- PCL 最小二乘拟合空间曲线
点云侠
点云进阶算法c++计算机视觉3d开发语言
目录一、曲线拟合1、算法原理2、参考文献二、代码实现三、结果展示四、测试数据本文由CSDN点云侠原创,原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章,那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。博客长期更新,最近一次更新时间为:2024年7月14日。①代码在PCL1.14.1中运行;②完善代码;③新增标准测试数据一、曲线拟合1、算法原理 电力线三维重建指将提取得到的单根电力线进行精确矢量化。在理想情况下,
- 数值计算模型范围的取值与思考--水泵水轮机压力脉动问题--学术论文模式--个人经验总结
lalalaO°C_m
经验分享-高效率!笔记算法数据分析经验分享信号处理
数值计算模型范围的取值与思考——水泵水轮机压力脉动问题目录数值计算模型范围的取值与思考——水泵水轮机压力脉动问题写在前面摘要1研究背景2研究现状3研究方法3.1模型结构参数的选取3.2数值计算方法和参数3.3计算工况参数3.4求解器参数4总结与思考参考文献写在前面压力脉动是引起水力机械振动进而影响水泵水轮机安全运行的重要原因,使用数值模拟模型能够实现高精度且高效的压力脉动特性的计算研究。本文是博主
- [自动驾驶-传感器融合] 多激光雷达的外参标定
simba丶小小程序猿
自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
文章目录引言外参标定原理ICP匹配示例参考文献引言多激光雷达系统通常用于自动驾驶或机器人,每个雷达的位置和姿态不同,需要将它们的数据统一到同一个坐标系下。多激光雷达外参标定的核心目标是通过计算不同雷达坐标系之间的刚性变换关系(旋转矩阵RRR和平移向量ttt),将多个雷达的点云数据统一到同一坐标系下。具体需求包括:数据融合:消除多雷达间的位姿差异,生成全局一致的点云。减少累积误差:避免多传感器数据因
- Python 机器学习 基础 之 模型评估与改进 【评估指标与评分】的简单说明
仙魁XAN
Python机器学习基础+实战案例python机器学习模型评估与改进评估指标与评分召回率
Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明目录Python机器学习基础之模型评估与改进【评估指标与评分】的简单说明一、简单介绍二、评估指标与评分1、牢记最终目标2、二分类指标1)错误类型2)不平衡数据集3)混淆矩阵4)考虑不确定性5)准确率-召回率曲线6)受试者工作特征(ROC)与AUC3、多分类指标4、回归指标5、在模型选择中使用评估指标附录一、参考文献一、简单介绍Py
- 2024论文AIGC降重避雷指南:这些“坑”千万别踩!
LL06210721
AIGC人工智能
政策背景:“2024年知网/维普新增AIGC检测模块,高校严查AI生成内容。据公开数据,某985院校硕士论文初检AIGC率超标比例达35%。”常见误区分析:误区1:直接复制AI生成的口语化结论→被算法标记“非学术表达”;误区2:虚构参考文献→查重率飙升+学术诚信风险;误区3:忽略图表公式规范性→格式问题被导师驳回。合规建议:表达优化:使用专业工具替换AI生成的松散句式(例:将“总而言之”改为“综上
- AbMole肿瘤研究综述(二):靶向抑制剂与人源单抗,开启肿瘤研究新篇章
AbMole
AbMole生物化学生物试剂科研生物实验
肿瘤的研究一直是生命科学和基础医学领域中的热门话题,随着分子生物学和肿瘤生物学等学科的发展,人们逐渐明确了一系列与肿瘤发生和转移等密切关系的基因、蛋白,包括多种受体酪氨酸激酶(RTKs,如EGFR、ALK、c-Met、TRK、BCR-ABL等)和非RTKs(如BCR-ABL、BTK、CDK等),以及一些重要的细胞信号通路,如RAS/RAF/MEK、PI3K/mTOR等。AbMole向大家介绍围绕上
- TensorFlow.js - 使用 CNN(卷积神经网络) 识别手写数字
宁静_致远_
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目录index.htmldata.jsscript.js备注参考文献index.htmlTensorFlow.jsTutorialdata.js/***@license*Copyright2018GoogleLLC.AllRightsReserved.*LicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the"License");*youmaynotusethisf
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在需求文档清理过程中,有时需要根据预先配置的关键词列表,过滤掉标题中包含某些特定关键元素的段落内容。例如,用户可能希望忽略某些章节或段落(如“附录”、“参考文献”)中的内容。为实现这一需求,我们可以扩展现有的文档清理工具,通过配置关键词列表,自动过滤掉标题中包含这些关键词的段落。功能实现以下是功能的实现步骤:预先配置关键词列表:定义一个关键词列表,包含需要过滤的关键元素。检查标题是否包含关键词:遍
- cmake学习笔记
Yancey Lee
开发工具cmake
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- 《基于改进遗传算法的生鲜农产品冷链物流配送路径优化》开题报告
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毕业论文/研究报告大数据算法数据挖掘数据分析人工智能
目录一、研究背景与意义1.研究背景2.研究意义二、国内外研究现状1.国外研究2.国内研究二、研究内容1.主要研究内容2.研究方法(1)文献研究法(2)调查法(3)定量分析法3.技术路线4.实施方案5.可行性分析三、参考文献一、研究背景与意义1.研究背景冷链物流是一个专业的物流领域,它确保冷链产品在整个供应链过程中始终处于规定的温度环境中。这一过程涵盖了初加工、储存、运输、流通加工、销售和配送等各个
- 学术论文数据爬虫:爬取学术论文信息,进行文献分析
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目爬虫开发语言phppython媒体
1.引言学术论文分析是一项对科研人员、学术研究机构以及相关领域的从业人员至关重要的任务。随着学术文献的日益增多,手动查阅和筛选文献已经变得不切实际,如何快速、准确地获取学术论文并进行分析,已经成为一个亟待解决的问题。借助爬虫技术,我们可以高效地收集学术文献数据,进行文献计量分析,揭示研究趋势,帮助学者们深入了解各学科领域的最新发展。本篇博客将展示如何使用Python编写学术论文数据爬虫,爬取来自多
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前沿论文解读llama人工智能语言模型
文献卡X-LoRA:MixtureofLow-RankAdapterExperts,aFlexibleFrameworkforLargeLanguageModelswithApplicationsinProteinMechanicsandMolecularDesign作者:EricL.Buehler;MarkusJ.BuehlerDOI:10.48550/arXiv.2402.07148摘要:We
- 智能优化算法应用:基于旗鱼算法与双伽马校正的图像自适应增强算法
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智能优化算法应用:基于旗鱼算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码文章目录智能优化算法应用:基于旗鱼算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码1.全局双伽马校正2.旗鱼算法3.适应度函数设计4.实验与算法结果5.参考文献6.Matlab代码摘要:本文主要介绍基于旗鱼算法与双伽马校正的图像自适应增强算法。1.全局双伽马校正设图像的灰度值范围被归一化到[0,1]范围之内,基于全局亮度的双伽马调整
- flash-attn安装失败解决方案
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前言我们在使用大语言模型时,很多开源项目通常需要安装flash-attention2,但是使用pip在线安装flash-attention2时会遇到安装失败的情况,这时我们可以通过下载符合本地环境的whl文件,通过pip离线安装。解决方法下载符合本地环境的whl文件,通过pip离线安装flash-attnwhl文件下载地址参考文献flash-attn安装失败解决方案
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本文是LLM系列文章,针对《EfficientLargeLanguageModels:ASurvey》的翻译。高效的大型语言模型综述摘要1引言2模型为中心的方法3数据为中心的方法4LLM框架5结论摘要大型语言模型(LLM)在自然语言理解、语言生成和复杂推理等重要任务中表现出了非凡的能力,并有可能对我们的社会产生重大影响。然而,这种能力伴随着它们所需的大量资源,突出表明迫切需要开发有效的技术来应对其
- 二维随机变量
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- 似然函数与极大似然估计
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- 正交投影与内积空间:机器学习的几何基础
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前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文1.内积空间的数学定义1.1代数定义✏️两个维度相同的向量a=[a1,…,an]\mathbf{a}=[a_1,\dots,a_n]a=[a1,…,an]和b=[b1,…,bn]\mathbf{b}=[b_1,\dots,b_
- 特征值与特征向量
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- 文献阅读 250303-Fire weakens land carbon sinks before 1.5 °C
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Fireweakenslandcarbonsinksbefore1.5 °C来自##Intro:使用火-植被耦合模型来探索全球变暖水平的区域影响和反馈。讨论了1.5°C的目标是否与在考虑火灾状况变化时避免重大生态系统变化一致。我们发现,火灾开始显著影响全球碳储存的全球变暖水平比工业化前水平高出1.07°C(0.8–1.34°C),并得出结论,火灾已经在降低土地碳汇的有效性方面发挥了重要作用。由于气
- Zotero在word中插入带超链接的参考文献/交叉引用/跳转参考文献时题目报错问题解决
百里登风432
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又到一年毕业季,毕业论文令人头痛不已,已经有大佬利用word宏解决了大部分的问题http://t.csdnimg.cn/HspZV但我实际使用中出现了题目报错,大佬的经验我看都看不懂...经过我与GPT一下午的赋能,终于解决问题:1.题目第一个为数字,如3D-printing,报错;2.题目中包含”/“、”“等特殊符号的报错。直接贴代码,用于没时间自己去解决的小伙伴,但要是还有啥问题直接问你的GP
- 【路径规划】快速探索随机树算法,用于自动驾驶汽车的路径规划,绕过静态障碍物(Matlab实现)
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- 第一讲 信息化发展
Jerry.张蒙
数字化转型大数据云原生人工智能区块链信息与通信云计算自动化
本文是本人在学习信息系统项目管理期间,梳理的笔记,方便后续复习。1、综述项目内容项目内容信息与信息化信息数字中国数字经济信息系统数字政府信息化数字社会现代化基础设施新型基础设施建设数字生态工业互联网数字化转型与元宇宙数字化转型车联网元宇宙现代化创新发展农业农村现代化两化融合与智能制造消费互联网2、信息与信息化1)信息概念:是一种客观事物,能够用来消除不确定性。信息量单位:比特(bit)2)信息的1
- 医院信息科医疗语言大模型开发的风险洞察与避坑策略
Allen_LVyingbo
医疗高效编程研发健康医疗人工智能互联网医院python开源
一、引言1.1研究背景与意义在数字化医疗快速发展的当下,医疗AI技术已成为推动医疗行业变革的核心力量。其中,医疗语言大模型作为自然语言处理技术在医疗领域的深度应用,正逐渐改变着医疗服务的模式与效率。从辅助医生进行疾病诊断、提供临床决策支持,到助力医学文献分析、药物研发等,医疗语言大模型展现出了巨大的应用潜力。例如,在疾病诊断环节,大语言模型可以通过对患者症状、病史等文本信息的分析,快速给出可能的疾
- AVM 环视拼接 鱼眼相机
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/651306620AVM环视拼接方法介绍从内外参推导IPM变换方程及代码实现(生成AVM环视拼接图)_avm拼接-CSDN博客经典文献阅读之--ExtrinsicSelf-calibrationoftheSurround-viewSystem:AWeakly...(环视系统的外参自标定)-CSDN博客经典文献阅读之--:AWeakly...
- 【六袆 - MySQL】 初步理解【B+Tree和它的父类B-Tree理解示例图;索引的意义是什么;聚簇索引是什么;】
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Mysql技术相关javasqlmysql后端
B-Tree、B+Tree、SQL的一次查询过程B-Tree结构B+Tree结构聚簇索引是什么?一次查询过程需要查询两次创建索引的意义:参考文献或资料:immoc,高性能MySQL:第3版/(美)施瓦茨(Schwartz,B.),(美)扎伊采夫(Zaitsev,P.),(美)特卡琴科(Tkachenko,V.)著B-Tree结构两种差异:1、索引完全存在节点,2、它没有链表,不足:1、内存占用会更
- 《基于大数据的相州镇新农村商务数据分析与研究》开题报告
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毕业论文/研究报告大数据数据分析数据挖掘算法人工智能python
目录一、选题依据1.选题背景2.国内外研究现状与水平(1)国外研究现状(2)国内研究现状3.发展趋势4.研究意义二、研究内容1.学术构思与思路(1)主要研究内容(2)拟解决的关键问题或技术2.拟采取的研究方法、技术路线、实施方案及可行性分析(1)研究方法(2)技术路线(3)实施方案(4)可行性分析三、参考文献一、选题依据1.选题背景随着信息技术的快速发展,尤其是互联网技术的普及,农村商务环境正在经
- 【电网重构】基于PSO粒子群优化的IEEE33电网重构算法matlab仿真
Simuworld
MATLAB较复杂算法仿真案例重构matlabPSO粒子群优化IEEE33电网重构
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- 【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究(Matlab代码实现)
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深度学习cnnlstm
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述摘要:深度学习模型的超参数选择对模型的性能和泛化能力具有重要影响。本文提出了一种基于鲸鱼算法(WOA)优化长短期记忆神经网络(LSTM)模型的超参数选择方法。首先,我们介绍了LSTM模型的结构和训练过程。然后,我们
- 嵌入式综合-心得与笔记【1】
sakura_sea
EmbeddedsystemandHPC嵌入式
文章目录时域信号时域转频域信号傅里叶变换将时域信号转换为频域信号快速傅里叶变换FFT计算离散傅里叶变换参考文献时域信号importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#设置Matplotlib支持中文plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#设置字体为SimHeiplt.rcParams['axes.unicode_
- 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;
}
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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