教程很棒，但是构建项目是最好的学习方法。
做基于项目的学习，以正确的方式学习代码！ProjectLearn提供了精选的项目教程列表，学习者可以在其中从头开始构建应用程序。
这些分为不同的类别，即Web开发，移动开发，游戏开发，机器学习，深度学习和人工智能。
该列表包含有关许多需求语言和技术的项目教程，包括ReactJS，NodeJS，VueJS，Flutter，ReactNative，.NETCore，Unity，TensorFlow，OpenCV，Keras等。
要贡献此列表，请访问以获取更多详细信息：）项目教程列表：网络开发：项目技术领域链接构建自己的Uber-for-X应用程序HTML5，JavaScript，Node，Express，MongoDB构建一个社区驱动的交付应用程序Python，Django，PostgreSQL，JavaScript，Mapbox生成本地商店搜索和发现应用程序Python，Django，PostgreSQL，JavaScript，Mapbox使用React.js和Node.js的中等克隆React，Node，

Flink-1.11.2与Hadoop3集成JAR包，放到flink安装包的lib目录下，可以避免Causedby:org.apache.flink.core.fs.UnsupportedFileSystemSchemeException:Hadoopisnotintheclasspath/dependencies.这个报错，实现Flink与Hadoop的集成

从移动端兴起，主流设计风格定型，再到Uber、Vine等现象级APP的崛起，移动端的APP设计直到现在才渐入佳境。
促成这一切的影响因素很多，比如社会发展趋势的变化、共享经济的大热、新技术的积累，等等等等。
这些事物的出现需要时间积累，这也是为什么这些应用到现在才火起来。
同样的，今年我们要关注的是定型了的巨屏手机和逐渐沉淀下来的可穿戴设备。
随着日常生活中所涉及到的移动端应用的增加，用户在这些东西上的所耗费的精神和脑力也越来越多。
查看邮件、预订酒店、叫外卖都有赖于各种应用，而诸如Airbnb和GrubHub这样的优质应用则大幅度减少了用户在无关细节上的精力耗散，可以更好地处理其他的任务，专注于更有价

flink整合Hadoop，注意：以Yarn模式部署Flink任务时，要求Flink是有Hadoop支持的版本，Hadoop环境需要保证版本在2.2以上，并且集群中安装有HDFS服务。

Uber的早期架构由一个单体后端应用程序构成，该应用由Python编写，Python使用Postgres以实现数据持久化。
自那时起，Uber架构已发生巨变，逐步转化为微服务模式和新的数据平台。
特别是在之前一些使用Postgres的案例中，现在则改用Schemaless（一个基于MySQL的全新数据库分片）。
本文将探索Postgres的缺陷，解释迁移到MySQL的基础上构建Schemaless和其它后端服务的原因。
Postgres有很多局限性：写入架构低效数据复制低效表损坏的问题糟糕的从库MVCC支持新版本更新难度升级下文将分析Postgres的表表示法和磁盘上的索引数据，重点对比MySQL通过

Uber于2018年11月提交的自动驾驶自主安全报告，在其18年3月份发生自动驾驶车辆致人死亡的背景下，该安全报告宣告了Uber对于自动驾驶测试所采取的安全整改措施，以及片面回归自动驾驶开发的决心。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。