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我眼中的G1 GC
小编说：本文作者周明耀，让我们回到1998年，随作者从GC发展史开始一同重新了解G1 GC。 相关图书推荐，《深入理解JVM ＆ G1 GC》。 7岁那年，当我合上《上下五千年》一套三册全书时，我对自己说，我想当个作家。这一晃27...
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Spark与深度学习框架——H2O、deeplearning4j、SparkNet
小编说：你可能对使用Spark服务比较感兴趣。Spark已经提供了很多功能，也有一个好用的界面，而且背后有强大的社区，开发者十分活跃，这也是人们对Spark寄予厚望的原因。深度学习是当前正在进行中的Spark项目之一。本文我们将介绍一...
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增强学习与无人驾驶
小编说：增强学习在无人驾驶中有很高的前景。无人驾驶中需要执行一系列正确的行为才能成功的驾驶。而增强学习能够学会自动修正偏移，是其可以比较容易地学习到一系列的行为。本文选自《第一本无人驾驶技术书》。 增强学习简介 增强学习是最近几年机...
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Neo4j数据模型设计
小编说：数据模型设计是数据建模的第一步，因为Neo4j不需要模式结构定义，所以使用简单框图就可以为一个项目或应用设计数据模型。创建数据模型之后，就可以使用SDN进行数据实体建模和一些数据访问的设计。本文选自《Neo4j全栈开发》。 ...
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网页设计配色方法论：配色秩序
小编说：每一种色彩都有其自身的特质，而这一特质的发挥，还需要依赖于色彩在整个配色时所处的位置、面积等，即色彩与其他色彩所形成的秩序。本文选自《轻设计：网页设计中的轻奢主义和禅意思维》。 配色有理性的层面，也有感性的层面。配色也需要...
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Spark的那些外部框架
小编说：Spark社区提供了大量的框架和库。其规模及数量都还在不断增加。本文我们将介绍不包含在Spark 核心源代码库的各种外部框架。Spark试图解决的问题涵盖的面很广，跨越了很多不同领域，使用这些框架能帮助降低初始开发成本，充分利...
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8种最差的预测建模技术，你认同吗？
小编说：现代数据的特点通常是更加的非结构化、更大规模，需要合并来自各种源的不完全兼容的数据集。然而一些传统统计学应用于现代数据时经常被滥用并导致错误结论。以下罗列了8种最差的预测建模技术以及仍被使用的原因。本文选自《数据天才：数据科学...
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Binlog中的时间戳
小编说：本文从一个典型的案例入手来讲述Binlog中时间戳的原理和实践，通过本文你可以了解时间戳在Binlog中的作用及产生方法，以便在出现一些这方面怪异的问题时，做到心中有数，胸有成竹。本文选自《MySQL运维内参》 背景 众所周...
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聊聊Neo4j图数据库的那些明显优势
小编说：Neo4j是一个NoSQL的图数据库管理系统，像其他NoSQL数据库一样具有高效的查询性能。同时，Neo4j还具有完全事务管理特性，完全支持ACID事务管理。Neo4j与其他数据库相比，具有哪些明显的优势呢？本文选自《Neo4...
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探讨后端选型中不同语言及对应的Web框架
小编说：在进行后端选型的时候，要选择的实际上是一个框架。后端领域所使用的技术和框架已经趋于稳定，我们只需要框架。当有多个框架适合时，再选择适合的语言。本文选自《全栈应用开发：精益实践》。 不得不指出的是，当我们喜欢一种语言的时候，...
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重走0到100的路，小程序路在何方？
小编说：任何产品都要走从0到100的路，小程序其实是在从100分倒退回去。人们期盼着这个刚刚诞生的产品能在推出之后便带来新的奇迹，这对小程序来说，真是一种“明星般的苦恼”。本文选自《知晓程序：微信小程序入门指南》 微信之父张小龙这...
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伪数据科学家 VS 真数据科学家
小编说：如今数据科学书籍、认证和文凭，如雨后春笋般层出不穷。但许多仅仅是镜花水月：许多人钻了这一新名词的空子，将旧酒（比如统计学和R编程）放在了“数据科学”这个新瓶里。本文选自《数据天才：数据科学家修炼之道》。 R语言编程跟伪数据科学...
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