编程 - 第10页
编程分类电子书精选合集,提供海量优质电子书资源免费下载。支持PDF、EPUB、Kindle等多种格式,当前第10页,每页展示10本精选好书。
计算机 - 编程
Tomcat内核设计剖析
《Tomcat 内核设计剖析》是资深架构师汪建撰写的一本深入剖析 Apache Tomcat 内部机制的技术专著,面向具备一定 Java Web 开发经验、希望理解 Tomcat 内部工作原理的读者。全书基于 Tomcat 9 的源码,从整体架构到核心模块,层层深入,系统讲解了 Tomcat 的启动流程、组件模型、连接器(Connector)、容器(Container)、请求处理、线程模型、类加载
2017年发布
暂无
汪建

计算机 - 编程
Flask Web开发实战:入门、进阶与原理解析
这是一本面向Python程序员的,全面介绍Python Web框架Flask的书。关于本书的详细介绍、相关资源等更多信息可以访问本书的官方主页http://helloflask.com/book了解。• 国内首本Flask著作,在内容上涵盖完整的Flask Web开发学习路径,在实践上包含完整的Flask Web程序开发流程。同时兼容Python2 .7和Python3.6。• 内容最新,基于Fl
2018年发布
暂无
李辉

计算机 - 编程
C++20高级编程(第5版)(上下册)
拥抱C++的深度和复杂性,挖掘更多可能众所周知,C++难以掌握,但其广泛的功能使其成为游戏和商业软件应用程序中最常用的语言。即使是有经验的用户通常也不熟悉许多高级特性,但C++20的发布提供了探索该语言全部功能的绝佳机会。《C++20高级编程(第5版)》为C++的必要内容提供了一个代码密集型、面向解决方案的指南,包括最新版本中的最新工具和功能。本书包含面向现实世界编程的实用指导,是程序员深入研究C
2022年发布
10
[比] 马克·格雷戈勒(Marc Gregoire)

计算机 - 编程
JavaScript深度学习
本书教你使用TensorFlow.js构建强大的JavaScript深度学习应用程序。本书作者均是谷歌大脑团队的资深工程师,也是TensorFlow.js的核心开发人员。你将了解JavaScript与深度学习结合的独特优势,掌握客户端预测与分析、图像识别、监督学习、迁移学习、强化学习等核心概念,并动手在浏览器中实现计算机视觉和音频处理以及自然语言处理,构建并训练神经网络,利用客户端数据优化机器学习
2021年发布
8
蔡善清

计算机 - 编程
Rust 程序设计(第2版)
本书是Rust领域经典参考书,由业内资深系统程序员编写,广受读者好评。书中全面介绍了Rust这种新型系统编程语言——具有无与伦比的安全性,兼具C和C++的高性能,并大大简化了并发程序的编写。第2版对上一版内容进行了重组和完善,新增了对“异步编程”的介绍。借助书中的大量案例,你也能用Rust编写出兼顾安全性与高性能的程序。本书内容包括基本数据类型、所有权、引用、表达式、错误处理、crate与模块、结
2023年发布
10
[美] 吉姆·布兰迪(Jim Blandy)、贾森·奥伦多夫(Jason Orendorff)等

计算机 - 编程
The Big Book of Small Python Projects: 81 Easy Practice Programs
If you’ve mastered basic Python syntax and you’re ready to start writing programs, you’ll find The Big Book of Small Python Projects both enlightening and fun. This collection of 81 Python projects wi
2021年发布
暂无
Al Sweigart

计算机 - 编程
Python编程快速上手2:趣味小项目轻松学
本书旨在以“最短小精悍的代码+最丰富的创造力”的方式向读者展示81个简单、有趣的实践项目。如果你已经掌握了基本的Python语法,并且准备开始编写程序,那么阅读本书会让你觉得既有趣又很受启发。本书给出的81个Python项目,可以助你快速上手Python编程完成数字艺术、游戏、动画、计数程序等方面的任务。一旦了解了代码是如何工作的,你就可以动手重新编写程序,并通过添加自定义的内容来不断实践。需要说
2022年发布
暂无
[美] 阿尔·斯维加特(Al Sweigart)

计算机 - 编程
深度学习的数学:使用Python语言
深度学习是一门注重应用的学科。了解深度学习背后的数学原理的人,可以在应用深度学习解决实际问题时游刃有余。本书通过Python代码示例来讲解深度学习背后的关键数学知识,包括概率论、统计学、线性代数、微分等,并进一步解释神经网络、反向传播、梯度下降等深度学习领域关键知识背后的原理。本书适合有一定深度学习基础、了解Pyho如编程语言的读者阅读,也可作为拓展深度学习理论的参考书。
2023年发布
10
[美] 罗纳德·T. 纽塞尔

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