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Apache OpenWhisk是一个开源的无服务器云原生分布式事件驱动编程服务平台。以下是对它的详细介绍：
核心架构
• 动作（Actions）：是开发者编写的代码片段，也就是具体的业务逻辑，以函数形式存在，支持多种编程语言。
• 触发器（Triggers）：用于定义事件源，如HTTP请求、定时器、消息队列、数据库事件等，当这些事件发生时会触发相应的动作执行。
• 规则（Rules）：用于将触发器和动作进行绑定，定义了在何种事件触发时执行哪个动作。
• 包（Packages）：将相关的动作、触发器、规则等组合在一起，方便管理和共享，还可以集成一些外部服务或库。
特点
• 事件驱动：通过...
这本书是《Apache OpenWhisk学习手册》，作者是[美]米歇尔·西巴拉（Michele Sciabarra），由胡亚慧、唐晓、陈新翻译，由中国电力出版社出版。这本书主要讲解了如何使用Apache OpenWhisk进行开发，涵盖了从基础概念到实际应用的多个方面，适合想要深入学习和掌握OpenWhisk技术的读者。
以下是这本书的目录：
第一部分 OpenWhisk开发介绍
无服务器和OpenWhisk体系结构
一个简单的OpenWhisk程序
OpenWhisk CLI和JavaScript API
OpenWhisk通用设计模式
OpenWhisk中的集成...
无服务器架构（Serverless Architecture）是一种云计算架构模式，它让开发者能够在无需关注服务器的配置、维护和管理的情况下构建和运行应用程序。在这种架构中，云服务提供商负责服务器的管理工作，包括服务器的部署、维护、扩展和安全等方面，而开发者只需专注于编写和部署代码来实现应用程序的功能。
核心组件和技术
统计学习是一门涉及统计学、计算机科学、数学等多领域的交叉学科，以下是其详细介绍：
SSD（Single Shot MultiBox Detector）模型是一种先进的单阶段目标检测模型，以下是对其更详细的介绍：
SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一种先进的目标检测算法，以下是对其的详细介绍：
SSD由Wei Liu等人在2016年的ECCV会议上提出。它借鉴了YOLO的单阶段检测思想，并结合多尺度特征检测的优势，在实时性和准确性之间找到了良好平衡点。
R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）是一种具有开创性的深度学习目标检测算法，以下是对其详细介绍：
在R-CNN出现之前，传统的目标检测方法主要基于手工特征和机器学习算法，如Haar特征和Adaboost分类器等，在面对复杂场景和多样化目标时，检测精度和效率都存在较大局限性。2014年，Ross Girshick等人提出了R-CNN，将卷积神经网络（CNN）引入目标检测领域，开启了基于深度学习的目标检测新时代。
Faster RCNN是一种深度学习目标检测框架，以下是对其详细介绍：
Faster RCNN由微软研究院的Shaoqing Ren、Kaiming He、Ross Girshick和Jian Sun共同开发。它是在R-CNN和Fast R-CNN基础上发展而来，R-CNN首次将CNN应用于目标检测，但训练过程繁琐且无法实现端到端；Fast R-CNN虽有所改进，但仍使用selective search算法生成目标候选框。Faster RCNN则使用RPN生成候选区域，摒弃了selective search算法，完全使用CNN解决目标检测任务。
您提供的链接是指向GitHub上的TradeMaster项目页面。TradeMaster是一个由南洋理工大学（Nanyang Technological University, NTU）开发的开源平台，专注于利用强化学习（Reinforcement Learning, RL）进行量化交易（Quantitative Trading, QT）。以下是该项目的一些关键信息：
Storm项目主要实现了以下功能：
pretrain_day_dj30_dynamic_dual_vqvae.py相关配置），利用特定的模型结构（可能是动态双VQ-VAE，从配置文件名推测）进行预测和投资组合管理相关的预训练操作，学习金融数据中的潜在模式和规律，以便为后续的交易决策提供基础支持。--state参数指定），这些状态信息将用于强化学习部分，为智能体（agen...