看了就会

apach7.0.85源代码，能够很好的帮助初学者了解和使用apach服务器，了解其中的原理。

《Java开发实战1200例(第1卷)》简介：《Java开发实战1200例》包括第I卷、第II卷共计1200个例子，《Java开发实战1200例(第1卷)》是第I卷，共计603个例子。《Java开发实战1200例(第1卷)》以开发人员在项目开发中经常遇到的问题和必须掌握的技术为中心，介绍了应用Java进行桌面程序开发各个方面的知识和技巧，主要包括Java语法与面向对象技术、Java高级应用、窗体与控件应用、文件操作典型应用和数据库应用。全书分5篇24章，共计603个实例和603个经验技巧。每个实例都是经过笔者精心筛选的，具有很强的实用性，其中一些实例是开发人员难于寻觅的解决方案。 《Java开发实战1200例两卷共计1200个例子，包括了开发中各个方面最常用的实例，是目前市场上实例最全面的开发类图书；《Java开发实战1200例(第1卷)》实例来源于多位工程师的多年积累，具有很强的实用性。 《Java开发实战1200例(第1卷)》附带有配套DVD光盘，光盘中提供有部分实例的视频和大部分源代码，读者可以稍加修改应用。 《Java开发实战1200例(第1卷)》适合Java的初学者，如高校学生、求职人员作为练习、速查、学习使用，也适合Java程序员参考、查阅。

《Java入门经典》按照学习Java的最佳顺序来分配章节，共分为4篇20章。其中，前3篇可以使读者掌握Java的编程知识，第4篇可以使读者学习实际项目的开发过程。《Java入门经典》以初中级程序员为对象，从了解Java和搭建开发环境讲起，然后介绍Java开发的基础技术，接着讲解Java开发的高级内容，最后解读如何开发一个完整项目。讲解步骤详尽，版式新颖，使读者在阅读时一目了然，从而快速掌握Java开发技术。《Java入门经典》在讲解Java开发技术时，提供了丰富的实例，以便读者随学随练，真正做到学有所用。另外，为了便于读者更好地学习和使用《Java入门经典》，书中所有的代码都提供了详尽的注释。《Java入门经典》光盘提供了明日科技数十年的资源积累的程序开发资源库，包括海量实例资源库、模块资源库、项目案例资源库、测试题库系统、面试资源库等内容。

《剑指Offer:名企面试官精讲典型编程题》剖析了50个典型的程序员面试题，从基础知识、代码质量、解题思路、优化效率和综合能力五个方面系统整理了影响面试的5个要点。全书分为7章，主要包括面试的流程，讨论面试流程中每一环节需要注意的问题；面试需要的基础知识，从编程语言、数据结构及算法三方面总结了程序员面试的知识点；高质量的代码，讨论影响代码质量的3个要素（规范性、完整性和鲁棒性），强调高质量的代码除了能够完成基本的功能之外，还能考虑到特殊情况并对非法输入进行合理的处理；解决面试题的思路，总结在编程面试中解决难题的常用思路，如果在面试过程中遇到了复杂的难题，应聘者可以利用画图、举例和分解复杂问题3种方法化繁为简，先形成清晰的思路再动手编程；优化时间和空间效率，介绍如何优化代码的时间效率和空间效率，读完这一章读者将学会常用的优化时间效率及空间换时间的常用算法，从而在面试中找到最优的解法；面试中的各种能力，本章总结应聘者在面试过程中如何表现学习能力和沟通能力，并通过具体的面试题讨论如何培养知识迁移能力、抽象建模能力和发散思维能力；两个面试案例，这两个案例总结了应聘者在面试过程中哪些举动是不好的行为，而哪些表现又是面试官所期待的行为。

软件工程成考试题库，1． 软件生命周期一般包括：软件开发期和软件运行期，下述（D ）不是软件开发期所应包含的内容。 A需求分析 B 结构设计 C程序编制 D软件维护 2． 软件是一种逻辑产品，它的开发主要是（A ）。 A研制 B拷贝 C再生产 D复制 3．以文档作为驱动，适合于软件需求很明确的软件项目的生存周期模型是（ C ）。 A喷泉模型 B 增量模型 C瀑布模型 D螺旋模型 4． 在软件生存周期中，（ B ）阶段必须要回答的问题是“要解决的问题是做什么？”。 A详细设计 B 可行性分析和项目开发计划 C概要设计 D软件测试

作者: Valentino Zocca / Gianmario Spacagna / Daniel Slater / Peter Roelants 出版社: Packt Publishing - ebooks Account 出版年: 2017-5-4 页数: 368 ISBN: 9781786464453 Take your machine learning skills to the next level by mastering Deep Learning concepts and algorithms using Python. About This Book Explore and create intelligent systems using cutting-edge deep learning techniques Implement deep learning algorithms and work with revolutionary libraries in Python Get real-world examples and easy-to-follow tutorials on Theano TensorFlow H2O and more Who This Book Is For This book is for Data Science practitioners as well as aspirants who have a basic foundational understanding of Machine Learning concepts and some programming experience with Python. A mathematical background with a conceptual understanding of calculus and statistics is also desired. What You Will Learn Get a practical deep dive into deep learning algorithms Explore deep learning further with Theano Caffe Keras and TensorFlow Learn about two of the most powerful techniques at the core of many practical deep learning implementations: Auto-Encoders and Restricted Boltzmann Machines Dive into Deep Belief Nets and Deep Neural Networks Discover more deep learning algorithms with Dropout and Convolutional Neural Networks Get to know device strategies so you can use deep learning algorithms and libraries in the real world In Detail With an increasing interest in AI around the world deep learning has attracted a great deal of public attention. Every day deep learning algorithms are used broadly across different industries. The book will give you all the practical information available on the subject including the best practices using real-world use cases. You will learn to recognize and extract information to increase predictive accuracy and optimize results. Starting with a quick recap of important machine learning concepts the book will delve straight into deep learning principles using Sci-kit learn. Moving ahead you will learn to use the latest open source libraries such as Theano Keras Google's TensorFlow and H20. Use this guide to uncover the difficulties of pattern recognition scaling data with greater accuracy and discussing deep learning algorithms and techniques. Whether you want to dive deeper into Deep Learning or want to investigate how to get more out of this powerful technology you'll find everything inside. Style and approach Python Machine Learning by example follows practical hands on approach. It walks you through the key elements of Python and its powerful machine learning libraries with the help of real world projects.