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  • Karmada v1.7 Documentation

    Karmada(Kubernetes Armada)是一个 Kubernetes 管理系统,使您能够在多个 Kubernetes 集群和云中运行云原生应用程序,而无需更改应用程序。通过使用 Kubernetes 原生 API 并提供先进的调度功能,Karmada 实现了真正的开放式、多云 Kubernetes。Karmada 旨在为多云和混合云场景下的多集群...
  • The Zig Programming Language v0.9.1 Documentation

    Zig 是一门开源的编程语言,专为稳定性、可维护性和最优性而设计。具有以下值得关注的特性:手动管理内存;与 C 语言竞争而非依赖它,Zig 标准库不依赖于 libc;轻量而简单的语言,专注于调试应用而不是调试编程语言的知识;新的错误处理方法,与编写良好的 C 语言错误处理类似,但减少了很多冗余;调试模式下优化了快速编译时间,并在不确定行为发生时使用堆栈跟踪崩...
  • The Zig Programming Language v0.12.0 Documentation

    Zig 是一门开源的编程语言,专为稳定性、可维护性和最优性而设计。具有以下值得关注的特性:手动管理内存;与 C 语言竞争而非依赖它,Zig 标准库不依赖于 libc;轻量而简单的语言,专注于调试应用而不是调试编程语言的知识;新的错误处理方法,与编写良好的 C 语言错误处理类似,但减少了很多冗余;调试模式下优化了快速编译时间,并在不确定行为发生时使用堆栈跟踪崩...
  • The Zig Programming Language Documentation 0.6

    Zig 是一门开源的编程语言,专为稳定性、可维护性和最优性而设计。具有以下值得关注的特性:手动管理内存;与 C 语言竞争而非依赖它,Zig 标准库不依赖于 libc;轻量而简单的语言,专注于调试应用而不是调试编程语言的知识;新的错误处理方法,与编写良好的 C 语言错误处理类似,但减少了很多冗余;调试模式下优化了快速编译时间,并在不确定行为发生时使用堆栈跟踪崩...
  • The Zig Programming Language v0.8.1 Documentation

    Zig 是一门开源的编程语言,专为稳定性、可维护性和最优性而设计。具有以下值得关注的特性:手动管理内存;与 C 语言竞争而非依赖它,Zig 标准库不依赖于 libc;轻量而简单的语言,专注于调试应用而不是调试编程语言的知识;新的错误处理方法,与编写良好的 C 语言错误处理类似,但减少了很多冗余;调试模式下优化了快速编译时间,并在不确定行为发生时使用堆栈跟踪崩...
  • The Zig Programming Language v0.11.0 Documentation

    Zig 是一门开源的编程语言,专为稳定性、可维护性和最优性而设计。具有以下值得关注的特性:手动管理内存;与 C 语言竞争而非依赖它,Zig 标准库不依赖于 libc;轻量而简单的语言,专注于调试应用而不是调试编程语言的知识;新的错误处理方法,与编写良好的 C 语言错误处理类似,但减少了很多冗余;调试模式下优化了快速编译时间,并在不确定行为发生时使用堆栈跟踪崩...
  • MNN - 深度神经网络推理引擎

    MNN是一个轻量级的深度神经网络推理引擎,在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前,MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个App中使用,覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。
  • Effective Go (实效 GO 编程) 中英双语版

    Go 是一门全新的语言。尽管它从既有的语言中借鉴了许多理念,但其与众不同的特性,使得用 Go 编程在本质上就不同于其它语言。将现有的 C++ 或 Java 程序直译为 Go 程序并不能令人满意——毕竟 Java 程序是用 Java 编写的,而不是 Go。 另一方面,若从 Go 的角度去分析问题,你就能编写出同样可行但大不相同的程序。 换句话说,要想将 Go ...
  • Tera 表格数据库使用教程

    Tera是一个高性能、可伸缩的结构化数据存储系统,被设计用来管理搜索引擎万亿量级的超链与网页信息。为实现数据的实时分析与高效访问,我们使用按行键、列名和时间戳全局排序的三维数据模型组织数据,使用多级Cache系统,充分利用新一代服务器硬件大内存、SSD盘和万兆网卡的性能优势,做到模型灵活的同时,实现了高吞吐与水平扩展。
  • Apache Kylin 开发指南

    Apache Kylin 一直寻求的不只是代码的贡献,还寻求使用文档,性能报告,问答等方面的贡献。所有类型的贡献都为成为 Kylin Committer 铺平了道路。每个人都有机会,尤其是那些有分析和解决方案背景的,因为缺少来自于用户和解决方案视角的内容。