赠送jar包：itext-2.1.7.jar； 赠送原API文档：itext-2.1.7-javadoc.jar； 赠送源代码：itext-2.1.7-sources.jar； 赠送Maven依赖信息文件：itext-2.1.7.pom； 包含翻译后的API文档：itext-2.1.7-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip； Maven坐标：com.lowagie:itext:2.1.7； 标签：lowagie、itext、中文文档、jar包、java； 使用方法：解压翻译后的API文档，用浏览器打开“index.html”文件，即可纵览文档内容。 人性化翻译，文档中的代码和结构保持不变，注释和说明精准翻译，请放心使用。

本文档是Python3.8.1的官方中文文档，包括Python 3.8 的新变化，入门教程，标准库参考，语言参考，Python/C API 接口等内容。

FreeImage是个可用于Windows、Linux和Mac OS X等操作系统 的自由和开源图象库，它由Floris den berg创建，最初开发它是为了给一个名为Magenta多媒体工具的写作工具提供载入位图功能支持。

PyTorch 是一个流行的深度学习框架，以其灵活性和易用性而闻名。这个文档是 PyTorch 的中文版本，对于那些希望在中国使用 PyTorch 或者中文阅读习惯的学习者来说非常有价值。以下是一些主要的知识点： 1. **torch 包**：PyTorch 的核心是 `torch` 包，它包含了张量数据结构（Tensor）以及基于这些张量的数学运算。这些运算包括基本的加减乘除、矩阵运算、指数和对数等。此外，`torch` 还提供了与张量相关的各种工具，如序列化和 CUDA 支持，使得在 NVIDIA GPU 上进行高效计算成为可能。 2. **张量检查**：`torch.is_tensor()` 和 `torch.is_storage()` 函数分别用于检查一个对象是否为 PyTorch 的张量或存储对象。这对于确定变量类型和进行类型检查非常有用。 3. **张量元素计数**：`torch.numel()` 函数返回张量中元素的数量，无论张量的维度如何，这有助于了解张量的规模。 4. **打印选项设置**：`torch.set_printoptions()` 可以调整打印张量时的精度、阈值、边缘项数和行宽等参数，使输出更适合阅读。这些选项与 Numpy 的打印选项类似。 5. **创建操作**： - `torch.eye(n, m=None, out=None)` 创建一个二维张量，其对角线元素为 1，其余为 0，类似于单位矩阵。 - `torch.from_numpy(ndarray)` 用于将 Numpy 数组转换为 PyTorch 的张量。转换后的张量与原始 Numpy 数组共享内存，因此修改一个会影响另一个。 - `torch.linspace(start, end, steps=100, out=None)` 生成一个一维张量，包含在给定区间内等间距的点。可以用来创建线性变化的序列。 6. **张量与 Numpy 交互**：PyTorch 和 Numpy 之间的兼容性是其强大功能之一。通过 `torch.from_numpy()`，你可以轻松地在两个库之间转换数据，这对于数据分析和模型训练都非常方便。 7. **CUDA 支持**：PyTorch 提供了 CUDA 实现，允许在支持 CUDA 的 GPU 上进行计算，这极大地加速了计算密集型任务，如神经网络的前向传播和反向传播。 8. **其他操作**：PyTorch 还提供了许多其他张量操作，如索引、切片、形状变换、归一化、随机数生成等，这些都是构建和训练深度学习模型的基础。 这个中文文档是学习和使用 PyTorch 的宝贵资源，它允许用户快速查找和理解相关函数，提高开发效率。对于初学者和经验丰富的开发者来说，都有很高的参考价值。

pytest中文文档，共有22个章节，资源来源于好心人，方便使用。

**Blinker-doc：Blinker中文文档** Blinker是一款强大的物联网(IoT)平台，为开发者提供了全面的解决方案，用于实现设备与云端的通信和控制。它支持多种硬件平台，包括Android、Raspberry Pi、Arduino、ESP8266、iOS、ESP32等，并且涵盖了WiFi、FreeRTOS、BLE等多个无线通信技术。本文将深入探讨Blinker平台的核心功能、API使用、硬件集成以及各种标签所代表的具体含义。 1. **Blinker API和库** Blinker提供了丰富的API和库，使得开发者可以方便地在不同的平台上集成Blinker服务。例如，对于Arduino，有专门的Blinker库，通过简单的函数调用即可实现数据发送、接收和设备状态管理。对于JavaScript环境，也有相应的库，便于在Web应用中接入Blinker服务。 2. **MQTT协议支持** Blinker平台基于MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）协议，这是一种轻量级的发布/订阅消息传输协议，特别适合于资源有限的物联网设备。通过MQTT，Blinker确保了设备和云端之间的高效、可靠的数据交换。 3. **Raspberry Pi应用** Raspberry Pi作为一款流行的开源硬件，可以利用Blinker进行物联网项目开发。通过安装Blinker库，用户可以在Raspberry Pi上编写程序，实现远程控制和数据采集。 4. **Arduino集成** Arduino是另一种广泛使用的微控制器平台，Blinker提供了详细的教程和示例代码，帮助开发者快速将Arduino设备连接到Blinker云，实现设备联网和远程控制。 5. **ESP8266和ESP32** ESP8266和ESP32是低成本、高性能的Wi-Fi微控制器，常用于物联网项目。Blinker提供了专门针对这两个平台的SDK，使开发者能够轻松构建智能Wi-Fi设备。 6. **iOS和Android应用** 对于移动应用开发者，Blinker提供了iOS和Android SDK，可以将物联网功能无缝集成到手机应用中，让用户通过手机控制硬件设备。 7. **FreeRTOS支持** FreeRTOS是一个实时操作系统，常用于资源有限的嵌入式系统。Blinker支持FreeRTOS，这意味着开发者可以利用FreeRTOS的强大功能，同时享受到Blinker提供的云服务。 8. **BLE支持** Bluetooth Low Energy (BLE) 是一种低功耗的无线通信技术，适用于电池供电的物联网设备。Blinker的BLE支持使得开发者可以利用BLE技术创建节能的物联网解决方案。 9. **文档资源** 提供的"blinker-doc-master"压缩包中包含了Blinker的中文文档，详尽介绍了Blinker平台的使用方法、API接口、示例代码以及故障排除等内容，是学习和开发Blinker项目的宝贵参考资料。 综上所述，Blinker-doc是面向多平台的物联网开发工具，无论你是Android或iOS开发者，还是喜欢Raspberry Pi、Arduino或ESP系列的硬件爱好者，都可以借助Blinker实现丰富的物联网功能。通过阅读并实践“blinker-doc-master”中的文档，你将能够熟练掌握Blinker的使用，开启你的物联网创新之旅。

Spring Boot 作为Java界当之无愧的王者级框架，但遗憾的是一直官方没有提供中文的文档。目前中文互联网上的所有中文文档几乎都是“谷歌一键翻译”，内容晦涩难懂，充满了“春天，弹簧，豆子”这种令人啼笑皆非的翻译内容，而且常年未更新，版本还停留在N年前。所以，我们花了一点点时间，整理，翻译出了全网最新，质量最高的 Spring Boot 3 中文文档。我们使用了 Deepl AI 翻译，并且对翻译后的内容进行人工逐行校验，从 java 开发者的角度对内容进行优化，保留了一些原汁原味的专业术语，相信这份文档可以让你有不一样的体验。 还有其他优质的 spring/spring-data/spring-security/spring-cloud 等框架的中文文档请访问 https://springdoc.cn/ 无须关注，无须登录，无广告，在线读。 希望可以对你有所帮助。

FastApi 最新中文文档 FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速（高性能）的 web 框架，使用 Python 3.8+ 并基于标准的 Python 类型提示。 关键特性: 快速：可与 NodeJS 和 Go 并肩的极高性能（归功于 Starlette 和 Pydantic）。最快的 Python web 框架之一。 高效编码：提高功能开发速度约 200％ 至 300％。* 更少 bug：减少约 40％ 的人为（开发者）导致错误。* 智能：极佳的编辑器支持。处处皆可自动补全，减少调试时间。 简单：设计的易于使用和学习，阅读文档的时间更短。 简短：使代码重复最小化。通过不同的参数声明实现丰富功能。bug 更少。 健壮：生产可用级别的代码。还有自动生成的交互式文档。 标准化：基于（并完全兼容）API 的相关开放标准：OpenAPI (以前被称为 Swagger) 和 JSON Schema。

《KUKA系统变量手册（KSS 8.6 中文版）》是一份详尽的技术文档，专门针对使用KUKA机器人控制系统（KSS）8.6版本的用户和开发者。这份手册提供了对系统中每一个变量的深入解释，包括变量的功能、用法和在不同情境下的应用。在工业自动化和机器人技术日益发展的当下，这份手册提供了对KUKA系统深入理解的关键信息，是工程师、技术员和程序员在实施精密控制和优化机器人性能时的重要参考资料。 随着工业4.0时代的到来，自动化和机器人技术变得日益复杂和强大。在这种背景下，掌握如何高效地使用和编程这些高级机器人系统变得尤为重要。《KUKA系统变量手册》提供了从基础概念到高级应用的全方位信息，帮助用户充分利用KUKA系统的先进功能，提升操作效率和精度。 此外，这份手册也是教育和研究领域的宝贵资源，为学术界提供了一个实用的、针对实际应用场景的学习工具。无论是在生产线的日常维护、系统故障的诊断，还是在开发新的自动化解决方案时，这份手册都是不可或缺的。 总体而言，《KUKA系统变量手册（KSS 8.6 中文版）》是一份全面的技术文档对于任何使用或研究KUKA机器人系统的人士来说，都是极具价值的资料来源.

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