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非编程类书籍推荐
4117
2018-03-28
《前端手册》
程序员应该阅读的非编程类书籍有哪些 《哥德尔、艾舍尔、巴赫——集异璧之大成》Gödel, Escher, Bach: an Eternal Golden Braid, 《银河系漫游指南》The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy 《人性的弱点》How to Win Friends and Influence People ...
下一章
684
2019-03-27
《The Django Book 2.0 中文版》
下一章 下一章 目前为止,我们已经写好了视图函数和硬编码的HTML。 在演示核心概念时,我们所作的是为了保持简单。但是在现实世界中,这差不多总是个坏主意。 幸运的是,Django内建有一个简单有强大的模板处理引擎来让你分离两种工作: 下一章,我们将学习模板引擎。
让Directive动起来link()
1007
2018-04-18
《学习AngularJS 1.x》
让Directive动起来link() element element 与jQuery的关系 在AngularJS中使用jQuery 实际体验element 的功能 在element 上绑定鼠标移入移出时的变化效果 让Directive动起来link() 在前面几节中,我们都是在学习如何配置Directive。下面,我们将开始学习Di...
Dockerfile 定制镜像
900
2020-05-07
《《从Docker到Kubernetes进阶课程》在线文档 v0.2.0》
4. Dockerfile 定制镜像 介绍 FROM 指定基础镜像 RUN 执行命令 构建镜像 镜像构建上下文(Context) 迁移镜像 4. Dockerfile 定制镜像 从前面一节的docker commit 的学习中,我们可以了解到,镜像的定制实际上就是定制每一层所添加的配置、文件等信息,但是命令毕竟只是命令,每次定制都得去重复...
2.3 监督学习 III
2794
2018-04-10
《写给人类的机器学习》
2.3 监督学习 III 非参数学习器 K 最近邻(KNN) 距离度量:定义和计算“邻近性” 选取k :使用交叉验证调优超参数 K 的较高值防止过拟合 真实世界中使用 KNN 的地方 决策树和随机森林 泰坦尼克数据集 选择决策树中的分割 随机森林:决策树的集成 之后,我们就完成了监督学习的学习 练习材料和扩展阅读 2.3a 实现 KNN...
React 生态系(Ecosystem)入门简介
3003
2018-04-12
《从零开始学 ReactJS(ReactJS 101)简体版》
React 生态系(Ecosystem)入门简介 ReactJS JSX NPM ES6+ Babel JavaScript 模组化开发 Webpack/Browserify + Gulp ESLint React Router Flux/Redux ImmutableJS Isomorphic JavaScript React 测试...
JavaScript 快速入门
1360
2018-09-26
《Cocos Creator v1.10 用户手册》
JavaScript 快速入门 概述 边读边尝试 变量 函数 返回值 If If/Else JavaScript 数组(Array) JavaScript 对象(Object) 匿名函数 链式语法 This 运算符 代码风格 组合我们学到的知识 继续学习 JavaScript Resources JavaScript...
1.6 本书导航
6118
2018-10-25
《利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版》
1.6 本书导航 代码示例 示例数据 引入惯例 行话 1.6 本书导航 如果之前从未使用过Python,那你可能需要先看看本书的第2章和第3章,我简要介绍了Python的特点,IPython和Jupyter notebooks。这些知识是为本书后面的内容做铺垫。如果你已经掌握Python,可以选择跳过。 接下来,简单地介绍了NumPy的关键...
第0章 配置环境
26797
2020-02-13
《CMake菜谱(CMake Cookbook中文版)》
第0章 配置环境 第0章 配置环境 学习CMake之前,需要对系统进行设置,这样才能运行所有示例。 本章的主要内容有: 如何获取代码 如何在GNU/Linux、macOS和Windows上安装运行示例所需的所有工具 自动化测试如何工作 如何报告问题,并提出改进建议 我们会尽可能让初学者看懂本书的内容。不过,这本书并非完全适合零基础人士。我们假...
迈向深度学习
2349
2018-07-20
《神经网络与深度学习(完整版)》
迈向深度学习 迈向深度学习 虽然我们的神经网络给出了令人印象深刻的表现,但是这个过程有一些神秘。网络中的权重和偏置是自动被发现的。这意味着我们不能对神经网络的运作过程有一个直观的解释。我们可以找到什么方法来理解我们的网络分类手写数字的原则吗?并且,在知道了这些原则后,我们能够帮助神经网络做得更好么? 为了更加清晰地解释这个问题,我们假设数十年后神经...
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