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原创 Brandes算法计算无向图节点最短路径之和-Java代码实现

其中一种方式,衡量某个节点到其他节点的最短路径之和,值越小,说明该节点越接近于其他节点,就越靠近图的中心位置,它可以帮助我们了解节点在网络中的重要性程度。对于特定类型或者特别构造的图结构,可能存在更优的算法,但在一般情况下的无向图上计算中介中心性时,相对于以下几种主流的算法,Brandes算法是一个实用且被广泛接受的方法。“3.1”到“4.1”和“4.4”距离均为“1”,“3.1”到“1.1”和“2.3”距离均为“2”,“3.1”到“1.2”距离为“3”同理,我们可以计算出其他节点的相应的最短路径之和。

2025-01-17 00:26:56 440

原创 Bootstrap的栅格参数

通过研究后面的实例,可以将这些原理应用到你的代码中。

2025-01-17 00:24:55 270

原创 Android开发的未来发展方向

目前现在是需求量趋于平衡,对初中级水平的开发人员需求量变少,但是对高级以上的需求市场还是很匮乏,特别是对于特定细分领域的Android开发人员也是很匮乏,对Android开发的综合能力,特别是基础原理性要求也越来越高,比如很多公司要求会对对某项要求会优先考虑,比如现在流行的Kotlin,混合开发,跨平台开发,NDK,高级图像处理等,市场上很火爆的直播和小视频对音视频这个细分领域的高级人才需求量也是比较大的,以至于AI、AR、VR等技术也需要通过终端展示给用户,所以说移动端开发未来还是会有所作为。

2025-01-16 19:04:30 378

原创 Android开发现状:互联网寒冬下那些-Android-开发高手,都在研究什么技术?

想要成长为一个移动互联网架构师,这些技能是必不可少的,除了上面的知识体系,在这里小编分享一份自己收录整理上述技术体系图相关的几十套腾讯、头条、阿里、美团等公司19年的面试题,把技术点整理成了视频和PDF(实际上比预期多花了不少精力),包含知识脉络 + 诸多细节,由于篇幅有限,这里以图片的形式给大家展示一部分。还有高级架构技术进阶脑图、Android开发面试专题资料,高级进阶架构资料 帮助大家学习提升进阶,也节省大家在网上搜索资料的时间来学习,也可以分享给身边好友一起学习。

2025-01-16 19:02:28 759

原创 Android 屏幕适配之dimens适配

等多套dimens文件,其实大可不必,只需要1776x1080这一套就够了,因为系统找不到对应尺寸的dimens文件,会使用比它略小的分辨率的dimens文件,如此一来我们的dimens文件会大大减少的。对于dimens文件这里我想说一下,其实一个文件夹下面一个dimens文件即可,没必要弄两个(lay_x和lay_y,网上不少博客是使用两个dimens文件,至少分辨率是16:9的手机用一个dimens文件是可以的,因为lay_y.xml里面的内容已经包括lay_x.xml文件中的了)

2025-01-16 16:16:45 702

原创 android 屏幕适配

【代码】android 屏幕适配。

2025-01-16 16:15:24 450

原创 2020web前端学习路线(附全套前端视频教程+教学大纲)_前端学习路线以及教学视频推荐

如果你掌握了这些技能,你就有能力解决复杂的问题和技术问题,并能够独立设计和开发复杂的功能模块。掌握前端MVC/MVVM框架的实现机制,了解AngularJS的MVC开发模式的实践,并了解双向数据绑定的相关概念。学习这些技能,可以独立创建业务和业务网站,实现普通JS的动态效果,在jQuery的指导下实现酷效和复杂的功能。我们应该掌握移动终端的混合开发模式,结合离子和角的理解整个过程和HTML5和CSS3的JS实现机制。掌握通用的UI框架打包原理,通过对源代码的分析,深入理解基于组件开发的概念。

2025-01-16 01:05:55 731

原创 2019-阿里、腾讯、百度、华为、京东等多家大厂最新面试题汇集

行为型模式,共十一种:策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。然后将字节码中的方法,变量,构造函数等映射成相应的Method、Filed、Constructor 等类,这些类提供了丰富的方法可以被我们所使用。22、修改对象A的equals方法的签名,那么使用HashMap存放这个对象实例的时候,会调用哪个equals方法;7、5枚硬币,2正3反如何划分为两堆然后通过翻转让两堆中正面向上的硬8币和反面向上的硬币个数相同;

2025-01-16 00:59:43 611

原创 2018-01-05-dl-in-nlp-for-2017

自动摘要和自动翻译是NLP中首要的任务,目前主要有2中方法:基于抽取的方法,从原文中抽取最重要的片段;基于抽象的方法,通过生成摘要。之前基于抽取的方法处于主流地位,由于更为简单的缘故。去年,基于RNN模型在文本生成中取得了不可思议的效果,尤其是在断文本的输入和输出,但是在长文本中却取得很差的结果。提出了一种神经网络模型克服了这个局限性。如下图所示,结果是令人振奋的。作者使用biLSTM对输入进行编码,然后使用LSTM解码生成输出。

2025-01-16 00:57:41 765

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