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  1. 50个最受网友欢迎的HTML5资料

  2. 50个最受网友欢迎的HTML5资料（珍藏版），里面包含多个关于HTML5的资料网址，值得一下。

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2012-06-03
    • 文件大小：154kb
    • 提供者：gaamf_artist

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  3. 所属分类：HTML5

    • 发布日期：2012-07-12
    • 文件大小：154kb
    • 提供者：qq5258593

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  3. 所属分类：HTML5

    • 发布日期：2012-09-27
    • 文件大小：154kb
    • 提供者：hidada1

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  3. 所属分类：Web开发

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  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2012-11-29
    • 文件大小：517kb
    • 提供者：zhenjinsuo

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  3. 所属分类：HTML5

    • 发布日期：2012-12-17
    • 文件大小：517kb
    • 提供者：hegang7939

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  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2013-01-14
    • 文件大小：154kb
    • 提供者：qqsooooooo

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  3. 所属分类：HTML5

    • 发布日期：2013-03-15
    • 文件大小：154kb
    • 提供者：sunhuansheng

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  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-03-15
    • 文件大小：154kb
    • 提供者：jwj517

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  3. 所属分类：HTML5

    • 发布日期：2013-03-15
    • 文件大小：154kb
    • 提供者：afu1972715000

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  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2013-05-08
    • 文件大小：154kb
    • 提供者：zly1986a

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  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2013-05-08
    • 文件大小：154kb
    • 提供者：xiaoyue0926

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  3. 所属分类：网页制作

    • 发布日期：2013-07-19
    • 文件大小：154kb
    • 提供者：df1012890048

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  3. 所属分类：HTML5

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  3. 所属分类：网页制作

    • 发布日期：2013-10-10
    • 文件大小：154kb
    • 提供者：u011653616

  1. 15个最受欢迎的Python开源框架

  2. 15个最受欢迎的Python开源框架,可以了解看看

  3. 所属分类：Linux

    • 发布日期：2014-09-02
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：javet

  1. 分享4个最受欢迎的大数据可视化工具

  2. 大数据可视化是进行各种大数据分析解决的最重要组成部分之一。这篇文章主要介绍了4个最受欢迎的大数据可视化工具,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：85kb
    • 提供者：weixin_38707826

  1. 分享15个最受欢迎的Python开源框架

  2. 1. Django: Python Web应用开发框架 Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。 2. Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架 Diesel提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。支持TCP和UDP。 3. Flask：一个用Python编写的轻量级Web应用框架

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：85kb
    • 提供者：weixin_38606404

  1. ocs-task-1：该网页可根据派生的数量在Github（eg github.comgoogle）上找到给定组织的n个最受欢迎的存储库。 对于每个这样的回购，请找到前m个委员会及其承诺计数-源码

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  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：29kb
    • 提供者：weixin_42135753

  1. 使用Tensorflow和Sciencekit学习路径机器学习：使用两个最受欢迎的框架开发和应用机器学习技术-源码

  2. 学习路径-使用TensorFlow和scikit-learn进行机器学习 使用两个最受欢迎的框架开发和应用机器学习技术 您将学到什么： 使用TensorFlow创建深度神经网络 通过集*现数据中的隐藏模式和结构 使用TensorFlow掌握线性回归技术 实施神经网络并改善预测 将NLP和情感分析应用于您的数据 使用距离指标来预测聚类 使用sklearn的简单语法创建自己的估算器 探索scikit-learn中可用的前馈神经网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：134mb
    • 提供者：weixin_42141437
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