介绍毕业于成都理工电气专业，大学毕业后进入了一家电气公司，月薪2000元。一直对互联网行业感兴趣，但由于没有相关专业背景，所以一直没有勇气转行。转行契机公司的书记想搞一个内部生产管理系统，看我们4个应届毕业生每天都在打酱油，就找到我们想让我们研究一下看能不能做出这个系统（公司里面没有搞IT的）。当时小伙伴A说他以前了解过winform，随便拖拖控件就可以做一个页面。看了一本C#从入门到精通，研究了一段时间winform后搞了一个demo页面给书记看，书记看了后觉得挺满意的，就让我们继续搞这个。又继续研究一段时间后发现原来winform做桌面应用程序已经过时了，并且C#也没有前途了，还是搞web
介绍毕业于成都理工电气专业，大学毕业后进入了一家电气公司，月薪2000元。一直对互联网行业感兴趣，但由于没有相关专业背景，所以一直没有勇气转行。转行契机公司的书记想搞一个内部生产管理系统，看我们4个应届毕业生每天都在打酱油，就找到我们想让我们研究一下看能不能做出这个系统（公司里面没有搞IT的）。当时小伙伴A说他以前了解过winform，随便拖拖控件就可以做一个页面。看了一本C#从入门到精通，研究了一段时间winform后搞了一个demo页面给书记看，书记看了后觉得挺满意的，就让我们继续搞这个。又继续研究一段时间后发现原来winform做桌面应用程序已经过时了，并且C#也没有前途了，还是搞web
KNN（K-近邻），全称K-NearestNeighbors，是一种常用的分类算法。KNN算法的历史可以追溯到1957年，当时Cover和Hart提出了“最近邻分类”的概念。但是，这个算法真正得到广泛认知和应用是在1992年，由Altman发表的一篇名为“K-NearestNeighbors”的文章。近年来，随着大数据和机器学习的快速发展，KNN算法因其简单且表现优秀，被广泛应用于各种数据分类问题中。1.算法概述KNN算法的基本原理是：在特征空间中，如果一个样本的最接近的k个邻居中大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。换句话说，KNN算法假设类别是由其邻居决定的。那么，KNN算法判断数
KNN（K-近邻），全称K-NearestNeighbors，是一种常用的分类算法。KNN算法的历史可以追溯到1957年，当时Cover和Hart提出了“最近邻分类”的概念。但是，这个算法真正得到广泛认知和应用是在1992年，由Altman发表的一篇名为“K-NearestNeighbors”的文章。近年来，随着大数据和机器学习的快速发展，KNN算法因其简单且表现优秀，被广泛应用于各种数据分类问题中。1.算法概述KNN算法的基本原理是：在特征空间中，如果一个样本的最接近的k个邻居中大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。换句话说，KNN算法假设类别是由其邻居决定的。那么，KNN算法判断数
本人男，换过很多工作，平均薪资4-5k，30岁还碌碌无，为我却在这时做了一个【大胆】的决定。而立之年，把自己置于一群应届毕业生中间，重新开始学习软件测试。我也特别“光荣”地成为了当时班级里年龄最大的培训生。看起来像是“叛逆”了一把，但越是年龄大了，其实我越知道自己想要的是什么。当时没有想过那么多后果，只知道一股脑向前冲。没曾想，几个月学习结业后，能让我的薪资整个翻番，还进入了自己喜欢的公司。好像人生新的阶段就这样开始起航了。我原本只想凭着对测试的喜欢，冲一冲，拼一拼，并不计较太多结果。但命运好像就是这样，越是抱着纯粹的想法去行动，反而越容易成功。 回想起来，自己从迷茫到现在充满目标和斗
有挺多测试员曾在BAT、网易这些大厂做过外包，想必大家也是非常关心此类问题，我就想介绍下“什么是外包？”，“外包公司的现状”，就“为什么这么多人鄙视外包测试岗？”、”华为15K的外包测试岗能去吗？”谈谈自己的想法。什么是外包？外包指企业在管理系统实施过程中，为了节省成本、高效管理，把那些非核心的部门或业务外包给相应的专业公司的行为。而外包公司又分为：[软件项目外包]企业将软件项目的全部或部分工作外包给提供外包服务的企业，以专注于核心竞争力业务，降低软件项目成本。[人力资源外包]企业将人力资源管理的某些功能外包给外包公司，其目的是有效提高效率，使外包职能的运作更加专业化。外包公司的现状说实话，最
题目链接：力扣（LeetCode）官网-全球极客挚爱的技术成长平台备战技术面试？力扣提供海量技术面试资源，帮助你高效提升编程技能，轻松拿下世界IT名企DreamOffer。https://leetcode.cn/problems/merge-k-sorted-lists/顺序合并法：ListNode*mergeTwoLists(ListNode*a,ListNode*b){if((!a)||(!b))returna?a:b;ListNodehead,*tail=&head,*aPtr=a,*bPtr=b;while(aPtr&&bPtr){if(aPtr->valval){tail->next
计算机视觉：聚类算法(K-Means)实现图像分割文章目录计算机视觉：聚类算法(K-Means)实现图像分割什么是K-means聚类？K-means聚类在图像分割中的应用使用K-means算法进行图像分割的步骤实验结果分析什么是K-means聚类？K-means聚类是一种无监督学习算法，用于将一组数据划分为K个不同的类别或簇。它基于数据点之间的相似性度量，将数据点分配到最接近的聚类中心。K-means算法的目标是最小化数据点与其所属聚类中心之间的平方距离和。K-means聚类在图像分割中的应用在图像分割中，K-means聚类可以用于将图像中的像素点分为不同的区域或对象。每个像素点可以表示为具有
🖊作者:Djx_hmbb📘专栏:数据结构😆今日分享:"把手插进米堆的原因":因为米堆类似于高密度的流体，会给人的手带来较大的压强，这种压强促进静脉血回流，会让人感到生理上的舒服。文章目录✔题目链接:✔题目:✔解题思路:遍历两次(第一反应):遍历一次->快慢指针(优化):✔代码详情:🔎遍历两次:🔎遍历一次->快慢指针:🔎图解:家人们,点个再走呗~✔题目链接:【力扣-JZ22】✔题目:✔解题思路:遍历两次(第一反应)::>先计算链表有多长,然后l
🌈个人主页：SarapinesProgrammer🔥 系列专栏：《模式之谜|数据奇迹解码》⏰诗赋清音：云生高巅梦远游，星光点缀碧海愁。山川深邃情难晤，剑气凌云志自修。目录🌌1初识模式识别🌌2 K-近邻法🌍2.1研究目的🌍2.2研究环境🌍2.3 研究内容🌕2.3.1算法原理介绍🌕2.3.2 实验步骤🌕2.3.3 实验结果🌍2.4研究体会📝总结🌌1初识模式识别模式识别是一种通过对数据进行分析和学习，从中提取模式并做出决策的技术。这一领域涵盖了多种技术和方法，可用于处理各种类型的数据，包括图像、语音、文本等。以下是一些常见的模式识别技术：图像识别：计算机视觉：使用计算机和算法模拟人类视觉，使机器能
