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

Ansiblehasalargecollectionofinbuiltmodulestomanagevariouscloudresources.Thebookbeginswiththeconceptsneededtosafeguardyourcredentialsandexplainhowyouinteractwithcloudproviderstomanageresources.Eachchapterbeginswithanintroductionandprerequisitestousetherightmodulestomanageagivencloudprovider.LearnaboutAmazonWebServices,GoogleCloud,MicrosoftAzure,andotherproviders.Eachchaptershowsyouhowtocreatebasiccomputingresources,whichyoucanthenusetodeployanapplication.Finally,youwillbeabletodeployasampleapplicationtodemonstratevarioususagepatternsandutilitiesofresources.

SpaceFinder-无服务器身份验证参考应用程序SpaceFinder是参考移动应用程序，允许用户预订会议室，办公桌和其他共享资源。
该应用程序展示了使用AWS平台的无服务器身份验证和授权。
使用和客户端库构建移动前端，以调用AWS服务和移动后端API。
后端API本身由AWS服务提供支持。
后端API是使用无服务器架构构建的，这使得部署更新变得容易，并且这意味着没有可操作管理的服务器。
SpaceFinder主要由AmazonWebServices解决方案架构师JimTran和JustinPirtle开发和维护。
该项目代码是根据Apache2.0许可发布的。
请随时使用该项目中的代码，并广为宣传。
我们希望您喜欢它，我们当然欢迎所有反馈，要求和其他贡献！影片介绍在年度AWS云计算会议展示了SpaceFinder应用程序的实时演示。
该演示文稿提供了有关该应用程序演示的身份验证和授权流程的有用上下文。
YouTube的会议记录（53分钟）可在以下位置找到：演讲者：贾斯汀·皮特尔和弗拉基米尔·布迪洛夫发表于：2017年11月28日快速入门和开发人员指南

AWSCertifiedCloudPractitioner(CLF-C01)Cert的题库

PragmaticAI:AnIntroductiontoCloud-BasedMachineLearningBy作者:NoahGiftISBN-10书号:0134863860ISBN-13书号:9780134863863Edition版本:1出版日期:2018-08-19pages页数:256ContentsPrefaceAcknowledgmentsAbouttheAuthor1:IntroductiontoPragmaticAl1IntroductiontoPragmaticAl2AlandMLToolchain3SpartanAlLifecyclell:AlintheCloud4CloudAlDevelopmentwithGoogleCloudPlatform5CloudAlDevelopmentwithAmazonWebServiceslⅢ:CreatingPracticalAlApplicationsfromScratch6PredictingSocial-MediaInfluenceintheNBA7CreatinganIntelligentSlackbotonAWS8FindingProjectManagementInsightsfromaGitHubOrganization9DynamicallyOptimizingEC2InstancesonAWS10RealEstate11ProductionAlforUser-GeneratedContentAAlAcceleratorsBDecidingonClusterSizeIndex

envi5.5最新版本支持最新WorldView-4等数据；
新增ENVIModeler建模工具，可以零代码构建工作流或者批处理；
新增ENVIPy，与ArcGIS一体化集成更加简便，支持与ArcGISPro一体化集成；
增加更多的ENVITask函数等。
ADS80Level-2产品（ENVI先前版本支持Level-1产品）Landsat8SurfaceReflectance数据PlanetScope数据Sentinel-2Level-2A，包括AmazonWebServices分发的文件l哨兵-3海洋和陆地彩色仪（OLCI）和海陆地表温度辐射计（SLSTR）数据UrtheCastTheia数据使用DoD插件，ENVI可以读取带有RSM空间参考的NITF数据，同时可将RSM空间参考保存到ENVI头文件，并且支持使用相同的空间参考信息填充新的NITF文件。
将ADS80分块文件作为一个组合影像而不是单独的TIFF文件打开。
读取SPOT-7和PleiadesDIMAPV2影像反射率增益和偏移，进而可以使用辐射校正工具将影像定标为大气表观反射率（top-of-atmospherereflectance）。

肯尼项目该项目是使用版本1.5.0生成的。
使用以下方法部署到AmazonWebServices（AWS）：亚马逊S3亚马逊Cloudfront亚马逊53号公路

使用AWSAPIGateway以及Lambda构建JavaScript使用法度圭表标准的框架使“实用率器”变患上约莫AmazonWebServices以及是用于构建以及枚举使用法度圭表标准的精采货物。
然则，使用它们来枚举多个成果/端点将波及大宗的手开责任，譬如收缩文件，经由WebUI上传，配置配备枚举路途以及成果称谓等。
Shep旨在自动实施其中的许多责任，使您能够使用一个CLI召唤枚举全部API以及lambda函数套件。
Shep入门先决前提具备一些API网关以及Lambda的现有阅历将颇有帮手。
假如您暮年从未使用过这两种货物，建议您手动配置一个成果，以知道操作情景。
请参阅亚马逊自己的AWS凭证Shep将需要您的亚马逊凭证，并将使用与AWSCLI货物相同的方式加载它们，这象征着您必需在使用shep以前配置AWSCLI货物。
无关，请查阅。
AWSS3构建工件Shep在S3上存储了构建工件，于是当您的成果巩固时，它能够跳过上载步骤。
默许情景下，除了非成果已经变更，不然Lambda不会更新又名的版本-于是这将在枚举配置配备枚举变更时失效。
默许情景下未启用此成果，要启用它，请将S3存储桶的称谓削减到

近10年来，AmazonWebServices（AWS）不断是世界上服务和应用最广泛的云服务平台，为全世界各个国家和地区的客户提供一整套基础设施和云解决方案。
AWS向客户提供50多项包括计算、存储、数据库等功能全面的服务，帮助企业降低IT投入成本和维护成本。
现在的，亚马逊AWS白皮书下载中心提供了14个白皮书资料，供用户下载。
通过白皮书，你可以更深入了解到亚马逊AWS的产品及技术点，了解当前云计算、存储等的大趋势和大环境。

适用于Monolog的AWSCloudWatchLogs处理程序处理程序PHP的日志库发送日志记录到服务。
在使用此库之前，建议您先了解AWSCloudWatch服务的。
如果您觉得这个资料库有用，请按★星号按钮。
免责声明该库通过AWSPHPSDK使用AWSAPI，该API对并发请求有限制。
这意味着在高并发或高负载的应用程序上，最好的方法可能无法正常工作。
请考虑使用其他处理方案，例如登录到stdout并使用fluentd重定向日志。
要求PHP^7.2具有适当权限的AWS账户（请参阅下面的权限列表）产品特点最多发送10000个批处理日志，以避免超出速率错误使用标签创建的日志组AWSCloudWatchLogs工作人员延迟加载适用于Web应用程序以及长期存在的CLI守护程序和工作程序安装通过运行安装最新版本的$composerrequiremaxbanton/cwh:^2.0基本用法<?phpuseAws\CloudWatchLogs\CloudWatchLogsClient;useMaxbanton

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。