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Practical Common Lisp
291
141349
19
2020-12-10
这是一本不同寻常的Common Lisp入门书。本书首先从作者的学习经过及语言历史出发,随后用21个章节讲述了各种基础知识,主要包括:REPL 及Common Lisp 的各种实现、S- 表达式、函数与变量、标准宏与自定义宏、数字与字符以及字符串、集合与向量、列表处理、文件与文件I/O 处理、类、FORMAT格式、符号与包,等等。而接下来的9 个章节则翔实地...
开源项目挣钱实用手册
1
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2018-03-29
"我在参与开源项目,但是我该如何挣钱呢?"我列出了我从各种渠道所知道的开源项目带来收入的人们的故事,每种出资类型都有一系列的真实案例,粗略的按照出资量从小到大排列。(我已尽可能的将链接指向具体故事而非主页面)本文中的出资类型并非互斥的,例如一个项目既可以由基金会也可以通过众筹来筹集资金,而一个人既可以靠咨询挣钱也可以获得捐赠。本文的主要目的是提供一个详尽的挣...
KubeSphere v1.0 使用手册
85
85525
5
2019-10-27
KubeSphere 是在目前主流容器调度平台 Kubernetes 之上构建的企业级分布式多租户容器平台,提供简单易用的操作界面以及向导式操作方式,在降低用户使用容器调度平台学习成本的同时,极大减轻开发、测试、运维的日常工作的复杂度,旨在解决 Kubernetes 本身存在的存储、网络、安全和易用性等痛点。除此之外,平台已经整合并优化了多个适用于容器场景的...
【试读】Practical Common Lisp (中英文对照版)
139
75768
32
2020-12-11
这是一本不同寻常的Common Lisp入门书。本书首先从作者的学习经过及语言历史出发,随后用21个章节讲述了各种基础知识,主要包括:REPL 及Common Lisp 的各种实现、S- 表达式、函数与变量、标准宏与自定义宏、数字与字符以及字符串、集合与向量、列表处理、文件与文件I/O 处理、类、FORMAT格式、符号与包,等等。而接下来的9 个章节则翔实地...
QueryList V4 中文文档
33
37161
11
2019-04-17
QueryList是一套用于内容采集的PHP工具,它使用更加现代化的开发思想,语法简洁、优雅,可扩展性强。相比传统的使用晦涩的正则表达式来做采集,QueryList使用了更加强大而优雅的CSS选择器来做采集,大大降低了PHP做采集的门槛,同时也让采集代码易读易维护,让你从此告别晦涩难懂且不易维护的正则表达式?。
GC参考手册-Java版
35
79035
346
2018-03-29
顾名思义,垃圾收集(Garbage Collection)的意思就是 —— 找到垃圾并进行清理。但现有的垃圾收集实现却恰恰相反: 垃圾收集器跟踪所有正在使用的对象,并把其余部分当做垃圾。记住这一点以后, 我们再深入讲解内存自动回收的原理,探究 JVM 中垃圾收集的具体实现, 。
IoTDB用户手册 (V0.8.x)
41
38751
6
2020-01-15
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。
Kubernetes 技术实践(基础篇)
19
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120
2019-07-06
为了让大家能够更好的掌握 Kubernetes 及其相关生态,我打算做一系列的视频课程,本套视频是这个系列的第一部分--基础篇,接下来我还会做进阶篇。在基础篇中我将一步步引导你去实践如何部署一个测试目的的Kubernetes 集群;如何将微服务部署到 Kubernetes 集群上。在接下来的进阶篇中,我将带来你进入更高级的主题,包括如何搭建生产环境使用的高可...
Apache IoTDB(物联网数据库)用户手册 (v0.10.x)
52
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33
2020-07-01
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。
IoTDB用户手册 (V0.9.x)
50
37588
13
2020-05-24
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。
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