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JerryScript v2.2 Documentation
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2021-01-31
JerryScript是用于资源受限设备(例如微控制器)的轻量级JavaScript引擎。它可以在RAM小于64 KB且闪存小于200 KB的设备上运行。JerryScript的主要特征:完全符合ECMAScript 5.1标准;为ARM Thumb-2编译时,二进制大小为160K;大量优化以降低内存消耗;使用C99编写,以实现最大的可移植性;快照支持将Ja...
JerryScript v1.0 Documentation
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2021-01-31
JerryScript是用于资源受限设备(例如微控制器)的轻量级JavaScript引擎。它可以在RAM小于64 KB且闪存小于200 KB的设备上运行。JerryScript的主要特征:完全符合ECMAScript 5.1标准;为ARM Thumb-2编译时,二进制大小为160K;大量优化以降低内存消耗;使用C99编写,以实现最大的可移植性;快照支持将Ja...
Webpack 中文指南
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2018-02-21
Webpack 是当下最热门的前端资源模块化管理和打包工具。它可以将许多松散的模块按照依赖和规则打包成符合生产环境部署的前端资源。还可以将按需加载的模块进行代码分隔,等到实际需要的时候再异步加载。通过 loader 的转换,任何形式的资源都可以视作模块,比如 CommonJs 模块、 AMD 模块、 ES6 模块、CSS、图片、 JSON、Coffeescr...
JerryScript v2.4 Documentation
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2021-01-31
JerryScript是用于资源受限设备(例如微控制器)的轻量级JavaScript引擎。它可以在RAM小于64 KB且闪存小于200 KB的设备上运行。JerryScript的主要特征:完全符合ECMAScript 5.1标准;为ARM Thumb-2编译时,二进制大小为160K;大量优化以降低内存消耗;使用C99编写,以实现最大的可移植性;快照支持将Ja...
JerryScript v2.1 Documentation
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2021-01-31
JerryScript是用于资源受限设备(例如微控制器)的轻量级JavaScript引擎。它可以在RAM小于64 KB且闪存小于200 KB的设备上运行。JerryScript的主要特征:完全符合ECMAScript 5.1标准;为ARM Thumb-2编译时,二进制大小为160K;大量优化以降低内存消耗;使用C99编写,以实现最大的可移植性;快照支持将Ja...
阿里巴巴Java开发手册
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2018-08-20
《阿里巴巴Java开发手册》是阿里巴巴集团技术团队的集体智慧结晶和经验总结,经历了多次大规模一线实战的检验及不断的完善,系统化地整理成册,回馈给广大开发者。现代软件行业的高速发展对开发者的综合素质要求越来越高,因为不仅是编程知识点,其它维度的知识点也会影响到软件的最终交付质量。
JerryScript v2.0 Documentation
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2021-01-31
JerryScript是用于资源受限设备(例如微控制器)的轻量级JavaScript引擎。它可以在RAM小于64 KB且闪存小于200 KB的设备上运行。JerryScript的主要特征:完全符合ECMAScript 5.1标准;为ARM Thumb-2编译时,二进制大小为160K;大量优化以降低内存消耗;使用C99编写,以实现最大的可移植性;快照支持将Ja...
QMUI Web 3.0 开发手册
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2019-07-13
QMUI Web 是一个专注 Web UI 开发,帮助开发者快速实现特定的一整套设计的框架。框架主要由一个强大的 Sass 方法合集与内置的工作流构成。通过 QMUI Web,开发者可以很轻松地提高 Web UI 开发的效率,同时保持了项目的高可维护性与稳健。如果你需要方便地控制项目的整体样式,或者需要应对频繁的界面变动,那么 QMUI Web 框架将会是你...
Theano 0.9.x Document
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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...
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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