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第十七章 AOP编程

1.AOP概念 AOP(Aspect Oriented Programing) 面向切面编程 = Spring动态代理开发 以切面为基本单位的程序开发,通过切面间的相互协同,相互调用,完成程序的构建 切面 = 切入点 + 额外功能 OOP(Object Oriented Programing) 面向对象编程 以对象为基本单位的程序开发,通过对象

Backend Serverside Programing (Nginx)

upstream auth.backend { server 172.18.4.197:10000; server 172.18.4.198:10000; } map $http_origin $cors_list { default 0; ~127.0.0.1 $http_origin; ~www.aihomeset.com $http_origin; ~aihomeset.com $http_origin; } server

Python温习(一) —— IO读取

读取文件 路径问题 1、在路径前面加r,即保持字符原始值的意思 sys.path.append(r'G:/Python_programing/IO/test.txt') 2、替换为双反斜杠 sys.path.append('G:\Python_programing\IO\test.txt') 3、替换为正斜杠 sys.path.append('G:/Python_programing/IO/test.txt')

self programing

今天学AVR单片机有出现self programing这么一个东西,看得我云里雾里的        

《人月神话》第1章:焦油坑

岸上的船儿如同海上的灯塔,无法移动A ship on the beach is a lighthouse to the sea...巨兽在焦油坑中垂死挣扎,它们挣扎得越是猛烈,焦油纠缠得越紧,没有任何猛兽足够强壮或具有强壮或具有足够的技巧,能够挣脱束缚,它们都沉到了坑底。过去几十年的大型系统开发就犹如这样一个焦油坑,各种

14 动态规划(Dynamic Programing)

要点 递归 + 记忆化 --> 递推 状态的定义: opt[n], dp[n], fib[n] 状态转移方程:opt[n] = best_of(opt[n-1], opt[n-2], … ) 最优子结构 动态规划与回溯与贪心算法对比 回溯(递归) -- 存在重复计算 贪心算法 -- 永远局部最优 动态规划 -- 记录

动态规划——DP算法(Dynamic Programing)

一、斐波那契数列(递归VS动态规划) 1、斐波那契数列——递归实现(python语言)——自顶向下 递归调用是非常耗费内存的,程序虽然简洁可是算法复杂度为O(2^n),当n很大时,程序运行很慢,甚至内存爆满。 1 def fib(n):2 #终止条件,也就是递归出口3 if n == 0 or n == 1:4 retur