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matlab卷积矩阵绝对值
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DemingRegression这里展示如何用TensorFlow求解线性戴明回归。=+y=Ax+b我们用iris数据集,特别是:y=SepalLength且x=PetalWidth。戴明回归Demingregression也称为totalleastsquares,其中我们最小化从预测线到实际点(x,y)的最短的距离。最小二乘线性回归最小化与预测线的垂直距离,戴明回归最小化与预测线的总的距离,这种
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- 【论文复现】Taylor算法用于TOA(到达时间)的三维标签位置解算,360个标签、12个基站的环境作为验证,附MATLAB例程
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本文给出论文《基于Taylor-Chan算法的改进UWB室内三维定位方法》中的Taylor算法来解算TOA的复现程序(MATLAB)。使用论文中给定的12个锚点/360个测试的标签用来测试算法性能文章目录运行结果程序介绍核心功能概述结果输出应用场景MATLAB源代码运行结果误差输出:程序介绍本程序基于Taylor迭代算法,实现了对三维空间内360个目标点的TOA(TimeofArrival)定位解
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可以计算转子系统的固有频率、振型、不平衡响应MatrixRiccati/code/Dichotomy_1(2).m,2210MatrixRiccati/code/Dichotomy_1.m,2210MatrixRiccati/code/RiccatiSY_1.m,2756MatrixRiccati/code/Trans1x(2).m,451MatrixRiccati/code/Trans1x.m,
- Kutools:替代重复操作,搞定原生 Office 搞不定的事 批量删空白行 多功能
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- 基于MATLAB的语音信号预处理
3.1.语音信号的预加重处理对语音的的高频部分进行加重以去除口唇部分的影响,就必须要对输入的数字语音信号进行预加重处理,以此来增加语音的高频分辨率。通常通过传递函数为的一阶FIR高通数字滤波器来实现预加重,其中为预加重系数,0.9<<1.0。设n时刻的语音采样值为X(n),经过预加重处理的结果为,这里取=0.98。图3.1为该高通滤波器的幅频特性及相频特性。图3.2中分别给出了预加重前和预加重后的
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专栏快接近尾声了。在之前的课程里,我们一直在用一个框架来概括元宇宙,那就是:元宇宙=立体互联网+价值互联网。这个公式可以帮助我们从宏观角度更好地理解元宇宙。当我们回归工作和生活,用更加个人化的角度来观察元宇宙时,我们可以换用另外一个等式:元宇宙=实体空间+数字空间。通过这个等式,我们可以看到,元宇宙将带给我们线上线下全面融合的数字生活。这一讲的讨论分成两个部分。首先,我们来看看自己周围的数字化发展
- 机器学习算法:核心原理与前沿发展综述
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机器学习算法作为人工智能的核心驱动力,正在重塑我们解决问题的范式。本文将系统性地探讨机器学习算法的分类体系、数学基础、优化方法以及最新发展趋势,为从业者提供技术参考。一、算法分类体系根据学习范式,机器学习算法可分为三大类:监督学习:基于标注数据的建模方法线性回归:最小化平方误差的闭式解θ=(XᵀX)⁻¹Xᵀy支持向量机:通过核技巧实现非线性分类,优化目标为max(0,1-yᵢ(w·xᵢ+b))决策
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这是数据集的截图目录背景描述数据说明车型对照:燃料类型对照:老规矩,第一步先导入用到的库第二步,读入数据:第三步,数据预处理第四步:对数据的分析第五步:模型建立前的准备工作第六步:多元线性回归模型的建立第七步:随机森林模型的建立问题:背景描述本数据爬取自印度最大的二手车交易平台CARS24,包含8000+该平台上交易车辆的关键评估信息。CARS24成立于2015年,总部位于印度古尔冈,是一个在印度
- 深度学习 最简单的神经网络 线性回归网络
用最简单的线性模型讲清神经网络训练全流程,让你5分钟看懂AI是怎么学会预测的1真实神经元结构真实神经元包括:树突接收其他神经元传来的电信号(输入)。细胞核负责整合输入信号并产生动作电位。轴突传导动作电位到下一个神经元。突触释放神经递质,将信号传递给下一个神经元的树突。2线性回归神经网络原理(与神经元对比)假设输入是x_1,x_2,x_3x\_1,x\_2,x\_3x_1,x_2,x_3,权重是w_
- 策略与工厂的演进:打造工业级Spring路由框架
文章目录**引言:从“学术模型”到“工程产品”****一、经典工厂模式的“原罪”****原罪一:严重违反“开闭原则”——一场“永无止境的手术”****原罪二:彻底破坏“依赖注入”——一座“脱离现代文明的孤岛”****二、设计演进:注册表驱动的“智能工厂”****2.1设计的组成部分****2.2新设计如何“救赎”两大原罪**引言:从“学术模型”到“工程产品”设计模式的学习,最终要回归到解决复杂的业
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目录一、FP-growth算法概述二、FP-growth算法代码实现2.1FP-growth算法matlab实现2.2FP-growth算法python实现三、FP-growth算法应用四、FP-growth算法发展趋势一、FP-growth算法概述FP-growth算法是一种用于发现数据集中频繁项集的高效算法。它由JiaweiHan等人提出,旨在解决Apriori算法在大数据集上效率低下的问题。
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论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分:可逆残差模型堆叠解码器部分:指针网络自回归对于一次任务而言,推理阶段:编码器部分:一次解码器部分:循环N次,直至任务结束在训练阶段,使用强化学习,对于一个N个节点的TSP实例,算法中会以不同的起点,跑N次,得到N个轨迹,以满足TSP的对称特性,表示这都是属于一个TSP问题的(真实)解然后会计算这样表示归一化奖励,得到一个advantage,然
- 单元测试详解
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点击文末小卡片,免费获取软件测试全套资料,资料在手,涨薪更快一、什么是单元测试?单元测试是指,对软件中的最小可测试单元在与程序其他部分相隔离的情况下进行检查和验证的工作,这里的最小可测试单元通常是指函数或者类;单元测试属于最严格的软件测试手段,是最接近代码底层实现的验证手段,可以在软件开发的早期以最小的成本保证局部代码的质量。另外,单元测试都以自动化的方式执行,所以在大量回归测试的场景下执行单元测
- [特殊字符] AlphaGo:“神之一手”背后的智能革命与人机博弈新纪元
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- PageRank:互联网的马尔可夫链平衡态
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本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!PageRank算法本质上是一个在网页图上定义的离散时间马尔可夫链(DTMC),其核心思想是将网页间的链接关系转化为状态转移概率。以下是详细分析:一、马尔可夫链的核心要素在PageRank中的体现马尔可夫链要素PageRank对应数学描述状态空间网页集
- MCMC:高维概率采样的“随机游走”艺术
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MCMC(马尔可夫链蒙特卡洛)是一种从复杂概率分布中高效采样的核心算法,它解决了传统采样方法在高维空间中的“维度灾难”问题。以下是其技术本质、关键算法及实践的深度解析:本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、MCMC要解决的核心问题目标:从目标分布(π(x)\pi(\mathbf{x})
- vLLM 优化与调优:提升模型性能的关键策略
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在当今人工智能领域,大语言模型(LLM)的应用日益广泛,而优化和调优这些模型的性能成为了至关重要的任务。vLLM作为一种高效的推理引擎,提供了多种策略来提升模型的性能。本文将深入探讨vLLMV1的优化与调优策略,帮助读者更好地理解和应用这些技术。抢占式调度(Preemption)由于Transformer架构的自回归特性,有时键值缓存(KVcache)空间不足以处理所有批量请求。在这种情况下,vL
- MATLAB随机模拟技术在气候模型中的应用
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:MATLAB是科学研究和工程领域中广泛使用的一款数学计算与编程软件,尤其在气象学和气候模拟方面有着重要的应用。’Fletcher_2019_Learning_Climate’项目通过MATLAB实现的随机模拟方法帮助理解气候变化。本文将详细探讨该项目的关键内容,包括气候模型的构成、随机过程与统计方法的运用、MATLAB编程技能、气候数据处理与分析、结果可视化以
- 创客匠人:从 “内容输出” 到 “关系经营”,解锁 IP 变现的本质
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tcp/ip网络协议网络
当“IP变现”成为创业圈的热词,许多创始人陷入“内容越专业,变现越困难”的怪圈。创客匠人通过深度观察得出结论:IP变现的关键,不在于输出多少知识,而在于能否从“打造影响力”转向“构建关系链”。这种转变重新定义了创始人IP打造的路径,让知识变现回归“人与人连接”的本质。真实感是IP穿透流量的核心力量。创客匠人发现,成功的创始人IP都有一个共性:不刻意塑造“完美人设”,而是以真实面目面对用户。有人担心
- 数据可视化5:MATLAB绘制单组箱线图
箱线图的作用箱形图(又称为「盒须图」或「箱线图」)能方便显示数字数据组的四分位数。箱形图通常用于描述性统计,是以图形方式快速查看一个或多个数据集的好方法。虽然与直方图或密度图相比似乎有点原始,但它们占用较少空间,当要比较很多组或数据集之间的分布时便相当有用。箱线图基本描述该图展示的是一个箱线图(BoxPlot)的主要组成部分及其含义。箱线图是一种用于展示数据分布情况的统计图表,能够直观地反映数据的
- 推测性解码:加速多模态大型语言模型的推理
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大模型(LLMs)以其卓越的性能在多个应用场景中大放异彩。然而,随着应用的深入,这些模型的推理速度问题逐渐凸显。为了解决这一挑战,推测性解码(SpeculativeDecoding,SPD)技术应运而生。本文深入探讨了SPD在多模态大型语言模型(MLLMs)中的应用,尤其是针对LLaVA7B模型的优化。MLLMs通过融合视觉和文本数据,极大地丰富了模型与用户的互动,但同时也面临着自回归生成和内存带
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mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
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- oracle学习笔记
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oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
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- 数据库,SQL零基础入门
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sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
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- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
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Java Map遍历方式的选择
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对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
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若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
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1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
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ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
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}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
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表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
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INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
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前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
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englishword
several 儿子;若干
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knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
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如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
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- JPA之JPQL(三)
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- Remove Duplicates from Sorted Array II
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remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
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- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
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Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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- CentOS安装Mysql5.5
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centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
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- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
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题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
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/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要