Node.js是一种领先的服务器端编程环境,MongoDB是最流行的NoSQL数据库,而AngularJS正迅速成为基于MVC的前端开发的领先框架。它们结合在一起使得能够完全用JavaScript创建从服务器到客户端浏览器的高性能站点和应用程序。 本书为想要将这3种技术整合到全面的有效解决方案的Web程序员提供了完整指南。它简洁而清晰地介绍了这3种技术,然后迅速转到构建几种常见的Web应用程序上面。 读者将学会使用Node.js和MongoDB来建立更具可扩展性的高性能网站,并利用AngularJS创新的MVC方法构建更有效的网页和应用程序,以及把这三者结合在一起使用,从而提供卓越的下一代Web解决方案。
2022-02-26 09:41:03 15.06MB web development
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2022-02-26 09:09:18 23KB css html
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弹簧靴角 基于Spring boot + angular的前嵌入式分离框架。 项目简介 这是一套基于Spring boot + mybatis + angular的先前原型分离框架。 初步使用Maven对项目进行管理,提高项目的易开发性,扩展性。 前端使用angular构建单页应用,分为计算机端和手机端。计算机端UI采用 ,手机端UI采用 。 主要功能(开发中...) 电脑端 登录,退出登录 用户管理 模块管理 角色管理 字典管理 修改密码,记住密码 部门管理 权限管理 手机端 登录,退出登录 修改密码,记住密码 依赖 Java依赖环境 Maven的3 Java 8 MySQL 5.7 Docker(任选) 前端依赖环境 节点 npm 工程说明 部署说明 效果图 相关链接 :spring的全新框架,简化新的Spring应用程序的初始构造以及开发过程。 :一套前端单页面应用开发框
2022-02-26 05:41:31 3.1MB 系统开源
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Large Text File Viewer 5.2u(LTF),支持打开超大容量、尺寸的txt文件,查看系统日志时得心应手。
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美国户用光伏市场达千亿级,增量空间广阔的蓝海市场。据我们测算,2018 年底美国市场存量住宅1.38亿套,按独栋占比65%,以单套价值2.84万美元(10KW) 估算,美国户用光伏市场空间高达 2.55 万亿美元。按 10%渗透率测算算,对应 2547 亿美元光伏市场,未来随着渗透率进一步提升,增量空间广阔。 1.2、 美国户用分布式光伏安装商出货情况 2019 年美国住宅光伏安装商排行前三的依次是 Sunrun、Vivint Solar、特斯拉 /SolarCity。Sunrun 在 2020Q2 安装了 78MW,同比-24%,累计安装量近 2.2GW; Vivint 在 2020Q1 安
2022-02-25 09:21:19 1.81MB 新能源 电力 电池 储能
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EmployeeManagement:Spring Boot和Angular员工管理应用程序-由2人团队创建的College项目,其唯一目的是学习和使用Azure DevOps
2022-02-25 04:52:18 336KB Java
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2022年最新版 v1.0.1 Olars - Caolars - 蜡烛手工制作Woocommerce主题.zip
2022-02-24 14:02:44 11.6MB WordPress主题
预算matlab代码SFINCS:Stellarator福克-普朗克迭代新古典保守求解器。 SFINCS是用于计算非轴对称或轴对称环形等离子体(例如,恒星和托卡马克)中新古典效应的代码。 该代码解决了每个物种的分布函数的漂移动力学方程。 除了新古典的通量,流量和自举电流外,还可以获得其他矩,例如通量表面上的密度变化或分布函数本身。 文档可在多个地方获得。 该存储库的doc/manual/version3/子目录中有一个用户手册。 从该目录运行make来构建手册。 doc/目录中的技术文档中详细介绍了实现的方程式。 主要的公开参考是。 速度空间离散化的更多细节可以在中找到。 存储库的/doc/文件夹中的其他文件也可能有用。 SFINCS是轴对称代码的后代。 SFINCS还与径向全局托卡马克代码密切相关。 所有这些代码都有两个独立的速度空间变量:速度和俯仰角。 SFINCS和PERFECT都有两个独立的空间变量:SFINCS中的极向角和环形角以及PERFECT中的极向角和径向坐标。 该存储库包含SFINCS的多个版本:(从最旧到最新的顺序)singleSpecies,multiSpecie
2022-02-24 10:04:27 36.21MB 系统开源
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Model selection and estimation in regression with grouped variables
2022-02-23 14:14:33 208KB lasso lars 机器学习
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y作m次多元式拟合的MATLAB代码机器学习(MATLAB)-正则化线性回归和偏差/方差 斯坦福大学的机器学习课程。 环境 macOS Catalina(版本10.15.3) MATLAB 2018 b 数据集 ex5data1.mat 此仓库中包含的文件 ex5.m-分步练习的Octave / MATLAB脚本 ex5data1.mat-数据集 Submit.m-将解决方案发送到我们的服务器的提交脚本 featureNormalize.m-功能归一化功能 fmincg.m-函数最小化例程(类似于fminunc) plotFit.m-绘制多项式拟合 sigmoid.m-Sigmoid函数 trainLinearReg.m-使用成本函数训练线性回归 [⋆] linearRegCostFunction.m-正则化线性回归成本函数 [⋆] learningCurve.m-生成学习曲线 [⋆] polyFeatures.m-将数据映射到多项式特征空间 [⋆] validationCurve.m-生成交叉验证曲线 第1部分:正则线性回归 我们将执行正规化线性回归,以利用水库中水位的变化预测从大坝
2022-02-22 16:15:37 2.3MB 系统开源
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