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RSS订阅原创 Python 开心消消乐
随着 Python 开心消消乐项目的圆满结束，我们在这段旅程中收获了满满的知识与成就感。从最初的游戏构思到最终的完整实现，每一个代码片段都凝聚着我们的智慧与努力。在开发过程中，我们深入掌握了 Python 图形界面库的运用技巧，学会了如何设计精美的游戏画面和交互元素；通过对数据结构与算法的深入应用，成功攻克了游戏核心逻辑的重重难关，确保了元素消除的流畅性和准确性；同时，在关卡设计和随机数处理方面，也积累了宝贵的经验，使游戏的趣味性和挑战性得以充分展现。
2025-06-29 22:22:53
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原创 嵌入式系统与ARM Cortex-M3微处理器基础
ARM公司是全球领先的半导体设计公司，专注于设计低功耗、高性能的处理器。Cortex-M3微处理器是ARM公司推出的一款面向嵌入式市场的高性能处理器，属于Cortex-M系列。它在Cortex-M系列中处于中高端位置，旨在为嵌入式应用提供强大的计算能力和高效的能源管理。Cortex-M3微处理器采用了ARMv7-M架构，这是一种专为嵌入式应用设计的架构。它提供了高性能、低功耗和优秀的代码密度，同时保持了良好的可扩展性和兼容性。Cortex-M3处理器支持多种工作模式和状态，能够灵活适应不同的应用场景。
2025-06-01 14:18:16
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原创 Java学习心得：深入理解多线程与线程安全
在 Java 开发的漫长旅程中，多线程犹如一把双刃剑。一面是它能极大提升程序效率，让我们轻松应对高并发场景；另一面则是稍有不慎，就可能陷入线程安全的泥沼，导致程序出现诡异的错误。近期，我在这个领域有了不少感悟和实战经验，希望通过这篇博客与大家深入探讨。Java 多线程为我们提供了强大的并发处理能力，但线程安全问题如同一把达摩克利斯之剑，时刻威胁着程序的稳定性。
2025-05-26 09:55:07
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原创 数据预处理概述及归一化
数据预处理的主要作用是为将未经处理的原始数据转换为在数量、结构和格式方面完全适合于对应的数据挖掘任务的干净数据，数据预处理是一种已被证明上述问题的有效方法。数据预处理主要包括数据清理、数据集成、数据变换、数据归约4种基本过程。图形显示有助于可视化地审视数据，利于识别噪声和离群点，对数据预处理是相当有用的。标准化是一种特征缩放技术，它通过对数据进行变换，使得数据满足均值为0、标准差为1的正态分布。标准化通常涉及从每个数据点中减去平均值，然后除以标准差，从而将数据调整到均值为0、方差为1的范围内。
2024-10-24 16:06:11
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原创 Java中容易混淆的概念深度解析和学习经验
默认情况下，equals()方法的实现与==操作符相同，但在多数自定义类中，我们会重写equals()方法以实现更复杂的比较逻辑。对于基本数据类型，传递的是值的拷贝，即值传递；而对于引用数据类型，传递的是引用的拷贝，即传递的是指向对象的引用的地址值。比较容易混淆的是，当我们创建一个引用类型的变量时，实际上是在内存中创建了一个指向对象的引用，而不是创建了一个对象本身。因此，在使用==和equals()方法时，需要明确比较目的：是要比较两个对象的引用是否相同，还是要比较它们的内容是否相等。
2024-10-21 16:43:30
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原创 Java中比较容易混淆的概念解析
而对于引用类型，传递的是引用的副本，即内存地址的副本。抽象类（Abstract Class）：抽象类是一种不能被实例化的类，它主要用于定义一些通用的属性和方法，这些方法可以是抽象的（只有声明没有实现）或非抽象的。在Java编程中，存在许多容易混淆的概念，这些概念可能源于其复杂的语法、丰富的库、面向对象的设计或是与其他编程语言的差异。一句话总结Java中容易混淆的概念：重载与重写在于方法所在类及参数不同，接口与抽象类在于能否有具体实现，而值传递与引用传递则在于传递的是值的副本还是对象引用的副本。
2024-10-21 16:37:37
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原创 Linux系统命令——用户及用户组管理基本命令
字段1：用户登录名。user2:x:1002:1002::/home/user2:/bin/false # 发现user2登录的shell为/bin/false。user1:x:1001:1001::/home/user1:/bin/bash #可以看到，主目录在/home/user1。user1:x:1001:1001::/home/user1:/bin/bash # 默认是/bin/bash。
2024-10-21 14:50:51
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转载 在python中掌握Numpy基础知识
NumPy（Numeric Python）是一个用python实现的科学计算的扩展程序库，提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。NumPy是一个功能强大的Python库，主要用于对多维数组执行计算。NumPy这个词来源于两个单词– Numerical和Python。NumPy提供了许多高级的数值计算工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库，可以轻松地进行数值计算。
2024-06-12 20:26:14
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转载 Python中的NumPy数组：创建及其属性
NumPy数组是Python中进行数值计算的重要工具。通过函数和NumPy的内置函数，我们可以轻松地创建各种形状和属性的数组。而数组的shapesizedtype和ndim等属性则提供了有关数组结构和特性的重要信息。掌握这些基础知识将有助于你更好地利用NumPy库进行高效的数值计算。
2024-06-12 20:06:28
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空空如也
空空如也
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