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开发规模和复杂性不断增长的大型系统需要深刻理解软件项目的实施过程。软件开发人员、架构师和技术管理团队遵循高级软件设计模式（如微服务架构、事件驱动架构，以及领域驱动设计规定的策略模式），可以简化开发过程。 本书涵盖了这些成熟的架构设计模式，并以前瞻性的方法帮助Python开发人员管理复杂应用程序的开发，令其从Python测试套件中获取最大价值。 本书从系统设计的起始阶段开始，让你了解软件开发的思路和项目中要考虑的重点问题。书中阐述了各种架构模式，如微服务、Web服务和事件驱动架构，以及如何选择最适合你的项目的模式。然后，在建立相关概念的基础上，讨论如何进行开发、调试和测试，以编写高质量的代码，并为系统部署做好准备。此外，本书还讲解了当系统部署到最终用户之后如何实现持续运维，因为软件开发的生命周期永
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Python高并发与高性能编程：原理与实践 阿里P 8撰写，基于Python 3.X对协程、线程、锁、性能优化等从原理和实践两个层面进行讲解，内含大量案例
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借助Python、深度学习和时间序列数据，你可以预测未来！时间序列预测是一种以时间为中心的数据建模技术，用于识别即将发生的事件。新的Python库和强大的深度学习工具使准确预测时间序列比以往任何时候都更容易。 本书教你如何从基于时间的数据（例如日志、客户分析和其他事件流）获得即时、有意义的预测。作者通过带注释的Python代码全面演示用于时间序列预测的统计和深度学习方法，并通过一些项目（比如预测未来的药物处方数量）来帮助你巩固和拓展所学知识，提升预测技能，有效解决实际问题。 本书涵盖： 为季节性效应和外部变量创建模型。 用多元预测模型来预测多元时间序列。 用于大规模数据集的深度学习。 自动化预测过程。 本书适合熟悉Python和TensorFlow的数据分析师和数据科学家阅读。
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适读人群 ：本书面向中级读者，要求具有的研发经验，学习过大学数学相关课程。本书以工程实践为主，所涉及的数学原理与理论讲解尽全力通俗易懂，避免苦涩的数学推倒而不注重文字 （1）作者就职于某世界100强企业的数据实验室 （2）作者长期从事人工智能、数据科学、分布式系统等领域的研发工作，在人脸识别领域有丰富的实践经验 （3）核心内容涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、人脸识别等方面的原理、技术和算法 （4）不仅能帮助读者零基础入门，而且能指导读者完成工程级别的实践，从零实现一个工程级的人脸识别引擎
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Python深度学习实战：基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸、物体和语音识别 纳温·库马尔·马纳西 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
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