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  • The Zig Programming Language Documentation 0.4

    Zig 是一门开源的编程语言,专为稳定性、可维护性和最优性而设计。具有以下值得关注的特性:手动管理内存;与 C 语言竞争而非依赖它,Zig 标准库不依赖于 libc;轻量而简单的语言,专注于调试应用而不是调试编程语言的知识;新的错误处理方法,与编写良好的 C 语言错误处理类似,但减少了很多冗余;调试模式下优化了快速编译时间,并在不确定行为发生时使用堆栈跟踪崩...
  • Pipcook v1.0 机器学习工具使用教程

    Pipcook 项目是一个开源工具集,它能让 Web 开发者更好地使用机器学习,从而开启和加速前端智能化时代!它旨在使 Web 工程师能够在零门槛的前提下使用机器学习,并拥有将前端技术领域带到智能领域的视角。Pipcook 的目标就是成为机器学习和前端交互的跨领域工具包。我们将完全基于前端应用程序来设计 Pipcook API,并专注于前端领域,以真实解决 ...
  • The Zig Programming Language v0.7.1 Documentation

    Zig 是一门开源的编程语言,专为稳定性、可维护性和最优性而设计。具有以下值得关注的特性:手动管理内存;与 C 语言竞争而非依赖它,Zig 标准库不依赖于 libc;轻量而简单的语言,专注于调试应用而不是调试编程语言的知识;新的错误处理方法,与编写良好的 C 语言错误处理类似,但减少了很多冗余;调试模式下优化了快速编译时间,并在不确定行为发生时使用堆栈跟踪崩...
  • The Zig Programming Language v0.9 Documentation

    Zig 是一门开源的编程语言,专为稳定性、可维护性和最优性而设计。具有以下值得关注的特性:手动管理内存;与 C 语言竞争而非依赖它,Zig 标准库不依赖于 libc;轻量而简单的语言,专注于调试应用而不是调试编程语言的知识;新的错误处理方法,与编写良好的 C 语言错误处理类似,但减少了很多冗余;调试模式下优化了快速编译时间,并在不确定行为发生时使用堆栈跟踪崩...
  • Zadig v1.9.0 文档

    Zadig 是 KodeRover 公司基于 Kubernetes 自主设计、研发的开源分布式持续交付 (Continuous Delivery) 产品,为开发者提供云原生运行环境,支持开发者本地联调、微服务并行构建和部署、集成测试等。Zadig 内置了面向 Kubernetes、Helm、云主机/物理机、大体量微服务等复杂业务场景的最佳实践,为工程师一键生...
  • WeEvent v1.0.0 文档

    WeEvent是一套分布式事件驱动架构,实现了可信、可靠、高效的跨机构、跨平台事件通知机制。WeEvent由微众银行自主研发并完全开源,秉承分布式商业模式中对等合作、智能协同、价值共享的设计理念,致力于提升机构间合作效率,降低合作成本,同时打通应用程序、物联网、云服务和私有服务等不同平台,最终在不改变已有商业系统的开发语言、接入协议的情况下,做到跨机构、跨平...
  • ANT DESIGN PRO v2.x 使用手册

    Ant Design Pro 是一个企业级中后台前端/设计解决方案,我们秉承 Ant Design 的设计价值观,致力于在设计规范和基础组件的基础上,继续向上构建,提炼出典型模板/业务组件/配套设计资源,进一步提升企业级中后台产品设计研发过程中的『用户』和『设计者』的体验。随着『设计者』的不断反馈,我们将持续迭代,逐步沉淀和总结出更多设计模式和相应的代码实现...
  • Ant Design Pro v4.0 使用手册

    Ant Design Pro 是一个企业级中后台前端/设计解决方案,我们秉承 Ant Design 的设计价值观,致力于在设计规范和基础组件的基础上,继续向上构建,提炼出典型模板/业务组件/配套设计资源,进一步提升企业级中后台产品设计研发过程中的『用户』和『设计者』的体验。随着『设计者』的不断反馈,我们将持续迭代,逐步沉淀和总结出更多设计模式和相应的代码实现...
  • Ant Design Pro v1.x 文档

    Ant Design Pro 是一个企业级中后台前端/设计解决方案,我们秉承 Ant Design 的设计价值观,致力于在设计规范和基础组件的基础上,继续向上构建,提炼出典型模板/业务组件/配套设计资源,进一步提升企业级中后台产品设计研发过程中的『用户』和『设计者』的体验。随着『设计者』的不断反馈,我们将持续迭代,逐步沉淀和总结出更多设计模式和相应的代码实现...
  • Apache Spark 的设计与实现

    本文主要讨论 Apache Spark 的设计与实现,重点关注其设计思想、运行原理、实现架构及性能调优,附带讨论与 Hadoop MapReduce 在设计与实现上的区别。