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【自学笔记】机器学习基础知识点总览-持续更新 Long_poem 笔记机器学习人工智能
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念二、机器学习理论基础三、机器学习算法1.监督学习2.无监督学习3.强化学习四、机器学习处理流程五、机器学习常见问题与解决方法六、机器学习应用领域总结机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念定义：机器学习是一种人工智能技术，通过对数据的学习和分析，让计算机系统自动提高其性能。本质：找到
解锁机器学习核心算法 | 逻辑回归：不是回归的“回归” 紫雾凌寒 AI 炼金厂机器学习算法逻辑回归深度学习 python scikit-learn matplotlib
引言前面一篇文章我们介绍了机器学习算法中我们最先会接触到的算法——线性回归：机器学习的基石。今天我们继续学习机器学习中的另一个算法模型——逻辑回归（LogisticRegression）。一、逻辑回归：不是回归的“回归”在机器学习的庞大算法体系中，逻辑回归（LogisticRegression）虽然名字中带有“回归”，但却是一位不折不扣的“分类高手”，主要用于解决二分类问题，在众多领域发挥着关键作
从入门到精通：Postman 实用指南 a小胡哦 postman lua 测试工具
Postman是一款超棒的API开发工具，能用来测试、调试和管理API，大大提升开发效率。下面就给大家详细讲讲它的安装、使用方法，再分享些实用技巧。一、安装Postman你能在Postman官网（https://www.postman.com）下载对应版本，它支持Windows、macOS和Linux系统。Windows系统安装：下载好安装包后，直接双击运行。安装向导出现，点击“Next”，阅读并
python正则表达式快速入门_Python 正则表达式入门 weixin_39955938 python正则表达式快速入门
本文主要为没有使用正则表达式经验的新手入门所写。转载请写明出处引子首先说正则表达式是什么？正则表达式，又称正规表示式、正规表示法、正规表达式、规则表达式、常规表示法(英语：RegularExpression，在代码中常简写为regex、regexp或RE)，计算机科学的一个概念。正则表达式使用单个字符串来描述、匹配一系列匹配某个句法规则的字符串。在很多文本编辑器里，正则表达式通常被用来检索、替换那
单片机、嵌入式Linux开发大学自学路径 Oriental Son 嵌入式 MCU 单片机单片机学习 stm32 mcu linux
笔者所修读的专业为物联网工程，物联网工程是一门新兴的、热门的专业，其所涉及的学科更是又多又杂，既有计算机方向的编程语言（如C、C++、Java、Python等）、数据结构与算法、操作系统、移动端应用开发、机器学习等；软硬结合的方向有数字电路单片机开发、嵌入式Linux开发等；硬件、电路方向有电路分析、数字电路、模拟电路、传感器原理、RFID、FPGA开发等；涉及信号处理的有信号与系统、通信原理等。
Linux安全与密钥登录指南，零基础入门到精通，收藏这篇就够了网安导师小李程序员编程网络安全 linux 安全运维 web安全网络服务器计算机网络
在使用Linux服务器时，确保服务器的安全至关重要。本文将为你介绍一些关键的Linux安全措施，包括开启密钥登录、查看登录日志、限制登录IP以及查看系统中能够登录的账号。以下内容适合小白用户，通过简单的操作就能有效提升服务器的安全性。目录Linux安全概述密钥登录的配置生成密钥对配置SSH密钥登录查看登录日志限制IP访问设置IP封禁允许特定IP访问查看系统可登录的账号1.Linux安全概述Linu
电力知识图谱与大模型的结合：从构建到行业应用的深度解析 Cc不爱吃洋葱知识图谱人工智能自然语言处理大模型大语言模型 LLM 语言模型
随着大数据和人工智能技术的飞速发展，电力行业迎来了智能化转型的全新契机。电力知识图谱作为一种将数据转化为结构化知识的技术，正在赋能故障诊断、设备管理、运维优化等核心场景。而当知识图谱与大模型相结合，更能释放强大的知识推理和智能预测能力，为行业智慧化发展注入新动力。本文将从专业视角，深入探讨电力知识图谱的构建过程、大模型的融入方法，以及它们在实际应用中的落地场景。通过具体案例剖析与技术解读，帮助你了
亚远景-ISO/PAS 8800:2024《道路车辆—安全和人工智能》简介亚远景aspice 汽车人工智能大数据
ISO/PAS8800:2024《道路车辆—安全和人工智能》简介：ISO/PAS8800:2024《道路车辆—安全和人工智能》背景与意义随着汽车智能化发展，自动驾驶和智能座舱等技术快速进步，但人工智能在汽车领域应用面临安全性、数据质量与管理、技术标准规范缺失、公众认知和接受度等挑战。该标准旨在规范汽车领域人工智能技术应用，提高系统安全性、可靠性和兼容性，推动汽车智能化健康发展。ISO/PAS880
APP开发实战130-APP三方服务介绍 xjbclz Android-综合 APP开发实战
32三方服务介绍在开发APP的时候，有许多服务功能可以集成三方SDK实现，以下是一些常用的SDK：数据分析：腾讯MTA、友盟、阿里云消息推送：极光、个推、友盟、小米、华为、阿里云阿里云的推送里集成了小米和华为的推送服务，建议推送选择阿里云，这样不用自己集成小米和华为的推送服务。IM：环信、融云、极光位置服务：高德、百度高德的导航功能比百度好，尤其在一些小地方性能监测：OneAPM、听云、透视宝、博
《2025-2030年全球及中国人工智能芯片（AI芯片）行业发展前景展望与投资战略规划分析报告》1 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型计算价值投资人工智能
下面呈现《2025-2030年全球及中国人工智能芯片（AI芯片）行业发展前景展望与投资战略规划分析报告》全文，全文内容超过20000字，报告内容全面、结构严谨，涵盖了全球及中国市场现状、技术趋势、竞争态势、政策环境、风险分析以及未来投资战略规划等多个方面，供相关决策部门和投资机构参考。《2025-2030年全球及中国人工智能芯片（AI芯片）行业发展前景展望与投资战略规划分析报告》目录摘要前言全球人
开发工具篇第二讲：git使用技巧从基础到进阶(快速入门/高阶用法/git别名/项目实战/gitLab) 程序员 jet_qi 常用开发工具 git java rebase cherry-pick
git是一个开源的分布式版本控制系统，可以有效高速地处理从很小到非常大的项目版本管理。它是LinusTorvalds为了帮助管理Linux内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件，git作为版本管理工具，程序员是必须要掌握的。本文是开发工具篇第二讲：主要介绍了git的常规使用方法及在日常开发实战场景中git的应用。文章目录1、认识git2、git原理2.1、git与其他版本管理系统的主要区别2.
AI芯片：科技变革的核心驱动力乐得瑞_郑钊展13172458616 人工智能科技
近年来，人工智能（AI）的飞速发展对众多行业产生了深远影响，芯片领域也不例外。AI在芯片设计、制造及应用等方面带来了革新性的改变，成为推动芯片行业发展的关键力量。AI助力芯片设计效率飞升传统芯片设计极为复杂，涉及数十亿晶体管的布局与连接，需庞大工程师团队耗费数月至数年才能完成从架构到制造的全流程。不过，AI技术的出现正在扭转这一局面。AI能处理繁重重复任务，优化复杂芯片布局并设计专用芯片，大大提高
为一位经验丰富的程序员量身定制Python学习路线人工智能首选语言：python Python新技术小黄人软件 chatGPT python 学习人工智能
人工智能首选语言：python必学。解释型语言(无编译这个环节)，直接执行代码，面向对象，脚本语言没基础在这里学为一位经验丰富的程序员量身定制Python学习路线，主要应关注于深化已有的编程知识和技能，并探索Python特有的高级特性。以下是推荐的学习路线：基础复习：如果对Python基础不熟悉，先从Python的基础语法、数据类型、控制流程等开始复习。高级语言特性：深入理解装饰器、上下文管理器、
强化学习：原理、概念与代码实践 AndrewHZ 深度学习新浪潮人工智能深度学习强化学习机器学习算法 deepseek
一、引言强化学习（ReinforcementLearning）作为机器学习的一个重要分支，旨在通过智能体（agent）与环境的交互，学习到最优的行为策略，以最大化长期累积奖励。它在机器人控制、游戏、自动驾驶、资源管理等众多领域都取得了显著的成功。本文将深入介绍强化学习的数学原理、核心概念，并通过公式推导来加深理解，同时结合一个具体的实例，使用Python语言进行代码实现，帮助读者全面掌握强化学习的
随机梯度下降一定会收敛么？ AndrewHZ 人工智能深度学习算法
1.什么是随机梯度下降？随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法，在机器学习和深度学习领域应用广泛。2.随机梯度下降算法的基本原理1.基于梯度的优化基础该算法是基于梯度的优化算法，用于寻找函数的最优解，通常是最小化损失函数。在机器学习和深度学习中，模型通过调整参数来最小化损失函数，以达到最佳的预测性能。2.迭代更新参数从初始的
《Ollama 与 DeepSeek 整合应用入门指南》一、二、三章 Allen-Steven ollama deepseek
第一章：工具概述与核心价值1.1Ollama技术解析本地化部署优势：无需网络连接的数据隐私保护跨平台架构设计：支持Windows/macOS/Linux全平台模型管理引擎：自动化处理模型依赖与版本控制1.2DeepSeek模型特性多模态处理能力：文本生成、代码理解、数学推理中文优化架构：针对中文语料的特殊训练策略模型家族图谱：从1.3B到67B的参数规模选择1.3技术整合价值本地智能计算：企业数据
Git 从入门到进阶（只有干货，没有废话） 2401_84153158 程序员 git elasticsearch 大数据
《一线大厂Java面试题解析+核心总结学习笔记+最新讲解视频+实战项目源码》，点击传送门，即可获取！1.2.2已有的项目gitstash保存当前修改gitpull拉取远程最新代码与本地合并gitstashpop取出当前最新修改gitadd文件列表追踪文件gitcommit-m提交信息向仓库提交代码gitpushorigin分支名称推送至远程仓库具体的分支二、Git进阶操作=============
《Stable Diffusion绘画完全指南：从入门到精通的Prompt设计艺术》-配套代码示例 Allen-Steven SD 创作实践 python相关应用 Stable Diffusion绘画学习指南深度学习 pytorch 人工智能 stable diffusion Checkpoint prompt
第一章：模型加载与基础生成1.1基础模型加载fromdiffusersimportStableDiffusionPipelineimporttorch#加载SD1.5基础模型（FP32精度）pipe=StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5",torch_dtype=torch.float32).
知识管理成功：关键指标和策略，研究信息的投资回报率清风徐徐de来其他
信息过载会影响生产力。没有人工智能的帮助，信息过载会影响生产力。大量的可用信息，知识工作者不仅仅是超负荷工作；他们感到不知所措，他们倾向于浪费时间（和脑细胞）来应付他们被大量的数据抛向他们，挣扎着试图筛选出重要的信息数据来自一堆不重要和重复的数据。这是一场失败的战斗。计算投资回报率（ROI）是一个公认的商业方法ROI是一种用于确定可行性的方法一项新事业或对既定流程的重大改变。从本质上讲，投资回报率
《Grok3：AI新纪元的璀璨之星》空云风语人工智能深度学习神经网络人工智能百度
《Grok3：AI新纪元的璀璨之星》Grok3：横空出世，震撼AI界在科技飞速发展的今天，人工智能领域的每一次重大突破都如同巨石投入平静湖面，激起千层浪。而Grok3的发布，无疑是一颗重磅炸弹，在AI界掀起了惊涛骇浪，引发了全球范围内的广泛关注和激烈讨论。北京时间2月18日午间，马斯克旗下人工智能初创公司xAI正式发布新一代聊天机器人Grok3，这场发布会吸引了超过200万人观看，其受关注度可见一
DeepSeek大模型的发展的十问十答科技互联人生人工智能 AIGC Deepseek
DeepSeek大模型是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的一款基于Transformer架构的大型语言模型，具体介绍如下：1.架构基础Transformer架构：DeepSeek大模型基于Transformer架构，该架构由Google在2017年提出，以自注意力机制为核心，能够并行处理输入序列中的每个元素，从而大大提高模型的计算效率。DeepSeek在Transformer架构的基
vue从入门到精通(九)：监视属性陈小于 vue从入门到精通 vue.js javascript 前端
一,监视属性(watch)1.当被监视的属性变化时，回调函数自动调用，进行相关操作2.监视的属性必须存在，才能进行监视!!3.监视的两种写法:(1).newVue时传入watch配置(2).通过vm.$watch监视如下：准备好一个容器-->今天天气很{{info}}切换天气Vue.config.productionTip=false;constvm=newVue({el:'#root',data
pymodbus Server和Client示例漫无目的行走的月亮 python 前端服务器
PyModbus是一款功能强大且易于使用的Modbus协议实现库，适用于工业自动化、物联网、能源管理和数据分析等领域。Server：frompymodbus.serverimport(ModbusTcpServer,)frompymodbus.datastoreimport(ModbusSequentialDataBlock,ModbusServerContext,ModbusSlaveConte
360智算中心：万卡GPU集群落地实践 ZVAyIVqt0UFji
360智算中心是一个融合了人工智能、异构计算、大数据、高性能网络、AI平台等多种技术的综合计算设施，旨在为各类复杂的AI计算任务提供高效、智能化的算力支持。360智算中心不仅具备强大的计算和数据处理能力，还结合了AI开发平台，使得计算资源的使用更加高效和智能化。360内部对于智算中心的核心诉求是性能和稳定性，本文将深入探讨360智算中心在万卡GPU集群中的落地实践过程，包括算力基础设施搭建、集群优
DeepSeek 从入门到精通 DS_Watson ai AI
DeepSeek火了,资料分享给大家通过网盘分享的文件：DeepSeek链接:https://pan.baidu.com/s/1NHpM2E3m6bvLMoEfa-HAgg?pwd=h3if提取码:h3if我用夸克网盘分享了「DeepSeek」链接：https://pan.quark.cn/s/8a4654b23504提取码：ip6S
【Python】成功解决NameError: name ‘XXX’ is not defined 云天徽上 python运行报错解决记录 python 开发语言 pandas 机器学习 numpy
【Python】成功解决NameError:name‘XXX’isnotdefined欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是云天徽上，一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域，我积累了丰富的经验，能够
什么是Scaling Laws（缩放定律）；DeepSeek的Scaling Laws ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 论文人工智能自然语言处理神经网络语言模型深度学习
什么是ScalingLaws（缩放定律）ScalingLaws（缩放定律）在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义，以下是相关介绍及示例：定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模（如模型参数数量、训练数据量、计算资源等）不断扩大时，模型性能与这些规模因素之间的定量关系。它表明，在一定条件下，模型的性能会随着模型规模的增加而以某种可预测的方式提升，通常表现为模型的损失函数值随模型
安装Docker：从入门到实战的完整指南 yule.yang 云原生 docker 容器运维
一、引言随着容器技术的日益普及，Docker已经成为了开发、部署和运行应用程序的标准工具。Docker可以帮助我们轻松地打包和分发应用程序，使得跨平台开发和部署变得更加简单。本文将指导您从安装到实际使用Docker的完整过程。二、安装Docker前的准备工作在安装Docker之前，我们需要确保系统满足以下要求：64位的操作系统，如CentOS7或更高版本。至少4GB的内存。至少20GB的可用磁盘空
大模型工具大比拼：SGLang、Ollama、VLLM、LLaMA.cpp 如何选择？ X_taiyang18 人工智能
简介：在人工智能飞速发展的今天，大模型已经成为推动技术革新的核心力量。无论是智能客服、内容创作，还是科研辅助、代码生成，大模型的身影无处不在。然而，面对市场上琳琅满目的工具，如何挑选最适合自己的那一款？本文将深入对比SGLang、Ollama、VLLM和LLaMA.cpp四款热门大模型工具，帮助您找到最契合需求的解决方案！工具概览在开始之前，先简单了解一下这四款工具的特点：SGLang：性能卓越的
python量化交易策略实例_Day 80 量化投资与Python——项目案例 weixin_39964660 python量化交易策略实例
数据分析项目案例股票分析小结：需求：使用tushare包获取某股票的历史行情数据。输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期。输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期。#需求四：假如我从2010年1月1日开始，每月第一个交易日买入1手股票，每年最后一个交易日卖出所有股票，到今天为止，我的收益如何？需求一：使用tushare包获取某股票的历史行情数据。#获取行情df=ts.get_k_data
java Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert的解决 zwllxs java jdk
好久不来iteye,今天又来看看，哈哈,今天碰到在编码时，反射中会抛出 Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert这么个东东，从字面意思看，是反射在获取getter时迷惑了，然后回想起java在boolean值在生成getter时，分别有is和getter，也许我们的反射对象中就有is开头的方法迷惑了jdk，
IT人应当知道的10个行业小内幕 beijingjava 工作互联网
10. 虽然IT业的薪酬比其他很多行业要好，但有公司因此视你为其“佣人”。　　尽管IT人士的薪水没有互联网泡沫之前要好，但和其他行业人士比较，IT人的薪资还算好点。在接下的几十年中，科技在商业和社会发展中所占分量会一直增加，所以我们完全有理由相信，IT专业人才的需求量也不会减少。　　然而，正因为IT人士的薪水普遍较高，所以有些公司认为给了你这么多钱，就把你看成是公司的“佣人”，拥有你的支配
java 实现自定义链表 CrazyMizzz java 数据结构
1.链表结构链表是链式的结构 2.链表的组成链表是由头节点，中间节点和尾节点组成节点是由两个部分组成： 1.数据域 2.引用域 3.链表的实现 &nbs
web项目发布到服务器后图片过一会儿消失麦田的设计者 struts2 上传图片永久保存
作为一名学习了android和j2ee的程序员，我们必须要意识到，客服端和服务器端的交互是很有必要的，比如你用eclipse写了一个web工程，并且发布到了服务器（tomcat）上，这时你在webapps目录下看到了你发布的web工程，你可以打开电脑的浏览器输入http://localhost:8080/工程/路径访问里面的资源。但是，有时你会突然的发现之前用struts2上传的图片
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今天试用了一下CodeIgniter的Cart类时遇到了个小问题，发现当name的值为中文时，就写入不了session。在这里特别提醒一下。在CI手册里也有说明，如下： $data = array( 'id' => 'sku_123ABC', 'qty' => 1, '
linux回收站 _wy_ linux 回收站
今天一不小心在ubuntu下把一个文件移动到了回收站，我并不想删，手误了。我急忙到Nautilus下的回收站中准备恢复它，但是里面居然什么都没有。后来我发现这是由于我删文件的地方不在HOME所在的分区，而是在另一个独立的Linux分区下，这是我专门用于开发的分区。而我删除的东东在分区根目录下的.Trash-1000/file目录下，相关的删除信息（删除时间和文件所在
jquery回到页面顶端知了ing html jquery css
html代码： <h1 id="anchor">页面标题</h1> <div id="container">页面内容</div> <p><a href="#anchor" class="topLink">回到顶端</a><
B树、B-树、B+树、B*树矮蛋蛋 B树
原文地址： http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html B树即二叉搜索树： 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）； &nb
数据库连接池 alafqq 数据库连接池
http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4002804.html @Anthor:孤傲苍狼数据库连接池用MySQLv5版本的数据库驱动没有问题，使用MySQLv6和Oracle的数据库驱动时候报如下错误： java.lang.ClassCastException: $Proxy0 cannot be cast to java.sql.Connec
java泛型百合不是茶 java泛型
泛型在Java SE 1.5之前，没有泛型的情况的下，通过对类型Object的引用来实现参数的“任意化”，任意化的缺点就是要实行强制转换，这种强制转换可能会带来不安全的隐患泛型的特点：消除强制转换确保类型安全向后兼容简单泛型的定义：泛型：就是在类中将其模糊化，在创建对象的时候再具体定义 class fan
javascript闭包[两个小测试例子] bijian1013 JavaScript JavaScript
一.程序一 <script> var name = "The Window"; var Object_a = { 　　name : "My Object", 　　getNameFunc : function(){ var that = this; 　　　　return function(){ 　　　　
探索JUnit4扩展：假设机制（Assumption） bijian1013 java Assumption JUnit 单元测试
一.假设机制（Assumption）概述理想情况下，写测试用例的开发人员可以明确的知道所有导致他们所写的测试用例不通过的地方，但是有的时候，这些导致测试用例不通过的地方并不是很容易的被发现，可能隐藏得很深，从而导致开发人员在写测试用例时很难预测到这些因素，而且往往这些因素并不是开发人员当初设计测试用例时真正目的，
【Gson四】范型POJO的反序列化 bit1129 POJO
在下面这个例子中，POJO(Data类)是一个范型类，在Tests中，指定范型类为PieceData，POJO初始化完成后，通过 String str = new Gson().toJson(data); 得到范型化的POJO序列化得到的JSON串，然后将这个JSON串反序列化为POJO import com.google.gson.Gson; import java.
【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL bit1129 Stream
几点总结： 1. DStream.foreachRDD是一个Output Operation，类似于RDD的action，会触发Job的提交。DStream.foreachRDD是数据落地很常用的方法 2. 获取MySQL Connection的操作应该放在foreachRDD的参数（是一个RDD[T]=>Unit的函数类型)，这样，当foreachRDD方法在每个Worker上执行时，
NGINX + LUA实现复杂的控制 ronin47 nginx lua
安装lua_nginx_module 模块 lua_nginx_module 可以一步步的安装，也可以直接用淘宝的OpenResty Centos和debian的安装就简单了。。这里说下freebsd的安装： fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz cd lua-5.1.4 ma
java-递归判断数组是否升序 bylijinnan java
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Netty源码学习-DefaultChannelPipeline2 bylijinnan java netty
Netty3的API http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/ChannelPipeline.html 里面提到ChannelPipeline的一个“pitfall”：如果ChannelPipeline只有一个handler（假设为handlerA）且希望用另一handler（假设为handlerB）来
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JPS使用熟悉Linux的朋友们都知道，Linux下有一个常用的命令叫做ps（Process Status)，是用来查看Linux环境下进程信息的。同样的，在Java Virtual Machine里面也提供了类似的工具供广大Java开发人员使用，它就是jps（Java Process Status)，它可以用来
window.print分页打印 ctrain window
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安装hadoop时执行jps命令Error occurred during initialization of VM daizj jdk hadoop jps
在安装hadoop时，执行JPS出现下面错误 [slave16][email protected]:/tmp/hsperfdata_hdfs# jps Error occurred during initialization of VM java.lang.Error: Properties init: Could not determine current working
PHP开发大型项目的一点经验 dcj3sjt126com PHP 重构
一、变量最好是把所有的变量存储在一个数组中，这样在程序的开发中可以带来很多的方便，特别是当程序很大的时候。变量的命名就当适合自己的习惯，不管是用拼音还是英语，至少应当有一定的意义，以便适合记忆。变量的命名尽量规范化，不要与PHP中的关键字相冲突。二、函数 PHP自带了很多函数，这给我们程序的编写带来了很多的方便。当然，在大型程序中我们往往自己要定义许多个函数，几十
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关于Android短信加密功能，我初步了解的如下（只在Android应用层试验）： 1、因为Android有短信收发接口，可以调用接口完成短信收发；发送过程：APP（基于短信应用修改）接受用户输入号码、内容——>APP对短信内容加密——>调用短信发送方法Sm
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