网站一般用什么语言开发 asp用什么语言开发

asp用什么语言开发  

asp用什么语言开发

asp是动态伺服器页面，在伺服器上解析出来后，客户端访问获得程式码形成的页面，编写asp档案必须按照asp格式要求，<%和%>包含起来，再具体运用asp一些函式程式码，可以用一些网页编辑工具写，如果熟练了的话，就直接在记事本中写，存为asp字尾就行了，一般都用记事本写asp，这样写出来的程式码简洁、干净！

android用什么语言开发

android开发是用java的，底层库是用c的，和c++一点关系没有，楼上误人子弟。一般都是用eclipse+ADT+android SDK开发的，android其实很好学，做一般的软体...

elasticsearch 用什么语言开发

一、外挂准备
网上有介绍说可以直接用plugin -install medcl/elasticsearch-analysis-ik的办法，但是我执行下来的效果只是将外挂的原始码下载下来，elasticsearch只是将其作为一个_site外挂看待。
所以只有执行maven并将打包后的jar档案拷贝到上级目录。（否则在定义mapping的analyzer的时候会提示找不到类的错误）。
由于IK是基于字典的分词，所以还要下载IK的字典档案，在medcl的elasticsearch-RTF中有，可以通过这个地址下载：

Mono 用什么语言开发

.NET下支援的语言都行
C#/VB.NET/F#/Ruby/Python

zenefits 用什么语言开发

Zenefits 2015年5月7日宣布获5亿美元C轮融资，由Fidelity Management 和私募公司 TPG联合领投。
这家两岁的初创公司估值45亿美元，超出之前20-30亿美元的估值区间。
11个月前，Zenefits 的估值仅为现在的九分之一。
而现在，其C轮估值已经超过许多许多上市企业级软体提供商，比如 Box 和Zendesk。

scratch 用什么语言开发

Scratch2.0从一门程式语言转变成了一个语言与社群并重的产品。从此以后，我们提到Scratch时，就要明白它不仅是一门程式语言，同时它也是一个关于这门语言以及这门语言实现的作品分享的社群。虽然以前的版本也具有专案分享功能

couchbase 用什么语言开发

Apache三剑客：HBase, Cassandra, CouchDB。HBase的前景最为看好，因为它的开发者众多并且都是顶尖高手。Cassandra目前有很多否定的声音。CouchDB的小而精悍，赞誉很多，将要正式释出的CouchBase融合了MemBase和CouchDB，很令人期待。

glusterfs用什么语言开发

就像只要会JavaScript就可以写出完整的Web应用，只要会Python，就可以实现一个完整的大资料处理平台。 云基础设施 这年头，不支援云平台，不支援海量资料，不支援动态伸缩，根本不敢说自己是做大资料的，顶多也就敢跟人说是做商业智慧（BI）。 ...

lambdaprobe用什么语言开发

LambdaProbe 是一款强大的免费开源工具，LambdaProbe拥有几乎所有Tomcat Manager的功能, 可以说是一个增强版本的 Tomcat
Manager。除此之外，Tomcat Probe 还拥有很多让开发者和系统管理者更方便的效能。从而使得Tomcat对开发者和管理者更加透明。
包括 应用程式,资料来源,释出,日志,执行绪,丛集,系统资讯,状态,联结器状态这些功能. 如配合 JDK 1.5 甚至可以实时的画出 Server
的详细记忆体占用状态.
下载地址：:lambdaprobe./downloads/1.7/probe.1.7b.zip
1.安装: 下载 ZIP 档案(LambdaProbe 1.7b, BINARIES ~7Mb), 解压后只需要释出probe.war档案到 Tomcat 伺服器的 webapps 目
录下. 支援的Tomcat 伺服器版本: 5.0, 5.5, 6.0. 还有一个地方需要设定, 在 conf/tomcat-users.xml 中新增 manager 账户,
probe 需要这个账户才能正确登入使用. 如果不知道怎么做, 你可以把档案内容改成这样即可拥有一个使用者名称和密码都为 admin 的
管理员账户:
<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
<tomcat-users>
<role rolename="manager"/>
<role rolename="tomcat"/>
<role rolename="admin"/>

machine learning用什么语言开发

这就是个课程的名称。
网易公开课看的这门课的Stanford 版本，再在Coursera上的这门课。相比在斯坦福开的machine learning，为了适应大众接受，Andrew Ng大大简化了课程难度，去除了绝大多数让工程师感到难受的公式，但是仍然保留了基本完整的机器学习框架，对机器学习的各个领域均有所涉及。
作为一门入门课程，不可能对机器学习的各个分支有详尽的叙述，想要进一步学习机器学习的同学，建议后续接着上台湾大学林轩田老师的《Machine Learning Foundation》和《Machine Learning Techniques》。