flutter-im这是一个基于Flutter的IM客户端项目,服务端依托webchat,需要将webchat服务部署后即可打包使用,是一个局域网测试调试传输的工具。当然也可以将服务部署到公网。只需在设置中将连接改为相应地址。部署:获取webchat->查看下面的开源地址1.web
面向对象原则,设计模式,简单设计,重构到模式……看起来都是常规操作,但你有想过他们的关系么?忍不住要山寨一段《写了这么多年代码,你真的了解SOLID吗?》中的发言:上面提到的每一项大家都耳熟能详,但我发现大部分开发者并没有真正理解。要获得***收益,就必须理解它们之间的关系,并综合应用所有这些原则。
近年来,随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展,越来越多的企业都意识到了数据存在的价值,将数据作为自身宝贵的资产进行管理,利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失,会导致业务层难以直接利用大数据大数据,大数据和业务产生了巨大的鸿沟
无代码和低代码开发平台让全世界的人们在不写代码的情况下建立他们的业务和应用,为他们服务。根据Forrester到2021年,无代码/低代码类别将增长到212亿美元。在这些平台之前,为企业建立一个应用程序需要雇用有经验的软件开发人员。但现在情况并非如此。今天,许多无代码/低代码平台使独立创作者、艺术家
什么是高并发,从字面上理解,就是在某一时刻产生大量的请求,那么多少量称为大量,业界并没有标准的衡量范围。 原因非常简单,不同的业务处理复杂度不一样 。而我所理解的 高并发, 它并不只是一个数字,而更是一种架构思维模式 ,它让你在面对不同的复杂情况下,
对于iPhone用户来说,交互方式的更改显然是值得期待的,因为作为一个安卓、iOS双持的用户,小雷至今仍然认为iOS的一些交互体验相当反人类,比如强制的右侧返回且没有提供其它的返回手势设置和选项,很难想象这是一个完善了多年的操作系统应有的表现。咳咳,算了,交互上的问题很多人都吐槽过,小雷就不再过多叙
传统统计模型->回归模型(可解决过去和预测未来)数据挖掘模型->决策树、神经网络等(只能预测未来)横截面模型:多元回归,逻辑回归,托宾回归(涉及到泊松分布)向量自回归模型(VAR)支持向量机:二分类模型;二分类模型是很多模型的基础;比如苹果人脸识别是将人类划分为240个指标来到底层的决策