推荐学java 推荐学java
3年前
一文回顾 Java 入门知识(中)
前言上周发表了推荐学java系列第一篇,内容零基础小白也能看得懂,今天这篇内容就比较多,也是比较重点的内容,小编会先上一个思维导图,有助于大家理解每个知识点和层次结构。知识导图说明:这部分内容可以说是真正进入编程的视界了,因为已经牵扯到逻辑和思维了。首先是最最基础的Java编码写法规则和结构,比如导图里的:运算符、流程控制语句、循环、数组和方法这些内
Karen110 Karen110
3年前
手把手教你用Pycharm连接远程Python环境
前言本次咱们来操作一下如何在Pycharm上,使用远程服务器上的Python环境。为什么这样做?这个要从我的一次经历说起,有一次我帮朋友爬取一些东西,由于类别不同,分了几次爬取,这一次我写好规则之后,依然正常爬取,由于我本人比较善良,加上数据量目测并不是太多,并没有使用代理ip,并且将scpay的速度控制的比较慢,一般爬取时,一般也就几分钟而已,泡一杯咖
今日头条投放第一步:了解机器人基本算法
国内的各种渠道千千万,主流的广告平台不多也不算少,而今日头条与其它平台最大区别在于——个性化推荐和智能分发。可以简单理解为,,是通过“机器人代码”过滤再分发出去的,因此了解“机器人”在分发过程中遵循的规则,无疑能够加大广告主对投放的把握。在今日头条的AD系统新建一条广告计划后,计划会经过预分配曝光、预估CTR、广告排序、频次过滤这四个步骤后,才会展示在用户面
互动玩法任务平台介绍
任务平台是科技内各业务方开展互动玩法的中心化平台,支撑科技内拉新、促活、交易等业务场景,包含基础任务、基于任务的通用活动玩法和业务投放能力。提供了任务玩法的创建、投放、曝光、完成等全生命周期的精细化管理,打造了基于任务的裂变、时间轴等通用活动玩法的规则化运营,致力于提升在多场景、多玩法、多频次的业务投放能力。任务中心主要战场是金融APP,目前日均500W的完成量,月UV100W,大促期间日完成量达2000W。
Wesley13 Wesley13
3年前
ARM内核矩阵计算教程(STM32)
我们在嵌入式上跑矩阵运算时候,会遇到这样一个问题。假设将矩阵设置成N\N维的二维数组后,我们想求两个矩阵相乘,那就需要按照矩阵计算规则编写矩阵相乘函数,这样的话4\4矩阵得编一个,5\5矩阵又得编一个,要求逆还得编一个,求行列式还得编。自己写的函数代码效率容易低,将导致本来要跑在单片机上的算法,难达到想象计算速度。这篇教程将教会你如何使用a
Stella981 Stella981
3年前
C# 自制报表组件 EzReportBuild 2.5
2.0版本添加了多报表页嵌套功能,每份报表可设置多页,每页可设置不同的纸张大小、数据表、页面规则等,并可对报表页次序即时调整,同时,优化了显示,报表显示更流畅。2.3增加了数据库生成一维码、二维码以及直接写入维码;数据库字段之间进行混合四则运算。2.5统一了界面,包括打开、保存文件对话框等均自定义,修改了一些错误。demo由于数据库字段生成一
Wesley13 Wesley13
3年前
Activiti工作流的定义部署和执行
工作流引擎  个人觉得直接理解工作流引擎概念有点难度,我们可以先通过了解工作流引擎的职责再反过来理解工作流引擎,工作流引擎一般都做两件事情:1.定义流程,也就是给我们提供某种规范来定义规则,以及如何定义一个流程的这种规范,同事我们可以根据工作流引擎提供的相关概念来定义更为复杂的流程,这就是工作流引擎做的第一件事叫做定义流程。2
Wesley13 Wesley13
3年前
Java
最近处于工程尾期,抽出点时间来学习下工程中用到的知识点。1.正则表达式作用:它使用单个字符串来描述、匹配一系列符合某个语法规则的字符串。举例:在很多文本编辑器里,正则表达式被用来检索、替换某些文字或字符串。注意:当正则表达式和字符串函数都能解决问题时,尽量使用字符串函数,这样不容易出错,最重要的一点是字符串函数比正则表达式实现性能上要好得
Wesley13 Wesley13
3年前
RF自动化测试之元素封装
自动化测试均需要遵循由点到面的规则,然而对于UI自动化,点是最容易发生变化的,如果使用硬链接,那么每次元素的修改都必须修改代码,这对于代码功底薄弱的测试工程师来说,是较为困难的,所以自动化测试需要对底层基本元素进行封装1、首先就是元素的获取方式我推荐使用CSV的文件格式对元素进行存储和维护,并给每个元素起个别名,这样之后元素维护只需要修改CSV表中具
高耸入云 高耸入云
1年前
AIGC的底层核心结构Transformer是如何彻底改变NLP游戏规则的?OJAC近屿智能带你一探究竟
📖更多AI资讯请👉🏾没有Transformer,就没有NLP的突破,听起来有些夸张,但事实确实如此。什么是Transformer?Transformer是一种基于注意力机制的神经网络架构。可以用于处理序列数据,被广泛应用于翻译、识别等任务。这种模型的