Node.js開發(fā)簡單,性能極好,一經(jīng)發(fā)布便成了明星級項目。隨著大前端領域的蓬勃發(fā)展,跨平臺開發(fā)、API構(gòu)建、Web應用開發(fā)等場景愈加常見,Node.js也成為大前端開發(fā)的必備“神器”。本書聚焦于Node.js高級技術。第1章介紹如何編寫npm模塊,其中涉及對許多常用模塊的解析。第2章介紹如何編寫企業(yè)級Web開發(fā)框架,
本書本書共有9章,包含PySide6/PyQt6常用知識及一些經(jīng)典應用。每個章節(jié)側(cè)重點不同,但相對獨立,讀者根據(jù)目錄即可獲取自己所需的內(nèi)容。第1章介紹PySide/PyQt的入門知識;第2章介紹QtDesigner的詳細用法;第3章和第4章介紹PySide/PyQt的基本窗口控件的使用方法;第5章介紹PySide/Py
這是一本系統(tǒng)介紹UI設計的書,可帶領初、中級讀者快速學習UI設計知識、技巧和操作。 本書從UI設計基礎入手,結(jié)合大量的案例分析,深入地講解了UI設計的界面類型、界面構(gòu)圖、版面布局、元素、界面用色、設計原則與規(guī)范、切圖與標注、圖標設計及藝術二維碼設計等方面的內(nèi)容。通過實戰(zhàn)練習,幫助讀者輕松地掌握UI設計的相關技術。 隨書
本書介紹Kafka的技術原理和應用技巧。內(nèi)容包括如何安裝和配置Kafka、如何使用KafkaAPI、Kafka的設計原則和可靠性保證,以及Kafka的一些架構(gòu)細節(jié),如復制協(xié)議、控制器和存儲層。本書列舉了一些非常流行的Kafka應用場景,比如基于事件驅(qū)動的微服務系統(tǒng)的消息總線、流式處理應用程序和大規(guī)模數(shù)據(jù)管道。通過學習本
本教材立足于當下大數(shù)據(jù)與人工智能時代,圖書情報學發(fā)展的新方向和新趨勢,以數(shù)字人文為導向,圍繞中文信息處理的特點,從漢字處理、自動分詞、詞性標注、實體識別、淺層句法分析、知識圖譜構(gòu)建、語義標注、知識檢索、機器翻譯、預訓練模型為主要章節(jié)內(nèi)容,重點圍繞人工智能與自然語言處理中的前沿深度學習技術,進行相關內(nèi)容的重新編寫。本教材
高品質(zhì)的視頻越來越受歡迎,作為想要入職視頻創(chuàng)作、剪輯與制作行業(yè)的人,需要不斷提升自身的能力,才能不斷收集到好的素材,有新穎的創(chuàng)意,有嫻熟的剪輯技巧,有不斷滿足觀看者的特效,本書將會循序漸進地為你講解相關的操作和技巧。本書共12章,內(nèi)容包括:了解剪輯思維和剪映,處理和美化視頻畫面、調(diào)整視頻的播放速度、調(diào)色、添加字幕和音樂
《Python從入門到精通(微課精編版)》使用通俗易懂的語言、豐富的案例,詳細介紹了Python語言的編程知識和應用技巧。全書共24章,內(nèi)容包括Python開發(fā)環(huán)境、變量和數(shù)據(jù)類型、表達式、程序結(jié)構(gòu)、序列、字典和集合、字符串、正則表達式、函數(shù)、類、模塊、異常處理和程序調(diào)試、進程和線程、文件操作、數(shù)據(jù)庫操作、圖形界面編程
本書以“實戰(zhàn)、實用、實效”為原則,充分考慮智慧公安、智慧交通、智慧金融、智慧城市等用戶的大數(shù)據(jù)應用痛點,緊貼大數(shù)據(jù)實踐的業(yè)務場景,匯集數(shù)據(jù)分析模型全生命周期的關鍵應用技術,包括數(shù)據(jù)準備、工作表管理、可視化圖表創(chuàng)建、數(shù)據(jù)大屏制作、數(shù)據(jù)模型創(chuàng)建和自定義算子設計等內(nèi)容。本書內(nèi)容通俗易懂,案例豐富,圖文并茂,同時配有教學視頻和
本書針對零基礎用戶,以.NET提供的類庫為范本,輔以豐富完整的范例程序精要地講解VisualC#語言。全書內(nèi)容分4部分:程序基礎篇(第1~5章)介紹變量、常數(shù)等基本數(shù)據(jù)類型的使用、流程控制的條件選擇和循環(huán)、數(shù)組和字符串等;對象使用篇(第6~9章)探討面向?qū)ο蟪绦蛟O計的三大特性,即繼承、封裝和多態(tài),了解集合的特性等;Wi
本書從動態(tài)代理模式、Reactor模式、三大限流策略等知識入手,深入淺出地剖析SpringCloud+Nginx系統(tǒng)架構(gòu)的核心原理以及Web高并發(fā)開發(fā)技術。全書從基礎設計模式和基礎原理出發(fā),理論與實戰(zhàn)相結(jié)合,系統(tǒng)、詳盡地介紹SpringCloud+Nginx高并發(fā)核心編程。本書共10章。前6章剖析Feign高并發(fā)RPC