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精通ABP框架：由Packt出版

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简介：
本书《精通ABP框架》深入浅出地介绍了使用ABP（ASP.NET Boilerplate）框架进行高效开发的最佳实践与高级技术，旨在帮助开发者构建模块化、可扩展的企业级应用。由Packt出版社精心编纂，适合有经验的.NET开发者阅读和参考。 掌握ABP框架，由Packt出版。

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  • 精通ABP框架：由Packt出版
    优质
    本书《精通ABP框架》深入浅出地介绍了使用ABP（ASP.NET Boilerplate）框架进行高效开发的最佳实践与高级技术，旨在帮助开发者构建模块化、可扩展的企业级应用。由Packt出版社精心编纂，适合有经验的.NET开发者阅读和参考。 掌握ABP框架，由Packt出版。
     
  • 精通ASP.NET Web API - Mastering ASP.NET Web API，由Packt出版
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    本书《精通ASP.NET Web API》深入浅出地讲解了如何使用ASP.NET Web API构建高效、可扩展的Web应用程序，适合有一定基础的开发者阅读和参考。由知名技术出版社Packt出版。 掌握ASP.NET Web API 这是发行的代码存储库的一部分内容，其中包含了完成本书所需的所有支持项目文件。这本书讲述了如何使用ASP.NET Core创新地构建Web API的方法。通过阅读此书，您将学习到ASP.NET Core的基础知识，并且会探索中间件的概念、与数据库集成的方式以及应用各种安全机制等技能，同时还将学会在流行的Web UI框架中创建和利用这些API。 本书适合不同经验水平的开发人员：无论是有开发Web API的经验还是新入门者都可以从中受益。虽然具有先前的知识会有帮助，但这并不是必需的前提条件。它将指导您构建真正的跨平台ASP.NET Core Web API，并且让您掌握它的使用方法。 在撰写此书时，我们采用了 .NET Core 2.0 Preview 2 和 ASP.NET Core 2.0 Preview 2 版本的工具和技术，包括 Visual Studio 2017 Preview 3。我们的目标是随着ASP.NET Core的发展持续更新本书的内容。
     
  • ABP框架简介
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    ABP（ASP.NET Boilerplate）是一种用于开发基于ASP.NET的Web应用的架构，旨在通过提供一套完整的解决方案来简化企业级应用程序的创建过程。 这是我总结的ABP框架内容，包括设置管理、session处理、工作单元以及仓储类等方面。
     
  • 《通过构建项目学习OpenCV 4（第二版）》——由Packt出版
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    本书由Packt出版，《通过构建项目学习OpenCV 4（第二版）》旨在通过实际项目引导读者深入理解并掌握OpenCV库的核心功能与高级应用。 《通过构建项目学习OpenCV 4-第二版》是Packt出版社发行的代码存储库的一部分。这本书旨在帮助读者使用OpenCV和C++语言来开发实际的计算机视觉及图像处理应用。 作为开源工具，OpenCV提供了强大的支持以助于用户专注于图像处理、运动检测以及图像分割等领域的项目构建。无论你是初学者还是已经对相关概念有所了解，《通过构建项目学习OpenCV 4》都能提供一系列的实际示例和案例研究来帮助你理解其核心概念与算法。 书中内容涵盖了从安装OpenCV开始，逐步引导读者掌握基础的图像处理技能，并进一步介绍用户界面以及深入探讨更复杂的图像处理技术。随着阅读深入，你会接触到更加高级的主题如机器学习、面部检测等复杂计算机视觉问题。书中的指导将帮助你在各种场景中创建光流视频分析和背景减除等功能。 在本书的最后一部分，你还将接触文本分割与识别，并了解OpenCV最新版本的深度学习模块的基础知识。到全书结束时，你会对OpenCV的核心概念有了全面的理解：包括矩阵运算、过滤器等操作。
     
  • Bioinformatics-with-Python-Cookbook-Second-Edition: 由Packt出版的《Pyt...》
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    简介：《Bioinformatics with Python Cookbook - Second Edition》是由Packt出版的一本深入介绍如何运用Python进行生物信息学研究与应用的手册，提供丰富的实例和解决方案。 《Python手册中的生物信息学》，第二版 这本书由Packt出版社发行，并包含一系列代码库。 内容概要： 本书旨在介绍如何利用现代的Python生物信息学库与应用程序进行计算生物学领域的前沿研究。它涵盖了下一代测序、基因组学、宏基因组学、种群遗传学、系统发育以及蛋白质组学等主题，通过先进的编程技术帮助读者处理大量复杂的生物学数据。 书中具体包括以下亮点： - 如何管理大规模的下一代测序（NGS）数据集 - 使用FASTQ, BAM 和 VCF 格式来操作基因组数据集 - 学习执行序列比较和系统发育重建的方法 - 利用Protemics 数据进行复杂分析的技术 - 通过Python与Galaxy服务器交互的操作 如果您对此书感兴趣，建议立即获取。
     
  • Django-3-Web-Development-Cookbook-Fourth-Edition: 由Packt出版的Django...
    优质
    《Django-3-Web-Development-Cookbook-Fourth-Edition》是一本由Packt出版社发行的专业书籍，旨在为开发者提供一系列实用指南和解决方案，帮助他们使用Django框架构建高效的web应用。本书详细介绍了如何运用Django的最新功能进行项目开发，并提供了大量实例代码与实践技巧，助力读者快速掌握Django 3的核心概念和技术细节。 《Django-3-Web-Development-Cookbook》由Packt出版，是一本关于使用Django 3进行web开发的指南。
     
  • Java-Deep-Learning-Cookbook: 《Java深度学习食谱》，由Packt出版
    优质
    本书《Java深度学习食谱》由Packt出版社出版，提供了一系列使用Java进行深度学习的实际解决方案和示例代码。 《Java深度学习食谱》是Packt Publishing赞助的一本即将出版的书籍的代码存储库。本书的所有用例都使用并推广了deeplearning4j库。该书使用的官方deeplearning4j版本为1.0.0-beta3，因此书中讨论的一些方法或功能可能在较新版本中已被弃用，请务必参考最新文档。 更新版《Java深度学习指南》于2019年11月8日发布。每个章节将有一个单独的源文件夹来存放该章的所有示例代码。例如，如果要导入第2章的代码，则需要先导航到相应的目录，然后在IDE中导入sourceCode/cookbook-app目录，并且您应该能看到pom.xml文件。 从IntelliJ IDE 导航至sourceCode根目录后，请将项目作为Maven项进行配置和构建。
     
  • Practical Time Series Analysis - 实用时间序列分析（由Packt出版）
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    《实用时间序列分析》一书由Packt出版社出版，旨在为读者提供时间序列数据处理和预测的实际技能与知识。本书深入浅出地讲解了时间序列分析的基本概念、常用模型及其应用，帮助读者掌握相关技术和工具，以解决实际问题。 《实用的时间序列分析》附带了一个代码库，其中包含了完成本书所需的全部支持项目文件。时间序列分析使我们能够研究一段时间内的数据，并了解这些数据随时间变化的模式。这本书将帮助您理解时间序列分析背后的逻辑并将其应用于各个领域，包括财务、业务和社交媒体。 所有代码都按照章节组织在不同的文件夹中，每个文件夹均以数字开头，后跟应用名称（例如Chapter02）。 示例代码如下所示： ```python import os import pandas as pd %matplotlib inline from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns ``` 为了运行本书中的示例并编写自己的Python程序进行时间序列分析，您需要安装Anaconda Python发行版。 本书的代码示例如何使用Jupyter Notebook展示和执行。
     
  • Game Physics Cookbook: 《游戏物理食谱》代码库（由Packt出版）
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    《游戏物理食谱》代码库提供了丰富的示例和解决方案，旨在帮助开发者掌握游戏开发中的物理模拟技术。本书由Packt出版社发行，是游戏开发者不可或缺的参考资料。 《游戏物理食谱》一书附带了Packt出版的代码库。该代码库包含了完成本书所需的全部支持项目文件。 对于希望在游戏中增加真实感与功能的游戏程序员来说，物理学知识至关重要。碰撞检测是所有开发者都会遇到的问题，不论他们使用何种平台、引擎或工具包。这本书将教导您有关于碰撞检测背后的概念和公式，并帮助您构建一个简单的物理引擎，其中刚体物理为主要关注点；同时还会讲解原始形状的相交算法的知识。 关于代码库的结构：每个文件夹以数字命名开头，然后是应用名称。例如，“Chapter02”。以下是示例代码： ```c++ #ifndef _H_MATH_VECTORS_ #define _H_MATH_VECTORS_ // 结构定义 // 方法声明 #endif ``` 以上就是《游戏物理食谱》一书所附带的完整代码库概述，它能够帮助读者更好地理解和应用书中介绍的概念与技术。
     
  • Python深度学习第二版(Packt出版)
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    《Python深度学习第二版》由Packt出版社出版，本书深入浅出地介绍了使用Python进行深度学习的方法和实践，适合希望在该领域深化理解的技术人员阅读。 《Python深度学习-第二版》是Packt出版的代码存储库。本书使用PyTorch、Keras和TensorFlow探索深度学习技术和神经网络架构。 随着满足业务和消费者需求的人工智能应用激增，深度学习对于应对当前及未来的市场需求比以往任何时候都更加重要。通过《Python深度学习第二版》，你将深入了解深度学习，并学会如何将其应用于你的项目中。本书涵盖了以下令人激动的功能： - 掌握神经网络和深度学习背后的数学理论 - 使用卷积网络和胶囊网络调查并解决计算机视觉挑战 - 利用变分自动编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）处理生成任务 - 运用递归网络如长短期记忆模型(LSTM)、门控循环单元(GRU)以及注意力机制执行复杂的自然语言处理(NLP)任务 - 探索强化学习并了解代理在复杂环境中的行为表现 - 介绍自动驾驶汽车领域中深度学习的最新进展 如果你觉得这本书适合你，欢迎立即获取。说明和导航：所有代码都按照章节组织成文件夹形式（例如Chapter02）。