实践

python编程学习与实践_Python教程

资源名称: 编程学习与实践 资源目录: 【 教程网】 【 典藏】 个 经典资料汇总 下载目录 【 教程网】 【 教程网】 学习思维脑图大全汇总 【 教程网】 简明教程 【 教程网】深入理解 中文版高清 【 教程网】笨办法学 第四版) 新手的福音 【 教程网】编程小白的第一本 入门书 【 教程网】视频讲解 【 教程网】运维必备 基础入门到精通 资源截图:

ARM LINUX入门与实践 PDF_操作系统教程

资源名称: 入门与实践 入门与实践可以分成 硬件、 前后台系统应用和基于 系统的应用 个部分。 硬件部分包括整个硬件的原理分析、原理图、 板的绘制、元件焊接、硬件的检测与调试。 前后台系统应用部分包括启动代码、处理器内部外设、扩展外部设备及接口等的所有底层软件分析与实现,还有 、文件系统、 等的原理与实现。 系统的应用部分包括基于 机的操作、应用编程和驱动、嵌入式 的开发环境创建、各种硬件的驱动实现、网络编程、图形用户界面设计等。 资源截图:

Grails技术精解与Web开发实践_前端开发教程

资源名称: 技术精解与 开发实践 内容简介: 是继 、 、 等技术之后又一个成功的 框架。《 技术精解与 开发实践》系统讲解了使用 技术快速进行 开发的知识。《 技术精解与 开发实践》内容分为四大部分,第一部分介绍了 必备的基础知识,包括环境配置、 语言基础、 程序开发实例等;第二部分以迭代的方式,设计并逐步完善了一个购物车应用,介绍了 基础知识;第三部分对 各个部分的细节进行了深入讨论;第四部分对 的实现原理进行了剖析,通过分析 的源码,帮助读者体会出 如此神奇的奥妙所在。 《 技术精解与 开发实践》可

Web Services 原理与研发实践 PDF_前端开发教程

资源名称: 原理与研发实践 第 章  概述  引言    工作原理     的开发    一个应用实例 某跨国公司财务报销系统  小结 第 章      概述     语法简介     实例与规范  小结 第 章     概述     的语法结构     相关讨论     应用实例  小结 第 章     概述     消息结构     消息交换模型     应用模式     编码概述     的应用实例  小结 第 章     概述     的文档结构     编写实战    用工具自动生成     应

javascript凌厉开发 Ext JS 3详解与实践 PDF_前端开发教程

资源名称: script凌厉开发 详解与实践 第 章 开篇 网络开发浪潮 基于 script的 开发观念 风靡世界的 第 章 起步 获取 的方法 运行环境 如何兼容其他 script库 如何学好 框架 第 章 基础 构成界面的元素 获取页面元素 区别 获取周边元素 元素的增 删 改 查 元素的高级查询 详解 元素集合 选择符详解 拾遗 控制元素 页面显示方法 动画 集锦 元素小结 应用模板 例子:制作一个对话框 事件 继承用法 第 章 事件 浏览器事件浅析 内联式登记 传统式登记 式登记 式登记 事件对象

Python编程:从入门到实践 [Eric Matthes著] 中文_Python教程

资源名称: 编程:从入门到实践 著 中文 第一部分 基础知识 第 章 起步  第 章 变量和简单数据类型  第 章 列表简介  第 章 操作列表  第 章  语句  第 章 字典  第 章 用户输入和 循环  第 章 函数  第 章 类  第 章 文件和异常  第 章 测试代码  第二部分 项 目 第 章 武装飞船  第 章 外星人  第 章 记分  第 章 生成数据  第 章 下载数据  第 章 使用   第 章  入门  第 章 用户账户  第 章 设置应用程序的样式并对其进行部署  资源截图:

Web前端性能优化实践与提高_前端开发教程

资源名称: 前端性能优化实践与提高 内容简介: 一个网页从开始加载到完全载入 最长你能 住多久? 普通人的接受范围为 之内 根据 曾做过的统计: 慢 意味着 的用户放弃访问 慢 意味着 的用户放弃访问 ! 慢 意味着 的用户放弃在 上交易 服务器动态压缩、合并静态文件 存在的问题? 静态文件在开发状态与发布状态的最佳形式存在差异: 开发状态:代码的清晰、易读、易维护; 发布状态:请求数少、体积小; 这样做就够了吗?还能做些什么?? 两种存在的场景: 压缩、合并后的文件 ; 响应页面由多个页面组成: 、 等

Python机器学习实践指南_Python教程

资源名称: 机器学习实践指南 内容简介: 机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。 全书共有 章。第 章讲解了 机器学习的生态系统,剩余 章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓、机票、 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。 本书适合 程序