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###########-------------------摘录一--------------------------########### ******************************************************************      许多网站都有ArcGIS教程下载地址,但是真正能下载的没有几个!有了本贴,您可以不用再找其他的资料就能从零开始学习Arcgis!望虫友们喜欢!由于教程内容较多,在此就不一一罗列每一个章节题目,请虫友们自行阅读. *…
HTMl5/CSS3/Javascript 学习推荐资源 前端的定义应该是数据内容的展示,在国内大家都觉得前端只是HTML+CSS+Javascript,但是实际上与展示有关的都是前端,所以Ruby/Python/Nodejs/Java/ASP .NET只要和展示有关的部分都可以称之为前端.在这里由于篇幅的限制,我们只推荐与HTML+CSS+Javascript三者有关的前端技术 入门 w3school html5 简单HTML5的入门教程 w3school css3 简单的CSS3入门教程 J…
ArcGis学习教程免费版在线观看 作者:池建    文章来源:清华大学出版社    点击数:150220    更新时间:2013-8-8 摘要:Arcgis学习视频教程根据书籍章节逐步讲解较为详细,无需下载直接在网上观看,有土豆和优酷视频,任你选择.<精通ArcGIS地理信息系统>本书从gis软件应用与开发的角度,全面.系统.由浅入深地介绍了arcgis软件的结构功能.软件操作.数据处理及应用与开发.书中提供了大量实例,供读者理解软件的功能与操作. 2013年12月27日更新 ArcGIS…
3.J2EE学习推荐书籍       J2EE的学习应该循序渐进,一本好书会很快上手和深入.在学习J2EE之前,应该学好SQL,基本上,程序设计都会跟数据库打交道.如果SQL没学好,就如同房子没有基脚一样,学习SQL需要大量练习才能真正体会其中的精髓.       在入门之初,需要看看SQL入门书籍,了解数据库和SQL的基础知识.在深入学习SQL时,SQLServer2000帮助文档是非常好的教材,但内容过于庞大.<SQL编程实用大全(精华版)>非常好,可以看作是SQLServer2000帮助…
<Ray Tracing in One Weekend> 优点: 相对简单易懂 渲染效果相当好 代码简短,只看书上的代码就可以写出完整的程序,而且Github上的代码是将基类与之类写在一起的,方便阅读 缺点: 看完书你依然不知道,渲染效果好是因为用了路径追踪 书中部分代码是有问题的 并没有使用标准库容器,没有一定c++基础看不了 点评 定位是光线追踪小学级别的入门书籍,可以让你大致了解光追的原理,一窥离线渲染的些许门道,而不至于遭受巨大打击. <Ray Tracing from the…
kaili学习推荐网站 kail中文网:http://www.kali.org.cn/forum.php?gid=67 Kali官方教材:https://kali.training/ Kali Linux 秘籍:wizardforcel/kali-linux-cookbook-zh - 码云 - 开源中国 Kali Linux Web 渗透秘籍:wizardforcel/kali-linux-web-pentest-cookbook-zh - 码云 - 开源中国 Kali Linux 无线安全入…
学习量化交易推荐学习国内关于Python大数据与量化交易的原创图书<零起点Python大数据与量化交易>. 配合zwPython开发平台和zwQuant开源量化软件学习,是一套完整的大数据分析.量化交易的学习教材,可直接用于实盘交易.有三大特色:第一,以实盘个案分析为主,全程配有Python代码:第二,包含大量的图文案例和Python源码,无须专业编程基础,懂Excel即可开始学习:第三,配有专业的zwPython集成开发平台.zwQuant量化软件和zwDat数据包. 学习推荐: <零…
Excel是数据分析中最常用的工具,本书通过Python与Excel的功能对比介绍如何使用Python通过函数式编程完成Excel中的数据处理及分析工作.在Python中pandas库用于数据处理,我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何通过Python完成数据生成和导入.数据清洗.预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,透视等最常见的操作. 学习推荐: <从Excel到Python数据分析进阶指南>高清中文版PDF,带目录,文字可以复制…
AFM:Attentional Factorization Machines: Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks 模型入上图所示,其中sparse iput,embedding layer,pair-wise interaction layer都和FM一样,后面加入了一个attention net生成一个关于特征交叉项的权重,将FM原来的二次项累加变成加权累加.这里的attention net其实…