Using Coding Katas, BDD and VS2010 Project Templates

最新推荐文章于 2025-11-26 15:40:52 发布
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本文介绍了一系列编码练习及行为驱动开发的应用实践，并提供了Visual Studio 2010项目模板向导，帮助读者深入理解并掌握编码技巧与测试驱动开发方法。
zhugejianzhan
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coding-dojo-katas:编码道场 Katas
06-12
编码道场 Katas 这是一组旨在用于练习某些编码能力的 kata。 既有用于重构或分析的现有代码的 katas，也有必须从头开始使用一组现有测试的 katas。 每个 kata 都有一个简短的介绍脚本正在做什么或应该做什么。 ...
The YOLOv10 C++ TensorRT Project in C++ and optimized using NVIDIA TensorRT
02-25
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代码审查管理【IDEA-Alibaba Java Coding Guidelines插件】
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预测性编码（Predictive Coding）简介
旧人赋荒年
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预测性编码（Predictive Coding）简介 Yanping Huang and Rajesh P. N. Rao 摘要 预测性编码（Predictive Coding）是在神经系统中对认知冗余进行缩减（understanding redundancy reduction）并且进行高效编码的统一框架。通过仅仅传入感觉信号中没有被预测到的部分，预测性编码能够让神经系统减少信息冗余，并且可以充...
Linear Spatial Pyramid Matching Using Sparse Coding for Image Classification 理解
carrierlxksuper的专栏
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最近又重新阅读了Yang Jianchao的文章“Linear Spatial Pyramid Matching Using Sparse Coding for Image Classification”，浅谈自己的理解。        文章有三个创新点：1，将稀疏编码sparse coding引入到了BOF model中。2，在pooling这一步采用max pooling，由于在特征提取的时
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摘要： 本文对比评测了国内首个支持视觉理解能力的编程模型Doubao-Seed-Code与Kimi K2、DeepSeek-V3.1在原型图、网页截图等场景下的表现。测试显示，Doubao-Seed-Code凭借原生视觉理解能力(VLM)和针对Agentic Coding任务的优化，在页面还原度(90%)上显著领先(Kimi 60%，DeepSeek 40%)。其优势包括：1) 直接解析设计稿生成代码，避免信息折损；2) 样式推断与布局还原能力突出；3) 兼容主流开发工具，综合成本降低62.7%。评测表明，
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Hexo博客迁移到Coding
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Coding代码使用教程
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Java总结进阶之路 （基础二 ）
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提示：java总结学习之路。
Python在机器学习中的模型训练
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上周对比SVM和随机森林时，用Pipeline把预处理和训练步骤串起来，cross_val_score直接出十折交叉验证结果，整个实验可复现性极高。数据预处理这块绝对是重头戏。最近在做回归项目，r2_score和mean_squared_error这几个指标函数随调随用，省去了自己实现的麻烦。但平心而论，在常规业务场景下，从数据探索到模型上线的整个生命周期，Python的生态链确实做到了无缝衔接。很多库的默认参数就够用，想要精细调控又能深入底层，这种灵活性才是我们坚持用Python搞机器学习的根本原因。
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封装requests时踩过坑，最初简单包装成通用方法，后来发现不同模块需要不同的超时策略和重试机制。框架开发过程中最大的体会是：好的设计不是一次性完成的，而是在不断踩坑、重构中迭代出来的。记住，自动化测试的终极目标不是追求100%覆盖率，而是用最小成本快速发现质量问题。最直观的变化是测试周期从原来的3天缩短到8小时，版本发布再也不用全员熬夜了。pytest的夹具机制比unittest灵活太多，特别是parametrize参数化，能轻松实现数据驱动。决定动手搭个统一的测试框架，把乱七八糟的脚本规范起来。
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