2贰进制

Anaconda版本与Python版本对照表

Anaconda版本与Python版本对应表

关于Anaconda

Anaconda是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。包含了大量的科学包，一次安装减少了后续很多再去安装第三方包和依赖等。Anaconda 个人版是世界上最受欢迎的 Python 分发平台，在全球拥有超过 2500 万用户。Anaconda 是 Python 数据科学开发的首选平台。开源个人版（分发版）是在单台机器上执行 Python/R 数据科学和机器学习的最简单方法。它是为独立从业者开发的工具包，可以使用数千个开源包和库。

Anaconda版本与Python版本对应表

下面是Anaconda发行的部分版本与Python版本及操作系统之间的对应关系。

Anaconda 2.0.1 对应 Python2.6

Anaconda 2.0.1 对应 Python2.7

Anaconda 2.0.1 对应 Python3.3

Anaconda 2.0.1 对应 Python3.4

Anaconda 2.1.0 对应 Python2.6

Anaconda 2.1.0 对应 Python2.7

Anaconda 2.1.0 对应 Python3.3

Anaconda 2.1.0 对应 Python3.4

Anaconda 2.2.0 对应 Python2.6

Anaconda 2.2.0 对应 Python2.7

Anaconda 2.2.0 对应 Python3.3

Anaconda 2.2.0 对应 Python3.4

Anaconda 2.3.0 对应 Python2.6

Anaconda 2.3.0 对应 Python2.7

Anaconda 2.3.0 对应 Python3.3

Anaconda 2.3.0 对应 Python3.4

Anaconda 2.4.0 对应 Python2.7

Anaconda 2.4.0 对应 Python3.4

Anaconda 2.4.0 对应 Python3.5

Anaconda 2.4.1 对应 Python2.7

Anaconda 2.4.1 对应 Python3.4

Anaconda 2.4.1 对应 Python3.5

Anaconda 2.5.0 对应 Python2.7

Anaconda 2.5.0 对应 Python3.4

Anaconda 2.5.0 对应 Python3.5

Anaconda 4.0.0 对应 Python2.7

Anaconda 4.0.0 对应 Python3.4

Anaconda 4.0.0 对应 Python3.5

Anaconda 4.1.0 对应 Python2.7

Anaconda 4.1.0 对应 Python3.4

Anaconda 4.1.0 对应 Python3.5

Anaconda 4.1.1 对应 Python2.7

Anaconda 4.1.1 对应 Python3.4

Anaconda 4.1.1 对应 Python3.5

Anaconda 4.2.0 对应 Python2.7

Anaconda 4.2.0 对应 Python3.4

Anaconda 4.2.0 对应 Python3.5

Anaconda 4.3.0 对应 Python2.7

Anaconda 4.3.0 对应 Python3.4

Anaconda 4.3.0 对应 Python3.5

Anaconda 4.3.0 对应 Python3.6

Anaconda 4.3.1 对应 Python2.7

Anaconda 4.3.1 对应 Python3.4

Anaconda 4.3.1 对应 Python3.5

Anaconda 4.3.1 对应 Python3.6

Anaconda 4.4.0 对应 Python2.7

Anaconda 4.4.0 对应 Python3.5

Anaconda 4.4.0 对应 Python3.6

Windows系统

Anaconda 5.0.0 对应 32位 Windows Python2.7

Anaconda 5.0.0 对应 64位 Windows Python2.7

Anaconda 5.0.0 对应 32位 Windows Python3.5

Anaconda 5.0.0 对应 64位 Windows Python3.5

Anaconda 5.0.0 对应 32位 Windows Python3.6

Anaconda 5.0.0 对应 64位 Windows Python3.6

Anaconda 5.0.1 对应 32位 Windows Python2.7

Anaconda 5.0.1 对应 64位 Windows Python2.7

Anaconda 5.0.1 对应 32位 Windows Python3.5

Anaconda 5.0.1 对应 64位 Windows Python3.5

Anaconda 5.0.1 对应 32位 Windows Python3.6

Anaconda 5.0.1 对应 64位 Windows Python3.6

Anaconda 5.1.0 对应 32位 Windows Python2.7

Anaconda 5.1.0 对应 64位 Windows Python2.7

Anaconda 5.1.0 对应 32位 Windows Python3.5

Anaconda 5.1.0 对应 64位 Windows Python3.5

Anaconda 5.1.0 对应 32位 Windows Python3.6

Anaconda 5.1.0 对应 64位 Windows Python3.6

Anaconda 5.2.0 对应 32位 Windows Python2.7

Anaconda 5.2.0 对应 64位 Windows Python2.7

Anaconda 5.2.0 对应 32位 Windows Python3.5

Anaconda 5.2.0 对应 64位 Windows Python3.5

Anaconda 5.2.0 对应 32位 Windows Python3.6

Anaconda 5.2.0 对应 64位 Windows Python3.6

Anaconda 5.3.0 对应 32位 Windows Python2.7

Anaconda 5.3.0 对应 64位 Windows Python2.7

Anaconda 5.3.0 对应 32位 Windows Python3.6

Anaconda 5.3.0 对应 64位 Windows Python3.6

Anaconda 5.3.0 对应 32位 Windows Python3.7

Anaconda 5.3.0 对应 64位 Windows Python3.7

Anaconda 2018.12 对应 32位 Windows Python2.7

Anaconda 2018.12 对应 64位 Windows Python2.7

Anaconda 2018.12 对应 32位 Windows Python3.6

Anaconda 2018.12 对应 64位 Windows Python3.6

Anaconda 2018.12 对应 32位 Windows Python3.7

Anaconda 2018.12 对应 64位 Windows Python3.7

Anaconda 2019.03 对应 32位 Windows Python2.7

Anaconda 2019.03 对应 64位 Windows Python2.7

Anaconda 2019.03 对应 32位 Windows Python3.6

Anaconda 2019.03 对应 64位 Windows Python3.6

Anaconda 2019.03 对应 32位 Windows Python3.7

Anaconda 2019.03 对应 64位 Windows Python3.7

Anaconda 2019.07 对应 32位 Windows Python2.7

Anaconda 2019.07 对应 64位 Windows Python2.7

Anaconda 2019.07 对应 32位 Windows Python3.6

Anaconda 2019.07 对应 64位 Windows Python3.6

Anaconda 2019.07 对应 32位 Windows Python3.7

Anaconda 2019.07 对应 64位 Windows Python3.7

Anaconda 2019.10 对应 32位 Windows Python2.7

Anaconda 2019.10 对应 64位 Windows Python2.7

Anaconda 2019.10 对应 32位 Windows Python3.6

Anaconda 2019.10 对应 64位 Windows Python3.6

Anaconda 2019.10 对应 32位 Windows Python3.7

Anaconda 2019.10 对应 64位 Windows Python3.7

Anaconda 2020.02 对应 32位 Windows Python3.6

Anaconda 2020.02 对应 64位 Windows Python3.6

Anaconda 2020.02 对应 32位 Windows Python3.7

Anaconda 2020.02 对应 64位 Windows Python3.7

Anaconda 2020.02 对应 32位 Windows Python3.8

Anaconda 2020.02 对应 64位 Windows Python3.8

Mac系统

Anaconda 5.0.0 对应 macOS Python2.7

Anaconda 5.0.0 对应 macOS Python3.5

Anaconda 5.0.0 对应 macOS Python3.6

Anaconda 5.0.1 对应 macOS Python2.7

Anaconda 5.0.1 对应 macOS Python3.5

Anaconda 5.0.1 对应 macOS Python3.6

Anaconda 5.1.0 对应 macOS Python2.7

Anaconda 5.1.0 对应 macOS Python3.5

Anaconda 5.1.0 对应 macOS Python3.6

Anaconda 5.2.0 对应 macOS Python2.7

Anaconda 5.2.0 对应 macOS Python3.5

Anaconda 5.2.0 对应 macOS Python3.6

Anaconda 5.3.0 对应 macOS Python2.7

Anaconda 5.3.0 对应 macOS Python3.6

Anaconda 5.3.0 对应 64位 macOS Python3.7

Anaconda 2018.12 对应 macOS Python2.7

Anaconda 2018.12 对应 macOS Python3.6

Anaconda 2018.12 对应 macOS Python3.7

Anaconda 2019.03 对应 macOS Python2.7

Anaconda 2019.03 对应 macOS Python3.6

Anaconda 2019.03 对应 macOS Python3.7

Anaconda 2019.07 对应 macOS Python2.7

Anaconda 2019.07 对应 macOS Python3.6

Anaconda 2019.07 对应 macOS Python3.7

Anaconda 2019.10 对应 macOS Python2.7

Anaconda 2019.10 对应 macOS Python3.6

Anaconda 2019.10 对应 macOS Python3.7

Anaconda 2020.02 对应 macOS Python3.6

Anaconda 2020.02 对应 macOS Python3.7

Anaconda 2020.02 对应 macOS Python3.8

Linux系统

Anaconda 5.0.0 对应 32位 Linux Python2.7

Anaconda 5.0.0 对应 64位 Linux Python2.7

Anaconda 5.0.0 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python2.7

Anaconda 5.0.0 对应 32位 Linux Python3.5

Anaconda 5.0.0 对应 64位 Linux Python3.5

Anaconda 5.0.0 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python3.5

Anaconda 5.0.0 对应 32位 Linux Python3.6

Anaconda 5.0.0 对应 64位 Linux Python3.6

Anaconda 5.0.0 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python3.6

Anaconda 5.0.1 对应 32位 Linux Python2.7

Anaconda 5.0.1 对应 64位 Linux Python2.7

Anaconda 5.0.1 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python2.7

Anaconda 5.0.1 对应 32位 Linux Python3.5

Anaconda 5.0.1 对应 64位 Linux Python3.5

Anaconda 5.0.1 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python3.5

Anaconda 5.0.1 对应 32位 Linux Python3.6

Anaconda 5.0.1 对应 64位 Linux Python3.6

Anaconda 5.0.1 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python3.6

Anaconda 5.1.0 对应 32位 Linux Python2.7

Anaconda 5.1.0 对应 64位 Linux Python2.7

Anaconda 5.1.0 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python2.7

Anaconda 5.1.0 对应 32位 Linux Python3.5

Anaconda 5.1.0 对应 64位 Linux Python3.5

Anaconda 5.1.0 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python3.5

Anaconda 5.1.0 对应 32位 Linux Python3.6

Anaconda 5.1.0 对应 64位 Linux Python3.6

Anaconda 5.1.0 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python3.6

Anaconda 5.2.0 对应 32位 Linux Python2.7

Anaconda 5.2.0 对应 64位 Linux Python2.7

Anaconda 5.2.0 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python2.7

Anaconda 5.2.0 对应 32位 Linux Python3.5

Anaconda 5.2.0 对应 64位 Linux Python3.5

Anaconda 5.2.0 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python3.5

Anaconda 5.2.0 对应 32位 Linux Python3.6

Anaconda 5.2.0 对应 64位 Linux Python3.6

Anaconda 5.2.0 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python3.6

Anaconda 5.3.0 对应 32位 Linux Python2.7

Anaconda 5.3.0 对应 64位 Linux Python2.7

Anaconda 5.3.0 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python2.7

Anaconda 5.3.0 对应 32位 Linux Python3.6

Anaconda 5.3.0 对应 64位 Linux Python3.6

Anaconda 5.3.0 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python3.6

Anaconda 5.3.0 对应 32位 Linux Python3.7

Anaconda 5.3.0 对应 64位 Linux Python3.7

Anaconda 5.3.0 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python3.7

Anaconda 2018.12 对应 32位 Linux Python2.7

Anaconda 2018.12 对应 64位 Linux Python2.7

Anaconda 2018.12 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python2.7

Anaconda 2018.12 对应 32位 Linux Python3.6

Anaconda 2018.12 对应 64位 Linux Python3.6

Anaconda 2018.12 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python3.6

Anaconda 2018.12 对应 32位 Linux Python3.7

Anaconda 2018.12 对应 64位 Linux Python3.7

Anaconda 2018.12 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python3.7

Anaconda 2019.03 对应 64位 Linux Python2.7

Anaconda 2019.03 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python2.7

Anaconda 2019.03 对应 64位 Linux Python3.6

Anaconda 2019.03 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python3.6

Anaconda 2019.03 对应 64位 Linux Python3.7

Anaconda 2019.03 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python3.7

Anaconda 2019.07 对应 64位 Linux Python2.7

Anaconda 2019.07 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python2.7

Anaconda 2019.07 对应 64位 Linux Python3.6

Anaconda 2019.07 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python3.6

Anaconda 2019.07 对应 64位 Linux Python3.7

Anaconda 2019.07 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python3.7

Anaconda 2019.10 对应 64位 Linux Python2.7

Anaconda 2019.10 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python2.7

Anaconda 2019.10 对应 64位 Linux Python3.6

Anaconda 2019.10 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python3.6

Anaconda 2019.10 对应 64位 Linux Python3.7

Anaconda 2019.10 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python3.7

Anaconda 2020.02 对应 64位 Linux Python3.6

Anaconda 2020.02 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python3.6

Anaconda 2020.02 对应 64位 Linux Python3.7

Anaconda 2020.02 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python3.7

Anaconda 2020.02 对应 64位 Linux Python3.8

Anaconda 2020.02 对应 64位 Linux on IBM Power处理器Python3.8

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文章目录Python爬虫解析工具之xpath使用详解一、引言二、环境准备1、插件安装2、依赖库安装三、xpath语法详解1、路径表达式2、通配符3、谓语4、常用函数四、xpath在Python代码中的使用1、文档树的创建2、使用xpath表达式3、获取元素内容和属性五、总结Python爬虫解析工具之xpath使用详解一、引言在Python爬虫开发中，数据提取是一个至关重要的环节。xpath作为一门
【Git】常见命令(仅笔记) 好想有猫猫 Git Linux学习笔记 git 笔记 elasticsearch linux c++
文章目录创建/初始化本地仓库添加本地仓库配置项提交文件查看仓库状态回退仓库查看日志分支删除文件暂存工作区代码远程仓库使用`.gitigore`文件让git不追踪一些文件标签创建/初始化本地仓库gitinit添加本地仓库配置项gitconfig-l#以列表形式显示配置项gitconfiguser.name"ljh"#配置user.namegitconfiguser.email"[email protected]
多线程编程之卫生间周凡杨 java 并发卫生间线程厕所
如大家所知，火车上车厢的卫生间很小，每次只能容纳一个人，一个车厢只有一个卫生间，这个卫生间会被多个人同时使用，在实际使用时，当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上，等出来时打开门，下一个人进去把门锁上，如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析：首先问题中有两个实体，一个是人，一个是厕所，所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的，厕所只有一个（暂且模拟的是一个车厢）。
How to Install GUI to Centos Minimal sunjing linux Install Desktop GUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
Shell 函数 daizj shell 函数
Shell 函数 linux shell 可以用户定义函数，然后在shell脚本中可以随便调用。 shell中函数的定义格式如下： [function] funname [()]{ action; [return int;] } 说明： 1、可以带function fun() 定义，也可以直接fun() 定义,不带任何参数。 2、参数返回
Linux服务器新手操作之一周凡杨 Linux 简单操作
1.whoami 当一个用户登录Linux系统之后，也许他想知道自己是发哪个用户登录的。此时可以使用whoami命令。 [ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami e
浅谈Socket通信（一）朱辉辉33 socket
在java中ServerSocket用于服务器端，用来监听端口。通过服务器监听，客户端发送请求，双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后，两边都会产生一个Socket实例，我们可以通过操作Socket来建立通信。首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包 ServerSock
关于框架的简单认识西蜀石兰框架
入职两个月多，依然是一个不会写代码的小白，每天的工作就是看代码，写wiki。前端接触CSS、HTML、JS等语言，一直在用的CS模型，自然免不了数据库的链接及使用，真心涉及框架，项目中用到的BootStrap算一个吧，哦，JQuery只能算半个框架吧，我更觉得它是另外一种语言。后台一直是纯Java代码，涉及的框架是Quzrtz和log4j。都说学前端的要知道三大框架，目前node.
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your 林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
MySQL5.6的my.ini配置 aigo mysql
注意：以下配置的服务器硬件是：8核16G内存 [client] port=3306 [mysql] default-character-set=utf8 [mysqld] port=3306 basedir=D:/mysql-5.6.21-win
mysql 全文模糊查找便捷解决方案 alxw4616 mysql
mysql 全文模糊查找便捷解决方案 2013/6/14 by 半仙 [email protected] 目的: 项目需求实现模糊查找. 原则: 查询不能超过 1秒. 问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求. 解决方案: 使用mysql全文索引. 1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
自定义数据结构链表(单项 ,双向,环形) 百合不是茶单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的单项链表;数据从第一个指向最后一个实现代码: //定义动态链表 clas
threadLocal实例 bijian1013 java thread java多线程 threadLocal
实例1： package com.bijian.thread; public class MyThread extends Thread { private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() { protected synchronized Object initialValue() { return new Inte
activemq安全设置—设置admin的用户名和密码 bijian1013 java activemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件，找到 <bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint"> <p
【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类 bit1129 java
本文详细介绍Java的范型，写一篇关于范型的博客原因有两个，前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定)，竟然想了半天，最后还是从网上找了个范型方法的写法；再者，前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理，看它的源代码就比较迷糊，只其然不知其所以然。所以，还是花点时间系统的整理总结下范型吧。范型内容范型集合类范型类
【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据 bit1129 hbase
在HBase中，每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据，也就是说，当一个表中有多个列簇时，针对每个列簇插入数据，最后产生的数据是多个HFile，每个对应一个列族，通过如下操作验证 1. 建立一个有两个列族的表 create 'members','colfam1','colfam2' 2. 在members表中的colfam1中插入50*5
Nginx 官方一个配置实例 ronin47 nginx 配置实例
user www www; worker_processes 5; error_log logs/error.log; pid logs/nginx.pid; worker_rlimit_nofile 8192; events { worker_connections 4096;} http { include conf/mim
java-15.输入一颗二元查找树，将该树转换为它的镜像，即在转换后的二元查找树中，左子树的结点都大于右子树的结点。用递归和循环 bylijinnan java
//use recursion public static void mirrorHelp1(Node node){ if(node==null)return; swapChild(node); mirrorHelp1(node.getLeft()); mirrorHelp1(node.getRight()); } //use no recursion bu
返回null还是empty bylijinnan java apache spring 编程
第一个问题，函数是应当返回null还是长度为0的数组（或集合）？第二个问题，函数输入参数不当时，是异常还是返回null？先看第一个问题有两个约定我觉得应当遵守： 1.返回零长度的数组或集合而不是null（详见《Effective Java》）理由就是，如果返回empty，就可以少了很多not-null判断： List<Person> list
[科技与项目]工作流厂商的战略机遇期 comsci 工作流
在新的战略平衡形成之前，这里有一个短暂的战略机遇期，只有大概最短6年，最长14年的时间，这段时间就好像我们森林里面的小动物，在秋天中，必须抓紧一切时间存储坚果一样，否则无法熬过漫长的冬季。。。。在微软，甲骨文，谷歌，IBM,SONY
过度设计-举例 cuityang 过度设计
过度设计，需要更多设计时间和测试成本，如无必要，还是尽量简洁一些好。未来的事情，比如访问量，比如数据库的容量，比如是否需要改成分布式都是无法预料的再举一个例子，对闰年的判断逻辑：　　1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle; 　　2、if ( ($Year%4==0 &am
java进阶，《Java性能优化权威指南》试读 darkblue086 java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试，才发现调试器如此强大，应用程序开发调试其实真的简单了很多，不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用，更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼，时隔多年，Java已经如日中天，成为许多大型企业应用的首选，而今天，这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉，从不经意的开发过程让我刮目相看，原来性能调优不是简单地看看热点在哪里，
网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议 dcj3sjt126com 学习笔记
协议：在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定　　计算机网络的体系结构：计算机网络的层次结构和各层协议的集合。　　两类服务：　　面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态，并在通信过程中维持这种状态的变化，同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。　　面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态，不为服务对象
mac中用命令行运行mysql dcj3sjt126com mysql linux mac
参考这篇博客：http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用（有点先入为主了）。 1，安装mysql 在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/，根据我的机器的配置情况选择了64
MongDB查询（1）——基本查询[五] eksliang mongodb mongodb 查询 mongodb find
MongDB查询转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介 MongoDB中使用find来进行查询。 API:如下 function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....} 参数含义： query:查询参数 fie
base64，加密解密经融加密，对接 y806839048 经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK")))); String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK"); // 注意编码格式，注意用于加密，解密的要是同
JavaWeb之JSP概述 ihuning javaweb
什么是JSP？为什么使用JSP？ JSP表示Java Server Page，即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。 JSP起源在很多动态网页中，绝大部分内容都是固定不变的，只有局部内容需要动态产生和改变。如果使用Servl
apple watch 指南啸笑天 apple
1. 文档 WatchKit Programming Guide（中译在线版 By @CocoaChina）译文译者原文概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
java经典的基础题目 macroli java 编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费，开源，跨平台(平台独立性)，简单易用，功能完善，面向对象，健壮性，多线程，结构中立，企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包，类，接口，对象，属性，方法，构造器，继承，封装，多态，抽象，范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
你所不知道神奇的js replace正则表达式 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境纵观千象 regex
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