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简介

擅长‌: HTML:能熟练编写网页结构,优化代码提高加载速度。 CSS:精通样式设计,熟悉响应式布局,提升用户体验。 JavaScript:熟练运用原生 JS 和主流框架,实现复杂交互功能。 Vue 等前端框架:有实际项目经验,能高效开发单页应用。 ‌熟悉‌: C 语言:了解底层原理,能编写基础算法和数据结构。 C++:掌握面向对象编程,有开发小型项目的经验。 Java:熟悉 JVM 原理,能开发企业级应用。 C#:了解 .NET 框架,能进行 Windows 桌面应用开发。 ‌了解‌: 数据结构:掌握常见数据结构及其算法,能进行优化和分析。 数据库:熟悉 SQL 语言,了解数据库设计和优化方法。 Angular:对 Angular 框架有一定了解,能进行简单应用开发。

擅长的技术栈

CC++

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理解WebGL中的顶点着色器和片元着色器

WebGL是一种基于OpenGL ES的JavaScript API,它允许我们在网页上直接渲染3D图形而无需任何插件。WebGL的核心是着色器编程,它主要包含两种着色器:顶点着色器(Vertex Shader)和片元着色器(Fragment Shader)。顶点着色器负责处理每个顶点的位置,它决定了顶点在屏幕上的最终位置。而片元着色器则负责计算每个像素的颜色值。这两个着色器共同工作,构成了Web

#webgl#着色器
2025 年科技革命时刻表:四大关键节点将如何重塑未来?

2025年科技发展呈现四大核心突破:1月AI Agent规模化商用提升企业效率47%;3月WebAssembly改写云计算规则,资源利用率提升63%;6月LLM微调技术平民化,成本降至12美元/次;9月量子计算实现重大突破,破解256位RSA仅需47分钟。这些技术相互协同,形成正反馈循环,推动人类进入技术跃迁新阶段。企业需快速适应变革,以在科技革命中占据主动。

#科技
【资讯】2025年软件行业发展趋势:AI驱动变革,云原生与安全成核心

2025年的软件行业正经历AI驱动的生产力革命,云原生与安全成为企业核心竞争力,低代码重塑IT人才结构,开源生态在争议中探索新商业模式。拥抱技术变革并建立敏捷响应机制的企业,将在这场数字化转型浪潮中占据先机。

#人工智能#云原生#安全
纯C++自研!无API依赖的智能聊天助手系统:从算法设计到工程落地全解析

在AI工具遍地开花的当下,很多开发者会选择调用第三方API快速搭建聊天机器人,但如果想从0到1打造一个的聊天系统,纯C++自研绝对是一场硬核的技术挑战。本文将详细拆解我开发的这款智能聊天助手系统,它以一个轻量级头文件smart.h为核心,无需任何外部API,内置语义分析、上下文记忆、日程管理、MySQL持久化等功能,还能实现拟人化情感回复与理性思辨,带你看看底层语言如何玩转智能交互。

#c++#算法#开发语言 +3
纯C++自研!无API依赖的智能聊天助手系统:从算法设计到工程落地全解析

在AI工具遍地开花的当下,很多开发者会选择调用第三方API快速搭建聊天机器人,但如果想从0到1打造一个的聊天系统,纯C++自研绝对是一场硬核的技术挑战。本文将详细拆解我开发的这款智能聊天助手系统,它以一个轻量级头文件smart.h为核心,无需任何外部API,内置语义分析、上下文记忆、日程管理、MySQL持久化等功能,还能实现拟人化情感回复与理性思辨,带你看看底层语言如何玩转智能交互。

#c++#算法#开发语言 +3
详解Two Pair函数:「一次握手,一次挥手」,让函数调用更严谨、更安全

Two Pair函数是一种确保成对函数调用的设计模式,通过「一次握手,一次挥手」机制强制保证函数调用的严谨性和安全性。该模式要求必须按顺序调用开启函数(握手)和收尾函数(挥手),并通过状态管理实现调用校验。基础实现使用布尔值状态变量进行一对一配对校验,进阶方案采用签名管理支持多对多并行配对。这种设计能有效避免资源泄露、死锁等问题,将传统开发中依赖人为遵守的约束升级为程序强制保证,显著提升代码健壮性

#安全#网络#c++ +1
颠覆传统!我的「参数承诺机制」:解决C++默认参数痛点,优雅替代函数重载

本文提出了一种创新的「参数承诺机制」,用于解决C++开发中的两个常见痛点:默认参数语法限制和函数重载冗余问题。该机制通过模板函数作为默认参数占位符,结合状态标记实现参数身份识别,从而在单函数内实现可选参数功能。文章详细介绍了从基础实现到进阶优化的完整方案,包括解决占位值与业务值冲突的「状态附带」方法,以及延伸出的「Two Pair函数」闭环管理思想。这种机制显著提升了代码的简洁性、可维护性和扩展性

#c++#java#jvm +1
深度学习vs机器学习:一篇看懂两大AI核心技术的区别与应用

最后给初学者一些实用建议。很多人一上来就想学深度学习,但其实传统机器学习是基础,建议按"循序渐进"的路径学习:阶段1:打基础(1-2个月)。先学Python编程,再学NumPy、Pandas做数据处理,Matplotlib做数据可视化。这个阶段重点是"能搞定数据",因为AI的核心是数据。阶段2:学传统机器学习(3-4个月)。从Scikit-learn框架入手,先学简单的算法(线性回归、逻辑回归),

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#人工智能#深度学习#机器学习
【小说】编码之光_第三篇

《启明:AI医疗团队的挑战与突破》摘要:一支医疗AI团队在开发"启明"系统过程中,通过跨学科合作克服技术瓶颈。系统成功诊断出一例罕见病例后,团队面临准确率、算力不足和医学伦理质疑等多重挑战。技术负责人提出分层诊断方案,设计师强化可视化界面,但算力与资金问题依然严峻。故事展现了AI医疗的潜力与现实困境,在技术突破与伦理考量间寻找平衡。

#前端#后端
PyTorch与OpenCV 计算机视觉实战指南(入门篇)

本文系统介绍计算机视觉入门知识与实战技能,涵盖图像处理基础、传统特征提取、深度学习模型搭建等核心内容。重点讲解OpenCV基础操作和PyTorch构建CNN的方法,并通过花卉分类案例演示完整项目流程。文章还涉及经典视觉模型实战、模型评估优化及部署方案,为初学者提供从理论到实践的全面指导,帮助快速掌握计算机视觉开发技能。

#计算机视觉#pytorch#opencv
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