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斐波那契
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浅梦一笑
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3年前
多人说Python简单,但是如何入门Python并精通?
一般而言,Python几个月就可以开始使用了。假如你几个月没入门,那肯定是方法不对,或者是偷懒.我在公众号里有一篇文章详细写了“初学者别上爬虫”,爬虫虽然很有趣,但不适合于小白用户。以下是2点:多人说Python简单,但是如何入门Python并精通?Python再简单再通俗,它也是一门语言,掌握一门语言绝非一朝一夕,我个人不推荐初学者上岸学习爬虫,我举一个很
不才
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2年前
快24岁了,没什么目标(不才的21年年终总结)
第三次打开文档,算第二版了,还是不知道怎么开头,脚本和结构也是改了又改,写着写着又成了流水帐,眼看着从21年到22年了再不写就成了年“中”总结了。今天熬个夜,这次用的Apple的备忘录,在写的时候觉得行距太挤了,还找不到怎么调整。别问为什么用Apple备忘录。啊你没问啊,那没事了。写完回头,突然发现原来年后写总结最难的是今年/去年是那年啊。Ps:今年表
3A网络
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2年前
Redis是怎么解决缓存占满内存的
Redis最为常用的是拿来做缓存,而Redis之所以这么快的原因之一是搭上了内存那纳秒级别的处理速度来存储数据,极大提升了应用服务的性能。(从用户角度翻译过来就是这玩意反应快了)但是,但凡技术总有它的局限性,例如在计算机中内存空间远比磁盘空间要小得多,而且内存比磁盘贵。所以我们要是把数据都放内存,显然是一件成本高,性价很低的事情。所以更多的是采取让Redis
Wesley13
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3年前
SQL 如何计算每个分组的中位数
中位数是指一组数据排序以后,位于中间位置的数据值。如果数据个数是奇数,中位数就是最中间位置那个值;如果是偶数,则是中间位置那两个数的平均值。怎么查询出数据分组以后每个组的中位数呢?用SQL来解决这个问题是很有难度的!SQL的集合是无序的,没有数据位置的概念,需要人为地造出行号,但是要对各分组独立编行号也困难。后来在SQL2003标准中加入了窗口函
helloworld_30205898
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2年前
大厂HR强烈推荐的简历模板
简历,是求职生涯中厚积薄发的成果,是展示自身价值的产品说明书。一份合格甚至优秀简历,是你的名片,用简练的语言,用直观的数字,将你自身的社会价值清晰体现出来,帮助你更大概率获取心仪岗位的面试机会。作为一个筛选过上万份简历,面试过小几百人的程序员岗位面试官,我的亲身体验是:招聘简历过多的时候,无论是面试官还是HR对每个简历上面停留的目光可能只有15秒。那
Stella981
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3年前
React之浅拷贝与深拷贝
最近发现的一个bug让我从react框架角度重新复习了一遍浅拷贝与深拷贝。浅拷贝,就是两个变量都是指向一个地址,改变了一个变量,那另一个变量也随之改变。这就是浅拷贝带来的副作用,两个变量会相互影响到,因为它们指向同一个地址。深拷贝,就是互相独立,指向的是不同的地址,一个变量改变了,另一个变量不会被影响到。react角度:父组件传给
Stella981
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3年前
OkHttp3中的代理与路由
路由是什么呢?路由即是网络数据包在网络中的传输路径,或者说数据包在传输过程中所经过的网络节点,比如路由器,代理服务器之类的。那像OkHttp3这样的网络库对于数据包的路由需要做些什么事呢?用户可以为终端设置代理服务器,HTTP/HTTPS代理或SOCK代理。OkHttp3中的路由相关逻辑,需要从系统中获取用户设置的代理服务器的地址,将HTTP请求转换为代
Wesley13
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3年前
DDD实战进阶第一波(十一):开发一般业务的大健康行业直销系统(实现经销商代注册用例与登录令牌分发)
前两篇文章主要实现了经销商代注册的仓储与领域逻辑、经销商登录的仓储与相关逻辑,这篇文章主要讲述经销商代注册的用例与经销商登录的查询功能。一.经销商代注册用例在经销商代注册用例中,我们需要传递经销商的基本注册信息,这个信息是做成了DTO对象。1.经销商注册的DTO对象:publicclassAddDealerDTO
Stella981
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3年前
B2B2C开源系统众筹项目启动(以ShopsN开源核心为版权基础)
最近网上流传大量使用ShopXX的站长被其起诉,索赔几十万的消息连续不断。之前用盗版的时候不当一回事,等到对方发律师函了才开始紧张了,但这又有什么用那?对方是有公证处取证的,官司几乎不可能赢。网站开发公司,为了拉活大包大揽,不写明是二次开发,被客户列为第二被告,也陷入了困境。怎么办?开源中国电商榜首位的shopsn全网电商ShopsN官方,应大家强烈
Stella981
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3年前
Opencv笔记(二十)——直方图(二)
直方图均衡化原理: 想象一下如果一副图像中的大多是像素点的像素值都集中在一个像素值范围之内会怎样呢?例如,如果一幅图片整体很亮,那所有的像素值应该都会很高。但是一副高质量的图像的像素值分布应该很广泛。所以你应该把它的直方图做一个横向拉伸(如下图),这就是直方图均衡化要做的事情。通常情况下这种操作会改善图像的对比度。直方图均衡化后面潜在的数
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