The world’s two worst variable names

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本文探讨了编程中出现的两个极端案例，展示了极其糟糕的变量命名方式，并强调了清晰、有意义的变量命名对于提高代码可读性和维护性的至关重要性。
http://petdance.com/2012/04/the-worlds-two-worst-variable-names/
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04-07 2478
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小薛读论文04：预测、解决方案与滚动时域 （UTD24期刊MSOM重要综述）
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基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
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numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
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NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
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图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
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【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
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在芯片后端设计中，“worst two cycle”通常与时序分析紧密相关。它一般指的是在时序路径中，出现的最恶劣的两个时钟周期的情况。这在使用 Spectre 进行仿真和分析时非常关键，因为它能帮助工程师发现电路中可能存在...
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