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2020年9月技术月刊
 
  导读
        建模者频道(modeler.org.cn)发布了EA15.2新特性的相关的视频,还发布了优雅的仪表盘视图 、 在EA中建模AWS Architecture 、EA中的战略建模-Strategic Modeling(1) 、 使用EA和iSpace实现MBSE 、 在EA中使用白板图建模 等方面的资料。
       我们还为您分享了如下方面的学习资料:操作系统、数据科学家、多接入边缘计算-MEC 、KVM虚拟化、中间件运维、Serverless 实战、Python 图像处理 OpenCV、基于python的Robot frame 、Neo4j图算法、大数据平台CDH和Impala、微前端架构与实现、前端跨平台开发框架等。
“建模者”月刊-2020年9月   lpt 发布于  2020-8-27  浏览数:50  

 2020年9月,建模者频道(Modeler.org.cn)发布了如下资料:

视频:使用iSpace建立 《能力模型:需求分析师》      
视频:基于 Octave 进行活动图仿真      
视频:SysML的状态图,EA结合Matlab Simulink进行仿真      
操作系统   姚敏 发布于  2020-7-24  浏览数:77  

 

操作系统概述     
5万字、97 张图总结操作系统核心知识点     
计算机操作系统概述-文库     
数据科学技术   孙维 发布于  2020-7-8  浏览数:284  点赞数:1  

 学习资料

什么是数据科学?     
数据科学简化讲解:原理和过程-大数据      
数据科学技术与应用 1-数据分析基础-文库      
多接入边缘计算-MEC    刘涛 发布于  2020-7-13  浏览数:206  点赞数:1  

 

MEC研究进展与应用场景探讨     
基于MEC的智慧医疗方案分析     
多接入边缘计算MEC技术及业务发展策略     
KVM虚拟化   lin 发布于  2020-7-2  浏览数:208  

KVM(名称来自英语:Kernel-basedVirtual Machine的缩写,即基于内核的虚拟机),是一种用于Linux内核中的虚拟化基础设施,可以将Linux内核转化为一个hypervisor。求这方面资料

KVM架构与原理详解      
KVM 虚拟化详解     
KVM 虚拟化基本原理     
数据科学家   张梓轩 发布于  2020-7-1  浏览数:221  点赞数:1  

 数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识,并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。一个优秀的数据科学家需要具备的素质有:懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。

数据科学家需要掌握的10项统计技术,快来测一测吧     
数据科学家最常用的十大机器学习算法     
数据科学家必须要掌握的5种聚类算法     
中间件运维   wang 发布于  2020-7-7  浏览数:168  点赞数:1  

 

中间件运维分析中的选型与实践     
中间件RabbitMQ之运维篇     
应用中间件WAS的监控方法     
Serverless 实战   王鹏 发布于  2020-7-16  浏览数:204  点赞数:1  

 学习资料

Serverless无服务应用架构纵横谈     
从零入门:详解Serverless架构模式     
Serverless 应用实践及典型案例解析     
基于python的Robot frame   刘君 发布于  2020-7-15  浏览数:287  点赞数:1  

 

Robot Framework 基础入门 -测试      
Robot Framework用法总结-测试      
Robotframework介绍与应用-测试-文库     
微前端架构与实现   王雅鑫 发布于  2020-7-16  浏览数:306  

 学习资料

微前端如何落地?     
微前端架构选型指南     
实施前端微服务化的六七种方式     
前端跨平台开发框架uni-app   lpt 发布于  2020-7-6  浏览数:257  点赞数:1  

uni-app 是一个使用 Vue.js 开发跨平台应用的前端框架,开发者编写一套代码,可编译到Android、iOS、H5、小程序等多个平台。

uni-app跨平台前端框架介绍     
跨平台移动端框架UniApp的应用实践     
uni-app: 从运行原理上面解决性能优化问题     
   
 
希望我们的资料可以帮助你学习,也欢迎投稿&提建议给我
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