通过计算机专业实习，我积累了宝贵的实践经验。这段时间，我参与了多个项目，并学习了许多新的技术。这些经历极大地提升了我的专业技能和解决问题的能力。同时，我也深刻体会到了理论与实践之间的联系，更加明确了自己的职业发展方向。-ITADN社区

优质

在最近的一次Java技术面试中，我成功解答了一系列关于Java反射机制的问题，展示了对这一核心概念的深刻理解。上周我投递了简历申请Java后端开发工程师的职位。这周美团的面试官安排了面试，在一问到二面之间的间隔非常短，上午刚完成初试，晚上就已经安排好了下一轮面试。无论应聘的是什么技术岗位，关于Java反射原理的问题在面试中出现得相当频繁。鉴于此点，我提前做了准备，并结合这次面试中的问题来详细解释一下Java的反射机制。 JAVA反射机制是指在运行状态下可以获取任意类的所有属性和方法信息；并且能够调用对象上的任何方法或访问其所有属性。这种能够在运行时动态地获取信息并操作的方法称为 Java 语言的反射机制。使用场景包括IDE自动提示功能等，通过这些特性可以在程序中实现更加灵活、强大的功能。

易语言V5.1完美破解版，我已经升级到这个最新版本了。

优质

请注意，软件的“破解版”通常是非法和不道德的行为，侵犯了开发者的权益。我建议使用正版授权的易语言 V5.1 版本，并支持开发者的工作。如果你需要介绍该软件的功能或特色，请提供有效信息，我很乐意帮你撰写简介。我目前使用的是易语言 V5.1 完美破解版。

hello world:我真的不知道，请别问我了

优质

《Hello World》是一部融合科幻与情感元素的作品，讲述了一段因人工智能而引发的温馨又略带忧伤的故事，探讨了人机共存的可能性和伦理边界。你好，世界！我是一个刚开始接触Github的新人，并且我的英语水平有限，请多包涵；我希望通过这个项目保留我在大学最后两年里遇到的美好时光。这两年中，我遇到了很多可爱的人，也发现了自身的不足之处，在寻找自信的路上前行着。这几年的学习让我收获颇丰，希望在人生的这一阶段能够享受一段轻松的时光，并继续努力前进！这是《数字信号处理》课程的大作业的一部分内容：通过Matlab读取声音信号、进行频谱分析和比较来获得识别结果。虽然预先存储的歌曲信息只有几首歌，但整体而言任务相对简单，主要是对频谱信号进行分析和处理。此外，在2020年4月至6月期间复习数据结构与算法时编写了一些代码，这些代码涵盖了各种数据结构的实现方式，并主要用C语言完成。

火箭发射与着陆的MATLAB代码 - Falcon 9 火箭：我设计、编写并解决了我的专属...

优质

这段内容介绍了一套基于MATLAB编写的Falcon 9火箭发射和着陆过程模拟代码，涵盖了从设计到实现的全过程。作者独立完成，适用于航天工程学习与研究。我设计并编写了一个MATLAB项目来模拟猎鹰9号火箭的发射和着陆过程，并解决了该项目的相关编程任务。文档包括项目说明（由我撰写）以及代码解决方案（同样由我完成）。希望你喜欢！

我学会网上订餐系统了

优质

简介：最近我成功掌握了使用网上订餐系统的技能，无论是浏览菜单、选择美食还是完成支付，都变得轻松愉快。这项新技能让我的日常生活更加便利和高效。我学我会网上订餐系统是一个基于Java技术开发的在线餐饮预订平台，采用经典的三层架构模式（Model-View-Controller，MVC）来分离业务逻辑、数据处理和用户界面，从而提高系统的可维护性和扩展性。在这个平台上可以看到核心Java Web技术的应用，包括JavaBean、JSP和Servlet。首先了解一下MVC架构模式：模型层代表数据模型，主要负责存储和管理数据，并通常由JavaBean实现；视图层展示数据显示给用户，一般通过JSP页面来完成；控制器层处理业务逻辑的调度和转发功能，其中总控Servlet是关键组件。Servlet作为服务器端组件可以接收和响应HTTP请求，在这个系统中它通常是全局入口点，根据用户的请求分发到相应的业务处理Servlet上运行。除此之外，简单工厂模式可能被用来创建和管理这些Servlet实例，并提供一个静态方法来返回合适的对象类型以提高系统的灵活性与可维护性。数据库在这个订餐平台中也扮演着非常重要的角色，用于存储所有必要的业务数据，如用户信息、餐厅菜单以及订单记录等。合理的数据库设计对系统性能及用户体验至关重要。综上所述，“我学我会网上订餐系统”是综合运用了Java Web技术的实际项目案例。通过采用MVC架构实现了逻辑分离，并使用JavaBean作为模型层的数据结构，JSP负责视图展示以及Servlet（包括总控）处理请求和配合数据库进行数据管理等操作。这种设计有利于项目的模块化开发、团队协作及后期维护升级工作。对于初学者来说，这是一个非常有价值的实践案例来学习理解Java Web开发技术的应用场景与实现方式。

这是我已经使用了20年的通达信指标公式

优质

这是一套经过长期市场验证的通达信股票分析指标公式，已有20年历史，积累了丰富的实战经验与用户反馈，深受投资者喜爱。通达信指标公式（这是我用了20年的）好不好，一看就知道。

我的C#学习经历与体会

优质

本文分享了作者在学习C#编程语言过程中的经验和感悟，从初学时的困惑到逐渐掌握技巧的心路历程。我对C#语言有一定的认识，并且在学习过程中积累了一些心得体会。从基础语法到高级特性，我逐步深入理解了这门编程语言的精髓。通过实践项目，我发现掌握C#不仅能够提高开发效率，还能帮助解决复杂的技术问题。此外，在不断的学习和实践中，我也意识到持续更新知识的重要性，以便跟上技术发展的步伐。

根据之前的YOLO面试经历，我整理了一份笔记

优质

这份笔记详细记录了作者参加YOLO（You Only Live Once）项目面试的经历与心得，旨在为即将参与面试的读者提供有价值的参考和建议。 YOLOv5 和 YOLOv8 是两种实时目标检测算法，在原有基础上进行了改进与优化。 **关于YOLOv5：** YOLOv5 在设计上基于 YOLOv4，并进行了一系列的调整，以提高其性能和效率。它将 Focus 模块替换为一个 6x6 的卷积层，这在某些 GPU 设备中更为高效。同时，在数据预处理阶段，YOLOv5 使用了 Mosaic 数据增强方法以及自适应锚框计算、图片缩放等技术。 **YOLOv5 和 YOLOv4 相比：** 1. **相同点：** - 两者都采用 CSPDarknet53 作为主干网络（backbone），并使用 PANET 结构来聚合特征。 2. **不同点：** - YOLOv5 实现了自适应锚框学习，而 YOLOv4 则没有这一特性。此外，在激活函数的选择上，YOLOv5 使用 leakyReLU 和 Sigmoid，而在主干网络中则使用 mish 激活函数的复杂度较高。 - 在网络输入的第一层增加了 Focus 结构是另一个区别点。 **关于YOLOv8：** 基于 YOLOv5 的改进和优化，YOLOv8 引入了 CSP 和 C2f 两种结构。CSP 分为 backbone 中的 CSP1_X（其中 X 表示组件数量）与 Neck 中的 CSP2_X；而 C2f 结构则分为 backbone 中的 C2f1 和 Neck 中的 C2f2，它们都通过增加跳层连接来丰富特征信息，并减少计算量。 **注意力机制：** YOLOv8 采用了 CBAM（Convolutional Block Attention Module）和 SE（Squeeze-and-Excitation）两种注意力机制。CBAM 包含通道和空间两个部分的注意力模块，而 SE 则通过挤压步骤与激发步骤来实现特征图的关注。总之，无论是 YOLOv5 还是 YOLOv8，在目标检测领域的应用都展示了它们在性能上的巨大提升，并且这些改进也反映了深度学习技术的发展趋势。

我自己编写了Python版的维特比(Viterbi)算法

优质

简介：本人独立开发了一款高效的Python实现版本的维特比（Viterbi）算法，该程序适用于隐马尔可夫模型等领域中的最优化路径求解。由于您提供的博文链接未能直接给出具体内容或文字内容以供我进行改写，请提供该文章的具体文本内容或者主要讨论点，这样我可以帮助您去掉不必要的联系信息并重新组织语言。如果有特定段落需要处理也可以单独指出。请告知具体需求以便我能更好地协助您。

Vue2-TS-Template：一个结合了Vue2与TypeScript的简易后台管理模版。在使用Vue时，许多像我这样的学习者...

优质

Vue2-TS-Template是一个专为初学者设计的模板项目，它融合了Vue 2框架和TypeScript语言的优势，简化了开发复杂后台应用的过程，帮助开发者快速上手并提高代码质量和可维护性。在zhsw-pc项目中设置npm install以进行开发环境的编译和热重装，请使用命令`npm run serve`；若要编译并最小化生产版本，则需执行`npm run build`；整理和修复文件时，可以运行`npm run lint`。关于自定义配置的信息请参考相关文档。

是否确定退出登录?

全部评论 (0)