程序员,你的逻辑思维有多强?
作为一个合格的程序员逻辑能力必须杠杠的写程序也是对该能力的一种锻炼想知道你的逻辑能力到底有多强?测试一下就知道啦!前方高能,强者进入01谁做对了?甲、乙、丙三个人在一起做作业,有一道数学题比较难,当他们三个人都把自己的解法说出来以后,甲说:“我做错了。”乙说:“甲做对了。”丙说:“我做错了。”在一旁的丁看到他们的答案并听了她们的意见后说:“你们三个人中有一个
LeeFJ LeeFJ
2年前
Foxnic-Web 代码生成 (3) —— 配置模型
FoxnicWeb对模型体系进行了简化,默认创建PO和VO类,且VO继承自PO。其它代码基于PO和VO实现。当然开发者也可以按需自定义模型,但自定义模型并不建议手动创建,而是通过代码生成工具进行创建。  代码生成配置类的configModel方法将全部的模型配置集中于此,方便站在全局的高度理解与分析模型。开发者不必关心新建的模型应该放在哪个包下面,这些在代码生成配置上都已经定义,无需时时关注。  另外,由代码生成的模型有其规范和默认已经实现的方法,方便开发者的同时,也提高模型转换、克隆复制的性能。
USB中文网 USB中文网
4年前
Windows下虚拟键盘鼠标(USB中文网)
最近整理了一下代码,完全自主研发。功能比较简单,就是在Windows操作系统下虚拟一个标准的键盘和鼠标。键盘的按键可以通过应用软件下发对应的报告内容,再由虚拟的键盘转成系统的标准键盘消息,这样相当于系统中多了一个键盘。键盘的报表内容格式见:鼠标类似,可以实现鼠标指针的移动,滚轮效果和鼠标的点击事件。当然这也功能也是通过应用层的程序控制的。鼠标的报表内容格式见
Stella981 Stella981
3年前
EasyDSS高性能流媒体服务器开发RTMP直播同步输出HLS(m3u8)录像功能实现时移回放的方案
EasyDSS商用流媒体服务器解决方案是由EasyDarwin开源团队原班人马开发的一套集流媒体点播、转码与管理、直播、录像、检索、时移回看于一体的一套完整的商用流媒体服务器解决方案,支持RTMP推流,RTMP/HLS分发。\EasyDarwin如何支持点播和RTMP/HLS直播?EasyDSS!详情可访问easydss官网:http://www.
Easter79 Easter79
3年前
TikTok测试三分钟视频、Reddit首次公布DAU、谷歌解雇人工智能领头人、年度最受欢迎应用|Decode the Week
DecodetheWeek≠音视频技术周刊从独特的自我逃向平均的他者——NoWay.!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/3e8f14872438405090bf5741cee672a4.png)_PicturefromMikkoHeino_
SDN网络技术在云计算中的应用
SDN(软件定义网络)是一种新型的网络架构,其基本思想是将数据平面和控制平面分离,通过集中式的控制器来管理网络流量。传统的网络架构由路由器、交换机等网络设备组成,这些设备通常具有固定功能和配置,难以满足大规模、复杂的网络需求。因此,SDN技术提出了一种全新的网络设计理念,旨在提高网络的灵活性、可扩展性和安全性。
DDD学习与感悟——总是觉得自己在CRUD怎么办? | 京东云技术团队
我们有时候也会看到一些博客看到或者听到一些同事在说:这个业务有什么难的,不就是CRUD么?在软件生命周期初期,我们通过CRUD这种方式我们可以快速的实现业务规则,交付项目,但随着业务逐渐复杂,通过CRUD这种粗暴方式不可避免地会淹没业务核心规则,产生很多祖传(屎山)代码,系统交接的时候我们经常会听到,上一个开发是SB,或者自嘲自己是在屎山上面继续堆屎。
赵颜 赵颜
1年前
应用于指纹门锁上的安全芯片ACM32FP421系列,内核性能高,安全性高,内建 AES、CRC、TRNG 等算法模块
ACM32FP421芯片的内核基于ARMv8M架构,支持CortexM33和CortexM4F指令集。内核支持一整套DSP指令用于数字信号处理,支持单精度FPU处理浮点数据,同时还支持MemoryProtectionUnit(MPU)用于提升应用的安全性。
数字先锋 | 变“制”为“智”!天翼云助力嵊州领航数字化烹饪时代!
由嵊州市经济和信息化局主导,中国电信天翼云参与建设的“厨电行业工业互联网平台”,融合了嵊州智能厨电行业特色和产业特点。通过这个平台,政府可以及时掌握产业态势、产业底数、产业结构情况,促进政策链、产业链与服务链深度融合。企业可以通过较低的成本,利用平台上的软件应用和数据服务优化设计、生产、经营等具体环节,同时提高企业管理效率、降低管理成本。
CBAM注意力模型介绍
近年来,注意力机制在各项深度学习任务中表现出色。研究表明,人类视觉感知过程中,注意力机制发挥了积极的效果,可以帮助人们高效和自适应的处理视觉信息并聚焦于显著的画面区域,从而能够做出最准确的判断。因此,通过模拟视觉注意力机制,在网络结构中加入注意力模块,使模型可以更加关注待分类图像中的关键信息,抑制不相关的特征信息,促使模型对重要的特征区域更加敏感,从而有效提升相关任务的性能。本文简要介绍一种经典的混合注意力模型CBAM。