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Build Your Own Lisp 中文版
146
101514
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2018-04-19
在本书中,你将在学习 C 语言的同时学会编写你自己的编程语言——一个 1000 行左右代码的简单 Lisp。不过我们并不是从零开始编写的,在代码中我用到了一个外部的库来完成一些初始化的工作。但是剩下的最重要的部分都是我们一行一行编写的,而且在本书结束时,你将会拥有一个属于自己的“麻雀虽小,五脏俱全”的 Lisp。
GoFrame v1.12 框架开发文档
291
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30
2020-03-31
GF(Go Frame)是一款模块化、高性能、生产级的Go基础开发框架。实现了比较完善的基础设施建设以及开发工具链,提供了常用的基础开发模块,如:缓存、日志、队列、数组、集合、容器、定时器、命令行、内存锁、对象池、配置管理、资源管理、数据校验、数据编码、定时任务、数据库ORM、TCP/UDP组件、进程管理/通信等等。并提供了Web服务开发的系列核心组件,如:...
GoFrame v1.16 开发文档
349
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110
2021-05-31
GF(Go Frame)是一款模块化、高性能、企业级的Go基础开发框架。实现了比较完善的基础设施建设以及开发工具链,提供了常用的基础开发模块,如:缓存、日志、队列、数组、集合、容器、定时器、命令行、内存锁、对象池、配置管理、资源管理、数据校验、数据编码、定时任务、数据库ORM、TCP/UDP组件、进程管理/通信等等。并提供了Web服务开发的系列核心组件,如:...
大数据实验手册
82
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283
2018-04-11
这是一本关于大数据学习记录的手册,主要针对初学者.做为一个老IT工作者,学习是一件很辛苦的事情.希望这本手册对帮助大家快速的学习与认识大数据(特指Hadoop Spark),为了不让初学者一下接触爆炸式的新概念,我们会以实验先行,概念跟进的方式进行课程学习,这样有利于大家快速进入状态,而不至于一直深陷逻辑概念出不来,但是每个人的学习方式不一样,仁者见仁智者见...
DataSphere Studio v0.8 使用教程
16
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12
2020-06-30
DataSphere Studio(简称DSS)是微众银行自研的一站式数据应用开发管理门户。 基于插拔式的集成框架设计,及计算中间件 Linkis ,可轻松接入上层各种数据应用系统,让数据开发变得简洁又易用。 在统一的UI下,DataSphere Studio以工作流式的图形化拖拽开发体验,将满足从数据交换、脱敏清洗、分析挖掘、质量检测、可视化展现、定时...
GoFrame v1.13 开发文档
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2020-06-10
GF(Go Frame)是一款模块化、高性能、生产级的Go基础开发框架。实现了比较完善的基础设施建设以及开发工具链,提供了常用的基础开发模块,如:缓存、日志、队列、数组、集合、容器、定时器、命令行、内存锁、对象池、配置管理、资源管理、数据校验、数据编码、定时任务、数据库ORM、TCP/UDP组件、进程管理/通信等等。并提供了Web服务开发的系列核心组件,如:...
VisualDL 使用文档
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10
2019-07-26
VisualDL是一个面向深度学习任务设计的可视化工具,包含了scalar、参数分布、模型结构、图像可视化等功能,项目正处于高速迭代中,新的组件会不断加入。目前大多数DNN平台均使用Python作为配置语言,VisualDL原生支持python的使用, 通过在模型的Python配置中添加几行,便可以为训练过程提供丰富的可视化支持。除了Python SDK之外...
GoFrame v1.14 开发文档
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2020-12-31
GF(Go Frame)是一款模块化、高性能、企业级的Go基础开发框架。实现了比较完善的基础设施建设以及开发工具链,提供了常用的基础开发模块,如:缓存、日志、队列、数组、集合、容器、定时器、命令行、内存锁、对象池、配置管理、资源管理、数据校验、数据编码、定时任务、数据库ORM、TCP/UDP组件、进程管理/通信等等。并提供了Web服务开发的系列核心组件,如:...
GoFrame v1.15 开发文档
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2020-12-31
GF(Go Frame)是一款模块化、高性能、企业级的Go基础开发框架。实现了比较完善的基础设施建设以及开发工具链,提供了常用的基础开发模块,如:缓存、日志、队列、数组、集合、容器、定时器、命令行、内存锁、对象池、配置管理、资源管理、数据校验、数据编码、定时任务、数据库ORM、TCP/UDP组件、进程管理/通信等等。并提供了Web服务开发的系列核心组件,如:...
计算与推断思维 中文版
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2018-04-22
数据科学是通过探索,预测和推断,从大量不同的数据集中得出有用的结论。探索涉及识别信息中的规律。预测涉及使用我们所知道的信息,对我们希望知道的值作出知情的猜测。推断涉及量化我们的确定程度:我们发现的这些规律是否也出现在新的观察中?我们的预测有多准确?我们用于探索的主要工具是可视化和描述性统计,用于预测的是机器学习和优化,用于推理的是统计测试和模型。
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