
OpenStack是被广泛使用的源云平台,可有效控制跨多个数据中心的大量计算、存储和网络资源。由于其具备一个强大的生态系统,OpenStack并使用它来运行其业务。通过本书,读者将获得每个OpenStack核心服务(Nova、Neutron、Cinder、Swift等)的实际操作经验。本版还介绍了Juno和Kilo版本的更新,增加了关于Ceilometer的新章节,并扩展了运维的覆盖范围。这本书能为你带来什么?(1)了解、安装、配置和管理OpenStack云平台Nova。(2)使用Neutron配置ML2、网络、路由器和分布式虚拟路由器。(3)使用和保护Keystone。(4)在数据中心之间安装并设置Swift和容器复制。(5)熟悉OpenStack Dashboard用户界面Horizon。(6)使用OpenStack编排服务Heat自动完成整个解决方案。(7)使用Ansible成功地自动化OpenStack安装。

Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库,已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主,从实战角度出发,讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务,旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。 IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境 NumPy:用ndarray实现高维数组的高效存储与操作 Pandas:用DataFrame实现带标签/列式数据的高效存储与操作 Matplotlib:实现各种数据可视化 Scikit-Learn:用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法


以知识脉络为线索,以案例实践为核心,以科学话题为拓展,让学习者能在掌握基本程序设计技能的基础上,提升思维方法,阔知识眼界。 知识全,重难突出。 部分项目是企业真实项目案例。 每章有习题和上机练习,方便教师布置作业并检验学习效果。配套资源较为丰富。

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本书通过基础知识讲解 重知识视频详细讲解 重要代码图示的方式,采用不同类型、不同难度的游戏案例,帮助读者循序渐的掌握Python游戏发的相关知识,其主要特如下: (1)每个章节前,都有专业插画师根据本章知识设计了漫画插图,提高读者学习兴趣。 (2)游戏案例的学习符合人的认知规律,采取了总体介绍-功能分解-重详细讲解等方式介绍相关知识。 (3)重要知识均有视频讲解,读者可随时随地行学习。

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阅读本书,无需具备Java EE平台早期版本的知识,但你需要对Java有一些基本了解,以便理解代码。这本书的重要部分来自《Java EE 6 Pocket Guide》(O'Reilly出版)。添加的新章节覆盖了平台的新技术。添加的新内容或对现有部分的更新反映了平台的变化。 本书作者是Oracle公司的以为技术布道师,是Java EE团队的关键成员。本书将带给读者*权威的Java EE发资讯。 译者韩陆现就职于*总部,从事敏捷和自动化测试的研发工作。《JSF和Richfaces使用指南》、《Java Restful Web Services使用指南》作者。

到目前为止,基于MapReduce框架的设计模式散见于各种研究论文、博客和书籍中。这本书将各种有价值的MapReduce设计模式汇集在一起,形成一本独特的合集,可以帮读者节省大量的时间和精力,无论读者身处哪个领域,使用哪种编程语言,使用什么开发框架。 书中对每一种模式都会详细解释其使用的上下文、可能存在的陷阱及使用的注意事项,以帮助读者在对大数据问题架构建模时避免常见的设计错误。本书还提供了MapReduce的一个完整综述,解释其起源和实现,并说明设计模式如此重要的原因。书中的所有示例代码都是基于Hadoop平台编写的。

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本书除了提供许多可以立即导入到自己的应用程序中使用的应用实例外,花了大量的篇幅(第4章的一部分,第5章)介绍如何使用Zend Framework & Smarty构筑真正的MVC模式应用系统—书签共享系统。整个论述从基础知识开始,包括系统分析、共通功能的提炼,到*后的系统合成,循序渐进。相信只要理解了本书实例以及其中介绍的内容,应该可以使用Zend Framework & Smarty来构筑自己的MVC模式的应用程序了。

1.本书主要讲解推荐系统中的推荐算法 召回算法和排序算法,以及各个算法在主流工具Sklearn、Spark、TensorFlow等中的实现和应用。 2.本书本着循序渐的原则行讲解,配有丰富的工程案例和源代码,可以帮助读者行工程实践并在实际工作中应用。 3.本书适合 AI、数据挖掘、大数据等领域的从业人员阅读,书中为发者展现了推荐算法的原理、实现与应用案例。

无论你是否愿意,我们早已生活在一个被算法包围的世界。 没有算法加持,我们将寸步难行。 1、通俗易懂 耳熟能详的生活场景 幽默风趣的行文插画,将晦涩、专业的算法应用深浅出地呈现给大家。 2、技术科普 5 大核心领域:公共、商业、工业、医疗、金融。 18个算法应用:反诈、热线派单、智能推荐、库存监控、健康监测、胞诊断、产品缺陷检测、金融风控/核保 全面认知我们当前所处的世界 3、贴近时代、贴近生活 所有算法均来自当前数字化生活中 千万人每天都在使用的应用实践 与大家的衣食住行、工作生活、生老病死息息相关 4、启发思考 算法是如何在各行各业中发挥作用并渗透到人们生活中的?算法背后的运行机制是什么,它的工作成效如何? 大数据杀熟、算法黑箱、算法偏见、信息茧房 我们该如何面对这些日益不受控制的技术?

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FPGA的人工智能之路:基于Intel FPGA开发的入门到实践

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书的编写具有如下几个特色: (1)循序渐,深浅出 本书以MATLAB R2016a为平台,由基础到应用,一步一步深地介绍MATLAB/Simulink及通信系统的建模与仿真等内容,让读者可以轻松、快速地掌握MATLAB及利用MATLAB解决通信系统建模与仿真的问题。 (2)应用典型,细致全面 本书以MATLAB/Simulink为基础,详尽细致地介绍MATLAB/Simulink解决通信系统建模与仿真中的各种实际问题,并且每介绍一个函数、理论、模块等都给出典型的应用实例,培养读者的动手动脑等能力,做到理论与实践相结合。 (3)快速有效,轻松易学 结合MATLAB自身的特,在MATLAB/Simulink基础上介绍通信系统的建模与仿真,让读者轻松有效地掌握MATLAB及通信系统,使其能够在*短的时间内,以*的效率解决实际通信系统中遇到的问题,提升工作效率。

深入浅出GAN生成对抗网络:原理剖析与TensorFlow实践
市面上难得一见的既蕴含底层模型的数学之美,又注重操作实践的生成对抗网络门到精通的好书。 企业一线发工程师与应用型本科院校知名教师,双剑合璧,兼顾理论实战。 学者网创始人汤庸教授、《深度学习之美》作者张玉宏、景略集智CEO王文凯倾力推荐。 1.容易门:本书会讨论线性代数、微积分、概率论、信息论等内容,尽力只提及后面内容需要的数学知识,并从原理角度去讲解这块内容,为后面篇幅做好铺垫。 2.内容更深:介绍GAN 的各种变体时,除了介绍架构以外,还会讲解目标函数为何要这样设计,并从数学层面去推导证实,可以说本书比较重视不同类别GAN 架构的底层思想,并从数学上表示它。 3.涉及面广:囊括了GAN 的各个应用领域,包括传统GAN、DCGAN、CGAN、ColorGAN、CycleGAN、StarGAN、DTN、XGAN、WGAN、WGAN-GP、SN-GAN、StackGAN、StackGAN-v2、PGGGAN 等10 多个方向

MonoTouch应用开发实践指南:使用C#和.NET开发iOS应用

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本书基于Java EE 8编程技术行系统介绍,首先对Java EE体系结构行概述,介绍Java EE的定义、设计思想,技术框架等,然后详细指导读者如何基于Netbeans+MySQL来搭建Java EE发环境,随后以企业应用发流程为主线对Java EE编程技术行了系统介绍。*后以一个完整信息系统的发为示例,从系统的需求分析始,到规划、框架设计、编码、再到部署发布,一步步引导读者完成一个完整系统的发,向读者展示灵活运用Java EE技术构建完整信息系统的基本技巧。 (1)内容新颖。基于2017年9月推出的*Java EE 8 标准,体现Java EE编程技术的*思想和成果。 (2)体系完整。涵盖JavaEE主要的编程技术,涉及企业应用表现层、逻辑层、数据存储层等各个层次。通过本书学习能够系统掌握利用JavaEE发企业应用的技能。 (3)理论与实践相结合的原则。本书不但讲解Java EE基本概念和体系框架,还演示基本

《漫画学Python:快速提高》是一本与众不同的编程指南,它以幽默风趣的方式引领读者探索Python编程的奇妙世界。在这本书中,作者斯蒂芬和薛定谔不仅通过清晰的示例和实用的练习教授Python编程的基础知识,还融了丰富的漫画图解和幽默趣味的解说,让学习过程轻松愉快,充满乐趣。 与传统的编程教材不同,《漫画学Python:快速提高》将编程知识呈现得活灵活现,仿佛在与读者行一场轻松愉快的对话。斯蒂芬和薛定谔以幽默的笔触描绘了一个充满趣味和惊喜的Python编程世界,让读者在学习的同时不知不觉地感受到了编程的乐趣和魅力。 本书不仅适合编程初学者,也适合有一定经验的发者。无论你是想学习一门新技能,还是希望巩固和拓展自己的编程知识,本书都将是你的理想选择。通过本书,你将轻松掌握Python编程的核心概念,从变量和数据类型到函数和控

Apache Pig 是一个高级过程语言,适合于使用 Hadoop 和 MapReduce平台来查询大型半结构化数据集。通过允许对分布式数据集行类似 SQL 的查询,Pig 可以简化 Hadoop的使用。本文不仅为初学者讲授,Pig 的基础知识,同时还向有经验的用户更加全面的介绍Pig的重特性。通过学习本书,你将能够身日了解数据模型,包括基本数据和复杂数据类型。掌握更高效的在Hadoop集群中运行脚本的方法和技巧。




jQuery全能权威指南:jQuery Core + jQuery Plugin + jQuery UI + jQuer

本书首先系统地介绍了与类别不平衡学习相关的一些基础概念及理论,并而在上述理论的基础上,讨论了一些主流的类别不平衡学习技术及对应算法,具体包括样本采样技术、代价敏感学习技术、决策输出补偿技术、集成学习技术、主动学习技术及一类分类技术等。此外,也探讨了类别不平衡分布的危害预评估技术。*后,对该领域未来的发展方向及应用前景作出了评述与展望。

? 有趣的手绘插图:文字说不清楚的事情咱们来看图说。 ? 丰富的编程案例:不再干巴巴地讲理论,用示例和项目说明一切。 ? 涉及内容广泛:覆盖Python Web、Python爬虫、游戏编程三大热应用,总有一个是你关注的。 ? 配合视频教学:为便于读者掌握本书内容,笔者专门录制了相关视频教学课程,读者可以登录网站观看本书的视频教学,也可扫描下方的二维码用手机观看。若使用过程中出现问题,可以发送邮件至,主题为 Python轻松学:游戏、爬虫与架站配书文件 。 ? 技术交流:可以加笔者的QQ群行技术交流,并获得技术支持。