這篇博文探討了使用 Apache Kafka 的事件流如何提供可擴展、可靠且高效的基礎設施，讓游戲玩家開心并讓游戲公司取得成功。

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本篇文章是我們學習 Python 及其在機器學習（ML）和 人工智能（AI） 中的應用系列的第七個模塊。在上一模塊中，我們討論了使用 NLTK 進行文本分析。接下來，我們將要討論的是Keras，一個用于處理神經網(wǎng)絡的高級 Python 庫。在本模塊中，將演示如何使用 Keras 解決圖像分類問題。

Python 有一堆有用的內置函數(shù)，你可以用它來做各種事情。每個函數(shù)都能都執(zhí)行特定的任務。但是您知道 Python 還允許您定義自己的函數(shù)嗎？本文將向您展示如何創(chuàng)建和調用您自己的 Python 函數(shù)。它還將為您概述如何將輸入?yún)?shù)和參數(shù)傳遞給您的函數(shù)。

本篇文章是我們學習 Python 及其在機器學習和 AI 中的應用系列的第六個模塊。在上一個模塊中，我們討論了使用 OpenCV 進行圖像識別?，F(xiàn)在我們就來看看自然語言工具包（NLTK）能夠做些什么？

計算機視覺是人工智能的一個子集，專注于教機器如何正確解釋來自圖片、視頻幀和其他來源的數(shù)據(jù)。

異常值是數(shù)據(jù)集的重要組成部分。它們可以保存有關您數(shù)據(jù)的有用信息。異常值可以為您正在研究的數(shù)據(jù)提供有用的見解，并且它們可以對統(tǒng)計結果產生影響。這可能會幫助您發(fā)現(xiàn)不一致之處并檢測統(tǒng)計過程中的任何錯誤。因此，了解如何在數(shù)據(jù)集中查找異常值將有助于您更好地理解數(shù)據(jù)。

跨站腳本是應用程序安全開源基金會 (OWASP) 前 10 名中第二個最普遍的問題——它存在于大約 2/3 的所有應用程序中。雖然自動化工具可以發(fā)現(xiàn)其中的一些問題，但也有一些旨在檢測和利用這些漏洞的自動化工具。

網(wǎng)頁抓取是自動從互聯(lián)網(wǎng)中提取特定數(shù)據(jù)的過程。它有許多用例，例如為機器學習項目獲取數(shù)據(jù)、創(chuàng)建價格比較工具或任何其他需要大量數(shù)據(jù)的創(chuàng)新想法。雖然理論上您可以手動進行數(shù)據(jù)提取，但互聯(lián)網(wǎng)的大量內容使這種方法在許多情況下不切實際。因此，知道如何構建網(wǎng)絡爬蟲可以派上用場。這篇文章的目的是教你如何用 Python 創(chuàng)建一個網(wǎng)頁爬蟲。您將學習如何檢查網(wǎng)站以準備抓取、使用 BeautifulSoup 提取特定數(shù)據(jù)、使用 Selenium 等待 JavaScript 渲染，以及將所有內容保存在新的 JSON 或 CSV 文件

在本文中，我將盡力解釋一些您在編碼面試之前應該學習的核心算法。如果您不熟悉二叉樹的概念，我建議您查看百度百科頁面。如果您完全掌握了這些基本算法，您將能夠更輕松地解決更復雜的問題。