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1. weex初体验
1719
2018-03-22
《Weex 学习/实践指南》
第1篇 weex初体验 Weex是什么? Hello world 第0步:安装Node.js 第1步:安装weex-toolkit 第2步:创建文件 第3步:添加内容 第5步:增加样式 第6步:.html文件载体在哪 第7步:最佳实践 第1篇 weex初体验 很多话题已展开就是一本百科全书,但是,很多时候,直观、精简的方式是大家容易...
开篇
2083
2018-02-05
《傻瓜函数编程》
我们这些码农做事都是很拖拉的。每天例行报到后,先来点咖啡,看看邮件还有RSS订阅的文章。然后翻翻新闻还有那些技术网站上的更新,再过一遍编程论坛口水区里那些无聊的论战。最后从头把这些再看一次以免错过什么精彩的内容。然后就可以吃午饭了。饭饱过后,回来盯着IDE发一会呆,再看看邮箱,再去搞杯咖啡。光阴似箭,可以回家了…… (在被众人鄙视之前)我唯一想说的是,在这...
要嫁就嫁程序猿——钱多话少死的早
1868
2020-03-23
《Python 网络爬虫教程》
要嫁就嫁程序猿——钱多话少死的早 要嫁就嫁程序猿——钱多话少死的早 一、程序猿问科比:“你为什么这么成功? ”科比:“你知道洛杉矶凌晨四点是什么样子吗? ”程序猿:“知道,一般那个时候我还在写代码,怎么了?”科比:“额…….” 二、女神:你能让这个论坛的人都吵起来,我今晚就跟你走。程序猿:PHP语言是最好的语言!论坛炸锅了,各种吵架。女神:服了你了...
27.回调函数实现的原理是什么?
1899
2022-01-17
《计算机底层的秘密》
27.回调函数实现的原理是什么? 其实回调函数和普通函数没有本质的区别。 27.回调函数实现的原理是什么? 其实之前小风哥写过关于回调函数原理的文章,在这里《10张图让你彻底理解回调函数》,这篇文章内容很全面,但还是有很多同学在微信上问我有没有简化版的,以下就是回调函数原理的极简版。 其实回调函数和普通函数没有本质的区别。 首先让我们来看看...
FAQs
602
2023-05-20
《Rainbond v5.14 文档手册》
FAQs 好雨是做什么的、什么时候成立的? Rainbond 是什么? 跟 IaaS 区别 跟 Rancher KubeSphere 的区别、优势对比 底层是否是容器技术、跟 Docker、K8s 有什么关系 Rainbond 是否开源 使用开源有什么限制 Rainbond 对使用者有什么要求? 使用 Rainbond 对我的开发习惯有哪些影...
FAQs
482
2023-12-06
《Rainbond v5.16 文档手册》
FAQs 好雨是做什么的、什么时候成立的? Rainbond 是什么? 跟 IaaS 区别 跟 Rancher KubeSphere 的区别、优势对比 底层是否是容器技术、跟 Docker、K8s 有什么关系 Rainbond 是否开源 使用开源有什么限制 Rainbond 对使用者有什么要求? 使用 Rainbond 对我的开发习惯有哪些影...
AngularJS入门教程09:过滤器.md
1072
2018-02-25
《AngularJS入门教程》
定制过滤器 模板 测试 练习 总结 在这一步你将学习到如何创建自己的显示过滤器。 请重置工作目录: git checkout - f step - 9 现在转到一个手机详细信息页面。在上一步,手机详细页面显示“true”或者“false”来说明某个手机是否具有特定的特性。现在我们使用一个定制的过滤器来把那些文本串图形化:√作为“tru...
3. 管道符、重定向与环境变量。
2648
2019-12-08
《Linux 就该这么学》
《Linux 就该这么学》最新正式版已出版上市,同学们可在线上京东网 、当当网 、淘宝网 及亚马逊 等电商平台购买。 亦可就近在新华书店购买 章节概述: 目前为止,我们已经学习了数十个常用的Linux系统 命令 ,如果不能把这些命令 进行组合使用,则无法提升工作效率。本章首先讲解与文件读写操作有关的重定向技术的5种模式—标准覆盖输出重定向、标准...
第0章 前言
1589
2018-02-11
《简明 Python 教程(V1.2版)》
本书的读者 本书的由来 本书目前的状况 官方网站 约定条款 反馈 值得思考的一些东西 Python语言可能是第一种即简单又功能强大的编程语言。它不仅适合于初学者,也适合于专业人员使用,更加重要的是,用Python编程是一种愉快的事。本身将帮助你学习这个奇妙的语言,并且向你展示如何即快捷又方便地完成任务——真正意义上“为编程问题提供的完美解决方...
策略梯度
1427
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
策略梯度 正如前面所讨论的,PG 算法通过遵循更高回报的梯度来优化策略参数。一种流行的 PG 算法,称为增强算法,在 1929 由 Ronald Williams 提出。这是一个常见的变体: 首先,让神经网络策略玩几次游戏,并在每一步计算梯度,这使得智能体更可能选择行为,但不应用这些梯度。 运行几次后,计算每个动作的得分(使用前面段落中描述的方法...
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