C# List<T>集合类解析与实

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/number1killer/article/details/82936441 本文部分注释部分来源于书籍和官网网摘。 命名空间:System.Collections.Generic 表示可通过索引访问的对象的强类型列表。 提供用于对列表进行搜索、排序和操作的方法。 ...

设计模式 ~ 观察者模式分析与实

设计模式系列文章目录导读: 今天我们继续来探讨下设计模式中的 观察者模式,在很多开源框架中也有观察者模式的应用,如 RxJava, EventBus除了一些开源框架,Android Framework 源码中也用到了观察者模式,如 ListView/RecyclerView, BroadcastReceiver所以说掌握观察者模式是很有必要的,下面开始介绍观察者模式的原理以及在项目的一些实践观...

拓扑排序详解与实

目录 介绍 拓扑排序算法分析 拓扑排序代码实现 @(目录)介绍拓扑排序,很多人都可能听说但是不了解的一种算法。或许很多人只知道它是图论的一种排序,至于干什么的不清楚。又或许很多人可能还会认为它是一种啥排序。而实质上它是对有向图的顶点排成一个线性序列。至于定义,百科上是这么说的: 为什么会有拓扑排序?拓扑排序有何作用?举个例子,学习java系列的教程代号 | 科目| 学前需掌握|-----...

设计模式 ~ 面向对象 6 大设计原则剖析与实

前言不管是在工作中,还是相关框架的源码的阅读过程中,或多或少我们都会有一些设计模式的应用和对设计模式的一些思考。一直以来就想系统的研究下设计模式。接下的日子会发表一些自己对设计的模式的使用和思考。设计模式是一套被反复使用、多数人知晓、经过分类编目的优秀代码设计经验的总结,所以学习设计模式不管是阅读优秀的框架还是编写健壮可扩展的代码都有裨益下面就从设计模式分类 及 6 大基本原则开始探讨吧设...

知识图谱学习与实践(1)——知识图谱的演化过程

 1 引言 知识图谱是一个包含很多技术内容的知识体系,总的来说,是处理关联的知识,核心是数据,但强调了数据之间的关联关系。简单来看,可以认为是数据库或知识库,和语义网有着千丝万缕的联系。知识图谱是由谷歌首先提出来的,用于优化它的搜索能力,之后,获得了蓬勃的发展,研究的人也越来越多。 知识图谱的出现,不是一蹴而就的,有一个缓慢演进的过程,包括现在,也还在发展中。知识图谱的发展,可以从多个方面进行阐述,比...

系统架构之高可扩展系统设计与实

到的:规范、识别、注册、使用。所以,方法的提出有一个点就是从具体案例中进行抽象,提炼共性的东西,再去推演其它案例看能不能也满足。 二、可扩展性系统实践之路 此处以优惠券业务平台为例讲解可扩展性系统设计与实现,在上一篇文章中已经讲了优惠券系统是一个平台型的业务系统,要做到业务与业务的隔离、业务与平台的隔离。 2.1 识别变化 经过整体分析之后,已经确定大业务流程:建券、发券、用券、退券,以及对应的子流程...

static修饰的静态变量与实例变量的区别,及其在初始化和内存中的运行机制详解

1. 静态变量的定义静态变量(Static Variable)在计算机编程领域指在程序执行前系统就为之静态分配(也即在运行时中不再改变分配情况)存储空间的一类变量。说明:静态变量(用static修饰),它所被分配的空间是一直伴随程序运行的,空间将会保持到程序的结束关闭,才会被释放。2.用static修饰的静态变量与普通变量的区别假若在定义一个类的过程中,定义了一个static修饰的变量,那么这...

面向全景展示的酒店管理系统的设计与实

**面向全景展示的酒店管理系统的设计与实现** 面向全景展示的酒店管理系统的设计与实现mysql数据库创建语句 面向全景展示的酒店管理系统的设计与实现oracle数据库创建语句 面向全景展示的酒店管理系统的设计与实现sqlserver数据库创建语句 面向全景展示的酒店管理系统的设计与实现spring springMVC hibernate框架对象(javaBean,pojo)设计 面向全景展示的酒店...

基于simulink-realtime的数控系统 仿真与实验平台研究

基于simulink-realtime的数控系统 仿真与实验平台研究 2018-3-29  来源:上海交通大学  作者:蔡一天,奚学程,赵万生         摘要:提出一种采用simulink-realtime构建数控系统仿真实验平台的方法。首先,介绍了simulink一realtime的硬件部分结构及其软件部分原理与设置。然后,详述了基于simulink一realtime应用程序的开发流程,并以...

反向传播——通俗易懂

出o2:   2.隐含层---->输出层: 计算输出层神经元o1和o2的值:   这样前向传播的过程就结束了,我们得到输出值为[0.75136079 , 0.772928465],与实际值[0.01 , 0.99]相差还很远,现在我们对误差进行反向传播,更新权值,重新计算输出。   Step 2 反向传播 1.计算总误差 总误差:(square error) 但是有两个输出,所以分...
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