EKStreamView

最新推荐文章于 2025-09-10 19:52:29 发布
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文章标签： python
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2015-11-25 cocoapods 0.39.0 specs 下面的 13746 个项目的清单
Johnson的专栏
11-25 3万+
JohnsondeMBP:~ johnson$ pod list   1PasswordExtension 1.6.4   1PasswordExtensionHaha 1.0.1   25519 2.0.2   320Categories 0.2.2   3DTouchHelper 0.1   500px-iOS-api 1.0.5   7blur 0.0.1   A 0.1.0
EKStreamView 开源项目教程
gitblog_01027的博客
08-25 838
EKStreamView 开源项目教程 1. 项目的目录结构及介绍 EKStreamView 项目的目录结构如下： EKStreamView/ ├── README.md ├── LICENSE ├── EKStreamView/ │ ├── AppDelegate.swift │ ├── SceneDelegate.swift │ ├── ViewController.swift │...
EKStreamView：高效灵活的流式布局视图
gitblog_00052的博客
03-17 320
EKStreamView：高效灵活的流式布局视图 项目介绍 EKStreamView 是一个高效且灵活的流式布局视图组件，专为iOS开发者设计。它通过重用单元格视图的方式，实现了类似 UITableView 的性能表现，即使在处理数百个单元格时也能保持流畅的渲染速度。EKStreamView 的核心优势在于其高效的视图重用机制，确保了在大量数据展示场景下的性能优化。 项目技术分析 EKStrea...
瀑布流效果 EKStreamView.zip
09-17
本案例中的"EKStreamView"是一个Objective-C编写的开源组件，专门用于实现这种视觉效果。 EKStreamView的核心功能是提供一个可滚动的视图，能够根据不同的数据源动态地展示内容。在iOS开发中，开发者可以利用这个...
EKStreamView：Objective-C实现瀑布流效果教程
通过EKStreamView类，开发者可以在iOS应用中轻松地添加瀑布流布局，从而实现复杂的界面展示，特别是在处理图片集合或内容列表时，可以更加方便地展示给用户。 ### 知识点三：Objective-C语言特点 Objective-C是苹果...
torch神经网络入门级设备测试
m0_71002812的博客
09-07 1397
本文介绍了一个基于PyTorch的CPU与GPU性能评估系统，用于比较不同硬件在求解常微分方程(ODE)的神经网络模型中的计算效率。系统包含以下核心功能： 自动检测CUDA可用性及GPU配置 构建多层前馈神经网络模型求解二阶ODE 性能基准测试：分别在CPU/GPU上运行相同训练任务，计算加速比 内存使用分析：对比CPU/GPU张量的内存占用情况 梯度计算专项测试：评估反向传播耗时差异 评估结果显示，在处理大规模数据(≥5000个数据点)时，GPU凭借并行计算优势可获得显著加速效果。系统适用于科研人员优化物
AI驱动的软件测试：革命性的自动化、缺陷检测与实验优化
zzywxc787的博客
09-06 707
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的融入，正在从根本上重塑软件测试的格局，将其从一种主要是手动的、重复性的任务转变为一种智能的、预测性的、且持续优化的过程。*说明：多臂老虎机算法（MAB）由于将更多流量分配给了更好的版本B，其累积回报（点击次数）的增长速度远快于传统A/B测试（固定50/50分流）。： 利用NLP技术（如文本分类）自动分析新提交的Bug报告的内容、标题和描述，将其自动分类（如“前端UI问题”、“后端API错误”），并推荐或分配给最合适的开发人员（基于谁修改了相关代码文件）。
SAP HANA Scale-out 03：Performance Guide
SAP攻城狮
09-10 602
HEX EngineThe SAP HANA Execution Engine (HEX)是一个查询执行引擎，从长远来看将取代其他SAP HANA引擎，如连接引擎和OLAP引擎.所有功能都整合在HEX中,从而消除不同引擎之间的物化过程。HEX引擎通过在准备阶段创建适当的SQL计划来连接SQL层和存储层。HEX引擎中的数据是流式处理的，因此可以快速获取第一批结果行，而无需等待所有结果行都被处理。HEX引擎中的操作符是管道化的，改进了并行化并可以减少内存消耗。
知识图谱——图数据库与项目构建
renjt01的博客
09-10 112
知识图谱——图数据库与项目构建 一、图数据库 1.Neo4j 2.neo4j使用 3.创建节点 4.创建关系 5.删除所有节点和关系 6.效果展示 二、知识问答项目构建 1、前端构建 2、大模型进行问题分类和命名实体识别 3、python操作neo4j数据库 4、后端构建
【Python】 数据容器通用操作完全指南
Hy_g_g_e_的博客
09-10 306
Python数据容器（如列表、元组、字符串、集合、字典等）支持多种通用操作，包括成员检测（in/not in）、长度判断（len()）、布尔判断（空容器为False）、迭代遍历（for循环、enumerate()、zip()）、比较操作（==、<）、复制操作（浅拷贝/深拷贝）以及类型转换（list()、tuple()等）。这些通用操作能提高编程效率，适用于各种常见场景，如数据验证、输入处理、数据转换等。掌握这些通用方法可以更灵活地处理不同类型的数据容器。
LeetCode Hot 100 Python (71~80)
朝花夕拾。
09-08 736
LeetCode Hot 100 第71~80题的Python实现
Python实现生成矩形、三角形、六边形和圆形点云
不枯石的学习笔记
09-06 858
本文介绍了使用Python生成规则几何形状点云的方法，包括矩形、三角形、六边形和圆形。主要内容包括：1）基本步骤概述，涵盖参数定义、采样、噪声添加和可视化；2）四种几何形状的具体生成算法和示例代码；3）应用场景分析，如工业检测、机器人导航和虚拟现实；4）综合程序实现，通过Tkinter界面实现点云生成与可视化。文中详细说明了每种形状的采样算法（如重心坐标法、极坐标采样）和实现细节，并提供了完整的Python代码示例。该内容为三维点云处理的基础技术，适用于计算机视觉、机器人学等领域的研究和开发。
字符串左旋-三种解法
xnyxy2431366813的博客
09-08 359
实现一个函数，可以左旋字符串中的k个字符。例如：ABCD左旋一个字符得到BCDAABCD左旋两个字符得到CDAB先算出字符串str的长度len。左旋k次，k可能大于len，当左旋len * n（n为整数）次时，左旋后的字符串与原来的字符串相同。为避免重复左旋，可使k对len取余。
FastAPI学习（一）
weixin_73545092的博客
09-09 210
摘要：文章介绍了Python异步编程中Concurrency和Parallel的适用场景，以及FastAPI框架的使用技巧。重点包括：1）区分IO-bound和CPU-bound任务；2）FastAPI项目启动和路由配置；3）路径参数和查询参数的处理；4）使用Pydantic模型规范返回数据格式；5）环境变量管理和"twelve-factor"应用原则。内容涵盖了从基础配置到API开发的多个实用知识点。
量化股票从贫穷到财务自由之路 - 资金曲线管理：如何用夏普比率提升3倍收益稳定性
THMAIL的博客
09-08 677
量化股票从贫穷到财务自由之路 - 资金曲线管理：如何用夏普比率提升3倍收益稳定性 各位朋友，今天咱们聊点硬核的——资金曲线管理。我见过太多人策略回测起来年化50%+，实盘一跑就崩盘。为什么？因为他们盯着收益率这个"面子"，却忽略了稳定性这个"里子"。这篇咱们直击要害，用夏普比率把策略收益稳定性提升3倍。别急，我会带着你从零搭建资金曲线监控系统，顺便分享我踩过的那些坑... --- 一、资金曲线：你...
Python实现异步任务队列播放安静音乐
MonkeyMusic19的博客
09-08 673
以上就是关于猴子音悦音乐授权的详细介绍，希望对大家有所帮助。
本地部署的Qwen3，测试不同数量并发请求的吞吐量
overwhelmed的博客
09-08 607
所以可以在api里面限流，因为当队列过长时，延时太大，返回没有意义，不如直接不要浪费计算资源。
PySide6 通过 QWebEngineView 组件与 JavaScript 实现双向通信
循环编织时间年轮，递归叩问存在本质，谁能在硅基荒原上，种出思想的玫瑰……
09-10 123
PySide6中通过QWebEngineView实现Python与JavaScript双向通信：1)使用QWebChannel注册Python对象供JS调用；2)通过runJavaScript()执行JS代码。示例创建Bridge类作为通信桥梁，包含@Slot方法接收JS消息和Signal信号发送消息到JS。HTML页面使用qwebchannel.js建立连接，实现双向消息传递和响应。代码展示了输入框发送消息、定时消息推送等功能，完整演示了PySide6与Web页面的交互机制。
中级函数二
最新发布
weixin_68458989的博客
09-10 538
题目核心操作关键函数应用场景DA33连续登录识别cumcounttransform, 差值法用户行为连续性分析DA34分组取最大值最值统计DA35多维度频次统计交叉分析DA36分组筛选, 布尔索引条件过滤。
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