本文来自于民工哥技术之路，本章介绍了rabbitmq的基本原理、基本运维操作、常见故障处理以及RabbitMQ来部署分布式集群系统的三种方法。
简介AMQP，即AdvancedMessageQueuingProtocol，高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。
消息中间件主要用于组件之间的解耦，消息的发送者无需知道消息使用者的存在，反之亦然。
AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）、可靠性、安全。
RabbitMQ是一个开源的AMQP实现，服务器端用Erlang语言编写，支持多种客户端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、

武汉大学--网络与分布试计算--考试

包含JVM、集合、多线程并发、反射、注解、Spring、微服务、Netty与RPC、网络、zookeeper、kafka、设计模式、分布式、网络、云计算、机器学习等章节，涵盖Java后端技术系列

Gorgonia是一个有助于在Go中促进机器学习的图书馆。
轻松编写和评估涉及多维数组的数学方程式。
如果听起来像或，那是因为想法很相似。
具体来说，该库是像Theano这样的低级库，但具有更高的目标（如Tensorflow）。
Gorgonia：可以执行自动区分可以执行符号区分可以执行梯度下降优化可以进行数值稳定提供许多便利功能来帮助创建神经网络相当快（与Theano和Tensorflow的速度相比）支持CUDA/GPGPU计算（尚不支持OpenCL，发送拉取请求）将支持分布式计算目标Gorgonia的主要目标是成为一个高性能的基于机器学习/图形计算的库，可以跨多台机器进行扩展。
它应该将Go（简单的编译和部署过程）的吸引力带给ML世界。
目前距离那里还有很长的路要走，但是婴儿台阶已经在那里。
Gorgonia的次要目标是提供一个探索非标准深度学习和神经网络相关事物的平台。
这包括诸如新希伯来语学习，切角算法，进化算法之类的东西。
为什么要使用G草？使用Gorgonia的主要原因是让开发人员感到舒适。
如果您正在广泛使用Go堆栈，现在就可以在已

简体中文|简介PaddleNLP2.0具有丰富的模型库，简洁易用的API与高性能的分布式训练的能力，可以为飞轮开发者提升文本建模效率，并提供基于Padddle2.0的NLP领域最佳实践。
特性丰富的模型库涵盖了NLP主流应用相关的前沿模型，包括中文词向量，预训练模型，词法分析，文本分类，文本匹配，文本生成，机器翻译，通用对话，问答系统等，更多详细介绍请查看。
简洁易用的API深度兼容飞轮2.0的高层API体系，提供可替换的文本建模模块，可大幅度减少数据处理，组网，训练互换的代码开发量，提高文本建模开发效率。
高效分散训练通过深度优化的混合精度训练策略与舰队分布式训练API，可充

代码只要应用大气边界层仿真模拟入口剖面风速程序，在ANSYS平台中fluent入口风速呈指数分布，

基于Hadoop实现一个分布式网络爬虫系统的理论描述

※※※※一、特色本作品采用EXCEL公式+VBA制作，既可根据你平时使用EXCEL的习惯和方式操作充分发挥EXCEL的功能，又能利用本作品提高效率。
※※※※二、主要功能1、在原始成绩表中自动按你要求的统计科目生成总分、平均分、班级排名、年级排名等。
2、查询：查询条件多样，可按姓名查询、按班级查询（分班）；
按某学科（含总分）某分数段查询；
按班内名次（年级名次）段查询（如某班前XX名、年级前XX-XX名）等，各种查询条件还可自由组合。
对查询结果，可按某关键字排序后显示，如按班级排名升序可组合出某班全部或班前XX名、年级前XX名排名等，按年级排名升序可组合出年级前XX名排名或全部排名等。
3、统计：根据班级和科目(含总体)按统计范围自动实时生成各项指标（参考人数、平均分、及格人数、及格率、优生人数、优生率、差生人数、差生率等）、各分数段人数统计、年级前XX名在各班分布等。
4、成绩册和成绩条：实时自动按班生成成绩册和成绩条。
※※※※三、操作指南　　第一步：在总表中输入、导入、复制粘贴或在记录单逐条录入原始成绩（第一行为如下形式）学号∣数学∣总分∣学号∣语文∣班级∣英语∣姓名∣政治∣历史∣物理∣化学∣……"　　1、其中各列位置不固定　　2、班级列必须包含　　3、可以任意增加删除科目　　4、可以任意增加删除辅助列如：学号、年级、座位号等"　　第二步：设置"　　1、打开设置工作表进行设置　　2、包括考试名称和统计科目的设置　　3、具体设置方法表内的批注已经说明"　　第三步：点击控制条上的各个按钮进行相应统计其中，分班成绩册和成绩单、统计分别以VBA和公式两种方式制作，这两种方式各有特点，供你选择：公式方式的优点是当条件变化（如所选班级、科目变化）时显示结果随之实时变化，除非公式被破坏或者刚从其它表册转入本功能你才需要重新点击按钮；
VBA方式每次改变条件后必须点击相应按钮才能刷新结果，但对结果你可随意进行各种操作。
如果你觉得窗体有可能遮住结果，窗体可移动，可关闭，以便在EXCEL中按你熟悉的方式操作。
另总表中还提供了按班级排序、填入总分、平均分、计算班级排名、年级排名、分数超限检查等多种自动化功能。

国际软件学院网络和分布式计算课程教材第五版的课后习题解答，仅供参考

“只要站在风口，猪也能飞起来”，这碗心灵鸡汤不知道激励了多少英雄豪杰踏上寻风口之路。
而现如今，Docker这阵龙卷风呼啸来袭，更让众人生起迎风而上、直冲云霄的欲望。
为了找到这风口，腾讯数据平台部开始全面拥抱docker，基于多年的大数据集群管理经验，倾力打造DockerOnGaia云平台（简称Gaia云），并动员将数平自身的核心系统全面接入Gaia云。
Lhotse系统作为先锋部队，经过一段时间的改造-验证-灰度，目前现网已经完全接入、稳定运营。
本文旨在分享Lhotse接入Gaia云的一些实践经验，抛砖引玉，期待更多的系统加入队伍，一起在Docker云中探索前行。
Lhotse是一个大数据任务调度

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。