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AngularJS学习资源汇总
最新推荐文章于 2024-02-25 20:00:06 发布
原创 最新推荐文章于 2024-02-25 20:00:06 发布 · 1.2k 阅读 · 0 ·
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本文汇总了多个关于AngularJS的学习资源链接，包括极客学院、51CTO提供的在线课程及视频教学，优快云博客文章，腾讯课堂的课程链接等。此外还提供了一个包含1.66GB资料的百度网盘下载链接。

http://www.jikexueyuan.com/course/angularjs/  极客学院

http://down.51cto.com/zt/5851      AngularJs视频教学

http://blog.youkuaiyun.com/lovelion/article/details/17517213

https://ke.qq.com/course/62694

百度网盘：http://pan.baidu.com/s/1jGomiFW浪曦.net培训视频教程

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在线播放视频代码
12-11
视频播放器 支持手机端 <video controls="controls" autoplay="autoplay" loop="loop" poster="screen.jpg" width="1024" height="500" <source src="video/2.mp4"> </video>
在线视频播放网站
12-13
在线视频播放网站源码是一款html5模板，适合搞笑娱乐类视频播放网站模板。
在线视频播放
qq_30811703的博客
03-10 6334
2文件在远程（本地代理下）多线程下载加速（支持断点）
在线视频网站
04-10
在线视频网站源码，使用ASP.NET开发，实现上传视频和在线观看等功能。
精选资源
H5海康WS在线视频播放器
10-16
海康威视（Hikvision）是一家知名的安防设备制造商，其产品包括监控摄像头等，而"海康WS在线视频播放器"则可能是他们为实现监控视频在线预览和播放所开发的一个专门的H5组件。 此播放器可能基于Web Socket（Ws）...
精选资源
在线视频教育-在线视频教育平台-在线视频教育平台源码-在线视频教育平台java代码-基于springboot的在线视频教育平台
最新发布
03-07
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在线视频网站源码
11-08
在线视频网站源码是开发一个视频分享平台的基础，它涵盖了从用户界面到后端服务器处理、数据库设计、视频编码和流媒体技术等多个方面。这里，我们将深入探讨这些关键知识点。 首先，我们需要理解视频网站的基本架构...
HTML5响应式视频网站源码_帝国CMS在线视频电影网站_整合CKPLAYER播放器
07-13
通过整合帝国CMS，可以方便地管理和维护大量的在线视频资源，同时提供强大的用户管理和权限控制功能。 CKPLAYER是一款成熟的JavaScript视频播放器，支持HTML5和Flash双模式，具备丰富的自定义功能和良好的兼容性。...
在线视频网站(JSP+java+springmvc+mysql+MyBatis)
杨洋毕设项目
02-25 1066
在线视频网站以其丰富的内容、便捷的观看方式和个性化的用户体验，吸引了大量的用户群体。然而，面对日益激烈的市场竞争和用户需求的多样化，如何提供高质量的视频服务、增强用户粘性、实现商业价值的最大化等问题，成为了在线视频网站发展的关键挑战。因此，研究在线视频网站的开发与运营，探讨其内容创新、用户体验优化、商业模式构建等方面，对于推动行业的健康发展具有重要的实际意义和应用价值。用户发送请求：用户通过浏览器或其他客户端向系统发送请求，请求访问特定的页面或执行特定的操作。这包括数据的处理、计算、验证等操作。
网页在线播放视频
Program
07-16 8814
我最近想做一个类似影院的在线播放系统，没有头绪，正在紧锣密鼓的搜索资料中……，祝自己好运吧～呵呵。Q：1，怎么调用播放器2，用什么样的播放器3，我最近有点松懈，戒掉，还有很多事等着我做呢～
【bzoj3563】DZY Loves Chinese 在线cdq分治+并查集
Oxer的专栏
05-11 1483
和3237做法差不多，把cdq分治改成在线的就可以了。 至于怎么在线cdq分治？这个只可意会，不可言传。 #include #include #include #include #include #include #define maxn 500010 using namespace std; struct yts { int x,y; bool flag; }e[maxn];
优快云技术大会精选视频（限时观看）
06-27
内容精选自优快云重磅技术大会，主题包含：机器学习、知识图谱、Python开发等内容。提示：本次精选内容限时免费观看（7月20日-9月20日）
python入门到实践
06-24
不管是零基础学python还是想转到人工智能领域，亦或是用python做机器学习、数据分析、数据挖掘等；了解和学习python都是一个不错的选择。随着人工只能的普及，国内也掀起了学python热的浪潮；所以把python作为入门语言，也是很多学校的选择。【为什么学Python】Python 是当今非常热门的语言之一，2020年的 TIOBE 编程语言排行榜中 ，Python名列第一，并且其流行度依然处在上升势头。 【本课程介绍】本课程python编程知识内容分为：计算机基础（搭建及操作）、Python基础语法、Python内置函数、算法、Python内置库、程序调试及第三方库。包括pygame库、wordcloud库、jieba库、pillow库，matplotlib库，pyecharts库的使用；实现一站式快速入门，帮助于有志于转型人工智能、机器学习、数据分析的开发者，或者想要学习爬虫的人员掌握python基础。
人工智能：深度学习入门到精通实战
01-28
                《人工智能：深度学习入门到精通实战》课程主要就人工智能领域相关的深度学习基础、深度学习计算、卷积神经网络+经典网络、循环神经网络+RNN进阶、优化算法、计算机视觉和自然语言处理等，配套实战案例与项目全部基于真实数据集与实际任务展开，结合深度学习框架进行建模实战。                由浅入深，每一个理论搭配一个实验，引领学员浸泡式逐步掌握各项技能和实战项目，且侧重技能不同，学员的知识体系会更加全面课程大纲：第一章：深度学习基础-深度学习简介01.1-前置知识01.2-传统编程与数据编程01.3-深度学习起源01.4-深度学习崛起与发展01.5-深度学习成功案例01.6-深度学习特点 第二章：深度学习基础-Python基础02.1-PyTorch介绍与环境配置02.2-数据操作与创建Tensor02.3-算术操作、索引与改变形状02.4-线性代数、广播机制与内存开销02.5-Tensor和NumPy相互转换与Tensor on GPU02.6-实验01-创建和使用Tensor-102.7-实验01-创建和使用Tensor-202.8-梯度下降02.9-实验02-梯度下降-102.10-实验02-梯度下降-202.11-自动求梯度概念02.12-自动求梯度实例02.13-实验03-自动求梯度-102.14-实验03-自动求梯度-2 第三章：深度学习基础-线性回归03.1-线性回归讲解03.2-线性回归实例03.3-实验04-从零实现线性回归-103.4-实验04-从零实现线性回归-203.5-实验05-线性回归的简洁实现-103.6-实验05-线性回归的简洁实现-2 第四章：深度学习基础-softmax回归04.1-softmax回归04.2-实验06-FashionMNIST04.3-实验07-从零实现Softmax回归-104.4-实验07-从零实现Softmax回归-204.5-实验08-softmax回归的简洁实现 第五章：深度学习基础-多层感知机05.1-感知机05.2-多层感知机05.3-多层感知机与神经网络05.4-激活函数05.5-正向传播05.6-反向传播05.7-正向传播和反向传播05.8-批大小05.9-实验09-从零实现MLP05.10-实验10-MLP的简洁实现 第六章：深度学习基础-模型选择、欠拟合和过拟合06.1-训练误差和泛化误差06.2-模型选择06.3-欠拟合和过拟合06.4-权重衰减06.5-丢弃法06.6-实验11-多项式函数拟合实验06.7-实验12-高维线性回归实验-106.8-实验12-高维线性回归实验-206.9-实验13-Dropout 第七章：深度学习基础-数值稳定性和模型初始化07.1-数值稳定性和模型初始化-107.2-数值稳定性和模型初始化-207.3-实验14-房价预测案例-107.4-实验14-房价预测案例-207.5-实验14-房价预测案例-3 第八章：深度学习计算-模型构造08.1-模型构造-108.2-模型构造-208.3-模型构造-308.4-实验15-模型构造-108.5-实验15-模型构造-2 第九章：深度学习计算-模型参数的访问、初始化和共享09.1-模型参数的访问09.2-模型参数初始化和共享09.3-实验16-模型参数-109.4-实验16-模型参数-2 第十章：深度学习计算-自定义层与读取和储存10.1-不含模型参数的自定义层10.2-含模型参数的自定义层10.3-实验17-自定义层10.4-读取和储存10.5-GPU计算10.6-实验18-读取和储存  第十一章：卷积神经网络11.01-卷积神经网络11.02-卷积神经网络的组成层11.03-图像分类的局限性11.04-二维卷积层与卷积层11.05-卷积在图像中的直观作用11.06-实验19-二维卷积层11.07-填充与步幅11.08-卷积过程11.09-卷积层参数-111.10-卷积层参数-211.11-实验20-Pad和Stride11.12-多输入和输出通道11.13-实验21-多通道11.14-池化层11.15-实验22-池化层 第十二章：经典网络12.01-卷积神经网络12.02-实验23-LeNet模型12.03-深度卷积神经网络12.04-实验24-AlexNet模型12.05-使用重复元素的网络12.06-实验25-VGG模型12.07-网络中的网络12.08-实验26-NiN模型12.09-含并行连接的网络12.10-实验27-GoogLeNet模型12.11-批量归一化-112.12-批量归一化-212.13-实验28-批量归一化12.14-残差网络12.15-实验29-残差网络12.16-稠密连接网络12.17-实验30-稠密连接网络 第十三章：循环神经网络13.01-语言模型和计算13.02-n元语法13.03-RNN和RNNs13.04-标准RNN向前输出流程和语言模型应用13.05-vector-to-sequence结构13.06-实验31-语言模型数据集-113.07-实验31-语言模型数据集-213.08-实验32-从零实现循环神经网络-113.09-实验32-从零实现循环神经网络-213.10-实验32-从零实现循环神经网络-313.11-实验32-从零实现循环神经网络-413.12-实验33-简洁实现循环神经网络-113.13-实验33-简洁实现循环神经网络-2 第十四章：RNN进阶14.01-通过时间反向传播-114.02-通过时间反向传播-214.03-长短期记忆-114.04-长短期记忆-214.05-实验34-长短期记忆网络-114.06-实验34-长短期记忆网络-214.07-门控循环单元14.08-RNN扩展模型14.09-实验35-门控循环单元 第十五章：优化算法15.01-优化与深度学习15.02-局部最小值和鞍点15.03-提高深度学习的泛化能力15.04-实验36-小批量梯度下降-115.05-实验36-小批量梯度下降-215.06-动量法-115.07-动量法-215.08-实验37-动量法15.09-AdaGrad算法与特点15.10-实验38-AdaGrad算法15.11-RMSrop算法15.12-实验39-RMSProp算法15.13-AdaDelta算法15.14-实验40-AdaDelta算法15.15-Adam算法15.16-实验41-Adam算法15.17-不用二阶优化讲解与超参数 第十六章：计算机视觉16.01-图像增广与挑战16.02-翻转、裁剪、变化颜色与叠加16.03-实验42-图像增广-116.04-实验42-图像增广-216.05-微调16.06-迁移学习16.07-实验43-微调-116.08-实验43-微调-216.09-目标检测16.10-边界框16.11-实验44-边界框16.12-锚框与生成多个锚框16.13-交并比16.14-实验45-生成锚框-116.15-实验45-生成锚框-216.17-标注训练集的锚框-116.18-标注训练集的锚框-216.19-实验46-标注训练集的锚框-116.20-实验46-标注训练集的锚框-216.21-实验46-标注训练集的锚框-316.22-输出预测边界框16.23-实验47-输出预测边界框-116.24-实验47-输出预测边界框-216.25-多尺度目标检测16.26-实验48-多尺度目标检测16.27-目标检测算法分类16.28-SSD与模型设计16.29-预测层16.30-损失函数16.31-SSD预测16.32-实验49-目标检测数据集16.33-实验50-SSD目标检测-116.34-实验50-SSD目标检测-216.35-实验50-SSD目标检测-316.36-实验50-SSD目标检测-416.37-实验50-SSD目标检测-516.38-实验50-SSD目标检测-6 第十七章：自然语言处理17.01-词嵌入和词向量17.02-神经网络模型17.03-跳字模型17.04-训练跳字模型17.05-连续词袋模型17.06-负采样17.07-层序softmax17.08-子词嵌入17.09-Fasttext模型17.10-全局向量的词嵌入17.11-实验51-word2vec之数据预处理-117.12-实验51-word2vec之数据预处理-217.13-实验52-word2vec之负采样-117.14-实验52-word2vec之负采样-217.15-实验53-word2vec之模型构建-117.16-实验53-word2vec之模型构建-217.17-实验54-求近义词和类比词-117.18-实验54-求近义词和类比词-217.19-实验55-文本情感分类RNN-117.20-实验55-文本情感分类RNN-217.21-实验55-文本情感分类RNN-317.22-实验55-文本情感分类RNN-417.23-TextCNN17.24-TextCNN流程17.25-实验56-文本情感分类textCNN-117.26-实验56-文本情感分类textCNN-217.27-Seq2Seq的历史与网络架构17.28-Seq2Seq的应用与存在的问题17.29-Attention机制与Bucket机制17.30-实验57-机器翻译之模型构建-117.31-实验57-机器翻译之模型构建-217.32-实验57-机器翻译之模型构建-317.33-实验58-机器翻译之训练评估-117.34-实验58-机器翻译之训练评估-217.35-实验58-机器翻译之训练评估-3
DotNet编程规范（草）part2
z54572的专栏
08-24 478
 2排版注释1.         采用如下顺序组织类中的代码:类说明(注释)using语句组名称空间声明类声明.NEt标准控件。USER CONTROL或CUSTOM CONTROL私有变量公有变量方法声明2.         尽量使用using语句来避免使用类的全路径名称。3.         using语句组中首先是框架的命名空间，其次是第三方的，最后是自定义的
自己服务器上部署APP应用（安卓和IOS版），下载页面的代码，以及IOS的xxx.plist文件的建立
Reyn_观极
06-01 5803
第一 先安装nginx 第二 修改nginx配置 # vim /usr/local/nginx/conf/nginx.conf #配置用户和用户组 #user nobody; #工作进程数，建议设置为CPU的总核数 worker_processes 4; #全局错误日志定义类型，日志等级从低到高依次为： debug | info | notice | warn | error | ...
一边打码一边看片
number_chc的专栏
09-01 2576
在知乎上看到一个问题 为什么大部分程序员都喜欢用黑色界面? 中 sunus 分享的透明IDE方案非常赞，所以我也研究了半天，终于在MAC上试验成功，接下来就是学习怎么玩VIM了…… 效果如下： 　　简单来说就是用设置了 透明背景 的 iTerm2 中用 VIM 来编码。 怎么设置透明背景这个很好找，就不说了。 　　说下比较难搞的几个点： VIM要想用的好，还要配置好，我用了
在线视频点播系统开发与应用
在线视频点播系统是一种允许用户通过互联网实时选择、播放视频内容的服务。它不同于传统的电视广播，用户可以随时选择自己想看的节目，而无需受限于节目播出的时间表。这种系统一般由后端服务器、内容分发网络、...
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