每天都写点东西出来 -- 目录

最新推荐文章于 2024-07-09 09:31:45 发布

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本博客记录了作者连续10天的iOS开发实践过程，包括重写ViewScrollView、模仿京东分类列表、利用PHP动态更新iOS引导页面等内容，并分享了重新设计iOS数据库查询组件的经验。

每天都写点东西出来，为了让自己好好编程，好好练习，故设计出来的一项长期任务，不过不知道能坚持多久，能坚持多久就多久吧，写到博客上是为了作一个记录，记录目前进展如何。

第 1 天，2015/11/5，重写 ViewScrollView。点击打开链接

第 2 天，2015/11/6，模仿京东分类列表。

第 3 天，2015/11/7，利用 PHP 动态更新 iOS 引导页面。

第 4 天，2015/11/8，苹果团报价。

第 5 天，2015/11/9，国际化语言切换。

第 6 天，2015/11/10，

第 7 天，2015/11/11，

第 8 天，2015/11/12，

第 9 天，2015/11/13，

第 10 天，2015/11/14，重新设计 iOS 数据库查询组件，MZCQuery、MZCQueryResult。点击打开链接

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雪野玲

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04-06

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题面【题目描述】 图书管理是一件十分繁杂的工作，图书馆每天都会有许多新书缴入，为了更方便管理图书（以便于帮助想要结束的客人快速查找是否有他们所需要的书），我们需要设计一个图书朝着系统，该系统需要支持两种操作： 1）add(s)，表示新加入一本书名为s的图书； 2）find（s)，表示查询是否存在一本书名为s的图书；【输入】第一行包括一个正整数n（n≤30000），表示操作数。以下n行，每行...

图书管理-哈希表

handsome·wjc的博客

07-25

2151

【题目描述】 图书管理是一件非常繁杂的工作，在一个图书馆中每天都会有很多新书加入。为了更方便管理图书（以便于帮助想要借书的客人快速查找是否有他们所需要的书），我们需要设计一个图书查找系统。这个系统需要2种操作： add(s),表示新加入一本书名为s的图书； find(s),表示查询是否存在一本书名为s的图书。【输入输出格式】【输入格式】第一行包括一...

1456：【例题2】图书管理

a13990636586的博客

09-10

552

图书管理是一件十分繁杂的工作，在一个图书馆中每天都会有许多新书加入。为了更方便的管理图书（以便于帮助想要借书的客人快速查找他们是否有他们所需要的书），我们需要设计一个图书查找系统。在书名 s 与指令（add，find）之间有一个隔开，我们保证所有书名的长度都不超过 200。对于每个 find(s) 指令，我们必须对应的输出一行 yes 或 no，表示当前所查询的书是否存在于图书馆内。并且，对于相同字母不同大小写的书名，我们认为它们是不同的。find(s) 表示查询是否存在一本书名为 s 的图书。

信息学奥赛一本通1456：【例题2】图书管理

GODAlory的博客

12-24

2368

1456：【例题2】图书管理 【题目描述】 图书管理是一件十分繁杂的工作，在一个图书馆中每天都会有许多新书加入。为了更方便的管理图书（以便于帮助想要借书的客人快速查找他们是否有他们所需要的书），我们需要设计一个图书查找系统。该系统需要支持 2 种操作： add(s) 表示新加入一本书名为 s 的图书。 find(s) 表示查询是否存在一本书名为 s 的图书。【输入】第一行包括一个正整数 n，...

#101-【STL】图书管理

2017gdgzoi999的博客

09-18

1167

Description 图书管理是一件十分繁杂的工作，在一个图书馆中每天都会有许多新书加入。为了更方便的管理图书（以便于帮助想要借书的客人快速查找他们是否有他们所需要的书），我们需要设计一个图书查找系统。该系统需要支持 2 种操作： add(s) 表示新加入一本书名为 s 的图书。 find(s) 表示查询是否存在一本书名为 s 的图书。 Input 第一行包括一个正整数 n，表示操作...

外设驱动调试经验汇总--每天加一点

汉尼拔勇闯天涯

06-23

6249

汇总一些外设驱动的调试经验。

FPGA备战秋招---常用知识点

weixin_41920053的博客

06-21

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1.CMOS基本逻辑电路 2.异或逻辑 3.卡罗图简化函数 https://blog.youkuaiyun.com/hahasusu/article/details/88244155 4.二进制，格雷码互转 5.产生锁存器latch

基于FPGA的以太网设计（1）----大白话解释什么是以太网

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关于「一本通 2.1 例 2」图书管理的答案（小白不一定对）

yangyang110424的博客

04-14

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以下 n 行，每行给出 2 种操作中的某一个指令条，指令格式为： ```plain add s find s ``` 在书名 s 与指令（`add`，`find`）之间有一个隔开，我们保证所有书名的长度都不超过 200。对于每个 `find(s)` 指令，我们必须对应的输出一行 `yes` 或 `no`，表示当前所查询的书是否存在于图书馆内。**注意：一开始时图书馆内是没有一本图书的。为了更方便的管理图书（以便于帮助想要借书的客人快速查找他们是否有他们所需要的书），我们需要设计一个图书查找系统。

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bigdata_player

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缘由 hbase在上线一段时间后，发现HMaster经常会自杀挂掉，具体报错如下报错 2019-06-14 11:24:07,242 WARN [master/ms-fibo-test-dataserver4/172.16.201.239:16000-EventThread] client.ConnectionManager$HConnectionImplementatio...

django mysqlclient mne mne-bids numpy pandas matplotlib tensorflow celery redis 学习并且熟练掌握这些库，需要学习那些东西，并且给出学习计划

最新发布

02-27

<think>好的，用户想要学习并熟练掌握Django、MySQLclient、MNE、MNE-Bids、NumPy、Pandas、Matplotlib、TensorFlow、Celery和Redis这些库。首先，我需要分析每个库的用途和它们之间的关系，然后制定一个合理的学习计划。首先，Django是一个Python的Web框架，通常用于后端开发。MySQLclient是Django连接MySQL数据库的驱动，所以这两个库是相关的，用户可能想用Django开发需要MySQL支持的Web应用。接下来，MNE和MNE-Bids是处理神经科学数据的库，特别是脑电（EEG）和脑磁图（MEG）数据，可能用户有生物医学信号处理的需求。NumPy和Pandas是数据处理的基础库，Matplotlib用于数据可视化，这三个通常是数据分析和科学计算的基础。TensorFlow是机器学习框架，可能用户想进行深度学习模型的开发。Celery和Redis用于分布式任务队列和缓存，通常用于处理异步任务和提升应用性能，这可能与Django项目相关，用来处理耗时任务。接下来，用户可能需要整合这些技术栈到一个项目中，比如一个基于Django的Web应用，处理神经科学数据，进行数据分析，并用机器学习模型进行预测，同时使用Celery和Redis处理异步任务。因此，学习计划需要分阶段，从基础到应用，逐步整合这些库。首先，用户需要掌握Python基础，特别是面向对象编程和模块化，因为Django和其他库都大量使用这些概念。然后是数据处理的三大件：NumPy、Pandas、Matplotlib，这些是后续分析的基础。接着是Django和MySQLclient，建立Web应用的基础，包括模型、视图、模板、表单等。之后是MNE和MNE-Bids，处理神经科学数据，可能需要了解相关的数据格式和预处理步骤。TensorFlow部分需要机器学习基础，包括神经网络、训练流程等。最后是Celery和Redis，集成到Django项目中处理异步任务。需要注意的是，每个库的学习深度取决于用户的具体需求。例如，MNE可能需要了解神经科学数据的结构，而TensorFlow可能需要数学基础如线性代数、概率统计。此外，项目实战非常重要，通过实际项目整合这些技术，能够加深理解和熟练度。用户可能的时间安排方面，假设每天学习2-3小时，整个计划可能需要4-6个月。分阶段进行，每个阶段专注于一个领域，同时逐步整合。例如，先打好Python和数据处理基础，然后学习Django开发Web应用，接着处理神经数据，加入机器学习模型，最后处理异步任务。可能用户没有明确提到的深层需求是，如何将这些技术整合到一个完整的项目中，比如一个神经科学研究平台，允许用户上传数据，进行分析，生成报告，使用机器学习模型预测结果，并且处理大量的异步任务如数据预处理。因此，学习计划中需要包含综合项目实战，帮助用户将各个库串联起来，理解它们在实际中的应用场景和相互作用。最后，要提醒用户在学习过程中注重实践，多写代码，参与社区和文档的阅读，遇到问题及时查找资源或寻求帮助。同时，根据学习进度调整计划，优先掌握核心功能，再逐步深入高级特性。</think>以下是针对这些库的体系化学习路径和计划，结合技术栈的内在联系和应用场景，分阶段掌握核心技能： --- ### 一、基础技能树构建（2-4周） #### 1. Python核心基础 - 面向对象编程（类/继承/多态） - 装饰器、上下文管理器、生成器 - 虚拟环境管理（venv/pipenv） - 包管理（pip/setuptools） #### 2. 数据处理三剑客 - **NumPy**：ndarray操作、广播机制、线性代数运算 - **Pandas**：DataFrame操作、时间序列、数据清洗 - **Matplotlib**：Figure/Axes体系、常见图表绘制 #### 3. 数据库基础 - SQL语法基础 - MySQL安装配置 - 数据库设计三范式 --- ### 二、Web开发体系（Django + MySQLclient）（4-6周） #### 1. Django核心 - MTV架构原理 - ORM深度使用（关联查询/事务管理） - 视图系统（CBV/FBV） - 中间件开发 - REST API开发（DRF） #### 2. MySQLclient集成 - 数据库连接池配置 - 执行原生SQL - 与Django ORM对比实践 - 性能优化（索引/查询优化） #### 3. 实战项目 - 用户权限管理系统 - 电商平台商品模块 - API速率限制实现 --- ### 三、神经科学数据处理（MNE + MNE-BIDS）（3-5周） #### 1. MNE核心 - 数据结构（Raw/Epochs/Evoked） - 预处理流程（滤波/伪迹去除） - 源空间分析 - 时频分析（Morlet小波） #### 2. MNE-BIDS规范 - BIDS标准目录结构 - 数据格式转换（EDF→FIF） - 元数据标注 - 与OpenNeuro数据集交互 #### 3. 实战案例 - EEG/MEG数据可视化 - ERP成分分析 - 构建BIDS兼容数据集 --- ### 四、机器学习与深度学习（TensorFlow）（5-8周） #### 1. TensorFlow生态 - 计算图机制 - Keras高级API - 自定义层/损失函数 - 分布式训练策略 #### 2. 模型开发 - 时序数据处理（LSTM/TCN） - 信号分类网络设计 - 模型解释性（Grad-CAM） #### 3. 模型部署 - TF Serving基础 - 模型量化优化 - 浏览器端推理（TensorFlow.js） --- ### 五、异步任务处理（Celery + Redis）（2-3周） #### 1. Celery架构 - 任务路由机制 - 定时任务（celery beat） - 结果后端配置 - 工作流设计（chain/chord） #### 2. Redis高级应用 - 持久化策略（RDB/AOF） - 发布订阅模式 - 分布式锁实现 - 缓存雪崩/穿透解决方案 #### 3. Django集成 - 异步邮件发送 - 大数据批处理 - 实时进度反馈实现 --- ### 六、综合实战阶段（持续迭代） #### 1. 神经科学分析平台 - 使用Django构建数据门户 - MNE实现在线信号处理 - TensorFlow模型实时推理 - Celery处理计算密集型任务 #### 2. 技术组合要点 ```python # 典型数据流示例 def process_eeg_data(task_id): raw = mne.io.read_raw_bids(bids_path) preprocessed = raw.filter(1, 40).apply_proj() features = extract_tf_features(preprocessed) # 使用TensorFlow特征提取 result = model.predict(features) # 深度学习模型 DjangoModel.objects.update(task_id, result) # 结果存储 ``` #### 3. 性能优化方向 - 使用NumPy加速数据预处理 - Redis缓存常用查询结果 - Celery集群水平扩展 - TensorRT加速模型推理 --- ### 学习路线图建议 1. 每日投入2-3小时系统学习 2. 每周完成一个模块的实践项目 3. 每月进行一次技术栈整合实践 4. 重点关注： - Django ORM与MySQLclient的衔接 - MNE数据流与TensorFlow的接口设计 - Celery任务链中的异常处理 - 跨库内存管理（如NumPy数组共享）建议配合官方文档+GitHub源码阅读+Stack Overflow深度实践，遇到复杂问题可参考各库的GitHub issues讨论区。