personalized image enhancement 调研

《互联网时代教师自主成长的模式研究》论文阅读与思考2 宁超群
2.第二部分教师自主成长的模式建构，实质上是对新网师底层逻辑的描述。你认为，新网师的培训模式与传统常见的培训模式有哪些区别？这些区别有什么意义或价值？读完第二部分后，你对新网师有哪些新的认识或理解？你认为新网师目前哪些方面做得好，哪些方面做得还不够？答：我认为新网师的培训模式与传统常见的培训模式有以下区别：（1）培训对象的参与动机不同。新网师学员的参与是自觉自愿、积极主动，而传统培训更多是被迫参与
【定位系列论文阅读】-Patch-NetVLAD: Multi-Scale Fusion of Locally-Global Descriptors for Place Recognition（一）醉酒柴柴论文阅读学习笔记
这里写目录标题概述研究内容Abstract第一段（介绍本文算法大致结构与优点）1.Introduction介绍第一段（介绍视觉位置识别的重要性）第二段（VPR的两种常见方法，本文方法结合了两种方法）第三段（本文贡献）第四段（为证明本文方法优越性，进行的测试以及比较）2.RelatedWork相关工作第一段（介绍早期与深度学习的全局图像描述符）第二段（介绍局部关键点描述符）第三段（局部描述符可以进一
论文阅读笔记（十九）：YOLO9000: Better, Faster, Stronger __Sunshine__ 笔记 YOLO9000 detection classification
WeintroduceYOLO9000,astate-of-the-art,real-timeobjectdetectionsystemthatcandetectover9000objectcategories.FirstweproposevariousimprovementstotheYOLOdetectionmethod,bothnovelanddrawnfrompriorwork.Theim
论文阅读笔记: DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision 小夏refresh 论文计算机视觉深度学习论文阅读笔记深度学习计算机视觉人工智能
DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https://github.com/facebookresearch/dinov2摘要大量数据上的预训练模型在NLP方面取得突破，为计算机视觉中的类似基础模型开辟了道路。这些模型可以通过生成通用视觉特征(即无
周四 2020-01-09 08:00 - 24:30 多云 02h10m 么得感情的日更机器
南昌。二〇二〇年一月九日基本科研[1]:1.论文阅读论文--二小时十分2.论文实现实验--小时3.数学SINS推导回顾--O分4.科研参考书【】1)的《》看0/0页-5.科研文档1)组织工作[1]:例会--英语能力[2]:1.听力--十分2.单词--五分3.口语--五分4.英语文档1)编程能力[2]:1.编程语言C语言--O分2.数据结构与算法C语言数据结构--O分3.编程参考书1)陈正冲的《C语
【论文阅读】Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模（二） syugyou Mamba状态空间模型论文阅读
文章目录3.4一个简化的SSM结构3.5选择机制的性质3.5.1和门控机制的联系3.5.2选择机制的解释3.6额外的模型细节A讨论：选择机制C选择SSM的机制Mamba论文第一部分Mamba:选择状态空间模型的线性时间序列建模(一)3.4一个简化的SSM结构如同结构SSM，选择SSM是单独序列变换可以灵活地整合进神经网络。H3结构式最知名SSM结构地基础，其通常包括受线性注意力启发的和MLP交替地
SAFEFL: MPC-friendly Framework for Private and Robust Federated Learning论文阅读笔记慘綠青年627 论文阅读笔记深度学习
SAFEFL:MPC-friendlyFrameworkforPrivateandRobustFederatedLearning适用于私有和鲁棒联邦学习的MPC友好框架SAFEFL，这是一个利用安全多方计算(MPC)来评估联邦学习(FL)技术在防止隐私推断和中毒攻击方面的有效性和性能的框架。概述传统机器学习（ML）：集中收集数据->隐私保护问题privacy-preservingML(PPML)采
MixMAE(MixMIM):用于分层视觉变压器有效预训练的混合和掩码自编码器论文阅读皮卡丘ZPC 扩散模型阅读论文阅读
论文:MixMAE(arxiv.org)代码:Sense-X/MixMIM:MixMIM:MixedandMaskedImageModelingforEfficientVisualRepresentationLearning(github.com)摘要:本文提出MixMAE(MixedandmaskAutoEncoder)，这是一种简单而有效的预训练方法，适用于各种层次视觉变压器。现有的分层视觉变
【论文阅读】LLM4CP: Adapting Large Language Models for Channel Prediction（2024） Bosenya12 科研学习论文阅读语言模型人工智能信道预测时间序列
摘要Channelprediction（信道预测）isaneffectiveapproach（有效方法）forreducingthefeedback（减少反馈）orestimationoverhead（估计开销）inmassivemulti-inputmulti-output（大规模多输入输出）(m-MIMO)systems.However,existingchannelpredictionmet
【论文阅读】AugSteal: Advancing Model Steal With Data Augmentation in Active Learning Frameworks（2024） Bosenya12 科研学习模型窃取论文阅读模型窃取模型提取数据增强主动学习
摘要Withtheproliferationof（随着）machinelearningmodels（机器学习模型）indiverseapplications,theissueofmodelsecurity（模型的安全问题）hasincreasinglybecomeafocalpoint（日益成为人们关注的焦点）.Modelstealattacks（模型窃取攻击）cancausesignifican
Bert系列：论文阅读Rethink Training of BERT Rerankers in Multi-Stage Retrieval Pipeline 凝眸伏笔 nlp 论文阅读 bert reranker retrieval
一句话总结：提出LocalizedContrastiveEstimation(LCE)，来优化检索排序。摘要预训练的深度语言模型(LM)在文本检索中表现出色。基于丰富的上下文匹配信息，深度LM微调重新排序器从候选集合中找出更为关联的内容。同时，深度lm也可以用来提高搜索索引，构建更好的召回。当前的reranker方法并不能完全探索到检索结果的效果。因此，本文提出了LocalizedContrast
A Tutorial on Near-Field XL-MIMO Communications Towards 6G【论文阅读笔记】 Cc小跟班【论文阅读】相关论文阅读笔记
此系列是本人阅读论文过程中的简单笔记，比较随意且具有严重的偏向性（偏向自己研究方向和感兴趣的），随缘分享，共同进步~论文主要内容：建立XL-MIMO模型，考虑NUSW信道和非平稳性；基于近场信道模型，分析性能（SNRscalinglaws，波束聚焦、速率、DoF）XL-MIMO设计问题：信道估计、波束码本、波束训练、DAMXL-MIMO信道特性变化：UPW➡NUSW空间平稳–>空间非平稳（可视区域
论文阅读：scMGCA----模型方法 dundunmm 论文阅读论文阅读人工智能聚类生物聚类单细胞聚类单细胞分析
Yu,Z.,Su,Y.,Lu,Y.etal.Topologicalidentificationandinterpretationforsingle-cellgeneregulationelucidationacrossmultipleplatformsusingscMGCA.NatCommun14,400(2023).https://doi.org/10.1038/s41467-023-36134
论文阅读：scHybridBERT dundunmm 论文阅读机器学习人工智能神经网络深度学习单细胞基因测序
ZhangWei,WuChenjun,XingFeiyang,JiangMingfeng,ZhangYixuan,LiuQi,ShiZhuoxing,DaiQi,scHybridBERT:integratinggeneregulationandcellgraphforspatiotemporaldynamicsinsingle-cellclustering,BriefingsinBioinform
【论文阅读】Purloining Deep Learning Models Developed for an Ultrasound Scanner to a Competitor Machine Bosenya12 科研学习模型窃取论文阅读深度学习人工智能模型安全
TheArtoftheSteal:PurloiningDeepLearningModelsDevelopedforanUltrasoundScannertoaCompetitorMachine（2024）摘要Atransferfunctionapproach（传递函数方法）hasrecentlyproveneffectiveforcalibratingdeeplearning(DL)algorit
《Motion Forecasting with Dual Consistency and Multi-Pseudo-Target Supervision》论文阅读之DCMS 山水之间2018 无人驾驶 Paper Reading 大数据轨迹预测自动驾驶人工智能
目录摘要1简介2相关工作3.方法3.1结构3.2双重一致性约束3.3多伪目标监督3.4学习4实验4.1实验装置4.2实验结果4.3消融研究4.4泛化能力5限制6结论DCMS：具有双重一致性和多伪目标监督的运动预测香港科技大学暂无代码。摘要我们提出了一种具有双重一致性约束和多伪目标监督的运动预测新框架。运动预测任务通过结合过去的空间和时间信息来预测车辆的未来轨迹。DCMS的一个关键设计是提出双重一致
时序预测相关论文阅读笔记能力越小责任越小YA 论文阅读笔记时序预测 Transformer
笔记链接：【有道云笔记】读论文（记录）https://note.youdao.com/s/52ugLbot用于个人学习记录。
【论文阅读|cryoET】本周粗读汇总吃吃今天努力学习了吗冷冻电镜三维重建论文阅读
论文1：CryoDRGN-ET：深度重建生成网络以可视化细胞内动态生物分子Abstract虽然冷冻电子断层扫描可以以分子分辨率揭示结构，但图像处理算法仍然是解决原位生物分子结构异质性的瓶颈。本文介绍CryoDRGN-ET用于cryoET断层图的异质重建。CryoDRGN-ET直接从子断层扫描倾斜系列图像中学习三维密度图的深度生成模型，并且可以捕获成分和构象不同的状态。通过原位恢复肺炎支原体核糖体中
Your Diffusion Model is Secretly a Zero-Shot Classifier论文阅读笔记 Rising_Flashlight 论文阅读笔记计算机视觉
YourDiffusionModelisSecretlyaZero-ShotClassifier论文阅读笔记这篇文章我感觉在智源大会上听到无数个大佬讨论，包括OpenAISora团队负责人，谢赛宁，好像还有杨植麟。虽然这个文章好像似乎被引量不是特别高，但是和AI甚至人类理解很本质的问题很相关，即是不是要通过生成来构建理解的问题，文章的做法也很巧妙，感觉是一些学者灵机一动的产物，好好学习一个！摘要这
【论文阅读】QUEEN: Query Unlearning against Model Extraction（2024） Bosenya12 科研学习模型窃取论文阅读提取攻击模型安全
摘要Modelextractionattacks（模型提取攻击）currentlyposeanon-negligiblethreat（不可忽视的威胁）tothesecurity（安全性）andprivacy（隐私性）ofdeeplearningmodels.Byqueryingthemodelwithasmalldataset（通过小数据集查询模型）andusingthequeryresultsa
【论文阅读33】Deep learning optoacoustic tomography with sparse data 弹伦琴的雷登【论文阅读系列】人工智能深度学习论文阅读图像处理
Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata论文题目：基于稀疏数据的深度学习光声断层扫描论文链接：Deeplearningoptoacoustictomographywithsparsedata|NatureMachineIntelligence代码链接：GitHub-ndavoudi/sparse_artefact_unet数据链接：Data发
论文阅读瞎记(四) Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017 码大哥深度学习人工智能
概述在物体检测中1，IOU阈值被用于判定正负样本。在低IOU阈值比如0.5的状态下训练模型经常产生噪音预测，然而检测效果会随着IOU增加而降低。两个主要因素：1.训练时的过拟合，正样本指数消失2.检测器最优IOU与输入假设的不匹配。一个单阶段的物体检测器CascadeR-CNN被提出用于解决这些问题。网络由一个检测序列组成，这些序列训练时会伴随IOU增长从而对FP样本更加有选择性地判别。检测器一个
【论文阅读】LLM4SGG: Large Language Models for Weakly Supervised Scene Graph Generation 进击的乔洋论文阅读语言模型人工智能计算机视觉
【论文阅读】LLM4SGG:LargeLanguageModelsforWeaklySupervisedSceneGraphGenerationabstract由于全监督方法严重依赖昂贵标注，最近弱监督场景图生成(WSSGG)研究替代方案出现。在这一点上（Inthisregard），针对WSSGG的研究主要利用图像标题（imagecaption）来获取非局部三元组，而主要关注将非局部三元组建立在图
Code Llama: Open Foundation Models for Code论文阅读 yang_daxia 大模型 llama codellama
整体介绍CodeLlama发布了3款模型，包括基础模型、Python专有模型和指令跟随模型，参数量分别为7B、13B、34B和70B。这些模型在长达16ktokens的序列上训练。都是基于Llama2。作者针对infilling(FIM)、长上下文、指令专门做了微调long-contextfine-tuning(LCFT).codellama细节CodeLlama模型家族初始化:所有CodeLla
【论文阅读】Model Stealing Attacks Against Inductive Graph Neural Networks（2021） Bosenya12 科研学习模型窃取论文阅读图神经网络模型窃取
摘要Manyreal-worlddata（真实世界的数据）comeintheformofgraphs（以图片的形式）.Graphneuralnetworks(GNNs图神经网络),anewfamilyofmachinelearning(ML)models,havebeenproposedtofullyleveragegraphdata（充分利用图数据）tobuildpowerfulapplicat
VIT论文阅读： A Image is Worth 16x16 Words Undefined游侠论文阅读
简介在2024年，大家都知道了transformer的故事，但是在4年前,CNN和Transformer谁才是CV的未来，还没有那么确定。在简介部分，作者提到了一个令人失望的事实，在基于imagenet的实验中发现，transformer的表现差于同尺寸的ResNet。作者把原因归结到biastranslationequivarianceandlocality，这些CNN具有，但是transfor
【论文阅读】GLiRA: Black-Box Membership Inference Attack via Knowledge Distillation Bosenya12 模型窃取科研学习论文阅读知识蒸馏成员推理攻击黑盒
摘要While（虽然）DeepNeuralNetworks(DNNs)havedemonstratedremarkableperformanceintasksrelatedtoperception（感知）andcontrol（控制）,therearestillseveralunresolvedconcerns（未解决的问题）regardingtheprivacyoftheirtrainingdat
【论文阅读】APMSA: Adversarial Perturbation Against Model Stealing Attacks（2023） Bosenya12 科研学习模型窃取论文阅读模型窃取防御对抗性扰动
摘要TrainingaDeepLearning(DL)model（训练深度学习模型）requiresproprietarydata（专有数据）andcomputing-intensiveresources（计算密集型资源）.Torecouptheirtrainingcosts（收回训练成本）,amodelprovidercanmonetizeDLmodelsthroughMachineLearni
Conditional Flow Matching: Simulation-Free Dynamic Optimal Transport论文阅读笔记猪猪想上树论文阅读笔记
ConditionalFlowMatching:Simulation-FreeDynamicOptimalTransport笔记发现问题连续正规化流（CNF）是一种有吸引力的生成式建模技术，但在基于模拟的最大似然训练中受到了限制。解决问题介绍一种新的条件流匹配（CFM)，一种针对CNFs的免模拟训练目标。具有稳定的回归目标，用于扩散模型中的随机流，但享有确定性流模型的有效推断。与扩散模型和CNF目
《论文阅读》EmpDG：多分辨率交互式移情对话生成 COLING 2020 365JHWZGo 情感对话论文阅读共情回复回复生成对话系统多分辨率对抗学习
《论文阅读》EmpDG：多分辨率交互式移情对话生成COLING2020前言简介模型架构共情生成器交互鉴别器损失函数前言亲身阅读感受分享，细节画图解释，再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭，无复制，纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《EmpDG:Multi-resolutionInteractiveEmpatheticDialogueGeneration》出版：COLING时间：2020类型：共情回复关
LeetCode[Math] - #66 Plus One Cwind java LeetCode 题解 Algorithm Math
原题链接：#66 Plus One 要求：给定一个用数字数组表示的非负整数，如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等，给这个数加上1。注意： 1. 数字的较高位存在数组的头上，即num1表示数字1239 2. 每一位（数组中的每个元素）的取值范围为0~9 难度：简单分析：题目比较简单，只须从数组
JQuery中$.ajax()方法参数详解 AILIKES JavaScript jsonp jquery Ajax json
url: 要求为String类型的参数，（默认为当前页地址）发送请求的地址。 type: 要求为String类型的参数，请求方式（post或get）默认为get。注意其他http请求方法，例如put和 delete也可以使用，但仅部分浏览器支持。 timeout: 要求为Number类型的参数，设置请求超时时间（毫秒）。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM Kai_Ge JVisualVM JConsole Webphere
JConsole是JDK里自带的一个工具，可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作，将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。　　使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题，需要进行相关的配置。　　首先我们看WAS服务器端的配置. 　　1、登录was控制台https://10.4.119.18
自定义annotation 120153216 annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法一、什么是注释说起注释，得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说，元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样，每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据，也就是说注释是描述java源
CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源 2002wmj centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL 357029540 SQL Server
--缺失的索引 SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement , last_user_seek ,
Spring3 MVC 笔记（二） —json+rest优化 7454103 Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息！其实也是一些个人的学习笔记呵呵！
替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^ adminjun java “\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘... 在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分，可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常 public class Main { /*
POJ 1035 Spell checker(哈希表) aijuans 暴力求解--哈希表
/* 题意：输入字典，然后输入单词，判断字典中是否出现过该单词，或者是否进行删除、添加、替换操作，如果是，则输出对应的字典中的单词要求按照输入时候的排名输出题解：建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名，一个进行最后输出的判重 */ #include <iostream> //#define using namespace std; const int HASH =
通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值 ayaoxinchao JavaScript array prototype
用原型函数（prototype）可以定义一些很方便的自定义函数，实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。实现代码如下： <script type="text/javascript"> Array.prototype.unique = function() { var a = {}; var le
UIWebView实现https双向认证请求 bewithme UIWebView https Objective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求中有讲述，不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求，网上有些文章中有涉及到此内容，但都只言片语，没有讲完全，更没有完整的代码，让人困扰不已。但是此知
NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存) bijian1013 redis 数据库 NoSQL
3.事务处理 Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行，而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时，这个连接会进入一个事务上下文，该连接后续的命令不会立即执行，而是先放到一个队列中，当执行exec命令时，redis会顺序的执行队列中
各数据库分页sql备忘 bingyingao oracle sql 分页
ORACLE 下面这个效率很低 SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20; 下面这个效率很高 SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
【Scala七】Scala核心一：函数 bit1129 scala
1. 如果函数体只有一行代码，则可以不用写{},比如 def print(x: Int) = println(x) 一行上的多条语句用分号隔开，则只有第一句属于方法体，例如 def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC" 上面的代码报错，因为，printWithValue的方法
了解GHC的factorial编译过程 bookjovi haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的，一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler，如lazy特性，static typed，类型推导等。关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好，这里，文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现，里面提到了green thread，如果熟悉Go语言的话就会发现，ghc的concurrent实现和Go有点类
Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap BrokenDreams LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap，了解了其内部由散列表实现，每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢？双向链表的实现会具备什么特性呢？来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory bylijinnan abstract
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/ package design.pattern; /* * Abstract Factory Pattern * 抽象工厂模式的目的是： * 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口，方便地切换“产品簇” * 这些接口是相关或者相依赖的
压暗面部高光 cherishLC PS
方法一、压暗高光&重新着色当皮肤很油又使用闪光灯时，很容易在面部形成高光区域。下面讲一下我今天处理高光区域的心得：皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道（Lab模式的L通道）决定，色彩则由a、b通道确定。处理思路为在保持高光区域纹理的情况下，对高光区域着色。具体步骤为：降低高光区域的整体的亮度，再进行着色。如果想简化步骤，可以只进行着色（参看下面的步骤1
Java VisualVM监控远程JVM crabdave visualvm
Java VisualVM监控远程JVM JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具. 这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置: 1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
Saiku去掉登录模块 daizj saiku 登录 olap BI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml <security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" /> <security:intercept-url pattern=&qu
浅析 Flex中的Focus dsjt html Flex Flash
关键字：focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent 焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件原因：只有获得焦点的组件（确切说是InteractiveObject）才能监听到键盘事件的目标阶段；键盘事件（flash.events.KeyboardEvent）参与冒泡阶段，所以焦点组件的父项（以及它爸
Yii全局函数使用 dcj3sjt126com yii
由于YII致力于完美的整合第三方库，它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如，Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数，使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址) 我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后，在入口脚本index.php的，我们包括在
设计模式之单例模式二（解决无序写入的问题） come_for_dream 单例模式 volatile 乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题，但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用，处理器可能会对输入代码进行乱序执行（Out Of Order Execute）优化，处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组，保证该
程序员从初级到高级的蜕变 gcq511120594 框架工作 PHP android html5
软件开发是一个奇怪的行业，市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题，而且随着时间的流逝，愈演愈烈。我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题，当然这些方法常常不管用，于是，唯一能做的就是不断地尝试，逐个看看是否奏效”。现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
Reverse Linked List hcx2013 list
Reverse a singly linked list. /** * Definition for singly-linked list. * public class ListNode { * int val; * ListNode next; * ListNode(int x) { val = x; } * } */ p
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