TDG 团队第一天

最新推荐文章于 2025-09-07 10:35:24 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/yzhztoutlook/p/9965929.html

今天是第一天的软件开发，我们收集并整理出了一些关于本类型软件开发的资料。

通过一些数据表明，我们的软件有了一个具体的框架，通过编写程序代码来是软件运行。

做燃尽图。

转载于:https://www.cnblogs.com/yzhztoutlook/p/9965929.html

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第29届国际并行和分布式计算会议（Euro-Par 2023）于2023年8月28日至9月1日在塞浦路斯利马索尔举行。会议涵盖了并行和分布式计算的多个研究领域，包括编程模型、任务调度、资源分配、运行时系统架构以及极端规模基础设施的任务管理。研究人员通过实验验证了嵌套任务模型在提升执行效率方面的显著优势，并展示了随机森林算法的强扩展测试结果，加速比最高可达130倍。

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第七日TDG

weixin_30284355的博客

11-21

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java之父

xmh_sxh_1314的博客

04-24

1141

《Java》之父——詹姆斯·高斯林和麦克·舍林丹也加入了帕特里克的工作小组。他们和其他几个工程师一起在加利福尼亚州门罗帕克市沙丘路的一个小工作室里面研究开发新技术，瞄准下一代智能家电（如微波炉）的程序设计，SUN公司预料未来科技将在家用电器领域大显身手。团队最初考虑使用C 语言，但是很多成员包括SUN的首席科学家比尔·乔伊，发现C 和可用的API在某些方面存在很大问题。工作小组使用的是内嵌类...

langchain4j代码生成插件：提升开发效率300%

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09-07

545

你是否还在重复编写 boilerplate 代码？还在为API集成调试耗费数小时？langchain4j代码生成插件将彻底改变你的开发方式。作为专为Java生态设计的AI代码生成工具，它通过深度整合大型语言模型（LLM）能力，将平均开发周期缩短75%，实现"思考即编码"的开发新范式。本文将系统讲解如何基于langchain4j构建企业级代码生成解决方案，从环境搭建到高级应用，全方位释放AI编码潜能...

51c深度学习~合集9

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1963

在实验中, 作者发现, 从哪种分布里采样都无所谓, 关键是的采样分布的标准差, 因为这个标准差决定了傅里叶特征的带宽, 也决定了网络拟合高频信息的能力。我们知道，神经网络，哪怕是最简单的多层感知机（MLP），都有着很强的泛化能力：训练完毕后，对于训练集里完全没见过的输入，网络也能给出很正确的输出。这反映了神经网络的连续性：如果输入的变化是连续的，那么输出的变化也是连续的。论文中的一些结论可能无法适用。简单来看, 这个式子是说神经网络的核回归中，任意两个向量间的相似度等于网络对参数的偏导的内积的期望。

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github_26452845的专栏

05-25

2660

之前遇到的问题是，打包完成以后发现，没有打包推送证书，然后重新打包并上传到app store ，但是最后发现还是没有推送功能。后来分析了一下原因是，app 后台appid设置地方没有打开推送功能，然后再打开依然不能推送，原因是此时现场的ipa包的Provisioning Profile文件还是老的，而Provisioning Profile里面设置了该app 是否有推送功能，最简单的最

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毫末科技开发的uni-app跨端学分卡片组件_自适应多端展示学生信息与学分_用于教育类应用或平台中展示用户学习进度和成就_基于Vuejs和uni-app框架支持H5微信支付宝头条.zip

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