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Chrome开发工具 在安卓设备上使用 Chrome 远程调试功能
你的网页内容在移动设备上的体验可能和电脑上完全不同。Chrome DevTools 提供了远程调试功能，这让你可以在安卓设备上实时调试开发的内容。 安卓远程调试支持： 在浏览器选项卡中调试网站。 在原生安卓应用中调试网页内容。 将屏幕从你的安卓设备上投影到你的开发机器上。 使用端口转发和虚拟主机映射 ......
用C#也能做机器学习？
前言✨ 说到机器学习，大家可能都不陌生，但是用C#来做机器学习，可能很多人还第一次听说。其实在C#中基于ML.NET也是可以做机器学习的，这种方式比较适合.NET程序员在项目中集成机器学习模型，不太适合专门学习机器学习，本文我将基于ML.NET Model Builder（低代码、入门简单）构建一个 ......
面试Java开发工程师的复习干货
面试Java复习干货 目录面试Java复习干货DOS指令Java开发环境第一个Java程序Java核心机制：JVM DOS指令 D： 切换到D盘下 md 创建文件夹 cd 切换进入文件夹 cd.. 返回上层目录 cd\ 回到根目录下 rd 删除文件目录，如果有内容是不能删除的 del 删除文件，de ......
SAE 2.0，让容器化应用开发更简单
云原生这个概念从提出，到壮大，再到今天的极大普及，始终处于一个不断演进和革新的过程中。云原生体系下应用的托管形态是随着企业应用架构在不断演进的。最早的应用大多是集中式、单体式的，应用通过优雅的分层来实现领域模型的共享和更细致的模块拆分。随着互联网的爆炸式发展，分布式的架构逐渐取代集中式架构，云原生应... ......
云工作流 CloudFlow 重磅发布，流程式开发让云上应用构建更简单
为了让企业和开发者更快速、便捷地进行云上开发，阿里云重磅发布云工作流（CloudFlow），它是一款强大的面向开发者的流程编排开发工具，全托管、高并发、高可用，帮助用户简化和自动化复杂的云上业务流程和工作流程，更便捷地在云上构建应用。 ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-合页损失-SVM输出概率值-16
目录1. SVM概率化输出2. 合页损失 1. SVM概率化输出 标准的SVM进行预测 输出的结果是： 是无法输出0-1之间的 正样本 发生的概率值 sigmoid-fitting 方法： 将标准 SVM 的输出结果进行后处理，转换成后验概率 A,B 为待拟合的参数， f 为样本 x 的无阈值输出。 ......
Android开发——添加图片
1、首先选择一张需要的图片，通过左侧的Resource Manage选择“+”并选择Import Drawables 选择一张图片 并调整以下两个内容 这两个内容的作用借用谷歌官方的Android开发教程的内容： *Android 设备具有不同的屏幕尺寸（手机、平板电脑和电视等），而且这些屏幕也具有 ......
C++ Qt开发：Charts绘图组件概述
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍`QCharts`二维绘图组件的常用方法及灵活运用。Qt Charts 提供了一个强大且易于使用的工具集，用于在 ... ......
搭建 OpenCV 的 Python 开发环境
一. 安装Anaconda Anaconda（官方网站）就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。 1. 下载安装文件 官网下载太慢，好在有 清华大学镜像站：https://mirrors ......
软件测试|新一届＜火焰杯＞测试开发职业竞赛开始报名啦
<火焰杯>测试开发职业竞赛开始报名啦，以赛促学。在技术学习中融入更多的趣味性，让大家不仅能体会到学习的快乐，还能技术变现。 此次竞赛由<火焰杯>测试开发职业竞赛组委会主办，PerfDog与测吧（北京）科技有限公司协办，与往年相比，今年的竞赛进行了全面升级，特别设立了测试创新奖，涵盖人工智能、大数据、 ......
机器学习笔记（二）使用paddlepaddle，再探波士顿房价预测
目标 用paddlepaddle来重写之前那个手写的梯度下降方案，简化内容 流程 实际上就做了几个事： 数据准备：将一个批次的数据先转换成nparray格式，再转换成Tensor格式 前向计算：将一个批次的样本数据灌入网络中，计算出结果 计算损失函数：以前向计算的结果和真是房价作为输入，通过算是函数 ......
基于html+javascript开发的base64解码工具
base64在线解码工具可以帮助你将Base64编码的字符串解码为原始的文本或数据。 预览入口 以下是一个简单的base64在线解码工具的示例： html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Base64在线解码工具</title> </head> <body> ......
STM32MP157驱动开发——USB设备驱动
一、简介 由于 USB 协议太过庞大和复杂，所以本节只对 STM32MP157 自带的 USB 驱动进行使能和测试。详细的 USB 接口和协议的介绍，可以参考原子哥的资料《USB2.0 协议中文版.pdf》和《USB3.0 协议中文版.pdf》。 USB 全称为 Universal Serial B ......
称重驱动二次开发教程
通过二次开发可以扩展新的设备型号，以插件的方式快速集成到系统。下面几个步骤快速实现一个简单的电子秤驱动。 预备动作，先了解一下系统介绍，文章最下面有下载链接。 称重系统免费下载，支持耀华、顶尖等多款设备型号 使用插件式开发称重仪表驱动，RS232串口对接各类地磅秤数据实现ERP管理 1、新建一个控制 ......
当 ChatGPT 有了身体会怎样？《Nature》预测 2024 科技大事丨 RTE 开发者日报 Vol.112
开发者朋友们大家好： 这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」，但内容仅代表编 ......
开发一个加密软件需要多久？
在当今信息爆炸的世界中，数据安全问题日益突出，加密软件应运而生。对于开发者来说，如何高效地开发一款加密软件是一个值得探讨的话题。那么，开发一个加密软件到底需要多久呢？这个问题的答案因许多因素而异。 我们要考虑开发的规模和复杂性。一个小型的、简单的加密软件可能只需要几周的时间就能完成。这样的软件可能只 ......
java后端开发小技巧-集合初始化
阅读说明： 1. 如果有排版格式问题，请移步https://www.yuque.com/mrhuang-ire4d/oufb8x/lu346eokyvgfao0b?singleDoc# 《java后端开发小技巧-集合初始化》，选择宽屏模式效果更佳。2. 本文为原创文章，转发请注明出处。 后端开发中集 ......
年终收官！华为云开发者日·2023年度创享峰会成功举办
12月20日，华为云开发者日·2023年度创享峰会成功举办，众多开发者与技术爱好者齐聚一堂，在现场，有600余名开发者与华为云技术专家共同就大模型应用、CodeArts软件开发等技术话题进行深入探讨，分享实战技巧与解决方案。 ......
机器学习笔记（一）从波士顿房价预测开始，梯度下降
从波士顿房价开始 目标 其实这一章节比较简单，主要是概念，首先在波士顿房价这个问题中，我们假设了一组线性关系，也就是如图所示 我们假定结果房价和这些参数之间有线性关系，即: 然后我们假定这个函数的损失函数为均方差，即： 那么就是说，我们现在是已知y和x，来求使得这个损失函数Loss最小化的一个w和b ......
开发一个加密软件要多少钱
在当今的数字化时代，数据安全和隐私保护变得越来越重要。为了满足这一需求，许多公司和个人都开始寻求专业的加密软件。然而，开发这样一个软件需要投入大量的时间、精力和资金。那么，开发一个加密软件到底要多少钱呢？本文将从不同的角度来分析这个问题。 一、开发成本 1. 人力成本 开发一个加密软件首先需要一支专 ......
使用代码生成工具快速开发应用-结合后端Web API提供接口和前端页面快速生成，实现通用的业务编码规则管理
在前面随笔《在Winform应用中增加通用的业务编码规则生成》，我介绍了基于Winform和WPF的一个通用的业务编码规则的管理功能，本篇随笔介绍基于后端Web API接口，实现快速的Vue3+ElementPlus前端界面的开发整合，同样是基于代码生成工具实现快速的前端代码的生成处理。 ......
自然语言处理：通过API调用各大公司的机器翻译开放平台
国内大公司做机器翻译做的比较好的有讯飞和百度，这里给出这两个公司机器翻译的开放平台API的介绍： 讯飞开放平台： 链接：https://www.xfyun.cn/doc/nlp/xftrans_new/API.html#%E6%8E%A5%E5%8F%A3%E8%AF%B4%E6%98%8E 百度翻 ......
Uniapp开发：HBuilder开发工具从Git引入的项目文件修改后不区分显示标识的问题
一、问题如下 使用的HBuilder X版本：3.98 Git插件已安装： 项目结构如下： 右击项目目录，在git命令中-》检查已修改，可以发现还是能检索到修改过的文件： 文件是有修改过的，但是在上图中没有任何的修改标识，这些文件也没有添加到.gitignore配置中。 二、问题解决 配置git环境 ......
【低代码】低代码平台协同&敏捷场景下的并行开发解决方案探索
低代码开发平台的研发团队往往把更多的经历投入到应用程度搭建过程的完善和丰富上（例如，丰富可通过搭建实现的功能，优化拖拽搭建的交互体验等），而忽略了项目交付过程的能力和体验。 ......
C++ Qt开发：StandardItemModel数据模型组件
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍`StandardItemModel`数据模型组件的常用方法及灵活运用。`QStandardItemModel` ... ......
小傅哥自研插件，为开发提效80%，已经有8.1k安装量！
作者：小傅哥 博客：https://bugstack.cn 沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 哈喽，大家好我是技术UP主小傅哥。 如果你担心维护成本和性能考量，不想使用 BeanUtils.copyProperties 复制对象，也不想大面积的增加配置文件使用 MapStruct。而 ......
从安全、开发、产品三个角度反对用refresh_token续期access_token的观点
说明： access_token： 服务端与客户端通信，有时服务端需要知道客户端的身份，就会用到access_token来用于验证身份。 refresh_token： 但为了保证安全token会设置过期时间，如果直接过期，相当于用户或调用端正在使用产品，突然间就退出登录了，这种产品体验很差，于是有了 ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-SMO算法代码实现-15
1. alpha2 的修剪 if y1 != y2 : α1 - α2 = k # 不用算k的具体大小 if k > 0: # 上图的左 下这条线 α2 的区间 (0, c-k) k < 0 : # 上图的左 下这条线 α2 的区间 （-k, C） 所以： L = max(0, -k) # k>0 ......
机器学习中集成学习的概念及其一些典型算法
1.集成学习的概念 集成学习是一种机器学习范式，在这种范式中，多个学习者被训练和组合起来一起解决同一个问题。通过使用多个学习者，就可以把整个模型的泛化能力提高很多倍 所以说，集成学习的泛化能力比单个学习者强得多得多，所以叫：“集思广益”。 2.集成学习的具体流程 一个问题出来，数据集丢给若干模型进行 ......
软件测试/测试开发|一文教会你使用npm
前言 NPM 的全称是 Node Package Manager，是随同 NodeJS 一起安装的包管理和分发工具，它很方便让 JavaScript 开发者下载、安装、上传以及管理已经安装的包。 npm 之于 Node.js ，就像 pip 之于 Python， gem 之于Ruby，pear 之于 ......