2021年「博客之星」参赛博主:huidaoli

huidaoli 博客之星
新星创作者: python技术领域
2021-12-28 10:25:28
加精

关于博主huidaoli

PHP后端开发近10年,并涉及VB、C、Java、Android、小程序、Python等多种技术,曾开发(浙里展、数泽天下、新泽网络、油联天下等公司)S2B2C电商直播平台、开发(浙江省商务认证中心、浙里红、中润集团.油联天下商学院、新秀学校等培训机构)在线考试平台、开发(南京凯之渡、天行文化、东软国际、中软国际、浙里展、新泽网络、西湖制药等公司)企业官网,开发(南京城市职业技术学院、南京东南大学、南京紫金高新区、中软国际、东软国际、用友等公司)企业级平台,开发(南京人事人才网、南京凯之渡、南京紫金高新区、浙里展)多款安卓APP,数款uniapp微信小程序,数十款Python数据可视化大屏

2021年在CSDN的收获

2021年我收获满满,通过CSDN遇到了最可爱的你们,在博客知识学习的路上我们一起成长,遇到难题时我们通过你问我答一起攻克难关,blink带给了我们快乐,榜单带给了我们创作的激情,当看到榜上有你们、也有我时,我知道我们都在进步成长了。

2021年感悟

我们都爱问答区:你问我答,有问必答,这应该是全中文 IT 社区最好的问答服务了, 不服来辩(带着你的问题和数据)。

每次打开CSDN App,发现App每次都让我们耳目一新,因为她也在成长升级中,可以说这一年App 取得了很多成就,那些喜欢去签到领钱的朋友与我一起迎接清晨的太阳,那些充值了会员的你们与我一起在享受会员带给我们的权益,哦,对啦!还有CSDN会员小程序,会员打卡领钱可回本充值会员的钱。

 CSDN的馈赠

这一年我收到了CSDN对我馈赠,收获了杂志和书籍等。

 这些用心的匠作,让我和身边的朋友同样收获满满。

对CSDN产品的意见

1.提升周边产品服务质量:

在CSDN平台购买的产品收到拼多多商家要求退货的电话,但在CSDN订单详情页无退款按钮,建议平台完善电商相关功能并提高相关服务质量。

2.平台核心功能算法需要优化:

内容管理后台-参加活动后状态及人数统计功能无实质意义或严重通计不同步问题(特别是参加社区活动),评论,点赞次数上限功能,社区,官方客服功能(出现个人帐号以官方角色通知中奖通知)

3.改善数据延迟问题:

手机端和PC端在评论,点赞,评论内容点赞相关功能的数据统计不同步或数据更新有延迟

3.搬家功能优化:

搬家时希望能同步文章更多相关的信息(比如把文章的分类、标签、阅读数量等一些重要的数据)

2022 年的期望

期望在2022年,

1.CSDN能把周边相关功能更加的完善(比如电商功能);

2.希望官方多组织一些官方活动来加大平台用户的活跃度、归属感和用户的获得感;

3.加大平台核心功能算法的优化,提升用户体验,降低数据同步延迟。

最后满怀期待,迎接2022年的到来,相信我们与你一起成长。

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huidaoli 博客之星 2021-12-29
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万猫学社 2023-01-04
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已支持,欢迎回访五星 ⭐⭐⭐⭐⭐

诚信五星,五星必回 ⭐⭐⭐⭐⭐

9级原力值,稳赚不赔 ⭐⭐⭐⭐⭐

👉https://bbs.csdn.net/topics/611389264👈

SoftwareTeacher 2022-01-16
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内容管理后台-参加活动后状态及人数统计功能无实质意义或严重通计不同步问题(特别是参加社区活动),评论,点赞次数上限功能,社区,官方客服功能(出现个人帐号以官方角色通知中奖通知)


这的确是我们要改进的方向,感谢反馈。

ReyZhang 博客之星 2022-01-08
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已五星好评,期待大佬回访 https://bbs.csdn.net/topics/603958239

黎轩栀海 博客之星 2022-01-07
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已五星🌟🌟🌟🌟🌟期待大佬回评,也欢迎其他大佬诚信互评
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留小星 博客之星 2022-01-07
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已【五星】,期待回访:https://bbs.csdn.net/topics/603958879

CTFGun 2022-01-07
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罡罡同学 2022-01-07
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nycSerendipity 博客之星 2022-01-06
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https://bbs.csdn.net/topics/603958089?spm=1001.2014.3001.6953 支持一下大二网络工程学生吧

CTFGun 2022-01-06
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CTFGun 2022-01-06
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码农参上 博客之星 2022-01-06
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已五星,期待回访 https://bbs.csdn.net/topics/603956487

锄禾 博客之星 2022-01-05
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⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ 博主信息⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐
博主:锄禾
原力等级:9级
博主宣言:一π一世界,有π有期待。
链接直达:https://bbs.csdn.net/topics/603961736
⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ 五星必回!⭐ ⭐ ⭐ ⭐ ⭐

skyline_wx 博客之星 2022-01-05
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五星好评啦,欢迎回访~ https://bbs.csdn.net/topics/603960097

suoh's Blog 博客之星 2022-01-05
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前端老实人 博客之星 2022-01-05
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支持完毕,也请五星评价支持下老实人 https://bbs.csdn.net/topics/603955193 欢迎来我帖子评论区一起互

huidaoli 博客之星 2022-01-05
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@前端老实人 谢谢大佬
互联网-小阿宇 博客之星 2022-01-05
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博主已给你五星 【期待回评】

祝各位大佬年底发很多奖金 帮忙在最下面五星好评 https://bbs.csdn.net/topics/603957476?spm=1001.2101.3001.6949

【互评】 我会根据用户评价系统给你们一一回评! 以诚为本

奔跑滴小羊 博客之星 2022-01-05
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已五星好评,列表可查,请大佬帮我诚信回投,多谢哈!
https://bbs.csdn.net/topics/603958668

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源码链接: https://pan.quark.cn/s/0f7c75cb3aad ### MIPI Video Mode 与 Command Mode 的差异 #### 一、引言 MIPI (Mobile Industry Processor Interface) 是一种用于连接移动设备中处理器及其外围设备的标准化接口。MIPI 接口支持多种协议,其中包含 DSI (Display Serial Interface) 和 DCS (Display Control Interface) 等协议。在 MIPI 接口的应用中,主要涉及两种工作模式:Video Mode(视频模式)和 Command Mode(命令模式)。本文旨在系统性地阐述这两种模式的工作机制、特性以及实际应用环境。 #### 二、LCD RAM 概念说明 在进一步探讨 MIPI 的两种模式之前,有必要对文中提及的“LCD RAM”概念进行明确。实际上,“LCD RAM”并非一个通用术语,而是本文作者用来描述 LCD 控制器中用于存储显示数据的内存区域。LCD(Liquid Crystal Display,液晶显示屏)通常配备一个控制 IC(Integrated Circuit,集成电路),该控制 IC 可能内置 RAM 以缓存显示数据。 #### 三、MIPI Video Mode(视频模式) **定义:** - 视频模式是一种类似于传统 RGB 接口的工作模式,它要求主机持续不断地向显示器传输刷新数据。 - 在这种模式下,数据和控制信号以报文的形式通过 MIPI 总线进行传输。 - 显示器本身无需配备帧缓冲器,因为主机会周期性地刷新屏幕。 **特点:** 1. **实时性高:** 主机需要不...
源码下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在电磁模拟技术中,CST(Computer Simulation Technology)是一种被广泛采纳的软件工具,它主要用于电磁场、微波、天线以及射频系统的设计工作。本资料将详细分析CST软件中离散端口的具体配置方法,这些方法对于提升仿真结果的精确度和专业水准具有决定性作用。离散端口在CST软件中扮演着模拟信号输入或输出的重要角色,它们构成了仿真模型不可或缺的部分。在配置离散端口时,一个核心的原则是保证端口的方向与网格线保持一致,这是因为这样做能够有效降低计算过程中产生的误差,并确保仿真数据的有效性。如果未能遵循这一指导原则,可能会引发未知的计算问题,进而导致仿真结果失去可靠性。 在CST软件中配置离散端口,通常需要借助“Pick Points”这一功能。通过选择“Pick Edge Center”选项,端口将被设定在模型边缘的中心位置上。然而,这种做法并不总是能够确保端口与网格线保持平行。在某些特定情形下,模型的几何构造可能不允许直接选取一个与网格线平行的边作为端口的安装位置。 为了克服这一挑战,可以采用多种不同的策略。如果模型本身已经包含一条与馈电口平行的边,那么可以直接利用这条边来建立端口,此时CST软件会自动调整端口使其与网格线对齐。另一种可选的方法是,当模型不具备现成的平行边时,用户可以手动构建一个几何结构,比如一个立方体,并使其边缘与馈电口平行。通过这种方式,新建立的几何结构的边缘就可以作为端口的位置,从而确保端口与网格线的平行关系。 在实施上述操作时,必须关注端口尺寸的合理性和物理意义的一致性。端口的尺寸应当依据实际天线馈电部分的尺寸进行适当调整,过大的端口或...
代码下载链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 【使用TensorFlow进行图像识别】 图像识别作为计算机视觉领域的关键任务之一,其核心在于通过算法解析和理解图像所包含的信息。在此资源中,我们将集中探讨如何借助功能强大的深度学习框架TensorFlow来执行手写数字识别。手写数字识别构成了众多实际应用的基础,例如自动支票处理、光学字符识别(OCR)等场景。 TensorFlow是由Google创建的一个开源库,它主要用于数值运算和机器学习,尤其在深度学习方面表现卓越。其核心优势在于可以构建并训练复杂的神经网络架构,并且在多种硬件环境中实现高效执行,涵盖CPU和GPU平台。 在此实践项目中,我们将运用TensorFlow来构建一个卷积神经网络(CNN)模型,这种架构是处理图像数据的理想选择。CNNs通过模仿人脑视觉皮层的运作机制,能够自主地提取图像中的关键特征,进而达成识别目标。在手写数字识别的特定情境下,这些特征可能涉及笔画的几何形态、走向以及相互间的连接模式。 对于CNN的基础结构,我们需要具备相应的认知,其通常由卷积层、池化层、全连接层以及激活函数等部分组成。卷积层借助滤波器(亦称卷积核)对图像进行扫描,以捕捉局部特征;池化层则用于降低数据维度,同时保留核心信息;全连接层将特征向量映射至各类别的概率分布;而激活函数如ReLU则通过引入非线性元素,使模型能够学习更为复杂的模式。 在此案例中,建议采用MNIST数据集,这是一个广泛用于手写数字识别的标准测试集。该数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本,每个样本均为28x28像素的灰度图像,代表0到9这十个数字中的某一个。为了训练模型,必须首先加载数据,并...

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