下栽课♥》789it.top/3225/YOLO 进阶之路：深度解析 YOLO 模型，带你玩转目标检测在计算机视觉领域，目标检测始终是核心研究方向。YOLO（You Only Look Once）系列模型凭借其高效的推理速度与出色的检测精度，成为工业界与学术界的标杆方案。本文将从 YOLO 核心原理出发，深度解析模型架构演进，并结合实战案例分享优化策略，助你掌握目标检测的进阶之道。一、YOLO 模型架构深度解析1. 核心设计哲学YOLO 将目标检测转化为回归问题，通过单次前向推理完成边界框预测与类别分类。其核心优势在于：全局感受野：不同于两阶段检测器（如 Faster R-CNN）的局部特征分析，YOLO 直接处理全图信息，减少背景误判。统一框架：端到端的流水线设计，支持从输入图像到检测结果...阅读全文
CUDA与TensorRT部署实战课程：课程总结获课♥》jzit.top/13961/在CUDA编程中，.cu和.cpp文件分别用于CUDA代码和普通C++代码。两者之间的相互引用需要特别注意，因为CUDA代码涉及GPU编程，而C++代码则主要负责CPU上的逻辑处理。以下是如何在.cu和.cpp文件中相互引用的基本指南：.cu引用.cpp头文件包含：在.cu文件中，你可以像包含其他C++头文件一样包含.cpp文件对应的头文件（.h或.hpp）。确保头文件中的声明与.cpp文件中的实现相匹配。编译和链接：使用nvcc编译器编译.cu文件。确保将.cpp文件也编译成目标文件（.o或.obj），并在链接阶段将两者链接在一起。注意事项：如果.cpp文件中使用了C++标准库或其他第三方库，确保这些库在...阅读全文
书接上回，让我们继续看神经网络参数优化的关键算法。上次我们说到，神经网络的核心就是参数优化的工作，参数优化的过程对应到MINST数据集分类的代码里是以下这一段：参数优化：for epoch in range(2): # 训练循环：遍历数据集2个epoch（轮次），用于快速验证模型性能变化 for (x, y) in train_data: # 遍历训练数据加载器，每次获取一个批次的输入x（图像）和标签y net.zero_grad() # 清空模型参数的梯度缓存，防止梯度累积导致参数更新错误 output = net.forward(x.view(-1, 28 * 28)) # 前向传播：将输入图像展平为(batch_size, 784)的向量并输入网络 loss = torch.nn.fu...阅读全文
PyTorch入门到进阶，实战计算机视觉与自然语言处理下 栽 の 地 止 ：jzit.top/1089/PyTorch 提供了丰富的 API 和灵活的机制，允许用户自定义神经网络层、损失函数和优化器，以满足特定的需求。以下是一些 PyTorch 高级特性的介绍：一、自定义层PyTorch 中的 torch.nn.Module 类是所有神经网络模块的基类。要自定义层，需要继承 torch.nn.Module 类并实现 __init__ 和 forward 方法。__init__ 方法: 用于初始化层的参数，例如权重和偏置。forward 方法: 定义层的前向传播逻辑，即如何将输入数据转换为输出数据。示例：自定义全连接层python复制import torch import torch.nn a...阅读全文
W-TinyLFU算法是一种**融合LFU与LRU双重特性的混合淘汰算法**，其本质是通过分层机制将短期突发流量与长期热点数据分离处理。 --- ### 一、缓存结构设定（以总容量100为例） 1. **窗口缓存（Window Cache）** • **容量**：总容量的1%（即1个槽位） • **淘汰策略**：LRU（应对突发流量） *示例*：新访问的数据A、B、C会先进入此区域，若已满则淘汰最早进入的数据。 2. **主缓存（Main Cache）** • **容量**：总容量的99%（99个槽位） • **细分结构**： ◦ **保护区（Protected，80%）**：长期高频数据 ◦ **考察区（Probation，20%）**：待晋升候选数据 • **淘汰策略**：SLRU（分段...阅读全文
重楼C++逆向五期获课♥》789it.top/3675/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ C全局变量和局部变量的原理在 C 语言中，变量可以分为全局变量和局部变量，它们的作用范围、生命周期和存储位置各不相同。下面是它们的基本原理：1. 全局变量 (Global Variable)定义与作用范围定义：全局变量是在所有函数外部定义的变量。它在整个程序中都是可见的。作用范围：全局变量可以在整个文件内、甚至在多个文件中使用（通过extern声明）。它的作用范围包括了整个程序的执行过程。存储位置内存存储：全局变量存储在数据段（Data Segment）中。数据段分为已初始化和未初始化的两个区域，已初始化的全局变量存储在初始化数据段，未初始化的全局变量存储在 BSS 段（Block Started by S...阅读全文
好奇代码的三木-Javascript+Nodejs全栈前端全能课获课♥》jzit.top/14350/获取ZY↑↑方打开链接↑↑在 JavaScript + Node.js 全栈前端课程里，原型与原型对象是极为重要的概念，它们构成了 JavaScript 独特的继承和对象系统。下面是对这两个概念的详细总结：原型与原型对象的基本概念1. 原型（Prototype）原型是 JavaScript 实现继承的一种方式。每个对象都有一个内部属性[[Prototype]]（在浏览器环境中可以通过__proto__访问，但不建议在生产环境使用），它指向该对象的原型对象。当访问一个对象的属性或方法时，JavaScript 首先会在对象本身查找，如果找不到，就会沿着原型链向上查找，直到找到该属性或方法或者到达...阅读全文
https://97it.top/13660/ 摘要 在现代分布式系统中，消费者-生产者模型广泛应用于消息队列、事件驱动架构和微服务通信等场景。消费者通过建立连接并发起调用来获取生产者提供的数据或服务，这是一个关键的通信过程。本文通过分析消费者如何与生产者建立连接并进行调用，探讨消费者连接建立的技术实现、调用机制、性能优化方法以及常见的实践模式，旨在为分布式系统中的消息传递和服务调用提供有价值的见解。 1. 引言 随着分布式系统的普及，消费者-生产者模型已经成为很多应用程序设计中不可或缺的一部分。在这种模型中，生产者负责生成和发布数据或事件，而消费者则从生产者那里获取数据进行处理。在具体的实现中，消费者通常需要通过某种方式与生产者建立连接，并通过该连接发起调用，获取或处理所需的数据。 消费者...阅读全文
QT6实战-QML与C++联合编程获课♥》789it.top/14086/获取ZY↑↑方打开链接↑↑QML（Qt Meta - Object Language）是一种用于创建用户界面的声明式语言，而 C++ 是一种强大的面向对象编程语言。将 QML 与 C++ 联合使用可以充分发挥两者的优势，既利用 QML 的简洁性和灵活性来设计界面，又利用 C++ 的高性能和丰富的库来处理复杂的业务逻辑。下面为你介绍 QML 与 C++ 联合开发的相关知识和示例代码。1. 基础原理对象暴露：可以将 C++ 对象暴露给 QML 环境，使得 QML 可以访问 C++ 对象的属性、方法和信号。信号与槽机制：C++ 对象的信号可以连接到 QML 的函数，QML 的信号也可以连接到 C++ 对象的槽函数，实现双向...阅读全文
基于GitHub App业务 深度讲解 Kotlin高级特性与框架设计（完结）获课♥》789it.top/1681/获取ZY↑↑方打开链接↑↑基于 GitHub App 业务：深度解析 Kotlin 高级特性与框架设计引言GitHub App 是一种通过 API 与 GitHub 深度集成的应用，能够自动化处理仓库管理、代码审查、CI/CD 等任务。在开发 GitHub App 时，如何设计一个高效、可扩展的框架，并充分利用 Kotlin 的高级特性，是一个值得深入探讨的话题。本文将从 GitHub App 的实际业务场景出发，结合 Kotlin 的高级特性（如扩展函数、协程、DSL、内联类等），深入探讨如何设计一个现代化的 Kotlin 框架。我们将从业务需求分析、框架设计、Kotlin ...阅读全文
获课 ♥》www.bcwit.top/491/ 一、课程定位与核心优势 1. 针对程序员的痛点优化 传统计算机基础课程常因理论冗余、脱离工程实践被诟病。本课程聚焦程序员职业发展需求，从以下维度重构知识体系： 删减冗余理论：弱化计算机发展史等科普内容，强化与编程直接相关的底层原理，如内存管理、指令执行流程、进程调度机制等6813； 实战驱动学习：通过Linux文件系统操作学习操作系统原理，结合企业级网络划分案例理解TCP/IP协议栈，以真实场景加速知识内化2； 工具链集成：课程配套Git代码管理、Docker容器化部署等工业级工具实践，衔接企业开发流程15。 2. 分层教学适配多元需求 课程采用三级进阶模式： 入门层：零基础学员从Python/C语言语法起步，掌握变量、控制结构、函数等编程核心...阅读全文
获课：www.bcwit.top/1083/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 第一章：目标检测基础 任务定义与挑战 目标检测 vs 图像分类 / 分割 核心挑战：多尺度、遮挡、小目标、背景干扰 基础概念 边界框（Bounding Box）表示与回归 交并比（IoU）与非极大值抑制（NMS） 锚框（Anchor Box）机制 数据集与评价指标 COCO、VOC、OpenImages 数据集解析 mAP（平均精度均值）计算与可视化 第二章：经典目标检测算法 两阶段检测框架 R-CNN（2014）：候选区域提取 + 特征提取 + 分类回归 Fast R-CNN（2015）：共享卷积特征与多任务损失 Faster R-CNN（2016）：区域建议网络（RPN）的引入 R-CNN 系列 Mask R-CN...阅读全文
### 一、默认使用非公平锁 ReentrantLock 默认情况下确实使用**非公平锁**。 • 当通过无参构造函数 `new ReentrantLock()` 创建锁时，底层会初始化 `NonfairSync`（非公平锁实现类）。 • 公平锁需要通过显式参数设置，例如 `new ReentrantLock(true)`。 ### 二、非公平锁的效率和吞吐量优势 非公平锁的性能和吞吐量显著优于公平锁，主要原因如下： #### 1. **减少线程切换开销** • 非公平锁允许新请求的线程直接尝试抢占锁，无需严格遵循队列顺序。例如，当一个线程释放锁时，新线程可能立即抢占成功，而无需唤醒队列中的等待线程，减少了上下文切换次数。 • 公平锁每次必须按队列顺序唤醒线程，频繁的线程切换会降低吞吐量。 ...阅读全文
获课：keyouit.xyz/1170/获取ZY↑↑方打开链接↑↑"TensorFlow+CNN实战AI图像处理，入行计算机视觉完结无密"听起来像是一个专注于使用TensorFlow和卷积神经网络（CNN）进行图像处理的培训课程或教程。这类课程通常旨在帮助学员掌握计算机视觉的基础知识以及如何利用深度学习技术解决实际问题。以下是该类课程可能涵盖的内容概述：获课：keyouit.xyz/1170/获取ZY↑↑方打开链接↑↑课程内容1. 基础知识Python编程基础：作为TensorFlow的主要编程语言，掌握Python是必要的。数学基础：线性代数、概率论与统计学、微积分等基础知识对于理解深度学习算法至关重要。2. 深度学习基础神经网络基础：包括前馈神经网络、激活函数、损失函数、反向传播算法...阅读全文
获课：weiranit.fun/14039/获取ZY↑↑方打开链接↑↑一、 项目概述本项目将结合 YOLO 系列目标检测算法和 Transformer 模型的优势，构建一个适用于多场景的目标检测系统。该系统能够高效准确地检测图像或视频中的目标物体，并应用于安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域。二、 技术栈YOLO 系列: YOLOv5、YOLOv7 等，用于目标检测的 backbone 和 neck 部分。Transformer: Vision Transformer (ViT)、Swin Transformer 等，用于目标检测的 head 部分，提升模型对全局信息的捕捉能力。深度学习框架: PyTorch、TensorFlow 等。数据集: COCO、Pascal VOC 等公开数据...阅读全文
https://97it.top/1845/ 摘要 Java 8 引入的 Stream API 是一种革命性的数据处理方式，它通过流和管道的概念，为集合操作提供了一种声明式和高效的方法。本文深入探讨了 Stream API 的基础概念，包括流的创建、管道的构建以及它们在数据处理中的应用。通过对比传统循环处理方式，展示了 Stream API 在代码可读性、性能优化以及与多核架构的兼容性方面的优势。最后，本文通过实际案例分析，探讨了 Stream API 在复杂数据处理场景中的应用，并对其在现代 Java 开发中的重要性进行了总结。 1. 引言 随着大数据时代的到来，数据处理的效率和可维护性成为软件开发中的关键问题。Java 作为一种广泛使用的编程语言，一直致力于通过语言特性的改进来满足开发者...阅读全文
--- ### **一、MySQL 的 LATERAL 派生表（横向关联）** 1. **功能支持** • **版本要求**：从 **MySQL 8.0.14** 开始支持 `LATERAL` 关键字。 • **核心作用**：在 `FROM` 子句中的派生表（子查询）中，允许直接引用外层表的字段，实现类似“逐行关联”的效果。例如： ```sql SELECT t1.id, t2.* FROM t1, LATERAL (SELECT * FROM t2 WHERE t2.col = t1.col) AS t2; ``` 此查询会为 `t1` 的每一行执行一次子查询 `t2`，并将结果关联。 2. **与 Hive LATERAL VIEW 的区别** • **应用场景差异**： ◦ **Hiv...阅读全文
Makefile——Linux下C/C++编译方法获课♥》789it.top/4276/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ Makefile从入门到精通：17课时带你掌握大型C/C++项目的编译技巧课程概览本课程旨在通过17个精心设计的课时，引领学员从Makefile的基础知识出发，逐步深入掌握大型C/C++项目的编译技巧。通过系统学习，学员将能够高效管理项目构建过程，提升开发效率。课程大纲第一课时：Makefile基础Makefile简介：介绍Makefile的概念、作用及其在C/C++项目开发中的重要性。基本语法：讲解Makefile的基本语法结构，包括目标、依赖和命令。第二至第四课时：Makefile进阶变量与模式规则：介绍Makefile中的变量定义和使用，以及模式规则的应用。自动变量与函...阅读全文
获课：weiranit.fun/1170/获取ZY↑↑方打开链接↑↑TensorFlow+CNN实战AI图像处理，入行计算机视觉完结无密一、课程概述本课程专注于TensorFlow与卷积神经网络（CNN）在AI图像处理中的应用，旨在帮助学员快速入行计算机视觉领域。通过实战演练，学员将掌握如何利用TensorFlow构建和训练CNN模型，实现对图像的高效分类、识别和处理。二、课程内容TensorFlow基础TensorFlow简介与安装TensorFlow核心概念：张量、计算图、会话等TensorFlow的高级API：Keras的使用卷积神经网络（CNN）基础CNN的原理与结构：卷积层、池化层、全连接层等CNN在图像处理中的应用优势数据准备与预处理图像数据集的获取与整理图像数据...阅读全文
小滴-2024年全新微信小程序云开发－从0开发知乎云全栈小程序从零开发知乎云全栈小程序：基于微信云开发的全流程指南在当今移动互联网时代，“获课”小程序因其轻量级、itxt.top/13781/ 即用即走的特性成为内容社区类应用的重要载体。本文将详细介绍如何从零开始开发一个类似知乎的全栈小程序，基于微信云开发(CloudBase)技术栈，涵盖环境配置、核心功能实现、性能优化到部署上线的完整流程。通过本文，您将掌握如何利用Serverless架构快速构建高可用的内容社区应用，同时了解2024年最新的小程序云开发技术趋势和实践方案。一、项目规划与技术选型1.1 知乎小程序核心功能需求分析一个完整的知乎类小程序通常包含以下核心模块：用户系统：注册登录、个人资料管理、关注关系内容生产：问题发布、回答编...阅读全文
小滴-2024年全新微信小程序云开发－从0开发知乎云全栈小程序拼课》》》❤jzit.top/13820/微信云小程序是基于微信小程序的一种新的开发方式，借助微信云开发平台（微信云）来进行后端服务的支持，开发者可以更加便捷地进行开发、部署和运维。微信云小程序结合了微信小程序和云开发技术，可以让开发者轻松搭建和管理应用。下面是微信云小程序项目初始化和基础核心知识点的概述：一、微信云小程序的项目初始化1. 注册并创建小程序账号登录 微信公众平台，注册并认证一个小程序账号。获取小程序的 AppID 和 AppSecret，这些信息会在后续开发中用到。2. 下载并安装微信开发者工具下载并安装微信开发者工具，这个工具可以帮助你在本地开发、调试和上传小程序。打开微信开发者工具，登录并选择 “小程序”，创建...阅读全文
极客时间mysql进阶训练营拼课》》》❤ jzit.top/2862/MySQL进阶技巧详解1. 索引与优化索引作用：索引是数据库的“目录”，通过构建数据结构（如B-Tree、Hash等）加速查询。合理使用索引可显著提升性能，但需注意索引的维护成本。常见索引类型：B-Tree（默认）：适用于范围查询（如WHERE age > 18）、排序和分组。示例：CREATE INDEX idx_age ON users(age);FULLTEXT：用于全文搜索（如博客文章、商品描述）。示例：CREATE FULLTEXT INDEX idx_content ON articles(content);HASH：适用于等值查询（如WHERE id = 123），但无法用于范围查询。示例：CREATE IN...阅读全文
获课：weiranit.fun/1848/获取ZY↑↑方打开链接↑↑以下为你构建一个完整的 Python 自动化测试开发实战学习路径，涵盖基础技能、测试框架、持续集成等内容，帮助你在学习结束后能够顺利就业。一、课程基础内容1. Python 基础数据类型与变量：掌握整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等基本数据类型的定义和使用。收起python# 示例：列表操作my_list = [1, 2, 3]my_list.append(4)print(my_list)控制流语句：学会使用if-else、for、while等语句进行程序逻辑控制。收起python# 示例：if-else 判断num = 5if num > 10: print("大于 10")else: print("小于等于 10"...阅读全文
获课：789it.top/14278/获取ZY↑↑方打开链接↑↑解锁 TypeScript 核心基础知识引言TypeScript 是 JavaScript 的一个超集，添加了可选的静态类型和基于类的面向对象编程。它由微软开发并维护，旨在开发大型应用时提供更好的工具和结构。本文将深入探讨 TypeScript 的核心基础知识，帮助你快速上手并理解其强大功能。1. 类型系统1.1 基本类型TypeScript 支持 JavaScript 的所有基本数据类型，并增加了额外的类型。boolean: 表示 true 或 false。number: 表示整数或浮点数。string: 表示文本数据。array: 表示元素类型相同的数组。tuple: 表示已知元素数量和类型的数组。enum: 表示一组命名的...阅读全文
获课♥》789it.top/2884/数据结构与算法：构建高效程序的基石一、数据结构与算法的核心关系数据结构与算法是计算机科学中不可分割的孪生概念，它们共同构成了编写高效程序的基础框架。数据结构关注数据的组织、管理和存储格式，而算法则定义了操作这些数据以解决问题的明确步骤。二者的关系可以概括为：数据结构是算法的物质基础：良好的数据结构设计能够为算法提供高效的操作接口算法是数据结构的灵魂：数据结构的选择往往取决于需要在其上执行的算法效率的共生关系：优秀的数据结构可以降低算法复杂度，而巧妙的算法可以弥补数据结构的不足二、基础数据结构体系线性数据结构数组(Array)：连续内存存储随机访问O(1)复杂度固定大小（静态数组）或可变大小（动态数组）链表(Linked List)：节点通过指针连接单链表...阅读全文
获课♥》789it.top/14408/获取ZY↑↑方打开链接↑↑从进程调度的CFS算法到内存管理的伙伴系统，揭秘Linux内核核心机制。通过SystemTap动态追踪与源码精读，掌握模块化分析精髓。实践QEMU+GDB调试环境搭建，突破理论到落地的最后一公里，让红黑树调度策略与缺页异常处理机制真正可观测、可验证。内容由DeepSeek-R1模型生成Linux内核源码关键模块深度解析一、进程管理：从创建到调度的核心逻辑1. 进程创建（fork()系统调用）源码路径：kernel/fork.c核心函数：在copy_page_range()中延迟物理页复制，仅复制页表项触发条件：任一进程尝试修改共享页时引发缺页异常（handle_pte_fault()）调用copy_process()复制父进...阅读全文
获课♥》789it.top/13843/CUDA与TensorRT都是由NVIDIA推出的重要技术，它们在高性能计算和深度学习领域发挥着关键作用。以下是对CUDA与TensorRT的详细介绍：CUDACUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型。它专为利用NVIDIA GPU（图形处理单元）的强大计算能力而设计，允许开发者通过编写程序直接在GPU上执行通用计算任务（GPGPU），而不仅仅是用于传统的图形渲染。核心概念GPU加速：GPU拥有数千个核心，能够同时处理大量线程，非常适合并行计算。CUDA提供了一种简单的方式，让开发者能够充分利用GPU的并行计算能力，从而加速各种计算任务。主机（Host）与设备（D...阅读全文
获课：weiranit.fun/1170/获取ZY↑↑方打开链接↑↑TensorFlow+CNN实战AI图像处理，入行计算机视觉完结无密一、课程概述本课程专注于TensorFlow与卷积神经网络（CNN）在AI图像处理中的应用，旨在帮助学员快速入行计算机视觉领域。通过实战演练，学员将掌握如何利用TensorFlow构建和训练CNN模型，实现对图像的高效分类、识别和处理。二、课程内容TensorFlow基础TensorFlow简介与安装TensorFlow核心概念：张量、计算图、会话等TensorFlow的高级API：Keras的使用卷积神经网络（CNN）基础CNN的原理与结构：卷积层、池化层、全连接层等CNN在图像处理中的应用优势数据准备与预处理图像数据集的获取与整理图像数据的预处理：缩放...阅读全文
获课♥》789it.top/2862/初学者阶段学习目标：掌握 SQL 的基本语法，能够进行简单的数据查询和对数据库的基本操作。核心知识：数据查询（DQL）：学习SELECT语句，包括如何选择特定列、使用DISTINCT去除重复行、通过WHERE子句过滤数据、利用ORDER BY对结果进行排序等。数据操作（DML）：掌握INSERT INTO语句用于向表中插入新数据，UPDATE语句用于更新现有数据，DELETE FROM语句用于删除数据。数据定义（DDL）：了解CREATE TABLE语句来创建新表，包括定义表的列名、数据类型及约束条件；学会使用ALTER TABLE语句修改表结构，如添加或删除列；掌握DROP TABLE语句删除表。学习资源：可以通过在线教程，如菜鸟教程的 SQL 部分...阅读全文
获课♥》jzit.top/4276/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Makefile是一个用于自动化编译和链接过程的脚本文件，它定义了如何编译和链接程序中的源文件。以下是Makefile的基础知识：Makefile的基本组成Makefile主要由以下五个部分组成：显示规则：明确指定如何生成一个或多个目标文件。包括目标文件、依赖的文件以及生成目标文件所需的命令。隐晦规则：Makefile具有自动推导功能，可以自动判断如何生成某些文件。隐晦规则使得Makefile的编写更加简洁。变量定义：类似于C语言中的宏定义，Makefile允许定义一系列字符串变量，并在需要的地方进行引用和替换。文件指示：Makefile可以包含其他Makefile文件，或者根据条件指定Makefile中的有效部分。注释：使用“...阅读全文
小滴-2024年全新微信小程序云开发－从0开发知乎云全栈小程序拼课》》》❤ 789it.top/13763/微信云开发和传统开发模式在多个方面存在显著的对比和差异，以下是两者的详细对比：一、开发流程与效率微信云开发流程简化：微信云开发通过提供一整套的后端服务，包括数据库、存储、云函数等，使得开发者无需自行搭建服务器和数据库，从而简化了开发流程。快速迭代：云开发提供了一系列的API和工具，可以快速实现小程序的常见功能，如数据库操作、文件上传下载、云函数调用等，极大地提高了开发效率。模板支持：微信云开发还提供了云模板功能，通过预设模板，开发者可以快速构建和部署业务后台、活动页面等，进一步缩短了开发周期。传统开发模式流程复杂：传统开发模式需要开发者自行搭建服务器和数据库，并编写后端代码来实现业务...阅读全文
易语言学习从入门到精通实战教程拼课》》》❤ 789it.top/14014/以下是一份详细的易语言学习从入门到精通实战教程概览：一、易语言简介易语言是一种中文编程语言，旨在为非专业程序员提供快速开发的平台。其设计理念是通过简化的语法和结构，降低编程的门槛。易语言使用中文关键词、清晰的语法规则和丰富的内置功能，使得编程更加直观。二、入门知识基础知识：学习易语言首先要掌握编程的基本概念，包括数据类型（如整型、浮点型、字符串、布尔型等）、变量、表达式、控制结构（如循环、条件判断）等。界面设计：易语言支持可视化的界面设计，需要熟悉如何使用界面设计工具来创建窗口、控件、菜单等界面元素。事件驱动编程：了解事件的含义以及如何在程序中响应事件。语法结构：掌握易语言的中文关键词和语法结构，以及如何组织代码。三...阅读全文
程序猿必知必会-MySQL 8.0详解与实战（完结）拼课》》》❤ 789it.top/2735/MySQL 8.0详解：程序员必知必会MySQL 是全球最广泛使用的开源关系型数据库管理系统（RDBMS）。自MySQL 8.0版本发布以来，它带来了许多新的功能和增强，使得开发人员能够更高效地处理数据库操作。对于程序员而言，掌握MySQL 8.0的核心特性和新功能是非常重要的，因为它不仅提高了性能，还增强了安全性、易用性和可扩展性。本文将详细介绍 MySQL 8.0 的一些关键特性和功能，帮助程序员更好地理解和使用这个强大的数据库系统。1. 新的默认字符集：utf8mb4在 MySQL 8.0 中，utf8mb4 成为了默认的字符集。utf8mb4 是一种更完整的 Unicode 字符集，支持更...阅读全文
程序员为什么需要构建数学体系？—— 从思维到实践的底层逻辑获课：yinheit.xyz/14807/在大众认知里，程序员的日常是与代码、算法和逻辑打交道，但鲜少有人意识到，这一切的背后都深深植根于数学的土壤。对于程序员而言，数学不仅是工具，更是构建编程思维的底层框架。本文将带你梳理程序员需掌握的核心数学领域，以及它们如何渗透到实际开发中。一、离散数学：编程世界的 “通用语言”离散数学研究离散量的结构与关系，堪称计算机科学的数学基石，其核心内容包括：集合论与逻辑集合论定义了数据的基本组织形式（如数组、集合、映射），而命题逻辑（与 / 或 / 非运算）直接对应编程中的条件判断（if-else）和布尔表达式。例如，“用户权限判断” 可抽象为集合的交集运算，“复杂业务逻辑” 可拆解为命题公式的化简。...阅读全文
download： https://www.daxiacode.com/7348.html【资源目录】:├──01FRIDA高级逆向| ├──FRIDA高级API实用方法：Frida Hook Java(1).mp4 192.49M| ├──FRIDA高级API食用方法：Frida Hook Java(2).mp4 236.68M| ├──FRIDA高级API食用方法：Frida hook native.mp4 282.52M| ├──课时4 Frida 辅助分析ollvm字符串加密.mp4 223.21M| ├──课时5 Frida 辅助分析ollvm控制流程平坦化.mp4 318.81M| ├──课时6_1 Frida 辅助分析ollvm指令替换.mp4 241.27M| ├──课时6_...阅读全文
