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入门
859
2021-05-14
《Kubernetes v1.21 官方文档(全)》
入门 学习环境 生产环境 入门 本节列出了设置和运行 Kubernetes 的不同方法。 安装 Kubernetes 时,请根据以下条件选择安装类型:易于维护、安全性、可控制性、可用资源以及操作和管理 Kubernetes 集群所需的专业知识。 可以在本地机器、云、本地数据中心上部署 Kubernetes 集群,或选择一个托管的 Kubern...
第二部分: 前端开发学习
1906
2018-03-04
《前端开发者手册》
第二部分: 学习 第二部分: 学习 第二部分为成为一个前端开发者提供自主学习和指导学习的资源. 注意, 仅需要学习被列举出的资源, 或者一个类别的学习记录, 因为我不建议一个前端开发人员学习所有东西, 这是非常荒谬的. 选择自己行业内的专业知识, 我会尽可能让你掌握它. 译者补充: 前端开发笔记本 前端开发规范 适用于小团队的前端规范 ...
03- Shell脚本学习--字符串和数组
2029
2018-03-01
《Shell脚本学习系列教程》
03- Shell脚本学习—字符串和数组 字符串 拼接字符串 获取字符串长度 截取字符串 查找字符串 数组 总结 03- Shell脚本学习—字符串和数组 字符串 字符串是shell编程中最常用最有用的数据类型(除了数字和字符串,也没啥其它类型好用了),字符串可以用单引号,也可以用双引号,也可以不用引号。单双引号的区别跟PHP类似:...
了解 DOM、BOM 和 jQuery
1627
2020-01-13
《前端开发者指南 2018》
学习 DOM、BOM 和 jQuery 入门: 进阶: 参考文档: 标准: 学习 DOM、BOM 和 jQuery DOM - 文档对象模型(DOM)是一个跨平台、没有语言依赖的规范,在HTML、XHTML 和 XML 文档中用来表达和交互的对象。每个文档内的所有节点被组织成树状结构(DOM 树)。DOM 树内的对象可以通过对象方法进行操...
项目概览
2745
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
项目概览 欢迎来到机器学习房地产公司!你的第一个任务是利用加州普查数据,建立一个加州房价模型。这个数据包含每个街区组的人口、收入中位数、房价中位数等指标。 街区组是美国调查局发布样本数据的最小地理单位(一个街区通常有 600 到 3000 人)。我们将其简称为“街区”。 你的模型要利用这个数据进行学习,然后根据其它指标,预测任何街区的的房价中位数。 ...
入门
906
2022-06-27
《Kubernetes v1.24 中文文档》
学习环境 生产环境 接下来 本节列出了设置和运行 Kubernetes 的不同方法。 安装 Kubernetes 时,请根据以下条件选择安装类型:易于维护、安全性、可控制性、可用资源以及操作和管理 Kubernetes 集群所需的专业知识。 可以下载 Kubernetes ,在本地机器、云或你自己的数据中心上部署 Kubernetes 集群。 如...
概述
446
2022-01-09
《华为 openGauss (GaussDB) v2.1 使用手册》
概述 概述 Predictor是基于机器学习且具有在线学习能力的查询时间预测工具。通过不断学习数据库内收集的历史执行信息,实现计划的执行时间预测功能。 本特性需要拉起python进程AIEngine,用于模型的训练和推理。
概述
426
2021-04-03
《华为 openGauss (GaussDB) 1.0.1 使用手册》
概述 概述 Predictor是基于机器学习且具有在线学习能力的查询时间预测工具。通过不断学习数据库内收集的历史执行信息,实现计划的执行时间预测功能。 本特性需要拉起python进程AIEngine,用于模型的训练和推理。
入门须知
6836
2020-02-08
《PyTorch 自然语言处理(Natural Language Processing with PyTorch 中文版)》
PyTorch 自然语言处理(Natural Language Processing with PyTorch 中文版) 目录 精品推荐 关于转载 PyTorch 自然语言处理(Natural Language Processing with PyTorch 中文版) 译者:Yif Du 协议:CC BY-NC-ND 4.0 欢迎...
介绍
1996
2018-02-23
《TensorFlow 官方文档中文版》
简介 简介 本章的目的是让你了解和运行 TensorFlow! 在开始之前, 让我们先看一段使用 Python API 撰写的 TensorFlow 示例代码,让你对将要学习的内容有初步的印象. 这段很短的 Python 程序生成了一些三维数据, 然后用一个平面拟合它. import tensorflow as tf import ...
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