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

BlockchainconceptsandtheHyperledgertechnologiesarehottopics.Hyperledgerisanopensourceprojecttocreateprivateblockchainapplicationsfordifferentdomainsincludingfinance,banking,supplychain,IoTandmuchmore.ThisbookwillbeaneasyreferencetoexploreandbuildblockchainnetworksusingHyperledgerservices.ThisbookwillstartwithexplainingtheblockchainevolutionandthenproceedtoanoverviewoftechnologieslikeEthereum,R3Corda,Coco,andHyperledger.WewilllearnhowtosetupandlaunchHyperledgerFabricinBluemix.WewilllookintothearchitectureandthecomponentsofHyperledgerFabricwhichareusedtobuildprivateblockchainapplications.LaterwewilldelveintohowwecaninteractwithHyperledgerFabricblockchaintobuildprivatenetworksfromscratchcoveringalltherequiredprinciplessuchaschaincode,smartcontracts,cryptocurrenciesandmuchmoreontheHyperledgernetwork.Bytheendofthisbook,youwillbeabletobuildanddeployyourowndecentralizedapplicationsusingHyperledgeraddressingkeypainpointsencounteredinblockchainlifecycle.

Containersareoneofthemosttalkedabouttechnologiesofrecenttimes.Theyhavebecomeincreasinglypopularastheyarechangingthewaywedevelop,deploy,andrunsoftwareapplications.OpenStackgetstremendoustractionasitisusedbymanyorganizationsacrosstheglobeandascontainersga

Packt.HBase.High.Performance.Cookbook,包括pdf,azw3,epub,mobi四种格式。
我也是下载了错误的格式后，找到的这个版本，希望能对其他人有所帮助。

Big_Data_Analytics_with_Spark_and_Hadoop-Packt_Publishing2016

PracticalGraphAnalyticswithApacheGiraphhelpsyoubuilddataminingandmachinelearningapplicationsusingtheApacheFoundation'sGiraphframeworkforgraphprocessing.ThisisthesameframeworkasusedbyFacebook,Google,andothersocialmediaanalyticsoperationstoderivebusinessvaluefromvastamountsofinterconnecteddatapoints.Graphsariseinawealthofdatascenariosanddescribetheconnectionsthatarenaturallyformedinbothdigitalandrealworlds.ExamplesofsuchconnectionsaboundinonlinesocialnetworkssuchasFacebookandTwitter,amonguserswhoratemoviesfromserviceslikeNetflixandAmazonPrime,andareusefuleveninthecontextofbiologicalnetworksforscientificresearch.Whetherinthecontextofbusinessorscience,viewingdataasconnectedaddsvaluebyincreasingtheamountofinformationavailabletobedrawnfromthatdataandputtouseingeneratingnewrevenueorscientificopportunities.ApacheGiraphoffersasimpleyetflexibleprogrammingmodeltargetedtographalgorithmsanddesignedtoscaleeasilytoaccommodatemassiveamountsofdata.OriginallydevelopedatYahoo!,Giraphisnowatoptop-levelprojectattheApacheFoundation,anditenlistscontributorsfromcompaniessuchasFacebook,LinkedIn,andTwitter.

Build,manage,andconfigurehigh-performing,reliableNoSQLdatabaseforyourapplicationswithCassandraKeyFeaturesWriteprogramsmoreefficientlyusingCassandra'sfeatureswiththehelpofexamplesConfigureCassandraandfine-tuneitsparametersdependingonyourneedsIntegrateCassandradatabasewithApacheSparkandbuildstrongdataanalyticspipeline

Packt.Matplotlib.3.0.Cookbook2018年最新版，文字可拷贝，epub格式

GettingStartedwithLLVMCoreLibraries开始学习LLVM的新技术.

Packt-EmbeddedLinuxDevelopmentUsingYoctoProjectCookbook.2nd.2018

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。