程序猿

最新推荐文章于 2024-05-15 16:18:30 发布
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　刚开始工作的两年，在我记忆中是程序猿最最累的时候。两年时间，几乎没有休息过，周一至周五晚上加班到10点、11点以后才回来，甚至更晚或者通宵。周六日白天去公司加班。
身为程序猿——谷歌浏览器的这些骚操作你真的会吗
孤寒者的博客
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开启程序猿道路
shoushou_的博客
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强烈安利一波，程序猿学习网站
QianT
03-07 9045
菜鸟，几年积累下来的一些程序猿学习网站，安利一波！！！ 一、IT技术社区 1.优快云 网址：https://www.youkuaiyun.com/ 优快云是全球知名中文IT技术交流平台，创建于1999年,包含原创博客、精品问答、职业培训、技术论坛、资源下载等产品服务，提供原创、优质、完整内容的专业IT技术开发社区.。 2.开源中国 网址：https://www.oschina.net/ ...
程序猿装机教程
Alexb的博客
07-22 6029
装机教程 2020年618剁手节 本人第一次装机，写此笔记，供自己与他人查阅 以下是本文的目录结构 1. 电脑的基础知识 小白基础知识 2. 硬件的选配 CPU 主板 显卡 内存 外存 散热 电源 机箱 3. 系统的安装 硬件安装 软件安装 4. 参考文献 参考文献 1.小白基础知识 这部分是计算机组成原理的基础知识，作为程序猿，还是有必要了解下。如果已经是大佬，请跳过这段，谢谢。 计算机系统分为硬件和软件 冯诺依曼 把他分成5个部分： 运算器，控制器，存储器，输入与输出
程序猿8个实用神器分享
weixin_46123033的博客
05-15 1071
以上这些工具只是众多程序员实用神器中的一部分，具体选择还需要根据个人的需求和习惯来决定。
什么是程序猿
Pythonbigpeng的博客
09-20 3925
“程序猿”是网友们对“程序员”的爱称，程序员(英文Programmer)是从事程序开发、程序维护的专业人员。一般将程序员分为程序设计人员和程序编码人员，但两者的界限并不非常清楚，特别是在中国。软件从业人员分为初级程序员、中级程序员、高级程序员(现为软件设计师)、系统分析员，系统架构师，测试工程师六大类。 一般的程序员都经过了专业领域的学习，需要一个在程序领域的学士学位获得者，不论是数学方面的还是工...
“程序猿”的等级划分
⭕星空之路Star的博客⭕
03-20 1782
程序猿的等级划分 菜鸟程序员、码农、程序员、成功的程序员、 著名程序员 和 顶级程序员……
副业，程序猿的第二职业，聊聊我是怎么做的
独行侠梦的博客
05-05 2万+
首先自我介绍一下，我是一名90后，从事的是java开发的工作，和大多程序猿一样，加班熬过夜，赶过项目工期，撕过产品。 副业的初衷 我知道踏下心来钻研本专业会有收获,但又实在没有太多兴趣。 只好努努力,跟着兴致走,多一个选择,多一份抵抗风险的能力。 不管从事什么行业，除了做好自己本职工作以外，还会有一些空闲的时间来做一些其他事情，与其说是副业,不如说是一个成年人在生活挤压下的心理疏导。就算不那么成功...
安卓程序猿小说v1029纯净版
03-21
【安卓程序猿小说v1029纯净版】是一款专为Android用户设计的免费小说阅读应用，它提供了海量的小说资源，旨在为读者带来极致的阅读体验。在这款软件中，用户可以一键搜索全网范围内的百万本小说，极大地拓宽了阅读的...
程序猿ProMonkey v2.03
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学好算法与数据结构，程序猿的内功修炼
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(Kriging-NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究（Matlab代码实现）
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浏览器 12.4.0 安装包
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水下图像处理指标（uicm,uism,uiconm,uiqm）和图像处理指标（psnr,ssim）研究（Matlab代码实现）
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水下图像处理指标（uicm,uism,uiconm,uiqm）和图像处理指标（psnr,ssim）研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕水下图像处理指标（uicm, uism, uiconm, uiqm）和通用图像质量评价指标（psnr, ssim）展开研究，重点介绍了这些指标的理论基础、计算方法及其在图像增强与复原效果评估中的应用。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现和验证不同算法对水下图像质量的影响，帮助科研人员定量分析图像处理算法的有效性。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识，熟悉Matlab编程，从事计算机视觉、海洋探测、水下机器人等相关领域研究的研究生或科研人员。; 使用场景及目标：①评估水下图像增强算法（如颜色校正、去雾、对比度提升）的质量；②比较不同图像复原模型的性能差异；③为水下视觉系统提供客观的图像质量评判依据； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解各指标的实现逻辑，自行导入实际水下图像进行测试，并对比主观视觉效果与客观指标数值之间的关联性，以深入掌握指标的应用边界与局限性。
【嵌入式AIoT】基于边缘智能的轻量化模型部署：STM32与TensorFlow Lite Micro实现手势识别系统
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内容概要：本文系统讲解了嵌入式AIoT从概念到边缘智能落地的全流程，涵盖关键概念如嵌入式AI、AIoT、边缘计算、模型量化与硬件加速，深入剖析模型轻量化、数据预处理优化、任务调度与跨平台部署等核心技术。通过STM32结合TensorFlow Lite Micro实现手势识别的完整案例，展示了从模型训练、量化、移植到MCU端推理的代码级实现，突出低延迟、低功耗的实时性设计，并探讨工业预测性维护、智能家居、农业监测和可穿戴设备等典型应用场景。最后展望了自动化压缩工具链、多模态融合、端云协同学习与超低功耗AISoC等未来方向。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、熟悉C/C++与Python编程，有一定AI背景的1-3年经验开发者或物联网、智能硬件工程师。; 使用场景及目标：①掌握在资源受限设备上部署轻量AI模型的核心方法；②理解边缘智能系统的软硬件协同设计逻辑；③实现从传感器数据采集到本地AI推理的端到端开发；④应用于工业、家居、农业、健康等领域的智能化产品开发。; 阅读建议：建议结合STM32开发板与MPU6050传感器动手实践文中代码案例，重点关注模型量化、TFLM集成与RTOS任务调度部分，调试推理延迟与内存占用，深入理解边缘AI的性能优化策略。
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