- 前端系列之:设计模式
程序员SKY
前端前端
什么是设计模式?设计模式,其实就是一种可以在多处地方重复使用的代码设计方案,只是不同的设计模式所能应用的场景有所不同。通过这种设计模式可以帮助我们提高代码的可读性、可维护性与可扩展性。前端的设计模式又分为三个大类型,分别是创建型、结构型和行为型,针对这三个大类型,又会有很多种不同的设计模式。创建型主要用于对象的创建过程,比如对象的创建、初始化等,它隐藏了对象创建的具体细节,从而解耦客户端和对象的创
- 一篇文章搞懂C#中的泛型类/泛型方法/泛型接口
方程式sunny
C#c#
一篇文章搞懂C#中的泛型类/泛型方法/泛型接口链接:源码提起泛型类,很多人就头疼,我也头疼。在C#中这个概念很重要,重要的向定义一个int数值类型一样,但是这个内容又不像if···else那样容易理解。我花费了两天的时间,把整个知识点梳理了一遍,希望讲清楚,也当给自己做个笔记。泛型类(GenericClasses)泛型类是一种可以处理多种数据类型的数据结构或算法模板。它允许在定义类时使用一个或多个
- 区分单片机RAM、ROM、Flash
Amazinqc
单片机
最近搞毕设,又一次接触到51单片机系列了,但是由于之前学习单片机的时间过去的有点久,我对单片机的有些硬件知识记得有点模糊了,现在重新翻旧账出来复习复习。单片机的RAM,学名叫随机存储器,就是一个可读可写而且速度还比较快的存储器,缺点是断电数据会丢失,在单片机中用作程序运行时所产生的中间变量的数据存储器。ROM,只读存储器,从名字就可以看出ROM生产完成后就不能再写数据,只能读取数据。后来技术发展,
- 嵌入式通用学习路线整理
小麦大叔
嵌入式知识⭐⭐⭐⭐⭐嵌入式c++单片机STM32物联网
大家好,我是小麦。从事嵌入式相关行业,差不多快有10年时间了,走过很多弯路,踩过很多坑。很多人会问,嵌入式真的没有前途吗?这个我其实也无法回答。用发展的眼光来看,万物都有周期。这个和嵌入式无关,和行业有关,一个行业的增长有关,和资本有关,和郭嘉发展有关。所以只有天时地利人和,而这个人和,就是你自己的选择。对此这是我的看法,也欢迎大家发表自己的看法。如果打算入门嵌入式学习,那就和大家聊聊嵌入式学习路
- C++深入学习笔记(19)—— 迭代器
慎铭
C++深入学习笔记c++容器开发语言
iterator头文件中,除了为每个容器所定义的迭代器外,标准库中还额外定义了其它的迭代器类型,如下。插入迭代器(insetiterator):该类迭代器被绑定到一个容器上,可用来向容器中插入元素。流迭代器(streamiterator):该类迭代器被绑定到输入或者输出流上,可以用来遍历有关联的IO流。反向迭代器(reverseiterator):这些迭代器向后移动而不是向前移动。除了forw
- 【设计模式】(二)工厂方法模式详解
24K钛合金镭射眼
设计模式设计模式工厂方法模式java
结合代码示例针对工厂方法模式进行详细讲解文章目录前言一、工厂方法模式的特点二、简单工厂模式2.1代码示例2.2优缺点分析三、工厂方法模式3.1代码示例3.2优缺点分析总结前言工厂方法模式是一种创建型设计模式,旨在提供一种统一的方式来创建对象,将对象的实例化过程封装在一个单独的类中。这种模式通过定义一个公共的接口来创建对象,但允许子类决定实例化哪个类,从而将调用者和实现类解耦,提高了系统的可扩展性和
- 清华出品Deepseek合集手册,AI学习的超强资源宝库
qq_35008050
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- fp8、fp16和bp16的区别
SmallerFL
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文章目录1.FP8(8-bitFloatingPoint)2.FP16(16-bitFloatingPoint)3.BP16(BrainFloatingPoint)4.总结FP8、FP16和BP16是指不同精度的浮点数格式,主要用于计算机图形学和机器学习等领域。它们的区别在于表示数字的位数、精度和范围。1.FP8(8-bitFloatingPoint)位数:FP8使用8位来表示浮点数。精度和范围:
- 关于openAI接口的使用(个人学习总结)
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文章目录背景OpenAIOpenAI的三种使用方法模型python的openai库根据文档自定义request函数http请求构成接口的响应构成自定义请求和接收函数背景在使用OpenAIAPI接口时遇到了许多问题,在此总结个人的问题(不代表大众),如要深究请看官方OpenAI-API接口文档(中文版)。OpenAIOpenAI的三种使用方法1、使用OpenAIAPI2、使用第三方库3、自己训练模型
- JS宏案例:多项式回归
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JS宏实例回归数据挖掘
一、基本定义多项式回归是曲线回归的一种,它通过在传统的线性回归模型中增加变量的高次项(如平方项、立方项等),来捕捉数据中的非线性关系。其基本原理是在线性回归的基础上,将自变量的幂次作为新的特征加入模型中,从而使模型能够捕捉到数据的非线性结构。其表达式如下所示:C:表示回归常数k:表示回归系数:表示误差系数n:多项式的阶数与线性回归相比,多项式回归能够拟合数据之间的非线性关系。这种方法的核心思想是,
- NXP Kinetis L系列:8.存储器系统:Flash与RAM
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- C#内置委托(Action)(Func)
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C#c#开发语言
概述在C#中,委托是一种类型,它表示对具有特定参数列表和返回类型的方法的引用。C#提供了一些内置委托,使得开发者可以更方便地使用委托功能,无需手动定义委托类型。本文将详细介绍Action和Func这两个常用的内置委托。Action委托Action委托用于表示没有返回值的方法。它可以有0到16个输入参数,这些参数的类型可以不同。无参数的Action委//不支持返回值的内置委托Actionaction
- 【LeetCode:132. 分割回文串 II + 动态规划】
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在这里插入代码片算法题算法刷题专栏|面试必备算法|面试高频算法越难的东西,越要努力坚持,因为它具有很高的价值,算法就是这样✨作者简介:硕风和炜,CSDN-Java领域优质创作者,保研|国家奖学金|高中学习JAVA|大学完善JAVA开发技术栈|面试刷题|面经八股文|经验分享|好用的网站工具分享恭喜你发现一枚宝藏博主,赶快收入囊中吧人生如棋,我愿为卒,行动虽慢,可谁曾见我后退一步?算法题目录题目链接⛲
- 14届蓝桥杯真题:飞机降落 (c++实现)
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c++算法图论
问题描述N架飞机准备降落到某个只有一条跑道的机场。其中第i架飞机在Ti时刻到达机场上空,到达时它的剩余油料还可以继续盘旋Di个单位时间,即它最早可以于Ti时刻开始降落,最晚可以于Ti+Di时刻开始降落。降落过程需要Li个单位时间。一架飞机降落完毕时,另一架飞机可以立即在同一时刻开始降落,但是不能在前一架飞机完成降落前开始降落。请你判断N架飞机是否可以全部安全降落。输入格式输入包含多组数据。第一行包
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今天探讨它们各自适用的场景,让您知道在何种情况下选择何种模型;同时分析它们的优势与局限,助您全面评估这些模型的性能。一、卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分
- 清华出品DeepSeek使用手册全六版,AI学习必备宝典
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- FreeRTOS空闲任务和钩子函数
古希腊掌握嵌入式的神
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FreeRTOS空闲任务(IdleTask)1.空闲任务的概念空闲任务是FreeRTOS中一个特殊的任务,由RTOS内核在调度器启动时自动创建。它的优先级是最低的,只有在系统中没有其他更高优先级的任务就绪时才会运行。2.空闲任务的作用防止CPU空转:当所有用户任务都处于阻塞或等待状态时,CPU会调度空闲任务运行,避免CPU空转,从而提高系统效率。资源回收:空闲任务负责清理被删除任务的资源,例如释放
- 【设计模式】工厂方法模式
小王不头秃
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❓首先什么是设计模式?相信刚上大学的你和我一样,在学习这门课的时候根本不了解这些设计原则和模式有什么用处,反而不如隔壁的C++更有意思,至少还能弹出一个小黑框,给我个helloworld。✨如何你和我一样也是这么想,那接下来咱们以贴合生活实际的方式来看看设计模式到底有什么神奇的地方?更多有趣的设计模式讲解都在设计模式专栏,欢迎来看看。【设计模式】工厂方法模式前言工厂方法模式六大原则分析现实工作中的
- 数据挖掘实习面经一
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搜广推面经数据挖掘人工智能机器学习推荐算法python风控算法搜索引擎
写在前面:其实数据挖掘、风控、机器学习算法与搜广推的八股还是有重合的部分,毕竟都是面对结构化数据。特别是我自己是做竞赛的,平时LGBM、CatBoost用的挺多的,所以感觉这些八股还是有必要看看,建议大家也可以看一下。京东数据挖掘算法一、介绍贝叶斯优化的原理贝叶斯优化(BayesianOptimization)是一种用于优化黑盒函数的有效方法,特别适用于目标函数评估成本较高、不可导或难以解析表达的
- 《ArkTS鸿蒙应用开发入门到实战》—新手小白学习鸿蒙的推荐工具书!
心态还需努力呀
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《ArkTS鸿蒙应用开发入门到实战》—新手小白学习鸿蒙的推荐工具书!在科技日新月异的今天,鸿蒙操作系统(HarmonyOS)作为华为推出的全新操作系统,正迅速进入越来越多的智能设备,成为物联网和智能硬件领域的重要平台。如果你是鸿蒙开发的新手,面对众多的学习资源和技术文档,可能会感到无从下手。别担心,《ArkTS鸿蒙应用开发入门到实战》这本书,正是为你提供的一本最佳入门工具书,帮助你轻松踏入鸿蒙应用
- DAC数模转换器(DAC特性、DAC工作原理、DAC输出实验配置步骤、DAC输出三角波实验、DAC输出正弦波实验配置步骤、PWM + RC滤波器、PWM DAC技术实现原理)
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参考http://t.csdnimg.cn/GjsbR一、DAC简介注意STM32H7只有一个DAC,但有两个独立的通道,跟F4的略不同,F4是两个DAC。◆如果仅使用STM32H7的一个通道,即PA4或者PA5引脚,另一个引脚没有做任何配置,这个引脚上会有波形效应。◆STM32H7的DAC支持出厂校准和用户校准模式。特别注意一点,校准是建立在用户使能了输出缓冲的情况下才有效。◆STM32H7的D
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研究人员身处信息时代的洪流之中,面临着前所未有的知识爆炸。这种爆炸既是机遇,也是挑战。信息过载不仅仅是一个效率问题,更是一个关乎研究本质、个人存在意义的哲学问题。它如同西西弗斯的巨石,看似推动知识的进步,实则可能将我们困在无尽重复的“学习”山坡之下,阻碍真正的创新和突破。下面尝试从以下几个维度进行剖析:1.知识的本质与价值:信息并非知识:信息只是未经加工、组织和理解的数据片段。知识是经过人类理性思
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
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- Mockito异常测试实例
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- GA与量子恒道统计
Bill_chen
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前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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- C语言学习homework1
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位运算
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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