本書涵蓋以下內容:如何建立模塊。如何調用另一個模塊中的代碼。如何返回出錯情況,如何處理錯誤。如何將字符串轉換成數(shù)字(或是將數(shù)字轉換成字符串)。如何修改字符串中的多個字符。如何用字符串中的部分內容建立子串。如何捕獲用戶輸入的字符串。其他的許多話題。
本書的主要內容有:了解Docker和Linux容器如何與云服務和Kubernetes集成。構建OpenContainerInitiative(OCI)映像,使用強大的命令行工具部署和管理Linux容器。了解OCI映像如何簡化應用的依賴管理和部署流程。學習在生產中部署和測試Linux容器的實用技術。在任何需要的地方大規(guī)模
本書的主要內容有:設計現(xiàn)代化和安全的云原生或混合式數(shù)據分析和機器學習平臺。整合數(shù)據到妥善治理、可擴展和有彈性的數(shù)據平臺,以數(shù)據加速創(chuàng)新。實現(xiàn)企業(yè)數(shù)據訪問的民主化,治理業(yè)務團隊抽取洞察力的方式,并構建AI/ML能力。賦予業(yè)務團隊用流處理流水線實時決策的能力。構建MLOps平臺,采用預測分析和規(guī)范性分析方法。
本書結合國家雙碳戰(zhàn)略和數(shù)據中心技術發(fā)展,對綠色數(shù)據中心運行技術及實踐進行介紹。本書內容涵蓋數(shù)據中心基本概念、綠色低碳發(fā)展趨勢、碳核算及低碳管理、IT設備功率管理技術、算力資源能耗優(yōu)化、清潔能源利用和電網互動、數(shù)字孿生、制冷系統(tǒng)能耗優(yōu)化,同時還闡述了綠色數(shù)據中心低碳運行管理平臺架構、設計和功能,以及綠色數(shù)據中心低碳運行管
本書的主要內容有:為機器學習系統(tǒng)編寫自動化測試,容器化開發(fā)環(huán)境,并重構有問題的代碼庫。運用MLOps和CI/CD實踐,加速實驗周期并提升機器學習解決方案的可靠性。運用精益交付和產品實踐,提高構建符合用戶需求的正確產品的成功率。確定適合的團隊結構及團隊內外的協(xié)作方式,以促進快速工作流、減少認知負擔,并在組織內推廣機器學習
使用Vue.js創(chuàng)建可重用的輕量級組件系統(tǒng)。將響應性引入現(xiàn)有的靜態(tài)應用程序。使用前端項目代碼管理的構建工具Vite.js建立項目。使用Pinia為前端應用程序構建交互式狀態(tài)管理系統(tǒng)。將外部數(shù)據從服務器連接到Vue應用程序。使用VueRouter通過靜態(tài)和動態(tài)路由控制應用程序流。使用Vitest和Playwright全面
大數(shù)據時代對商業(yè)應用型人才提出了新的要求,亟需掌握大數(shù)據和人工智能主要技術和模型,并能結合大數(shù)據分析技能和商業(yè)領域知識,發(fā)現(xiàn)和解決商業(yè)問題的復合型人才。在此背景下,開設Python商業(yè)大數(shù)據分析實驗課程顯得尤為重要。Python商業(yè)大數(shù)據分析實驗課程共包含七個項目,采用開源Python軟件和圖形化商業(yè)大數(shù)據分析工具,從
數(shù)據是數(shù)字時代的新型生產要素,是驅動數(shù)字經濟發(fā)展的核心引擎,也是培育新質生產力,擴大數(shù)字經濟增長乘數(shù)效應的重要動力。黨的二十大擘畫了以中國式現(xiàn)代化全面推進中華民族偉大復興的宏偉藍圖,要求加快發(fā)展數(shù)字經濟,促進數(shù)字經濟和實體經濟深度融合,打造具有國際競爭力的數(shù)字產業(yè)集群。數(shù)據是新型的生產要素與發(fā)展新質生產力的核心要素,已
"本書系統(tǒng)地討論了現(xiàn)代圖像處理的基本概念和代表性方法,包括圖像的基本概念、圖像處理的基本步驟及典型系統(tǒng);圖像的基本運算、圖像插值、圖像變換等實用基礎算法以及圖像增強、圖像分割、特征提取、圖像統(tǒng)一復原、圖像配準與融合等現(xiàn)代圖像處理技術。同時,本書涵蓋了作者及其團隊在重大科研項目中取得的科研成果以及在解決實際工程問題中取得
"《CUDA并行編程與性能優(yōu)化》采用原理剖析代碼實現(xiàn)性能調優(yōu)的教學設計,通過大量經過驗證的代碼實例與典型工程案例,幫助讀者深入理解并掌握CUDA編程技術!禖UDA并行編程與性能優(yōu)化》分為3部分12章,第1部分介紹CUDA的基本原理與編程模型,涵蓋GPU硬件架構、線程模型、內存管理等基礎內容,并提供開發(fā)環(huán)境配置與性能優(yōu)