书栈网 · BookStack 本次搜索耗时 0.010 秒,为您找到 159 个相关结果.
  • Gradle User Guide 中文版

    很高兴能向大家介绍 Gradle, 这是一个构建系统, 我们认为它是 java ( JVM ) 世界中构建技术的一个飞跃. Gradle 提供了: 一个像 Ant 一样的非常灵活的通用构建工具 一种可切换的, 像 maven 一样的基于合约构建的框架 支持强大的多工程构建 支持强大的依赖管理(基于 ApacheIvy ) 支持已有的 maven 和 iv...
  • Kubernetes v1.18 入门教程

    本节介绍了设置和运行 Kubernetes 环境的不同选项。不同的 Kubernetes 解决方案满足不同的要求:易于维护、安全性、可控制性、可用资源以及操作和管理 Kubernetes 集群所需的专业知识。可以在本地机器、云、本地数据中心上部署 Kubernetes 集群,或选择一个托管的 Kubernetes 集群。还可以跨各种云提供商或裸机环境创建自定...
  • 和我一步步部署 kubernetes 集群 v1.8.x

    本系列文档介绍使用二进制部署最新 kubernetes v1.8.15 集群的所有步骤,而不是使用 kubeadm 等自动化方式来部署集群。在部署的过程中,将详细列出各组件的启动参数,它们的含义和可能遇到的问题。部署完成后,你将理解系统各组件的交互原理,进而能快速解决实际问题。所以本文档主要适合于那些有一定 kubernetes 基础,想通过一步步部署的方式...
  • 英语进阶指南

    不久前,备考托福的女神问了我一个问题:如何高效学习英语? 在我思考如何回答这个问题时,想到了在大四上一学期我考过26门课的经验(其中重修19门,当前学期7门),觉得我应该能勉强提供一些高效学习的小技巧。 在和她交流了一番学习心得后,我惊讶于她在学习方面的热情竟是如此之高,同时也发现她的学习方法有些不可取之处。 于是我写了一篇简单的文章零散地介绍了下我学习英...
  • Mixlinker MixIOT 中文文档

    MixIOT工业物联网平台是深圳智物联开发的一套适用范围广泛、接口开放灵活的工业物联网底层操作系统。它的定位和愿景是希望成为类似功能机时代的联发科、智能机时代的安卓一样,能够拉低产业进入的门槛、降低研发的难度、减少项目部署的周期,能够帮助更多的企业加入工业互联网产业中,构建起一个完善的生态链,让产业更加发展壮大。 本文就是介绍MixIOT平台是一个怎样的平台...
  • Boost C++ 库

    本书是对 Boost C++ 库的介绍,Boost 库通过加入一些在实践中非常有用的函数对 C++ 标准进行了补充。 由于 Boost C++ 库是基于 C++ 标准的,所以它们是使用最先进的 C++ 来实现的。 它们是平台独立的,并由于有一个大型的开发人员社区,它可以被包括 Windows 和 Linux 在内的许多操作系统所支持。Boost C++ 库可...
  • Python/Golang Web 入坑指南

    本指南根据作者的自学和工作经历提供(吐槽)一下python/golang web的学习路线,主要包括概念介绍,参考书籍,开发工具和开发流程等,希望可以帮助非科班人士通过自学入门python/golang 网站开发,弥补学校教育和公司需求之间的鸿沟(也作为自己的学习笔记和面试参考手册),同时也希望可以作为公司菜鸟实习生的培训手册,帮助公司快速培训新人上手开发,...
  • 华为 LiteOS SDK端云互通组件Coap开发指南

    本文档介绍的LiteOS SDK包括了LiteOS SDK端云互通组件。端云互通组件是华为物联网解决方案中,资源受限终端对接到 IoT云平台的重要组件。端云互通组件提供端云协同能力,集成了 LwM2M、CoAP、mbed TLS、LwIP 等全套 IoT 互联互通协议栈,且在 LwM2M 的基础上,提供端云互通组件开放API,用户只需关注自身的应用,而不必关...
  • PyTorch 自然语言处理(Natural Language Processing with PyTorch 中文版)

    本书旨在为新人提供自然语言处理(NLP)和深度学习,以涵盖这两个领域的重要主题。这两个主题领域都呈指数级增长。对于一本介绍深度学习和强调实施的NLP的书,本书占据了重要的中间地带。在写这本书时,我们不得不对哪些材料遗漏做出艰难的,有时甚至是不舒服的选择。对于初学者,我们希望本书能够为基础知识提供强有力的基础,并可以瞥见可能的内容。特别是机器学习和深度学习是一...
  • 编程之法:面试和算法心得

    《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...