? 基于MeshViz的儲層建模可視化動態數據加載系統的的實現 目錄: 1 引言 2 動態加載可視化數據系統解決的難點 3 系統的設計和結構 3.1 系統的目標 3.2.1 建立網格 3.2.2 顏色映射
SocketStream 是一個快速、模塊化的 Node.js Web 框架,主要用來構建實時的單頁應用。 SocketStream 0.3.0 包含諸多新特性,主要有: * Support for
Jigsaw項目(Java SE中的一個標準模塊系統)的開發工作相對滯后,將不會出現在明年發布的Java 8中。 Jigsaw項目 旨在在Java SE平臺上設計并實現的一個標準的模塊系統,并在Java SE平臺以及JDK中應用該系統。
Browserify 可以讓你使用類似于 node 的 require() 的方式來組織瀏覽器端的 Javascript 代碼,通過預編譯讓前端 Javascript 可以直接使用 Node NPM 安裝的一些庫。
介紹了 Javascript 模塊的基本寫法,今天介紹如何規范地使用模塊。 (接 上文 ) 七、模塊的規范 先想一想,為什么模塊很重要? 因為有了模塊,我們就可以更方便地使用別人的代碼,想要什么功能,就加載什么模塊。
用Module來進行模塊的劃分,既能達到模塊解耦的目的,也能在必要的時候輕松實現分模塊打包,特別是在SDK項目中。那么什么是分模塊打包呢?就是我們可以根據第三方使用者的需求,自動化的提供SDK的全量版本,部分功能版本以及最小功能版本等等。
快速(基本)對象序列化的Python模塊類似于來自BitTorrent項目的bencode。對于復雜的異構數據結構有許多小的元素,R-編碼占用比B-編碼空間顯著少: >>> len(rencode.dumps({'a':0
JavaScript模塊規范 在任何一個大型應用中模塊化是很常見的,與一些更傳統的編程語言不同的是,JavaScript (ECMA-262版本)還不支持原生的模塊化。 Javascript社
本篇文章詳細闡述機器學習模型評估和參數調優。將主要圍繞兩個問題來闡述: “知其所以然”:當你選擇的一個機器學習模型運行時,你要知道它是如何工作的; “青出于藍”:更進一步,你得知道如何讓此機器學習模型工作的更優。
(本頁無文本內容) 2. 樸實前行模塊化重構之旅技術中心-網站研發部-前端 報告人:劉暢臨 3. 目錄第一部分 背景第二部分 解決方案第三部分 總結與展望 4. 第一部分 背景1.現有架構1.1.自動化構建工具Closure
UIkit 是 YOOtheme 團隊開發的一款輕量級、模塊化的前端框架,可快速構建強大的前端web界面。 UIKit 基于LESS,具有體積小、模塊化、可輕松地自定義主題及響應式設計,可在多種環境中使用等特點。
DEMUX Framework能夠讓Java開發人員構建模塊化,跨平臺的應用。應用可以運行在桌面,Web,移動和嵌入式設備。它基于OSGI并且能夠JavaFX桌面應用,移動應用 (Android, iOS
RoboSpice是一個模塊化的Android庫能夠讓編寫異步網絡請求變得非常簡單。它專門用于網絡請求,通過使用Spring Android或者Google Http Client等擴展模塊可支持REST請求。
更加模塊化的 Groovy 關于 Groovy 2.0 新特性,最后我們要講到的便是模塊化。和 Java 一樣,Groovy 不只是一個編程語言,同時還提供一組不同的 API 用于不同用途,包括:模板、Swing
Foggy 是一個用來模糊網頁元素的 jQuery 插件,它支持IE 8+, Firefox, Safari 和Chrome。用法: $('.your-selector').foggy({ blurRadius:
Turf 是一個 JavaScript 的模塊化的 GIS 引擎,它執行地理空間與GeoJSON數據處理任務,可以在服務器或在瀏覽器上運行。 Node.js 示例代碼: // find all the
Ampersand.js 是一個高度模塊化,松耦合,非frameworky框架用于構建高級的JavaScript應用程序。 一切都是一個CommonJS的模塊。沒有AMD,UMD,或任何形式的捆綁
本文一來用于記錄學過的東西,二來也可以給會用到這個工具的測試或開發同事借鑒。 通過這個工具,開發同事可以驗證自己模塊是否存在問題。 PS:如果文字有不正確的地方,請務必幫忙糾正。 TestNG介紹
51cto.com/art/201510/494400.htm 自動化持續部署是業界最佳實踐,以此為目標,能優化IT模式。 在接觸的很多企業中,持續部署實踐依然還有很多不足,基本上部署靠人,更別談自動化了。我一直強調
forum/redis-db 一、對Redis持久化的探討與理解 目前Redis持久化的方式有兩種: RDB 和 AOF 首先,我們應該明確持久化的數據有什么用,答案是用于重啟后的數據恢復。