深入浅出MyBatis技术原理与实战 （杨开振） 完整pdf
资源名称：深入浅出 技术原理与实战 杨开振 完整 第 章 简介 第 章 入门 第 章 配置 第 章 映射器 第 章 动态 第 章 的解析和运行原理 第 章 插件 第 章 第 章 实用的场景 资源截图：
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深入浅出React和Redux_前端开发教程
资源名称：深入浅出 和 内容简介： 本书作者是资深开发人员，有过多年的开发经验，总结了自己使用 和 的实战经验，系统分析 和 结合的优势，与开发技巧，为开发大型系统提供参考。主要内容包括： 的基础知识、如何设计易于维护的 组件、如何使用 控制数据流、 和 的相结合的方式、同构的 和 架构、 和 的性能优化、组件的测试等。 作者简介： 程墨 资深架构师，曾任职于摩托罗拉、雅虎和微软，云鸟配送平台联合创始人，目前服务于美国视频服务公司 资源目录： 前言 第 章 新的前端思维方式 初始化一个 项目 增加一
深入浅出深度学习：原理剖析与python实践_Python教程
资源名称：深入浅出深度学习：原理剖析与 实践 内容简介： 《深入浅出深度学习：原理剖析与 实践》介绍了深度学习相关的原理与应用，全书共分为三大部分，第一部分主要回顾了深度学习的发展历史，以及 的使用；第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识，包括线性代数、概率论、概率图模型、机器学习和最优化算法；在第三部分中，针对若干核心的深度学习模型，如自编码器、受限玻尔兹曼机、递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解，并针对不同的模型给出相应的具体应用。 《深入浅出深度学习：原理剖析与 实践》适合有一定
深入浅出深度学习 原理剖析与Python实践 中文pdf_Python教程
资源名称：深入浅出深度学习 原理剖析与 实践 中文 第 部分 概要 绪论 基础 第 部分 数学与机器学习基础篇 线性代数基础 概率统计基础 概率图模型 机器学习基础 谱聚类 数值计算与最优化 第 部分 理论与应用篇 前馈神经网络 反向传播与梯度消失 自编码器及其相关模型 玻尔兹曼机及其相关模型 递归神经网络 卷积神经网络 资源截图：
深入浅出Spring Boot 2.x
资源名称：深入浅出 内容简介： 框架是 开发的强有力的工具和事实标准，而 采用 约定优于配置 的原则简化了 的开发，从而成为业界流行的微服务开发框架，已经被越来越多的企业采用。 年 月 的版本正式从 升级到了 ，为了适应新潮流，本书将对 技术进行深入讲解。 本书从一个 简单的工程开始讲解 企业级开发，其内容包含全注解下的 和 、数据库编程（ 、 和 ）、数据库事务、 （ 和 ）技术、 、 新一代响应式框架 、互联网抢购业务、部署与监控、 风格和 分布式开发等。 本书内容紧扣互联网企业的实际要求，从全注解下
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资源名称： 深入浅出 内容简介： 是微软新一代开发技术，涵盖了桌面应用程序开发、网络应用程序开发和移动应用程序开发，是微软开发技术未来十年的主要方向。本书的内容分为两大部分。第一部分是学习 开发的基础知识，包括 语言的详细剖析、 控件的使用、用户界面布局的介绍。第二部分是作为优秀 程序员所应掌握的知识，包括依赖对象和数据关联、路由事件与命令、数据模板与控件模板、绘图与动画等。本书作者具有多年 开发经验，历经多个大型项目，现任微软（美国）下载中心项目组高级开发工程师。本书是作者多年来学习和使用 的经验总结。
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