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SpringCloud与Docker高并发微服务架构设计实施
本书致力于深讲解Python语言的高级特性，通过丰富、强大的代码示例为读者循序渐地讲解如何编写高质量的Python代码。本书可谓是成就Python编程高手的之选。本书通过实际的例子对Python中面向对象编程的理念行介绍。针对所有可用于和Python内置功能行无缝结合的特殊方法，本书都提供了详细示例，并且介绍了如何使用JSON、YAML、Pickle、CSV、XML、Shelve和SQL来创建持久化对象以及在程间传输对象。本书还介绍了Logging和Warning模块、单元测试、配置文件以及如何使用命令行。本书主要分为3个部分：用特殊方法实现Python风格的类；持久化和序列化；测试、调试、部署和维护。特殊方法部分又分为：初始化方法、基本特殊方法、属性访问、可调用对象、上下文、容器、集合、数值，以及装饰器和mixin类等高级技术。本书示例丰富，通过诸多实际的例子对Python中面向对象编程的理
ASP.NET从基础到实践（适用于3.5、4.0、4.5版本）（光盘内容另行下载，地址见书封底）
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Python高效开发实战：Django、Tornado、Flask、Twisted
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FlaskWeb开发基于Python的Web应用开发实战第2版
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基于C++11新标准的并发和多线程编程深度指南，帮助你循序渐地学习用C++11编写健壮且优雅的多线程应用程序。 针对C++11新标准编写代码；针对多核多处理器编写程序；用于学习的小例子，用于实践的大例子。 如果你算用C++编写多线程代码，你就应该阅读本书。如果你正要使用C++标准库中新的多线程工具，这本书是的指南。如果你正使用替代的线程库，后面几章中的指引和技巧应该也是有用的。 具有多核的多处理器现已成为标配。C++语言的C++11版本为多线程应用程序提供了强大的支持，你需要掌握其原理、技巧以及新的并发语言特性，才能独领风骚。 本书帮助你循序渐地学习用C++11编写健壮且优雅的多线程应用程序。你将学习线程内存模型、新的线程支持库，以及基础的线程启动和同步功能。与此同时，你还将学到如何解决并发应用程序中的
概率推理是机器学习的核心方法之一，本书旨在向程序员，特别是Scala发人员揭概率建模的神秘面纱，以帮助程序员们高效地使用概率编程系统。 借助概率编程系统，通过应用特定的算法，你的程序可以确定不同结论的概率。这意味着你可以预测未来事件，如销售趋势、计算机系统故障、试验结果和其他许多重要的关注。本书的主要内容● 概率建模门● 用Figaro 编写概率程序● 构建贝叶斯网络● 预测产品生命周期● 决策算法本书使用的Figaro概率编程语言是Scala库，这使得概率编程模型更容易与Java虚拟机应用集成。同时，Figaro具备了目前概率编程系统中非常广泛的表现特征和推理算法。Figaro还是一个源GitHub项目，全新版本号为3.3。
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揭了Hadoop的神秘面纱，它着重讲解了如何应用Hadoop和相关技术搭建工作系统并完成任务。在读者明白这些内容之后，又介绍了如何使用云服务完成相同任务。从Hadoop的基本概念和初始设置手，讲述了如何发Hadoop程序，如何在数据规模增长的时候维持系统运行，涵盖了有效使用Hadoop处理实际问题所需用到的全部知识。
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