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策略模式详解一、模式定义策略模式(StrategyPattern)属于行为型模式,它定义了一系列算法,并将每个算法封装起来,使它们可以相互替换。二、核心结构1.抽象策略接口publicinterfaceStrategy{voidexecuteAlgorithm();}2.具体策略实现publicclassConcreteStrategyAimplementsStrategy{publicvoide
- Java设计模式之模板方法模式
白 泽
Java设计模式java设计模式模板方法模式
文章目录前言一、定义二、应用场景三、基本结构四、基本使用1.抽象类/抽象模板角色2.具体子类/具体实现角色3.客户端角色总结1.优点2.缺点前言掌握模板方法模式的原理掌握模板方法模式的应用场景掌握模板方法的优缺点一、定义模板方法模式(TemplateMethod):定义一个操作中的算法骨架,而将算法的一些步骤延迟到子类中,使得子类可以不改变该算法结构的情况下重定义该算法的某些特定步骤。实际上是封装
- 科普:One-Class SVM和SVDD
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SVM(支持向量机)算法是用于解决二分类问题的,它在样本空间(高维空间)中找一个最优超平面,使得两类数据点中离超平面最近的点(称为支持向量)到超平面的距离最大。对于极少数“坏样本”的二分类场景,我们可以换个思路:将所有样本视为一类(而不是二类),而将极少数“坏样本”视为这一类的异常。这样,用于二分类的SVM就可以改造为用于一分类的One-ClassSVM和SVDD。One-ClassSVM(单类支
- 几种常见的 A/D 转换算法示例代码,涵盖简单的加权平均法和中值滤波法
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算法算法python机器学习
以下为你提供几种常见的A/D转换算法示例代码,涵盖简单的加权平均法和中值滤波法。1.加权平均法加权平均法会依据不同权重对多次采样值进行加权平均,从而得到最终的A/D转换结果。该方法能有效减少随机噪声的影响。#模拟A/D转换的加权平均法defweighted_average_adc(samples,weights):iflen(samples)!=len(weights):raiseValueErr
- 记录部署AniPortrait注意的地方(亲测)
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项目地址为:Zejun-Yang/AniPortrait:AniPortrait:Audio-DrivenSynthesisofPhotorealisticPortraitAnimation(github.com)跟着项目那样来,但是还有一些内容需要注意,是在项目里未曾说明的:一、显卡驱动安装可看上一篇博客:ubuntu安装显卡驱动(最详细且最方便,亲测好用)-CSDN博客二、运行时cv2报错 I
- 遗传算法优化支持向量机实现数据回归预测
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遗传算法优化支持向量机实现数据回归预测本文将介绍如何使用遗传算法优化支持向量机(SVM)实现数据回归预测。我们将在Matlab环境下编写代码,并提供完整的源代码。通过本文的学习,读者将了解到如何使用遗传算法优化SVM模型,以及如何将其应用于数据回归预测。首先,让我们简单介绍一下SVM。SVM是一种二分类模型,其目标是找到一个最佳的超平面将不同类别的样本分开。在数据回归预测中,我们需要将SVM用于拟
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一、前言:客户端只是台前,后端才是幕后“指挥中心”在上一篇“客户端技术”中,我们聊到玩家看到的一切动作、动画、界面逻辑,都靠客户端去渲染和交互。但若没有后端的支撑,玩家点了“出牌”可能就像一拳打在空气里——没人理,也无法判定牌局结果。因此,在一个完整的棋牌游戏体系里,后端往往承担了最核心、最复杂的任务,包括:房间管理:谁进了哪个房间?房间是否满员?游戏逻辑:洗牌、发牌、出牌顺序、结算,这些关键规则
- 鸿蒙HarmonyOS开发之MVVM模式下数据封装请求简装版本
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1.创建项目结构演示2.统一接口请求结果exportclassApiResult{code:numbermsg?:string;data?:any;constructor(){this.code=0;this.msg=undefined;this.data=Object;}}数据模型---tagbeanexportclassTagListBean{list:Array}exportclassTag
- 深度学习 Deep Learning 第17章 蒙特卡洛方法
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深度学习DeepLearning第17章蒙特卡洛方法内容概要本章深入探讨了蒙特卡洛方法及其在机器学习中的应用。蒙特卡洛方法是一类基于随机采样的算法,用于估计复杂的积分和求和问题。这些方法在机器学习中尤为重要,因为许多问题难以通过精确方法解决,需要借助随机采样来近似。本章详细介绍了蒙特卡洛方法的基本原理、重要性采样、马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法及其在深度学习中的应用。主要内容采样与蒙特卡洛方法
- 影像高精度配准 - 精度评估指标与实现方法
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影像高精度配准后,精度评估是验证算法有效性与优化算法参数的重要环节。精度评估主要通过几何精度评估与视觉验证两个方面进行。精度评估指标1.1几何精度评估指标(1)平均误差(MeanError,ME)表示所有匹配点对的平均偏移量。公式:在这里插入图片描述其中:(,)(xi,yi)是源影像的匹配点坐标。(′,′)(xi′,yi′)是目标影像中对应点的坐标。N是匹配点对的数量。(2)均方根误差(RootM
- 离线语音识别 ( 小语种国家都支持)可定制词组
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1产品介绍离线语音模组采用神经网络算法,支持语音识别、自学习等功能。运用此模组将AI技术赋能产品,升级改造出语音操控的智能硬件(例如风扇、台灯、空调、马桶、按摩椅、运动相机、行车记录仪等)。支持全球多种语言识别,如中文,英语,日语,韩语,俄语,西班牙语,德语,越南语等,应用市场非常广泛。2.硬件外观模组PCBA外观如图所示:模组正面有2.0mm间距10PIN卧式针座,通过10PIN排线对接主板,给
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前言2024年对鸿蒙来说可谓至关重要,生态建设的前提,就是要有足够的开发人才。与之对应的,今年春招市场上与鸿蒙相关岗位和人才旺盛的热度,一方面反应了鸿蒙生态的逐渐壮大,另一方面也让人们对鸿蒙下一阶段的发展更具信心。随着鸿蒙市场份额的不断提升,相应的岗位也会迎来一个爆发式的增长。这对于想要换赛道的程序员来说是一个非常好的消息,话说大家最近有想法转型鸿蒙开发吗?MVVM模式●MVVM(Model-Vi
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- 智慧路灯在数据采集与分析方面面临的挑战
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叁仟智慧路灯作为现代城市基础设施的重要组成部分,通过集成多种传感器、通信模块和智能控制算法,实现了高效节能、多功能集成和智能化管理。然而,在数据采集与分析方面,智慧路灯仍面临诸多挑战。一、技术挑战1.数据处理与分析的技术难题智慧路灯设备每天会产生大量的数据,包括但不限于车辆通行数据、环境监测数据、照明状态数据等。这些数据的高效处理不仅需要强大的计算能力,也需要复杂的算法支持。处理这些数据的技术难题
- 如何学习C++以及C++的宏观认知
北子ALF
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学习方法首先可以给出一个论断:C++的语法和各种组件的原理及使用可以说是所有编程语言里面比较难的那么如何掌握所有东西,比如网络编程,文件读写,STL。不要对语法记各种笔记,比如vector容器有什么什么方法什么什么属性,如果你看了某篇博客或者看了某本书然后就把上面的所有东西自己劈里啪啦达到笔记里,这是没有任何用的,因为你打完仍然啥都不会。所以allyouneedisC/C++参考文档.chm,去网
- oracle union去重后合并,union的特性,去重与不去重
谷经理
bug使我进步最近一个功能异常了,sql是这个样子的select*from表1unionselect*from表2unionselect*from表3发现统计的时候少数据,仔细把查询出来的结果和表里的数据对比后,发现每个字段值都相同的行竟然只留下了一行,比如数据库里,像下面这样的5行数据,完全一样,结果集里就只出现了一条看到这样子的结果,顿时觉得有点糊涂,这个sql既没有用groupby,也没有用
- oracle拉链表实现原理,数据仓库-拉链表+增量表抽取的实现
红茶漫山
oracle拉链表实现原理
背景:业务部门提了用户分层的需求,其中有一点,业务放需要我们数仓提供历史数据,并且业务库里的部分表还没有数据更新时间字段。所以本篇文章主要解决两个问题1:问题一怎么再HIVE里实现拉链表2:问题二怎么再没有数据更新时间字段的情况下获取增量数据(个人认为这个方式也是一种通用的方式)一:拉链表是什么?使用场景?实现原理?1:是什么?拉链表是一张记录事务历史变化的表,记录一个事务从开始到当前发生的所有变
- PHP面试宝典之PHP篇
书生及第
面试宝典php面试开发语言
PHP数组函数?array_merge(合并)array_unique(去重)array_intersect(交集)array_diff(差集)array_map(回调)array_values(重置索引)array_flip(key=>value颠倒)array_column(二维变一维)explode(字符转数组)implode(数组转字符)array_keys(键组成的新数组)array_c
- 前端Vue篇之vue如何监听对象或者数组某个属性的变化
小鸭呱呱呱
前端vue.jsjavascript深度学习
在vue.js中监听某个属性的改变,动态的去修改另外属性的值,这是非常常见的业务场景。例如在一个购物车中,根据用户添加的商品数量,动态修改页面显示的订单总金额。要实现这样的功能,主要有两种方法可以实现,一种是使用watch监听,另外一种是使用computed计算属性。用watch监听在Vue组件中,可以使用watch选项来监听数据的变化。假设你有一个data中的属性sourceProp,当它变化时
- ORACLE进阶(十二)union(all)学习总结_oracle的union all底层算法
2401_85124682
oracle学习数据库
innerjoincdeorgontb.ibkcde=cdeorg.ibkcdewhere1=1AND(FNAUTMISNULLorfnautm=0)AND(tb.FLWSTS!='3'ortb.FLWSTSISNULL)andUPPER(tb.customername)like'%'||'shq\_test\_20180302'||'%'ESCAPE'/'andtb.biztypin('1','
- NLP 面试宝典
关于NLP那些你不知道的事
大模型LLMs面试经验自然语言处理自然语言处理面试人工智能深度学习AIGC职场和发展chatgpt
介绍:本项目是作者们根据个人面试和经验总结出的自然语言处理(NLP)面试准备的学习笔记与资料,该资料目前包含自然语言处理各领域的面试题积累。Github地址:https://github.com/km1994/NLP-Interview-Notes四、NLP学习算法常见面试篇4.1信息抽取常见面试篇4.1.1命名实体识别常见面试篇隐马尔科夫算法HMM常见面试篇一、基础信息介绍篇1.1什么是概率图模
- python 数组生成 numpy.array np.array np.asarray 简介
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目录1.Numpy.array()详解1.1函数形式1.2参数详解1.3具体用法2.Asarray和Array辨析2.1object对象是普通迭代序列时2.2object对象是ndarray对象时3.Numpy.ndarray()1.Numpy.array()详解该函数的作用一言蔽之就是用来产生数组。1.1函数形式numpy.array(object,dtype=None,copy=True,or
- 【python】基于nc数据文件实现XGBoost的多分类
傻傻虎虎
机器学习python分类机器学习xgboost
基于nc数据文件实现XGBoost的多分类XGBoost介绍库下载nc文件介绍模型搭建nc文件数据读取XGBoost的使用模型源码内容XGBoost介绍XGBoost(ExtremeGradientBoosting)是一种基于梯度提升决策树的机器学习算法。它是一种高效、灵活和可扩展的技术,而且在许多机器学习竞赛中都表现出色。该算法的主要思想是通过构建多个决策树模型来逐步改进预测结果,每一次迭代都会
- C++算法八股——单调栈(含代码)
雨沐山川
算法c++开发语言
单调栈的作用是能够在一次遍历的情况下找到每个元素最左边或者最右边的第一个最大/小元素,得益于其独特的栈结构,我们可以通过手动维护一个非递增/递减的栈完成这个目的。单调栈一共分为四种情况:注意,这四种情况我们都可以从左向右遍历数组完成。有的时候为了方便计算边界情况的差值,可以压入dummy节点(例如美丽塔2),问最大我们压入INT_MAX。最小INT_MIN1.找到每个元素左边的第一个最大元素从左向
- 算法-二进制和位运算
Y.O.U..
算法c++
一.二进制(1).无符号数:无符号数是一种数据表示方式,它只表示非负整数,即没有符号位,所有的位都用来表示数值大小。在C++等编程语言中,常见的无符号类型有unsignedint、unsignedchar等。例如,一个8位的无符号整数unsignedchar可以表示范围为0到255的整数,而不像有符号的char可以表示-128到127的范围。对于一个无符号整数,可以使用除2取余法手动将其转换为二进
- 数据分析适合哪些行业呢?
cda2024
数据分析数据挖掘
在当今数据驱动的世界里,有一个问题一直萦绕在很多人的脑海中:数据分析适合哪些行业呢?随着大数据技术的迅猛发展,几乎每个行业都在探索如何利用数据来提升效率、优化决策和创造价值。那么究竟哪些行业最能从数据分析中受益呢?这不仅关乎企业的竞争力,更可能决定着未来经济发展的方向。金融行业金融是最早拥抱数据分析的领域之一。银行、保险、证券等金融机构每天处理海量交易记录与客户信息。通过精准的风险评估模型,可以帮
- 【辰辉创聚生物】诊断原料讲堂之六:神经性退行性疾病生物标志物
辰辉创聚生物
笔记
神经退行性疾病是一组神经系统异质性疾病,其生物标志物是指示这些疾病的存在、进展或严重程度的生物标志物,是反映中枢神经系统神经元损伤、蛋白异常聚集及神经修复状态的分子或影像学指标,有助于早期诊断、监测治疗和了解疾病机制。常用神经性退行性疾病生物标志物包括:β-淀粉样蛋白42、β-淀粉样蛋白40、磷酸化Tau蛋白、磷酸化Tau-217蛋白。1.β-淀粉样蛋白42(Aβ1-42)β-淀粉样蛋白-(1-4
- 八股(C++/Python/计网/数据库/操作系统)
我要这脸有何用
面经面经
自己不会总结,所以就把看过的连接都放进来,以便快速复习。C++知识C++所有内容:【C++Primer】目录_今岁成蹊的博客-CSDN博客_c++primer目录《EffectiveC++》目录_KangRoger的博客-CSDN博客【C++Primer】目录_今岁成蹊的博客-CSDN博客_c++primer目录1.智能指针【C++学习笔记】37新特性5:智能指针-知乎(zhihu.com)C++
- 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]root@192.168.9.136:~$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
yiiframework
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;
2. 获取动作名
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
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
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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spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
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
fc-cache -f -v
- 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