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gRPC官方API中文版，附带书签功能。

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简介：
gRPC官方API中文版，并附带书签功能，能够为学习和深入理解gRPC提供极大的便利。

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  • gRPC官方API中文版（含书签）
    优质
    本书为Google开发的高性能开源RPC框架gRPC的官方API手册，提供全面详细的文档，并且包含方便查找的书签。适合开发者学习参考。 gRPC官方API的中文版带有书签功能，对于学习和了解gRPC非常有帮助。
     
  • ZeroC Ice3.7 英文官方手册附中文书签
    优质
    《ZeroC Ice 3.7 英文官方手册》提供全面详尽的Ice协议教程与实例，特别添加了方便查阅的中文书签。 ZeroC Ice是一个很好的开发框架，适用于过渡到分布式程序设计。尽管网上有一些中文资料介绍Ice框架的早期版本，但关于新版本（如3.7版）的中文资料却很少能找到。虽然官方提供的英文文档非常详细，但由于篇幅较大，在快速查找信息时不太方便。为此，我花费了一周时间将这些文档目录翻译成中文，并创建了三层书签系统，以帮助使用者更快地了解Ice框架的整体概貌以及在查阅具体细节时实现快速定位。
     
  • gRPC官方文档中文版_1.0.pdf
    优质
    本PDF是Google开发的高性能开源RPC框架gRPC的官方文档中文版，内容详尽，适合开发者学习与参考。版本号为1.0。 gRPC 是一个高性能的开源通用 RPC 框架，专为移动设备设计，并采用 HTTP2 标准。它目前支持 C、Java 和 Go 语言版本，分别为 grpc, grpc-java 和 grpc-go。C 版本还支持 Node.js、Python、Ruby、Objective-C、PHP 和 C#。 gRPC 基于 HTTP2 设计，具备双向流传输、流量控制、头部压缩以及单个 TCP 连接上的多复用请求等特性。这些特点使 gRPC 在移动设备上表现更佳，并且更加节能和节省空间占用。
     
  • 追书利器，微信小程序附带API功能
    优质
    这是一款集成了强大API功能的微信小程序，专为阅读爱好者设计，提供便捷的小说追踪、下载服务，让你随时随地享受阅读乐趣。 类似追书样式的微信小程序设计得很不错，需要的朋友可以参考一下。
     
  • Java官方API中文版
    优质
    《Java官方API中文版》提供了对Oracle公司发布的Java API文档的全面中文翻译，涵盖从基础类库到高级框架的所有核心内容。 打开index.html即可。
     
  • gRPC-Core-1.24.0-API-Documents-中文版.zip
    优质
    本资源提供gRPC-C核心库1.24.0版本的API文档中文翻译版本，方便开发者查阅和理解。 赠送以下文件： - grpc-core-1.24.0.jar； - grpc-core-1.24.0-javadoc.jar（原API文档）； - grpc-core-1.24.0-sources.jar（源代码）； - grpc-core-1.24.0.pom（Maven依赖信息文件）； - grpc-core-1.24.0-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip（包含翻译后的API文档，人性化翻译，注释和说明精准翻译，请放心使用。） Maven坐标：io.grpc:grpc-core:1.24.0； 标签包括：core、grpc、jar包、java、中文文档。 使用方法： 解压翻译后的API文档文件，并用浏览器打开“index.html”文件以浏览文档内容。 文档中的代码和结构保持不变，注释与说明已精准翻译，请放心使用。
     
  • 《龙书》DX11 中文版PDF 带书签
    优质
    这本《龙书》的DX11中文版以PDF格式呈现，并带有详细的书签功能，便于读者快速定位和学习。 据说是一位物理老师翻译的，大家感谢他。
     
  • MLIR官方文档PDF版（含书签）
    优质
    《MLIR官方文档PDF版（含书签）》为机器学习编译器接口提供了详细的指南和参考，便于深入理解与应用MLIR技术。 MLIR（Multi-Level Intermediate Representation）是一种创新的编译器基础设施构建方法，旨在解决软件碎片化问题，并提升对异构硬件的支持效率。它显著降低了开发领域特定编译器的成本，并促进现有编译器之间的连接与整合。 MLIR的设计使其能够表示数据流图（如TensorFlow中的图形），包括动态形状、用户可扩展的操作生态及TensorFlow变量等特性，从而适用于处理复杂的深度学习模型并允许对这些模型进行优化。它支持针对此类图表的典型优化和转换，例如节点融合、循环交换和展开等操作。 此外，MLIR具备高性能计算风格的循环优化能力，如内核融合、内存tiling及数据布局变换，并能执行代码生成中的“降低”转换，包括DMA插入、显式缓存管理以及针对1D和2D寄存器架构的向量化。它还特别考虑了目标特定操作，这对于跨平台硬件优化至关重要。 对于深度学习图形，MLIR支持量化和其他图形转换步骤，在训练和部署模型时不可或缺。这些功能可以减小模型大小、提高推理速度并保持精度水平。 MLIR还包括多面体原语，使其能够进行基于规则的调度及高级别的优化，并用于硬件合成工具或高速电路设计中，为硬件级别的优化提供便利条件。 投资于MLIR基础设施意味着可以在多个编译阶段和应用领域共享与重用技术。这降低了开发新编译器和技术栈的复杂性，并促进了不同技术和框架之间的协作。通过使用MLIR，开发者可以更容易地构建并扩展支持各种计算需求的系统，无论是传统CPU、GPU还是定制AI加速器。 总之，MLIR是编译器领域的一项重要创新成果，提供了一个灵活且可扩展的中间表示层来适应多样化的计算任务和硬件平台。整合与优化不同层次的编译过程后，它有望成为未来软件编译及硬件优化的核心技术之一。
     
  • Java API官方文档中文版
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    《Java API官方文档中文版》为开发者提供了全面且权威的Java类库参考，内容涵盖了所有核心包和类的详细说明及示例，助力国内程序员高效开发。 JAVA API官方文档 中文版~打酱油~打酱油~打酱油~打酱油~
     
  • Java 1.8 API 官方文档中文版
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    《Java 1.8 API官方文档中文版》为开发者提供了全面、准确的Java 1.8版本API中文参考手册，涵盖所有类和接口详情，便于国内程序员查阅与学习。 JAVA 1.8 API官方文档中文版介绍了Java基础中常用API的使用方法，并深入讲解了每个API的应用细节。查看Java API文档是学习过程中的重要环节。