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KubeCube v1.8 中文文档
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15835
6
2023-07-17
KubeCube是一个开源的企业级容器平台,为企业提供kubernetes资源可视化管理以及统一的多集群多租户管理功能。KubeCube可以简化应用部署、管理应用的生命周期和提供丰富的监控和日志审计功能,帮助企业快速构建一个强大和功能丰富的容器云平台,并增强 DevOps 团队的能力。
Choerodon(猪齿鱼)v1.0 中文文档
317
156769
17
2021-08-04
Choerodon猪齿鱼开源多云应用敏捷全链路技术平台,是基于开源技术Kubernetes,Istio,knative,Gitlab,Spring Cloud来实现本地和云端环境的集成,实现企业多云/混合云应用环境的一致性。平台通过提供精益敏捷、持续交付、容器环境、微服务、DevOps等能力来帮助组织团队来完成软件的生命周期管理,从而更快、更频繁地交付更稳定...
通用 CSS 笔记、建议与指导
20
23703
106
2019-06-25
在参与规模庞大、历时漫长且参与人数众多的项目时,所有开发者遵守如下规则极为重要: 保持 CSS 易于维护 保持代码清晰易懂 保持 CSS 的可拓展性 为了实现这一目标,我们要采用诸多方法。 本文档第一部分将探讨语法、格式以及分析 CSS 结构;第二部分将围绕方法论、思维框架以及编写与规划 CSS 的看法。
分布式金融级消息总线 DeFiBus 文档
10
10694
57
2019-11-11
DeFiBus=RPC+MQ,是基于开源消息中间件打造的安全可控的分布式金融级消息总线。DeFiBus不仅提供了RPC同步调用,还提供了MQ的异步事件通知、事件组播和广播等常用服务调用和消息模式,同时增加了应用多中心多活、服务就近、灰度发布等分布式场景下的高可用能力。在对于机器故障的容错能力方面的增强,也让消息总线的服务更加稳定可靠,为业务提供7x24的服务...
Rainbond v5.2 文档手册
90
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12
2020-04-24
Rainbond 是以企业云原生应用开发、架构、运维、共享、交付为核心的Kubernetes多云赋能平台, 向下结合Kubernetes云原生资源管理模式,对接管理各类传统基础设施,通过多维度的软件定义屏蔽了底层资源的差异,甚至包括CPU架构差异和操作系统差异,从而对上层提供以应用为中心的新一代基础设施; 向上定义了标准应用模型(RAM,OAM),内置Ser...
[试读] Redis 设计与实现
110
108754
588
2020-01-01
《Redis 设计与实现》一书全面而完整地讲解了 Redis 的内部运行机制, 对 Redis 的大多数单机功能以及所有多机功能的实现原理进行了介绍, 展示了这些功能的核心数据结构以及关键的算法思想。 通过阅读本书, 读者可以快速、有效地了解 Redis 的内部构造以及运作机制, 从而学会如何更高效地使用 Redis 。
Choerodon(猪齿鱼)v0.20 中文文档
232
157218
14
2020-01-16
Choerodon猪齿鱼开源多云技术平台,是基于开源技术Kubernetes,Istio,knative,Gitlab,Spring Cloud来实现本地和云端环境的集成,实现企业多云/混合云应用环境的一致性。平台通过提供精益敏捷、持续交付、容器环境、微服务、DevOps等能力来帮助组织团队来完成软件的生命周期管理,从而更快、更频繁地交付更稳定的软件。
Theano 1.0 Document
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57927
7
2020-04-11
Theano 基于 Python,是最早的深度学习开源框架。Theano 严格来说是一个擅长处理多维数组的 Python 库,十分适合与其它深度学习库结合起来进行数据探索,高效地解决多维数组的计算问题。它设计的初衷是为了执行深度学习中大规模神经网络算法的运算。其实,Theano 可以被更好地理解为一个数学表达式的编译器:用符号式语言定义你想要的结果,该框架会...
Choerodon(猪齿鱼)v0.23 中文文档
312
189439
9
2020-10-14
Choerodon猪齿鱼开源多云应用敏捷全链路技术平台,是基于开源技术Kubernetes,Istio,knative,Gitlab,Spring Cloud来实现本地和云端环境的集成,实现企业多云/混合云应用环境的一致性。平台通过提供精益敏捷、持续交付、容器环境、微服务、DevOps等能力来帮助组织团队来完成软件的生命周期管理,从而更快、更频繁地交付更稳定...
Deeplearning Algorithms Tutorial(深度学习算法教程)
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2021-04-11
最近以来一直在学习机器学习和算法,然后自己就在不断总结和写笔记,记录下自己的学习AI与算法历程。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
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