一点点的 收获

引语:现在互联网那么热,你手里没几个APP都不好意思跟别人打招呼!但是,难道APP就是全能的神吗?答案是否定的,除了优雅的APP前端展示,其实核心还是服务器端.数据的保存.查询.消息的推送,无不是在服务器端完成的,默默地!那么,怎样提供一个服务端接口就是一个至关重要的问题了! 也许你会说,现在APP这么泛滥,谁还不会写服务端API程序啊?是的,也许,你是对的,但是本文想说明的和要讲的故事,是一个从零到一故事,是一个思想,是一个历程,一个可以推演的过程! 在给出答案之前,先抛几个问题,如果你自认为

0.小叙闲言 今天在用PPT做动画的时候小有心得,百度了一下线条动画制作,有一个贴子里面的讨论,也给了我一些灵感,贴子地址:http://www.rapidbbs.cn/thread-24577-1-1.html.但是还是没有做下图这样的效果的动画,这是自己纯想出来的,分享一下,或许对大家有点帮助.文章中的PPT下载地址:http://files.cnblogs.com/files/endlesscoding/PPT_Line_Animations.zip 1.PPT简单线条动画 平时做线条动画

Learining TypeScript (一) TypeScript 简介 一.TypeScript出现的背景    2 二.TypeScript的架构    2 1.    设计目标    2 2.    TypeScript组件    4 三.TypeScript语言特性    4 1.类型    7 2.变量.基本类型和运算符    8 3.流程控制语句    12 4.函数    12 5.类    13 6.接口    14 7.命名空间    15 四.小结    16 一.Typ

JavaScript是前端必备,而这其中的精髓也太多太多,最近在温习的时候发现有些东西比较容易忽略,这里记录一下,一方面是希望自己在平时应用的时候能够得心应手,另一方面也希望能给别人带来一点点的收获. 一.JavaScript的==和===,即相等运算符和等同运算符. 相等运算符,如果操作数有相同的类型,则判断其等同性,如果两个操作数的值相等,则返回true(相等),否则返回false(不相等): 如果类型不同,则按照这样的情况来判断: null和undefined相等:数字与字符串字符比较,字

挨踢(IT)脱口秀全新内容扑面而来,内容不打草稿,以最真实的方式说给你听. 北漂.IT.生活.技术.娱乐.大实话.薪水跳槽等一网打尽.Are you ready? 如果你有好的内容或者愿意加入我们来展现自己,请联系我. 收听方式1(推荐): 下载荔枝FM手机客户端(扫下方二维码即可),安装成功后进入应用搜索"挨踢脱口秀"可以看到一个坐在马桶上思考人生的逗比头像,那就是我们,这样你就可以关注我们并收听最新的内容了. 收听方式2: 收藏我们的网址:http://www.lizhi.fm/2

今天算是有点小激动呢!拿到Android与PHP这个课题已经两个星期了,直到今天才算是有了一点点小收获. 虽然还是没能成功上传到服务器,不过已经看到了曙光,已经实现了一半了,那就是已经连接到了服务器.不 说废话了,还是写点自己的记录吧! 如果想要实现Android与PHP的交互我们首先应该知道一个叫AsynTask的抽象类. 下面是我的笔记: 为了方便在子线程中对UI进行操作,Android提供了一些好用烦人工具类,AsynTask就是其中之一.借助AsynTask,可以十分简单地从子线程切换到

0x00 前言 今天我的单词还没背呢.我的文案还没有写完,明天要交了.下午我要去健身房健身,几个月没去了,又长胖了几斤.很多朋友看到这些,就会默默的想到,这不正是现在我的状态吗?是啊,我们的时间都去哪了,年纪越来越大,时间也过的越来越快.不知不觉中我早已落在了时间的后面,望着他的背影渐渐离去.刚开始还有些勇气去追逐,奔跑.试图追上他的步伐,渐渐的距离越来越远,我们甚至连抬起头的勇气都没有了,任凭时间消磨着我们的意志,像旋涡一样吞噬着你.可是明显有一些人,明显在数量上并不是大多数人,他们在用另一种

上一篇,我们讲述了一些简单的排序算法,其实说到底,在前端的职业生涯中,不涉及node.不涉及后台的情况下,我目前还真的没想到有哪些地方可以用到这些数据结构和算法,但是我在前面的文章也说过了.或许你用不到,但是,真的,如果你想要在前端领域有一个不错的发展.数据结构和算法一定是你的必修课.它不仅仅让你在处理问题的时候可以有一个思维底蕴,更重要的是,在遇到一些奇葩产品的时候,你可以和他PK到底!嗯,到底! 哈哈,开个小玩笑.咱们还是聊点有营养的.上一篇的算法比较简单,主内容就是循环,次内容就是比较.但

对于即将到来的人工智能时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的领域,会不会感觉马上就out了?作为机器学习的一个分支,深度学习同样需要计算机获得强大的学习能力,那么问题来了,我们究竟要计算机学习什么东西?答案当然是图像特征了.将一张图像看做是一个个像素值组成的矩阵,那么对图像的分析就是对矩阵的数字进行分析,而图像的特征,就隐藏在这些数字规律中.深度学习对外推荐自己的一个很重要的点--深度学习能够自动提取特征.本文主要介绍卷积层提取特征的原理过程,文