“ 阅读本文大概需要 3 分钟。 ” 大家好！我是崔庆才。 大家可能知道我在去年年底刚刚出版了《Python3网络爬虫开发实战（第二版）》，短短几个月来，现在已经印刷四次，售出约三万册。 为了感谢大家的支持，同时也继续宣传下这本书，我来做赠书活动啦，一共送 10 本，活动为期一周。 书籍简介 没错，就是这本： 我个人于 2015 年研究 Python 爬虫技术，并于 2018 年出版了个人第一版爬虫书《Python3 网络爬虫开发实战》，出版至今，此本书一直处于市面上所有爬虫书的销冠位置，销量 10
《Python核心编程（第3版）》是经典畅销图书《Python核心编程（第二版）》的全新升级版本，总共分为3部分。第1部分为讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、Microsoft Office编程、扩展Python等内容。第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django Web框架、云计算、高级Web服务。第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。
“ 阅读本文大概需要 3 分钟。 ” 大家好！我是崔庆才。 大家可能知道我在去年年底刚刚出版了《Python3网络爬虫开发实战（第二版）》，短短几个月来，现在已经印刷三次，售出两万多册。 为了感谢大家的支持，同时也继续宣传下这本书，我来做赠书活动啦，一共送 10 本，活动为期一周。 书籍简介 没错，就是这本： 我个人于 2015 年研究 Python 爬虫技术，并于 2018 年出版了个人第一版爬虫书《Python3 网络爬虫开发实战》，出版至今，此本书一直处于市面上所有爬虫书的销冠位置，销量 10w
本书由Wes McKinney创作，他是Python pandas项目的创始人。本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍，非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。
MIT出版社出版的《机器学习基础》（第二版）PDF和HTML资源均已免费开放下载。距离第一版出版已有6年之久。
早在去年的这个时候，红色石头就发文给大家推荐过一本非常棒的机器学习实用指南书籍《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》，中文译为《Scikit-Learn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》。
前言 python的学习势在必行，至于为什么要学python,这个不是本篇要熬的鸡汤。身边的小伙伴很多已经为人父母，或者正在路上。。。 现在幼儿园的作业不是布置给学生的，而是给家长的，如果有一天小学老师布置一个作业，让家长和孩子一起完成一段编程，那是多么美滋滋的一件事情。 “python写进小学生课本”，“python列入高考“”，“python进入大学计算机等级考试“，这些新闻已经火的一塌糊涂。 python小学生课本 山东省最新出版的小学信息技
行早 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 同学们来看新教材啦~ 这本被网友称为“体验最好”的贝叶斯数据分析的教科书《统计反思》刚刚推出了第二版： 要知道，这本书的第一版是在豆瓣拿到9分的“贝叶斯神书”！ 这下子让很多学统计的同学激动起来了，消息一经发布，没到半天就在Hacker News上冲到了340+的热度： 热评网友也毫不吝啬地夸奖这本书和作者： 我已经读过这本书，课也上了两次了，这是我有过的最好的学习体验之一。统计学是一门迷人的学科，而理查德讲得尤为生动。我学过很多经典统计学的课本
近年来，基于向量进行召回的做法在搜索和推荐领域都得到了比较广泛的应用，并且在学术界发表的论文中，基于向量的 dense retrieve 的方法也在不少数据集上都战胜了 sparse retrieve，吸引了越来越多的关注。在内网的不少文章中也都介绍了各种不同的模型和算法，但是目前我们还没有看到比较系统的介绍向量召回评估体系的文章，在这里我们抛砖引玉，对搜索在将向量召回应用到搜索方向过程中积累的召回评估方面的内容，进行了梳理和归纳，希望能对大家有所帮助，也希望能引出更多关于召回评估的好的方法和思路。
《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第二版
今日您已经可以在微软书店或亚马逊正式购买到DAX终极指南第二版英文原版电子版。全称为：《Definitive Guide to DAX, The: Business intelligence for Microsoft Power BI, SQL Server Analysis Services, and Excel, 2nd Edition》。
2017年10月，在获得40亿美元融资后，美团点评CEO王兴表示会将业务重心放在无人配送和人工智能上。
本菜鸡的毕业设计选择的就是面向数据中心能耗优化的粒子群算法的设计与实现，别问我为啥选这个，我也不知道，在网上查询了很多之后发现也就GitHub上面就4个项目，好像也就第四能用。然后就是YouTube上面有一个印度小哥的视频，做了一个高大上的界面，用的Internet Topology Zoo做了一个界面，非常酷眩，然而没有源代码，全程是成果展示，心痛的要死。但是仅仅是云任务调度，而这种仿真题目，按照老师给的要求应该是虚拟机到物理机的映射的优化以及在这个基础上扩展，网上资料很少，这里我用了一点笨办法狗出来了，希望能帮到其他人（这也是我第一次写博客0.o，错误的地方大佬请指正）。
通过这几年在项目中实践微服务，为客户提供微服务咨询，我越来越发现所谓“微服务（Micro Service）”其实一点都不“微”！这非Martin Fowler定义之过。他所定义的概念，突出了设计每个独立服务时要分解的粒度，但对于整个架构风格而言，实践微服务并不如概念所表现的那样举重若轻，然后轻而易举。一个微服务从诞生到最后的消亡，经历了设计、开发、测试、上线、运行到下线贯穿始终的生命周期。每个环节都有方方面面的因素需要考量。诸如设计原则的遵守、通信机制的选择、数据一致性的保障、健康状态的监控与跟踪，乃至于服务的配置、测试与运维，更何况还需要对企业的组织结构进行改革，遵循康威定律组建团队使之与微服务架构风格相匹配。
SNMP协议工作在OSI模型的应用层（第七层）。它（在第一版中）指定了四种核心协议数据单元（PDU）：
本书并不陌生，它已经是该书的第二版了，第一版是针对当年在 Excel 中的 Power Pivot 编写的模式。而本书则是以 PowerBI 作为实践载体来编写的。
如果寿司店老板说，有一种人叫寿司人，寿司人的一切都是为了吃寿司，寿司人比别的人都厉害，你肯定会嗤之以鼻；云厂商提出了云原生概念，倒是拥趸甚多——这是因为云比寿司好吃多了，它提供的好处，足以让人铤而走险，削减脑袋挤上云计算的车，这也就是业务上云了。
网工经典图书 Network Programmability and Automation 作者Jason和Christian在博客 宣布第二版新书已经提供预览版了 早在2014年，我就有了写一本关于网络自动化图书的想法。那时我正在准备 "Network to Code "。处于一项新业务的起步阶段，并不是写书的理想时间，但最终，这成为在专业和个人方面都非常值得感恩的体验。 几年前，有很多风险投资支持的SDN初创公司被炒作并得到媒体的关注（典型行为）。没有人关注如何真正改变我们这个行业的部署和管理多厂
Java编程语言（第三版)—Java四大名著—-James Gosling(Java之父)
这是「进击的Coder」的第 722 篇分享 编辑：编辑部 来源：新智元报道 “ 阅读本文大概需要 8 分钟。 ” 【新智元导读】近日，AMD 和英伟达接到消息，美国政府要求其对中国区断供高端 GPU。 8 月 31 日晚，集微网突然发布消息称，AMD 和英伟达中国区已相继接到总部通知，要对中国区客户断供用于人工智能和数据中心的顶级计算芯片。 AMD 方面： 暂停对中国区所有 MI100 和 MI200 发货； 统计中国区 Ml100 已发货量； 统计中国区 MI200 已发货客户清单
https://github.com/PKUanonym/REKCARC-TSC-UHT/blob/master/README.md
春节已过，新的一年已经真正开始了。没有什么好拖的了。如果按阳历计算，2022年的第一个月，已经远去。剩下的唯有向前，开始新的一年。
光栅化：决定哪些像素被集合图元覆盖的过程（Rasterization is the process of determining the set of pixels covered by a geometric primitive）。经过上面诸多坐标转换之后，现在我们得到了每个点的屏幕坐标值（Screen coordinate），也知道我 们需要绘制的图元（点、线、面）。但此时还存在两个问题。
其次推荐《利用python进行数据分析第二版》，看懂这本书的代码，模仿书上代码解决数据分析问题，据说90%以上的数据分析问题都可以解决！
“ 阅读本文大概需要 3 分钟。 ” 上周我搞了一个赠书活动，详情见：618 来了！《Python3网络爬虫开发实战（第二版）》第二波赠书活动也来了！，真的非常感谢大家的热情参与。 活动截止日期是 2022/6/24 23:59，助力的前 10 位朋友可以获取到《Python3网络爬虫开发实战（第二版）》签名版一本。 如下是当时的前 10 位截图，麻烦如下 10 位朋友添加我的微信「CQCcqc」，发送收货地址，领取奖品～ 另外我也观察到 10 位以后的几位朋友人气值也相对比较高，但是由于竞争过于激烈，
很多书中的建模示例都存在问题，包括一些“名著”。请根据《软件方法》知识，列举以下所给资料中和Request a Chemical用例相关的内容（包括用例图和用例规约）存在的问题。
经过大量自愿者的BUG提交，建议讨论之后，迎来了第二版。让我们一起来看看第二版更新了哪些新功能吧。
《机器学习基础》（Foundations of Machine Learning）是对机器学习的通用简介，可作为研究者的参考书和学生的教科书来使用。该书覆盖机器学习领域的基础现代话题，同时提供讨论和算法证明所需的理论基础与概念工具。这本书还介绍了算法应用的多个关键方面。
从 05 年到 19 年，Mehryar Mohri 在纽约大学已经教过 14 年的 Foundations of Machine Learning 课程。在 2012 年，他就完成了第一版的《机器学习基础》，这本书的数学氛围非常浓厚。2018 年 Mohri 等研究者又完成了第二版，现在第二版及其资料都已经开放下载。
IT行业是一个兴兴向荣的高速发展行业，也是一个极度内卷的行业，很多开发同学门面抱着“终身学习”的念头入了行，却在高压工作下忘却了初心。
在介绍本篇之前，先说一下上一篇中的错误，在第三十一篇中，我们介绍了自注意力机制在推荐系统中的应用，文章使用的是表示学习的思路。最后的预测评分越低，代表用户i和物品j越相近，但是之前的文章中没有仔细思考这一点，所以可能误导了大家。不过该文章已经重新推送，原文已经删除。大家可以先回顾一下上一篇文章：推荐系统遇上深度学习(三十一)--使用自注意力机制进行物品推荐
我是如何找到这本书的？我在GitHub上面找有关Gopro的脚本的时候，一直往后找，后来找到一个有趣的项目，是一个关于相机鱼眼镜头矫正的脚本。
导语：统计学习即机器学习，是计算机及其应用领域的一门重要学科。此前，李航老师完成的《统计学习方法》是了解机器学习最好的教材之一，该书从 2005 年开始写作一直到 2012 年完成，包含了众多主要的监督学习算法与模型。最近，《统计学习方法》第二版正式发布，通过 6 年时间的努力，在第一版的基础上又增加了无监督学习的主要算法与模型。
由在IBM工作50余年的资深计算机专家撰写，Amazon全五星评价，算法领域最有影响力的著作之一
最近读者数量增长了不少。有许多新读者留言，说自己想入门 Python 与数据科学，希望我能够推荐一些教材书籍。
计算机视觉入门的一些综述类文章和经典pdf书籍，【3D视觉工坊】按照不同领域帮大家划分了下，涉及图像处理、计算机视觉、自动驾驶、立体视觉、深度估计、姿态估计、OpenCV、SLAM、点云处理、多视图几何、三维重建等~ 综述类文章 双目视觉的匹配算法综述 基于立体视觉深度估计的深度学习技术研究（综述） 单目图像的深度图估计：综述 机器视觉表面缺陷检测综述 A Review on Object PoseRecovery: from 3D Bounding Box Detectors to Full 6D Pos
相信大家主要都是写业务逻辑的if else程序员，面向if、else、for、while、switch编程。但是你见过switch嵌套do..while吗？
Git是什么？ Git是目前这个星球上最厉害的分布式版本控制系统。 Git有什么特点？ 一句话描述：只要你用过它，你就一定会爱上它的，而且是爱不释手的那种，因为它会大大提高你的工作效率。 可能有人会说，我又不做软件开发，我用Git干嘛。如果说要给你为什么使用Git找个理由的话，建议看看这个：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0013739516305929606dd18361248578c67b8067c8c017b000/001373962845513aefd77a99f
在20年1月份开始开发在线教育平台，花了三个月时间，开发出了v1版本，该版本实现了在线学习的大部分功能，如教员在平台上传自己制作的课程，学员将看好的课程加入我的学习中，同时可以对自己的信息进行管理等，但又有不足的地方，对课程评价体系，付费体系没有开发，这些功能虽然不影响大局，但在未来还是需要进一步开发出v2版本，v3版本，将这些功能加入进来。
在这最后一章，这本书接近尾声。我将首先回顾我在前面十章中讨论的内容，然后给你三条建议，并提供一些资源来进一步探索我们触及的相关主题。最后，如果您有任何问题、评论或新的命令行工具要分享，我提供了一些与我联系的方法。
简明Python教程 零基础学 Python 第一版 零基础学 Python 第二版 可爱的 Python Python 2.7 官方教程中文版 Python 3.3 官方教程中文版 Python Cookbook 中文版 Python3 Cookbook 中文版 深入 Python 深入 Python 3 PEP8 Python代码风格规范 Google Python 风格指南 中文版 Python入门教程 (PDF) 笨办法学 Python (PDF EPUB) Python自然语言处理中文版 （感谢陈
中最后一个参数表示数据库的版本号.当新的版本号大于当前的version时会调用方法:
欢迎来到 HelloDjango 全栈系列教程第二步——Django REST Framework 教程！
就像一个盒子(或者容器），可以通过使用定义变量的方式，开辟一块内存空间存储数据，定义变量之后使用变量名调用数据。
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第6章，比较与排序可视化的案例相关。
定理（英语：Theorem）是经过受逻辑限制的证明为真的陈述。 一般来说，在数学中，只有重要或有趣的陈述才叫定理。 证明定理是数学的中心活动。CAP是被证明出来的，但是也许未来会被打破。
大多数人学习数据科学的重心放在编程上面，然而，要真正精通数据科学的话是不能够忽视数据科学背后的数据基础。本篇文章，将分享给读者我喜欢的七本有关于数据科学基础的书，下面将逐一为大家介绍这七本数学基础书，请大家开始“享受”吧！ 首先要明确一点，我们为什么要为学习数据科学的数学基础而努力呢？以下是激励我的原因：
一、重载与模板 函数模板可以被另一个模板或一个普通非模板函数重载 如果涉及函数模板，则函数匹配规则会有以下的约束： 如果同样好的函数中只有一个是非模板函数，则选择此函数 如果同样好的函数中没有非模板函数，而有多个函数模板，则其中一个模板比其他模板更特例化，则选择此模板 否则，调用有歧义 ①对于一个调用，其候选函数包括所有模板实参推断成功的函数模板实例 ②候选的函数模板总是可行的，因为模板实参推断会排除任何不可行的模板 ③可行函数（模板与非模板）按类型转换（如果对此调用需要的话）来排序。当然，可以用于函数模板
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