理工科学生；
- 正在转向数据分析领域的 C++ 程序员。
你将学到并掌握什么：
- C++ 数据科学基础：使用 STL、智能指针、Lambda 表达式和并行算法；
- 数值方法：使用 Eigen 进行线性代数、统计分布、优化；
- 数据处理：解析 CSV/JSON、处理数据集、针对千兆字节级数据的内存映射文件；
- 机器学习：从零实现 k-NN、线性回归、神经网络；
- 与 Python 集成：使用 pybind11 创建 C++ Python 模块，用于 Jupyter 和生产环境；
- 性能优化：性能分析、缓存优化、AVX 指令和用于多线程的 OpenMP。
本书包含 50 多个实用示例和现成项目，包括高性能日志解析器、推荐系统以及用于快速计算统计指标的库。每个示例都附有解释和基准测试。
无论你是在从事实时分析、计算机视觉还是金融模型——C++ 都能让你控制每一个字节和每一个 CPU 时钟周期。从今天开始发挥它的潜力吧！