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SwiftUI 开源项目 - ZYSwiftUIFrame 自带服务端的完整示例项目(更新中...)

该 SwiftUI 项目包含完整的:网络请求、下拉刷新、上拉加载更多、数据增删改查、图片上传、图片预览 等功能(后续还会继续更新),代码中抽取成了框架体系:例如通用 ViewModel 等,很适合进行快速开发。同时项目自带一个 Go 开发的服务端,以服务前面提到的网络请求,帮助模拟真实的业务场景。

《设计模式详解》创建型模式 - 工厂模式

《设计模式详解》4.2 工厂模式4.2.1 概述4.2.2 简单工厂模式4.2.2.1结构4.2.2.2 实现4.2.2.3 优缺点4.2.2.4 扩展 - 静态工厂4.2.3 工厂方法模式4.2.3.1 概念4.2.3.2 结构4.2.3.3 实现4.2.3.4 优缺点4.2.4 抽象工厂模式4.2.4.1 概念4.2.4.2 结构4.2.4.2 实现4.2.4.3 优缺点4.2.4.4 使用场

#单例模式#java#开发语言
【实习之T100开发】T100程序功能代码积累

程序功能代码azzq171 可查询函数说明年龄限制 18~60azzq171 可查询函数说明年龄限制 18~60cl_null() 用于判断是否为空g_oozyuc_m.oozyuc004 获取表头变量azzi920 错误代码维护,"coo-00666" 是我自定义的错误编号#检查年龄必须 >=18 并且 <=60IF NOT cl_null(g_oozyuc_m.oozyuc004)

【嵌入式实验】《嵌入式数据库 sqlite 移植及使用》

嵌入式数据库 sqlite 移植及使用一、实验目的二.实验内容三.预备知识四.实验设备及工具(包括软件调试工具)五.实验步骤5.1 移植嵌入式数据库 sqlite一、实验目的理解嵌入式软件移植的基本方法,掌握 sqlite 数据库软件移植的步骤,掌握 sqlite 开发的两种方式 — 命令模式和 C代码开发模式 的使用方法,并编程实现简单通讯录查询实验。二.实验内容实验4.1 移植嵌入式数据库 s

#嵌入式#数据库#linux
《菜菜的机器学习sklearn课堂》聚类算法Kmeans

聚类算法无监督学习与聚类算法无监督学习与聚类算法我们已经学习了决策树,随机森林,逻辑回归,他们虽然有着不同的功能,但却都属于 有监督学习 的一部分,即是说:模型在训练的时候,既需要特征矩阵X,也需要真实标签y。机器学习当中,还有相当一部分算法属于 无监督学习,无监督的算法在训练的时候只需要特征矩阵X,不需要标签。我们曾经学过的PCA降维算法就是无监督学习中的一种。聚类算法,也是无监督学习的代表算法

#聚类#机器学习#算法
《菜菜的机器学习sklearn课堂》降维算法PCA和SVD

降维算法PCA和SVD什么是维度sklearn中的降维算法PCA 与 SVD降维究竟是怎样实现的?重要参数 n_components什么是维度对于数组和Series来说,维度就是方法shape返回的结果。索引以外的数据:不分行列的叫一维(shape返回唯一的维度上的数据个数)有行列之分叫二维(shape返回行x列),也称为表一张非复数的表最多二维,复数的表可以构成更高的维度当一个数组中存在2张3行

#机器学习#sklearn
【Golang 开源项目】还在手写重复的 CRUD 吗?这个开源项目帮你解放双手

还在手写重复的 CRUD 吗?这个开源项目帮你解放双手。Gormpher 可以通过模型生成对应的 Restful API,一键生成平时开发中重复的 CRUD 代码。

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#开源#github#golang
《菜菜的机器学习sklearn课堂》聚类算法Kmeans

聚类算法无监督学习与聚类算法无监督学习与聚类算法我们已经学习了决策树,随机森林,逻辑回归,他们虽然有着不同的功能,但却都属于 有监督学习 的一部分,即是说:模型在训练的时候,既需要特征矩阵X,也需要真实标签y。机器学习当中,还有相当一部分算法属于 无监督学习,无监督的算法在训练的时候只需要特征矩阵X,不需要标签。我们曾经学过的PCA降维算法就是无监督学习中的一种。聚类算法,也是无监督学习的代表算法

#聚类#机器学习#算法
【嵌入式】Linux开发工具gdb及远程调试

gdb及远程调试gdbgdb安装gdb调试命令gdb 调试步骤嵌入式远程调试在开发板上运行 gdbserver在PC端执行其他Liunx开发工具交叉反汇编器 arm-linux-objdump查看elf文件工具 arm-linux-readelf图形化开发套件:CODE::BLOCKS课后作业gdbGDB, GNU 的调试器称为 gdb(ddd),该程序是一个交互式工具,工作在字符模式。GD...

#linux#嵌入式
【matplotlib笔记】sin图像与cos图像

需求:实现一张同时出现的 sin 图像与 cos 图像sin图像用实线表示,cos图像用虚线表示图像中心位于坐标轴原点(0,0)处左上角显示线条信息# 总结import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']# 用来正常显示中文标签...

#python#matplotlib
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