徐小夕 徐小夕
3年前
《前端实战总结》之迭代器模式的N+1种应用场景
眼看12月就来了,抓住今年的尾巴,好好总结一下前端的不足与收获。这篇文章是笔者写设计模式专题的第二篇文章,也是基于工作中的总结和提炼,在实际应用场景中都会大量使用,至于为什么要写设计模式,主要是为了提高团队代码质量和可维护性,后续会继续推出设计模式相关的文章,供大家参考和学习。你将学到迭代器模式的含义实现一个数组迭代器实现一个对象迭代器
Irene181 Irene181
3年前
一篇文章带你弄懂Python异常简介和案例分析
点击上方“Go语言进阶学习”,进行关注回复“Go语言”即可获赠从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤似此星辰非昨夜,为谁风露立中宵。大家好,我是Go进阶者,今天给大家分享一些Python基础(异常),一起来看看吧一、异常简介当Python检测到一个错误时,解释器就无法继续执行了,反而出现了一些错误的提示,这就是所谓的"异常"。二、案例分析打开一个不存在的
Python进阶者 Python进阶者
2年前
selenium如何添加代理IP?
大家好,我是皮皮。一、前言前几天在Python钻石群有个叫【进击的python】的粉丝问了一个关于Python中selenium如何添加代理IP的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习。二、解决过程这里给出【PI】吴老板大佬的解答,一起来看看吧!直接上图了,如下图所示:他写这个已经是3年前的时候。当年还是个实习生呢,现在是吴老板了。三、总结大家好,我是
浩浩 浩浩
3年前
Android-插件化探索(一)
前言由于近期项目中要用到插件,所以特地去翻找资料学习了一番,现在在这里分享我所学到的东西给大家,有什么错误的希望能给我指出来,文章有点长,希望大家能认真读完。近些年来,插件化可谓是特别的火热,就拿支付宝美团等软件来说,都是使用这个技术来支撑他们的产品。但是什么是插件化呢,插件化到底有什么好处呢?插件化也就是运行的APP(宿主APP)去加载插件APP
Python进阶者 Python进阶者
2年前
盘点Pandas中数据删除drop函数的一个细节用法
大家好,我是皮皮。一、前言前几天在Python最强王者群有个叫【Chloe】的粉丝问了一个关于Pandas中的drop函数的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习。二、解决过程下图是粉丝写的代码。index是索引的意思,我感觉这块写在一起了,看上去不太好理解,在里边还多了一层筛选。这里给出【月神】佬的解答,一起来看看吧!直接上图了,如下图所示:下图是官网
Wesley13 Wesley13
3年前
Jar包进行反编译,修改后重新打包
  在学习和开发JAVA项目中,我们经常会用到第三方提供的一些jar。使用这些第三方工具包,可以提高我们开发的效率,缩短开发的时间。有的第三方工具,提供具体的使用说明和源代码,有时有的却不提供源代码,使用说明也不是很具体,这对我们使用就非常不方便。  有道是,知其然才知其所以然。有时候,我们必须读取jar里的打包的类。而有时还有可能要
Wesley13 Wesley13
3年前
MySQL索引原理及慢查询优化 一个慢查询引发的思考 MySQL索引原理 慢查询优化
这是一篇美团技术团队总结的关于MySQL索引原理及慢查询优化的文章,还是非常有参考价值的,文章虽长,但是写的很清楚,值得学习MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源,已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色,但所谓“好马配好鞍”,如何能够更好的使用它,已经成为开发工程师的必修课,我们经常会从职位描述上看到诸如
Wesley13 Wesley13
3年前
Unity2D实现人物三连击
  之前写过一个系列《HTML52D平台游戏开发》,在此过程中发现有很多知识点没有掌握,而且用纯JavaScript来开发一个游戏效率极低,因为调试与地图编辑都没有可视化的工具,开发起来费时费力,加上业余时间有限,我决定暂且中止开发。为了弥补缺少的知识点,我打算先学习和借鉴一下Unity的开发思路,于是把原先的游戏素材移植了过来。首先还是先从人物的动作开始
Stella981 Stella981
3年前
Finger联合即构推出1V1在线钢琴陪练,切入线上音乐教育市场
生活水平的提高,使人更注重自身的素质教育,有计划地学习更多的技能,培养更多的兴趣爱好。音乐是一种在时间中流动的形态,有节奏的音乐,能给人带来心理的快乐和艺术的享受。学一门乐器成为了很多人的首选。看准音乐教育广阔的市场前景,2015年,Finger上线。经过近3年的发展,如今,Finger的用户数量已经突破1000万,从刚开始出产官方视频课,升级为
Stella981 Stella981
3年前
Soft
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布!Abstract:我们提出了一种新的方法,通过端到端的训练策略来学习深度架构中的可压缩表征。我们的方法是基于量化和熵的软(连续)松弛,我们在整个训练过程中对它们的离散对应体进行了退火。我们在两个具有挑战性的应用中展示了这种方法:图像压缩和神经网络压缩。虽然这些任务通常是用不同的方法来处理的