呃，是该坚持些事情了

最新推荐文章于 2025-03-27 10:14:06 发布
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以后一周研究一个内容，主要是防止自己浮躁，觉得这也知道一点，那也知道一点，但是就不深入。但是一周弄一个，一年除了节假日也能积累40多个了，给自己提升也比较大。

 

iteye_871
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[译]一个健壮且可扩展的 CSS 架构所需的 8 个简单规则
Lee的博客
03-02 1万+
如果你正在开发前端应用，那么最后你肯定需要关心样式方面的问题。尽管开发前端应用的技术水平持续增长，CSS 仍然是给 Web 应用赋予样式的唯一方式（而且最近，在某些情况下，原生应用也一样）。目前在市面上有两大类样式解决方案，即： CSS 预编译器，已经存在很长时间了（如 SASS、LESS 及其他）CSS-in-JS 库，一个相对较新的样式解决方案（如 free-style 和很多其他的）
一个健壮且可扩展的 CSS 架构所需的 8 个简单规则
Lee的博客
05-19 1万+
主要目标但更具体地说，怎样才能被称为健壮且可扩展呢？面向组件 - 处理 UI 复杂性的最佳实践就是将 UI 分割成一个个的小组件。如果你正在使用一个合理的框架，JavaScript 方面就将原生支持（组件化）。举个例子，React 就鼓励高度组件化和分割。我们希望有一个 CSS 架构去匹配。沙箱化（Sandboxed） - 如果一个组件的样式会对其他组件产生不必要以及意想不到的影响，那么将 UI ...
php 从放弃到坚持放弃,从坚持努力到放弃，是怎样的一种体验？
weixin_39624700的博客
03-24 140
石头上的生命01努力不一定会成功，但不努力却可以很舒服喔！这句曾经风靡一时的网络流行语，咋的一读，却好像没毛病；似一针麻醉剂，给人以酥酥麻麻的感觉，又像被莫名地戳中笑点，却笑的不知所以然；自古以来，努力和放弃就是一对饱受争议的孪生兄弟；那些看着很努力的人往往好像都是别人家的孩子，而自己却总是习惯性给自己贴上只限三分钟热度的标签；换句话来说，就是在做一件事情的时候，经常半途而废，有时甚至还没开始努力...
【坚持】LeetCode Top Interview Questions 2
L X G 的博客
08-29 1624
文章目录一、知识点1.1 算法贪心算法动态规划回溯1.2 编程next()与nextLine()的区别Arrays二、题2.1 分类好的经典必刷题 一、知识点 1.1 算法 贪心算法 局部最优解 --> 全局最优解，部分情况才成立 所以用不用贪心，要自己分析题目 动态规划 回溯 1.2 编程 next()与nextLine()的区别 Arrays 二、题 2.1 分类好的经典必刷题 大神为你...
产品读书《重新定义公司,谷歌是如何运营的》
女王の专属领地
03-13 6746
作者简介 谷歌前CEO埃里克·施密特和前高级副总裁兼产品团队的的管理人乔纳森·罗森伯格。本书分享了作者们十余年来帮助谷歌成长所领悟到的管理启示：科技正在改变商业的方方面面，这种改变速度空前，而且仍在加速，公司若想在互联网时代站稳脚跟，就要制定新的商业规则。 《重新定义公司》披露了谷歌如何颠覆传统的MBA模式，建立独树一帜的管理哲学，作者分享了外界普遍好奇的企业文化、战略、人才、决策、沟通以...
直达优快云——创作者创收
官方推荐
04-07 1万+
帮助创作者创收
健身3年，再看坚持的意义！如何找到你的一生所爱？
奎特尔星球
03-19 277
“你之所以还没找到自己的一生所爱，是因为你还没有“发现”它们，一旦你发现了它们，你的人生，就会有天翻地覆的改变。”本篇文章有点长，预计阅读时间8分钟，但晓衡强烈建议你能看完，必将有所收获！2020年3月，我开始在健身房办卡去锻炼，到现在已经有3年了。花了钱，再加上教练督促和指导，总算是坚持下来了。说实话，每次去健身房锻炼，内心是有些恐惧且非常抗拒的，现在也是，特别是还有教练带的时候。虽然已经快三年...
我真的能坚持下去么
pbj1203的专栏
10-21 422
最近的日子过得突如其来的充实。。。 但是我也没发现与以前有了什么大的改变。。。 调整了一下作息。。 本来以为会变得轻松一定。。。 可没想到疲惫指数却进一步上升了。。。 午觉几乎成了每天的必须品。。 或许自己的充实感来自每天都能循着自己的计划走下去。。。 虽然不见得有什么明显的效率或者收获。。。 可总归是坚持下来了。。。 没有被一些东西所诱惑所迷失。。。 呵呵。。 看来我对自己
龙哥盟 PMP 课程笔记（一百零七）
龙哥盟
11-20 917
PMP认证考试课程最新完整免费课程零基础一次通过项目管理PMP考试 - P64：PMBOK第七版 第十三章 敏捷专题下 -1 - 骐迹PMP - BV1Sb4y1f7Yt 今天我们就会根据前两节课讲的内容，然后我们进行非常重要的一个看到了是吧。 我们就会根据前两节课讲了。 敏捷的一系列的概念，开始讲敏捷的两种主要形式的代表。 一种strong。 一种是看板，我们PMP考试当中的敏捷形式。 你可以默认为无非就是strong加上combat，然后如果是超过十个人以上的敏捷。 那么无非再加一点点。
龙哥盟 PMP 课程笔记（二百二十五）
龙哥盟
11-20 686
交付节奏就会放慢，会选择分批，或者是啊我不是蛋皮啊。写错了啊，这是我写的，不是书上，书上没错啊，啊请无视请无视这个这个蛋皮哈，单批交付请勿视啊。咱不是咱咱P教父啊，请勿使警务室单批交付啊，生命周期就更倾向于爆炸性，明白这是一般规律啊，一般规律OK这些都明白了吗。好那么我们稍事休息。休息完成之后呢，我们把前面讲课的那个练习再做一做，然后呢继续讲我们后面的呃练习好吧。相对应的啊，相对应的那个那个那个。就是之前讲的那些课程的一些练习啊，正好课后练习讲讲好第一题啊。
多模态与AI绘画发展史：从CLIP、BLIP、InstructBLIP到DALLE、DALLE 2、DALLE 3、Stable Diffusion(含ControlNet详解)
结构之法 算法之道
06-22 2万+
终于开写本CV多模态系列的核心主题：stable diffusion相关的了，为何执着于想写这个stable diffusion呢，源于三点确实非常非常多的朋友都看过我那篇SVM笔记，影响力巨大，但SVM笔记之后，也还是写了很多新的博客/文章滴，包括但不限于：xgboost、CNN、RNN、LSTM、BERT等今后基本每季度都有更新的计划，欢迎常来关于Stable Diffusion，可以先看下这篇的文章”(此篇文章也是本文的重要参考之一)
ym——Andorid-15k+的面试题。
热门推荐
陈宇明
08-07 3万+
最近才开的博客，希望大家多多关注，andorid开发也做了3年有余了，也面试很多加企业，借此机会分享一下，我们中遇到过的问题以及解决方案吧，希望能够对正在找工作的andoird程序员有一定的帮助。学完本人博客发表《ym--andorid从零开始教程》+面试题目全理解，年薪18w以上绝对没问题。 特别献上整理过的50道面试题目 1.listView的优化方式 重用conve
小学数学底层分析方法
荪荪的博客
03-27 428
主要讲述了数学学习中的底层分析方法，包括三个硬指标：思维层、方法层和知识层。重点介绍了方法层，即通用的解决和分析问题的方法，如归纳法、枚举法、列表法等，并强调了这些方法在实际问题中的广泛应用。同时，也指出了一些局限性的局部方法和公式，并不属于底层方法。讲解这些方法的难点在于它们的抽象性，但对于整体理解和应用数学问题非常重要。1.底层分析方法包括思维层、方法层和知识层三个硬指标。2.思维层：大脑在成长过程中对于数学模块的思维训练。3.方法层：解决分析问题的通用方法。
【人工智能时代】-ChatGPT和AI的过去现在与未来
xiaoli8748的专栏
03-09 331
杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）被公认是人工智能的教父，数十年前他就支持和推动了机器学习，随着像ChatGPT这样的聊天机器人引起广泛关注，CBS的主持人于2023年3月初在多伦多的Vector研究所采访了Hinton。全长40分钟的采访视频最近放了出来（https://www.youtube.com/watch?v=qpoRO378qRY）整个采访干货满满，非常精彩。作者对采访内容进行了翻译整理，和大家分享。问：您如何描述当前AI机器学习领域的时刻？答：我认为这是一个关键时刻。ChatGPT
【西门子PLC例程】-小车自动运行.zip
06-15
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python 调用 FreeCAD 可视化模型-3.stl文件
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AOA-VMD-BiLSTM和BiLSTM故障诊断分类预测Matlab完整源码和数据
最新发布
06-15
(1) main1_AOA_VMD.m 核心功能： 使用阿基米德算法算术优化算法(AOA) 优化变分模态分解(VMD) 的关键参数（惩罚因子α和模态数K），对多通道信号进行自适应分解。 关键步骤： 用AOA优化VMD参数（最小化包络熵） 用最优参数执行VMD分解 绘制分解结果（IMF分量） 读取4个Excel文件（0.xlsx~3.xlsx）的振动信号数据 数据预处理（替换0值为4） 对每个信号通道： 保存原始信号和VMD分解结果 (2) main2_AOA_VMD_BiLSTM.m 核心功能： 对比普通BiLSTM 和 AOA-VMD-BiLSTM 在故障诊断中的性能： 方案1：原始信号 → BiLSTM分类 方案2：VMD分解信号 → BiLSTM分类 关键步骤： 普通BiLSTM（20个隐藏单元） AOA-VMD-BiLSTM（100个隐藏单元） 加载main1生成的信号数据 划分训练集/测试集（70%/30%） 构建两个BiLSTM模型： 评估指标：准确率/精确率/召回率/F1分数 绘制混淆矩阵和性能对比曲线
毕业设计-plc小车行驶的plc控制系统课程设计.doc
06-15
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