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最新推荐文章于 2021-03-04 15:12:28 发布
原创 最新推荐文章于 2021-03-04 15:12:28 发布 · 625 阅读 · 0 ·
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本文将全面解析iOS开发的核心概念与实战经验，包括Swift编程语言的使用、UIKit框架的深入应用、Xcode开发环境的最佳实践以及如何构建高性能、易维护的应用程序。文章还涵盖了iOS平台特有的设计原则与用户体验优化策略，旨在帮助开发者提升技能，解决实际开发中遇到的挑战。

1、http://www.cnblogs.com/wendingding/tag/IOS开发/

2、http://stackoverflow.com/questions/9091767/up-to-date-instructions-on-how-to-install-xmppframework-manually/30543948#30543948

Git和github使用简洁教程
zhihao8013的博客
05-12 248
Git 相关命令 进入要管理的目录 git init 初始化 让git 帮助我们管理当前文件夹 git status 检测当前目录下的文件状态 三种状态的变化 *红色：新增的文件 /修该了原来的老文件 -> git add 文件名 变成绿色 *绿色： git 已经管理起来 -> git commit -m ‘版本号’ *生成版本 个人信息配置：用户名、邮箱 git log 查看版本记录 git reset --hard (commit 版本号) 切当前版本为历史
RocketMQ 源码分析 BrokerHousekeepingService（五）
没有进步就是退步
12-13 1091
前言 RocketMQ在早期版本使用的是Zookeeper，考虑到Zookeeper不够轻量，后面用namesrv来代替。熟悉Zookeeper的知道它使用心跳检测来判断服务是否正常，那么namesrv肯定也少不了这块功能，那么它是怎么判断一个Broker节点是否Live呢？如果一个Broker断开了namesrv是如何处理的呢？ 在前面篇章提到NamesrvController的构造函数中有一个...
Objects类库
weixin_54574094的博客
03-04 630
Class ObjectsObjects类库的作用方法摘要方法1：checkFromIndexSize​(int fromIndex, int size, int length)方法2：checkFromToIndex​(int fromIndex, int toIndex, int length)方法3：checkIndex​(int index, int length)方法4：deepEquals​(Object a, Object b)方法5：deepEquals​(Object a, Object
java中子类构造方法和父类构造方法
DTEzhihao的博客
02-05 9722
有继承关系的前提下，子类一定会调用父类的构造方法。因为构造方法是用来进行初始化的，子类要初始化，必须先使用父类的构造方法。 以下情形参考： 1.当子类不重写构造方法，子类默认拥有一个无参构造方法，但是，注意，这个构造方法第一行默认执行super（）；   class Father{ f(){ System.out.println("子类会调用Father的构造方...
跨域的原因及解决方案
C_zhihao的博客
07-07 544
一.同源策略（造成跨域的原因） 首先，MDN上的关于同源策略解释如下： 同源策略是一个重要的安全策略，它用于限制一个origin的文档或者它加载的脚本如何能与另一个源的资源进行交互。它能帮助阻隔恶意文档，减少可能被攻击的媒介。 定义： 如果两个URL的protocol（协议）、host（主机地址) 、port（端口）都相同，则这两个URL同源 示例（来自MDN）： http://store.company.com/dir/page.html 简单点说：同源策略限制...
JS笔记（五）_JS闭包
C_zhihao的博客
07-05 243
JS闭包是一个绕不过去的知识点，这里主要是为了记一下闭包相关的知识点，以及闭包的简单实现和原理 1.作用域、作用域链 参照《JS高级程序设计》这本书中（PS:对比了一下犀牛书与这本书的关于闭包的解释，个人觉得JS高程的阐述更加容易理解，不喜勿喷）： <-- “执行环境”是JS中最为重要的一个概念，执行环境定义了变量或函数有权访问其他的数据，决定了各自的行为，每个执行环境都有与之关联的变量对象，环境中定义的所有变量和函数都保存在这个对象中，虽然我们编写的代码无法访问这个对象，但解析器在处理数据时
web.py源码分析: application
weixin_30820151的博客
03-20 72
本文主要分析的是web.py库的 application.py 这个模块中的代码。总的来说， 这个模块主要实现了WSGI兼容的接口，以便应用程序能够被WSGI应用服务器调用 。WSGI是 Web Server Gateway Interface 的缩写，具体细节可以查看WSGI的WIKI页面 接口的使用 使用web.py自带的HTTP Server 下面这个例子来自官方文...
CentOS下的账户管理
weixin_30438813的博客
01-28 106
CentOS下的账户管理在Linux中，每个文件都分3类权限：账户本身的权限，账户所在群组的权限和其它权限。账户和群组是多对多的关系，即一个账户可以属于多个群组，一个群组可以包含多个账户。但是，对于每一个已登录的账户，只能存在一个当前生效的群组(初始群组)。账户管理相关配置文件如下：账户信息文件是/etc/passwd、账户密码文件是/etc/shadow、群组信息文件是/etc/gro...
[软件开发] 基于Qt开发的一款免费取色器软件 - TakeColor
RyuZhihao123 的博客
11-24 2254
 我的新博客：http://ryuzhihao.cc/本文在我的新博客中的链接：http://ryuzhihao.cc/?p=229    又是好久没有更新博客了 (・(ェ)・)，不过确实是自己忙了太多东西。本来以为大四会有大把的空闲时间，结果只是把原先用来上课的时间继续用在自己的各种研究工作上了ヽ(o`皿o)ノ。（PS，上周去延安学习了一阵子，虽说我本来就是喜欢看新闻、读历史的人，但是此次去延安...
高端大气上档气的banner生成工具和图案集合，python脚本
12-09
效果预览： https://pan.quark.cn/s/b30e3f5e57c7 [TOC] code_banner 一个有追求的程序员总是希望自己的项目有一个高端大气上档气的banner，但是每次开发项目都去设计banner无疑有点浪费时间。 因此，这个项目总结一些程序员常用banner生成方法，以及一些著名的banner图案，方便在使用的时候可以信手拈来。 源码地址：https://.com/HeLiangHIT/code_banner 文字banner生成 网页版 打开网页： http://www.network-science.de/ascii/ 输入文字比如，选择字体比如graffiti，点击do it! 等待几秒。 输出内容后拷贝： 本地安装 网页版有时候太慢了，该工具开源，可以下载到本地编译安装。 依次执行如下命令安装工具： 该工具已解压到目录 ./figlet/ 下，可以直接在里面编译安装。 之后可以执行 生成对应的banner如下 更多控制参数查看帮助： 其中字体可以到 http://www.figlet.org/examples.html 选择，然后到 http://www.figlet.org/fontdb.cgi 下载后用于生成对应风格的banner文字。 项目font目录下是我觉得还不错的一些字体。 指定字体生成banner的方法： 这里整理一些比较合适的字体： block.flf, bulbhead.flf, computer.flf, alligator.flf, doh.flf, isometric1.flf, isometric2.flf, isometric3.flf, isometric4.flf, larry3d.flf,...
野生蓝莓产量预测数据集-readme.md
12-09
野生蓝莓产量预测数据集-readme.md
一个拿来即用的docker镜像大礼包，直接构建docker镜像环境(docker、dockerfile、k8s、helm、shell and so on )，Linux运维工具及脚本，K8S构建，各种
12-09
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4dcb2845d5d 说明 使用七牛，加速java和tomcat下载， 已推送到官方 交流QQ群 如梦技术：
极简的mqtt服务器，是否方便部署和使用
12-09
极简的mqtt服务器，是否方便部署和使用；
【遥感与地理信息】基于Sentinel-2影像的NDVI时序分析：城市植被覆盖变化监测方法实现
12-09
内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine平台对巴基斯坦拉合尔地区进行长时间序列的遥感影像分析。通过加载全球行政边界数据集并筛选出拉合尔地区的地理范围作为研究区域（AOI），随后加载2016年至2025年间的Sentinel-2地表反射率影像集合，结合云掩膜处理（基于SCL波段）去除云影响，并按年份合成中值影像。在此基础上，计算各年度归一化植被指数（NDVI），用于评估植被覆盖变化情况。文章还展示了真彩色影像与NDVI空间分布图的可视化方法，并进一步通过比较2025年与2016年的NDVI差值，分析十年间植被动态演变趋势。; 适合人群：具备基本遥感知识和Earth Engine操作经验的学生、科研人员或环境监测相关从业人员；熟悉JavaScript语法者更佳； 使用场景及目标：①开展城市绿化变化监测、土地利用分析或生态环境评估；②学习时间序列遥感数据处理流程，掌握云去除、影像合成、NDVI计算与变化检测等关键技术； 阅读建议：建议结合代码逐段运行并观察结果，理解每一步的数据处理逻辑，可尝试调整年份或研究区域以拓展应用范围。
【计算机视觉】基于SVM的图像分类方法：MATLAB实现花卉与动物识别系统设计
12-09
内容概要：本文介绍了如何使用MATLAB实现基于支持向量机（SVM）的图像分类，针对花卉与动物两类图像进行识别。通过提取图像的颜色直方图和灰度共生矩阵（GLCM）纹理特征（如对比度、能量、熵），将高维视觉信息转化为数值特征向量，并进行归一化处理以消除量纲影响。随后采用RBF核函数的SVM模型进行训练与分类，利用7:3划分训练集与测试集，最终评估分类准确率并可视化混淆矩阵，还提供了单张图像的预测示例。完整代码实现涵盖数据加载、特征提取、模型训练、测试评估全流程。; 适合人群：具备基本图像处理与机器学习知识的MATLAB初学者或本科/研究生阶段学生，以及希望动手实践SVM图像分类的技术人员； 使用场景及目标：①学习如何从图像中提取颜色与纹理特征用于分类任务；②掌握SVM在实际图像识别中的应用方法，理解RBF核、参数设置与模型评估流程；③构建简单的二分类图像识别系统并验证效果； 阅读建议：建议读者结合代码逐段运行调试，深入理解特征提取与SVM建模细节，可尝试更换数据集或调整特征参数以进一步提升分类性能。
【智能优化算法】基于MATLAB的蚁群算法在TSP路径规划中的应用：旅行商问题求解与可视化实现
最新发布
12-09
内容概要：本文提供了一个基于MATLAB实现的蚁群算法（ACO）用于求解旅行商问题（TSP）的完整代码与详细说明。通过设定城市坐标、预计算距离矩阵、初始化蚁群算法参数，模拟蚂蚁群体在寻找最短路径过程中的信息素积累与更新机制，最终输出每代最优路径距离及全局最优路径。代码包含核心迭代流程、路径构建策略（轮盘赌选择）、信息素挥发与增强机制，并通过可视化手段展示迭代收敛曲线和最优路径图，帮助理解算法运行过程。; 适合人群：具备基本MATLAB编程能力、对智能优化算法感兴趣的高校学生、科研人员或工程技术人员，尤其适合初学蚁群算法的学习者； 使用场景及目标：①学习和理解蚁群算法的基本原理及其在组合优化问题（如TSP）中的应用；②通过调节参数（如蚂蚁数量、α、β、ρ等）进行实验分析，提升算法调优能力；③作为智能算法课程设计或项目开发的基础模板； 阅读建议：建议结合代码逐段运行并观察输出结果，重点关注距离矩阵计算、概率选择机制和信息素更新部分，配合可视化图形加深对算法收敛性和路径优化过程的理解。
2026专业技术人员工程类继续教育网络考试题及答案.pdf
12-09
2026专业技术人员工程类继续教育网络考试题及答案.pdf
【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的自动驾驶图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码
12-09
【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的【自动驾驶】图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码 项目概述 本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统，全面支持二分类及多类别分割任务。 系统功能 该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案，具备高度可配置性和实用性： 数据处理：支持自定义图像和掩码文件格式（如.jpg、.png等），自动处理不连续标签值，集成多种数据增强技术提升模型泛化能力 模型架构：基于UNet实现，可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等，兼容不同类别数量的分割任务（通过--num_classes参数指定） 训练功能：支持GPU加速，提供学习率、批次大小等超参数配置选项，实时记录损失曲线和评估指标（如IoU、Dice系数），自动保存最优模型权重 使用流程 按规范组织数据集（图像与掩码文件需名称对应，分别存放在images/masks子目录） 通过命令行参数启动训练，可指定： 数据路径（--data_dir） 学习率（--learning_rate） 标签映射规则（--label_mapping）等 系统输出包含： 模型权重文件（.pth） 训练曲线可视化图表 指标日志文件 注意事项 掩码图像应为单通道灰度图，标签值为整数 多分类任务推荐使用one-hot编码掩码 项目依赖主流科学计算库（PyTorch、NumPy）及可视化工具（Matplotlib），安装简便 应用领域 该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务，兼顾易用性与扩展性。用户可通过调整UNet深度或添加注意力机制等方式进一步优化性能。 【项目说明书】包含完整代码实现与原理讲解。https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html
基于SpringBoot的股指期货优化系统的设计与实现源码.zip
12-09
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