数据科学是通过探索，预测和推断，从大量不同的数据集中得出有用的结论。探索涉及识别信息中的规律。预测涉及使用我们所知道的信息，对我们希望知道的值作出知情的猜测。推断涉及量化我们的确定程度：我们发现的这些规律是否也出现在新的观察中？我们的预测有多准确？我们用于探索的主要工具是可视化和描述性统计，用于预测的是机器学习和优化，用于推理的是统计测试和模型。

Kubernetes 发展非常迅速，已经成为容器编排领域的领导者。Kubernetes 的中文资料也非常丰富，但系统化和紧跟社区更新的则就比较少见了。《Kubernetes 指南》开源电子书旨在整理平时在开发和使用 Kubernetes 时的参考指南和实践总结，形成一个系统化的参考指南以方便查阅。欢迎大家关注和添加完善内容。

MAC全栈开发环境搭建指南 是由 凹凸实验室 整理的，面向互联网全栈职业的MAC开发环境搭建指引手册。它几乎涵盖了使用MAC进行互联网工作的方方面面，包含但不限于通用环境配置、交互及设计、前端开发、后台开发、测试以及部署等各个工作角色、流程步骤所需要的各种软件安装配置指引，奇淫技巧。而目的只有一个：带你用MAC带你装逼带你飞！

Redisson是一个在Redis的基础上实现的Java驻内存数据网格（In-Memory Data Grid）。它不仅提供了一系列的分布式的Java常用对象，还提供了许多分布式服务。其中包括(BitSet, Set, Multimap, SortedSet, Map, List, Queue, BlockingQueue, Deque, BlockingD...

由于前两年因为工作上的机会，需要实现一个应用层的协议的客户端处理程序，从而接触到了网络编程。慢慢的对这方面产生了一些的兴趣，准确的说是当你发现你按照某种大家约定好的方式去定义数据，交换数据而发现双方就可以协同工作时，有一种成就感。而当你使用抓包工具看到这背后的通信具体情况时，更是有一种拨开云雾见日出的恍然大悟感。

机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义，它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智...

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再...

FISCO BCOS平台基于现有的BCOS开源项目进行开发，聚焦于金融行业的分布式商业需求，从业务适当性、性能、安全、政策、技术可行性、运维与治理、成本等多个维度进行综合考虑，打造金融版本的区块链解决方案。 为了让大家更好的了解FISCO BCOS区块链开源平台的使用方法。本文档按照Step By Step的步骤详细介绍了FISCO BCOS区块链的构建、安...

CAT（Central Application Tracking），是基于 Java 开发的分布式实时监控系统。CAT在基础存储、高性能通信、大规模在线访问、服务治理、实时监控、容器化及集群智能调度等领域提供业界领先的、统一的解决方案。CAT 目前在美团的产品定位是应用层的统一监控组件，基本接入了美团所有核心应用，在中间件（RPC、数据库、缓存、MQ 等）框...

本书共有四个部分，九个章节，全面介绍如何基于 Blade 框架快速搭建一个 web 应用。 第一部分是快速上手和入门 Blade以及Web开发的基础知识，这部分在第一章； 第二部分讲解一个 Blade 应用的项目结构和核心概念，包含核心对象，数据库操作，模板引擎等。这部分内容在第二章至第六章； 第三部分手把手带大家实现一个在线图片社交的web应用，将前面讲解...