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最新推荐文章于 2023-01-05 19:32:24 发布
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程序人生：学习曲线引领职业生涯新高度
AI天才研究院
07-02 1206
在技术快速迭代的软件开发领域，程序员的职业生涯本质上是持续学习与能力重构的过程。本文以"学习曲线"为核心视角，揭示技术能力提升的内在规律，构建覆盖职业全周期的成长框架。通过剖析不同阶段的认知特征、知识吸收效率及典型挑战，提供可量化的提升策略，帮助开发者打破成长瓶颈，实现从初级工程师到技术专家的跨越。理论奠基：解析学习曲线的核心概念与认知科学原理阶段模型：构建五阶段能力发展框架，可视化各阶段特征量化分析：推导学习效率数学模型，提供Python模拟工具实战体系：从知识管理到项目实践的全流程提升方案。
dpdk实例flow_classify
XuVowkin的博客
06-10 744
文章目录一.前言二.源码三.运行情况四.改动ipv4_rules_file.txt 一.前言 Flow Classify示例应用程序基于转发应用程序的简单框架示例。 它旨在演示使用Flow Classify库API的DPDK转发应用程序的基本组件。 flow_classify例子对于DPDK的学习具有很重要的意义，是比较重要的章节。有点类似于linux网络中的iptables功能，也有点类似于我们在linux内核中开发的防火墙功能。我们可以使用flow模块对数据包进行统计，丢弃等基本的操作。 二.源码 /*
如何将nb公式转换成matlab公式
qq_32649321的博客
01-05 3487
无
如何写出无法维护的代码
yhl_leo
01-06 1079
If builders built buildings the way programmers write programs, then the first woodpecker that came along would destroy civilization. （如果建筑师盖房子就像程序员写程序一样，那么，第一只到来的啄木鸟就能毁掉我们的文明）
Stiff asks, great programmers answer 对九位卓越程序员的采访
ajian005的专栏
11-23 2570
2006 年，波兰程序员Jaroslaw “sztywny” Rzeszótko （亦称 Stiff）写了一篇文章《Stiff asks, great programmers answer》，不过原英文链接已挂。Dodgy Coder 的博主近期从 Stiff 那得到允许，把文章转发布在他的博客中《Q&A With Nine Great Programmers》。以下为全文。 在一个炎热
You Gotta Care About the Code
陆讯
07-15 1048
You Gotta Care About the CodePete GoodliffeIT DOESN’T TAKE SHERLOCK HOLMES to work out that good programmers write good code. Bad programmers…don’t. They produce monstrosities that the rest of us have
What is Away3D
15 年专注游戏引擎与游戏开发，分享实用方案、经验与干货教程！
04-09 3019
What is Away3D 做了几个基于Flash平台的3D的项目，一路走来收获颇多。Away3D作为一个开源的Flash3D引擎，在3D页游领域，无疑是当前OGRE在国内的地位。 翻译出了多年前做Away3D中国社区的时候翻译的一篇文章，以此记录这段难忘的经历！ 什么是Away3D?(What is Away3D?) Away3D...
深度学习和机器学习的相关资料
细心程度决定你的成败
04-01 9531
《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schm
《Python 源码剖析》一些理解以及勘误笔记（3）
Meditation
05-09 5055
以下是本人阅读此书时理解的一些笔记，包含一些影响文义的笔误修正，当然不一定正确，贴出来一起讨论。 注：此书剖析的源码是2.5版本，在python.org 可以找到源码。纸质书阅读，pdf 贴图。 文章篇幅太长，故切分成3部分，这是第三部分。 p316: 初始化线程环境 Python 虚拟机运行期间某个时刻整个的运行环境如下图： 建立
高通平台环境搭建，编译，系统引导流程分析
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LoongEmbedded的专栏
06-30 1万+
1、高通平台android开发总结 1.1 搭建高通平台环境开发环境 在高通开发板上烧录文件系统 建立高通平台开发环境 高通平台，android和 modem 编译流程分析 高通平台 7620 启动流程分析 qcril 流程分析，设置sim卡锁 python scons 语法学习 Python 语言之 scons 工具流程分析：   1.
C语言实现的数据挖掘算法：ID3、C4.5深度解析
这表明该资源可能包含从PUDN（Programmers' Union Data Network）网站上获取的代码或文档，也可能包含“mlj”这个特定项目的源代码文件夹。PUDN是一个主要面向中国程序员的共享软件平台，提供各种编程语言的源代码、...
MIPS64架构入门：程序员指南
3. **浮点处理单元（FPU）**：MIPS64通常包含专为浮点运算设计的硬件，如文档中的“nB1.03,Built with tags: 2BARCHFPU_PSFPU_PS”，这表明支持双精度浮点运算，对科学计算和图形处理非常重要。 4. **多级流水线**：...
【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用
01-03
内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。
update9-20260103.5.211.slice.img.7z.003
01-03
小雉系统分卷源码
QT学习 实例 QLineEdit QLCDNumber
01-03
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）
01-03
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。
电机控制基于Simulink的永磁同步电机模型预测控制仿真：FCS-MPCC算法实现与动态性能分析
最新发布
01-03
内容概要：本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机（SPMSM）有限控制集模型预测电流控制（FCS-MPCC）仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块，实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制，具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析，涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形，验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性，并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群：自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生，以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员；具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳； 使用场景及目标：①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目；②作为电机先进控制算法（如MPC、MPTC）的仿真验证平台；③支撑科研中对控制性能优化（如动态响应、抗干扰能力）的研究需求； 阅读建议：建议读者结合Simulink环境动手搭建模型，深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑，重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制，并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验，以增强实践与创新能力。
2021年湖北省黄石市中考数学试卷及解析
01-03
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域，涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析：1. 实数与倒数的定义：该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度，即一个数a的倒数表达为1/a，因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用：科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法，其形式为a×10^n，其中1≤|a|<10，n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离，将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法：考察学生解决包含分母的方程的能力，题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值，需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认：该题目测试学生对于几何体三视图（主视图、左视图、俯视图）的认识，需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算：题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积，要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念：题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义，要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解：考察学生在实际问题中进行数学建模的能力，通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用：题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用：题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究
01-03
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要：本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开，提出了一种结合改进粒子群优化算法（IPSO）与长短期记忆网络（LSTM）的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数（如学习率、隐层节点数等），有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略（如引入自适应惯性权重、变异机制等），增强了全局搜索能力与避免早熟收敛，并利用实际电力负荷数据进行实验验证，结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性（如MAE、RMSE指标）方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群：具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员，尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测，提升电网调度的精确性与稳定性；②为优化算法（如粒子群算法）与深度学习模型（如LSTM）的融合应用提供实践案例；③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习，重点关注参数优化机制的设计思路，并动手复现实验部分，通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
math for programmers pdf
07-27
《Math for Programmers》（数学与编程）一书是一本将数学概念和原理应用于程序设计的教材。它旨在帮助程序员提高数学能力，进而在编写代码时更有效地解决问题。 这本书主要涵盖了程序设计中最常用的数学概念，例如...
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