对XP的一点感想

最新推荐文章于 2021-04-29 15:17:12 发布
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本文探讨了XP在软件开发中的角色, 分析其为何更受老板而非程序员青睐的原因。文章深入讨论了XP方法论的实际应用及其在企业环境中的优势。
vinchwang
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Crypto++入门学习笔记（DES、AES、RSA、SHA-256）
tianyu的专栏 - Linux site:blog.youkuaiyun.com/wishfly
03-07 1134
背景（只是个人感想，技术上不对后面的内容构成知识性障碍，可以skip）： 最近，基于某些原因和需要，笔者需要去了解一下Crypto++库，然后对一些数据进行一些加密解密的操作。 笔者之前没接触过任何加密解密方面的知识（当然，把每个字符的ASCII值加1之流对明文进行加密的“趣事”还是干过的，当时还很乐在其中。），甚至一开始连Crypto++的名字都没有听过，被BS了之后，就开始了Crypto+...
Meta-Q-Learning
rockray21的博客
09-27 1547
Meta-Q-Learning如有错误，欢迎指正摘要Introductionbackground 如有错误，欢迎指正 本文翻译为机翻，仅作初步了解学习使用，需要用到的时候再回来整理。 原文链接: https://arxiv.org/pdf/1910.00125v1.pdf. 如有侵权，请私信本人。 参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/109064006. 摘要 介绍了元强化学习（Meta-Q-Learning，MQL）的一种新的off-policy算法Meta-RL。MQL建
一点感想
weixin_30600197的博客
02-20 83
前前后后忙了这么多天，可算把我的Ubuntu搭建起来。 还好我把这一过程都记录了下来，以后重装系统也有章可循了。 觉得Ubuntu还是比windows好用，虽然好多软件都不支持。 但是问题总有解决的办法。 我在VMware虚拟机中安装了xp系统，也不占用太大的内存和CPU。 wineqq终究还是没有windows的好用，Linux下的旺旺我都懒得尝试了。 平时不用的时候，ctrl+sh...
flex异常捕捉的一点感想
我的笔记
12-10 277
最近在使用中发现了flex异常捕捉的一个很奇特的地方，进行了多次试验，在此做个小小的总结：   测试代码如下： <mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml" layout="absolute" creationComplete="init()"> <m...
关于俄罗斯联邦Linux战略的一点感想
袁萌专栏
12-29 2398
<br /> p { margin-bottom: 0.21cm; } <br />    据国外媒体报道，俄罗斯总理弗拉基米尔・普京（Vladimir Putin）已经签署一项联邦权力机构采用自由软件的预算案，要求俄联邦政府各个部门在2015年前由私有软件转向自由软件（即Linux系统），以减少联邦财政预算，如何看待此举？为什么？<br /><br /><br />         12月17日，普京在莫斯科签署的该项计划的全名是“Plan - transition
对当前软件行业的一点点感想
undoner
09-21 1765
应朋友的要求写一篇对于当前软件行业的理解，以及当前现状。好久没有写这方面的文章了，所以一上来还真不知道从哪里开始，不过想想也确实是一个好的题材，所以计划也发布到自己的优快云上，算是给自己在软件行业中打拼的一个交代吧。 注：本文只代表个人的一点理解。 经过这两天的思考，计划分为几部分： 1. 简单介绍我的工作轨迹 2. 结合3个中国城市（北京，上海，西安），1个国外的城市（硅谷Sunn
关于ecplise+pydev输出中文的一点感想
u013588594的专栏
02-27 669
1.先说下 不是ecplise+pydev环境怎么输出中文    环境： xp , xp自带的notepad， python2.7    用notepad 输入如下： #-*- coding:utf-8 -*-                                             print('中')   文件另存为 test.py， 编码仍是  ansi(其他的最后都有
结对学习感想
anmin0731的专栏
03-24 136
20175209 20175214 结对学习感想 结对学习的好处 结对学习对我们来说是一个比较陌生的新事物，但是在看了老师推荐的博客后，我觉得可能这对我们大学生而言是一个挺好的学习方式。在以前，我们的学习大多是独自学习兼以向他人问几个问题。讨论，尤其是两个人之间的讨论，对我们来说都是比较不寻常的。 一个项目团队，是一群人的灵感碰撞，需要一个Leader来引导；而两个人的结对是相互平等...
XP简单画图板做完之后的感想
iteye_8999的博客
06-06 73
       终于完成了自从学了计算机专业之后像样一点的一个程序，XP简单画图板的开发，虽然里面的大部分东西不是自己完成的，但是自己添加的一些功能得以实现之后，还是感到十分的激动....谢谢斌哥的大力支持和帮助...        在这次画图板的开发学习中，主要学习了对事件的监听，传参。对于对事件监听这一方面的内容，我感觉我还不是很熟练，很多时候不知道应该要在哪加监听器，对这些监听的方法也了解...
对设计模式的一些感想
04-16 356
首先转一些对如何学习设计模式的讨论： robbin: 随便谈谈我对设计模式的看法吧。我极度反感言必称设计模式，什么要学好OO，必先学好Gof这类的屁话。坦率说我也从来不刻意的去学习设计模式，我看到身边的朋友花那么多钱去买一大本厚厚的阎博士的设计模式的书，心里总是叹息一下，设计模式不是学出来的，是用出来的。设计模式应该怎么学习？应该我花两个小时给你讲一下，告诉你每个模式是怎么回事，应
noip2016 总结&感想
yukang_0613的博客
12-04 716
来到了电子科技大学旁的酒店，感觉还算是不错。不过明天就要noip了，我也没心情想这些 ~ ~。吃完晚饭后回房间，发现自己竟然忘掉了房间号，只能大叫我的同学名字，感觉走廊上的人都在看着我233333  day1 早上去酒店餐厅吃饭，感觉什么也不想吃，仔细想想不吃就是爆0的节奏，于是忍着吃了两个面包，带了一瓶饮料出去感觉rp - -，吃完后去考场等发题目，激动地发现我所在的考场并不是xp，感觉rp
微服务架构实践感悟
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瞬息之间
05-15 3万+
从去年初开始接触微服务架构的一些理念，然后到今年开始实施系统第四个大版本的架构升级决定采用这套架构理念。 最近关于微服务架构的讨论还是多起来，因为国外一些著名互联网公司（如：Amazon、Netflix 等）从实践中摸索出了一套新的大型系统架构方法论，并取得了成功，树立了很好的示范，然后这套方法论渐渐就被一些技术理论派 人士命名为微服务架构（Microservices）。在微服务架构（Micro
识别USB端口程序开发感想
lizuonan的专栏
07-05 3754
程序功能：识别USB设备插在左边的U口还是右边的U口。准备工作：1.下载资源：因为这个功能设计到驱动级别的编程（本人才疏学浅，可能对这一点的认识有偏差），所以windows自带的  API中没有实现此功能的函数，需要下载一套新的开发包。大家熟知的是Win_DDK，它里面有我们需要的API，  这个软件XP版的非常不好下，因为微软是收费的，而且用它开发的人少，我记得当初是在某个ftp服务器上  下的
linux服务器实训心得体会,linux实训心得体会
weixin_39947501的博客
04-29 1302
linux实训心得体会我们得到了一些心得体会以后，写心得体会是一个不错的选择，这么做可以让我们不断思考不断进步。那么好的心得体会都具备一些什么特点呢？以下是小编帮大家整理的linux实训心得体会，仅供参考，大家一起来看看吧。linux实训心得体会1本学期对于Linux系统的学习，让我对Linux有了一定的了解。我知道了Linux只是个内核。现在的Linux操作系统，都是用这么一个内核，加上其它的应...
autobuild:基础构建系统，用于导入和构建软件包，基于Rock（机器人构建套件）的autoproj
01-04
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/e612e515c6cb 自动构建的定义是什么？ Autobuild是由与构建系统（例如，autotools，CMake）和导入机制（git，svn，...）相连接的类群组构成。 它被应用于开发更高级别的工具，这些工具提供了对整个工作区进行管理的功能。 为了安装此程序，需将这行代码加入到您的应用程序的Gemfile文件中：gem autobuild 随后执行：$ bundle或者将其自行安装为：$ gem install autobuild在签出存储库之后，执行bundle install来安装所依赖的组件。 接着，执行bundle exec rake test来执行测试操作。 若需将这个gem安装到本地设备上，请运行bundle exec rake install 。 当准备发布新版本时，应更新version.rb文件中的版本标识，然后运行bundle exec rake release ，该命令将为这一版本生成git标签，推送git的提交记录和标签。
PasswordGenerator: HTML/CSS/JavaScript制作的密码生成器
最新发布
01-04
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 ram-password 随机密码生成器
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究（Matlab代码实现）​
01-04
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究（Matlab代码实现）​ 内容概要：本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究，提出基于Matlab代码实现的解决方案。研究重点在于设计适用于动态环境的路径规划算法，确保多无人机在复杂任务场景下能够高效协同飞行并有效避免碰撞。文中结合智能优化算法与路径规划技术，探讨了无人机编队、任务分配及实时避障策略，通过Matlab仿真验证所提方法的有效性与鲁棒性，为多无人机系统在实际应用场景中的部署提供了技术支持和理论依据。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机控制、路径规划或智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标：①应用于灾害救援、环境监测、物流配送等多无人机协同作业场景；②实现动态环境中无人机间的高效协同与安全避障，提升任务执行效率与系统安全性； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，并可根据具体应用场景调整参数或扩展功能以满足实际需求。
Bottle Fin实例分割数据集-20251117-165640.zip
01-04
一、基础信息 数据集名称：Bottle Fin实例分割数据集 图片数量： 训练集：4418张图片 验证集：1104张图片 总计：5522张图片 分类类别： - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式：YOLO格式，包含多边形坐标，适用于实例分割任务。 数据格式：图片格式常见如JPEG或PNG，具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型，适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制：可能应用于制造、物流或零售领域，用于自动化检测和分类物体，提升生产效率。 计算机视觉研究：支持实例分割算法的学术研究，促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训：可用于高校或培训机构的计算机视觉课程，作为实例分割任务的实践资源，帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计：包含7个不同类别，涵盖数字和Bottle Fin对象，增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注：标注采用YOLO格式的多边形坐标，确保分割边界的精确性，提升模型训练效果。 数据规模适中：拥有超过5500张图片，提供充足的样本用于模型训练和验证，支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性：标注格式直接兼容主流深度学习框架（如YOLO），便于快速集成到各种实例分割项目中。
基于Python与Qt的产品管理应用.zip
01-04
基于Python与Qt的产品管理应用
逆序对问题实验报告感想
04-14
### 关于逆序对问题实验报告的心得体会 逆序对问题是计算机科学领域中的一个重要概念，通常用于衡量一组数列的混乱程度。解决这一问题的经典方法包括利用归并排序的思想，在排序过程中统计逆序对的数量[^1]。 在实际编程实现中，可以采用类似于C语言数组操作的方式完成基本逻辑设计。例如，在C语言中，通过遍历数组并与后续元素比较，能够直接计算出逆序对数量，但这会带来较高的时间复杂度 \(O(n^2)\)[^1]。相比之下，基于分治法的优化算法（如归并排序）能够在 \(O(n \log n)\) 的时间内解决问题[^2]。 以下是使用Python实现逆序对计数的一个简单例子： ```python def merge_count_split_inv(left, right): result = [] count = 0 i, j = 0, 0 while i < len(left) and j < len(right): if left[i] <= right[j]: result.append(left[i]) i += 1 else: result.append(right[j]) count += len(left) - i j += 1 result.extend(left[i:]) result.extend(right[j:]) return (result, count) def sort_and_count(array): if len(array) <= 1: return array, 0 mid = len(array) // 2 left, inv_left = sort_and_count(array[:mid]) right, inv_right = sort_and_count(array[mid:]) merged_array, split_inversions = merge_count_split_inv(left, right) total_inversions = inv_left + inv_right + split_inversions return merged_array, total_inversions array = [1, 3, 5, 2, 4, 6] sorted_array, num_inversions = sort_and_count(array) print(f"Sorted Array: {sorted_array}") print(f"Number of Inversions: {num_inversions}") ``` 上述代码展示了如何通过归并排序的过程来高效地统计逆序对数目。这种方法不仅提高了效率，还加深了对分治策略的理解[^3]。 #### 实验心得总结 通过对逆序对问题的研究与实践，可以深刻体会到算法优化的重要性以及不同数据结构之间的联系。无论是线性查找还是高级排序技术的应用，都体现了程序设计思维的核心价值所在[^1]。
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