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经验收集:有价值的经验最少给5分,无上限,不够再加。。。
TTOS3302041
2009-08-05 07:07:26
如题
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经验收集:有价值的经验最少给5分,无上限,不够再加。。。
如题
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zjx2388
2009-08-06
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Elipse的使用小技巧
Alt+/:代码提示
Ctrl+/:注释/取消注释
Ctrl+D:删除光标所在行
Ctrl+K:将光标停留在变量上,按Ctrl+K键可查找下一个同样得变量
Shift+Ctrl+K:和Ctrl+K查找的方向相反
Shift+Ctrl+F:代码格式话。如果选择了代码,仅对所选代码格式化
Shift+Ctrl+O:快速地导入import
Shift+Ctrl+X:将所选字符转换为大写
Shift+Ctrl+Y:将所选字符转换为小写
Ctrl+M:快速对当前视图最大化
Ctrl+O:打开类似大纲视图的小窗口
Ctrl+鼠标单击:可以跟踪方法和类的源码
Ctrl+鼠标停留:可以显示类和方法的源码
Alt+左右方向键:跳到前一次/后一次的编辑位置,在代码跟踪时特别有用
鼠标停留:可以显示类和方法的注释
双击左括号(小括号,中括号,大括号),将选择括号内的所有内容
Ctrl+l:光标停在某变量上,按Ctrl+l键,可提供快速重构方案。选中若干行,按Ctrl+l键可将此代码放入for,while,if,do或try等代码块中。
捏造的信仰
2009-08-06
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发帖给分是有上限的
网站推广优化yetaoaiueo
2009-08-06
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看代码
敲代码
调试
自己做分析设计(包括数据库的)
撰写文档
fztjava
2009-08-06
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做项目多了,经验都有了
hzq237
2009-08-06
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多敲代码
多做项目
多调Bug
经验自然而来
紫炎圣骑
2009-08-06
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java编程经验:多做项目经验自然而来
TTOS3302041
2009-08-06
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[Quote=引用 3 楼 vaser 的回复:]
学习->实践->再学习->再实践->....->...
思考->实践->再思考->再实践->....->...
与人交流->思考->实践->....
大致就这样吧,没有一步登天的。
[/Quote]
拜托,没有弄明白别人要做什么就在那瞎扯蛋。。。
shengli_liao
2009-08-06
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Ctrl+C
Ctrl+V
TTOS3302041
2009-08-06
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自己将自己的提前吧
我先说点:
时间函数SimpleDateFormat用于将时间格式转化为字符串,它是线程不安全的,并且在并发时,会导致线程阻塞
vaser
2009-08-05
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学习->实践->再学习->再实践->....->...
思考->实践->再思考->再实践->....->...
与人交流->思考->实践->....
大致就这样吧,没有一步登天的。
TTOS3302041
2009-08-05
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JAVA编程经验啊
bolink5
2009-08-05
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LZ要什么经验啊。
编程经验,还是测试的,还是其他的
说详细点啊
Harness三防线:门禁、白名单与循环
上限
,构建安全测试执行环境
本文系统阐述Harness安全测试执行环境的三大核心技术防线:门禁(控制代码合入前质量检查)、白名单(基于四元组的最小权限资源访问控制)、循环
上限
(对迭代、重试、时长和日志量的四维运行时约束)。重点说明其在AI生成代码验收、外部资源调用、长耗时任务等典型场景中的落地设计、配置模板、验证方法及三者联动机制,强调可约束、可观测、可中断的自动化执行壳构建原则。
类型
上限
_暗黑2抗性和抗性
上限
有什么作用?生存能力差很可能就是缺少它们...
本文深入剖析了暗黑破坏神2中的抗性属性,包括其作用、
上限
和实战意义。抗性可以减少对应伤害比例,人物最高元素抗性75,物理抗性50。通过装备和灵气可以提升抗性
上限
,面对高抗性敌人,降低抗性的技能和装备至关重要。早期玩家可通过救“安雅”任务获取额外抗性,高抗性有助于提高角色生存能力。
Agent悬赏交易市场怎么保证AI交付结果可验收可信
本文深入探讨Agent悬赏交易市场如何保障AI交付结果的可验收性与可信度。核心聚焦于定义清晰的验收标准、构建自动验证器、日志审计与争议仲裁机制,并提出可验收任务的五要素(目标、输入、约束、交付物、判定条件)。强调验收能力比提示词调优更关键,指出沙箱环境、工具白名单、最小权限等安全边界,以及评估集、信誉体系和验收智能体等Agent经济基础设施的必要性。
从算力堆砌到
经验
解锁:HOMIE Gen2与人类
经验
Scaling Law
本文探讨HOMIE Gen2所提出的“人类
经验
Scaling Law”范式转变:从依赖算力与公开文本规模扩张,转向挖掘、结构化和规模化利用隐性工作
经验
。重点
分
析人类
经验
作为新型训练数据的特殊性(默会性、情境依赖、易过期),提出
经验
采集、清洗、对齐、评估与迭代的五步方法论,并强调落地中需规避的数据偏差、幻觉输出及反馈闭环缺失等关键工程风险。
开源项目Tiger AI Platform平台中使用的模型详解:模型005-keremberke-yolov5n-license-plate,车牌检测 YOLOv5n(keremberke) 完全指南
本文深入解析开源模型keremberke/yolov5n-license-plate在Tiger AI Platform中的工程化应用,涵盖目标检测原理、TigerPro平台接入流程、输入输出规范、资源性能预期、完整部署步骤、调参策略及生产验收标准。重点强调模型在轻量车牌检测场景下的能力边界、避坑要点、联调机制与合规监控要求,适用于CV研发、算法联调与AI实施人员。
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