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100 条"深度实践OpenStack：基于Python的OpenStack组件开发"搜索结果
深度实践OpenStack：基于Python的OpenStack组件开发
深度实践OpenStack：基于Python的OpenStack组件开发
  • 喻涛
  • 本书是一本系统、全面、讲解深入的开发类书籍，值得所有Python和OpenStack从业人员学习参考。
OpenStack部署实践（第2版） 电子书
OpenStack部署实践（第2版）
  • 张子凡
  • OpenStack中国社区核心技术交流群管理员之作，企业评估OpenStack云平台能力的参考书，云计算、网络、存储以及大数据处理融为一体的实践部署指导书。
OpenStack云计算实战 电子书
OpenStack云计算实战
  • 钟小平
  • 本书注重云架构解析，对OpenStack的整体架构、OpenStack主要服务和组件的架构进行详细讲解，为读者今后进一步拓展打下坚实的基础。
OpenStack云计算平台实战（微课版） 电子书
OpenStack云计算平台实战（微课版）
  • 主编
  • 本书系统讲解OpenStack云计算平台的安装、配置、管理和运维方法。全书共9个项目，内容包括OpenStack安装、OpenStack快速入门、OpenStack基础环境配置与API使用、OpenStack身份管理、OpenStack镜像管理与制作、OpenStack虚拟机实例管理、OpenStack网络管理、OpenStack存储管理，以及手动部署OpenStack的综合演练。本书内容丰富，结
OpenStack云平台部署与高可用实战 电子书
OpenStack云平台部署与高可用实战
  • 肖睿 雷宇飞
  • OpenStack目前获得了很多大公司的广泛支持，不仅能够搭建私有云，而且也能够搭建公有云。全书主要内容包括：OpenStsck入门体验、OpenStsck常见模块详解、OpenStsck云平台管理、搭建OpenStsck多节点的企业私有云平台等。
Python深度学习实战——基于Pytorch 电子书
Python深度学习实战——基于Pytorch
  • 主编
  • 本书以深度学习框架PyTorch为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了基本机器学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，主要分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比，机器学习基础知识，深度学习框架基础，Logistic回归，多层感知器，计算机视觉，自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信能为读者提供有益的学习指导。??本书适合Pyth
OpenStack云计算基础架构平台技术与应用 电子书
OpenStack云计算基础架构平台技术与应用
  • 沈建国 陈永
  • 本书较为全面地介绍了开源的OpenStack云计算架构及其组件，并借助开源脚本搭建形成一个完整的云平台。全书共分为认识OpenStack、环境设计和系统准备、认证服务、基础控制服务、网络服务、虚拟化服务、存储服务、控制服务和平台构建脚本解读等9个项目。本书可以作为云计算技术与应用专业、计算机网络技术专业及其他计算机相关专业的云计算课程教材，也可以作为云计算相关的培训班教材，还可供云计算相关从业人员
OpenStack云计算平台搭建与管理（微课版） 电子书
OpenStack云计算平台搭建与管理（微课版）
  • 姚骏屏
  • 本书分为上、中、下三个篇章，共16个项目，对云计算的基础知识和必备技能、OpenStack云平台搭建的流程和OpenStack云平台管理的流程进行了详细介绍。主要内容有：初识云计算与OpenStack云平台、安装CentOSLinux操作系统、训练Linux操作系统基本应用能力等等。
OpenStack云计算管理平台项目教程（微课版） 电子书
OpenStack云计算管理平台项目教程（微课版）
  • 崔升广 主编
  • 本书基于云计算应用实际需求，由浅入深、全面系统地讲解了OpenStack云计算管理平台的相关内容。本书共有8个项目，包括OpenStack云计算基础、OpenStack安装与部署、OpenStack认证服务、OpenStack镜像服务、OpenStack网络服务、OpenStack计算服务、OpenStack存储服务，以及OpenStack高级控制服务。本书内容丰富，注重系统性、实用性和可操作性，
Python 深度学习 电子书
Python 深度学习
  • 吕云翔 刘卓然 关捷雄 等编著
  • 《Python深度学习》以深度学习框架为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架（以PyTorch为例）基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信
Python测试开发入门与实践 电子书
Python测试开发入门与实践
  • 陈晓伍 主编
  • 本书系统且深入阐释利用Python进行Web自动化测试涉及的方法和实践。
云计算平台综合运维与管理（OpenStack+Kubernetes）（微课版） 电子书
云计算平台综合运维与管理（OpenStack+Kubernetes）（微课版）
  • 蔡明
  • 根据高职高专教育的培养目标、教学特点和教学要求，本书由浅入深、全面系统地介绍云计算平台综合运维与管理方面的内容。本书共3个项目，包括Linux基本配置与管理、OpenStack云计算平台配置与管理，以及Kubernetes集群配置与管理。为了让读者能够更好地巩固所学知识，及时地检查学习效果，每个项目末尾都提供了丰富的课后习题。本书可作为全国高等院校云计算技术应用专业的教材，也可作为云计算技术培训用
深度学习：基于Python语言和TensorFlow平台（视频讲解版） 电子书
深度学习：基于Python语言和TensorFlow平台（视频讲解版）
  • 谢琼
  • 本书基于使用Python语言的TensorFlow深度学习框架进行讲解，帮助你快速入门。
深度学习的数学——使用Python语言 电子书
深度学习的数学——使用Python语言
Python程序开发 电子书
Python程序开发
  • 罗大伟，李洪建主编
  • 本书系统地介绍了Python程序开发相关的基础知识与项目开发技巧，涉及Python应用基础编程、用户界面设计和网络爬虫分析相关内容。全书以案例讲解与分析为导向，以培养读者能力为宗旨，理论结合实际，让读者能轻松掌握Python程序开发相关内容。全书共11章，内容包括Python概述、Python基础语言应用、Python序列结构、程序控制结构、函数、正则表达式、面向对象程序设计、HTML标签和CSS
Python开发基础 电子书
Python开发基础
  • 戴歆 罗玉军
  • Python语言是当前最活跃的开发语言之一，在数据科学领域、网络爬虫领域、Web开发领域、服务器自动化运维及游戏领域都有着非常广泛的应用。尤其是在数据科学领域，越来越多的数据科学家开始将Python语言作为主要的工具。本书以Windows操作系统为平台，系统讲解Python3的基础知识。全书共10章，首先介绍了Python语言的基础入门，开发环境搭建，必备的基础语法，如变量与数据类型、流程控制语句
Python程序开发（高级） 电子书
Python程序开发（高级）
  • 主编
  • 本书以《Python程序开发职业技能等级标准》为编写依据，内容主要由数据收集与清洗、数据可视化与数据分析、人工智能应用3个部分组成，涵盖了NumPy、pandas、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习和推荐系统等相关知识。本书以模块化的结构组织各个章节，以任务驱动的方式安排内容，以培养学生能力为目的，充分体现了“做中学，学中做”的思想。本书可用于1+X证书制度试点工作中的Python程序开发职
Python程序开发（中级） 电子书
Python程序开发（中级）
  • 主编
  • 面向职业院校和应用型、职教本科院校开展1+X证书制度试点工作是落实《国家职业教育改革实施方案》的重要内容之一。为了便于X证书标准融入院校学历教育，中慧云启科技集团有限公司组织编写了《Python程序开发（中级）》。本书以《Python程序开发职业技能等级标准》为编写依据，内容包括数据库存储、PythonWeb开发、网络爬虫3个部分，涵盖了关系型数据库MySQL、非关系型数据库、Django框架、模
Python程序开发（初级） 电子书
Python程序开发（初级）
  • 主编
  • 面向职业院校和应用型本科院校开展1+X证书制度试点工作是落实《国家职业教育改革实施方案》的重要内容之一。为了便于1+X证书标准融入院校学历教育，中慧云启科技集团有限公司组织编写了“1+X证书制度试点培训用书·Python程序开发”系列教材。《Python程序开发（初级）》以《Python程序开发职业技能等级标准》为编写依据，内容主要包括Python应用基础编程、用户界面设计和网络爬虫分析3个部分，
Python深度学习（第2版） 电子书
Python深度学习（第2版）
用Python实现深度学习框架 电子书
用Python实现深度学习框架
  • 陈震
  • 本书分为三个部分。第一部分是原理篇，实现了MatrixSlow框架的核心基础设施，并基于此讲解了机器学习与深度学习的概念和原理。第二部分是模型篇，介绍了多种具有代表性的模型，包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide&Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络，这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构以及它们之间的联系外，还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题
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