实战Gradle - 第4页

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计算机 -  UNIX与Linux

树莓派开发实战 第2版

树莓派(Raspberry Pi)是一款基于 Linux 系统的、只有一张信用卡大小的卡片式计算机。研发树莓派的起初目的是通过低价硬件和自由软件来推动学校的基础计算机学科教育,但很快树莓派就得到计算...
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2017年发布
暂无
[英] Simon 著
树莓派开发实战 第2版封面图
计算机 -  编程

Flask Web开发实战:入门、进阶与原理解析

...又提供了一些进阶技巧,供进阶读者学习。第二部分 实战篇(第7~11章)通过5个真实的项目案例来串接和阐释不同的知识点,难度逐渐递增。这5个案例分别为:留言板SayHello...
1.2k 查看
2018年发布
暂无
李辉 著
Flask Web开发实战:入门、进阶与原理解析封面图
计算机 -  计算机科学

Spring微服务实战(第2版)

...针对在重构过程中遇到的各种微服务开发会面临的典型问题(包括开发、测试和运维等问题),本书介绍了解决这些问题的核心模式,以及在实战中如何选择特定Spring Cloud子项目或其他工具(如 KeyCloak、Zipkin...
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2022年发布
10 分
[美] 约翰·卡内尔(John Carnell) / 陈文辉 著
Spring微服务实战(第2版)封面图
计算机 -  Web开发

Vue.js项目实战

本书基于6个项目来引导读者深入理解Vue.js。书中首先介绍Vue的基础知识,并使用指令和丰富的用户体验创建第一个Web应用;随后通过创建基于浏览器的游戏来介绍动画和交互性;然后通过...
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2018年发布
暂无
[法] 纪尧姆·周 著
Vue.js项目实战封面图
计算机 -  Web开发

Node.js实战(第2版)

...有。本书是在《Node.js 实战》基础上打造的全新著作,由多位 Node 核心框架构建者和经验丰富的 Web 开发人员执笔,结合大量实例介绍如何用 JavaScript 和 Node 创建高性能的 Web 服务器,涵盖异步编程、状态...
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2018年发布
暂无
[英] 亚历克斯·杨(AlexYoung)、[美] 布拉德利·马克(BradleyMeck)等 著
Node.js实战(第2版)封面图
计算机 -  人工智能(AI)

机器学习实战 (原书第2版) : 基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow

英文版地址:Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition : Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems这本机器学习畅销书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的...
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2020年发布
10 分
Aurélien Géron 著
机器学习实战 (原书第2版) : 基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow封面图
计算机 -  人工智能(AI)

大模型项目实战:多领域智能应用开发

本书涵盖基础知识、常见操作和应用开发3个方面,帮助大语言模型的使用者、应用开发者循序渐进地掌握大模型的原理、操作以及多个场景下的应用开发技能。全书共18章,分为三篇:...
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2024年发布
暂无
高强文 著
大模型项目实战:多领域智能应用开发封面图
计算机 -  人工智能(AI)

机器学习实战(原书第3版) : 基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow

...特殊数据结构等。无论你是数据科学初学者、AI 开发工程师,还是希望巩固实战能力的研究人员,本书都是学习现代机器学习技术与工具不可或缺的参考资料,是连接理论与应用的理想桥梁。
5.0k 查看
2024年发布
暂无
[法] 奥雷利安·杰龙(Aurélien Géron) 著
机器学习实战(原书第3版) : 基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow封面图
计算机 -  人工智能(AI)

大型语言模型实战指南:应用实践与场景落地

本书是一本系统梳理并深入解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法的著作,也是一本能手把手教你构建角色扮演、信息抽取、知识问答、AI Agent等各种强大的应用程序...
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2024年发布
9 分
刘聪;沈盛宇;李特丽;杜振东 著
大型语言模型实战指南:应用实践与场景落地封面图
计算机 -  人工智能(AI)

机器学习实战

机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为...
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2013年发布
8 分
Peter Harrington 著
机器学习实战封面图
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