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Python高效开发实战:Django、Tornado、Flask、Twisted
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一本围绕实战讲解Kubernetes如何落地的书 Kubernetes代表第三代 PaaS 技术尖端水平 从基础架构到生态,全面解读容器集群管理 集网络、存储、调度、大规模多示例于一身内容提要


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1.深度学习扛鼎之作《Python深度学习》姊妹篇; 2.谷歌大脑团队核心发人员官方解读TensorFlow.js; 3.前端工程师不可错过的AI门书。

TensorFlow 2.0破天荒地抛弃了原有的架构,重新始,整合了曾经为TensorFlow添加的多种组件,在2.0版本中,这些组件被包成一个综合平台,可支持机器学习的工作流程(从训练到部署),即用一个新的架构从根本上代替了已有的架构。 可以看到新架构中的训练部分主要关注Python API,即训练的可用性、整洁性以及易用性。它通过使用 存档 的方式连起训练与部署之间的桥梁。 模型的部署方式是多种多样,可以方便地使用多种端支持,使其能够运营在不同的平台上。而语言绑定(language binding)也有不同程度的支持,包括Swift、R和Julia等。

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不同类型文本数据的获取、清洗、组织和可视化如何用NumPy和Pandas模块处理数值数据探索用MySQL和MongoDB配置、填充、查询数据网络创建、度量和分析概率与统计以及机器学习的相关基本概念


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作者为资深Web发工作者,将自己多年的实战经验与读者分享,阅读完本书,读者可以通过Node将Web发技术从浏览器扩展到服务端,并且学习如何在基于JavaScript的平台上实现快速和高度可扩展的网络应用。 本书针对Node长期支持版本(LTS)和Node6.0版本行了更新。通过本书,读者可以掌握Node的核心技能并了解如何使用内建和第三方模块。 此外,本书还讲解了Node的事件驱动异步I/O模型。它可以帮助读者搭建出提供高并发访问而不涉及大量计算的数据密集型应用。如果读者对JavaScript比较感兴趣,可以通过本书提供的代码和部署示例在服务端使用Node行发。

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Aduino使得没有多少电子技术基础、不懂单片机的人也能制作出自己的智能硬件,但是使用Arduino必须具备一些C语言的编程基础,这使它的应用受到了一限制。中国创立zui早的创客空间 上海新车间发的第三方图形化编程软件ArduBlock,顺利解决了这一难题,让人们学习Arduino的门槛一步降低。它将编程的工作简化为拖曳图形的拼图游戏,使编程可视化,交互性加强。使用它,中小学生也能利用Arduino实现机器人制作,完成自己的创客制作项目。但人们在使用ArduBlock编程时普遍认为它只能解决比较简单的问题,其实并非如此,只要我们多动脑筋,还是可以用它做出比较复杂、有趣的作品的。笔者从2016年6月始,为《无线电》杂志撰写了10篇 ArduBlock图形化编程阶实战 系列的连载文章,本书以此为基础扩充、整理而成的。第1章介绍了Aduino的基础知识和ArduBlock软件的安装和使用方

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1.本书基于读者的角度,将理论与实际结合,具有大量的实际操作方面的案例; 2.每一章节都有相应的实验,按照实验的具体条件行环境的搭建,根据相应的需求方便读者理解以及按照书中的步骤行操作; 3.根据读者的需求和兴趣,每章实验的步骤讲解详细清晰; 4.每章实验部分附带相关代码与配套软件,方便读者学习。

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本书通过实用的例子来帮助读者快速理解多种数据结构和它们在实际应用程序中的使用方法。本书使用一系列主流移动软件发平台通用的语言编写了示例程序,并通过这些示例程序向读者介绍了多种数据结构和对应的用法。同时,本书还通过示例程序用浅显易懂的方式展示了很多实际案例。本书的D一部分涵盖了大多数语言(如Objective-C、C#、Java以及Swift)均支持的基本数据结构,详细地介绍了如数组、列表、栈、队列、堆这些数据结构的用法和典型应用,并针对每种语言探讨了这些数据结构的特。这些章节均设有案例学习,通过讲解如何解决实际问题以帮助读者更深地理解这些数据结构的内涵。本书的D二部分讨论一些与数据结构相关知识,如泛型数据集、递归、排序和查找。这些章节也提供了相应的案例学习,帮助读者将这些知识应用到自己的应用发中。本书包括


面向机器学习新手的门书,透彻掌握机器学习基础知识 341个公式:推导过程全公 175段代码:边试边学效率高 167张插图:以图配文好理解 支持Jupyter Notebook 配套源码 资源可下载 1.Jupyter Notebook交互式编程环境,让学习过程不枯燥 使用Jupyter Notebook,你可以在线编码、运行,并将结果绘图,还可以记笔记、随时修改代码并查看运行效果,在不断探索中掌握实战能力。 2.公式和代码一一对应,让理解更深 通过一步一步地推导公式,手把手教你代码实践,一行行公式与一行行代码相结合,帮助你直观、透彻地理解算法流程。 3.循序渐近,真正适合初学者 从环境搭建讲起,然后介绍Python和数学基础知识,再介绍有监督学习中的回归和分类问题、神经网络模型和手写数字识别,以及无监督学习中的聚类问题,对每个知识都有细致解释,力求通俗易懂。读完本书,你将掌握足以

1.大咖推荐:复旦大学计算机学院教授邱锡鹏、一流科技创始人兼CEO袁辉(@老师木)、格灵深瞳创始人兼CEO赵勇、奇虎360集团副总裁邓亚峰联合推荐 2.干货满满:从零始用Python实现自己的深度学习框架,搭建从逻辑回归到卷积神经网络的各类模型和网络,涵盖模型的训练、评估、保存与部署等工程问题 3.聚焦实战:360智能工程部高级机器学习算法工程师倾力造 4.提供源代码
