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学习GraphQL指南
6
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40
2018-03-24
GraphQL 既是一种用于 API 的查询语言也是一个满足你数据查询的运行时。 GraphQL 对你的 API 中的数据提供了一套易于理解的完整描述,使得客户端能够准确地获得它需要的数据,而且没有任何冗余,也让 API 更容易地随着时间推移而演进,还能用于构建强大的开发者工具。学习GraphQL指南----包含客户端和服务器端
机器学习实战(Machine Learning in Action)
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2018-04-10
机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义,它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心,是使计算机具有智...
Spark 编程指南简体中文版
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2018-02-05
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再...
Excelize v2.4 中文文档
86
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2021-04-22
Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档基础库,基于 ECMA-376,ISO/IEC 29500 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel™ 2007 及以上版本创建的电子表格文档。支持 XLSX / XLSM / XLTM 等多种文档格式,高度兼容带有样式、图片(表)、透视表、切片器等复杂组...
Excelize v2.6.1 中文文档
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2022-09-20
Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档基础库,基于 ECMA-376,ISO/IEC 29500 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel™ 2007 及以上版本创建的电子表格文档。支持 XLAM / XLSM / XLSX / XLTM / XLTX 等多种文档格式,高度兼容带有样式、图片(...
Excelize v2.7.0 中文文档
213
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17
2023-01-09
Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档基础库,基于 ECMA-376,ISO/IEC 29500 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel™ 2007 及以上版本创建的电子表格文档。支持 XLAM / XLSM / XLSX / XLTM / XLTX 等多种文档格式,高度兼容带有样式、图片(...
CAT (Central Application Tracking) 使用手册
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2019-11-20
CAT(Central Application Tracking),是基于 Java 开发的分布式实时监控系统。CAT在基础存储、高性能通信、大规模在线访问、服务治理、实时监控、容器化及集群智能调度等领域提供业界领先的、统一的解决方案。CAT 目前在美团的产品定位是应用层的统一监控组件,基本接入了美团所有核心应用,在中间件(RPC、数据库、缓存、MQ 等)框...
Excelize v2.2 中文文档
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2020-05-14
Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档基础库,基于 ECMA-376,ISO/IEC 29500 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel™ 2007 及以上版本创建的电子表格文档。支持 XLSX / XLSM / XLTM 等多种文档格式,高度兼容带有样式、图片(表)、透视表、切片器等复杂组...
Excelize v2.3 中文文档
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2020-08-10
Excelize 是 Go 语言编写的用于操作 Office Excel 文档基础库,基于 ECMA-376,ISO/IEC 29500 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel™ 2007 及以上版本创建的电子表格文档。支持 XLSX / XLSM / XLTM 等多种文档格式,高度兼容带有样式、图片(表)、透视表、切片器等复杂组...
PyTorch 自然语言处理(Natural Language Processing with PyTorch 中文版)
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2020-01-09
本书旨在为新人提供自然语言处理(NLP)和深度学习,以涵盖这两个领域的重要主题。这两个主题领域都呈指数级增长。对于一本介绍深度学习和强调实施的NLP的书,本书占据了重要的中间地带。在写这本书时,我们不得不对哪些材料遗漏做出艰难的,有时甚至是不舒服的选择。对于初学者,我们希望本书能够为基础知识提供强有力的基础,并可以瞥见可能的内容。特别是机器学习和深度学习是一...
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