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  • 呕心沥血研究半个月的2022-02-21 01:00:52

    先来看官网:https://news.shulie.io/    他们还有个文档地址:https://docs.shulie.io/docs/opensource/opensource-1d40ib39m90bu    然而根据文档却不是那么好部署的:  

  • xdoj成绩处理(字符串数组)(呕心沥血...)2022-01-03 23:30:31

    标题 成绩处理 描述 输入5个学生,4门课成绩,二维数组stu[5][4]表示,行标表示学生,列标表示课程成绩,分别编写函数aver()、fals()和well()完成:(1)求第一门课的平均分;(2)统计有2门以上(含2门)课程不及格的同学人数;(3)平均成绩在90分以上(含90分)或者全部课程成绩在85分以上(含85分)的

  • 20190619-James-快速鸟瞰并发编程, 呕心沥血整理的架构技术(第3篇)2021-12-26 11:05:52

    线程池 线程池的核心接口是ExecutorService。java.util.concurrent还提供了一个静态工厂类Executors,其中包含用于创建配置线程池的工厂方法。 其实 静态工厂方法如下 工厂方法描述newSingleThreadExecutor只返回ExecutorService一个线程。newFixedThreadPool返回ExecutorServ

  • 呕心沥血的文件 学习总结2021-12-17 10:04:01

    一.格式化输入输出 人话:%与数据类型之间还可以增加的内容。 (1)数字 意义:总共输出的位数(包括自身定义的数字)。 示例:printf(”%4d“,666); 输出结果: 666 (2)‘-’ 意义:左对齐。 示例:printf(“%-4d”,666); 输出结果:666     (3)‘+’ 意义:强制输出。 示例:printf(“%++4d”,666) 输出结果:+666(’+’

  • 呕心沥血整理的Java零基础入门到精通全套知识点教程2021-12-01 12:02:15

    首先要学的是计算机基础知识,因为 Java 不是像 Python 那样简单,它是需要一定基础的,如果你上来直接硬肝 Java,那么 90% 的几率你会放弃。 因为要想学好 Java ,你就得理解什么是面向对象的设计思想,而面向对象的这种设计思想又不是刚开始学习编程的新人能够熟练掌握呢?那怎么办呢?这不是

  • 呕心沥血终成 39w 字 Java 面试笔记2021-09-14 17:02:11

    好不容易有个大厂面试机会,面试官才问了两三个问题,就已经回答不上来的,只想找个地缝钻进去,连进入技术面的机会都没有,现在大厂都在大量招聘 Java 工程师,但面试题怎么都这么难?! Java 工程师要进入大厂到底需要哪些能力? 面试前需要做哪些准备? 大厂面试题的重难点都分别是什么? ......

  • 呕心沥血,nginx自动重启脚本唯一值2021-07-01 20:01:18

    呕心沥血,nginx自动重启脚本唯一值 #!/bin/bashwhile truedoA=`systemctl status nginx.service|grep running|awk '{print $3}'|tr -d '[\(\)]'`if [ -z "$A" -a "$A" != "running" ];then echo $(date +%F%n%T) "nginx1.18不

  • 零基础学FPGA(二):FPGA生产厂家及产品(呕心沥血,小白如何选择板卡)2021-02-07 19:30:21

    文章目录 前言一、国内外知名企业1.1、国外四巨头1.1.1、 Altera(阿尔特拉)1.1.2、Xilinx(赛灵思)1.1.3 Lattice(莱迪思)1.1.4 Microsemi(美高森美) 1.2、国内八金刚1.2.1 上海安路科技:28nm批量供应1.2.2 深圳紫光同创:高性能FPGA已量产商用1.2.3 广东高云:28nm中高密度FPGA1.2.4

  • 60 天呕心沥血,我写完这本电子书!2021-01-20 22:52:11

    先上来说说这几天拖更的原因,我也总是找各种借口,给自己找拖更的理由。状态不好,今天就不写了;心情不好,就不写了;今晚有事,就不写了.... 有时吧,逼着去写,感觉写完之后,整篇文章缺少点什么,然后删了,再写,再删,再写。还是没啥感觉,还是明天再写吧,哈哈,这就是拖更时的状态,两个字概括,“真实”! 但是还

  • 呕心沥血干完K-Means聚类2020-12-08 11:00:27

    K-Means简介 K-Means 是一种非监督学习。 K 代表的是 K 类,Means 代表的是中心,它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有对象,簇内的对象越相似,聚类的效果越好。 主要思想是:在给定K值和K个初始类簇中心点的情况下,把每个点(也就是数据)分到离其最近的类簇中心点所代表

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