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1.Apache httpd.conf配置详解 https://www.cnblogs.com/langren1992/p/5160912.html 2.windows下使用apache经验总结 https://blog.csdn.net/u012787710/article/details/96280586 3.windows启动apache的方法 https://blog.csdn.net/weixin_37909363/article/details/80332733 4.apache和p…
http://liudaoru.iteye.com/blog/336338 aquid:http://os.51cto.com/art/201009/225813.htm 数据库各种讲座:http://edu.51cto.com/course/course_id-1189-page-1.html 51cto的数据库部分不错的样子 http://blog.csdn.net/zztfj/article/details/6181308 mysql各个引擎 以及相关文章 http://blog.csdn…
<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…
POI 是一套用Java写成的库,能够帮助开发者在没有安装微软Office的情况下读写Office 的文件,支持的文件格式包括xls, doc, ppt等. NPOI 是POI的.net 版本. 最新版本是  杨晓东 Savorboard  移植的 .net core 2.0 版本.具体使用方法与原有版本一致 原作者是 瞿杰  相对于NPOI,还有EPPlus 和 DocX (作者Cathal Coffery) 参考 瞿杰 自己的blogs NPOI及相关.NET开源项目近况 (2014-03-…
Java经过将近20年的发展壮大,框架体系已经丰满俱全:从前端到后台到数据库,从智能终端到大数据都能看到Java的身影,个人感觉做后台进要求越来越高,越来越难. 为什么现在Java程序员越来越难做,一是Java框架体系众多,学习成本提高,每一个细分问题又有很多可选方案:二是经过移动互联网的洗礼,以前单机单线程那一套行不通了,现在面临的是高并发低延迟,你可能要掌握缓存.分布式.集群.微服务等:物联网时代渐渐到来,将IT行业技能要求推向一个新高度,你的产品要提供7x24小时不间断服务,就像家里的自来…
转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智…
一.概述 由于 NiFi 是一个比较新的开源项目,国内的相关资料少之又少. 加之,大家都知道,国内的那么些个教程,原创都只是停留在初级使用阶段,没有更多深入的介绍. 再者,其余的文章不是东抄抄就是西抄抄,有的是翻译国外的资料,蹩脚得很,还不如直接看英文原文呢. 二.资源列表 2.1 官方文档 官网:nifi.apache.org 官网文档:nifi.apache.org/docs 2.2 国外博客 Matt Burgess: 此人出了一系列的 NiFi ExecuteScript 的文章 --…
HBase全网最佳学习资料汇总 摘要: HBase这几年在国内使用的越来越广泛,在一定规模的企业中几乎是必备存储引擎,互联网企业阿里巴巴.百度.腾讯.京东.小米都有数千台的HBase集群,中国电信的话单.中国人寿的保单都是存储在HBase中. 前言 HBase这几年在国内使用的越来越广泛,在一定规模的企业中几乎是必备存储引擎,互联网企业阿里巴巴.京东.小米都有数千台的HBase集群,中国电信的话单.中国人寿的保单都是存储在HBase中.注意大公司有数十个数百个HBase集群,此点跟Hadoop集…
自学成才秘籍!机器学习&深度学习经典资料汇总 转自:中国大数据: http://www.thebigdata.cn/JiShuBoKe/13299.html [日期:2015-01-27] 来源:亚马逊  作者: [字体:大 中 小] 小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感…