本文，广泛的类测试超过十年在加州大学伯克利分校，加州圣迭戈，说明在一个故事线，使材料的愉快和容易消化的算法基础。
重点放在了解每个算法背后的清晰的数学思想，一种是直观和严格的方式而不过分。
功能包括：盒来加强叙事的使用：件，提供历史背景，如何在实践中使用的算法描述，并为数学复杂的旅行。
仔细选择高级的主题，可以在一个标准的一个学期的课程，跳过，但可以覆盖在一个先进的算法课程或更悠闲的连续两个学期。
一个可访问的线性规划处理向学生介绍这一算法最大的成就。
一个可选的章在因子分解的量子算法提供了一个独特的窥视到这个令人兴奋的话题。
除了文字，Dasgupta还提供了一个解决方案手册，可以在网上学习中心。

ApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
Spark是UCBerkeleyAMPlab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类HadoopMapReduce的通用并行框架，Spark，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；
但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因而Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

看《莱昂氏unix源代码分析》首先得熟悉PDP-11计算机的体系结构和汇编，本书已经是伯克利大学讲授相关内容的教材。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。