Kubernetes in Action，第二版 该存储库包含《 一书中的所有代码（以及一些其他文件）。 购书 该书尚未出版，但可以通过Manning抢先体验计划获得。 您可以或在购买该书。 探索代码档案 代码存档是按章组织的。 您可以通过以下链接找到文件的描述。 第一部分：第一次上船： Kubernetes简介 1）介绍Kubernetes（无代码文件） 2） 3） 第二部分：学习技巧： Kubernetes API对象 4）介绍Kubernetes API对象（无代码文件） 5） 6） 7）将 ...其他章节即将推出 贡献 如果您想贡献代码改进或错误修复，请在此GitHub存储库中提交拉取请求。 请注意，某些文件是故意不完整的，甚至可能出于演示目的而包含故意错误。

电影 我的《高性能单页 Web 应用程序》一书的源代码， 。 源代码包含 4 个 Web 项目。 前 3 章与本书的第 2、3 和 5 章相关。 这些章节涉及响应式网页设计技术。 源代码的最大部分是实际演示应用程序的代码， 。 这是一个示例单页应用程序，使用了我自 2010 年以来学习和创建的库和原则。我的库包括： DeepTissue - ToolbarJS - SPAJS - DollarBill - SPAHelper - Backpack - JavaScript 模块参考 - PanoramaJS - 这本书包含 20 章，估计有 395 页。 各章如下： 什么是现代 Web 应用程序？ 创建现代 Web 应用程序布局 制作电影海报的网格和列表 添加触摸 负责任的内容设计 组织应用程序资源 创建一个自实例化、可扩展的 JavaScript 模块 G

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使用Python进行文本分析-第二版 自然语言处理从业者指南 文本分析有时会由于文本数据的非结构化和嘈杂的性质以及大量可用信息而变得不堪重负，令人沮丧。 “使用Python进行文本分析”是一本书，其中包含674页有用的信息，这些信息基于技术，算法，经验以及随着时间的推移在分析文本数据时吸取的各种经验教训。 该存储库包含本书中使用的数据集和代码。 我还将不时在此处添加各种笔记本和奖励内容。 继续看这个空间！ 拿书 关于这本书 利用Python中的自然语言处理（NLP），并学习如何设置自己的健壮环境来执行文本分析。 第二版经过了重大修改，并根据NLP的最新趋势介绍了一些重大更改和新主题。 您将

计算机视觉：模型学习和推理（算法） Simon JD Prince教授撰写的《计算机视觉：模型学习和推理》一书中算法的Python实现。 这本书，算法。 这些算法是根据本书中的章节进行组织的，这些章节介绍了与机器学习和计算机视觉有关的几个主题。 第四章 本章概述了用于将概率模型拟合到数据的方法。 本章涵盖了三种方法，每种方法都有两个示例：最大似然估计（4.1，4.4），最大后验（4.2，4.5）和贝叶斯方法（4.3，4.6）。 第一组示例用于单变量正态分布，而第二组示例用于类别分布。 Cahpter 6 本章重点介绍计算机视觉模型的两个主要类别。 那些在给定数据的情况下对世界状态的概率进行建模的模型（判别式），以及在给定世界状态的情况下对数据进行概率的建模的模型（生成式）。 本章只有一种算法，它是基本的生成分类器，可以在Chapter_6文件夹中找到。 此外，如书中所述，生成分类器用

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