2015年10.20--12.30年底规划

最新推荐文章于 2022-11-12 22:28:35 发布
原创 最新推荐文章于 2022-11-12 22:28:35 发布 · 510 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

在两个月的工作中，深入学习了Android开发相关书籍，并实践了网络请求、图片加载、数据库操作、依赖注入、日志打印等关键框架。同时，熟悉了VCS版本控制系统，完成了一个项目的开发与维护。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

    8.19-10.19正好工作两个月了，在工作的同时学习是一件非常值得投资的一件事，工作之外花更多的时间学习。

1.Android   两本书+总结+博客

Android群英传：4周
Android 开发艺术探索：8周
2.学习框架
网络请求：volley，okhttp等
图片加载：glide，Picasso，fresco，UIL等
数据库：dbflow，greenDAO
依赖注入推荐butterknife
日志打印orhanobut logger
事件总线：Eventbus  oto
数据解析:Gson
性能检测：LeakCanary

3.VCS

4.一个项目并维护

年鉴表格-数据可视化分析
风口IT猪的成长录
11-01 1564
年检表格数据可视化分析导入科学计算库获取数据数据合并缺失值处理相关性分析绘制热力图协方差计算相关系数皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)斯皮尔曼相关系数(Rank IC)回归分析案例分析获取特征与标签数据正规方程梯度下降法岭回归谢谢！ 导入科学计算库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import os impor
KEPServerEX6 之 MTConnect-Driver 中文说明书（完整版）
-雲飛兄-博客
02-22 2915
KEPServerEX6 MTConnect-Driver中文说明
10,11,12月学习计划
行者无疆的专栏
10-11 1636
基本语言：       1. 加强C++语法的学习使用，以Thinking in C++的技术中心扩展开来学习，注意后面习题的解答，提高语言运用能力。       2. 对一些未用过的特性挖掘其使用价值和场景。          数据结构与算法：       1. 标准库：( vector, list, allocator 已经掌握 )SGI STL源码中红黑树和hashmap难点掌握，
浏览器趋势2015年12月：为Firefox的未来而战
culi3182的博客
08-25 340
It’s the same news and Chrome is continuing its meteoric rise. How do the other browsers fare in December’s StatCounter statistics? … 这是同样的消息， Chrome正在继续飞速发展 。 其他浏览器在12月的StatCounter统计数据中的表现如何？ … 20...
druid集群的安装和验证
大JAVA解决方案
05-13 365
druid集群的安装和验证2017年05月30日 18:16:45阅读数：2884核心 1、环境和架构 2、druid的安装 3、druid的配置 4、overlord json 5、overlord csv1、druid 环境和架构 环境信息 Centos6.5 32GB 8C *5 Zookeeper 3.4.5 Druid 0.9.2 Hadoop-2.6.5 Jdk1.7 架构 10.20...
2015 2020 r4烧录卡 区别_每分时长来看2010年与2015年与2020年澳网男单决赛的区别...
weixin_39592315的博客
12-07 424
为疫情做出牺牲的烈士英雄们沉重哀悼，对疫情做出贡献的医护，警务等人员由衷表示敬佩！很久没有更新了，最新一篇文章我们来看看职业网坛的最高级别比赛比赛中真实的耗时是多久，我们经常看到大满贯决赛一打就是3个小时甚至5-6个小时，而在这其中又有多少是死球时间，休息时间，而又有多少是活球时间？本文选择2010年澳网，2015年澳网，2020年澳网三场男单决赛的数据来进行对比，以供大家参考。(为什么...
浏览器趋势2015年4月：StatCounter与NetMarketShare
culi3118的博客
08-22 550
Last month’s browser trends article reported a renewed interest in Opera. Is it continuing to rise in the latest figures from StatCounter?… 上个月的浏览器趋势文章报道了对Opera的重新兴趣。 StatCounter的最新数据是否还在继续增长？… 201...
2015年考研核心考点命题思路解密——数据结构 第二章 线性表 考点3 线性表的链式存储(综合题部分)
dreamshareTeam的专栏
06-28 1266
考点3 线性表的链式存储 二．综合应用题部分 1.        设h是无头结点的单链表。下列程序的功能是，如果线性表h的长度不小于2，则将首元结点删除并插入到表尾。请在空格处填上适当的语句，使算法完整。     typedef struct node         {             elementype data;             struct node
2015年2月微软补丁_浏览器趋势2015年5月：Microsoft是否可以重新获得优势？
culi4814的博客
08-23 307
2015年2月微软补丁The browser market has been mostly static for a few months. Let’s check the latest figures from StatCounter?… 浏览器市场在过去几个月中一直保持静止 。 我们来看看StatCounter的最新数据吗？… 2015年3月至2015年4月全球台式机和平板电脑浏览器统计...
OCJP考试习题（1z0-808）答案+解析
热门推荐
程序员猫爪
01-14 1万+
Question No:1 Question No:2 解析： public class Case { public static void main(String[] args) { String product = "Pen"; product.toLowerCase();//toLowerCase() 方法将字符串转换为小写。 product.concat("Box".toLowerCase());//concat合并多个字符串 .
fall15:2015年秋季课程和项目
05-04
2015年秋季 2015年秋季课程 所有课程都在银行街155号上午10点开始。 ＃＃＃第一周 学生在第一周的每天上午10点开会。 扎克（Zach）与凯特琳（Taitoon）劳伦（Lauren）的凯特琳（Caitlin）一起组织了第一周。 SFPC...
Python实现简单的爬虫
jiang0426的博客
06-23 3755
Python原包实现网络爬虫功能
Linux之安全配置和维护最佳实践
企业实战系列集 ●●● https://ximenjianxue.blog.youkuaiyun.com
11-12 2527
一直跟Linux打交道，但是凡事多扰，一直未专门针对系统安全做过针对性总结，基于此，本文将记录总结一些Linux 安全配置过程中的常用实践，最后梳理成为安全最佳实践。
中医元仔智能医疗机器人-基于LangChain4j与阿里通义千问的中医诊疗对话AI-集成多轮对话记忆与RAG知识检索的智能助手-支持预约挂号与取消功能的医疗系统-采用Java17.zip
08-13
cursor免费次数用完中医元仔智能医疗机器人_基于LangChain4j与阿里通义千问的中医诊疗对话AI_集成多轮对话记忆与RAG知识检索的智能助手_支持预约挂号与取消功能的医疗系统_采用Java17.zip
LabVIEW结合YOLOv5与TensorRT实现高效并行推理及DLL封装技术在工业领域的应用 · DLL封装
最新发布
08-13
LabVIEW平台结合YOLOv5和TensorRT进行高效并行推理的技术及其应用。首先简述了YOLOv5作为一种高效目标检测算法的优势，接着探讨了TensorRT作为深度学习推理引擎的作用，特别是在LabVIEW平台上通过DLL封装实现高效、灵活的模型推理。文中重点讲解了支持多模型并行推理的功能，使得视频和图片识别速度达到6ms以内。此外，还提供了从pt模型到engine模型的转换工具，以适应不同平台的需求。最后展示了该技术在工业自动化、视频监控、智能安防等领域的广泛应用前景，并强调了其高性能和灵活性。 适合人群：从事工业自动化、视频监控、智能安防等相关领域的技术人员，尤其是对深度学习技术和LabVIEW平台有一定了解的研发人员。 使用场景及目标：适用于需要高效视频和图片识别的场景，如工业自动化生产线的质量检测、视频监控系统的目标跟踪、智能安防系统的入侵检测等。目标是提升识别速度和准确性，优化资源配置，降低成本。 阅读建议：读者可以通过本文深入了解YOLOv5和TensorRT在LabVIEW平台上的集成方式和技术细节，掌握多模型并行推理的方法，从而更好地应用于实际项目中。
反弹头发福瑞特如果热隔热
08-13
如果如果热隔热隔热个人果然
MATLAB中ABS防抱死系统加入干扰并使用PID进行校正的方法 MATLAB
08-13
如何在MATLAB环境中构建ABS防抱死系统的模型，探讨了如何引入现实驾驶中的干扰因素，并使用PID控制器进行校正。首先，文章解释了ABS系统的基本原理及其重要性，然后逐步引导读者在MATLAB中建立ABS系统的模型，包括车辆轮胎、刹车系统和控制算法。接着，讨论了如何通过设置随机噪声或特定函数来模拟实际驾驶中的干扰因素。随后，深入讲解了PID控制器的工作机制及其在ABS系统中的具体应用，展示了如何通过调整PID参数来优化ABS系统的性能。最后，进行了仿真实验，验证了PID控制器的有效性和改进效果。 适合人群：汽车工程专业学生、研究人员以及对汽车控制系统感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解ABS防抱死系统工作原理和技术实现的人群，旨在帮助他们掌握如何在MATLAB中建模、引入干扰因素并通过PID控制器进行校正的技术方法。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还包含了具体的实验步骤和结果分析，有助于读者全面理解和实践ABS系统的控制策略。
OTA升级方案上位机源码（支持整包和差分）
08-13
OTA升级方案上位机源码（支持整包和差分）
自动驾驶领域激光雷达检测算法源码解析与项目移植指南
08-13
内容概要：本文深入探讨了自动驾驶领域的激光雷达检测技术，重点介绍了两种不同的激光雷达检测算法——基于点云数据的快速目标检测和基于立体匹配的三维重建。每种算法都配有详细的源码实现及注释，帮助读者理解其工作原理。此外，还提供了测试数据包和详细的安装使用文档，方便读者在实际项目中进行移植和应用。文中结合了一线工程师的实际工作经验，强调了参数调整、系统实时性和准确性等方面的重要性。 适合人群：从事自动驾驶研究和开发的技术人员，尤其是对激光雷达检测技术感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解激光雷达检测技术并将其应用于实际项目的工程师。目标是掌握两种主要的激光雷达检测算法，能够在实际项目中进行有效的移植和优化。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还包括了实用的代码示例和测试数据，有助于读者更好地理解和应用这些技术。
假设某项目开发进程按如下开发： 需求分析： 2021.9.10-10.1 测试计划： 2021.10.10-2021.10.15 概要设计： 2021.10.10-10.20 详细设计： 2021.10.20-12.1 编码： 2021.12.1-12.30 产品测试 ： 2021.12.3-2022.2.20 PS：（假设详细设计到编码到测试后分为3个子任务，但因为人手问题，只有两组开发人员） 请画出工程网络图。
02-07
在绘制工程网络图时，需要考虑项目的各个活动和任务之间的先后关系。据您提供的信息，我建议如下： 1. 将需求分析、概要设计、详细设计放在一起，并在这些任务之间添加一个后继关系。 2. 将测试计划和编码放在一起，并在这些任务之间添加一个后继关系。 3. 将产品测试放在编码之后，并在这些任务之间添加一个后继关系。 4. 详细设计到编码到测试后分为3个子任务，并在这些子任务之间添加后继关系。 综上，绘制出的工程网络图如下： 需求分析 -> 概要设计 -> 详细设计 -> 子任务1 -> 子任务2 -> 子任务3 测试计划 -> 编码 -> 产品测试
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值