Java P2P Unleashed With JXTA, Web Services, XML, Jini, JavaSpaces, and J2EE.chm

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Sam Newman - Building Microservices. Designing Fine-Grained Systems - 2015

Spring启动docker-rest-api 使用Spring Boot，MySQL和Swagger文档以及使用Docker的容器化构建RESTFul API Services 执行步骤： 克隆/下载存储库。 在IDE（Netbeans / Intellij Idea / Eclipse）中打开项目，并为应用程序生成可执行的.jar文件。 生成.jar文件的另一种方法是通过Maven。 将docker-compose-sample.yml文件重命名为docker -compose.yml 。 打开docker-compose.yml文件，并添加MySQL（db）环境参数值和Spring REST API（spring-rest-api）环境参数值，用于从应用程序进行数据库连接。 打开终端并转到docker-compose.yml所在的目录，然后在-d（分离模式）下运行以下命

SCSI协议族子协议 SCSI Enclosure Services - 2 (SES-2)，研究存储技术的，例如光盘库之类的技术，都会使用到SCSI协议，最新的中文资料没找到，所以自己翻译吧 本子协议关于SCSI设备的外壳（可以理解为存储体的机箱？或驱动器？）

SEMI E37-0298 HIGH-SPEED SECS MESSAGE SERVICES (HSMS) GENERIC SERVICES

sap press doc 解压密码：abap_developer

天蓝色ML的Python代码 使用Microsoft Azure认知服务实现各种AI项目的Python代码。 需要Microsoft Azure订阅，因为您将需要授权密钥和终结点才能使用这些代码部署模型。 服务： I.Azure机器学习： 部署预测性服务。 二。 自定义愿景： 人脸检测。 图像分类。 对象检测。 光学字符识别。 表格识别。 三， NLP（语音，文本，LUIS）： 语言理解。 语音识别和语音合成。 文字分析。 语言翻译 重要提示：该存储库是学习路径笔记本中的Python代码的集合，用于为Microsoft AI-900考试做准备（不是我的个人工作）。 尽管我通过了考试，但是我仍然希望将这些代码保存在这里，以便在Azure上进行AI项目时可以快速参考它们。 有关如何实现代码的详细信息，请查看以下参考： :

ISO14229标准第二部分，UDS- Session layer services（会话层服务）

AWS Brazil Tech Talk 2019 AI服务演示 该演示的目的是展示如何使用某些AWS AI服务。 我们将构建一个聊天机器人，以上传图像和视频，从内容中提取更多信息，以便更轻松地搜索它们并生成有关它们的音频文件。 下面我们有这个演示的架构： 要开始使用，您将需要具有以下访问权限的IAM用户： CloudFormation S3 我是 DynamoDB 拉姆达 录制 文字练习 重新认识 理解 翻译 波莉 莱克斯 笔记： 该演示的目的是演示AWS AI服务。 所使用的代码不适用于生产。 在弗吉尼亚北部地区（us-east-1）测试。 开始之前，请克隆或下载存储库！ CloudFormation 通过以下打开CloudFormation控制台： //console.aws.amazon.com/cloudformation 在“欢迎”页面上，单击“创建堆栈”