6587891383422419214&app_id=13&tt_from=mobile_qq&utm_source=mobile_qq&utm_medium=toutiao_ios&utm_campaign=client_share开发小型 GUI应用程序的话，用Tkinter，wxPython这2个库就行了，如果开发稍微大一点的应用的话，可以考虑PyQt（Qt提供给python的接口），借助Qt Designer（直接拖拽控件），可以快速的开发出比较整洁 、美观的界面，下面我简单介绍一下如何使用Qt Designer这个设计工具，以及将它设计的界面打包成我们需要的python代码，以供后面程序使用，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0 打开后的主界面如下，这里提供了好几种类型的窗口界面，我们选择Main Window，如下，也可以选择其他类型的：?接下里就可以直接拖拽控件，快速布局界面，如下：? 打开这个test.py文件，主要内容如下（部分截图）：?下面我们直接在这些代码的下面加上如下代码，就是一个main函数，调用上面的class类就行，程序就可直接运行：?程序运行如下：?
随着云技术和分布式应用的不断发展，目前应用程序已经从一个单一的整体程序演变为了几个系列服务的形式，想要完美运行这些应用程序，就必须要通过应用性能监控，那么应用性能监控哪个好呢？ 应用性能监控能够提供哪些服务？应用性能监控哪个好应用性能监控能够实现程序的业务信息上传，节省程序的业务信息处理时间，并对应用进行全方位的性能监测。很多人都想知道应用性能监控哪个好？ 对于一些企业开发者来说，想要对应用系统进行监控是非常麻烦的，而应用性能监控系统就能够对应用系统实现完整的监视，如果应用出现了质量问题，就能够在第一时间得到回馈。2、对应用系统所存在的问题进行反馈。 除了可以监控应用系统的相关信息以外对于应用系统所存在的问题，应用性能监控系统还可以进行反馈，这样开发者就可以在合适的时间对相应的问题进行处理，进一步提升应用系统的性能，提升使用者的使用体验。 以上为大家介绍了应用性能监控哪个好？腾讯云应用性能监控是企业开发者一个非常不错的选择，能够实现企业应用监控的多种功能。
云服务器1核2G首年50元，还有多款热门云产品满足您的上云需求
甚至还会有结合语境上下文的“修改”，比如同样一个名词，可以区分是否需要大写。谷歌AI博客也已经介绍了该应用全过程，产品立项起点，是希望能帮更多语言障碍患者实现更好交流。 当时主要是为耳聋或听力患者提供实时语音转文字、文字转语音，一个App支持70种语言。 Julie说5G的进展是很好，但对于谷歌AI的应用打造来说，“帮助有限”。 所谓联邦学习，简而言之就是本地化训练和学习AI模型，对于小数据学习的要求非常高，但这样也能最大化保证用户的隐私安全——毕竟数据不用离开终端。Julie也多次谈到AI应用开发中的数据挑战。 通过收集濒危物种座头鲸的叫声，运用TensorFlow打造出这样一款特殊的语音识别应用，帮助动物保护组织更好发现和保护濒危的座头鲸。? Julie说，类似AI应用开发过程中，数据样本非常重要，一方面数据本身很特别，另一方面还要考虑到这类人群的隐私需求。
今天这篇文章向大家推荐10大优秀的移动 Web 开发框架，帮助开发者更加高效的开发移动Web应用。 和 Apple iOS 设备，提供了丰富的 WEB UI 组件，可以快速的开发出运行于移动终端的应用程序。 jQuery 移动框架可以帮助你设计一个可运行于所有流行智能手机和平板平台的应用程序，而不需要为每种移动终端都开发一个特别的版本。 The M Project The-M-Project 是一个包含各种UI组件，基于 jQuery 开发 HTML5 应用程序的移动Web应用框架，支持 iOS、Android、Palm webOS和 SproutCore HTML5 Application Framework SproutCore 是一个 HTML5 移动 Web 开发框架，它的目标是在无需浏览器插件的情况下，在浏览器中位应用程序提供极佳的桌面效果
如果仅仅是写API接口，基于Java Sprint boot你可以很快开发出来，PHP当然也很快，Lumen定制了laravel，使用起来极其方便。这仅仅是提供了路由，请求参数，和返回数据。 视图要用HTML + CSS + JS。当然，题主没有说是否有UI设计好的界面，那就暂且任务是不需要UI的，想着来写HTML + CSS。 交互这一块，您得用js吧，都说jQuery老了，过时了，您得用VUE，REACT这些框架搭建了吧，这些需要一些时间。网站应用，可不仅仅是API接口。所以前端知识如果缺失，你在此花费的时间将会很多。 ----从易学易用，快速出产品的角度，我更倾向于与PHP。最早php = personal homepage。就是专门为做一个动态网页而做的。 以上，题主您自己个儿掂量掂量。
下文中，我们对 Java 和 Kotlin 进行详细对比，以帮助您确定哪一种语言最适合于您今后的移动开发项目 。 JAVA当谈及 Android 应用开发时，Java 是许多开发者的最爱 – 主要是由于 Android 本身就是用 Java 编写的。 当您重用代码和更新软件时，这一特性会显得很方便；对于开发跨平台应用来说，是一个不错的选择；Android 依赖于 Java — Android SDK 包含许多标准的 Java 库;Java 拥有一个大型的开源生态系统 ，Java 应用往往占空间更少（即使是完全模拟）；一个包含复杂计算流程的 Kotlin 应用在低配置的用户设备上运行可能会十分缓慢（如果开发者缺乏经验的话）;顶级的开发速度 – Java 具有比 Kotlin KOTLIN 的劣势由于 Kotlin 语法简洁（这既是好处也是挑战），将整个团队转为用 Kotlin 开发时，学习曲线将会非常陡峭；编译速度慢于 Java（尽管 Kotlin 在某些情况下被证明可以击败
在这篇博客中，我们将讨论用于构建基于 AI 的应用程序，使用两种最通用的语言 Java 和 Python，并通过充分的观点来了解哪一种更适合 AI Java 或 Python。 尽管这两种语言主要是面向对象的，并且在应用程序构建和其他 IT 操作方面获得了突出地位，但它们确实存在一些差异，使每种语言都独一无二。哪个更适合 AI Java 或 Python？ 毫无疑问，人工智能在不同行业将技术提升到另一个层次。AI 中没有完美的编程语言； 不同的应用程序需要不同的编程语言来进行开发。 Python 与 AI 开发Python 人工智能是指使用通用且相对简单的代码语言构建的应用程序，可以轻松处理复杂的应用程序和大量数据。 虽然我们看到 Python 因其易用性而值得学习，但 Java 也持续受到欢迎。你觉得哪种语言好用呢？欢迎留下你的见解。
大数据围绕数据展开，涉及到数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等内容，涉及到的岗位也非常多。 01 两大就业方向1、大数据开发工程师分两种：第一是编写一些Hadoop、Spark的应用程序；第二是对大数据处理系统本身进行开发。对理论和实践要求的都更深一些，也更有技术含量。 同时薪资待遇也更好。02 二者的不同大数据开发：开发类的岗位对工程能力有一定要求，意味着需要有一定的编程能力、语言能力、解决问题的能力，大数据开发会涉及到大量的开源的东西。 03 二者就业前景大数据开发工程师的收入可达到了同类的顶级。在一二线城市，大数据开发的薪资基本上是10K+；拥有3-5年技术经验的人才可达到40K+。 从薪酬上看，一般情况下，开发类的薪酬会略高于与数据分析类的，这是由于岗位成本造成的。其实，任何领域的高端人才都是值钱的。最重要的，是修炼好自己的技术！
多学一些知识，当然是很好的，但毕竟需要不少的时间，在软件开发中积累的经验好像也用不上太多。如果程序员们从自己擅长的领域出发，逐步融入 AI 热潮中，岂不是取长补短，事半功倍？ 本文帮你入门 AI 应用开发，写出第一个 AI 程序 -- 手写识别（见下图）。同时会穿插着讲一些必备的 AI 知识和背景，带你走入 AI 新世界的大门。 通常一个多小时即可完成环境搭建和 AI 应用。 1. 配置 AI 开发环境 1. 安装要求Windows 64 位版本强烈推荐升级到 Windows 10 的最新发行版，并安装上所有更新。 把程序跑通克隆代码使用下面的命令来克隆 AI 应用的代码。代码里有一个应用的窗体项目，预先写好了所有的代码。 AI 模型的质量则取决于数据、特征工程及算法，不需要钻研算法。究竟哪个更好，要在实际场景中验证后，才能有结论。也可以同时使用多种方案，再通过一个 AI 模型来决定使用哪个方法的结果。
网站的功能日渐强大丰富，用户和会员越来越多，业务也逐渐增加，如果不能及时对网站系统和运营做好监控的话，损失将无法想象。 随着网站和企业对应用性能监控的需要，越来越多的应用性能监控推出了市场，应用性能监控哪个最好呢？应用性能监控哪个最好目前软件系统市场上出现了很多的应用性能监控软件，那么应用性能监控哪个最好呢？ 应用级别监控都监测什么？应用性能监控哪个最好，并没有确切答案，各有各的优点。那么这些应用级别的监控都可以检测那些内容呢？ 这种监控主要监控各种服务器的运作状态，应用服务器、数据库服务器、分析服务器等等，在监控过程当中会抓取每一个服务器各个指标，进行评估和判断，总体来说应用级别的监控软件要监控的系数都是和系统应用相关的。 以上就是应用性能监控哪个最好的相关内容，监控jvm进程、内部线程和磁盘IO等等指标，对系统的运行进行全面掌控，杜绝系统问题。
云爆发是管理峰值业务的一个方法，但对于特定的应用说，这很难实现。因此，你知道哪些类型的应用可以最好地爆发到公有云中？ 当然，云爆发还是努力中。因此，什么样的应用最适合于云爆发架构？一般来说，任何从存储读取数据的应用，如内容交付系统，都是云爆发较好的候选应用——除了要求低延迟写入的应用外。 数据库应用也是云爆发架构的一个不错候选，虽然管理员通常需要分散数据库来优化性能。管理员还可以通过大容量内存和GPU云实例，来跨私有云和公有云映射大数据应用，从而更高效地调整资源大小来匹配负载。 虽然许多科学应用涉及到了模拟，增加了云爆发架构的节点到节点的流量，但对于这些大数据量的应用 仍然存在特定的用例，尽管需要一些处理。 如果这些数据流每天都波动，例如那些无线电望远镜阵列中的数据流，负载在应用之间来回移动。为了避免大量数据移动，可以把应用带回数据，并将处理一个阶段的结果（本例中为预处理结果）置于私有云或公有云中。
Android应用界面开发第一章学习第二部分####----1.新建一个Android app给项目取名First Application 主界面命名FirstAty，xml文件命名就自动使用activity_first_aty 打开activity_first_aty.xml文件 第一部分添加一行android:gravity=center_horizontal textview内代码如下： 此处@stringtext01会有报错 如上，一行居中置顶的文字便显示在应用内。----2.新建一个开启App后自动消失的首页新建一个Activity，就命名为StarAty吧，xml也自动命名。 ，安装，重启 此插件提供以下功能: ADB Uninstall App：卸载应用 ADB Kill App：结束应用进程 ADB Start App：启动应用 ADB Restart App：重启应用 ADB Clear App Data：清除应用数据 ADB Clear App Data and Restart：清除应用数据并且重启应用 在代码界面，使用ctr+shift+A启动搜索功能，搜多Adb
排序是编程经常遇到的场景，在 Python 中，对一个列表进行排序有两种方法，一个是 list.sort 可以对列表原地排序，另一个是 Python 的内建方法 sorted，它不改变原始列表，而是返回一个新的列表 ，那到底用哪一个呢？ 本文就来回到这个问题。可以先大胆猜测一下，sorted 不改变原始列表，相当于内部对列表进行了深 copy，这个过程必然更占用内存，更慢一些。 代码用到了 FunctionSniffingClass 类，这里就不展开了，完整代码请访问：https:github.comDahlitzFlorianlist-sort-vs-sorted-listtreemastermemory_measurement 但是，请记住，这 list.sort 仅适用于列表，而 sorted 接受任何可迭代对象。此外，如果您使用 list.sort，您将丢失原始列表的次序。如果有帮助，请点赞、在看、关注支持，感谢。
无论什么时候,永远不要以为自己知道一切 ---巴普洛夫最近玩了下Android,但遇到了一些坑,浪费了很多的时间,在此记录一下,你若是遇到了就知道怎么解决了PS:建议使用电脑网页打开,图片较多开发环境1 ,让你下载这下载那的,看完都不知道需要哪些东西才能基本开发,香菇蓝瘦 1.首先,需要下载一个Android Studio,可到该网站下载http:www.androiddevtools.cn如下图:? ,成功进入开发界面(1)创建第一个App应用 ? (3)然后按右上角的绿色按钮,运行或者debug(这两个图标都认识吧)突然发现少了安卓虚拟机 ? (4)安卓虚拟机得1G以上,有点大我没有去下载了,直接使用安卓手机作为运行环境这里遇到第三个坑:无法识别USB设备 ??(5)用蹩脚英文翻译一下,按着操作 ??
而微信的开发者工具和专业编辑器相比实在不好用，个性化设置也非常少作为前端工程师，除了微信小程序，还要开发web、其他小程序甚至App，人们不喜欢来回切换开发工具和变更语法思考方式。 这个数据，可能违反了很多人的直觉，uni-app 的性能竟然比微信原生还好！当然，使用微信原生开发，也可以自己单独写代码优化setData。但每处业务都编写太多判断是不现实的，自然是用框架更舒心。 也恰恰是因为Vue、react框架的优秀，性能好，开发体验好，所以原生js开发已经逐渐减少使用了。?3社区生态3.1周边轮子小程序是脱离web自己建造生态，很多web生态中轮子无法使用。 如果开发者需要丰富和高性能的组件，那么更应该使用uni-app，而不是原生小程序开发。? 开发体验层面，微信原生开发相比uni-app有较大差距，主要体现在：更为强大的组件化开发能力：vue的组件开发比小程序自定义组件开发的体验要好很多应用状态管理：uni-app支持vuex使用 Sass
在日常编辑工作中，我更倾向于使用 Vim 稳定的原生功能，但开源社区对 Vim 开发了大量的插件，可以扩展 Vim 的功能、改进你的工作流程和提升工作效率。 以下列举 5 个非常好用的可以用于编写任意编程语言的插件。1、Auto PairsAuto Pairs 插件可以帮助你插入和删除成对的文字，如花括号、圆括号或引号。 这在编写代码时非常有用，因为很多编程语言都有成对标记的语法，就像圆括号用于函数调用，或引号用于字符串定义。Auto Pairs 最基本的功能是在你输入一个左括号时会自动补全对应的另一半括号。 NERD Commenter 是任何使用 Vim 写代码的开发者都必装的插件。 这些 Vim 插件都是程序开发者的神器！还有另外两类开发者常用的插件：自动完成插件和语法检查插件。它些大都是和具体的编程语言相关的，以后我会在一些文章中介绍它们。
，在客户端还占据着非常大的比重，php主要在服务端占据着比较大的比例，无法简单的判断哪个方向发展好，毕竟在市场上占比都不小，最后就要落实到具体兴趣爱好以及编程能力上，倒是很多初学者喜欢议论出个究竟来，从市场上的需求来看两种编程语言都不差 1.php在分层式结构上相对java的架构还是有着不小的差距，主要在生态链上看java更加成熟和有厚度，在架构层面扎根更加深刻2.php主要在开发中小网站用的比较多，java更加适合做大型的软件框架，当然这不是绝对的 ，现在很多小型网站都是采用php开发，毕竟研发周期相比java还是快很多。 从开发成本上php看似更加有优势?以上两点主要从架构和使用场景上做比较，在实际使用过程中，各个公司会根据自己的业务情况以及研发人员熟悉的编程语言来选择使用哪种编程语言。 刚入行的程序员总是喜欢纠结于哪种编程语言最合适最好找到工作，编程语言只要存在就有其价值所在，有些公司现在还在用着VB，VC的脚本因为在一些不是很复杂的场景下，没有必要一定要选择最新的编程语言，毕竟企业从成本的角度考虑能用的很好
以下内容摘自知乎：https:www.zhihu.comquestion20479235来自『陆向东』的回答：1、SDK 的开发语言版本应该覆盖业务常用的几个开发语言。 理想的SDK接入过程一定是非常“顺滑”的，哪怕不开文档只看接口，也能顺利接入，这才是一个设计良好的SDK。 反之当SDK接入、更新的成本超过甚至逼近开发直接对接的成本时，这个SDK其实是失败的，而且也失去了应有的意义。 二、已接入应用适配问题保证已接入应用适配问题的关键在于两点：一个是极简集成、一个是分层设计。 最后就是SDK的版本控制，个人觉得最好的版本状态是有三条分支：稳定版、开发版以及定制版。稳定版用于大面积的推广；开发版用于一些急于使用新功能的应用试用。
在嵌入式软件程序开发中，C语言无疑是最常被使用的程序语言。不过应该明白的是，有些嵌入式硬件同时提供C语言程序编译器以及C++程序编译器，而相比于C语言，C++的确具备很多非常好用的特性。 C++因为有模板和很多类型转换，因此类型安全性比C语言好。C++支持函数重载。小明还有理由坚持只使用C89进行程序开发吗？还有理由坚持只使用C89进行程序开发吗？ 在调用全局构造函数之前完成硬件的初始化因此，如果希望使用C++方便的进行嵌入式程序开发，最好限制使用C++的一些开销较大的高级特效。但是使用C++进行C语言风格的程序开发，倒不如直接使用C语言了。 还有种情况需要考虑，就是很多嵌入式设备并不提供C++编译器，因此虽说大多数优秀的C语言程序员使用C++没有什么问题，但是相比较而言，他们（包括我）更了解C语言，知道每一行代码究竟会做哪些工作，以及开销如何 C语言也更加适合嵌入式程序开 小编给大家推荐一个学习氛围超好的地方，鼠标放到头像上就能看到 小结简单来看，在嵌入式程序开发领域，C语言比C++更加合适主要有两个原因：1.
Facebook拥有无数用户，公司会根据用户的特点和行为收集数据，开发深度神经网络及其它机器学习算法可以更好地利用庞大的数据库。 “你尝试的创意越多，结果就越好。”米汉那认为，“你测试的数据越多，结果也会越好。”有了新工具，别人开发的算法工程师可以拿来重新利用，十分轻松，修改算法应用在其它任务上也会简单许多。? 很快，米汉那与团队就将Flow应用到整个公司。 以前在Facebook社交网上推出一个新AI模型需要60天左右的时间，现在每周就可以发布几个新的模型。事实上，深度学习的应用前景远不止如此。 更有趣的地方在于：AutoML也许可以利用AI来开发AI。正如米汉那所说的，每个月Facebook要训练和测试大约30万个机器学习模型。
人工智能服务平台（云智天枢）支持快速接入各种数据、算法和智能设备，并提供可视化编排工具进行服务和资源的管理及调度，进一步通过 AI 服务组件集成和标准化接口开放的方式降低 AI 应用开发成本。
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