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在面板中使用 Vue
1069
2018-09-26
《Cocos Creator v1.10 用户手册》
在面板中使用 Vue 部署 Vue 初始化 Vue 面板 数据绑定 事件绑定 在面板中使用 Vue 如果你已经掌握了 编写面板界面 这章中的界面编写方法,你或许会觉得这样编写界面有些繁琐。是否能够使用一些前端界面框架来提升界面编写效率呢?答案是肯定的。Cocos Creator支持任何界面框架如 Vue ,React ,Polymer 等...
介绍
14137
2018-04-12
《操作系统的基本原理与简单实现》
操作系统的基本原理与简单实现 —基于ucore OS + RISC-V 操作系统的基本原理与简单实现 —基于ucore OS + RISC-V 对于在校的学生和已经参加工作的工程师而言,能否以较小的时间和精力比较全面地了解操作系统呢?陆游老夫子说过“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行”,也许在了解基本的操作系统概念和原理基础上,通过实际动手来一步一...
本书的结构
3662
2018-03-27
《面向程序员的数据挖掘指南》
本书的结构 读完本书后你将能够做些什么事? 标题中的“数学奇才的古老艺术”有什么含义? 本书的结构 这本书按照边学边做的原则编写。与其被动地接受书中的内容,我建议读者使用书中提供的Python代码来进行实践。尝试各种算法,做一些修改,使用不同的数据集查看效果,从而真正地掌握这些知识和技术。 我会尝试在简单易懂的Python代码和其背后的算法...
概览
270
2024-03-06
《Apache Flink v1.18 中文文档》
实践练习 本章教程的目标及涵盖范围 流处理 并行 Dataflows 自定义时间流处理 有状态流处理 通过状态快照实现的容错 实践练习 本章教程的目标及涵盖范围 本章教程对 Apache Flink 的基本概念进行了介绍,虽然省略了许多重要细节,但是如果你掌握了本章内容,就足以实现可扩展并行度的 ETL、数据分析以及事件驱动的流式应用程序...
概览
201
2024-03-06
《Apache Flink v1.17 中文文档》
实践练习 本章教程的目标及涵盖范围 流处理 并行 Dataflows 自定义时间流处理 有状态流处理 通过状态快照实现的容错 实践练习 本章教程的目标及涵盖范围 本章教程对 Apache Flink 的基本概念进行了介绍,虽然省略了许多重要细节,但是如果你掌握了本章内容,就足以实现可扩展并行度的 ETL、数据分析以及事件驱动的流式应用程序...
概览
706
2022-05-07
《Apache Flink v1.14 中文文档》
实践练习 本章教程的目标及涵盖范围 流处理 并行 Dataflows 自定义时间流处理 有状态流处理 通过状态快照实现的容错 实践练习 本章教程的目标及涵盖范围 本章教程对 Apache Flink 的基本概念进行了介绍,虽然省略了许多重要细节,但是如果你掌握了本章内容,就足以实现可扩展并行度的 ETL、数据分析以及事件驱动的流式应用程序...
3. 程序的调试
4892
2020-05-06
《Linux C编程一站式学习》
3. 程序的调试 3. 程序的调试 编程是一件复杂的工作,因为是人做的事情,所以难免经常出错。据说有这样一个典故:早期的计算机体积都很大,有一次一台计算机不能正常工作,工程师们找了半天原因最后发现是一只臭虫钻进计算机中造成的。从此以后,程序中的错误被叫做臭虫(Bug),而找到这些Bug并加以纠正的过程就叫做调试(Debug)。有时候调试是一件非常复杂...
十、非谷歌的面试
1719
2018-05-09
《Gainlo 面试指南》
十、非谷歌的面试 惊人的相似 扎实的基础 持之以恒 公司特定的准备 总结 十、非谷歌的面试 原文:Chapter 10: “Non-Google” Interviews 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 这是我们的“Google面试准备系列完整指南”的最后一章。 如果你持续关注我们...
在面板中使用 Vue
736
2020-07-07
《Cocos Creator v2.4 用户手册》
在面板中使用 Vue 部署 Vue 初始化 Vue 面板 数据绑定 事件绑定 在面板中使用 Vue 如果你已经掌握了 编写面板界面 这章中的界面编写方法,你或许会觉得这样编写界面有些繁琐。是否能够使用一些前端界面框架来提升界面编写效率呢?答案是肯定的。Cocos Creator 支持任何界面框架如 Vue ,React 、Polymer ...
6.1 概述
781
2020-05-29
《JFinal v4.9 开发手册》
6.1 概述 6.1 概述 Enjoy Template Engine 采用独创的 DKFF (Dynamic Key Feature Forward)词法分析算法以及独创的DLRD (Double Layer Recursive Descent)语法分析算法,极大减少了代码量,降低了学习成本,并提升了用户体验。 与以往任何一款 java 模板...
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