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  • Hutool v4.5.15 参考文档

    Hutool是一个Java工具包,也只是一个工具包,它帮助我们简化每一行代码,减少每一个方法,让Java语言也可以“甜甜的”。它最初是作者项目中“util”包的一个整理,后来慢慢积累并加入更多非业务相关功能,并广泛学习其它开源项目精髓,经过自己整理修改,最终形成丰富的开源工具集。
  • Apache ShardingSphere v5.1.0 Documentation

    Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(规划中)这3款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构、异构语言、云原生等各种多样化...
  • Apache ShardingSphere v5.4.0 中文文档

    Apache ShardingSphere(Incubator) 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(规划中)这3款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构、异构语...
  • Apache ShardingSphere 2.x 官方中文文档

    Apache ShardingSphere(Incubator) 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(规划中)这3款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构、异构语...
  • Apache ShardingSphere 4.x(legacy) 中文文档

    Apache ShardingSphere(Incubator) 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(规划中)这3款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构、异构语...
  • Apache ShardingSphere v5.4.0 Documentation

    Apache ShardingSphere(Incubator) 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(规划中)这3款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能,可适用于如Java同构、异构语...
  • Vite v2.3.5 官方中文文档

    Vite (法语意为 "快速的",发音 /vit/) 是一种新型前端构建工具,能够显著提升前端开发体验。它主要由两部分组成:一个开发服务器,它基于 原生 ES 模块 提供了 丰富的内建功能,如速度快到惊人的 模块热更新(HMR)。一套构建指令,它使用 Rollup 打包你的代码,并且它是预配置的,可以输出用于生产环境的优化过的静态资源。
  • Taro v1.3 开发文档

    Taro 是一套遵循 React 语法规范的 多端开发 解决方案。现如今市面上端的形态多种多样,Web、React-Native、微信小程序等各种端大行其道,当业务要求同时在不同的端都要求有所表现的时候,针对不同的端去编写多套代码的成本显然非常高,这时候只编写一套代码就能够适配到多端的能力就显得极为需要。
  • HugeGraph 开源图数据库系统 v0.10 使用手册

    HugeGraph是一款易用、高效、通用的开源图数据库系统, 实现了Apache TinkerPop3框架及完全兼容Gremlin查询语言, 具备完善的工具链组件,助力用户轻松构建基于图数据库之上的应用和产品。HugeGraph支持百亿以上的顶点和边快速导入,并提供毫秒级的关联关系查询能力(OLTP), 并可与Hadoop、Spark等大数据平台集成以进行离...
  • PaddleHub v1.5 文档

    PaddleHub是飞桨预训练模型管理和迁移学习工具,通过PaddleHub开发者可以使用高质量的预训练模型结合Fine-tune API快速完成迁移学习到应用部署的全流程工作。其提供了飞桨生态下的高质量预训练模型,涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、视频分类、图像生成、图像分割、文本审核、关键点检测等主流模型。