学习
WINPE从入门到DIY学习资料汇总_操作系统教程
教程名称： 从入门到 学习资料汇总 课程目录： 【 教程网】 入门 【 教程网】 专题主要介绍 个性化制作知识 【 教程网】 核心 修改教程 【 教程网】制作 的基础知识 【 教程网】制作 的技术大全
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）
JSF入门深入学习 WORD版_前端开发教程
资源名称： 入门深入学习 版 内容简介： 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
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：
commons beanutils学习报告 中文
资源名称： 学习报告 中文 本文档主要讲述的是 学习报告； 开源库是 组织的一个基础的开源库，为 中许多类提供工具方法，学习它是学习其他开源库实现的基础。 中包含大量和 操作有关的工具方法，使用它可以轻松利用 反射机制来完成代码中所需要的功能，而不需要详细研究反射的原理和使用，同时，该类库中提出了动态 的概念，不但提供现有 的所有功能，而且还可以在运行时动态的对 中的属性数据类型进行修改以及增删属性。 资源截图：
OSGi相关框架学习资料
资源名称： 相关框架学习资料 资源目录： 【 教程网】 与 技术详解与最佳实践 【 教程网】 【 教程网】 【 教程网】 原理与最佳实践 【 教程网】 原理与最佳实践的源码 【 教程网】 实战 【 教程网】 实践 构建基于 服务和 的企业级应用 余浩等 扫描版 【 教程网】《深入理解 ： 原理、应用与最佳实践》迷你书 资源截图：
Eclipse插件开发学习笔记
资源名称： 插件开发学习笔记 内容简介： 《 插件开发》由浅入深、有重点、有针对性地介绍了 插件开发技术，全书分为 篇共 章。第一篇介绍 平台界面开发的基础知识，包括 控件的使用、界面布局、事件处理等内容；第二篇是插件开发核心技术，主要介绍插件开发的核心知识要点，包括行为（ ）、视图（ ）、编辑器（ ）、透视图（ ）等 章的内容；第三篇主要讲述插件开发的高级内容，包括开发高级内容、富客户端平台技术（ ）、 ，以及 介绍与实现等 个章节；第四篇则围绕插件开发和 应用两个主题，精心设计了两个程序开发实例，使读
Python机器学习实践指南_Python教程
资源名称： 机器学习实践指南 内容简介： 机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和 语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将 语言在数据分析方面的优势发挥到极致。 全书共有 章。第 章讲解了 机器学习的生态系统，剩余 章介绍了众多与机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、 市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。 本书适合 程序
