ASP.NET Core 2和Vue.js 这是Packt发布的的代码存储库。 使用Vue，Vuex和ASP.NET Core 2.0进行全栈Web开发 这本书是关于什么的？ 本书将引导您使用ASP.NET Core Web API和Vue.js单页应用程序（SPA）前端从头到尾开发电子商务应用程序。 本书涵盖以下激动人心的功能： 设置用于构建客户端和服务器端代码的现代开发环境 使用Vue CLI搭建前端应用程序 构建并组成一组Vue.js组件 设置和配置客户端路由，以将多个页面引入SPA 将流行CSS框架与Vue.js集成以构建产品目录 建立可正常运行的购物车，以在浏览器会话中保留其内容 使用专用于Vue.js表单验证的开源库构建具有即时验证反馈的客户端表单 重构后端应用程序以使用OpenIddict库 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代码都组织在文件夹

.net core获取读取json配置文件示例源码，控制台程序。

“（假如）我只能拥有一本Python书籍，那肯定就是陈仲才的《Python核心编程》。它涵盖了《Learning Python》的全部主题，但是却更加深入宽泛，所以这绝不单单是一本充分包含了核心语言的书籍。如果你只想在市面上购买一本 Python书籍的话，我向你推荐本书。你会享受阅读的，包括它里面会经常幽程序员的一默。更重要的是，你将学会Python。更更重要的是，你会在日复一日的编程生活中受益不尽。好样的，仲才兄！” ——罗恩·斯蒂芬（Ron Stephens），Python学习基金

WopiHost 包裹 版本 资料下载 WopiHost.Abstractions WopiHost.Core WopiHost.Discovery WopiHost.FileSystemProvider WopiHost.Url 介绍 该项目是WOPI主机的示例实现。 基本上，它允许开发人员通过实现一堆接口将自定义数据源与Office Online Server（以前称为Office Web Apps）或任何其他WOPI客户端集成。 与网络上现有样本相比的功能/改进 使用ASP.NET Core MVC构建的干净WebAPI（无对System.Web的引用） 使用新的ASP.NET Core功能（配置等） 可以自托管或在IIS下运行 文件操作被提取到自己的抽象层（不依赖于System.IO） 包括示例实现（Windows文件系统的提供程序） 文件标识符可以是任何

使用新版本的junit运行时报错，是因为原来在junit包中得hamcrest模块被单独抽出来了，解决方法是在项目中导入hamcrest-core-1.1.jar hamcrest-library-1.1.jar这两个包。这里提供了hamcrest-core-1.1.jar和hamcrest-library-1.1.jar的下载

前言 为了更方便在服务端调用 HTTP 请求，微软在 .NET Framework 4.x 的时候引入了 HttpClient。但 HttpClient 有很多严重问题，一直饱受诟病，比如 InfoQ 的这篇文章 t.cn/Evzy80y，吐槽了 HttpClient 不能立即关闭连接、性能消耗严重等的问题。 Http协议的重要性相信不用我多说了，HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection，增加了易用性和灵活性，它不仅是客户端发送Http请求变得容易，而且也方便了开发人员测试接口（基于Http协议的），即提高了开发的效率，也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpCl

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llvm三本图书合集Getting started with llvm core libraries llvm essentials llvm cookbook，图书齐全清晰，pdf版都能打开。

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Robert W. Keener (2010), "Theoretical Statistics: Topics for a Core Course" 機率與數理統計用書，含有測度論，適合自學 1 Probability and Measure 2 Exponential Families 3 Risk, Sufficiency, Completeness, and Ancillarity 4 Unbiased Estimation 5 Curved Exponential Families 6 Conditional Distributions 7 Bayesian Estimation 8 Large-Sample Theory 9 Estimating Equations and Maximum Likelihood 10 Equivariant Estimation 11 Empirical Bayes and Shrinkage Estimators 12 Hypothesis Testing 13 Optimal Tests in Higher Dimensions 14 General Linear Model 15 Bayesian Inference: Modeling and Computation 16 Asymptotic Optimality 17 Large-Sample Theory for Likelihood Ratio Tests 18 Nonparametric Regression 19 Bootstrap Methods 20 Sequential Methods A Appendices B Solutions