我看过不少烂代码，其中当然有我写的。安卓系统的复杂性加上烂代码势必酿成灾祸，所以从错误中成长就很重要。我Google了如何更好地开发应用，发现了这个叫做Clean架构的东西。

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程序执行时，CPU访问的是虚拟内存，通过MMU找到映射的物理内存，并做相应的代码执行或数据读写操作。MMU的映射由页表（PageTable）来描述，页表保存虚拟地址和物理地址的映射关系以及访问权限等。

在熟悉下OpenHarmony鸿蒙轻内核提供的虚拟内存（Virtualmemory）管理模块之前，作为预备基础知识，我们先了解下虚拟内存进程空间编号，进程空间编号功能相对独立，源代码文件单独维护。

在学习OpenHarmony鸿蒙轻内核源代码的时候，常常会遇到一些数据结构的使用。如果没有掌握它们的用法，会导致阅读源代码时很费解、很吃力。

300.最长递增子序列本题是子序列一套的开始。1、确定dp数组的含义本题中，正确定义dp数组的含义十分重要。dp[i]表示i之前包括i的以nums[i]结尾的最长递增子序列的长度。2、确定初始化每一个数字都可以独立构成一个子序列，所以数组初始化全部为1.3、确定递推公式在本题的遍历过程中，由于序列构成子序列是不连续删除构成的，所以递推公式不能确定为由之前某一个状态直接推到而来，所以在递推的公式中，

经过哈希函数处理后，在哈希表中查询有可能会触发哈希冲突哈希冲突：两个不同数组元素，对应的哈希值是一样的，在哈希表的同一位置上解决哈希冲突：开放寻址法、链表法性能时间复杂度：建哈希表O(n)，查询O(1)代码

概述使用tcp+select实现的C/S远程通信功能服务器只能与单一的客户端进行信息交互如果服务器连接了多个客户端，由于是单一进程无法同时对多个客户端回复，但可以群发信息启动启动服务器1、在bin目录下生成可执行文件

，针对性下载对应的数据集，我下载的是个医疗问答数据集1.2针对你要用到的字段信息进行处理，然后把需要处理的数据丢给模型去训练，这个模型我是直接从GPT2的网站下载下来的依赖的必要文件截图如下：二、具体代码样例实现

注入测试用例设计基本SQL注入复杂SQL注入盲注测试2.XSS攻击测试用例设计基本XSS攻击复杂XSS攻击DOM-basedXSS1.SQL注入测试用例设计SQL注入攻击通常通过在输入字段中插入恶意SQL代码

驱动示例代码位于%_WINCEROOT%/Public/Common/Oak/Drivers/Battdrvr。其中battdrvr.c是MDD层代码，sbattif.c是PDD层代码。

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1、测试框架简介1）测试框架的优点代码复用率高，如果不使用框架的话，代码会显得很冗余。可以组装日志、报告、邮件等一些高级功能。

Delphi基本图像处理代码//浮雕procedureEmboss(SrcBmp,DestBmp:TBitmap;AzimuthChange:integer);overload;vari,j,Gray,

因为代码太多,所以下面的例子都以伪代码实现interfaceObject{//注册订阅者voidre

ChatGPT是一个风靡全球的生成式人工智能(AI)工具。虽然它有可能编造一些东西，但是通过精心设计提示，可以确保获得最佳结果。在这篇文章中，我们将探讨如何做到这一点。

一、JMeter总结：适合对代码不敏感的使用人员，不会代码也可以完成接口自动化，设计框架。适合紧急迭代的项目。

这篇文章让你详细了解Redis的相关知识，有代码讲解以及图片剖析，让你更轻松掌握制作不易，感觉不错，请点赞收藏哟！！！

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Vue项目的代码架构通常遵循一定的组织结构和约定，以提高项目的可维护性、可扩展性和可读性。

干净架构"哲学强调软件设计中关注点的分离，创建模块化、可测试、可维护的代码的重要性。由软件工

Python是一种解释型、编译型语言、面向对象的语言，Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其易读性、简洁性和丰富的库支持而闻名python基础概念概念：解释型的编程语言解释型：pythonjs执行数度慢代码简洁翻译一句执行一句编译型

RAGRAG（RetrievalAugmentedGeneration）技术，通过检索与用户输入相关的信息片段，并结合外部知识库来生成更准确、更丰富的回答。

如何在Windows系统上安装win32com一、整体流程步骤操作1下载并安装Python2安装pywin32扩展包3验证安装是否成功二、具体操作步骤及代码

今天再次被python的强大所折服，一直很奇怪公司的excel文件直接生成sql脚本是怎么实现的，今天闲着没事找到实现脚本看了下，竟然就是用python写的！！！

在VisualStudio2017按如下步骤设置：1、取消选中（工具->选项->调试->仅我的代码）复选框。

遍历数组，通过newNioEventLoop(xxx)往数组中添加元素，NioEventLoop继承了EventExecutor；每次需要线程时，执行chooser的next方法从数组中取出一个线程；关键代码打开

在druid1.2.16以及之前版本中，可以允许dbType=null,不影响数据库连接使用在druid1.2.17以及之后版本中，已经不允许dbType=null代码差异如下1.2.16if(connectTimeout

Netty源码分析:NioEventLoopGroup在工作之余，看到自己公司的超哥（俞超）关于Netty的系列博文，讲解的很好，因此，自己在学习之余也跟了下源代码，来了解Netty，也做了相关的笔记，

下载之后直接用VSCode加载文件夹即可，直接可以在目录里面打开文件，对于非jdk的类能定位到文件位置，但是jdk的源码无法定位，显示的是.class文件反编译出来的代码，

在使用Gerritpull代码的时候，你会发现报错，错误信息大概是：Permissiondenied(publickey)。

可以很好地从源图像中提取出来，并重建生成一幅全聚焦图像。由于采用了四叉树分解策略和新的加权焦点测量法，因此所提出的算法简单而有效。程序已调通，可直接运行。2-88加权焦点测量方法-小红书(xiaoho

AttributeError:‘tuple’objecthasnoattribute‘shape’在将keras代码改为tensorflow2代码的时候报了如下错误AttributeError:'tuple'objecthasnoattribute'shape

OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现1.引言在当今人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一个非常重要的研究方向。

Excel文件内数据保存结果如下：Excel文件保存结果如下：代码如下：clear;clc;forjjjj=1:10%这个可以改jname=(jjjj-1)*10;%文件名中变数这是EXCEL文件名字的一部分根据自己需要改

今天偶然在看别人代码时，发现在他的代码里使用了Any判断List是否为空。我一般的做法是先判断是否为null，再判断Count。

分类器的介绍二、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器与随机森林分类器（RandomForestClassifier）的区别三、XGBoost（xgb.XGBClassifier）分类器代码使用示例一

OpenCV计算机视觉学习（16）——仿射变换学习笔记如果需要其他图像处理的文章及代码，请移步小编的GitHub地址传送门：请点击我如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian

注意本系列文章已升级、转移至我的自建站点中，本章原文为：rust与动静态库的结合使用目录注意一、前言二、库生成三、库使用四、总结一、前言rust中多了很多类型的库，比如前面章节中我们提到基本的bin与lib

HTTP状态码HTTP状态码（英语：HTTPStatusCode）是用以表示网页服务器超文本传输协议响应状态的3位数字代码。

在Python中，可以使用下面的代码来从字典中找值：dictionary={'key1':'value1','key2':'value2'}#方法一value=dictionary['key1']print

2.准备工作：3.生成博客4.更换主题5.部署到githubpages总结前言：现在技术更新迭代是非常的快，尤其是web方面！

ThreadLocal原理API场景使用ThreadLocal思路代码原理ThreadLocal只有当前线程可以访问，每个线程都有自己的变量副本。线程消亡他也消亡，他是变量对象，不是线程。

代表取值范围是int+null.这在一些应用场景能简化代码，比如我们经常遇到DateTime类型的数据，在DB层和逻辑层传递时常有非空判断以及最小值(C#和sqlserver的时间最小值还不一样)判断，

在设置SSH服务时，生成SSH密钥（公钥和私钥）是一个常见的任务。这些密钥用于安全地进行身份验证，无需输入密码。

最终效果图如下：1.弹幕从弹幕区域外的右边滚动到左边，那么每条弹幕的实际滚动路径长度为当前弹幕的实际宽度+整个弹幕区域的宽度组件代码如下：{{item.text}}{{currentBullet}}2.

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以下是一个示例代码：```javaimportjava.util.Arrays;publicclassArrayToStringExample{publicstaticvoidmain(String[]

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SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的，本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫

本文将详细介绍如何使用Pandas将DataFrame转换为列表，并提供丰富的示例代码来帮助读者更好地理解和应用