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神奇的C语言:一段令人的代码

今天在翻阅头条时,无意看到这样一篇微头条,说是作者的同事在工作中遇到一个BUG,两人一起研究了大半天,非但没有决问题,反而一起陷入了郁闷,甚至三观尽毁! 于是我怀疑是是因为编译器的原因,又在VS 2017上尝试了一遍,结果依旧正常。甘心的我觉可能是系统内核有关,便再次从虚拟机上的ubantu上gcc编译,果然,还是可以运行的通。? 书中说在C语言中,数组和下标是可以互相转换的,即对任何两个表达式a和b,只要中一个是指针表达式而另一个是整数时,则a和*((a)+b))的结果一致。 看完之后我表示更明白了,因为从我个人来讲,确实理了将b作为数组索引有什么意义,也是头一次听到这种说法。 由于我英语也一般,翻译了一下大概是这个意,前一段是数组的相关定义,需要释。

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姐数据挖掘第三篇

因为要封装的功能是被他人一键调用,别人无需知道实现,只要知道接口即可,在他人眼中也就是Manger功能。我们在Plugins包里面新建一个Video的包。 对于播放视频的功能只在2013年做过,貌似叫做MP开头的类,差多忘记了。我们可以谷歌一下,会,只怕会搜索。 ,应该有他的方法。 谷歌的意,iOS模拟器要使用输入设备和输出设备,但是Mac电脑没有,会造成这样的结果。因为AVPlayer造成这些错误的信息。 我们测试一下真机,看看问题是否决。经过测试视频可以正常的播放,但是一直悬浮功能栏,我们看看能能去掉,有什么属性没有。

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    姐数据挖掘第二篇

    经研究pdf格式的会自动生成对应的图片但是会包含在安装包里面。既然找到,我们如自己做一个简陋的,我们推荐使用PaintCode做这个图片。我们图片尺寸是基于1242x2208截图。 rootViewController = firstVideoViewController }写上面的代码遇到了一些问题第一 GCD的代码书写在swift3.0发生了变化我利用dispatch_after根本打出来 发现是存在的,应该是没有用代码执行makeKeyWindow的缘故就直接从数组里面取第一个元素好了。 视频头部图片我们接下来就是绘制视频载体的图片了,这个还是没什么难度的。 因为视频的载体高度是随着宽度变,我们声明一个变量videoBodyHeightConstraint指向videoBodyImageView高度的约束我们在BFirstVideoViewController 本想想用@IBDesignable @IBInspectable两个属性声明圆角可以在StoryBoard修改的,但是一直成功,查了一下资料只支持子类,支持扩展。

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    姐数据挖掘第一篇

    里面设计的技术点可能有些新人是太了,我只会说我遇到的难点和路,文章也是想到那里写到那里。初始化工程,我们采用Swift进行开发,我们选择基于iOS8.0以上进行开发,只支持iPhone。 获取资源文件和图片我们利用电脑的iTunes下载最新的姐的应用,我下载的是4.5版本的应用,后续的版本可能有一些同。 修改姐 4.5.ipa名字改成姐 4.5.zip点击弹出框使用zip的后缀名称。 我们使用Mac自带的压或者压的工具姐 4.5.zip我们打开压出来的文件包,前往~PayloadMyWeiboJingXuan目录。 如果有他获取启动包里面图片可以告诉我。我觉这个方法严重造成安装包的臃肿。

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    趣玩爬虫 | 教你爬取姐网站视频

    的确,我到现在还没有做过这方面的研究,那今天我们就分享一下,如何爬取姐这个网站的视频。 好了话多说,我们开始研究。1首先我们打开姐网站的视频部分,链接在这里:http:www.budejie.comvideo,打开一下就是这个样子:? 老规矩,首先开启开发者模式,审查元素了一下,然后立马就能发现视频链接: ?然后将图中的href属性的值与主域名进行绑定,播放地址就出来了?这爬虫怎么这么简单,比爬文字、图片简单多了! 实并是,没有这么简单。因为你这样输入地址就会发现是错误的链接: ?是是感觉被套路了? 哈哈哈哈,实这个是最基本的套路了,我见过比这个更套路人的,里面竟然有一个性别参数,针对男女显示同的页面。。。。好了,我们继续。

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    干货 | 模型优化考的几个问题

    我们在每个点都已经做很好,所以我们都拥有一张绿卡,跨过了在数据相关行业发挥模型技术价值的准入门槛。在这个时候,比较关键的下一步,就是高效的技术变现能力,所谓高效,就是决业务核心问题的专业能力。 虽然业务目标很关键,过一般讲,业务运营同学真的太懂如何和技术有效的沟通业务目标,比如:我们想做一个线下门店风险评级的项目,希望你们通过反作弊模型角度帮我们把门店打个分(问题:风险是怎么定义的? 这两天有位听众微信问我一个很难回答的问题,大概意是,数据是特征拼起来构成的集合嘛,所以这是两个要素。 过我普遍观察到自己和童鞋在特征工程中遇到的问题,比如,特征设计全面,没有耐心把现有特征做细致... 也整理出来一套方法论,仅做参考:? 这时候,统计学习模型就很有用,这种情况下,比拼性能的话,我觉下面这个等式通常成立:glmnet > LASSO >= Ridge > LRLogistic.

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    关于机器学习 你考这些问题

    这正是机器学习展现实力的地方。计算机需要开发算法来决问题,而是使用示例来学习算法本身。我们用样本来训练计算机。对于识别猫这个例子,我们需要使用大量的标注了猫的照片来训练系统(监督学习)。 像大脑一样,与传统程序同,这种具有边缘权重的网络几乎可能被人类所理。? 在这种情况下,被称为深度学习的人工神经网络学习方法到了巨大的成功。 这主要有三个原因:首先,用于应用和训练的大量数据的可用性(“大数据”);次,我们现在拥有巨大的计算能力,特别是在云端;第三,一系列的开源项目使每个人或多或少会使用一些算法。? 机器学习能代替传统编程,而是对传统编程的补充。它提供了一些工具,使我们能够决迄今为止难以甚至可能决的很多类问题。 假设有一个计算机程序,你可以通过点击一系列复杂的菜单来使用它的一个功能,但你每天只主动地使用中的某些功能。通过观察你平时点击的步骤,计算机可以学习预测你的下一步动作,从而提高你操作的效率。

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    JVM理实并难!

    实在本科期间,就有接触过《深入理 Java 虚拟机》,但是一直以来都没去仔细研读,现在回头想想实在是觉可惜!研一期间花了少时间研读,现在准备找工作了,发现好多内容看了又忘。 程序计数器程序计数器是线程私有的区域,很好理嘛~,每个线程当然有个计数器记录当前执行到那个指令。占用的内存空间小,可以把它看成是当前线程所执行的字节码的行号指示器。 换个角度理,每个函数从调用到执行结束,实是对应一个栈帧的入栈和出栈。 当然,睡着 JIT 编译器的发展,所有对象在堆上分配渐渐变那么 “绝对” 了。Java 堆是垃圾收集器管理的主要区域。 如何理分配担保呢,实就是,内存足时,去老年代内存空间分配,然后等新生代内存缓过来了之后,把内存归还给老年代,保持新生代中的 Eden:Survivor=8:1.

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    的HTML知识

    HTML 元素,第一个要问的问题就是:它是块级元素还是行内元素,因为它们在盒模型上的表现有很大的同,过在了它们的同之前我们还先知道另外一个概念————替换元素和非替换元素,中替换元素就是指浏览器是根据元素的属性来判断具体要显示的内容的元素 ,这些元素都有一个共同的特点,就是浏览器并直接显示内容,而是通过某个属性的值来显示具体的内容,比如浏览器会根据 input 中的 type 的属性值来判断到底应该显示单选按钮还是多选按钮亦或是文本输入框 对着两个概念有了大概的了后就可以对 block 和 inline 在盒模型上的表现差异进行了了,首先是 margin ,W3C 对所支持了元素对象是这么定义的:Applies to: all elements inline-tableThese properties have no effect on non-replaced inline elements.前面一句和之前对 margin 的描述是一样的,这毫无疑问,下面这句话的意是这些 为了能更直观的了这些概念,我在这里做了个表格:padding-top和padding-bottom 对于行内元素是否可见替换元素(e.g: input)非替换元素(e.g: span)设置背景色可见影响行高会撑开父元素可见影响行高会撑开父元素没有设置背景色可见影响行高会撑开父元素可见影响行高会撑开父元素所以对于

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    5 分钟理度 ERNIE 核心

    ❝本文主要帮助读者超短时间内理 ERNIE 核心想,适合正在准备面试度的同学 (如果需要内推可以找我)。 如果想要细致了 ERNIE 的各个细节,建议读原论文:ERNIE1.0 和 ERNIE2.0❞本文假设读者对 Transformer 以及 BERT 有一定的了。 在论文,作者阐述了三种同的 mask 技巧:基础 mask:任意 mask 一个单词 (BERT 所采用的 mask 类型)短语 mask:是将单词看成一个整体,而是将短语看成一个整体;(比如上图中 ,mask 了 a series of 而仅仅是 of)实体 mask:mask 一个实体名。 预训练的三大任务单词层面预训练任务:知识 mask:ERNIE1.0 介绍的 mask;单词 - 文章关系:预测一个单词是否会出现在一篇文章中,可以让模型抓住文章主旨;首字母大写预测:一般实体的首字母大写

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    【电机控制学习的干货:】 飞卡尔MCU正交编码器模块

    在电机控制领域,我们经常需要到电机的转速,位置来执行算法,那么想知道转速是如何获的吗? 系统框图简单了正交编码器后,那么在MCU系统上正交编码器模块的构成是什么呢,下面框图带你轻松理?大体分为三个部分,输入信号经过XBAR,码器模块,以及计数模块。 正交编码器框图了了片上系统的框图之后,通过下图可以清楚的看出正交码器的构成? 他信号的详细信息以及寄存器的详细信息请参阅飞卡尔官方参考手册。与ENC相关的期存器大概有二十来个,算多,仔细阅读手册应该很快会掌握驱动操作原理。中断源飞卡尔ENC模块有五个中断源如下表所示:? 软件决方案自己可以根据数据参考手册的描述一步步开发完成编码器的驱动程序,也可以快速参考甚至直接使用飞卡尔SDK里面的对ENC模块的驱动,推荐大家使用SDK,可以快速评估你的方案,也可以快速上手学习ENC

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    【NLP】5 分钟理度 ERNIE 核心

    ❝本文主要帮助读者超短时间内理 ERNIE 核心想,适合正在准备面试度的同学 (如果需要内推可以找我)。 如果想要细致了 ERNIE 的各个细节,建议读原论文:ERNIE1.0 和 ERNIE2.0❞本文假设读者对 Transformer 以及 BERT 有一定的了。 在论文,作者阐述了三种同的 mask 技巧:基础 mask:任意 mask 一个单词 (BERT 所采用的 mask 类型)短语 mask:是将单词看成一个整体,而是将短语看成一个整体;(比如上图中 ,mask 了 a series of 而仅仅是 of)实体 mask:mask 一个实体名。 预训练的三大任务单词层面预训练任务:知识 mask:ERNIE1.0 介绍的 mask;单词 - 文章关系:预测一个单词是否会出现在一篇文章中,可以让模型抓住文章主旨;首字母大写预测:一般实体的首字母大写

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    程序员仅要学会度,更要懂提问

    3、如果上两步没决问题,你可以进行度了客观:从开发手册或者文档中寻找问题的决方案 粗暴:复制报错信息,直接度,查到相似甚至一样的问题,把答案直接ctrl+v,成功决 理想:确定错误范围,列出出现问题的情况列表 认真考问题的决方案当问题特别明显,只要有动脑就能决这个问题时,没有人会喜欢回答这种基础问题, 例如:当你知道echo hello world语句,却知道怎么输出EasySwoole天下第一时当你知道如何移动文件到 ,却一直拿出来问时,没有人会给伸嘴党喂饭,这是对回答者的一种侮辱 请在提问的时候,先尝试在搜索引擎中搜索,或许答案就在第一页开发手册当你在搜索引擎没有找到一些 生僻知名公开 的一些问题时,或许你考虑下是否有一份文档还没有看完既然搜索引擎都找到的问题 例如:当你没看完新手教程,问swoole为什么运行之后改代码要重启当你没看完面对对象,问为什么use命名空间就会报错 当你连接websocket时,问为什么会发起一个http请求排查问题在提问之前,首先你学会排查这个问题 例如: 当你上传文件这个逻辑出现问题时,你问:为什么我没法上传文件,是没有人能回答的了你的,你自行排查,直到一个小范围.

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    LeetCode | 你的哈希算法 !

    原始数据映射到的二进制值串就是哈希值 。回到通讯录的例子 ,是是可以类比 ? 电话号码是原始数据 ,根据哈希算法(这就是你自定义的规则)存储为通讯录备注 。 严格来讲二者是有区别的 ,只是为了便于理 ,若举例当 ,杠精读者轻喷 。一个优秀的哈希算法主要有以下几点特征 :单方向推导 ,能从哈希值反向推导出原始数据 ,或者说很困难 。 散列冲突小 ,同原始数据到相同哈希值的概率小 。实最好是避免 ,但是诸如 MD5 这种也难以彻底避免 ,所以只说尽可能小 。执行效率高 ,即使是较长的文本 ,也能快速计算出哈希值 。 ⒊哈希算法刷题K数之和Leetcode第一题就是两数之和 ,后边又有三数之和 、四数之和 ,实 K 数之和原理类似 。 以两数之和为例 ,除了简单暴力的遍历方法 ,哈希算法能够极大的提高题效率 ! 实这就可以考虑使用哈希算法实现了 ,python 中的字典有个键值对 ,实有些类似 ,这里小詹给出路 ,分享代码 。

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    的团队组织结构

    阅读《架构即未来》的总结与考组织的设置对于一个团队至关重要,一个团队的产出往往与之息息相关。 当组织有利于工作的时候,效率就会到提升;反之,当出现必要的结构层次且需要大量交流才能完成工作的时候,效率就会降低。职能型组织? 该策略常被称为竖井式方法,在技术组织内,按照职能的同分成同的部门,每个部门都有自己相应的管理层级结构。 在我们看来,这实是该组织结构的好处,因为它为团队提供了闭环的反馈。如果团队的成员经常在半夜两点被叫起来决生产系统的问题,他们会很快意识到要研发高质量的服务,以便晚上能睡个好觉。 矩阵型组织增加了第二个维度,包括一个新的管理结构,优点可以决项目负责人和沟通的问题,弊端包括存在多个老板、个人主要工作焦点分散。

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    后端服务之限流

    对于server服务而言,限流为了保证一部分的请求流量可以到正常的响应,总好过全部的请求都到响应,甚至导致系统雪崩。 这个阈值需要断地调优,停地实践才可以到一个较为满意地值。限流算法分类论是按照什么维度,基于什么方式的分类,限流的底层均是需要算法来实现。 这种方式的问题在于压测模型与线上环境一定一致,接口的单压能反馈整个系统的状态,全链路压测又难以真实反应实际流量场景流量比例。再换一个路是通过压测+各应用监控数据。 timerate 也有精妙的部分,下面开始进入类库学习阶段。github.comgolangtimerate进行源码分析前的,最应该做的是了类库的使用方式、使用场景和API。 那么重点就在方法 AllowN上了,API的释有点抽象,说云里雾里的,可以看看下面的API文档释:AllowN reports whether n events may happen at time

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    机器学习中模型优化考的几个问题

    我们需要参考成熟的做法、论文,并自己实现,此外还需要多反自己方法上是否还可以改进。如果模型和特征这两个点都已经做很好了,你就拥有了一张绿卡,能跨过在数据相关行业发挥模型技术价值的准入门槛。 虽然业务目标很关键,过一般讲,业务运营同学真的太懂如何和技术有效的沟通业务目标,比如:我们想做一个线下门店风险评级的项目,希望运营通过反作弊模型角度帮我们给门店打个分,这个分数包含的问题有:风险是怎么定义的 这两天有位听众微信问我一个很难回答的问题,大概意是,数据是特征拼起来构成的集合嘛,所以这是两个要素。 观察到自己和童鞋们在特征工程中会遇到一些普遍问题,比如,特征设计全面,没有耐心把现有特征做细致……也整理出来一套方法论,仅供参考:? 这时候,统计学习模型就很有用,这种情况下,比拼性能的话,我觉下面这个等式通常成立:Glmnet>LASSO>=Ridge>LR(linear regression)Logistic。

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    度有戏:好意,大数据这次搞错了。

    度最近应该比较郁闷,因为国庆假期前高调上线的“发有戏”押错了宝,被寄予厚望的《黄金时代》国庆黄金档票房收入仅3100余万元,仅远远落后于同期上映的《心花路放》《亲爱的》等影片,而且远低于度大数据对票房预测 这也就意味着,发有戏宣传的8%-16%的权益回报,将以最低标准执行,电影的发行方中影股份仅票房亏损,而且还忍痛履约;同时也意味着,发有戏“电影众筹”出师利,度和合作方脸上挂住,用户的热情着实也被浇灭了七分 接下来谁还想再来搞“电影众筹”恐怕慎之又慎了。好意,大数据猜错了度之所以选择《黄金时代》作为“发有戏”上线的首个项目,自然是看好该片的票房。 发有戏最终卖出了1800.236万元,总计3301人参与。按照8%的收益率算,最终用户到的收益总计约72万元。相对于以亿计的电影拍摄成本,以及以千万计的宣发成本,这点小钱简直值一提。 过是一场娱乐前有阿里巴巴娱乐宝,后有发有戏,一段时间以来,互联网金融与电影结合的新玩法颇吸引眼球,有人称为理财,也有人称为众筹。但实际上,都是用金融的外壳包裹着一个娱乐的内核。

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    这位AI毕业生,Google到他,就拿万抢他!

    一:个人经历Aditya Paliwal 表示,最初接触编程是在 2008 年,当时是怀有一种被动的好奇心,然而上了大学之后,一切发生了改变,由于课程以及所处的环境使被动的兴趣变主动:? 2016 年 5 月,在科实习,与 WLAN 控制器团队合作以增强 DNS 功能。2017 年 5 月,入围 2017 ACM 国际大学生程序设计竞赛总决赛。 Collegiate Programming Contest,简称 ACM-ICPC 或 ICPC))是由国际计算机协会(ACM)主办的,一项旨在展示大学生创新能力、团队精神和在压力下编写程序、分析和决问题能力的年度竞赛 今年的 ICPC 大会,共有来自 111 个国家、3098 所大学的近 50,000 名学生参加,Aditya Paliwal 便是中一员。 从2017年开始,人工智能便波澜断,无论是从BAT高调布局AI,还是从年薪50万招聘AI应届生,炽手可热形容AI工程师一点都过分。有人曾说:AI即未来。未来的世界一定是AI加持下的显现。

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    哭笑!代码注释真可以玩的花样

    3、敢看,也敢问 ?4、Nike 官网 robots.txt 上的注释?5、程序员正确发牢骚的地方 ?6、阅读源码的人,心里一定的崩溃的?7、第一天上班看到这段注释就想辞职。?8、我能说什么? 11、让你哭笑的菜鸟注释 ?

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