张宏江：如何成为移动互联网下一个红人

最新推荐文章于 2025-09-06 21:48:32 发布
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本文探讨了如何成为移动互联网领域的红人，借鉴张帆、杨永智、雷人等成功案例，提出了被称为“张五条”的打造策略。文章为希望在移动互联网领域获得影响力的个人提供了宝贵建议。
Java 和 Python 的执行方式有很大不同——Android学习
ban102055的博客
09-04 2333
特性PythonJava执行方式(解释执行)->(先编译后执行)是否需要编译否是环境需要 Python 解释器需要JDK(包含javac和java在Android Studio中不适用全自动，点击“Run”即可给你的建议：为了学习 Android 开发：直接使用。不要担心命令行，IDE 会帮你处理一切。专注于编写代码和理解 Android 的概念（如 Activity、生命周期）。为了单纯学习 Java 语法。
torch神经网络入门级设备测试
最新发布
m0_71002812的博客
09-07 256
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
【TXT】用 Python 实现超漂亮的 HTML 两栏文本对比工具（支持行内差异高亮）
采菊东篱下，Python满乾坤！
09-05 1138
这个小工具虽然只有 300 多行代码，但却融合了文本处理、算法匹配、前端渲染和用户体验设计。它不仅实用，还能作为学习difflib和 HTML/CSS 布局的优秀范例。✅一句话总结：让文本对比不再枯燥，让差异“看得见”！也欢迎在评论区提出你的优化想法 😊。
Java 枚举通用接口设计与实现
sunnyday0426的博客
09-04 629
本文介绍了Java中枚举类型的通用接口设计方法。通过定义BaseEnumInterface接口，可以为枚举添加code和desc属性，并提供统一的静态操作方法，如根据code获取枚举实例、获取所有编码列表、验证编码有效性等。以GenderEnum为例，展示了枚举类如何实现该接口，并演示了通过接口提供的通用方法进行便捷操作。这种设计模式提高了代码复用性，使枚举操作更加规范统一。
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
09-06 646
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）。
Python核心技术开发指南(037)——匿名函数
谷哥的小弟
09-05 255
本文介绍了Python中的匿名函数（lambda函数），它是一种无需名称、通过lambda关键字定义的简洁函数形式。文章对比了匿名函数与命名函数的差异，指出匿名函数适合简单逻辑和临时使用场景，尤其是作为参数传递给高阶函数时更具优势。通过多个示例展示了匿名函数在数学运算、排序、条件判断和数据过滤等场景的应用，包括与sorted()、map()、filter()等内置函数的结合使用。
国产化Excel处理组件Spire.XLS教程：Java 向 Excel 写入数据的3种高效方法（含代码示例）
开发者效率提升工具的博客
09-04 927
手动向 Excel 工作表中输入数据既耗时又容易出错，尤其是在处理大型数据集时。而借助合适的 Java Excel 库，可以简化数据输入这一流程。本文将详细介绍如何使用 Spire.XLS for Java 库，通过 3 种高效方法完成 Java 向 Excel 工作表的数据写入，涵盖基础的逐个单元格录入、批量数组插入以及 DataTable 导出。
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
09-06 476
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。
Python爬虫实战：研究Animation模块，构建京东平台电商数据采集和分析系统
ylfhpy的博客
09-05 131
matplotlib 作为 Python 生态中成熟的可视化库，其 Animation 模块支持动态图表生成，可实现数据的实时动态展示。将爬虫技术与动态可视化结合，构建 "数据获取 - 处理 - 动态展示" 的完整闭环，对提升数据分析效率具有重要实践价值。而动态可视化技术通过连续帧画面展示数据变化轨迹，能更直观地揭示数据背后的规律，如商品价格波动、用户行为趋势等。第三梯队：vivo（3000-3400 元）、小米（2700-3100 元）、荣耀（2500-2900 元）
AutoDL下载数据集（Flickr30K、MSCOCO）
全栈O-Jay的博客
09-04 192
Hugging face的数据集下载到本地。
Python元组：不可变但灵活的数据容器
这家伙很懒，什么都没有留下
09-05 842
元组的魅力在于它的简单性和明确性。它不追求成为全能数据结构，而是专注于做好一件事：提供不可变的有序集合。这种专注使它在特定场景下成为最佳选择。理解元组不仅是掌握一种数据结构，更是理解Python设计哲学的重要窗口。它教会我们：有时限制反而能带来自由，不可变性可以成为强大的工具。在编程实践中，合理运用元组能写出更健壮、更易维护的代码。从简单的数据存储到复杂的系统设计，元组都以其独特的方式贡献着力量。它可能不是最耀眼的数据结构，但绝对是Python工具箱中不可或缺的一员。
Protocol Buffers：数据世界的秘语之书，手把手教学环境搭建
2303_81060385的博客
09-03 1065
当数据在网络间穿梭、在磁盘中沉睡时，它需要一种 “通用语言”—— 既能被不同语言的程序读懂，又能轻巧地压缩体积，避免冗余的 “絮语”。谷歌于 2001 年打造的它用简洁的语法定义数据结构，以高效的二进制格式序列化数据，成为分布式系统、微服务通信中的 “信使密函”。本文将带你解锁这门 “秘语”：从认识它的本质，到亲手书写 “秘语契约”，再到让程序读懂并传递这些 “密函”，一步步掌握protobuf的核心入门技能。
发文量统计，echarts展示
weixin_39689854的博客
09-05 318
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2024年发文量'),datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()])#xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="time")bar.add_yaxis('发文量',monthly_count['count'].tolist())
Python 去重：轻松去除列表中的重复元素
2409_89146448的博客
09-05 716
通过本文的介绍，你已经学会了如何在 Python 中去除列表中的重复元素，并了解了一些实用的技巧和最佳实践。使用集合（set：简单快捷，但不保持元素顺序。使用字典（dict：保持元素顺序，代码简洁。使用列表推导式：适合简单的去重需求，但性能较低。使用：保持元素顺序，性能高效。使用pandas库：适合处理大型数据集，功能强大。
Java 异步任务工厂（三）线程管理深度优化
Yeats_Liao的博客
09-04 954
Java 异步任务工厂（三）线程管理深度优化
Qwen-agent 核心功能分析学习
weixin_52242569的博客
09-04 751
统一交互接口：所有代理通过run方法接收消息列表，返回流式响应，简化集成流程。灵活的工具集成：通过配置工具，支持内置工具（如）和自定义工具注册。多模态与RAG支持Assistant等代理原生支持文档解析、图像理解，结合检索增强生成提升回答准确性。多代理协作：从简单群聊到智能路由，支持复杂场景下的代理分工与协同。代理类型核心能力典型场景依赖模块AssistantRAG + 工具调用 + 角色扮演通用问答、文档分析记忆模块（memoryDocQAAgent长文档精准问答论文解读、合同分析。
Python综合案例
weixin_50911515的博客
09-05 265
4.pyecharts绘图:以面向对象思想重新认知pyecharts。作为面向对象的程序员，那么我们将使用面向对象的思想来进行任务的开发。2.基于面向对象思想重新认知第三方库使用（PyEcharts)1.读取数据：使用设计FileReader类，完成数据的读取。1.使用面向对象思想完成数据读取和处理。3.计算数据对象：对对象进行逻辑计算。2.封装数据对象：设计数据封装类。
Python 正则表达式实战：用 Match 对象轻松解析拼接数据流
m0_74456227的博客
09-06 952
本文介绍了Python正则表达式中Match对象的关键属性和方法，包括endpos、lastindex、lastgroup等，并针对物联网设备数据解析这一典型场景进行实战演示。 文章首先描述了一个常见问题：网络设备发送的拼接式消息流（如"13579helloworld13579helloworld..."）需要解析出ID和有效载荷。随后给出了完整的解决方案代码，重点讲解了： 如何通过命名分组构建正则表达式模式 使用search()方法进行窗口搜索 利用lastindex和lastgrou
HBase实战（三）
core815的专栏
09-04 733
HBase实战（三）
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