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《模式识别与智能计算―MATLAB技术实现(第3版)》广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论,将其应用到模式识别领域中;以一种新的体系,系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书分为14章,内容包括:模式识别概述,特征的选择与优化,模式相似性测度,基于概率统计的贝叶斯分类器设计,判别函数分类器设计,神经网络分类器设计(BP神经网络、径向基函数神经网络、自组织竞争神经网络、概率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络),决策树分类器设计,粗糙集分类器设计,聚类分析,模糊聚类分析,禁忌搜索算法聚类分析,遗传算法聚类分析,蚁群算法聚类分析,粒子群算法聚类分析。
本书是使用Spark进行大规模数据分析的实战宝典,由著名大数据公司Cloudera的数据科学家撰写。四位作者首先结合数据科学和大数据分析的广阔背景讲解了Spark,然后介绍了用Spark和Scala进行数据处理的基础知识,接着讨论了如何将Spark用于机器学习,同时介绍了常见应用中几个最常用的算法。此外还收集了一些更加新颖的应用,比如通过文本隐含语义关系来查询Wikipedia或分析基因数据。
理解响应式设计,以及为何它对现代Web设计如此重要 - 清晰、高效地编写富有语义的HTML5标记 - 使用CSS3媒体查询基于设备应用不同的样式,了解媒体查询的最新进展 - 根据不同的屏幕大小、分辨率和使用环境加载不同的图片 - 掌握表单处理,使用HTML5标记添加日期选择器、范围滑块等交互控件 - 在响应式设计里使用SVG提供分辨率无关的图片,修改SVG并添加动画效果 - 使用CSS最新的特性,如自定义字体、nth-child选择符、自定义属性及CSS calc
对比了是否禁用 JavaScript、各浏览器兼容性、网络环境,讨论了当前文档规范、向后兼容、错误处理等等。技术应该放在实际环境中讨论,怎么打造「产品级品质」。
HTML5的设计目的是为了在移动设备上支持多媒体。新的语法特征被引进以支持这一点,如video、audio和canvas 标记。HTML5还引进了新的功能,可以真正改变用户与文档的交互方式
Bootstrap是美国Twitter公司的设计师Mark Otto和Jacob Thornton合作基于HTML、CSS、JavaScript 开发的简洁、直观、强悍的前端开发框架,使得 Web 开发更加快捷。 [1] Bootstrap提供了优雅的HTML和CSS规范,它即是由动态CSS语言Less写成。Bootstrap一经推出后颇受欢迎,一直是GitHub上的热门开源项目,包括NASA的MSNBC(微软全国广播公司)的Breaking News都使用了该项目。 [2] 国内一些移动开发者较为熟悉的框架,如WeX5前端开源框架等,也是基于Bootstrap源码进行性能优化而来。 [3]
“快速”和“简单”并不用产生维护性或性能上的问题。Netty 是一个吸收了多种协议(包括FTP、SMTP、HTTP等各种二进制文本协议)的实现经验,并经过相当精心设计的项目。最终,Netty 成功的找到了一种方式,在保证易于开发的同时还保证了其应用的性能,稳定性和伸缩性。