MEAN全栈开发实践一

?? 链接: https://pan.baidu.com/s/1V--A49YSmvQ5Je6ot9d4zQ 提取码: sgeu 总体而言,在环境偏向浮躁的当下,作者这本书还是充分体现出工程师的严谨与认真,不失为一本佳作. 这本书从立意到内容在当下都不可多得.既有关物联网开发,又结合python实践.在写作意图上,作者更试图通过python一种语言贯穿物联网开发的各个环节. 内容简介 · · · · · · 物联网开发重新定义了“全栈开发”的范围.Python作为一门快速发展的语言,已经成为系统

前言: 好久没有写博文了,一直在研究和实践敏捷也有三年多了,因此又有了一些感悟,希望和大家分享. 前天与一个朋友关于全栈开发与敏捷的关系,有了一点小小的争议,现在就把我的观点贴到博文里,希望看到的朋友给点建议和指教. 以下是我个人的观点: 全栈是一个理想,或者是说一个个人发展的极限挑战.能否有人做到样样精通?这是无需回答的. 敏捷强调一专多能,目的是为了平衡开发的负荷,减少开发中的瓶颈.比如,如果测试目前是瓶颈的话,那么开发人员应该放下手里的开发任务,主动去帮助测试人员.这里的帮助可能是去做测试

详情请交流  QQ  709639943 01.Java深入微服务原理改造房产销售平台 02.跨平台混编框架 MUI 仿豆瓣电影 APP 03.Node.js入门到企业Web开发中的应用 04.Redux+React Router+Node.js全栈开发 05.Java秒杀系统方案优化 高性能高并发实战 06.企业级刚需Nginx入门,全面掌握Nginx配置+快速搭建高可用架构 07.快速上手Linux 玩转典型应用 08.全面系统讲解CSS 工作应用+面试一步搞定 09.Java Spring

物联网开发涉及面庞杂,开发周期长,所以我们必须寻找一种覆盖面广的编程语言和方法. JavaScript 支持 HTTP 和 JSON .支持函数式编程.可提供交互式环境等特点堪称适用于物联网全栈开发: Python 作为一种胶水语言,可在物联网及嵌入式系统中承担大量任务,并部分替代以上语言. ??物联网是新一代信息技术的重要组成部分,也是"信息化"时代的重要发展阶段,不太清楚的可以看上篇文章<IoT领域的故事.经历.技术实战>,正所谓语言无国度,无论是 Js 还是 Pyth

Python全栈开发[基础三]  本节内容: 函数(全局与局部变量) 递归 函数 一.定义和使用 函数最重要的是减少代码的重用性和增强代码可读性 1 def 函数名(参数): 2 3 ... 4 函数体 5 ... 6 返回值 函数的定义主要有如下要点: def:表示函数的关键字 函数名:函数的名称,日后根据函数名调用函数 函数体:函数中进行一系列的逻辑计算 参数:为函数体提供数据 返回值:当函数执行完毕后,可以给调用者返回数据. 总结使用函数的好处: 1.减少代码重用 2.保持一致性,易维护

Python全栈开发[第一篇] 本节内容: Python 的种类 Python 的环境 Python 入门(解释器.编码.变量.input输入.if流程控制与缩进.while循环) if流程控制与while循环练习题 基本数据类型前引 Python 的种类 Cpython Python的官方版本,使用C语言实现,使用最为广泛,CPython实现会将源文件(py文件)转换成字节码文件(pyc文件),然后运行在Python虚拟机上. Jyhton Python的Java实现,Jython会将Pyth

Python全栈开发 一文让你彻底明白Python装饰器原理,从此面试工作再也不怕了. 一.装饰器 装饰器可以使函数执行前和执行后分别执行其他的附加功能,这种在代码运行期间动态增加功能的方式,称之为“装饰器”(Decorator),装饰器的功能非常强大,但是理解起来有些困难,因此我尽量用最简单的例子一步步的说明这个原理. 1.不带参数的装饰器 假设我定义了一个函数f,想要在不改变原来函数定义的情况下,在函数运行前打印出start,函数运行后打印出end,要实现这样一个功能该怎么实现?看下面如何用

Python全栈开发[基础二] 本节内容: Python 运算符(算术运算.比较运算.赋值运算.逻辑运算.成员运算) 基本数据类型(数字.布尔值.字符串.列表.元组.字典) 编码与进制转换 Python 运算符 1.算术运算: 2.比较运算: 3.赋值运算: 4.逻辑运算:  5.成员运算: 基本数据类型 1.数字 int(整型) 1 class int(object): 2 """ 3 int(x=0) -> integer 4 int(x, base=10) -&g

回头看来,发现自己干过不少的事.不过目前专注于机器学习,深度学习方面,发现这才是自己的兴趣所在,如无意外,将长期专注于这方面. 机器学习,深度学习相关经历: 1 玩过基于HOG特征的行人检测,分别在JAVA,OPENCV,CUDA做个实验: 2 玩过TLD,研究过C++版本的源代码: 3 用C++实现过卷积神经网络的基础框架,含CPU版本和GPU版本(cuda实现): 4 研究过caffe卷积神经网络的源代码: 5 在coursera上过andrew ng的机器学习的课程: WEB开发经历: 1