深入Java集合学习系列（四） linkedHashMap的实现原理 中文PDF
资源名称：深入 集合学习系列 四 的实现原理 中文 是 接口的哈希表和链接列表实现，具有可预知的迭代顺序。此实现提供所有可选的映射操作，并允许使用 值和 键。此类不保证映射的顺序，特别是它不保证该顺序恒久不变。 实现与 的不同之处在于，后者维护着一个运行于所有条目的双重链接列表。此链接列表定义了迭代顺序，该迭代顺序可以是插入顺序或者是访问顺序。 资源截图：
学习
jquery easyui学习文档 中文_前端开发教程
资源名称： 学习文档 中文 本文档主要讲述的是 学习文档； 是一种基于 的用户界面插件集合。 为创建现代化，互动， ｓｃｒｉｐｔ应用程序，提供必要的功能。使用 你不需要写很多代码，你只需要通过编写一些简单 标记，就可以定义用户界面。 是个完美支持 网页的完整框架。 节省您网页开发的时间和规模。 很简单但功能强大的。 资源截图：
Python 学习笔记 第二版_Python教程
资源名称： 学习笔记 第二版 内容简介： 学习笔记 第二版雨痕的 学习笔记 很好的学习资料，想学习 的朋友可以收藏下。 资源截图：
成功之路：Oracle 11g学习笔记_数据库教程
资源名称：成功之路： 学习笔记 内容简介： 本书专为开发人员编写，先引导开发新手熟悉 环境，然后进入数据库开发，并要掌握项目开发中的一些技巧。开发技巧展示是本书的一大特色 这一点很值得资深的开发人员借鉴 ！ 本书共 章，主要介绍了 安装、干净卸载 、数据库启动关闭、 网络配置等相关内容。在介绍 系统管理的知识以后，将介绍与开发相关的内容 如 基础知识、存储过程、函数、包等 ，并介绍数据库性能调整，本书重点介绍 语句调优。 语句调优是本书的另一大特色！ 资源目录： 第 章 你真正学会数据库了吗 第 章 数据
零基础入门学习Python_Python教程
教程名称：零基础入门学习 课程目录： 【 教程网】 愉快的开始 【 教程网】 我和 的第一次亲密接触 【 教程网】 用 设计第一个游戏 【 教程网】 小插曲之变量和字符串 【 教程网】 改进我们的小游戏 【 教程网】 闲聊之 的数据类型 【 教程网】 之常用操作符 【 教程网】 了不起的分支和循环 【 教程网】 了不起的分支和循环 【 教程网】 了不起的分支和循环 【 教程网】 列表：一个打了激素的数组 【 教程网】 列表：一个打了激素的数组 【 教程网】 列表：一个打了激素的数组 【 教程网】 元组：戴
Python机器学习 预测分析核心算法 中文pdf_Python教程
资源名称： 机器学习 预测分析核心算法 中文 第 章 关于预测的两类核心 第 章 通过理解数据来了解 第 章 预测模型的构建：平衡性 第 章 惩罚线性回归模型第 章 使用惩罚线性方法来 第 章 集成方法第 章 用 构建集成 资源截图：
commons beanutils学习报告 中文
资源名称： 学习报告 中文 本文档主要讲述的是 学习报告； 开源库是 组织的一个基础的开源库，为 中许多类提供工具方法，学习它是学习其他开源库实现的基础。 中包含大量和 操作有关的工具方法，使用它可以轻松利用 反射机制来完成代码中所需要的功能，而不需要详细研究反射的原理和使用，同时，该类库中提出了动态 的概念，不但提供现有 的所有功能，而且还可以在运行时动态的对 中的属性数据类型进行修改以及增删属性。 资源截图：
Python机器学习——预测分析核心算法_Python教程
资源名称： 机器学习 预测分析核心算法 内容简介： 在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知 所措。本书从算法和 语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。 书专注于两类核心的 算法族 ，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来 展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为 章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。 本书主要针对想提高机器学习技能的 开发人员，帮助他们解决某一特定的项 目或是提升相关的技能。 作者简介： 在硅谷
斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记 中文PDF_Python教程
资源名称：斯坦福大学机器学习课程个人学习笔记 中文 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识。前四 节主要讲述了回归问题，属于有监督学习中的一种方法。该方法的核心思想是从离散的统计 数据中得到数学模型，然后将该数学模型用于预测或者分类。该方法处理的数据可以是多维 的。 讲义最初介绍了一个基本问题，然后引出了线性回归的解决方法，然后针对误差问题做 了概率解释。 资源截图：