程序员都有哪些逻辑神操作?从零基础到精通,收藏这篇就够了。

Kali Linux 从入门到精通(六)-基本工具使用 Kali Linux 从入门到精通(五)-基本工具使用 基本工具 常用工具: 经常使用且功能强大 安全从业者必不可少的帮手 Nc/ncat Wireshark Tcpdump NETCAT-NC(瑞士军刀) 基本介绍 网络工具中的瑞士军刀-小身材,大智慧 侦听模式/传输模式 telnet/获取banner模式 传输文本信息 传输文件/目录 加密传输文件 远程控制/木马 加密所... 阅读详情

1.皮皮黑

每次等电梯的时候

我都在思考该电梯用的是什么算法

时常觉得电梯没有以最优的方式升降

总结下传统的电梯调度算法:

**(1)****先来先服务算法(FCFS):**根据乘客请求乘坐电梯的先后次序进行调度。

(2**)****最短寻找楼层时间优先算法(SSTF):**最短寻找楼层时间优先算法选择下一个服务对象的原则是最短寻找楼层的时间。

**(3)****扫描算法(SCAN):**是一种按照楼层顺序依次服务请求,它让电梯在最底层和最顶层之间连续往返运行,在运行过程中响应处在于电梯运行方向相同的各楼层上的请求。

2.天晴小猪(知乎)

有一天,程序员发现一只青蛙,令他惊讶的是这只青蛙竟然会说话。

“亲我一下,我就会变成公主。”

程序员没理青蛙,而是把青蛙放到包里走了。走着走着,青蛙又说话了。

“你亲我一下,我就会变成公主。或者你让我亲一下,我就让你牵我手牵一天。”

程序员又一次无视了青蛙的话。青蛙开始晓之以理,动之以情。

“好吧,你把我变成公主,我就答应做你一星期的女朋友。你甚至可以把我带去向你的朋友们炫耀。”

还是没有回应(沉默…)

“说真的,小伙子,我很 hot。你把我变成公主,我就跟你啪啪啪。你可以向朋友们炫耀,我会告诉他们你有多厉害。”

终于,程序员说话了:

“你看,我是个程序员,我根本没时间找女朋友。但有一只会说话的青蛙,真的很酷。”

3.今日飞雪(知乎)

一个测试工程师走进一家酒吧,要了一杯啤酒
一个测试工程师走进一家酒吧,要了一杯咖啡
一个测试工程师走进一家酒吧,要了0.7杯啤酒
一个测试工程师走进一家酒吧,要了-1杯啤酒
一个测试工程师走进一家酒吧,要了2^32杯啤酒
一个测试工程师走进一家酒吧,要了一杯洗脚水
一个测试工程师走进一家酒吧,要了一杯蜥蜴
一个测试工程师走进一家酒吧,要了一份asdfQwer@24dg!&*(@
一个测试工程师走进一家酒吧,什么也没要
一个测试工程师走进一家酒吧,又走出去又从窗户进来又从后门出去从下水道钻进来
一个测试工程师走进一家酒吧,又走出去又进来又出去又进来又出去,最后在外面把老板打了一顿
一个测试工程师走进一
一个测试工程师走进一家酒吧,要了一杯烫烫烫的锟斤拷

一个测试工程师走进一家酒吧,要了NaN杯Null
1T测试工程师冲进一家酒吧,要了500T啤酒咖啡洗脚水野猫狼牙棒奶茶
1T测试工程师把酒吧拆了
一个测试工程师化装成老板走进一家酒吧,要了500杯啤酒并且不付钱
一万个测试工程师在酒吧门外呼啸而过
一个测试工程师走进一家酒吧,要了一杯啤酒’;DROP TABLE 酒吧

-------------------大结局--------------------------
测试工程师们满意地离开了酒吧。然后一名顾客点了一份炒饭,酒吧炸了

4.优化

大概是这样的

5.景略集智(知乎)

TrumpScript:以大富翁特朗普(Trump)之名开创的编程语言

两年前,美国莱斯大学的四名大学生在一场编程马拉松上写了这么一门恶搞版编程语言。

四人用了大概 1000 行代码写成了这门叫做 TrumpScript 的新语言,这门语言麻雀虽小,但五脏俱全,该有的都有。他们在项目介绍中强调:“我们的语言包含了许多方便的特性,特别适合有志成为总统的人群”。

这个 TrumpScript 几乎囊括了关于特朗普的所有的梗,它有以下主要特性:

  • 使用 TrumpScript 时,开发者只能用大于一百万的数字,因为特朗普说了“小数目对我们来说没有什么意义”。如果你不小心用了小于一百万的数字,你会得到一句源自特朗普的名言的报错:“我真的很有钱,我之所以这么英俊,部分原因就是我很有钱。” (I’m really rich, Part of the beauty of me is I’m very rich.)

  • TraumpScript 没有浮点数类型,只有整数类型,因为特朗普说过:“美国从不半途而废。”

(America never does anything halfway.)

  • TrumpScript 没有 import 语句,所有的代码必须产自美国。

  • 如果你在 Windows 电脑上运行 TrumpScript 是不行的,不兼容,因为特朗普不喜欢 PC,他说过:“这个国家最大问题就是 PC”(The big problem this country has is being PC)。

集智注:这里的 PC 谐音自 political correctness(政治正确)的缩写。

  • TrumpScript 里没有 True 和 False,但是有 fact 和 lie。

  • 所有程序必须以‘America is great’结束。

不过,好玩是好玩,实话实说 TrumpScript 比…反正就是很难用,而且经常它在代码跑不通的时候,不给你报错。对于这一点,四位创作者后来也解释了:“因为特朗普不喜欢说他的失败经历。”


网络安全/渗透测试法律法规必知必会****

今天大白就帮想学黑客/网络安全技术的朋友们入门必须先了解法律法律。

【网络安全零基础入门必知必会】网络安全行业分析报告(01)

【网络安全零基础入门必知必会】什么是黑客、白客、红客、极客、脚本小子?(02)

【网络安全零基础入门必知必会】网络安全市场分类(03)

【网络安全零基础入门必知必会】常见的网站攻击方式(04)

【网络安全零基础入门必知必会】网络安全专业术语全面解析(05)

【网络安全入门必知必会】《中华人民共和国网络安全法》(06)

【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息系统安全保护条例》(07)

【网络安全零基础入门必知必会】《中国计算机信息网络国际联网管理暂行规定》(08)

【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息网络国际互联网安全保护管理办法》(09)

【网络安全零基础入门必知必会】《互联网信息服务管理办法》(10)

【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息系统安全专用产品检测和销售许可证管理办法》(11)

【网络安全零基础入门必知必会】《通信网络安全防护管理办法》(12)

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国国家安全法》(13)

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国数据安全法》(14)

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国个人信息保护法》(15)

【网络安全零基础入门必知必会】《网络产品安全漏洞管理规定》(16)

网络安全/渗透测试linux入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】什么是Linux?Linux系统的组成与版本?什么是命令(01)

【网络安全零基础入门必知必会】VMware下载安装,使用VMware新建虚拟机,远程管理工具(02)

【网络安全零基础入门必知必会】VMware常用操作指南(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(03)

【网络安全零基础入门必知必会】CentOS7安装流程步骤教程(非常详细)零基入门到精通,收藏这一篇就够了(04)

【网络安全零基础入门必知必会】Linux系统目录结构详细介绍(05)

【网络安全零基础入门必知必会】Linux 命令大全(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(06)

【网络安全零基础入门必知必会】linux安全加固(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(07)

网络安全/渗透测试****计算机网络入门必知必会****

【网络安全零基础入门必知必会】TCP/IP协议深入解析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(01)

【网络安全零基础入门必知必会】什么是HTTP数据包&Http数据包分析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(02)

【网络安全零基础入门必知必会】计算机网络—子网划分、子网掩码和网关(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(03)

网络安全/渗透测试入门之HTML入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】什么是HTML&HTML基本结构&HTML基本使用(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

【网络安全零基础入门必知必会】VScode、PhpStorm的安装使用、Php的环境配置,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了2

【网络安全零基础入门必知必会】HTML之编写登录和文件上传(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了3

网络安全/渗透测试入门之Javascript入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】Javascript语法基础(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(01)

【网络安全零基础入门必知必会】Javascript实现Post请求、Ajax请求、输出数据到页面、实现前进后退、文件上传(02)

网络安全/渗透测试入门之Shell入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】Shell编程基础入门(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(第七章)

网络安全/渗透测试入门之PHP入门必知必会

【网络安全零基础入门】PHP环境搭建、安装Apache、安装与配置MySQL(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够(01)

【网络安全零基础入门】PHP基础语法(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(02)

【网络安全零基础入门必知必会】PHP+Bootstrap实现表单校验功能、PHP+MYSQL实现简单的用户注册登录功能(03)

网络安全/渗透测试入门之MySQL入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】MySQL数据库基础知识/安装(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(01)

【网络安全零基础入门必知必会】SQL语言入门(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(02)

【网络安全零基础入门必知必会】MySQL函数使用大全(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(03)

【网络安全零基础入门必知必会】MySQL多表查询语法(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(04)

****网络安全/渗透测试入门之Python入门必知必会

【网络安全零基础入门必知必会】之Python+Pycharm安装保姆级教程,Python环境配置使用指南,收藏这一篇就够了【1】

【网络安全零基础入门必知必会】之Python编程入门教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(2)

python开发之手写第一个python程序

python开发笔记之变量

python基础语法特征

python开发数据类型

python开发笔记之程序交互

python入门教程之python开发学习笔记基本数据类型

python入门教程之python开发笔记之格式化输出

python入门教程之python开发笔记基本运算符

python入门教程python开发基本流程控制if … else

python入门教程之python开发笔记流程控制之循环

python入门之Pycharm开发工具的使用

python入门教程之python字符编码转换

python入门之python开发字符编码

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python入门python开发基本数据类型

python入门教程之python开发可变和不可变数据类型和hash

python入门教程python开发字典数据类型

python入门之python开发笔记基本数据类型集合

python开发之collections模块

python开发笔记之三元运算

【网络安全零基础入门必知必会】之10个python爬虫入门实例(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(3)

****网络安全/渗透测试入门之SQL注入入门必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之初识SQL注入(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(1)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQL手工注入基础语法&工具介绍(2)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQL注入实战(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(3)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQLmap安装&实战(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(4)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SQL防御(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(4)

****网络安全/渗透测试入门之XSS攻击入门必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS攻击基本概念和原理介绍(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了(1)

网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS攻击获取用户cookie和用户密码(实战演示)零基础入门到精通收藏这一篇就够了(2)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS攻击获取键盘记录(实战演示)零基础入门到精通收藏这一篇就够了(3)

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之xss-platform平台的入门搭建(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试入门】之XSS漏洞检测、利用和防御机制XSS游戏(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了5

****网络安全/渗透测试入门文件上传攻击与防御入门必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之什么是文件包含漏洞&分类(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之cve实际漏洞案例解析(非常详细)零基础入门到精通, 收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之PHP伪协议精讲(文件包含漏洞)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了3

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之如何搭建 DVWA 靶场保姆级教程(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之Web漏洞-文件包含漏洞超详细全解(附实例)5

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之文件上传漏洞修复方案6

****网络安全/渗透测试入门CSRF渗透与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF漏洞概述和原理(非常详细)零基础入门到精通, 收藏这一篇就够了1

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF攻击的危害&分类(非常详细)零基础入门到精通, 收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XSS与CSRF的区别(非常详细)零基础入门到精通, 收藏这一篇就够了3

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF漏洞挖掘与自动化工具(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之CSRF请求伪造&Referer同源&置空&配合XSS&Token值校验&复用删除5

****网络安全/渗透测试入门SSRF渗透与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SSRF漏洞概述及原理(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了 1

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SSRF相关函数和协议(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之SSRF漏洞原理攻击与防御(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了3**
**

****网络安全/渗透测试入门XXE渗透与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XML外部实体注入(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XXE的攻击与危害(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了2

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之XXE漏洞漏洞及利用方法解析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了3

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之微信XXE安全漏洞处理(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

****网络安全/渗透测试入门远程代码执行渗透与防御必知必会

【网络安全渗透测试零基础入门必知必会】之远程代码执行原理介绍(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了1

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【网络安全零基础入门必知必会】之PHP远程命令执行与代码执行原理利用与常见绕过总结3

【网络安全零基础入门必知必会】之WEB安全渗透测试-pikachu&DVWA靶场搭建教程,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了4

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觉得有用的话,希望粉丝朋友帮大白点个**「分享」「收藏」「在看」「赞」**

黑客/网络安全学习包

资料目录

  1. 成长路线图&学习规划

  2. 配套视频教程

  3. SRC&黑客文籍

  4. 护网行动资料

  5. 黑客必读书单

  6. 面试题合集

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

优快云大礼包:《黑客&网络安全入门&进阶学习资源包》免费分享

1.成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术,作为新手一定要先学习成长路线图,方向不对,努力白费。

对于从来没有接触过网络安全的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。


因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

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2.视频教程

很多朋友都不喜欢晦涩的文字,我也为大家准备了视频教程,其中一共有21个章节,每个章节都是当前板块的精华浓缩。


因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

优快云大礼包:《黑客&网络安全入门&进阶学习资源包》免费分享

3.SRC&黑客文籍

大家最喜欢也是最关心的SRC技术文籍&黑客技术也有收录

SRC技术文籍:

黑客资料由于是敏感资源,这里不能直接展示哦!

4.护网行动资料

其中关于HW护网行动,也准备了对应的资料,这些内容可相当于比赛的金手指!

5.黑客必读书单

**

**

6.面试题合集

当你自学到这里,你就要开始思考找工作的事情了,而工作绕不开的就是真题和面试题。

更多内容为防止和谐,可以扫描获取~

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

优快云大礼包:《黑客&网络安全入门&进阶学习资源包》免费分享

2023最新版kali安装教程 2023最新版kali安装教程 打开kali官网(https://www.kali.org/),下载kali镜像 阅读详情

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程序员都有哪些逻辑神操作?从零基础到精通,收藏这篇就够了

每次等电梯的时候我都在思考该电梯用的是什么算法时常觉得电梯没有以最优的方式升降总结下传统的电梯调度算法:**(1)****先来先服务算法(FCFS):****)****最短寻找楼层时间优先算法(SSTF):****(3)****扫描算法(SCAN):**有一天,程序员发现一只青蛙,令他惊讶的是这只青蛙竟然会说话。“亲我一下,我就会变成公主。程序员没理青蛙,而是把青蛙放到包里走了。走着走着,青蛙又说话了。“你亲我一下,我就会变成公主。或者你让我亲一下,我就让你牵我手牵一天。

A1_3_9_7的博客 933

避坑指南:QCustomPlot鼠标事件冲突解决方案(左键拖动vs右键框选)

本文深入解析QCustomPlot在QT框架下的高级交互实现,重点解决左键拖动与右键框选的冲突问题。通过自定义事件处理和QRubberBand技术,提供了一套完整的无冲突交互方案,帮助开发者优化数据可视化应用的用户体验。

moss5的博客 660

程序员是做什么的 零基础入门到精通,收藏这篇就够了

程序员,也被称为软件工程师,是一个在计算机领域中不可或缺的角色。他们负责设计、开发、测试和维护软件,为我们的日常生活和工作提供了很多便利。从手机应用程序到大型企业级软件,从网站到游戏,背后都有程序员的身影。然而,这个职业往往被误解为只是坐在电脑前编写代码。本文将深入探讨程序员的日常工作,以及他们所面临的挑战和乐趣。一、程序员的职责虽然代码编写是程序员的核心职责之一,但这只是冰山一角。他们需要理解并实现业务逻辑,优化代码性能,确保软件在不同平台和设备上的兼容性。

2401_84215240的博客 1918

鱼眼相机矫正实战:除了棋盘格,试试横向展开和经纬度法(OpenCV4/C++实现对比)

本文对比了鱼眼相机矫正的三种主流方法:棋盘格标定法、横向展开法和经纬度法,通过OpenCV4/C++实战代码解析,帮助开发者在自动驾驶、VR全景拼接和安防监控等场景中选择最适合的技术方案。重点分析了各方法的精度、处理速度和适用场景,为工程实践提供实用指导。

weixin_29032489的博客 283

30. 如何使用 SEGW 的 redefine 功能对 SAP 标准 OData 服务进行扩展

SAP 发布了很多标准的 Fiori 应用,可以通过笔者的文章里提到的进行浏览。比如 My Opportunities 就是 SAP CRM 领域的一个 Fiori 应用:下图是 Opportunity 明细页面的 Info 标签页:假设我们想在这些标准字段的末尾增添一个新字段 Created By,用来维护当前 Opportunity 的创建者。

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 1172

考证小知识之初级程序员的考试要求有哪些?从零基础到精通,收藏这篇就够了!

关于程序员资格证的申请条件:随着信息技术的迅猛发展,计算机软件行业逐渐成为年轻人的职业首选。软考的程序员考试以笔试形式进行,试题统一、时间统一、标准统一、证书统一,确保考试的公平公正。这是一个开放的考试,无论学历、资格、年龄和专业背景,任何对计算机软件感兴趣的人都可以参与。通过参加软考的程序员考试,您将有机会展示自己的计算机软件技术水平,取得初级资格证书,为今后的职业发展打下坚实的基础。这也是耗费了大白近四个月的时间,吐血整理,文章非常非常长,觉得有用的话,希望粉丝朋友帮忙点个**「分享」

leah126的博客 1576

【华为OD机试真题】45、 分糖果 | 机试真题+思路参考+代码解析(C++、Java、Py、JS)

### 🎃题目描述 >小明从糖果盒中随意抓一把糖果,每次小明会取出一半的糖果分给同学们。 >  当糖果不能平均分配时,小明可以选择从糖果盒中(假设盒中糖果足够)取出一个糖果或放回一个糖果。 >  小明最少需要多少次(取出、放回和平均分配均记一次),能将手中糖果分至只剩一颗。

正在更新最新华为OD机试2025B卷,提供OJ在线刷题 1290

《程序员的自我修养》:编码之外的成长之旅 。从零基础到精通,收藏这篇就够了!

无论你是初入行的新手,还是经验丰富的老鸟,都能从中获得宝贵的启示与收获。《程序员的自我修养》是一部集技术精进、职业规划、自我管理于一体的书籍,旨在帮助程序员在编程技能提升的同时,实现个人成长与职业规划的全面发展。本书由知名技术专家XX(虚构姓名)撰写,通过丰富的实战案例与深入的行业洞察,为程序员提供了一条清晰的成长路径。同时,强调程序员软技能的提升,如沟通能力、团队协作能力等。人文关怀:在强调技术的同时,不忘人的因素,关注程序员的身心健康与职业发展,倡导健康、积极的生活方式。

Python_0011的博客 1027

Vue2 - 实现H5人脸识别认证与活体检测功能(纯前端免费方案+微信人脸识别接口)完整源码,vue微信公众号网页h5端人脸识别功能人脸核身(微信方案提供后端spring boot+thinkphp)

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🏆 前端领域优质创作者 3763

华为的C语言编程规范.pdf

华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

在线支付逻辑漏洞总结,从零基础到精通,收藏这篇就够了!

随着网民越来越习惯于网上购物,出现了越来越多的电商网站,在线交易平台等。其中肯定要涉及在线支付的流程,而这里面也有很多逻辑。由于这里涉及到金钱,如果设计不当,很有可能造成0元购买商品等很严重的漏洞。

Python_0011的博客 1240

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

科普:程序员有哪些分类,前端、后端、测试分别是做什么?从零基础到精通,收藏这篇就够了!

每个岗位的职责和工作内容有所不同,但是都需要掌握基本的编程能力和计算机基础知识,同时需要不断学习和掌握新的技术和工具,以适应快速变化的互联网技术发展。总的来说,程序员需要具备扎实的编程基础,不断学习新技术和不断提高自己的解决问题能力。

leah126的博客 6937

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Web前端开发入门:概述与基础语法详解,从零基础到精通,收藏这篇就够了!

Web前端开发是构建网站和Web应用用户界面的关键环节。本文将带你深入了解Web前端开发的概述与基础语法,助你快速入门并提升编程技能。Web前端开发主要负责网站和Web应用的用户界面设计、交互逻辑实现以及用户体验优化。它包括HTML、CSS和JavaScript三大核心技术。掌握Web前端开发的概述与基础语法,是成为一名优秀前端开发者的第一步。通过不断实践和学习,你将能够构建出更加美观、高效和用户友好的Web应用。

Libra1313的博客 1535

程序员搞副业,学学这个思路,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

很多人根本不知道苹果手机有这么个功能,或者知道但一看需要懂基础的开发逻辑,于是就放弃了,那在这方面程序员就有得天独厚的优势。最后,需求市场不小,某书上搜“语音转文字”相关笔记12万+篇,“视频转文字”相关笔记49万+篇,妥妥的中等规模需求。一款工具开发出来,你只要保证后续的迭代就可以,卖1份和卖 1000 份的开发成本是一样的,边际成本几乎为0。如果你有研发能力,以及稍稍有一些运营能力,通过价格和体验上的优势,进场是有机会的。做自媒体发文,如果你的文章里有敏感字,系统不会特别提示的,但是会默默地给你限流。

Python_0011的博客 986

大龄程序员如何转行(非常详细)从零基础到精通,收藏这篇就够了!

当前,AI大模型技术正推动各行业智能化转型。该教程通过"应用-开发-算法"三位一体的学习路径,帮助学习者系统掌握大模型核心技能。从工具使用到模型调优,七天集训聚焦真实业务场景的解决方案,完成从理论到实战的能力跨越。把握技术变革窗口期,这场高效学习将为你打开AI工程师的职业通道,赋能未来技术生涯的持续发展。

jennycisp的博客 1012

一篇文章让你看懂逻辑漏洞,(非常详细)从零基础到精通,收藏这篇就够了!

还在对着SQL注入和XSS挠头?醒醒吧!真正的安全威胁,往往藏在那些你根本想不到的地方——逻辑漏洞。今天,咱们就来扒一扒这玩意儿的底裤。

Python_0011的博客 1278

大龄程序员转行的18个方向,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

程序员35岁后,无人问津、被下岗,说到底还是中国互联网企业普遍短命和中国程序员新人不断涌现导致的,前者是岗位的缩减,后者是供应的增加,两者一叠加,35岁程序员就成了背锅侠。大龄程序员和老医生一样都是非常金贵的,应该是各个单位的宝,区别在于医生由国家给兜底,程序员无人兜底。是以、各位程序员老铁,要提前做好规划,程序员未必能干一辈子,但是工作要干一辈子。

2301_79455190的博客 1864
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