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本次共找到6712条
c语言冒泡排序
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Wesley13
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3年前
java 源码编译
Java语言的“编译期”其实是一段“不确定”的操作过程,因为它可能是指一个前端编译器(叫“编译器的前段”更准确)——把\.java文件转变成\.class文件的过程;也可能是虚拟机的后端运行期编译器(JIT)把字节码转变成机器码的过程;还可能是指静态提前编译器(AOT编译器)直接把\.java文件编译成本地机器码的过程。Javac编译器
Wesley13
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3年前
java常见问题整理
1.什么是Java虚拟机?为什么Java被称作是“平台无关的编程语言”?Java虚拟机是一个可以执行Java字节码的虚拟机进程。Java源文件被编译成能被Java虚拟机执行的字节码文件。Java被设计成允许应用程序可以运行在任意的平台,而不需要程序员为每一个平台单独重写或者是重新编译。Java虚拟机让这个变为可能,因为它知道底层硬件平台的指令
Easter79
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3年前
thinkinlamp大会后
本期thinkinlamp都集中在百度和微博的爆点上了,都在讲自己怎么优化怎么优化,怎么提高性能,他们也都用图例说明了自己的架构原来是多么的复杂,这些离我们都太远了,其实大家也都明白,PHP能做的事情很多,不仅仅局限于前台,但受限于语言的特性,对于多线程之类的不适合用它来做。也正因此,他们几个都在尝试用其他方式来避开这个问题,让刀用在刀刃上。其中有一点
Stella981
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3年前
2021升级版微服务教程4—Nacos 服务注册和发现
2021升级版SpringCloud教程从入门到实战精通「H版&alibaba&链路追踪&日志&事务&锁」!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/f2a7c1f4d28b48a9b15611d0a33ad613.png)默认文件1610014380163教程全目录「含视频」:https://gi
可莉
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3年前
2018年 JavaScript 明星项目
!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/c52a33818d564509a1914dd76ca37bb3.jpg)在2016年和2017年之后,欢迎来到第三届JavaScript明星项目!是时候回顾2018年Javascript领域的发展与变化了。通过对比各项目过去12个月在Git
Wesley13
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3年前
Java新特性:数据类型可以扔掉了?
!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/7cc49db2418f479dbcd05fdafa8a2b36.png)在很久很久以前,我们写代码时要慎重的考虑变量的数据类型,比如下面这些:!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/b19f2db5c692499b9
Wesley13
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3年前
.Net Micro Framework移植基础(包编译通过)
借斯巴达之际,今天在QQ群1600838直播MF移植环境的准备工作,大家可随时询问移植相关问题!如果对MF移植之前的东西有疑问,请看论坛置顶帖.NetMicroFramework导航总贴(新手必看)(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.newlifex.c
天翼云开发者社区
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1年前
以数字守护汉字!天翼云TeleDB数据库获GB 18030最高/级别认证!
近日,由工信部电子工业标准化研究院主办的GB18030《信息技术中文编码字符集》应用推广大会暨“汉字守护计划”成果发布会召开,工信部信发司、中央网信办信息化局、教育部语言文字信息管理司、电子标准研究院等多部委领导出席。发布会现场,天翼云TeleDB数据库通过强制性国家标准GB180302022并获最高/级(3级)认证证书。
天翼云开发者社区
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1年前
一键部署,玩转AI!天翼云Llama 3大模型学习机来了!
为了方便广大AI技术爱好者与从业者快速上手学习与使用大语言模型技术,天翼云基于开源的MetaLlama38BInstruct模型以及textgenerationwebui框架,搭建了一键部署、开箱即用的云主机镜像。同时,天翼云CPU/GPU云主机近期即将上线Llama3大模型学习机,期望能够成为帮助用户打开大模型领域之门的第一把钥匙,让更多用户从此了解大模型、学习使用大模型,并利用大模型创造更多可能。
小万哥
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1年前
卡方分布和 Zipf 分布模拟及 Seaborn 可视化教程
卡方分布是统计学中的一种连续概率分布,用于假设检验,形状由自由度(df)决定。自由度越大,分布越平缓。NumPy的random.chisquare()可生成卡方分布随机数。Seaborn能可视化卡方分布。练习包括模拟不同自由度的卡方分布、进行卡方检验。瑞利分布描述信号处理中幅度分布,参数为尺度(scale)。Zipf分布常用于自然语言等幂律特征数据,参数a控制形状。NumPy的random.zipf()生成Zipf分布随机数。
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