写博客

最新推荐文章于 2024-05-18 16:24:25 发布
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博主在写博客时发现，自己要研究撰写的内容网上已有他人写过，只能在已有信息中打转。
我发现我要研究用来写的东西，网上都有人写过了，我也只好转来转去了，呵呵:)

chinasasu
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实事求是，追求技术，精益求精～将至而立之年，不忘年少初心！
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程序员写博客如何赚钱「5大盈利方向」
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写博客的五个好处
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优快云写博客技巧
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写博客，如何写好博客，博客有什么用，怎么写博客，教你写出一篇好博客，随着时间的推进，我们知识的遗忘 速度就会越来越快，很多同学意识到了自己的记性没有那么好，那么就会用文字记录下来一些东 西，博客其实也是一样的道理，相当于给自己整理了一份全面的复习笔记，等再需要复习对知识 进行复习的时候，拿出来看的时候一定不会让我们失望的，如果曾经写的越好，复习的体验也就 会越好~~4.OJ算法题目分析。
5分钟带你了解写博客的重要性——博客的大门为你敞开
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一篇适合一个人偷偷看的博客。
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如何使用优快云博客 1.打开优快云官网，右上角点击登录或者注册账号 2.登录后我们点击右上角的写博客。然后就会进入这个编辑模式了 3.最顶部这里我们先写上标题，这是最主要的 4.底部就是填写内容的地方，左边填写内容，右边显示预览 5.我们可以给字体加各种样式，加粗或者斜体 7.我们还可以制作序列，这样就不必分开敲数字了 8.还有一个重要的功能就是代码块的展示，这是优快云博客的特色 9.我们还可以上传图片，或者引用网页的图片到博客里面 10.最后点击发布文章，星号的都是必须填写的，点击发布文章即可 11
为什么每个程序员都必须写博客
不定时分享最优质的网络技术与教程，满满的干货。
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工作了好几年了，一直没写过技术类的博客，最近才开始尝试写一些技术类的博客。通过写博客的这段时间发现，写博客能够帮助我们快速成长已经提高我们学习的积极性，本文将和大家详细说说程序员写博客的好处。
我坚持在 优快云 写了一年的博客，起飞了吗！？（复盘拿到的奖品）
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大家好，我是小林哥。 光阴似箭，不知不觉坚持写技术文章也有一年多了，没想到当初小小的决定，以及每周小小的坚持，给我带来了质的变化。 不仅仅对技术有了更深刻的理解，还给扩大了我的人脉，相识了很多优秀的博主，也帮助了很多同学解惑了枯燥乏味的计算机基础（是我的荣幸哈哈～） 当我越写越久发现，文章是能带来复利效应的，因为一篇文章是可以多次参与不同博客平台的活动，也就是说文章是可以反复复用的，即使是一个新出来的博客平台，你依然可以拿往期的文章去参与活动。 我写作一年多了，期间在很多博客平台拿到不少奖品，这次就来盘一盘
【请收藏】写博客必备工具总结篇
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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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五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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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
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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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