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Vue.js 前端开发 快速入门与专业应用 高清完整版PDF

分类:Web开发    下载:25    浏览:296    时间:2019-01-07
Vue.js 前端开发 快速入门与专业应用.pdf 个人收集电子书,仅用学习使用,不可用于商业用途,如有版权问题,请联系删除!本书分为10章,包括简介、基础特性、指令、过滤器、过渡、组件、状态管理、常用插件、工程实例和Weex打包。本书从简单的单个实例和基础语法,到工程实例,将系统地讲述Vue.js在项目中的适用场景和具体操作。本书的特点在于案例详实,使读者体会到框架的优点和便捷之处,提升开发效率,最后能将Vue.js运用到实际项目中,避免纸上谈兵的尴尬。
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spring实战中文第四版+带书签.pdf

分类:Java    下载:31    浏览:311    时间:2019-01-07
高清的spring实战中文第四版,带书签,刚好109M作者:Craig Walls译:张卫滨
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GPS原理与接收机设计 谢钢.pdf

分类:IT管理    下载:23    浏览:379    时间:2019-01-04
本书系统、透彻地阐述了GPS及其接收机设计的各项相关内容,包括GPS信号结构、时空坐标系、测量值、定位原理、卡尔曼滤波、接收机的射频前端、信号捕获和信号跟踪。此外,本书还介绍了差分精密定位、GPS与惯性导航的组合和地图匹配三方面GPS应用技术,并对多路径、电磁干扰、互相关干扰、高灵敏度GPS、辅助GPS等关键课题做了论述。本书理论分析清晰,实用性强,并且内容力求反映近些年来出现的GPS*技术和成果。   本书可以作为本科生高年级和研究生的教材或教材参考书。也是所有与GPS等卫星导航系统及其接收机设计有关的工程技术人员和科技工作者都应当配备的一本不可多得的优秀参考书。《GPS原理与接收机设计》系统、透彻地阐述了GPS及其接收机设计的各项相关内容,包括GPS信号结构、时空坐标系、测量值、定位原理、卡尔曼滤波、接收机的射频前端、信号捕获和信号跟踪。此外,《GPS原理与接收机设计》还介绍了差分精密定位、GPS与惯性导航的组合和地图匹配三方面GPS应用技术,并对多路径、电磁干扰、互相关干扰、高灵敏度GPS、辅助GPS等关键课题做了论述。《GPS原理与接收机设计》理论分析清晰,实用性强,并且内容力求反映近些年来出现的GPS最新技术和成果。, 《GPS原理与接收机设计》可以作为本科生高年级和研究生的教材或教材参考书。也是所有与GPS等卫星导航系统及其接收机设计有关的工程技术人员和科技工作者都应当配备的一本不可多得的优秀参考书。
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《跟老男孩学Linux运维 Web集群实战》高清完整带详细书签

分类:Web服务器    下载:34    浏览:507    时间:2019-01-04
本书针对中小规模网站集群的搭建、部署、优化进行了详细讲解,全书可分为三大部分,其中第一部分讲的是Linux相关的基础且重要的知识,第二部分针对当下流行的Web环境架构(LNMP)的搭建及企业级Web优化等进行了讲解,第三部分讲的是Web集群后端的数据存储和Web集群前端的负载均衡高可用。如果你是一名经验丰富的资深Linux用户,可以直接阅读第二部分内容。但如果你是一名Linux初学者,请一定从第1章的基础知识开始学习。  第一部分为基础篇(第1~4章),简单地介绍了Linux的历史沿革、Linux的企业级选型、学习环境的搭建、Linux的企业级系统安装、Linux系统的基础优化,以及远程连接
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超清原版《Python深度学习》2018中文版pdf+英文版pdf+源代码

分类:深度学习    下载:22    浏览:472    时间:2019-01-03
Keras之父、谷歌大脑人工智能和深度学习研究员François Chollet 近日接受采访,对自己的新书《Python深度学习》、Python为何广受欢迎、深度学习面临的挑战等议题进行回答。他认为,大多数深度学习论文都没有遵循科学的研究方法,并未产出有意义的新知识,学术界应该更严谨。《Python深度学习》书中介绍了深度学习使用Python语言和强大Keras库,详实新颖。
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深入理解Spring+Cloud与微服务构建.pdf+代码

分类:Java    下载:31    浏览:235    时间:2019-01-03
本书共分16章,全面涵盖了Spring Cloud构建微服务相关的知识点。第1、2章详细介绍了微服务架构和Spring Cloud。第3、4章讲解了用Spring Cloud构建微服务的准备工作。第5~12章以案例为切入点,讲解了Spring Cloud构建微服务的基础组件,包括Eureka、Ribbon、Feign、Hystrix、Zuul、Config、Sleuth、Admint等组件。第13~15章讲述了使用Spring Cloud OAuth2来保护微服务系统的相关知识。第16章用一个综合案例,全面讲解了如何使用Spring Cloud构建微服务,可以作为实际开发的样例工程。 本书既适合Spring Cloud初学者入门使用,又适合正在做微服务实践的架构师或打算实施微服务的团队作为参考用书,同时也可作为高等院校计算机相关专业的师生用书和培训学校的教材。
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spark学习资料大全 下载 六份资料 评分:

分类:spark    下载:55    浏览:607    时间:2019-01-02
包括:《Spark大数据处理:技术、应用与性能优 》 《Spark大数据处理技术》 《Spark高级数据分析》 《Spark快速数据处理_中文版》 《大数据Spark企业级实战》 《Spark 编程指南》 方便大家共同学习
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遥感影像变化检测算法(IR-MAD、MAD、CVA、PCA)

分类:其他    下载:64    浏览:316    时间:2019-01-02
遥感影像场景变化检测经典算法(IR-MAD、MAD、CVA、PCA)算法集锦,包含其算法Code 和 Demo,另外,含有算法的评价函数OA、Kappa、AUC、ROC曲线,分享学习,批评指教。
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图像处理、分析与机器视觉(第三版中文版)

分类:机器学习    下载:13    浏览:324    时间:2018-12-29
计算机视觉基本概念,包括基本概念,基本方法,原理等,是该领域的权威的教材《图像处理、分析与机器视觉(第3版)》是为计算机专业图像处理、图像分析和机器视觉课程编写的教材。《图像处理、分析与机器视觉(第3版)》针对图像处理、图像分析和机器视觉领域的有关原理与技术展开了广泛而深入的讨论,包括图像预处理、图像分割、形状表示与描述、物体识别与图像理解、三维视觉、数学形态学图像处理技术、离散图像变换、图像压缩、纹理描述、运动分析等。《图像处理、分析与机器视觉(第3版)》力图将复杂的概念通过具体示例用易于理解的算法来描述,提供了大量包含图示和处理结果的插图,特别有助于读者的学习和理解。此外,《图像处理、分析与机器视觉(第3版)》还提供了丰富的参考文献,既列出了那些经过时间考验的经典论文,也列出了能反映未来发展方向的最新进展,适于读者进一步深入探索。, 《图像处理、分析与机器视觉(第3版)》覆盖了十分广泛的领域,包括人工智能、信号处理、人工神经网络、模式识别、机器学习、模糊数学等一系列相关学科。读者通过学习《图像处理、分析与机器视觉(第3版)》,可以学到很多具有普遍价值的知识和具体的应用方法。, 《图像处理、分析与机器视觉(第3版)》可作为各高等院 校计算机专业高年级本科生和研究生相应课程的教材,可以结合实际教学情况选用相应的章节。《图像处理、分析与机器视觉(第3版)》也特别适合有一定基础的读者自学。《图像处理、分析与机器视觉(第3版)》对从事相关科学技术领域的研究和工程技术人员也有很高的参考价值。此外,对于本领域的专业人士也可以作为技术手册使用。
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Spark最佳实践

分类:spark    下载:43    浏览:706    时间:2018-12-29
Spark最佳实践 Spark最佳实践Spark最佳实践Spark最佳实践Spark最佳实践Spark最佳实践Spark最佳实践Spark最佳实践本书是Spark实战指南,全书共分8章。前4章介绍Spark的部署、工作机制和内核,后4章分别通过实战项目介绍Spark SQL、Spark Streaming、Spark GraphX和Spark MLib功能模块。此外,本书详细介绍了常见的实战问题,比如大数据环境下的配置设置、程序调优等。本书附带的一键安装脚本,更能为初学者提供很大帮助。
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SpringCloud基本框架+完整示例工程

分类:Java    下载:43    浏览:331    时间:2018-12-28
使用 SpringCloud Eureka Zuul Feign Hystrix Ribbon Config等技术初学者可通过框架实例代码、文档快速学习Spring Cloud及微服务。并结合典型案例(一款个人财务管理应用),为开发者提供基于Spring Cloud的微服务架构落地最佳实践。文档中附有Docker部署说明。
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深度学习:原理与应用实践.张重生(带详细书签) PDF 下载 高清 完整版

分类:深度学习    下载:42    浏览:428    时间:2018-12-28
本书全面、系统地介绍深度学习相关的技术,包括人工神经网络,卷积神经网络,深度学习平台及源代码分析,深度学习入门与进阶,深度学习高级实践,所有章节均附有源程序,所有实验读者均可重现,具有高度的可操作性和实用性。通过学习本书,研究人员、深度学习爱好者,能够在3 个月内,系统掌握深度学习相关的理论和技术。深度学习基础篇 第1章 绪论1.1 引言1.1.1 Google 的深度学习成果1.1.2 Microsoft 的深度学习成果1.1.3 国内公司的深度学习成果1.2 深度学习技术的发展历程1.3 深度学习的应用领域1.3.1 图像识别领域1.3.2 语音识别领域1.3.3 自然语言理解领域1.4 如何开展深度学习的研究和应用开发本章参考文献 第2章 国内外深度学习技术研发现状及其产业化趋势2.1 Google 在深度学习领域的研发现状2.1.1 深度学习在Google 的应用2.1.2 Google 的TensorFlow 深度学习平台2.1.3 Google 的深度学习芯片TPU2.2 Facebook 在深度学习领域的研发现状2.2.1 Torchnet

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