九九八十一关！项目从启动到上线 | 每日趣闻

最新推荐文章于 2025-07-19 10:00:00 发布
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本文精选了一系列程序员工作生活中的趣事，包括网络延迟的危害、清理旧代码的风险、下班前遇到的bug挑战、难以修复的小bug以及程序员版《中年》歌曲，通过幽默的方式展现程序员的真实世界。
趣闻-Kotlin版，我的毕设项目.zip
09-02
【标题】"趣闻-Kotlin版，我的毕设项目.zip" 暗示这是一个使用Kotlin编程语言开发的毕业设计项目。Kotlin是Google官方支持的Android开发语言，以其简洁、安全和交互性强的特点受到开发者欢迎。毕设项目通常涉及实际...
程序员的心思都藏在注释里！ | 每日趣闻
程序人生的博客
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往 期 趣 闻 Python占据各大榜单第一，成为“年度最火编程语言” https://edu.youkuaiyun.com/topic/python115?utm_source=cxrs_bw 专属定制马克杯，限时折扣中...... 点击阅读原文，精彩继续。 ...
产品经理实战Part 3：项目启动到上线
女王の专属领地
07-27 460
产品经理之项目启动到上线
开发至上线流程
cdliker的博客
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今天小翔就来聊聊开发的那些事儿! 不瞒大家说我是今天才了解到整个流程,恕我无知无能懒惰. 先喝口水容我慢慢道来 ~ 首先我说的是java开发 但是其他的应该也差不了多少 1.既然开发那么基本的开发环境是必然的.最近小翔也是新添了一位家族成员Mac 那感觉甚是丝滑,但是对于从未接触过Mac得我,也不免有些吃力,但有一说一那界面感,打开软件的快顺感,简直了好吗^v^*****. 首先是jdk,下载完直接按照提示安装就好了,安装完不用配置什么环境变量啊啥的,win得配置,配置环境变量的目的是在使用的时候
从架构到策划一个人两个晚上通宵搞定
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目录 第1章 概要 8 1.1. 文档目的 8 1.2. 文档范围 8 1.3. 参考文献 8 第2章 产品介绍 9 2.1. 产品定义 9 2.1.1. 产品描述 9 2.1.2. 起源及发展条件 9 2.1.3. 产品logo设计 10 2.1.4. 产品发展目标 10 2.2. 开发背景及必要性 10 2.3. 主要功能
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推荐一本写给IT项目经理的好书
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推荐一本写给IT项目经理的好书 原文：http://www.cnblogs.com/cbook/archive/2011/01/19/1939060.html 清理电脑,十数年来,无数资料,近来每天抽空好好整理整理, 做IT的特别是整ERP的,四个字形容:命苦可怜.发现本给IT项目经理的好书.内容简介 这个世界上写给项目经理的书很多，写给IT项目经理的书也不少，但写给从事管理软件...
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这几天我注意到，一条使用GPT-4拯救宠物狗的推特被国外媒体广泛传播，虽然大部分媒体都把焦点放到了GPT-4身上，但在我看来这个案例为我们很好的展示了AI技术即将带来的两个新趋势。 今天就借着这个趣闻，和大家聊聊...
趣闻-Kotlin版，我的毕设项目
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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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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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C#编程实现九宫格枚举算法：历史、技巧与趣闻
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