欢迎来到阅读数据科学实战课程的实践材料。本笔记本将指导你获取使用这些教程和作业所需的工具。本课程以及本系列教程假定你已具备一些编程基础知识。特别是它假定了 Python 的一些知识，涵盖了标准库。如果你对 Python 有些不熟悉，可以按照 Python 笔记本中的链接来补上。

Motan是新浪微博来源的一套基于java开发的RPC框架，除了常规的点对点调用外，Motan还提供服务治理功能，包括服务节点的自动发现、摘除、高可用和负载均衡等。Motan具有良好的扩展性，主要模块都提供了多种不同的实现，例如支持多种注册中心，支持多种rpc协议等。

在Growth中我们介绍的只是一系列的实践，而Growth实战则会带领读者去履行这些实践。你将会看到：如何开发一个Web应用（博客）;如何编写测试——单元测试、功能测试、自动化UI测试；搭建并使用持续集成；添加SEO支持——Sitemap、站长工具和Google Analytics；创建API，制作AutoComplete；开发相应的APP及其API——查看...

Apache IoTDB（孵化中）（物联网数据库）是一个集成数据专为时间序列数据设计的管理引擎。 它为用户提供以下服务数据收集，存储和分析。 由于其轻巧的结构，高性能和丰富的功能集，以及与Apache的深度集成Hadoop、Spark和Flink，Apache IoTDB（孵化中）可以满足海量需求物联网中的数据存储，高速数据提取和复杂数据分析工业领域。

FISCO BCOS 是一个稳定、高效、安全的区块链底层平台，经过多家机构、多个应用，长时间在生产环境运行的实际检验。

近年来，在面向高并发编程的道路上，Node.js与Golang风生水起，让人们渐渐把目光从多线程模型转移到callback与CSP/Actor上，用惯了FPM多进程同步阻塞模型的PHPer中总难免有人心 动。多种EventLoop一直不温不火，而国内以swoole为代表，直接以扩展形式，提供了整套callback模型的PHP异步编程解决方案，正在逐渐的流行起...

Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。其持久化层本质上是一个“按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列”，这使它作为企业级基础设施来处理流式数据非常有价值。

《神经网络与深度学习》是《Neural Networks and Deep Learning》的中文翻译，一本免费的在线电子书。本书主要介绍以下内容：神经网络，一种启发自生物学的优美的编程范式，能够从观测到的数据中进行学习。深度学习，一系列神经网络中强大的学习技巧。神经网络和深度学习为图像识别、语音识别、自然语言处理等问题提供了目前最好的解决方案。

Erda 是一款基于多云架构的一站式企业数字化平台，为企业提供 DevOps、微服务治理、多云管理以及快数据管理等云厂商无绑定的 IT 服务。

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