Spring Cloud微服务实战 （翟永超著） 完整pdf
资源名称： 微服务实战 翟永超著 完整 第 章 基础知识 第 章 微服务构建： 第 章 服务治理： 第 章 客户端负载均衡： 第 章 服务容错保护： 第 章 声明式服务调用： 第 章 网关服务： 第 章 分布式配置中心： 第 章 消息总线： 第 章 消息驱动的微服务： 第 章 分布式服务跟踪： 资源截图：
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Intellij IDEA 2017入门教程 完整pdf
资源名称： 入门教程 完整 主要用于支持 、 、 等语言的开发工具，同时具备支持目前主流的技术和框架，擅长于企业应用、移动应用和 应用的开发。 对自己的定义是很清晰的，对于新人来讲可能还不太理解，可能还会有误会，认为它博而不精，但是对于老用户来讲应该是非常认可上面这句话的。通过下面功能表格，新人对于 所具备的功能会有一个新的认识。 如果用一句话来形容 ，我会说： 是目前所有 中最具备沉浸式的 ，没有之一。 主要功能介绍 语言支持上： 安装插件后支持 类 基本 其他支持： 支持的框架 额外支持的语言代码提示
跟阿铭学Linux（第3版） 完整pdf_操作系统教程
资源名称：跟阿铭学 第 版 完整 第 章 学习之初 第 章 安装 第 章 远程登录 系统 第 章 文件和目录管理 第 章 系统用户与用户组管理 第 章 磁盘管理 第 章 文本编辑工具 第 章 文档的压缩与打包 第 章 安装 包或源码包 第 章 基础知识 第 章 正则表达式 第 章 脚本 第 章 系统管理技巧 第 章 环境搭建与配置 第 章 环境配置 第 章 常用 操作 第 章 服务配置 第 章 配置 服务 第 章
ECMAscript2018规范 完整pdf_前端开发教程
资源名称： ｓｃｒｉｐｔ 规范 完整 ｓｃｒｉｐｔ （第九版 ）已于 月底正式发布，带来了许多新特性。 ｓｃｒｉｐｔ 于今年 月出炉草案， 技术委员会每两个月开会一次，讨论当前草案的现状。 ｓｃｒｉｐｔ 主要包含内容： 异步迭代器：原生支持在 ｓｃｒｉｐｔ 中对异步获取的数据做迭代。 （模板字面量）：取消 限制 正则表达式： 资源截图：
react快速上手开发 完整pdf_前端开发教程
资源名称： 快速上手开发 完整 第 章 设置 刚才发生了什么 特殊 属性 浏览器扩展 下一步：自定义组件 第 章 组件的生命周期 基础 属性 带状态的文本框组件 关于 事件的说明 传统的事件处理 的事件处理 与 在初始化 时使用 ：一种反模式 从外部访问组件 中途改变属性 生命周期方法 生命周期示例：输出日志记录 生命周期示例：使用 生
Python 3面向对象编程 中文完整pdf_Python教程
资源名称： 面向对象编程 中文完整 第 章 面向对象设计 第 章 对象 第 章 当对象是相似的 第 章 异常处理 第 章 何时使用面向对象编程 第 章 数据结构 第 章 里面向对象的快捷方式 第 章 设计模式 第 章 设计模式 第 章 文件和字符串 第 章 测试面向对象的程序 第 章 常用 库 资源截图：
C#高级编程（第6版） 完整高清PDF
资源名称： 高级编程 第 版 完整高清 经典名著！也是 皮书中最畅销的品种之一，从第 版开始就名满天下：其第 版被中华读书报、 、《程序员》等机构评选为 年最权威的十大 图书之一；在中国版协、中国出版科学研究所、《出版参考》杂志组织的 年度输出版、引进版优秀图书 评选活动中获得 年度引进版科技类优秀图书 奖其第 版被多家 相关机构和媒体联合评为 年最受读者喜爱的十大技术开发类图书 。 第 版面向 和， ，在全面展示， 和 新特性的同时继续完善原有的内容，是有一些 基础知识的读者或者想迁移到 ＃的其他程序员
Java测试驱动开发 完整pdf
资源名称： 测试驱动开发 完整 第 章 为何要关心测试驱动开发 为何要使用 理解 红灯 绿灯 重构 速度是关键 并非测试方法 测试 黑盒测试 白盒测试 质量检查和质量保证的差别 更好的测试 模拟 可执行的文档 无需调试 小结 第 章 工具、框架和环境 虚拟机 构建工具 集成开发环境 单元测试框架 和 代码
方维众筹1.7最新版完整源码 PHP众筹网站系统源码下载_源码下载
源码介绍 更新说明： 新增路演功能 新增 功能 新增微信提现功能（微信端中使用） 新增优惠券功能 新增 众创空间 导师 创服机构 房产众筹新增房产理财功能 推出 轻众筹 微信 页面全新 ，直观体验 新增富友第三方托管接口 独家新增一个个人支付接口 云通付 ，个人也可以做众筹。 修复说明： 修复 版本余额提现功能报错的 修复 版本 页面加载缓慢 修复 版本微信产品详情页无法加载的
Python机器学习 完整pdf_Python教程
资源名称： 机器学习 完整 第 章 赋予计算机学习数据的能力 构建智能机器将数据转化为知识 机器学习的三种不同方法 通过监督学习对未来事件进行预测 通过强化学习解决交互式问题 通过无监督学习发现数据本身潜在的结构 基本术语及符号介绍 构建机器学习系统的蓝图 数据预处理 选择预测模型类型并进行训练 模型验证与使用未知数据进行预测 在机器学习中的应用 本章小结 第 章 机器学习分类算法 人造神经元 早期机器学习概览 使用 实现感知器学习算法 自适应线性神经元及其学习的收敛性 通过梯度下降最小化代价函数 使用