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- FPGA小白到项目实战:Verilog+Vivado全流程通关指南(附光学类岗位技能映射)
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算法移植部署fpga开发verilog
FPGA小白到项目实战:Verilog+Vivado全流程通关指南(附光学类岗位技能映射)引言:为什么这个FPGA入门路线能帮你快速上岗?本文设计了一条**"Verilog语法→工具链操作→光学项目实战→岗位技能对标"的阶梯式学习路径。不同于泛泛而谈的FPGA教程,我们聚焦光学类产品开发**核心能力(时序接口设计、图像处理算法移植、高速接口应用),通过3个递进式项目(从LED闪烁到图像边缘检测),
- PyTorch & TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)
阿牛的药铺
算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)引言:为什么算法移植工程师必须掌握框架基础?针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求(如可见光/红外图像处理),深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性,又要将训练好的模型(如CNN、目标检测)转换为FPGA可部署的格式(ONNX、TFLite)。本文采用"
- 霍夫变换(Hough Transform)算法原来详解和纯C++代码实现以及OpenCV中的使用示例
点云SLAM
算法图形图像处理算法opencv图像处理与计算机视觉算法直线提取检测目标检测霍夫变换算法
霍夫变换(HoughTransform)是一种经典的图像处理与计算机视觉算法,广泛用于检测图像中的几何形状,例如直线、圆、椭圆等。其核心思想是将图像空间中的“点”映射到参数空间中的“曲线”,从而将形状检测问题转化为参数空间中的峰值检测问题。一、霍夫变换基本思想输入:边缘图像(如经过Canny边缘检测)输出:一组满足几何模型的形状(如直线、圆)关键思想:图像空间中的一个点→参数空间中的一个曲线参数空
- 用OpenCV标定相机内参应用示例(C++和Python)
下面是一个完整的使用OpenCV进行相机内参标定(CameraCalibration)的示例,包括C++和Python两个版本,基于棋盘格图案标定。一、目标:相机标定通过拍摄多张带有棋盘格图案的图像,估计相机的内参:相机矩阵(内参)K畸变系数distCoeffs可选外参(R,T)标定精度指标(如重投影误差)二、棋盘格参数设置(根据自己的棋盘格设置):棋盘格角点数:9x6(内角点,9列×6行);每个
- Shader面试题100道之(81-100)
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#Shader综合教程100+大剑师shader面试题shader教程
Shader面试题(第81-100题)以下是第81到第100道Shader相关的面试题及答案:81.Unity中如何实现屏幕空间的热扭曲效果(HeatDistortion)?热扭曲效果可以通过GrabPass抓取当前屏幕图像,然后在片段着色器中使用噪声或动态UV偏移模拟空气扰动,再结合一个透明通道控制扭曲强度来实现。82.Shader中如何实现物体轮廓高亮(OutlineHighlight)?轮廓
- 被动降噪的概念及编程实现
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人工智能算法javascript编程
被动降噪是指通过编程技术和算法,对输入的数据进行处理,以减少或消除其中的噪声。噪声可以是各种形式的干扰,例如来自传感器、通信信号或其他外部源的干扰。在本文中,我们将探讨被动降噪的意义以及如何使用编程来实现这一目标。被动降噪的意义:噪声对数据的准确性和可靠性产生负面影响。在许多应用领域,例如图像处理、音频处理和信号处理中,噪声的存在可能导致数据质量下降,使得后续的分析和处理变得困难。因此,被动降噪技
- 盲超分的核心概念
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一、盲超分的本质与数学建模1.退化过程的数学表达低分辨率图像(LR)可看作高分辨率图像(HR)经过退化模型后的结果::观测到的低分辨率图像:待恢复的高分辨率图像:模糊核(BlurKernel)⊗:卷积操作↓:下采样(步长为):加性噪声(如高斯噪声、泊松噪声等)盲超分的核心问题:在未知、、的情况下,从估计。2.为什么传统超分方法会失效?传统方法(如SRCNN、EDSR)假设退化是固定的(如双三次下采
- AI 图像编辑提示词参考之:背景替换
在AI图像编辑中(以FluxKontext为例),“替换背景”(BackgroundReplacement)是提升图像表现力的关键手段之一。但背景更换不仅仅是简单的视觉置换,更重要的是:确保人物主体外观不变,并与新背景在色温、色调、光影等方面自然融合。只有这样,最终图像才会呈现出“原本拍摄于该背景环境”的真实感。建议使用以下结构组织提示词:Replacethebackgroundwith[新背景]
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目标检测目标检测人工智能计算机视觉
目标检测作为计算机视觉的核心技术,在自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域发挥着不可替代的作用。本文将系统讲解目标检测的概念、原理、主流模型、常见数据集及应用场景,帮助读者构建对这一技术的完整认知。一、目标检测的核心概念目标检测(ObjectDetection)是指在图像或视频中自动定位并识别出所有感兴趣的目标的技术。它需要解决两个核心问题:分类(Classification):确定图像中每个目标的类
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AI街潜水的八角
深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集,适用于ResNet、VGG等卷积神经网络,SENet、CBAM等注意力机制相关算法,VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍:桃子识别分类:['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片,每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
- NVIDIA 系列之 使用生成式 AI 增强 ROS2 机器人技术:使用 BLIP 和 Isaac Sim 进行实时图像字幕制作
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NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能机器人
简介在快速发展的机器人领域,集成先进的AI模型可以显著增强机器人系统的功能。在本博客中,我们将探讨如何在ROS2(机器人操作系统2)环境中利用BLIP(引导语言图像预训练)模型进行实时图像字幕制作,并使用NVIDIAIsaacSim进行模拟。我们将介绍如何实现一个ROS2节点,该节点订阅摄像头源、应用BLIP模型进行图像字幕制作,并实时显示结果。这种集成展示了生成式AI在增强人机交互方面的强大功能
- 卫星分析系列之 使用卫星图像量化野火烧毁面积 在 Google Colab 中使用 Python 使用 Sentinel-2 图像确定森林火灾烧毁面积
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NVIDIAGPU和大语言模型开发教程pythonsentinel开发语言
简介几年前,当大多数气候模型预测如果我们不采取必要措施,洪水、热浪和野火将会发生更多时,我没想到这些不寻常的灾难现象会成为常见事件。其中,野火每年摧毁大量森林面积。如果你搜索不同地方的重大野火表格,你会发现令人震惊的统计数据,显示由于野火,地球上有多少森林面积正在消失。在本教程中,我将结合我已经发表过的关于下载、处理卫星图像和可视化野火的故事,量化加州发生的其中一场重大野火的烧毁面积。与之前的帖子
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使用NVIDIANeRF将2D图像转换为逼真的3D模型(Python)NeuralRadianceFields(NeRF)是一种强大的方法,可以将2D图像转换为逼真的3D模型。它使用神经网络来建模场景的辐射场,并通过渲染多个视角的图像来重建3D模型。在本文中,我们将使用Python和NVIDIANeRF库来实现这一过程。首先,我们需要安装所需的库。我们可以通过以下命令使用pip安装NVIDIANe
- Android 图像处理 - Bitmap 图像处理观察记录(基本图像复制、带目录创建的图像复制、字节流处理的图像复制、并发图像复制、单线程池顺序图像复制)
Bitmap图像处理观察记录1、基本图像复制从应用内部存储目录读取test.png使用BitmapFactory解码为Bitmap对象将Bitmap重新压缩保存为newTest.png操作成功,compress返回trueFilefile=newFile(getFilesDir(),"test.png");StringabsolutePath=file.getAbsolutePath();Bitm
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在OpenCV图像处理的世界里,有几个函数进行一些基本数据变换:cv::convertTo():类型转换与线性缩放;cv::normalize():归一化处理;cv::scaleAdd():加权叠加运算。cv::addWeighted():与scaleAdd相似,进行加权叠加运算;一、cv::convertTo():线性变换+数据类型转换voidcv::Mat::convertTo(OutputA
- Gradio全解系列7——Additional Features:补充特性(上)
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Gradio全解教程人工智能gradio补充特性队列输入输出流提示及进度条批处理函数
Gradio全解7——AdditionalFeatures:补充特性(上)前言第7章AdditionalFeatures:补充特性7.1队列7.1.1使用方法7.1.2配置队列演示7.2输入输出流7.2.1输出流1.生成器yield2.流媒体7.2.2输入流1.流事件2.图像滤镜7.2.3统一的输入输出流7.2.4跟踪过去的输入或输出7.3提示及进度条7.3.1提示7.3.2进度条7.4批处理函数
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一、背景场景在某类生成任务中,例如用户点击“执行任务”按钮后触发一个较耗时的后端操作(如生成报告、渲染图像、转码视频等),由于其调用了模型、渲染服务或需要较长处理时间,为了防止接口被频繁恶意调用,系统需要加入风控验证机制。此外,因任务处理为异步,前端无法立即获得最终结果,因此需通过轮询方式定期查询任务状态,等待任务完成后展示结果。二、整体流程说明1.用户点击“执行任务”按钮:前端调用风控接口/ap
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随着iOS系统的不断更新,现在我们已经迎来了iOS18,它为我们带来了更多的功能和改进。在iOS10中,保存的GIF图像会转换成静态图片,但自iOS11起,用户可以在iPhone和iPad上以原始格式保存GIF。若您希望备份这些生动有趣的GIF照片,将它们从iPhone传输到Mac是一个不错的选择。本文将向您展示几种将GIF图像备份到Mac计算机的有效方法。尽管Mac无法直接播放GIF,但本文还会
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Matplotlib-图像处理与可视化一、图像数据的本质:从数组到像素二、基础操作:加载与显示图像1.加载图像数据2.显示单张图像3.显示灰度图像三、进阶可视化:通道分离与色彩调整1.分离RGB通道2.调整亮度与对比度四、实用技巧:色彩映射与像素值分析1.自定义色彩映射(Colormap)2.像素值分布直方图五、多图对比与标注:算法结果可视化1.边缘检测结果对比2.图像标注:突出感兴趣区域六、注意
- (一)OpenCV——噪声去除(降噪)
高斯滤波器(针对高斯噪声)高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。高斯滤波(Gaussianfilter)包含许多种,包括低通、带通和高通等,我们通常图像上说的高斯滤波,指的是高斯模糊(GaussianBlur),是一种高斯低通滤波,其过滤调图像高频成分(图像细节部分),保留图像低频成分(图像平滑区域),所以对图
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- Python爬虫:从图片或扫描文档中提取文字数据的完整指南
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2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言数据挖掘c++
1.引言随着大数据技术的不断进步,图像数据逐渐成为了许多行业中重要的数据源之一。图像中不仅包含了丰富的视觉信息,还可能蕴含着大量的文字数据。对于科研、企业、政府等多个领域而言,如何从图片或扫描文档中提取出有价值的文字信息是一个亟待解决的问题。在这一过程中,OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)技术成为了解决这一问题的重要工具。在本文中,我们将探讨如何使用Py
- 前端开发常见问题
技术文章大纲性能优化问题页面加载速度慢的常见原因及解决方案渲染阻塞资源的处理方法图片与媒体文件优化策略懒加载与代码分割的实现方式浏览器兼容性问题不同浏览器对CSS特性的支持差异JavaScriptAPI的兼容性处理方案Polyfill的使用场景与实现方法自动化测试工具在兼容性测试中的应用响应式设计挑战移动端与桌面端布局适配问题媒体查询的最佳实践方案视口单位与相对单位的正确使用高DPI屏幕的图像处理
- AI Agent 2025 大爆发:从 GPT-4o 到 Devin,下一代 Agent 架构与落地趋势深度解析
当大模型学会“看”“听”“点鼠标”,并且还能叫来一整个“Agent舰队”协同工作,软件开发、运营乃至个人生产力的游戏规则正在被重写。1|为什么Agent在2025重新引爆?模型升级带来实时多模态OpenAIGPT-4o把文本、语音、图像三路感知和毫秒级响应塞进同一模型,实时demo像“科幻电影走出屏幕”OpenAI。浏览器级自动操作新上线的OperatorAgent能在Web页面自主点击、滚动、填
- 虚拟视频器:为QQ等通讯软件添加创意功能
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:虚拟视频技术提供了一种模拟摄像头的新方法,使得用户能创建虚拟的视频源,用于在线视频通话中展示预定内容而非真实画面。该软件支持QQ、MSN等主流通讯工具,使用户能控制和自定义视频通话的呈现方式。通过使用虚拟视频器,用户可以在各种场景下(如在线演示、隐私保护、教育培训和艺术创作)展示静态图像、预录制视频或实时视觉效果,增强视频通信的个性化和灵活性。1.虚拟视频技术
- 如何使用Python实现交通工具识别
如何使用Python实现交通工具识别文章目录技术架构功能流程识别逻辑用户界面增强特性依赖项主要类别内容展示该系统是一个基于深度学习的交通工具识别工具,具备以下核心功能与特点:技术架构使用预训练的ResNet50卷积神经网络模型(来自ImageNet数据集)集成图像增强预处理技术(随机裁剪、旋转、翻转等)采用多数投票机制提升预测稳定性基于置信度评分的结果筛选策略功能流程用户通过GUI界面选择待识别图
- 【EGSR2025】材质+扩散模型+神经网络相关论文整理随笔(四)
Superstarimage
文献随笔材质神经网络人工智能扩散模型
AnevaluationofSVBRDFPredictionfromGenerativeImageModelsforAppearanceModelingof3DScenes输入3D场景的几何和一张参考图像,通过扩散模型和SVBRDF预测器获取多视角的材质maps,这些maps最终合并成场景的纹理地图集,并支持在任意视角、任意光照条件下进行重新渲染。样例图如下:在当前时代的技术背景下,生成与几何匹配
- 从原理到实战:ISP(图像信号处理器)深度解析与应用指南
从原理到实战:ISP(图像信号处理器)深度解析与应用指南摘要本文系统解析ISP(ImageSignalProcessor,图像信号处理器)的核心功能,详细拆解其工作流程(RAW处理→黑电平校正→AWB→3DNR→Defog→Gamma),深入解读关键参数(吞吐量、WDR类型、低照度性能)的技术意义,并详解寄存器表与在线调试工具的配置方法。通过表格对比、分点解析等方式,从基础原理到工程实践,覆盖IS
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式,一个是继承Thread,另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票,第一例子继承thread,代码如下
package thread;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据、定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一,跨平台和语言,早已成为业界公认的标准。
XML是标
- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数,交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
T temp = x;
x = y;
y = temp;
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const int size = 10;
//一、用直接插入排
- 我的软件
麦田的设计者
我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件,耗时三个月,是一个根据央视节目开门大吉改变的,提供音调,猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP,同意权限,安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。(同时软件自动播放背景音乐)。3、用户登录到主页后,会有五个模块。a、点击不胫而走,用户得到开门大吉首页部分新闻,点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点,在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题,通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理,然后输出
awk命令形式:
awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
[-F|-f|-v]大参数,-F指定分隔符,-f调用脚本,-v定义变量 var=val
- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
Statement stmt=null;
PreparedStatement ps=null;
try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
原文地址:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/
安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
JNDI(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库:
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
bijian1013
linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU:
cat /proc/cpuinfo
二.查看内存:
free
三.查看硬盘:
df
linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备;
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备(声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时,需要考虑如下问题:
1. 序列化时,Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时,把日期字符串序列化为Date对象,也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档:
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量,然后可以在需要时引用,比如记录到日志里面,
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
}
变量$all_cookie就获得了cookie的值,可以用于运算了
- java-65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的:
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类,不熟悉FrameDecoder的,可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说,ReplayingDecoder简化了操作,比如:
FrameDecoder在decode时,需要判断数据是否接收完全:
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~!@#¥……&*()——|{}【】‘;:”“'。,、?]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.hibernate.Hibernate;
import org.hibernate.SQLQuery;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
daizj
linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时,会碰到要以另外一个用户来执行相关命令,其方法简单记下:
1、执行单个命令:su - user -c "command"
如:下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
[root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了:public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一:代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后,通常这个命令都会有返回结果,怎么对这个返回的结果做一些操作呢?那就得用管道命令‘|’。
上面那段话,简单说了下管道命令的作用,那什么事管道命令呢?
答:非常的经典的一句话,记住了,何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题:
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键,此时需要在APP层对按键事件(keyevent)做分解处理,模拟Android系统做法,把keyevent分解成:
1、单击事件:就是普通key的单击;
2、双击事件:500ms内同一按键单击两次;
3、长按事件:同一按键长按超过1000ms(系统中长按事件为500ms);
4、组合按键:两个以上按键同时按住;
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms),例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下:
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下:
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可
- c++编程随记
lx.asymmetric
C++笔记
为了字体更好看,改变了格式……
&&运算符:
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
音频数据
linux
一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中,操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中,也就是说,数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区,
- 随想 生活
暗黑小菠萝
生活
其实账户之前就申请了,但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的,但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生,真正最后做到软件开发的只要两个包括我,PS:我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作,考研失败,我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术,增强自己的实战能力,以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
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javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑,只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲,我倾向简单质朴的设计开发理念;从方法论上,我更加倾向自顶向下的设计;从做事情的目标上来看,我追求质量优先,更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
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