- 2019-08-19
宁小成
Whenyoudevelopunshakableself-confidence,yourwholeworldwillchangeforbetter.——当你培养了不可撼动的自信,你的整个世界都会变得更好。
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sanqima
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1.支持度(Support)支持度表示项集{X,Y}在总项集里出现的概率。公式为:Support(X→Y)=P(X,Y)/P(I)=P(X∪Y)/P(I)=num(XUY)/num(I)其中,I表示总事务集。num()表示求事务集里特定项集出现的次数。比如,num(I)表示总事务集的个数num(X∪Y)表示含有{X,Y}的事务集的个数(个数也叫次数)。2.置信度(Confidence)置信度表示在
- 【表情识别阅读笔记】Towards Semi-Supervised Deep FER with An Adaptive Confidence Margin
Whalawhala
笔记人工智能机器学习
论文名:TowardsSemi-SupervisedDeepFacialExpressionRecognitionwithAnAdaptiveConfidenceMargin论文来源:CVPR发表时间:2022-04研究背景:对大量图片或视频进行手工标注表情是一件极其繁琐的事情,因此现存的数据集并不够丰富。近年来,也有了一些大规模数据集的出现,并促进了深度面部表情识别FER的发展。然而,收集大规模
- 大数据关联规则挖掘:Apriori算法的深度探讨
星川皆无恙
机器学习与深度学习大数据人工智能大数据大数据算法深度学习人工智能pytorchpython
文章目录大数据关联规则挖掘:Apriori算法的深度探讨一、简介什么是关联规则挖掘?什么是频繁项集?什么是支持度与置信度?Apriori算法的重要性应用场景二、理论基础项和项集支持度(Support)置信度(Confidence)提升度(Lift)Apriori原理三、Apriori算法概述算法步骤频繁项集生成关联规则生成优缺点优点缺点四、实战应用购物篮分析输入和输出Python实现代码示例和输出
- 论文笔记-‘Confidence-Guided Self Refinement for Action Prediction in Untrimmed Videos’
不知道叫什么==>
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论文笔记:‘Confidence-GuidedSelfRefinementforActionPredictioninUntrimmedVideos’Author:JingyiHou,XinxiaoWu,RuiqiWang,JieboLuo,YundeJiaURL:https://ieeexplore.ieee.org/document/9070175Abstract现有的动作预测(actionpr
- 关联分析
乘瓠散人
商品间相关性分析三个关键性指标:支持度(Support)、置信度(Confidence)、提高度(Lift)在进行研究时,以支持度、置信度作为主要商品相关性分析指标,以提高度来说明关联关系。支持度支持某一事件发生的概率,表示商品A和商品B同时出现在购物篮中的概率S(A->B)=N(A&B)/NN为发生总次数置信度特定命题令人信服的水平,条件概率C(A->B)=N(A&B)/N(A)商品A对商品B的
- pyautogui.locateCenterOnScreen关于系数confidence
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运行pyautogui.locateCenterOnScreen(r'C:\Users\Administrator\desktop\python\bjh_zhijiefabu.png',grayscale=False,confidence=0.7),会弹出错误,TypeError:_locateAll_python()gotanunexpectedkeywordargument'confidenc
- make me confidence
小六_fdc5
2019.1.20Iacceptthefactthatiamnotperfectthatmakemeconfidence
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阿君聊风控
机器学习算法算法
1、apriori最重要的三个概念:1、支持度支持度(Support):指某个商品组合出现的次数与总订单数之间的比例。在这个例子中,我们可以看到“牛奶”出现了4次,那么这5笔订单中“牛奶”的支持度就是4/5=0.8。2、置信度置信度(Confidence):指的就是当你购买了商品A,会有多大的概率购买商品B,在包含A的子集中,B的支持度,也就是包含B的订单的比例。置信度(牛奶→啤酒)=3/4=0.
- RO-NeRF论文笔记
路过的风666
论文笔记论文阅读
RO-NeRF论文笔记文章目录RO-NeRF论文笔记论文概述Abstract1Introduction2RelatedWork3Method3.1RGBanddepthinpaintingnetwork3.2BackgroundonNeRFs3.3Confidence-basedviewselection3.4Implementationdetails4Experiments4.1Datasets
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云柏南
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- 为什么有的女人可以越来越好看,原因你可能想象不到
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众所周知,人是一种看脸的动物。现代社会,人们越来越重视“颜值”,一个姣好的面容往往受到更多的关注和优势。可是,有些人即便表面精美,却依旧不耐看;而有些人却像出水芙蓉,越来越好看,越来越吸引人,为什么会出现这样的现象呢?其实,这种现象背后的原因隐藏着心理学规律。自信常言道:自信的女人最美丽。自信(confidence),源于积累你行为的正向回馈,来自于我们潜意识中的自我信念:定一个能够达到的目标为了
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爱补鱼的猫猫
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目标检测评估指标1、精确度(Precision)、召回率(recoll)、准确率(Accuracy)2、AP与mAP3、IOU4、置信度(confidence)5、NMS6、边框7、感受视野1、精确度(Precision)、召回率(recoll)、准确率(Accuracy)假设为正确的P,假设为错误的为N;其中判断对的为T,判断错的为F;准确率:检测出来,并且检测对的召回率:检测漏的FN:没有检测
- 2021-10-01
崔卫娟
心力践行营90天8期2阶打卡崔卫娟2021年10月1日星期五朗读师父十大人生哲学感悟我乐于与他人生活和工作每个人都生活在群体里,都需要别人的帮助和协调,我愿意和别人在一起工作。早安分享祝贺国庆节快乐。早上好,早晨,Goodmorning,今日第一励语:Oneimportantkeytosuccessisself-confidence.Animportantkeytoself-confidencei
- boost (v.)
rubine_zdy
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- 数据挖掘回归分析第六章学习通习题
silly_foxWY
樱花大的作业数据挖掘回归学习
文章目录一.单选题1.某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题()2.置信度(confidence)是衡量哪种兴趣度度量的指标()3.下列指标中,能够度量一个规则的强度,同时衡量两个集合之间的独立性的是()。4.下列几种数据挖掘功能中被广泛的用于购物篮分析的是()。5.设X={1,2,3}是频繁项集,则可由X产生多少个关联规则()。二.多选题6.下表
- 「经济学人」Boeing: A crisis of confidence
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AcrisisofconfidenceTwotragicairdisastersmaynotdownBoeingReputationaldamage,togetherwithprotectionismandrisingdebt,heraldtroubledtimesforAmerica’saerospacegiantBOEINGWAShopingforgoodheadlinesonMarch13t
- 数据挖掘回归分析第五章学习通习题
silly_foxWY
樱花大的作业数据挖掘回归学习
文章目录一.单选题1.某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题()2.置信度(confidence)是衡量哪种兴趣度度量的指标()3.下列指标中,能够度量一个规则的强度,同时衡量两个集合之间的独立性的是()。4.下列几种数据挖掘功能中被广泛的用于购物篮分析的是()。5.设X={1,2,3}是频繁项集,则可由X产生多少个关联规则()。二.多选题6.下表
- 孩子胆小怯懦?培养孩子自信心这件事要抓紧了!
星小侠托育园
自信似乎是这几年在教育中刷屏率最高的字眼之一了。宝宝不爱讲话,说是不够自信;宝宝不爱动,也说是不够自信;宝宝黏人,还说是不够自信......那么到底什么是自信心呢?我们看看百度百科上面对自信的定义:自信心(confidence),在心理学中,与其最接近的是班杜拉(A.Bandura)在中提出的自我效能感(self-efficacy)的概念,是指个体对自身成功应付特定情境的能力的估价。自信与否原本是
- 聊聊自信
老道说道
self_confidence.png2019年5月11日星期六天气晴欢迎来到老道说道。本来呢,今天应该是给大家分享一下读书感悟的,但是呢,觉得今天的感悟也很好,所以呢,读书感悟就放在明天吧。那么今天是什么比较好的想法呢,是关于自信的。我突然发现对于自信这个词有了新的认识,不知道我的想法是不是你就已经有的呢,让我们一起来看看吧。我其实对于自信这个并不是很清晰的去定义,也没有太多的关注,因为我感觉我
- 26个英文字母中隐含的人生哲理
夏羽兮
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- 自然语言处理之POS与依存句法
ljiangf_buaa
自然语言处理原理自然语言处理
自然语言处理之POS与依存句法POS(Part-of-Speech)标注 POS标注也称词性标注,是对输入文本的每一个词,标注这个词的词性,如名词动词等。示例如下:Confidence/NNin/INthe/DTpound/NNis/VBZwidely/RBexpected/VBNto/TOtake/VBanother/DTsharp/JJdive/NNif/INtrade/NNfigures/
- [论文阅读] CLRerNet: Improving Confidence of Lane Detection with LaneIoU
大龙唉
论文阅读
Abstract车道标记检测是自动驾驶和驾驶辅助系统的重要组成部分。采用基于行的车道表示的现代深度车道检测方法在车道检测基准测试中表现出色。通过初步的Oracle实验,我们首先拆分了车道表示组件,以确定我们方法的方向。我们的研究表明,现有的基于行的检测器已经能预测出正确的车道位置,而准确表示与地面实况相交-不相交(IoU)的置信度分数是最有利的。基于这一发现,我们提出了LaneIoU,通过考虑局部
- Halcon学习之OCR字符识别
Mr_Four97
Halcon学习学习ocr图像处理
一、基本流程1.采集图像、提取字符区域2.读取字库句柄read_ocr_class_mlp(::FileName:OCRHandle)3.识别时注意Halcon提供的字库为白底黑字读取多个:do_ocr_multi_class_mlp(Character,Image::OCRHandle:Class,Confidence)读取单个:do_ocr_single_class_mlp(Character
- YOLOv5-6.1源码详解之损失函数loss.py
AI追随者
目标检测算法原理YOLO目标检测深度学习
目录1目标检测结果精确度的度量2YOLOv5-6.1损失函数2.1classification类别损失2.2confidence置信度损失2.3localization定位损失3YOLOv5-6.1损失函数loss.py代码解析3.1classComputeLoss3.1.1__init__3.1.2build_targets3.1.3_call__3.2smooth_BCE3.3BCEBlurW
- 大模型训练时的内存泄漏与显存不足
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机器学习stablediffusion
内存泄漏位置位置1FaceDetection不可重复创建FaceDetection,该位置是内存泄漏的大头mediapipe.solutions.face_detection.FaceDetection(model_selection=1,min_detection_confidence=0.5)位置2tensorboardX不可重复创建tensorboardX.SummaryWriterSumm
- The Confidence Gap for Girls: 5 Tips for Parents of Tween and Teen Girls
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ByClaireShipman,KattyKayandJillEllynRiley图片发自AppTheearlyweeksofaschoolyearcanrattleeventhemostself-assuredkid—theswirlofnewclasses,teachersandtribes,andthepressuretotryoutnewextracurriculars,sportsand
- pytorch实现标签平滑
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代码查询pytorchpython人工智能
classLabelSmoothingLoss(nn.Module):'''LabelSmoothingLoss'''def__init__(self,smoothing=0.05,dim=-1):super(LabelSmoothingLoss,self).__init__()self.confidence=1.0-smoothingself.smoothing=smoothingself.di
- 计算mAP之前的NMS处理。
Koap
最近使用cocoapi计算map,之前参考darknet的validresult,发现结果是score>0.001的box。于是以为它的处理方式是将得到所有bbox取confidence>0.001。后来发现这样处理,得到的map偏低,我在考虑要不要先做NMS再算map,但是不知道NMS的IOUthresh应该怎么取,是否有一个约定的标准。于是查看源代码,发现其实yolo这个结果就是经过NMS之后
- MobileNetV2-SSDLite代码分析-7 loss
祁晏晏
train时定义如下。criterion=MultiboxLoss(config.priors,iou_threshold=0.5,neg_pos_ratio=3,center_variance=0.1,size_variance=0.2,device=DEVICE)获取时使用如下。regression_loss,classification_loss=criterion(confidence,l
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
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能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
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最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
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1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
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在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
come_for_dream
android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
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expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
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2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- idea ubuntuxia 乱码
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1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
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- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发