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JSF入门深入学习_前端开发教程
资源名称： 入门深入学习 本文档主要讲述的是 入门深入学习； 为 的 应用用户界面的开发人员提供了标准的编程接口、丰富可扩展的 组件库（一个核心的 标记库用来处理事件、执行验证以及其他非 相关的操作和一个标准的 标记库来表示 组件）、事件驱动模型等一套完整的 应用框架，通过 ，您可以在页面中轻松自如地使用 组件、捕获用户行为所产生的事件、执行验证、建立页面导航 ，当使用支持 的开发工具来开发 应用的时候，一切将会变得异常简单， 方式拖放组件、修改组件属性、建立组件间关联以及编写事件侦听器等等。 资源截图：
零基础入门学习Python_Python教程
教程名称：零基础入门学习 课程目录： 【 教程网】 愉快的开始 【 教程网】 我和 的第一次亲密接触 【 教程网】 用 设计第一个游戏 【 教程网】 小插曲之变量和字符串 【 教程网】 改进我们的小游戏 【 教程网】 闲聊之 的数据类型 【 教程网】 之常用操作符 【 教程网】 了不起的分支和循环 【 教程网】 了不起的分支和循环 【 教程网】 了不起的分支和循环 【 教程网】 列表：一个打了激素的数组 【 教程网】 列表：一个打了激素的数组 【 教程网】 列表：一个打了激素的数组 【 教程网】 元组：戴
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
Python Scrapy爬虫框架学习（Learning Scrapy） 英文PDF_Python教程
资源名称： 爬虫框架学习 英文 目录： 介绍 理解 和 基本爬取 在移动 上的应用 快速爬取秘诀 应用于 确认与管理 编写爬虫程序 数据传输技巧 理解 的性能 的实时监控 资源截图：
Python机器学习 预测分析核心算法 中文pdf_Python教程
资源名称： 机器学习 预测分析核心算法 中文 第 章 关于预测的两类核心 第 章 通过理解数据来了解 第 章 预测模型的构建：平衡性 第 章 惩罚线性回归模型第 章 使用惩罚线性方法来 第 章 集成方法第 章 用 构建集成 资源截图：
Python机器学习算法 赵志勇 中文pdf_Python教程
资源名称： 机器学习算法 赵志勇 中文 第一部分分类算法 支持向量机 随机森林 神经网络 第二部分回归算法 线性回归 岭回归和 回归 树回归 第三部分聚类算法 第四部分推荐算法 协同过滤算法 基于矩阵分解的推荐算法 基于图的推荐算法 文献 第五部分深度学习 卷积神经网络 第六部分项目实践 微博精准推荐 资源截图：
零基础学习C语言开发iOS视频教程（32集）
资源名称：零基础学习 语言开发 视频教程（ 集） 资源目录： 【 教程网】 语言 第一个 语言程序 【 教程网】 语言 语言程序的开发运行过程 【 教程网】 语言 函数 【 教程网】 语言 函数 【 教程网】 语言 函数 【 教程网】 语言 基本数据类型和类型修饰符 【 教程网】 语言 基本运算 【 教程网】 语言 一维数组 【 教程网】 语言 二维数组 【 教程网】 语言 字符串的定义、初始化、输出 【 教程网】 语言 字符串的输入 【 教程网】 语言 字符串数组 【 教程网】 语言 字符和字符串处理函
Visual C++与Windows编程学习参考（完整）
资源名称： 与 编程学习参考（完整） 资源目录： 第一部分 学习方法指导 一、课程的性质与要求 二、如何学好本课程 三、课程的主要内容 四、课程的基本要求 五、重点难点解析 第二部分 习题解答 第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章 第十章 第三部分 典型题解 第四部分 模拟测试卷 模拟测试卷（一） 模拟测试卷（一）参考答案 模拟测试卷（二） 模拟测试卷（二）参考答案 模拟测试卷（三） 模拟测试卷（三）参考答案 模拟测试卷（四） 模拟测试卷（四）参考答案 模拟测试卷（五）