深度

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AngularJS深度剖析与最佳实践 pdf_前端开发教程

资源名称： 深度剖析与最佳实践 第 章　从实战开始 　环境准备 　需求分析与迭代计划 　创建项目 　 　 　实现第一个页面：注册 　约定优于配置 　定义路由 　把后端程序跑起来 　连接后端程序 　添加验证器 　 错误信息提示 指令 　用过滤器生成用户友好的提示 信息 　实现自定义验证规则 　实现图形验证码 　实现更多功能：主题 　实现主题列表 　实现过滤功能 　实现分页功能 　实现主题树 　实现递归主题树 　实现 查看详情 功能 　实现 功能 　实现登录功能 　实现对话框 　实现错误处理功能 　实战小结

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Boost程序库探秘：深度解析C++准标准库（第2版） pdf

资源名称： 程序库探秘：深度解析 准标准库 第 版 第 章 导读 第 章 模板元编程（ ） 第 章 实用工具 第 章 迭代器 第 章 函数对象 第 章 指针容器 第 章 侵入式容器 第 章 多索引容器 第 章 流处理 第 章 序列化 第 章 泛型编程 第 章 模板元编程 第 章 开发实践 第 章 资源截图：

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Linux深度攻略 PDF_操作系统教程

资源名称： 深度攻略 资源目录： 封面 书名 版权 前言 目录 第 章 系统的简介和安装 第 章 字符界面 第 章 目录和文件管理 第 章 常用命令 第 章 编程 第 章 用户和组群账户管理 第 章 权限、所有者和 第 章 归档、压缩和备份 第 章 软件包管理 第 章 磁盘和文件系统管理 第 章 逻辑卷管理 第 章 进程和服务管理 第 章 任务计划 第 章 系统引导和启用 第 章 网络基本配置 第 章 配置 服务器 第 章 配置 服务器 第 章 配置 服务器 第 章 配置 服务器 第 章 配置 服务器 第

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数据恢复技术深度揭秘 刘伟 中文PDF_数据库教程

资源名称：数据恢复技术深度揭秘 刘伟 中文 第一篇 数据恢复入门与进阶知识储备 第 章 计算机中数据的记录方法 第 章 现代硬盘的结构揭秘 第 章 学习及研究数据恢复的基本工具 第二篇 逻辑类数据恢复技术揭秘 第 章 系统的数据恢复技术 第 章 系统的数据恢复技术 第 章 系统的数据恢复技术 第 章 系统的数据恢复技术 第三篇 物理类数据恢复技术揭秘 第 章 硬盘物理故障的种类及判定 第 章 硬盘电路板故障的数据恢复方法 第 章 硬盘磁头组件故障的数据恢复方法 第 章 硬盘主轴电机故障的数据恢复方法 第

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Delphi深度编程及其项目应用开发 pdf_数据库教程

资源名称： 深度编程及其项目应用开发 资源截图：

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Python深度学习_Python教程

资源名称： 深度学习 资源截图：

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深入浅出深度学习：原理剖析与python实践_Python教程

资源名称：深入浅出深度学习：原理剖析与 实践 内容简介： 《深入浅出深度学习：原理剖析与 实践》介绍了深度学习相关的原理与应用，全书共分为三大部分，第一部分主要回顾了深度学习的发展历史，以及 的使用；第二部分详细讲解了与深度学习相关的基础知识，包括线性代数、概率论、概率图模型、机器学习和最优化算法；在第三部分中，针对若干核心的深度学习模型，如自编码器、受限玻尔兹曼机、递归神经网络和卷积神经网络等进行详细的原理分析与讲解，并针对不同的模型给出相应的具体应用。 《深入浅出深度学习：原理剖析与 实践》适合有一定

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深度挖掘 ORACLE RAC 数据库架构分析与实战攻略_数据库教程

资源名称：深度挖掘 数据库架构分析与实战攻略 内容简介： 《深度挖掘 数据库架构分析与实战攻略》分为 个部分，共 章。第一部分介绍集群的概念与 的结构和原理以及存储基本知识。第二部分全面介绍 的安装和管理维护以及 的备份恢复。第三部分对 性能调优的方法和工具进行了分析。《深度挖掘 数据库架构分析与实战攻略》最大的特点是侧重于理论讲解和经验总结，从实战出发，同时辅以大量的案例进行讲解，力图从点到面，使读者对每个知识领域都有全面的了解和认识。 《深度挖掘 数据库架构分析与实战攻略》不仅适合 阅读和参考，还适合

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C语言深度解剖–解开程序员面试笔试的秘密 PDF

资源名称： 语言深度解剖 解开程序员面试笔试的秘密 第 章 关键字 最宽宏大量的关键字 最快的关键字 皇帝身边的小太监 寄存器 使用 修饰符的注意点 最名不符实的关键字 修饰变量 修饰函数 基本数据类型 、 、 、 、 、 数据类型与 模子 变量的命名规则 最冤枉的关键字 常年被人误认为函数 表示什么意思 、 关键字 、 组合 变量与 零值 进行比较 变量与 零值 进行比较 指针变量与 零值 进行比较 到底与哪个 配对呢 语句后面的分号 使用 语句的其他注意事项 、 组合 不要拿青龙偃月刀去削苹果 关键字

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深入浅出深度学习 原理剖析与Python实践 中文pdf_Python教程

资源名称：深入浅出深度学习 原理剖析与 实践 中文 第 部分 概要 绪论 基础 第 部分 数学与机器学习基础篇 线性代数基础 概率统计基础 概率图模型 机器学习基础 谱聚类 数值计算与最优化 第 部分 理论与应用篇 前馈神经网络 反向传播与梯度消失 自编码器及其相关模型 玻尔兹曼机及其相关模型 递归神经网络 卷积神经网络 资源截图：

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