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<Effective Java(中文第二版)>[PDF]下载链接: https://u253469.pipipan.com/fs/253469-230382186 Java(中文第二版)>[PDF]"  TITLE="<Effective Java(中文第二版)>[PDF]" /> 编辑推荐 <Sun 公司核心技术丛书:EffectiveJava中文版(第2版)>内容全面,结构清晰,讲解详细.可作为技术人员的参考用书.编码平添乐

<代码大全(第二版)>[PDF]下载链接: https://u253469.pipipan.com/fs/253469-230382264 内容简介 <代码大全(第2版)>是著名IT畅销书作者SteveMcConnell十一年前的经典著作的全新演绎:第二版不是第一版的简单修订增补,而是完全进行了重写:增加了很多与时俱进的内容.这也是一本完整的软件构建手册,涵盖了软件构建过程中的所有细节.它从软件质量和编程思想等方面论述了软件构建的各个问题,并详细论述了紧跟潮流的新技术.高屋建瓴的观

Lesson 5 No wrong numbers 无错号之虞 First listen and then answer the question. 听录音,然后回答以下问题. What does 'No wrong numbers' mean? Mr.James Scott has a garage in Silbury and now he has just bought another garage in Pinhurst. Pinhurst is only five miles from

学日语并不难,难是难在你有没有信心学好日语,有没有恒心学好日语.如果三天打鱼两天晒网的话,我劝你还是趁早死心,在语言世界里没有任何的捷径,有的只是艰辛和不懈的努力. 我自认为自己在学语言方面很有天赋,大三时就很轻松地过了英语六级.大学毕业后进了厦门一家很有实力的日资企业,又很幸运被公司选派到日本来学习.在这之前根本一点都不懂日语.只是在来日本前学了初级日语第一册来了日本以后才体会到那种什么都听不懂无法交流的痛苦.业务上当然就进展很慢.那个时候反而激起了我的斗志,我发誓要把日语学的比日本人还要好.

购买kindle之后,自然欣喜万分,不来自于工具本身,而来自于发现自己能够静下心来阅读长篇和复杂的文字了,可喜可贺.更重要的是,kindle减轻了我眼睛的莫大的压力.但马上就出现几个问题: 不是所有的电子书都有kindle,最常见的是扫描PDF 大量的论文无法阅读,这和上面的问题一致 网络上很多精彩的博客,新闻,都是没法阅读的 可能有人说,用手机看不就得了?用手机看花边娱乐新闻当然很好,可是当看数学推导时,推送栏上面妹子发来的消息,会直接把你的思路全部打乱.没用过kindle的人,是有些难以体会

综合日语第一册第五单元到十五单元的解说表现大集会:(这么一来一本书都被我搬上来啦--) 第五课 1.始めました: 初次见面时的寒暄用语,表示“初次见面(请多多观照)”之意. 2.どうぞよろしく: 用于请对方给予关照时,对年龄或地位与自己相仿的人,或者在比较轻松的场合用「どうぞよろしく」,对年长者或者在庄重的场合使用时一般说「どうぞ夜しくお願いします/お願いいました」. 3.すみません: 使用范围非常广泛,在本课表示歉意: 4.こちらは高橋美穂雨さんです “这位是高桥美穗” 「こちら」是用于指称人

开发工具: Python语言集成开发环境 Wingware WingIDE Professional v3.2.12 Python语言集成开发环境 Wingware WingIDE Professional v3.2.9.1 高效Python/Django开发工具:JetBrains PyCharm v1.1.1 (附注册机) Python和Django开发工具:JetBrains PyCharm v1.1 学习资料: Python 3程序开发指南 (第二版) 中文PDF下载 Programmi

一.浏览器渲染页过程描述   1.浏览器解析html源码,然后创建一个DOM树. 在DOM树中,每一个HTML标签都有一个对应的节点(元素节点),并且每一个文本也都有一个对应的节点(文本节点). DOM树的根节点就是documentElement,对应的是html标签. 2.浏览器解析CSS代码,计算出最终的样式数据. 对CSS代码中非法的语法它会直接忽略掉. 解析CSS的时候会按照如下顺序来定义优先级:浏览器默认设置,用户设置,外联样式,内联样式,html中的style(嵌在标签中的行间样式)

一.浏览器渲染页过程描述 1.浏览器解析html源码,然后创建一个DOM树. 在DOM树中,每一个HTML标签都有一个对应的节点(元素节点),并且每一个文本也都有一个对应的节点(文本节点). DOM树的根节点就是documentElement,对应的是html标签. 2.浏览器解析CSS代码,计算出最终的样式数据. 对CSS代码中非法的语法它会直接忽略掉. 解析CSS的时候会按照如下顺序来定义优先级:浏览器默认设置,用户设置,外联样式,内联样式,html中的style(嵌在标签中的行间样式).

首先要引用NPOI动态库和Microsoft.Office.Interop.excel.dll (Microsoft.Office.Interop.excel.dll  最好使用使用NuGet下载 ,或者使用网上下载,网上下载以后解压文件,把Microsoft.Office.Interop.excel.dll拷贝到项目下,添加引用,而NuGet下载直接引用,不需要再添加引用了,建议NuGet下载. NPOI的添加则项目选中右键使用管理NuGet管理程序包,nuget添加NPOI即可) 上述工作完

from:https://blog.csdn.net/plean/article/details/8097015 最近忙了两个星期的任务了     iTextSharp.dll是个开源的用于生成pdf的类库了  项目中我们只需要引用就可以了    说实话确实很好用   因为自己的英文水平实在有限    所以没去看API了   找资料上费了不少功夫    因为网上的资料大部分都只是介绍一些基础的应用   所以很多地方还得靠自己慢慢来摸索了    现在将自己生成的pdf代码奉献给大家   希望对有用

http://www.shouce.ren/post/d/id/112300    黑客攻防实战入门与提高.pdfhttp://www.shouce.ren/post/d/id/112299    黑客入门新手特训.pdfhttp://www.shouce.ren/post/d/id/112298    黑客与设计-剖析设计之美的秘密(彩印).pdfhttp://www.shouce.ren/post/d/id/112297    鸟哥的LINUX私房菜:服务器架设篇 (第二版).pdfhttp

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面

OpenCASCADE Conic to BSpline Curves-Hyperbola eryar@163.com Abstract. Rational Bezier Curve can represent conic curves such as circle, ellipse, hyperbola, .etc. But how to convert a conic curve to BSpline curve is still question, i.e. Represent a con

OpenCASCADE Conic to BSpline Curves-Parabola eryar@163.com Abstract. Rational Bezier Curve can represent conic curves such as circle, ellipse, hyperbola, .etc. But how to convert a conic curve to BSpline curve is still question, i.e. Represent a coni

  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

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转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <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