Web的动手Python深度学习这是由Packt发布的AnubhavSingh和SayakPaul编写的“的代码库。
集成神经网络架构以使用Flask，Django和TensorFlow构建智能Web应用这本书是关于什么的？有效地使用深度学习技术可以帮助您开发智能Web应用程序。
在本书中，您将介绍用于使用Python在Web开发中实施深度学习的最新工具和技术实践。
从机器学习的基础知识开始，您将专注于DL和神经网络的基础知识，包括常见的变体，例如卷积神经网络（CNN）。
您将学习如何使用不同标准Web技术堆栈的前端将它们集成到网站中。
然后，本书通过为自定义模型创建RESTfulAPI，帮助您获得使用Python库（例如Django和Flask）开发支持深度学习的Web应用程序的实践经验。
稍后，您将探索如何为GoogleCloud和AmazonWebServices（AWS）上基于深度学习的Web部署设置云环境。
本书涵盖了以下令人兴奋的功能：探索深度学习模型并在浏览器中实现使用Django和Flask设计基于Web的智能客户端使用不同的基于Py

本文主要分为如下三个方面跟大家分享雪球在业务中引入和使用容器技术的心路历程：1.为什么要引入Docker2.Docker在雪球的技术实践3.后续演进雪球是一个投资者交流的社区，用户可以在上面买卖股票，代销基金等各种金融衍生业务，同时也可以通过雪盈证券来进行沪、深、港、美股的交易。
随着业务的发展，不同的社区业务之间所受到影响的概率正在逐渐升高，因此我们希望各个业务之间既能够不被打扰，又能在资源上、机器间、甚至网络上根据监管的要求予以不同层面的隔离。
早在2014年时，我们就发现容器技术具有本身镜像小、灵活、启动速度快等特点，而且在性能上比较适合于我们当时物理机不多的规模环境。
相比而言，传统的虚拟化

日志服务作为基础设施一站式解决实时读写、HTAP两大日志强需求；
日志服务数据的开放性以及与云产品、开源社区相结合，在实时计算、可视化、采集上为用户提供的丰富选择。
Kubernetes容器技术促进了技术栈的去耦合，通过引入栈的分层使得开发者可以更加关注自身的应用程序和业务场景。
从Kubernetes本身来看，这个技术解耦也在更进一步发展，容器化的一个发展的趋势是：这些容器都将会在无服务器的基础设施上运行。
谈到基础设施，首先可以联想到云，目前在AWS、阿里云、Azure的云上都提供了无服务器化的Kubernetes服务。
在serverlessKubernetes上，我们将不再关心集群与机器，只需要

2019年4月24日，云原生行业盛会“2019云原生产业大会”在北京悠唐皇冠假日酒店盛大开幕。
本次大会上，云计算开源产业联盟正式发布了《云原生应用实践白皮书》，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所云计算部主任栗蔚在主论坛对白皮书进行了解读。
白皮书的发布将为企业及用户提供最权威的云原生应用指南。

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。