如何基于K8S(Kubernetes)部署成PaaS/DevOps(一套完整的软件研发和部署平台)——教程/学习(实战代码/欢迎讨论/大量注释/操作配图),你将习得部署如:K8S(Kubernetes)、dashboard、Harbor、Jenkins、本地gitlab、Apollo框架、promtheus、grafana、spinnaker等。

注释及配图覆盖率达80%以上,旨在帮助快速入门。

并将告诉你:是什么(WHAT)、为什么这么做(WHY)、怎么做(HOW)。

建议学习时长1个月+,最终将实现点点点(自动化)的形式就能部署上线并维护。
Hadoop、Zookeeper、Hive、HBase、Flume、Kafka、Spark等。
本书提供 spring、spring-boot、spring-cloud 的常用整合用例。每个用例都提供详细的图文说明,并给出官方文档的具体链接作为参考。随着 spring 的迭代,本仓库会持续更新,升级版本和丰富用例。

版本说明:
spring: 5.1.3.RELEASE
spring-boot:2.1.1.RELEASE
spring-cloud:Finchley.SR2
本书面向初学者介绍了常用大数据框架的使用。
恭喜你,找到了《挖掘社交媒体》这本书的网络版!在这里,您可以学习如何使用Python编程语言以有意义的方式挖掘、处理和分析来自社交网络的数据。

你将学习如何使用技术工具从社交媒体收集和分析数据,以构建引人注目的、数据驱动的故事。

如何学习:
编写Python脚本并使用api从社交网络收集数据
下载数据档案并深入挖掘
检查从网站下载的HTML是否为有用的内容
使用谷歌Sheets格式化、聚合、排序和过滤收集的数据
创建数据可视化来说明您的发现
使用Python、Jupyter notebook和pandas库执行高级数据分析
将你所学到的应用到你自己的研究课题中去
我和我在No Starch的出版商真的想确保所有社会经济背景的人都能读到这本书,所以这是它的免费版本。但如果你有办法,愿意支持我们,你可以在无淀粉出版社买一本电子书或实体书。
Spring Cloud旨在为一些常见的场景提供一些开箱即用的功能,它是基于Spring Boot构建的。本文将作为Spring Cloud的应用入门篇讲解如何快速的利用Spring Cloud搭建起一套可运行的开发环境。
一个处于萌芽阶段的知识库,用于持续分享自己的所见、所学、所思!

作者:heibaiying
博客:https://blog.csdn.net/m0_37809146
多数软件开发人员并不是SQL专家,很多人对SQL的错误使用更使其效率低且难以维护。本书针对SQL使用中经常犯的错误展开分析,从数据库的逻辑设计、物理设计、查询设计、应用开发几个方面总结归纳各种典型错误,提出避免陷阱的方法。作为一本经验总结性的著作,本书是数据库编程人员不可或缺的手边书。你也会学到最新的全文搜索技术,设计出可以防范SQL注入的代码,掌握其他非常实用的使用技巧。

作者:Bill Karwin
作为软件工程师、咨询师和管理者,他在20年间开发并支持了各种各样的应用、程序库以及服务器,如PHP 5的Zend Framework, Interbase关系型数据库,以及Enhydra Java应用服务器等。他一直无私地分享他的专业知识,来帮助其他程序员提高效率、获得成功。他曾以各种方式回答了上千个关于SQL的疑问,其中不乏一些严重但又经常被忽略的问题。

本书适合SQL 数据库开发人员与管理人员阅读。
Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架,其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置,从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。通过这种方式,Spring Boot致力于在蓬勃发展的快速应用开发领域(rapid application development)成为领导者。

作者:elim
博客:https://www.iteye.com/blog/user/elim
主要记录了Hadoop各个组件的基本原理,处理过程和关键的知识点等,包括HDFS、YARN、MapReduce等。

作者:PennyWong http://pennywong.gitbooks.io/hadoop-notebook/content/index.html
我们把Jupyter、PaddlePaddle、以及各种被依赖的软件都打包进一个Docker image了。所以您不需要自己来安装各种软件,只需要安装Docker即可。对于各种Linux发行版,请参考 https://www.docker.com 。如果您使用Windows或者Mac,可以考虑给Docker更多内存和CPU资源。
这是一个高级的推荐系统的Java开源库,涵盖70多个推荐算法,可以有效的解决等级和排名问题。

LibRec推荐系统是一个典型的机器学习和大数据的应用,它被用来提供个性化的推荐。作为推荐算法的实现,LibRec在模块化、实现和可用性方面做了很多改进。此外,推荐性能进一步增强。
网络爬虫,即 Web Spider,是一个很形象的名字。目前爬虫开发的语言的主要是 Python,本教程是作者实际开发使用的心得总结,还附加几个小的爬虫案例,帮助读者更好的学习 Python 开发爬虫。

适用人群
适用于爬虫初学者,如果你对高效抓取数据有兴趣,那么本教程将会是你不错的选择。

学习前提
学习本教程前,你需要对 Python 语言有一定的了解。

本教程基于 Python 2.7
Apache Maven 是一套软件工程管理和整合工具。基于工程对象模型(POM)的概念,通过一个中央信息管理模块,Maven 能够管理项目的构建、报告和文档。

本教程将教你如何在使用 Java 开发的工程中,或者任何其他编程语言中使用 Maven。

适合人群
本教程主要针对初学者,帮助他们学习 Maven 工具的基本功能。完成本教程的学习后你的 Apache Maven 的专业知识将达到中等水平,随后你可以学习更高级的知识了。

学习前提
我们假定你将使用 Maven 来管理企业级的 Java 项目开发。所以,如果你掌握软件开发、Java SE、Java EE 开发框架和开发流程,对学习本教程会更有帮助。
Spring Security,这是一种基于 Spring AOP 和 Servlet 过滤器的安全框架。它提供全面的安全性解决方案,同时在 Web 请求级和方法调用级处理身份确认和授权。本教程对 Spring Security 的使用进行一个比较全面的简要介绍。

本文基于 Spring Security3.1.6
你正在阅读的项目可能会比 Android 系统更加深远地影响着世界!

2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源,同日,极客学院组织在线TensorFlow中文文档翻译。

机器学习作为人工智能的一种类型,可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今,领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入。Facebook、苹果、微软,甚至国内的百度。Google 自然也在其中。「TensorFlow」是 Google 多年以来内部的机器学习系统。如今,Google 正在将此系统成为开源系统,并将此系统的参数公布给业界工程师、学者和拥有大量编程能力的技术人员,这意味着什么呢?

打个不太恰当的比喻,如今 Google 对待 TensorFlow 系统,有点类似于该公司对待旗下移动操作系统 Android。如果更多的数据科学家开始使用 Google 的系统来从事机器学习方面的研究,那么这将有利于 Google 对日益发展的机器学习行业拥有更多的主导权。

为了让国内的技术人员在最短的时间内迅速掌握这一世界领先的 AI 系统,极客学院 Wiki 团队发起对 TensorFlow 官方文档的中文协同翻译,一周之内,全部翻译认领完成,一个月后,全部30章节翻译校对完成,上线极客学院Wiki平台并提供下载。

Google TensorFlow项目负责人Jeff Dean为该中文翻译项目回信称:”看到能够将TensorFlow翻译成中文我非常激动,我们将TensorFlow开源的主要原因之一是为了让全世界的人们能够从机器学习与人工智能中获益,类似这样的协作翻译能够让更多的人更容易地接触到TensorFlow项目,很期待接下来该项目在全球范围内的应用!“

再次衷心感谢每一位为该翻译项目做出贡献的同学,我们会持续关注TensorFlow、AI领域以及其它最新技术的发展、持续维护该协作翻译、持续提供更多更优质的内容,为广大IT学习者们服务!
来源:鳥哥的 Linux 私房菜 - 基礎學習篇
http://linux.vbird.org/linux_basic/
软件模式是将模式的一般概念应用于软件开发领域,即软件开发的总体指导思路或参照样板。软件模式并非仅限于设计模式,还包括架构模式、分析模式和过程模式等,实际上,在软件生存期的每一个阶段都存在着一些被认同的模式。

本书使用图形和代码结合的方式来解析设计模式;

每个模式都有相应的对象结构图,同时为了展示对象间的交互细节, 我会用到时序图来介绍其如何运行;(在状态模式中, 还会用到状态图,这种图的使用对于理解状态的转换非常直观)

为了让大家能读懂UML图,在最前面会有一篇文章来介绍UML图形符号;

在系统的学习设计模式之后,我们需要达到3个层次:

能在白纸上画出所有的模式结构和时序图;
能用代码实现;如果模式的代码都没有实现过,是用不出来的;即所谓,看得懂,不会用;
灵活应用到工作中的项目中;

看懂UML类图和时序图

从一个示例开始
类之间的关系
时序图
附录
创建型模式
1. 简单工厂模式( Simple Factory Pattern )
2. 工厂方法模式(Factory Method Pattern)
3. 抽象工厂模式(Abstract Factory)
4. 建造者模式
5. 单例模式
结构型模式
1. 适配器模式
2. 桥接模式
3. 装饰模式
4. 外观模式
5. 享元模式
6. 代理模式
行为型模式
1. 命令模式
2. 中介者模式
3. 观察者模式
4. 状态模式
5. 策略模式
这是一本面向初学者的温和且循序渐进的Scheme教程。目标读者是仅有些许编程经验的PC用户。

如果你不满意于其它的教程,那么请尝试本书。我们有很多方法去解释像Scheme程序设计语言这样的抽象主题,这之中最好的方法取决于读者的能力以及素养。(没有对任何人来说都绝对完美的方法。)这也正是尽管已经有很多Scheme语言的教程,我还另写一本的原因所在。

本教程的目的在于给读者在Scheme程序设计上提供足够的知识和能力以便能够阅读最好的计算机科学教科书之一的——《计算机程序的构造和解释》(Structure and Interpreter of Computer Program,SICP)。SICP使用Scheme作为授课语言。
leveldb是一个写性能十分优秀的存储引擎,是典型的LSM树(Log Structured-Merge Tree)实现。LSM树的核心思想就是放弃部分读的性能,换取最大的写入能力。