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前言最近部门在对以往的代码做一些优化,我在代码中看到一连串的 if(){}elseif(){} 的逻辑判断。这明显是有优化空间的。由于内部代码不适合分享,这里我就用<输出今天为星期几>来讲讲逻辑判断优化的一些方案。这里先声明,免有人疑惑:我们在项目中使用的很可能会有多层的嵌套,不像我的例子只有一层。不过其优化的思想是大致相同的。由于 returnWeekday() 方法异常之简单,所以提前声明。需求写一个 returnWeekday() 方法返回"今天是星期*"。接下来我们就一步一
(1)中国分销商中国诚信体系缺失,需要面对面交易,所以需要把销售、服务前线推到客户的几公里远,随叫随到,这种线下销售线下服务线上使用IT的模式确实很怪异。但中国幅员辽阔,IT厂商要自己建立这样的线下销售服务网络,成本太高、效率太低,所以大家一般选择分销模式。一个分销商,往往赚3+1的钱。这个3:1、产品代理销售的钱2、实施的钱3、连年持续运维的钱这个1,指的是客户个性化开发的钱,大部分分销商不懂开发技术,赚不了这个钱
前言Java反编译,一听可能觉得高深莫测,其实反编译并不是什么特别高级的操作,Java对于Class字节码文件的生成有着严格的要求,如果你非常熟悉Java虚拟机规范,了解Class字节码文件中一些字节的作用,那么理解反编译的原理并不是什么问题。甚至像下面这样的Class文件你都能看懂一二。一般在逆向研究和代码分析中,反编译用到的比较多。不过在日常开发中,有时候只是简单的看一下
☞░前往老猿Python博文目录https://blog.csdn.net/LaoYuanPython░一、引言进行图像处理的人,对灰度一词一定非常熟悉,老猿以前没接触过图像基础知识,数学知识基本上也都忘光了,因此在自学OpenCV-Python过程中遇到了很多困难。为了弥补基础知识的不足,特地下载了冈萨雷斯(RafaelC.Gonzalez)编著的《数字图像处理》(Digi
1、模型介绍 GoogLeNet作为2014年ILSVRC在分类任务上的冠军,以6.65%的错误率力压VGGNet等模型,在分类的准确率上面相比过去两届冠军ZFNet和AlexNet都有很大的提升。从名字GoogLeNet可以知道这是来自谷歌工程师所设计的网络结构,而名字中GoogLeNet更是致敬了LeNet。GoogLeNet中最核心的部分是其内部子网络结构Inception,该结构灵感来源于NIN,至今已经经历了四次版本迭代(Inception_v1-4)。下表是Inception_v1-4提出的时间表Ince
作为一个混迹在互联网金融公司的小开发,我写的代码每天都要和钱发生关系。所以,我非常害怕自己写的代码出问题。但是怕什么来什么,这一天,我发现了一个线上故障。按照公司的处理流程,我立刻在故障处理总群里上报了这个故障。过了一会儿,我的电话就狂响起来。小赵心满意足地离开了。一炷香以后,我的微信又狂闪起来。小李高屋建瓴地献计献策一番,也心满意足的离开了。一炷香以后,小孙跑过来我。小孙跑回工位,默默去寻找证据。一炷香之后,老钱在微信群里发话了
前言本文介绍卷积神经网络的入门案例,通过搭建和训练一个模型,来对10种常见的物体进行识别分类;使用到CIFAR10数据集,它包含10类,即:“飞机”,“汽车”,“鸟”,“猫”,“鹿”,“狗”,“青蛙”,“马”,“船”,“卡车”;共60000张彩色图片;通过搭建和训练卷积神经网络模型,对图像进行分类,能识别出图像是“汽车”,或“鸟”,还是其它。
书接上回,上回我们详细讲解了Redis的RDB机制,RDB解决了redis数据持久化一部分的问题,为什么说一部分?因为rdb是redis中某一时刻的快照,那么在这次快照后如果数据有新的变更,它是不会被持久化下来的,必须得等到下次rdb备份。然而,生成rdb是和消耗性能的,所以它就不适合很频繁生成。Redis为了弥补这一不足提供了AOF。AOF的全称是AppendOnlyFile,
月石一发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI设计一块AI芯片有多难?这么说吧,围棋的复杂度10360,而芯片则是102500,你感受一下……△围棋的复杂度一般来说,工程师们设计一块芯片,少则需要几周,多则好几个月。现在,AI生产力来了!AI自己动手,竟然用6小时就设计出一块芯片。最近,这项谷歌的研究登上了Nature杂志。布局时间缩短数倍小小的一块芯片包括了数十亿个晶体管,由它们组成的数千万个逻辑门就是标准单元
txt与xls代码处理示例1.背景最近因为服务器训练时间不稳定的问题,LZ就想找出具体时间消耗的原因,但是训练平台只能保存成txt,才能下载,于是LZ把所有的数据都保存成txt的形式,当然如果小伙伴在保存文本时,使用’\t’来保存,这样下载对应的文本后,就可以直接手动复制到excel表格中,这也是一种方式。2.环境配置condainstallxlrdcondainstall
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