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聊聊clean code

聊聊clean code

2017-01-25   作者:本站编辑    浏览次数:0   

clean code,顾名思义就是整洁的代码,或者说清晰、漂亮的代码,相信大多数工程师都希望自己能写出这样的代码。 也许这是个千人千面的话题,每个工程师都有自己的理解。比如我,从一个天天被骂代码写得烂的人,逐渐学习成长,到现在也能写的出“人模人样”的代码来了。这期间算是积累了一点经验心得,想和大家分

10 连抽保底的概率模型

10 连抽保底的概率模型

2017-01-23   作者:本站编辑    浏览次数:1   

网游里有很多抽卡、开箱子之类的赌性玩法,在最开始,游戏设计者实现的时候,仅仅给这些抽取概率简单的设置了一个值。比如抽卡抽出橙卡的概率是 10% ,那么就是说,玩家每次抽一张卡,有 90% 的可能是白卡,10% 的可能是橙卡。 但大 R 玩家是大爷,需要小心伺候。如果感受不好,人跑了就亏大了。概率这个

在 DOM 中动态插入并执行脚本

在 DOM 中动态插入并执行脚本

2017-01-23   作者:本站编辑    浏览次数:3   

在 HTML 中脚本以 <script> 来标记,通过设置其内容或 src 属性执行内联脚本或外部脚本。 本文讨论动态地插入脚本标签时浏览器对它的解析、下载和执行行为。 动态插入脚本的场景可能包括使用 AJAX 获取脚本并动态执行(多用于性能优化), 以及运行时决定执行页面模板中的某段脚本(多用于单

Netty可靠性分析

Netty可靠性分析

2017-01-23   作者:本站编辑    浏览次数:1   

1. 背景 1.1. 宕机的代价 1.1.1. 电信行业 毕马威国际(KPMG International)在对46个国家的74家运营商进行调查后发现,全球通信行业每年的收益流失约为400亿美元,占总收入的1%-3%。导致收益流失的因素有多种,主要原因就是计费BUG。 1.1.2. 互联网行业 美国

《学习OpenCV》源码及 Mac 运行工程

《学习OpenCV》源码及 Mac 运行工程

2017-01-22   作者:本站编辑    浏览次数:0   

LearningOpenCV Source code for Learning OpenCV 《学习OpenCV》源码,使用 OpenCV 2.4 自带 Mac 项目 Xcode 工程。 使用方法 下载源码 git clone https://github.com/yourtion/Learni

[译] Google 机器学习应用的四十三条经验法则

[译] Google 机器学习应用的四十三条经验法则

2017-01-22   作者:本站编辑    浏览次数:0   

Google 的研究科学家 Martin Zinkevich 曾在 NIPS 2016 Workshop 分享了谷歌机器学习实践的四十三条法则。Martin Zinkevich 也在自己的博客上分享了这四十三条经验法则。文章《Rules of Machine Learning: Best Pract

机器学习:决策树

机器学习:决策树

2017-01-21   作者:本站编辑    浏览次数:0   

决策树 决策树简介 你是否玩过二十个问题的游戏,游戏的规则很简单:参与游戏的一方在脑海中想象某个事物,其他参与者者向他提问题,只允许提20个问题,问题的答案也只能用对或错回答。问问题的人通过推断分解,逐步缩小待猜测事物的范围。 决策树 的工作原理与20个问题类似,用户输入一系列的数据,然后给出游戏的

百度大脑跟听音神童打平了,听百度工程师聊聊声纹识别的原理

百度大脑跟听音神童打平了,听百度工程师聊聊声纹识别的原理

2017-01-20   作者:本站编辑    浏览次数:0   

百度大脑最近参加了综艺节目《最强大脑》,就是那个请一堆人类记忆大师和神童上去挑战的节目。 此前第一期节目里面,搭载了百度大脑的小度以3:2在人脸识别的比赛中赢了人类选手王峰。第二期的节目比的则是声纹识别,大概就是从一堆人中找出说某句话的人是谁,不过,做为“最强道具组”的《最强大脑》,为了节目效果,当

机器学习入门:K-近邻算法

机器学习入门:K-近邻算法

2017-01-20   作者:本站编辑    浏览次数:0   

先来一个简单的例子,我们如何来区分动作类电影与爱情类电影呢?动作片中存在很多的打斗镜头,爱情片中可能更多的是亲吻镜头,所以我们姑且通过这两种镜头的数量来预测这部电影的主题。简单的说, k-近邻算法 采用了测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点:计算

Spring Batch在大型企业中的最佳实践

Spring Batch在大型企业中的最佳实践

2017-01-20   作者:本站编辑    浏览次数:0   

在大型企业中,由于业务复杂、数据量大、数据格式不同、数据交互格式繁杂,并非所有的操作都能通过交互界面进行处理。而有一些操作需要定期读取大批量的数据,然后进行一系列的后续处理。这样的过程就是“批处理”。 批处理应用通常有以下特点: 数据量大,从数万到数百万甚至上亿不等; 整个过程全部自动化,并预留一定

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