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Linux
程序人生技术分享
Tomcat连接器与线程池原理及参数释义(1)
最近在组里进行了
技术分享
,故将网上及官网查找的,统一整理出来。
熊孩子会撒野
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2020-07-10 04:25
学习杂烩
【华为云
技术分享
】玩转物联网IoTDA服务系列三-自动售货机销售分析场景示例
摘要:物联网解决方案中,作为数据主体的“物”可能数量会非常大,产生的数据已经无法通过传统的数据处理服务进行处理。如何分析与利用这庞大的物联网设备数据对物联网企业来说又是一个新的挑战。本文以自动售货机销售分析场景示例,分析售货销量状况。场景简介通过收集自动售货机系统的销售数据,EI数据分析售货销量状况。该场景主要描述的是设备可以通过MQTT协议与物联网平台进行交互,应用侧可以到物联网平台订阅设备侧变
华为云开发者社区
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2020-07-10 03:33
物联网
数据
iot
华为云
人工智能
【华为云
技术分享
】LiteOS无法直接烧录或者烧录失败解决方法--ST-Link
前提条件:程序编译成功,并且电脑上已经安装ST-Link驱动,你使用的仿真器也是ST-Link。上图黑色的是J-Link,下图紫色的是ST-Link,本教程适用于ST-Link,如果是J-Link,点击这里查看教程设备管理器中也能查看你使用的是ST-Link还是J-Link环境:Win10+ST-LINKUtilityv4.3.0.0第一步:先到IoTStudio创建的工程目录中把Huawei_L
华为云开发者社区
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2020-07-10 03:29
iot
程序
驱动
芯片
工程化
技术分享
丨后比特币时代与量子霸权危机(二)
二、比特币DE选择在上文中,我们简要介绍了RSA算法和ECC算法。在搞清楚密码学的价值后,本文将围绕ECC与区块链结合的重要应用——比特币展开讨论,探讨ECC应用过程中有哪些值得关注的地方。作为中本聪的一个「业余小发明」,比特币现在可以说是无人不知,无人不晓。只要你能连上互联网,几乎就一定听说过比特币。即便你对区块链应用或者密码学技术完全不感兴趣,也会从多如牛毛的报道中获取很多关于比特币的信息。一
Triaslab
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2020-07-10 03:41
Trias
区块链
【思维训练实战 一】系统思维
有感于最近的
技术分享
,觉得思维训练越来越重要了,思维训练到位后,就可以用最高效的方式在最短的时间内取得最大的成果(符合自我高效获取高性价比价值的价值观定位),所以开启本系列。
存在morning
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2020-07-10 02:02
【思维训练合集】
如何学习编程
程序人生
的寂静欢喜标题起得太大咯,是在故作老成么?“
程序人生
的寂静欢喜”——怎么看都感觉像是某位已故计算机大师的墓志铭,可却偏偏被一个菜得抠脚的毛头小子拿来当做人生寄语——也是日了狗了!
yolanda筱槿
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2020-07-10 02:42
忽然想要创建一个Android这块的新技术交流圈
希望是纯粹的技术交流,所有加入的人把自己所知的新技术以文章的模式发布出去,不一定是深入研究,可以是提供一个引子,让大家知道有这种技术就可以了,我觉得现有的交流模式诸如QQ群、微信群、github这些都不能形成这种
技术分享
广州的毛豆先生
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2020-07-10 02:26
我的漫漫
程序人生
路(下)
该文章曾在去年发表于我的blog上,现转到这里,因为我觉得不管什么时候文章中所谈的一些东西都会对大家起到警示作用,毕竟里面的所有内容完全都是我的切身经验,没有半点虚构成分,真心希望大家少走弯路,努力进取。总有一天,梦想会照进现实的。等我从家回来时看到还有一个公司在招聘兼职,而且做的项目也比较大,我就去了,很幸运,有一次通过了,我想幸运是一方面,更重要的还是自身的努力吧。可能有人会说我怎么没有呆在之
ricohzhanglong
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2020-07-10 01:39
struts
hibernate
servlet
spring
框架
jsp
我的漫漫
程序人生
路(上)
该文章曾在去年发表于我的blog上,现转到这里,因为我觉得不管什么时候文章中所谈的一些东西都会对大家起到警示作用,毕竟里面的所有内容完全都是我的切身经验,没有半点虚构成分,真心希望大家少走弯路,努力进取。总有一天,梦想会照进现实的。不知不觉中进入计算机行业已有几个年头了,回首往事依然历历在目。今天我把我这几年的学习经历,体会写出来,与大家一起分享,我想其中的一些经历大家也会遇到过,而且会与我产生共
ricohzhanglong
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2020-07-10 01:39
fortran
语言
delete
游戏
工作
excel
嘀嘀红人
技术分享
:如何打造高质量的共享直播间
2019年被称为电商直播元年,2019年上半年,各大直播平台积极探索“直播+”模式,布局内容生态。截至2019年6月,我国网络直播用户规模达4.33亿,较2018年底增长3646万,占网民整体的50.7%。2018年淘宝直播平台带货超过1000亿元同比增速近400%。2018年淘宝直播人数增加180%,粉丝超过百万的主播超1200人,月收入超过百万元的主播超100人,全年成交额破亿的达81人。20
陈壹壹
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2020-07-10 01:03
共享网红
网红带货经济
其他
快行感悟和总结2016.03.25
最近遇到的问题有两个:1,在做小车快跑的时候,想时刻定位司机汽车票在地图的位置,因为我选择自定义了结构体,开了一个timer定时去轮询拿司机经纬度,可是发现内存一致在增加,降不下来,刚好遇到了手白的架构师8哥到上海
技术分享
画一幅_素颜
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2020-07-10 00:54
【
技术分享
】三:搜索排序—机器学习化建模
本文原作者:彭江军,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1527336导语在搜索排序概述里面说到搜索排序算法的发展的第二个阶段Learningtorank(LTR)的时候就已经提到了机器学习,还整出了哲学词:审时度势。在这里接着对机器学习的概念以及一般化的结构做一个系统的简略的描述,并看看机器学习的结构是如何适配搜索排序这
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2020-07-10 00:27
机器学习
【
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】四:搜索排序—数据的采集与构造
本文原作者:彭江军,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1528253导语:数据决定了任务的上限,模型方法决定达到上限的能力。在机器学习三要素里面,经验数据是极其重要的一环,直接决定了该机器学习任务的最终能达到的效果。尤其是在进入大数据时代,数据获取上面会比以往容易许多,选取数据集有时候带来的提升比更改模型带来的要快速的多
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2020-07-10 00:27
机器学习
【
技术分享
】机器学习在量化交易方向的应用—基于神经网络的多因子选股策略
本文原作者:甘泉,经授权后发布。一、多因子选股背景量化交易策略无非三点:择时、选股、仓控。择时为短期套利交易策略,选股为中长期交易策略,目标是在中长期跑赢指数、获取市场超额收益率alpha。多因子选股的关键是找到寻找因子与股票收益率之间的相关性,即对收益率预测能力强的因子。一般多采用如下步骤:而传统的多因子模型在构建大类因子特征时往往依赖于投资者的主观判断和逻辑推理。机器学习等量化模型,依据某种机
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2020-07-10 00:27
机器学习
【
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】六:搜索排序—指标介绍与选择
本文原作者:彭江军,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1532635导语:这一节将着重说明,怎样定位线上和线下指标之间的差异,对齐线下和线上指标,得到一个大致的关系。优化线下什么指标,对应的能带来线上什么指标的提升。这样可以避免模型上线的风险。因此也是指标的分析也是十分重要的一个问题。1:指标介绍在该系列文章1中列举了几
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2020-07-10 00:27
机器学习
【
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】逻辑回归分类
原作者:尹迪,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/15559951.二元逻辑回归回归是一种很容易理解的模型,就相当于y=f(x),表明自变量x与因变量y的关系。最常见问题如医生治病时的望、闻、问、切,之后判定病人是否生病或生了什么病,其中的望、闻、问、切就是获取的自变量x,即特征数据,判断是否生病就相当于获取因变量y,即预
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2020-07-10 00:27
机器学习
【
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】随机森林分类
本文原作者:尹迪,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/15525161.BaggingBagging采用自助采样法(bootstrapsampling)采样数据。给定包含m个样本的数据集,我们先随机取出一个样本放入采样集中,再把该样本放回初始数据集,使得下次采样时,样本仍可能被选中,这样,经过m次随机采样操作,我们得到包含
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2020-07-10 00:27
机器学习
【
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】决策树分类
本文原作者:尹迪,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/15504401决策树理论1.1什么是决策树所谓决策树,顾名思义,是一种树,一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,从根节点到叶节
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2020-07-10 00:27
机器学习
【
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】七:搜索排序—排序模型
本文原作者:彭江军,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1533656导语:模型是机器学习三问里面的怎么去学的环节。是确定特征与因变量之间关系最为核心的步骤。这部分涉及到模型的选择,和优化目标以及损失函数的选取。排序由第一节讲到,LTR有三个模式,分别是pointwise,pairwise,listwise。在这里主要描述
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2020-07-10 00:27
机器学习
【
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】五:搜索排序-特征分析
本文原作者:彭江军,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1531448导语:数据决定了任务的上限,模型方法决定达到上限的能力。在这里想借助信息熵的一些概念来对数据的重要性做一些分析,将数据的分布差异度量出来,并据此得到特征对于分类的重要性度量。对于特征的重要性的分析不适合放到特征特别多的情况下,因为往往特征之间是不独立的,
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2020-07-10 00:27
机器学习
【
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】GBDT算法-原理篇
本文原作者:蒋凯,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1509000导语:工业界机器学习大杀器解读。GBDT是常用的机器学习算法之一,因其出色的特征自动组合能力和高效的运算大受欢迎。这里简单介绍一下GBDT算法的原理,后续再写一个实战篇。1、决策树的分类决策树分为两大类,分类树和回归树。分类树用于分类标签值,如晴天/阴天/
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2020-07-10 00:26
机器学习
【
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】梯度提升树分类
原作者:尹迪,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/15590841.BoostingBoosting是一类将弱学习器提升为强学习器的算法。这类算法的工作机制类似:先从初始训练集中训练出一个基学习器,再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整,使得先前基学习器做错的训练样本在后续受到更多关注。然后基于调整后的样本分布来训练下
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2020-07-10 00:26
机器学习
【
技术分享
】机器学习之SVM - 理论知识
本文原作者:汪毅雄,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1503365导语:本文用一些简单的例子来解释了SVM是什么,然后通过SVM中最大间隔、核函数、软间隔、SMO四个关键部分,依次进行数学推导和解释。相信了解机器学习的同学都知道,SVM的“完美强迫症”使得其在各大模型中,几乎是一个“统治性”的地位。但是也不是那么绝对啦
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2020-07-10 00:26
机器学习
【
技术分享
】二:搜索排序—工业流程
本文原作者:彭江军,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1525595导语:对于做算法的而言,了解一下整个流程是必要的。一来加深对整个环节的理解,二来:方便在定位badcase的知道可能是那块的问题所在。1:写在前头,不专业的地方求轻喷这部分做的时间比较短,大概半年的ES引擎维护工作,负责了两个小频道的召回服务(具体那两个
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2020-07-10 00:26
机器学习
【
技术分享
】机器学习模型可解释性
本文原作者:陈亮,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1523172导语模型可解释性方面的研究,在近两年的科研会议上成为关注热点,因为大家不仅仅满足于模型的效果,更对模型效果的原因产生更多的思考,这样的思考有助于模型和特征的优化,更能够帮助更好的理解模型本身和提升模型服务质量。本文对机器学习模型可解释性相关资料汇总surv
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2020-07-10 00:26
机器学习
【
技术分享
】Spark机器学习的加速器:Spark on Angel
本文原作者:游遵文,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1513913Spark的核心概念是RDD,而RDD的关键特性之一是其不可变性,来规避分布式环境下复杂的各种并行问题。这个抽象,在数据分析的领域是没有问题的,它能最大化的解决分布式问题,简化各种算子的复杂度,并提供高性能的分布式数据处理运算能力。然而在机器学习领域,R
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2020-07-10 00:26
机器学习
【
技术分享
】机器学习模型评估之通俗理解AUC
本文原作者:陈亮,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1522299导语机器学习模型的评估指标很多,对于分类问题常会看到AUC作为性能衡量指标,大家往往对AUC值本身感兴趣,如其具体值的物理含义等。本文希望不引入太多公式,简单讨论下AUC指标。通俗理解AUC指标AUC是二分类模型的评价指标。AUC的通俗解释是:随机给定一个
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2020-07-10 00:26
机器学习
【
技术分享
】一:搜索排序—概述
本文原作者:彭江军,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/15238671:搜索排序的概念搜索排序:在一次会话中,用户在交互界面输入需要查询的query,系统给返回其排好序的doc例表的过程。2:搜索排序和推荐排序的区别推荐:基于用户的行为挖掘出用户的兴趣,为其推荐对应的视频,doc等。2.1从展示形式来讲:搜索排序每次展示
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2020-07-10 00:26
机器学习
【
技术分享
】TFRecord 实践
本文原作者:张舒婷,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1455777whyuseTFRecord对于数据量较小而言,可能一般选择直接将数据加载进内存,然后再分batch输入网络进行训练。但是,如果数据量较大,这样的方法就不适用了,因为太耗内存,所以这时最好使用tensorflow提供的队列queue,也就是第二种方法从文
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2020-07-10 00:55
【
技术分享
】pytorch的FINETUNING实践(resnet18 cifar10)
本文原作者:黄政,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1546403本文主要是用pytorch训练resnet18模型,对cifar10进行分类,然后将cifar10的数据进行调整,加载已训练好的模型,在原有模型上FINETUNING对调整的数据进行分类,可参考pytorch官网教程resnet18模型pytorch的re
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2020-07-10 00:55
机器学习
【
技术分享
】怎么理解凸优化及其在SVM中的应用
本文原作者:汪毅雄,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1503367导语:本文先介绍了凸优化的满足条件,然后用一个通用模型详细地推导出原始问题,再解释了为什么要引入对偶问题,以及原始问题和对偶问题的关系,之后推导了两者等价的条件,最后以SVM最大间隔问题的求解来说明其可行性。凸优化理论广泛用于机器学习中,也是数学规划领域
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2020-07-10 00:55
机器学习
【
技术分享
】机器学习之回归原理详述(一)
本文原作者:汪毅雄,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1494266导语:本文用了从数学层面和代码层面,再结合一些通俗易懂的例子,详细地描述了回归主要涉及的原理和知识,希望对于机器学习的初学者或者有兴趣研究模型具体实现的同学带来一点帮助。接上篇文章机器学习之数据清洗与特征提取我们知道了,机器学习中重要的一步是数据的分析处
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2020-07-10 00:55
【
技术分享
】BERT系列(三)-- BERT在阅读理解与问答上应用
本文原作者:梁源,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1465005机器阅读理解和问答是自然语言处理领域的一个火热主题。该任务旨在让机器像人类一样阅读理解。前面两篇文章对BERT的官方源码以及在序列标注上的应用进行了介绍,本篇文章将介绍如何利用BERT来解决阅读理解与问答问题。1.阅读理解与问答简介机器阅读理解与问答主要涉
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2020-07-10 00:55
【
技术分享
】机器学习优化算法—牛顿法(Newton Method)
本文原作者:游遵文,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1519684参考文献[1]李航,统计学习方法[2]NumericalOptimization:UnderstandingL-BFGS[3]Orthant-WiseLimited-memoryQuasi-NewtonOptimizerforL1-regularized
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2020-07-10 00:55
机器学习
【
技术分享
】BERT系列(二)-- BERT在序列标注上的应用
本文原作者:梁源,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1454904序列标注是NLP中一项重要的任务,它主要包括分词,词性标注,命名实体识别等子任务。通过对预训练后的BERT模型进行finetune,并与CRF进行结合,可以很好地解决序列标注问题。上篇文章对BERT官方源码进行了介绍,本篇文章将介绍如何通过BERT解决序列
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2020-07-10 00:55
【
技术分享
】特征工程方法综述
本文原作者:赖博先,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1482841背景随着我们底层特征库中特征数目的不断增长,如何组合特征,如何针对不同场景选择适合的特征,如何评估特征优劣?这些问题已经日益凸显,所以这次想梳理现有的特征工程方法,并将通用的模块抽象成工具,封装到神盾离线计算平台。特征构造对于一个推荐场景,特征构造主要是
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2020-07-10 00:55
【
技术分享
】机器学习之回归(二)---广义线性模型(GLM)
本文原作者:汪毅雄,经授权后发布。原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1499259导语:本文在上篇线性回归的基础上,延伸到广义线性模型,并把广义线性模型目的、假设条件来源,指数族分布、连接函数等各个函数的关系都进行详细地解释。最后用两个常见的GLM特例Logistics回归、Softmax模型进行了推导。接上篇,我们了解了一下线性回归
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2020-07-10 00:55
机器学习
iOS 原生和H5结合 WKWebView的长截图问题
前言最近的一版,有很多....泯灭人性的地方.遇到了一些之前没有遇到的问题,也有了一些自己的体会,先说一个跟
技术分享
没有关系的经验问题:一定不要为了省代码而作过多的逻辑判断(主要是过不了自己心里的一关)
疯兔子Uknow
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2020-07-09 22:09
IOS有的没的
技术分享
:hive LZO压缩
本文环境介绍:软件版本备注centos6.5hadoop2.7.12.7.*即可hive2.3.6lzo2.10需要独立安装1lzo压缩1.1lzo的简介LZO是一个无损的数据压缩库,相比于压缩比它更加追求速度。查阅官网地址:http://www.oberhumer.com/opensource/lzohttp://www.lzop.org或缺更多有关LZO的信息and查阅压缩数据存储格式获取有关
QF大数据
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2020-07-09 21:53
技术分享
:hive存储过程
1、hive存储过程简介1.x版本的hive中没有提供类似存储过程的功能,使用Hive做数据开发时候,一般是将一段一段的HQL语句封装在Shell或者其他脚本中,然后以命令行的方式调用,完成一个业务或者一张报表的统计分析。好消息是,现在已经有了Hive存储过程的解决方案(HPL/SQL–ProceduralSQLonhadoop),并且在未来的Hive的版本(2.0)中,会将该模块集成进来。该解决
QF大数据
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2020-07-09 21:53
技术分享
:hive常用内部函数
hive常用内部函数hive是一种典型的数据仓库分析工具,常用语编写hql语句进行指标分析。在编写hql的过程中无疑会用到很多的函数,哪本章来编写一些常见的函数。常见函数很多,不同常见不同人员,使用不一样,不喜勿喷。1、随机函数rand()格式:rand([intseed])返回:double--取0-1的随机值selectrand();--指定随机函数的种子seed,该随机会返回一个固定值se
QF大数据
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2020-07-09 21:22
新年新气象!新益求新的前端周刊(第十四期)
前端周刊第十四期前端周刊专注于前端领域
技术分享
。希望这份周刊能够成为你成长的得力助手与伙伴。真是新年新气象。1月9日小程序的正式发布,除了对原生App产生一定的冲击,在整个创投圈它也产生了很大的影响。
IT程序狮
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2020-07-09 20:09
【转】你不知道一些神奇Android Api
公司里有个传统就是每周进行
技术分享
,这里将介绍一些Android平台上有意思的API。当前Android已经有了非常多可用的依赖库(Library),但其实Androidpl
fish119
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2020-07-09 18:58
ZZ:SDNLAB
技术分享
(一):ODL的SFC入门和Demo
在网络通信过程中,包含各式各样的网络服务功能。既可以包含传统的像防火墙,NAT等功能,也有包含特定的网络应用功能(ServiceFunction)。将特定的网络应用功能有序地组合起来,接着让流量通过这些服务功能就构成了网络服务链(NetworkServiceChain)。一般在数据中心环境下,往往会有网络服务链(NetworkServiceChaining)的部署需求,使得报文在数据中心传递的时候
华为云
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2020-07-09 15:58
技术交流
【华为云
技术分享
】【测试微课堂】DevOps敏捷测试之道
本文介绍企业在敏捷和DevOps的逐步转型过程中,测试如何应对挑战,有的放矢进行测试,建立适合产品自身发展阶段、产品特点的敏捷测试能力。敏捷和DevOps敏捷和DevOps转型始终是被业务目标和客户需求驱动的。市场竞争环境越来越激烈,新商业模式的创新和变现时间窗口越来越短,催生更多的企业采取精益创业的方式,捕捉市场需求后,尽量缩短TTM产品面世时间,快速推出MVP产品并快速响应客户需求迭代产品。以
华为云
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2020-07-09 15:58
技术交流
华为云
DevOps
敏捷开发
架构师
运维
DevOps on DevCloud|如何采用流水线践行CI/CD理念【华为云
技术分享
】
【摘要】持续集成/持续交付(CI/CD,ContinuousIntegration/ContinuousDeployment)在DevOpsCMALS理念中具有支柱性地位,因而CI/CD流水线至关重要,将实现应用程序的构建、测试、部署与发布等自动化,提升软件交付的效率与质量。引言:在“DevOps能力之屋(CapabilitiesHouseofDevOps)”中,华为云DevCloud提出(工程方
华为云
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2020-07-09 15:58
DevCloud
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敏捷智库
【周末福利】妹子们告诉程序猿应该如何网红装逼!
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CSDN 程序人生
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2020-07-09 14:07
荐书丨好玩有趣的编程知识就在《码农翻身》
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2020-07-09 14:07
华为最新 5G 折叠机 MateXs 发布,起售价 19000 多元
作者|胡巍巍出品|
程序人生
(ID:coder_life)哈哈哈哈哈,感觉余承东胖了,and中年人的时髦也很到位,这次穿的是超流行的灯草绒西服哦。
CSDN 程序人生
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2020-07-09 14:06
互联网公司
技术分享
形式的探讨
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