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  • Junit 5官方文档中文版

    JUnit 5是JUnit的下一代。目标是为JVM上的开发人员端测试创建一个最新的基础。这包括专注于Java 8及更高版本,以及启用许多不同风格的测试。 JUnit 5团队于2017年9月10日发布了第一个[GA版本 5.0.0][ga]。 这里是Junit5官方文档的中文翻译版,由doczh.cn组织翻译并更新维护。
  • Rook 0.9 Document

    Rook 是一个开源的cloud-native storage编排, 提供平台和框架;为各种存储解决方案提供平台、框架和支持,以便与云原生环境本地集成。 Rook 将存储软件转变为自我管理、自我扩展和自我修复的存储服务,它通过自动化部署、引导、配置、置备、扩展、升级、迁移、灾难恢复、监控和资源管理来实现此目的。 Rook 使用底层云本机容器管理、调度和编排平...
  • Zadig v1.4 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...
  • Zadig v1.6 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...
  • Zadig v1.7.0 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...
  • 神经网络与深度学习(完整版)

    《神经网络与深度学习》是《Neural Networks and Deep Learning》的中文翻译,一本免费的在线电子书。本书主要介绍以下内容:神经网络,一种启发自生物学的优美的编程范式,能够从观测到的数据中进行学习。深度学习,一系列神经网络中强大的学习技巧。神经网络和深度学习为图像识别、语音识别、自然语言处理等问题提供了目前最好的解决方案。
  • TypeScript 入门教程(202005)

    从 JavaScript 程序员的角度总结思考,循序渐进的理解 TypeScript。TypeScript 虽然有官方手册及其非官方中文版,但是它每一章都希望能详尽的描述一个概念,导致前面的章节就会包含很多后面才会学习到的内容,而有些本该一开始就了解的基础知识却在后面才会涉及。如果是初学者,可能需要阅读多次才能理解。所以它更适合用来查阅,而不是学习。与官方手...
  • 【试读】迁移到云原生应用架构

    当前很多企业正在采用云原生应用程序架构,这可以帮助其IT转型,成为市场竞争中真正敏捷的力量。 O'Reilly 的报告中定义了云原生应用程序架构的特性,如微服务和十二因素应用程序。 本书中作者Matt Stine还探究了将传统的单体应用和面向服务架构(SOA)应用迁移到云原生架构所需的文化、组织和技术变革。本书中还有一个迁移手册,其中包含将单体应用程序分解...
  • 和我一步步部署 kubernetes 集群 v1.14.x

    本系列文档介绍使用二进制部署最新 kubernetes v1.14.2 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...
  • OpenCL 2.0 异构计算 [第三版] (Heterogeneous Computing with OpenCL 2.0)

    本书将介绍在复杂环境下的OpenCL和并行编程。这里的复杂环境包含多种设备架构,比如:多芯CPU,GPU,以及完全集成的加速处理单元(APU)。在本修订版中将包含OpenCL 2.0最新的改进:共享虚拟内存(Shared virtual memory)可增强编程的灵活性,从而能大幅度减少在数据转换上所消耗的资源和精力;动态并行(Dynamic paralle...