如果你正在为一个问题陷入纠结，并且在代码中你试过了自己能想到的所有可能性，并且查了好久。问题依然没有解决，那么我这里有终极解决方案

最新推荐文章于 2025-08-10 22:01:32 发布
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博客核心内容为重启IntelliJ IDEA，这是一款常用的开发工具，重启操作在开发过程中可能用于解决一些问题或使设置生效。

##重启idea！！！

关于面试找工作、工作中注意点的个人总结（一）
boss-dog
07-18 1483
本篇博客主要介绍面试找工作时的一些建议，包括投递岗位、面试环节、面试注意点、对offer的抉择，还有工作中注意点等等。
新谈：为什么你觉得FPGA难学？如何入门？
09-07 5421
今天给大侠带来新谈：为什么你觉得FPGA难学？如何入门？以前发过一篇，但是也是很多年前了，大体上还是可以参考，随着技术的发展革新，有些内容还是要与时俱进一下的，可以聊一聊个人的最新看法，仅供参考学习，话不多说，上货。 各位大侠会发现，FPGA技术江湖一直都在推送各种设关于FPGA的设计实例或者项目研发案例，会把设计方法和设计思想都阐述清楚，甚至有些会分享源码供各位大侠参考学习，很少去搞一些纯粹噱头性的文章，这就是因为现在社会的大环境差点意思，噱头性浮夸或者浮躁的东西太多，搞技术的最忌...
程序员的纠结
weixin_30394669的博客
09-12 151
只要你是程序员，都会有纠结，不管是写代码还是写文档还是设计还是高需求，总之都会有纠结，当然其他各行各业的人，甚至所有的人都会纠结的。 那么纠结是什么意思呢，按照百度是解释，纠结是指使陷入困惑或混乱状态，我也说不太清楚，总之就是是人很郁闷很困惑很复杂之类的情绪吧。 那么程序员到底纠结在哪呢，一下子也说不清楚的，比如写代码吗：当碰到一个变量的命名的时候，英文...
07 解决了很多技术问题，为什么你依然在“坑”里？
AatZai的博客
06-29 599
《程序员为何要跳出技术思维：扩大工作上下文的价值》摘要： 文章通过真实案例揭示了程序员常陷入"技术解决一切"的思维误区。作者指出，不同职场角色的本质差异在于工作上下文的范围——普通程序员关注代码实现，而高阶角色需要理解系统全貌和跨部门协作。通过扩大工作上下文，不仅能发现更优解决方案（如调整产品设计简化技术实现），更能为职业发展创造机会。文章强调，在协作型工作中，"独善其身"反而限制发展，建议程序员主动了解产品、项目和管理等多维度知识，构建对软件开发全生命周期的认知。这
如果你也23岁
热门推荐
gao_chun
10-15 7万+
分享一下这篇文章： 23 岁那年你正处在哪个状态？现在呢？  我，23岁，应届毕业生。生活，工作，爱情都处于人生的低谷，一穷二白，一无所有，一事无成。 分享一下成长的建议吧。 匿名用户 23岁那年...就是去年......  在22岁的时候我毕业，同时第二年准备考研，结果因为压力太大，期望太高，又失利了，但是我依然满怀信心和憧憬  在我23岁那年四月，当我深爱的女孩（在这之
你是如何克服编程学习中的挫折感的？
2301_76467050的博客
08-29 2528
编程学习之路上，挫折感就像一道道难以逾越的高墙，让许多人望而却步。然而，真正的编程高手都曾在这条路上跌倒过、迷茫过，却最终找到了突破的方法。你是如何在Bug的迷宫中找到出口的？面对复杂的算法时，你用什么方法让自己保持冷静？让我们一起分享那些克服挫折的经验，为彼此的编程之路点亮希望之光！
浅聊为什么要做单元测试
kami_ochin_akane的博客
11-26 2584
Time will tell. 能畅快地书写代码是一大快事，想要解放自己，更多更快地写代码，就需要自动化来替代人工进行测试，谈到自动化，很容易想到的就是单元测试、接口测试、功能测试、性能测试、安全测试等等，其中部分环节常被忽略或是无法实施，而本章节则来探讨一下单元测试。 一、单元测试介绍 单元测试又称为模块测试，是针对程序模块来进行正确性检验的测试工作。 程序单元是应用的最小可测试部件。在过程化编程中，一个单元就是单个程序、函数、过程等；对于面向对象编程，最小单元就是方法，包括基类、抽象类、或者派生.
当 AI 开始给你的代码 “挑刺“：初级开发者的生存指南（附防焦虑秘籍）
宝码香车的博客
07-31 833
AI 确实能写出更简洁的代码，但软件开发从来不止是 "写代码"。它是理解业务的过程，是和产品经理 battle 的艺术，是团队协作的磨合，是面对 bug 时的耐心 —— 这些东西，藏在代码的字里行间，藏在会议室的争论里，藏在凌晨三点的咖啡杯里。
喵神：一个半月高强度Claude Code使用后感受
Datawhale
08-10 677
Datawhale干货 作者：王巍（喵神），知名 iOS/Unity 开发者六月中旬某个闷热的夜晚，在初浅尝试使用 API Key 帮我迅速完成了一个任务后，我毫不犹豫地点下了 Claude Max 的订阅按钮。作为一个“买断制”时代的遗老，每月一两百美金的订阅对当时的我来说还是太超前了。但是在一个半月之后回头望去，看着那些按照 API 计价的被我烧掉的价值 3000 多美金的 token，我似乎捡到了一个超大便宜？不过最近 Anthropic 宣布了新的 weekly 限制，想来大概针对的就是我这种“重度
Android Binder通信一次拷贝你真的理解了吗？
IT先森
01-13 1万+
最近有读者在询问一个关于Binder通信"一次拷贝"的问题，说在学习Binder驱动的实现中看到有多次调用了copy_from_user和copy_to_user来进行数据的跨用户空间和内核空间的拷贝，但是为啥Android官方和绝大部分的博客还是说只进行了一次拷贝呢！这就是本篇博客的由来！
开展性能测试必须知道的21件事：认清性能问题
okcross0的博客
09-15 724
近年来大家都开始关注移动应用性能管理和性能监测，我们找到一位国外资深的开发者对性能的相关理论，希望各位喜欢。1. 公理化方法当我在1989年加入 oracle 公司时，解决性能问题（人们通常说的 oracle 调优）是很困难的。 只有少部分人声称他们很擅长这个，很多人都去咨询他们。 当时，我进到 oracle 调优这个领域时，我完全没准备好。 最近我又开始对 mysql 进行调优，这看起来和我20年前在 oracle 公司做的差不多。它让我想起了当我13岁刚接触代数学时是多么的困难。 在那个年龄我只能依靠“
随笔 | 写代码时极有可能面临的焦虑
记录学习痕迹的公众号：Piper蛋窝
02-22 855
写代码为了生活，而生活要快快乐乐的。因此，不能被代码搞了心态。
为什么你需要这篇“巴菲特式”人生说明书？
qq_30036217的博客
06-14 644
这些好品质，你不需要天赋就能拥有。这些坏习惯，你现在就可以改掉。
基准测试使用BBO-PSO-GA附Matlab代码.rar
最新发布
12-09
1.版本：matlab2014/2019a/2024a 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【无人机路径规划】基于冠豪猪优化算法的三维路径规划模型设计：多目标约束下安全高效飞行路径生成方法 项目介绍 Python实现基于冠豪猪优化算法（CPO）进行无人机三维路径规划（含模型描述及部分示例代码
12-09
内容概要：本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法（CPO）的无人机三维路径规划项目，利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制，系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径，并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例，包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群：具备一定Python编程基础和优化算法基础知识，从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员，尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障；②研究智能优化算法（如CPO）在路径规划中的实际部署与性能优化；③实现多目标（路径最短、能耗最低、安全性最高）耦合条件下的工程化路径求解；④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议：建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行，重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制，宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
使用python语言的京东平台抢购脚本
12-09
先看效果： https://pan.quark.cn/s/4f231e33b729 auto-buy-Python-tool 图形界面, 电脑小白也会用, 下载可直接运行! 京东自动购买口罩 实时抢购口罩 工具, 抗击疫情 中国加油! :fire: 点击这里 下载, 解压后可直接运行! 欢迎加星 修复了商品下架后的问题, 更新了交互界面; 修复了可配货商品的判断, 更新了数量调整接口, 更新了是否监控下架商品选项 :star2: 使用指南 :notebookwithdecorative_cover: Tips: 登录一次之后本地会保存登录信息, 重启软件(注意重启之后也行)之后仍然可以记住账号登录信息, 重启之后只需点击"开始监控"就可以登录! 不必重复扫码! 运行界面如下图: interface Update at 2020-3-2: Continuously monitor goods removed from JD.monitorSoldOutGoods Update at 2020-2-15: quantity can be modifiedquantity 填写方式: Tips: 软件启动时带有标准填写格式的默认值, 请留意. 输入商品ID: 比如为: https://item.jd.com/1835967.html 的商品ID为1835967. 输入收件地区编码: 使用Chrome浏览器(如果是其他浏览器请用同样方式打开开发者工具)登录京东并访问商品页, 选择派送地址后按查找开头的讯息, 如下图: AreaID 接受讯息邮箱: 您的接受讯息邮箱. 滑动条: 控制监控时查询的速度(频率). 购买数量: 调整一次购买数量. 是否自动忽略下架商品: 未打...
clustering-results-PathologyGAN.csv
12-09
clustering-results-PathologyGAN.csv
简单的MQTT客户端工具V2.0源码
12-09
代码随便写的，将就看看吧 基于pyqt5开发的，功能简单的mqtt客户端工具 原文https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45066336/article/details/122923967
有图有真相 MATLAB实现基于深度强化学习（DRL）进行无人机三维路径规划（代码已调试成功，可一键运行，每一行都有详细注释）
12-09
内容概要：本文档介绍了基于深度强化学习（DRL）在MATLAB环境中实现无人机三维路径规划的完整解决方案。代码已调试成功，支持一键运行，并提供详细注释版本与简洁版本。系统实现了模拟数据生成、环境构建、深度Q网络（DQN）训练、超参数搜索、策略评估及多维度可视化分析，涵盖从数据处理到模型部署的全流程。通过三维栅格环境建模，结合障碍物避障与动态奖励机制，智能体能够自主学习最优飞行路径。配套的八类评估图表直观展示了训练过程与策略性能。; 适合人群：具备MATLAB编程基础并对深度强化学习有一定了解的科研人员、工程技术人员及高校研究生，尤其适用于从事无人机导航、路径规划或智能控制领域研究的专业人士。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂三维空间中的自主路径规划研究；②作为深度强化学习在实际控制任务中应用的教学案例；③支持参数灵活调整，便于开展算法优化实验与性能对比分析。; 阅读建议：建议用户先运行带详细注释的代码以理解整体流程，结合参数设置界面逐步掌握各模块功能；在熟悉后可切换至简洁代码进行二次开发。务必关注超参数调优环节以提升模型表现，并利用提供的可视化工具全面评估策略有效性。
是否可以在MATLAB中批量处理多个 `.bin` 文件并且自动提取特征？
02-09
在MATLAB中确实可以方便地实现对多个`.bin`文件的批量处理及特征自动化提取。这种需求常见于信号处理、图像识别等领域，尤其是在拥有大量实验数据集或者长时间序列观测记录的时候尤为有用。以下是简要介绍如何构建这样一个工作流： ### 准备阶段 首先要确认所有待处理的目标文件都遵循相同的格式规范，即内部存储结构一致（比如都是单精度浮点类型的连续样本）。其次收集好这些文件的位置信息以便程序能够找到它们——一般建议将其放置在一个专门目录下简化路径管理。 然后编写脚本前还要明确定义希望从每份材料里面获取哪些特性指标作为输出结果；这部分会直接影响后续算法的设计思路与效率考量。 ### 编程步骤概述 #### 1. 创建主函数或脚本入口 启动一个新的m-file编辑窗口，并在此处添加必要的初始化代码段落，例如设定全局参数如采样率(`Fs`)、目标根目录等基本信息。 ```matlab global Fs; % 若涉及跨模块共享变量推荐使用这种方式声明 rootPath = 'path/to/binary/files/'; outputCSV = fullfile(rootPath, 'features_summary.csv'); %#ok<NBRAK> if exist(outputCSV,'file') && ishandle(csvwrite) delete(outputCSV); % 清理旧版汇总表免得混杂历史遗留内容 end ``` #### 2. 自动扫描文件列表 利用操作系统API配合递归搜索策略枚举出符合条件的所有候选项。 ```matlab filespec = fullfile(rootPath, '*.bin'); filenames = dir(filespec); numFiles = numel(filenames); fprintf('总共发现%d个二进制文件\n', numFiles); % 初始化进度条显示组件用于跟踪当前任务进展状况 hWaitBar = waitbar(0, ['正在处理:' int2str(numFiles) ' files...']); set(hWaitBar,'Name','批量化数据分析进程监视器') ``` #### 3. 循环读取每个单独实例并施加预定操作 此处应封装一个独立功能单元负责完成特定个体层面的任务链路，包括但不限于：**解码读入内存 -> 预滤波清理噪声干扰-> 应用变换手段 (DFT/FFT)-> 提炼关键属性保存** > 注意：考虑到部分大型数据集可能会导致内存溢出风险，请尽量采取分片式加载机制避免一次性全盘装载过多内容造成不必要的系统负担！ ```matlab featureHeaders = {'Filename', 'MeanValue', 'MaxAmplitude', 'PeakFrequency'}; % 定义csv标题行 dlmwrite(outputCSV, featureHeaders, '-delimiter', ','); for iFileIdx = 1:numFiles try thisFileName = fullfile(rootPath, filenames(iFileIdx).name); dataVector = readBinaryData(thisFileName, dataType='single'); %[见下方辅助函数定义] processedSignal = preprocess(dataVector,Fs); %[同样为自定义预处理环节] transformedResult = performTransform(processedSignal,Fs); %[核心转换过程] extractedFeatures = extractFeatures(transformedResult,Fs); %[最后一步抓取出感兴趣的统计量或其他度量标准] writeResults(extractedFeatures,thisFileName,outputCSV); %[追加至外部持久化储存介质当中去] waitbar(iFileIdx / numFiles,hWaitBar,... sprintf('%d/%d 已经完成了%s 的处理...',iFileIdx,numFiles,basename(thisFileName))); catch ME warning(['跳过损坏项: ',thisFileName]); continue; end end close(hWaitBar); clear hWaitBar; disp('全部完毕！'); ``` 以上模板仅作参考示意用途，具体细节可以根据自身应用场景灵活调整定制。 ### 辅助函数说明 由于篇幅限制不在这里完整列出每一个小部件的具体实装版本，但大致上应该覆盖以下几个方面： - **readBinaryData.m**: 接受完整的绝对位置标识符以及预期类型描述字符串两个输入参量返回相应大小的一维矩阵。 - **preprocess.m**: 可选步骤旨在消除非本质因素影响确保高质量素材供给下一步骤。 - **performTransform.m**: 包含但不限于离散傅立叶变化(DFT)在内的多种频域映射技术的选择应用。 - **extractFeatures.m**: 关键之处在于准确提炼反映事物本质规律的重要标志物。 - **writeResults.m**: 最终成果导出环节保证每一次迭代产生的新知识都被妥善记录下来便于后期查阅比对。 通过上述方式组合起来就构成了一个相对完善的解决方案框架，使得研究人员能够在短时间内集中精力探索深层次问题而不必过分纠结琐碎的技术障碍之上。同时借助MATLAB强大而丰富的内建库支持亦能大大提升工作效率和可靠性水平。
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