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  • GTK+3 参考手册

    该参考手册适用于GTK+3的3.14.5版本。GTK+是用来创造图形界面的库,它可以运行在许多类UNIX系统,Windows和OS X。GTK+按照GNU LGPL许可证发布,这个许可证对程序来说相对宽松。GTK+有一个基于C的面向对象的灵活架构,它有对于许多其他语言的版本 ,包括C++,Objective-C, Guile/Scheme, Perl, Py...
  • JumpServer v2.12.0 使用手册

    JumpServer 是全球首款开源的堡垒机,使用 GNU GPL v2.0 开源协议,是符合 4A 规范的运维安全审计系统。JumpServer 使用 Python / Django 为主进行开发,遵循 Web 2.0 规范,配备了业界领先的 Web Terminal 方案,交互界面美观、用户体验好。JumpServer 采纳分布式架构,支持多机房跨区域部...
  • JumpServer v2.17.2 堡垒机使用手册

    JumpServer 是全球首款开源的堡垒机,使用 GNU GPL v2.0 开源协议,是符合 4A 规范的运维安全审计系统。JumpServer 使用 Python / Django 为主进行开发,遵循 Web 2.0 规范,配备了业界领先的 Web Terminal 方案,交互界面美观、用户体验好。JumpServer 采纳分布式架构,支持多机房跨区域部...
  • JumpServer v2.22.0 堡垒机使用手册

    JumpServer 是全球首款开源的堡垒机,使用 GNU GPL v2.0 开源协议,是符合 4A 规范的运维安全审计系统。JumpServer 使用 Python / Django 为主进行开发,遵循 Web 2.0 规范,配备了业界领先的 Web Terminal 方案,交互界面美观、用户体验好。JumpServer 采纳分布式架构,支持多机房跨区域部...
  • JumpServer v2.22.3 堡垒机使用手册

    JumpServer 是全球首款开源的堡垒机,使用 GNU GPL v2.0 开源协议,是符合 4A 规范的运维安全审计系统。JumpServer 使用 Python / Django 为主进行开发,遵循 Web 2.0 规范,配备了业界领先的 Web Terminal 方案,交互界面美观、用户体验好。JumpServer 采纳分布式架构,支持多机房跨区域部...
  • JumpServer v2.23.3 堡垒机使用手册

    JumpServer 是全球首款开源的堡垒机,使用 GNU GPL v2.0 开源协议,是符合 4A 规范的运维安全审计系统。JumpServer 使用 Python / Django 为主进行开发,遵循 Web 2.0 规范,配备了业界领先的 Web Terminal 方案,交互界面美观、用户体验好。JumpServer 采纳分布式架构,支持多机房跨区域部...
  • JumpServer v2.24.0 堡垒机使用手册

    JumpServer 是全球首款开源的堡垒机,使用 GNU GPL v2.0 开源协议,是符合 4A 规范的运维安全审计系统。JumpServer 使用 Python / Django 为主进行开发,遵循 Web 2.0 规范,配备了业界领先的 Web Terminal 方案,交互界面美观、用户体验好。JumpServer 采纳分布式架构,支持多机房跨区域部...
  • JumpServer v2.25.2 堡垒机使用手册

    JumpServer 是全球首款开源的堡垒机,使用 GNU GPL v2.0 开源协议,是符合 4A 规范的运维安全审计系统。JumpServer 使用 Python / Django 为主进行开发,遵循 Web 2.0 规范,配备了业界领先的 Web Terminal 方案,交互界面美观、用户体验好。JumpServer 采纳分布式架构,支持多机房跨区域部...
  • JumpServer v2.25.4 堡垒机使用手册

    JumpServer 是全球首款开源的堡垒机,使用 GNU GPL v2.0 开源协议,是符合 4A 规范的运维安全审计系统。JumpServer 使用 Python / Django 为主进行开发,遵循 Web 2.0 规范,配备了业界领先的 Web Terminal 方案,交互界面美观、用户体验好。JumpServer 采纳分布式架构,支持多机房跨区域部...
  • Edward中文文档

    Edward 是一个用于概率建模、推理和评估的 Python 库。它是一个用于快速实验和研究概率模型的测试平台,其涵盖的模型范围从在小数据集上的经典层次模型到在大数据集上的复杂深度概率模型。Edward 融合了以下三个领域:贝叶斯统计学和机器学习、深度学习、概率编程。