Edward 是一个用于概率建模、推理和评估的 Python 库。它是一个用于快速实验和研究概率模型的测试平台，其涵盖的模型范围从在小数据集上的经典层次模型到在大数据集上的复杂深度概率模型。Edward 融合了以下三个领域：贝叶斯统计学和机器学习、深度学习、概率编程。

TensorFlow 正式版本 V1.0 已经发布，api 较之前 V0.xx 版本发生了较大变化，Tutorial、HowTo 等文档也发生了很大变化。新的文档更加合理，对TensorFlow甚至机器学习的新手更加友好，更适合循序渐进的学习。

本教程要求有一定的服务并发编程基础，了解select和epoll等多路I/O复用机制。教程目的主要是快速建立libevent的认知，了解libevent的常用数据结构和编程方法。达到可以使用libevent写出自己的高并发服务器处理模型。

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如自然语言处理。它最初由Facebook的人工智能研究团队开发，并且被用于Uber的概率编程软件Pyro

智能钛机器学习平台通过可视化的拖拽布局，组合各种数据源、组件、算法、模型、评估模块及部署模块，为AI工程师提供从数据预处理、模型训练、模型评估到模型服务部署的全流程服务

这本书主要是介绍基于开源项目Electron来开发的TitanOne框架，在框架中介绍了TitanOne的基本的原理和基本使用方法，以及我们自己开发的websocket通讯组件和消息提示等组件，最后给出了关于项目的打包和自动更新方面的内容，我们围绕着TitanOne来构建桌面应用程序涉及到的底层问题来介绍。

Hutool是一个小而全的Java工具类库，通过静态方法封装，降低相关API的学习成本，提高工作效率，使Java拥有函数式语言般的优雅，让Java语言也可以“甜甜的”。Hutool中的工具方法来自每个用户的精雕细琢，它涵盖了Java开发底层代码中的方方面面，它既是大型项目开发中解决小问题的利器，也是小型项目中的效率担当；Hutool是项目中“util”包友好...

《编程之法：面试和算法心得》涉及面试、算法、机器学习三个主题。书中的每道编程题目都给出了多种思路、多种解法，不断优化、逐层递进。本书第1章至第6章分别阐述字符串、数组、树、查找、动态规划、海量数据处理等相关的编程面试题和算法，第7章介绍机器学习的两个算法—K近邻和SVM。 　　此外，《编程之法：面试和算法心得》每一章都有“举一反三”和“习题”，以便读者及时运...

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如自然语言处理。 它最初由Facebook的人工智能研究团队开发，并且被用于Uber的概率编程软件Pyro。 PyTorch主要有两大特征： 类似于NumPy的张量计算，可使用GPU加速.

iBoxDB 是一个高性能的NoSQL应用程序数据库，提供事务支持，使用数据库表的风格存取任意结构的文档对象数据，包含无须安装配置的 JAVA 与 .NET 数据库引擎。iBoxDB 提供一个优雅设计的编程接口，让应用程序无缝地与数据引擎溶为一体, 你能方便地把它发布到移动设备, 桌面设备和服务器上, 然后让它帮助你存取各种有结构的，或者无结构的数据，具备保...