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  • Blade In Action(Blade实战)

    本书共有四个部分,九个章节,全面介绍如何基于 Blade 框架快速搭建一个 web 应用。 第一部分是快速上手和入门 Blade以及Web开发的基础知识,这部分在第一章; 第二部分讲解一个 Blade 应用的项目结构和核心概念,包含核心对象,数据库操作,模板引擎等。这部分内容在第二章至第六章; 第三部分手把手带大家实现一个在线图片社交的web应用,将前面讲解...
  • 微信小程序工具文档(201807)

    为了帮助开发者简单和高效地开发和调试微信小程序,我们在原有的公众号网页调试工具的基础上,推出了全新的 微信开发者工具,集成了公众号网页调试和小程序调试两种开发模式。
  • 笔试面试知识整理

    笔试面试知识整理,看完并且真的记在心中,国内的互联网公司面试,你可以横着走
  • Paddle-Lite 2.7 中文文档

    Paddle-Lite为Paddle-Mobile的升级版,定位支持包括手机移动端在内更多场景的轻量化高效预测,支持更广泛的硬件和平台,是一个高性能、轻量级的深度学习预测引擎。在保持和PaddlePaddle无缝对接外,也兼容支持其他训练框架产出的模型。
  • PaddleHub v1.8 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。
  • 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。
  • 互联网面试笔记

    《互联网面试笔记》收集和分析互联网常见面试题,并将这些面试知识整理成文方便大家查阅。主要是面向java程序员,但基础知识部分不同语言程序员(c,c++,python等)都可以参考。
  • Java / Android 笔试、面试 知识整理

    Java / Android 笔试、面试 知识整理
  • Gainlo 面试指南

    内容包括 谷歌面试准备完全指南、系统设计面试问题集
  • Java面试手册

    《Java面试手册》整理了从业到现在看到的、经历过的一些Java面试题。