个人认为注释还是要写,算是对代码的中文翻译,因为我们的英语水平,命名习惯各不相同。
#sort:对向量进行排序;返回排好序的内容 #order:返回排好序的内容的下标/多个排序标准 > x <- data.frame(v1=1:5,v2=c(10,7,9,6,8),v3=11:15,v4=c(1,1,2,2,1)) > sort(x$v2) [1] 6 7 8 9 10 > sort(x$v2,decreasing = TRUE) [1] 10 9 8 7 6 > order(x$v2) [1] 4 2 5 3 1 > x[order(x$v2),] v1 v
醍醐灌顶到没有,别扭确实存在。当然这需要一段时间来适应,说下这段时间最难接受的点吧。 1、文件的单一职责做不好,一个文件里有多个结构体,想知道某个结构体有哪些方法,需要借助IDE 2、命名使用单字母,特定场景能理解,例如循环里的i,遍历map的k,v,但是很多单字母不是这种常见场景里的。代码整洁之道里说命名要见名知意,宁愿用长命名也不用无法表达清楚的短命名,这点go背道而驰。此书里说有时需要短命名加注释,而代码整洁之道里说注释就不应该存在,如果要用注释,说明写的代码无法准确清晰的表达意思。
最近感慨面试难的人越来越多了,一方面是市场环境,更重要的一方面是企业对 Java 的人才要求越来越高了。 基本上这样感慨的分为两类人,第一,虽然挂着 3、5 年经验,但肚子里货少,也没啥拿得出手的项目,自己还意识不到问题;第二,自身有技术追求,但欠点儿火候,多练习多吸收知识,锤炼一下问题不大。 拿我自己来说,早几年也是心比天高,觉得自己特了不起,结果往往一面试就发虚,大部分人都经历过这样一个不自知的阶段。 后面见识多了,再主动多跟着大佬学习,薪资就能相对顺利地随着经验积累增多一路涨起来。 之前私圈分享过
TensorFlow用于移动设备的框架TensorFlow Lite发布重大更新,支持开发者使用手机等移动设备的GPU来提高模型推断速度。
虽然移动设备的处理能力和功率都有限。虽然TensorFlow Lite提供了不少的加速途径,比如将机器学习模型转换成定点模型,但总是会在模型的性能或精度上做出让步。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍使用sklearn网格搜索寻找最好的超参数以及kNN计算两个数据点距离的其他距离定义。
参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 15.4 开发和评价一个异常检测系统 Developing and Evaluating an Anomaly Detection
实际查询中,通常不会检索所有行,需要对数据进行筛选过滤,选出符合我们需要条件的数据。
练习4-6 猜数字游戏 猜数字游戏是令游戏机随机产生一个100以内的正整数,用户输入一个数对其进行猜测,需要你编写程序自动对其与随机产生的被猜数进行比较,并提示大了(“Too big”),还是小了(“Too
习题4-6 水仙花数 水仙花数是指一个N位正整数(N≥3),它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如:153=13+53+33。 本题要求编写程序,计算所有N位水仙花数。
、实训 1.拓扑图 1.开始配置 1️⃣划分IP+vlan 2️⃣配置交换机 Switch 0 ❤️Switch 1 Switch 2 Switch 3 3️⃣验证 总结 ---- 前言 :个人笔记备忘录 (config-if-range)#int port-channel 1 Switch(config-if)#swit mode trunk Switch(config)#int range f0/4- (config-if-range)#int port-channel 1 Switch(config-if)#swit mode trunk Switch(config)#int range f0/4-
3、CUDA学习笔记一:CUDA+OpenCV的图像转置,采用Shared Memory进行CUDA程序优化 这个文章是说GPU的优化,不过最后给出的GPU时间和CPU相比真的很惨。 在 CUDA学习笔记一:CUDA+OpenCV的图像转置,采用Shared Memory进行CUDA程序优化 一文中提供的Lena灰度测试图片大小为512*512的,使用上述算法执行100次只需要6ms
│ ┌───┘ $10├ ┌───┘ └──────────┴──────┴──────┴──────→ 月份 1-3 4- 个月后<$50/月 应对: 设定合理期望 不要过早放弃 数据驱动决策 风险3:时间投入 真实情况: 第1-3个月: • 每周需要15-20小时 • 收入:$0-50/月 • 心态:最容易放弃的阶段 第4- $1000+/月 ████ 10% (非常成功) 我的建议: 第1-3月目标:验证方法 ✅ 目标收入:$1-50/月 成功标志:获得第一笔搜索流量 关键心态:不要关注金额,关注"突破零" 第4- ) 项目类型:工具站 当前收入:$5,500/月(14个月) 数据来源:Reddit r/juststart 可验证性:该用户持续在社区分享数据 关键数据: • 第1-3月:$0-50/月 • 第4- 提交方式:记录在笔记本上 截止时间:下一课之前 选做题(拓展) 作业2:公开案例研究 难度:⭐⭐ 说明: 从以下公开渠道选择一个成功案例,分析它: Reddit r/juststart 社区 IndieHackers.com
https://hugegraph.github.io/hugegraph-doc/
一、主机发现 1. 全面扫描/综合扫描 nmap -A 192.168.1.103 2. Ping扫描 nmap -sP 192.168.1.1/24 3. 免Ping扫描,穿透防火墙,避免被防火墙发现 nmap -P0 192.168.1.103 4. TCP SYN Ping 扫描 nmap -PS -v 192.168.1.103 nmap -PS80,10-100 -v 192.168.1.103 (针对防火墙丢弃RST包) 5. TCP ACK Ping 扫描 nmap -PA -v 1
多实践、记录笔记。 第二章 周介绍 2-1 周介绍 本周内容:需求和架构设计 收获:研发流程规范化、熟悉产品需求、以架构师思维分析理解需求、《整体技术方案设计》文档、学会如何写技术方案设计。 4-4 各个项目之间的关系图 4-5 作品数据结构设计 4-6 数据流转关系图 4-7 技术方案文档的重要性 4-8 写架构设计文档 通过此节内容,整理一个架构设计文档的范本,方便以后在写架构设计文档的时候有个
AlphaStar是RL处理复杂决策问题的又一大新闻了。从War3到SC2,RTS一直是我的业余最爱,最近读了一下paper,也share一下里面使用的一些比较有趣的技术。@田渊栋 老师和 @张楚珩。
我们己经可以搭建出一个简单的 Vue 应用,在模板中双向绑定一些数据或表达式了。但是表达式如果过长,或逻辑更为复杂时,就会变得臃肿甚至难以阅读和维护 举例
每天花 10 分钟写下 10 个笔记,晚上整理。 标题: 遵守 不仅仅写想法,而是写成问题句 的原则:例如为什么今天开会不顺利?怎么做能顺利? 一个标题一张纸,不要怕浪费。 行数不能太多,4-6行。既深度地思考又挑出了重点。麦肯锡要求是3条。 时间:控制时间,上面整个过程在 1 分钟内写完,顶多再加入 15 秒。这样也可以不错过任何一个灵感瞬间。