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章节一 Java开发准备

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虚拟学习正在帮助土著语言抵抗灭绝

世界各地的土著语言正面临灭绝的危险。 联合国教科文组织估计，如果不积极努力，到本世纪末，世界上7,000种语言中的90％将消失。 在美国和加拿大，土著语言的减少并不是偶然的：这是殖民主义的种族灭绝政策。 据...

Java,传奇的一生！

如果说用“永存、曲折、已死、重生”来形容 Java，笔者以为一点也不为过。 1991 年，James Gosling 带领着名为“Green Team”的团队着手研发一种新的语言以及专为下一代数字设备和计算机使用的网络系统。历时 4 年...

永存、曲折、已死、重生——传奇的java

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Java开发准备

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Java，传奇的一生！

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Java——永存、曲折、低谷、重生！

摘要：回首Java过去的20年，首先是经历了微机时代的兴与衰，然后进入服务器领域及智能电话领域，继而在DHS的“不安全”定义下艰难前行，最后投入Oracle怀抱现正蓄势迸发第二春。难道还有别的语言有如此跌宕起伏的...

Android 设计模式

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第一次马拉松_成为数据科学家是一场马拉松而不是短跑

是的，可以快速学习，但这还不是终点，数据科学是一个您将继续学习并且面临很多挑战的领域。 考虑到这一点，我开始思考数据科学，就像成为一名训练(练习)，赢或输，然后重做的运动员一样。 我开始将体育职业道德...

您选择的不是数据库安装目录_您不是您的数据，但您的数据仍然是您

解除人格有多种形式：虐待，监视，种族主义，种族灭绝，同性恋恐惧症，奴隶制，贩运，殖民主义，酷刑和侵犯人权行为。 被拘留的移民，受到歧视的族裔群体和被囚禁在单独监禁中的人都受到系统的非人道化处理，这是...

再见，世界首富！再见，马云！

Python实战社群Java实战社群长按识别下方二维码，按需求添加扫码关注添加客服进Python社群▲扫码关注添加客服进Java社群▲作者丨小生&微笑来源丨纯洁的微笑（ID：ke...

Stack Overflow Developer Survey 2016 Results（2016stack overflow 开发者调查报告）

Java * 30.7% SQL Server * 28.0% Node.js * 27.1% Python * 18.2% LAMP * 15.6% JavaScript is the most commonly used programming language on earth. Even Back-End developers are ...

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大型机是计算机世界中的“恐龙”，而恐龙是在越来越不适应环境后，经历了一段非常漫长的年代才最终灭绝的。 现在来看，大型机在商用领域的消亡可能还是比较遥远的事情。人们可以期待，在未来的较长时期内，大型机仍...

这一年，这些书：2020年读书笔记

核平一个地方的意思是彻底消毒，灭绝这个地方的所有生命。假如宿主是人类，就疏散场所内的人群，关进监狱隔离。假如宿主是动物，就杀死并焚烧尸体。然后喷洒化学药剂并熏蒸消毒。 生命体这台机器内的细胞一旦停止...

第六章 传统金融行业的区块链战略

将努力开发相关技术用以解决一些全行业都面临的共同问题，例如如何管理和分析海量数据，以及如何更好地评估投资风险等。 越 来越多的金融机构对比特币背后的区块链技术产生兴趣，而瑞银集团是第一家公布将正式研究...

基于FPGA的四相八拍步进电机控制系统设计：集成交付、正反转、加速减速及调速功能

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Android开发：基于SQLite的日历备忘录记事本项目详解与实现

内容概要：本文详细介绍了基于Android Studio开发的日历备忘录记事本项目，涵盖日历查看、添加备忘录、闹钟提醒和删除备忘录等功能。项目使用SQLite数据库进行数据存储，通过CalendarView、EditText、Button等控件实现用户交互，并利用AlarmManager和PendingIntent实现闹钟提醒功能。此外，项目还包括数据库的设计与管理，如创建DatabaseHelper类来管理数据库操作，确保数据的安全性和完整性。文章还探讨了一些常见的开发技巧和注意事项，如时间戳的使用、手势监听的实现等。 适用人群：适用于初学者和有一定经验的Android开发者，尤其是希望深入了解Android开发基础知识和技术细节的人群。 使用场景及目标：该项目旨在帮助开发者掌握Android开发的基本技能，包括UI设计、数据库操作、闹钟提醒机制等。通过实际项目练习，开发者能够更好地理解和应用这些技术，提升自己的开发能力。 其他说明：文中提到一些进阶任务，如用Room替换SQLite、增加分类标签、实现云端同步等，鼓励开发者进一步扩展和优化项目。同时，项目源码公开，便于学习和参考。

Matlab实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合Adaboost集成学习时间序列预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）

内容概要：本文档详细介绍了一个基于SVM（支持向量机）和Adaboost集成学习的时间序列预测项目。该项目旨在通过结合这两种强大算法，提升时间序列预测的准确性和稳定性。文档涵盖了项目的背景、目标、挑战及其解决方案，重点介绍了模型架构、数据预处理、特征选择、SVM训练、Adaboost集成、预测与误差修正等环节。此外，文档还探讨了模型在金融市场、气象、能源需求、交通流量和医疗健康等多个领域的应用潜力，并提出了未来改进的方向，如引入深度学习、多任务学习、联邦学习等先进技术。 适合人群：具备一定机器学习基础的研究人员和工程师，特别是那些从事时间序列预测工作的专业人士。 使用场景及目标：①用于金融市场、气象、能源需求、交通流量和医疗健康等领域的复杂时间序列数据预测；②通过结合SVM和Adaboost，提升预测模型的准确性和稳定性；③处理噪声数据，降低计算复杂度，提高模型的泛化能力和实时预测能力。 其他说明：文档不仅提供了详细的理论解释，还附有完整的Matlab代码示例和GUI设计指导，帮助读者理解和实践。此外，文档还讨论了模型的部署与应用，包括系统架构设计、实时数据流处理、可视化界面、GPU加速推理等方面的技术细节。

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威纶通触摸屏配方管理系统解析：宏程序、数据结构与UI设计

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