大约有 10,000 项符合查询结果(耗时:0.0173秒) [XML]

https://www.tsingfun.com/it/tech/1885.html 

正则表达式匹配不包含某些字符串的写法 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...们可以这样写:[^hede],但这样的正则表达式完全是另外一个意思,它的意思是字符串里不能包含‘h',‘e',‘d'三个但字符。那什么样的正则表达式能过滤出不包含完整“hello”字串的信息呢? 事实上,说正则表达式...
https://www.tsingfun.com/it/tech/1067.html 

HTTPKeepAlive,开启还是关闭 - 更多技术 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...512 = 1.01 requests per connection 额滴神啊,基本等同于没用!什么会这样?因为这是一台WebService服务器,客户端只是偶尔访问一次,此时的KeepAlive连鸡肋都不如,为服务器的性能,关闭它吧! … HTTPKeepAlive,开启还是关闭,大...
https://www.tsingfun.com/ilife/idea/774.html 

思维导图在快速阅读或是其它学习工作中的作用 - 创意 - 清泛网 - 专注C/C++...

...力不够吗?是们的大脑不好使?NO!!! 您的大脑是一个沉睡的巨人,生理学家和心理学家早就告诉们普通人大脑终其一生也只能用5—10%的大脑潜能。们大脑的潜能绝大部分还在沉睡!们的一生可能花费90%以上的学...
https://www.tsingfun.com/ilife/tech/765.html 

互联网CEO们的办公桌长什么样? - 资讯 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...人们会不知不觉地以办公桌透露的蛛丝马迹为依据,判断一个人的性格、工作状态,甚至是否适合在某个单位工作。 以下是由土匪收集整理的国内外一些互联网公司CEO的办公桌的模样,CEO们的办公桌各有特色,也有共性,火眼...
https://www.tsingfun.com/ilife/life/837.html 

上班狗来算算 你离财务自由还差多少钱? - 杂谈 - 清泛网 - 专注C/C++及内核技术

...着都有点小鸡冻呢~ 2。财务自由需要多少软妹币? 这是一个复杂的问题。胡润曾对财务自由的实现给出一个数字——1亿元。他认为1亿元之后再多的钱就没有必要,说白就是花不完,“要想活得舒服,有一套别墅外加在...
https://www.tsingfun.com/it/cpp/1352.html 

三个退出程序消息:WM_CLOSE、WM_DESTROY、WM_QUIT区别 - C/C++ - 清泛网 -...

...M_QUIT。它们的确很相似,但你需要知道它们之间的不同!一个窗口或者应用程序应该被关闭时发出WM_CLOSE消息,当接收到WM_CLOSE消息时,如果你愿意,可以向用户提出是否真的要退出。你知道让用户作确认或有错误出现或有什么...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升

...交叉验证中表现最好的。倘若你只是想针对你的问题寻找一个“足够好”的算法,或者一个起步点,这里给出一些觉得这些年用着还不错的常规指南。 How large is your training set? 训练集有多大? If your training set is sm...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升

...交叉验证中表现最好的。倘若你只是想针对你的问题寻找一个“足够好”的算法,或者一个起步点,这里给出一些觉得这些年用着还不错的常规指南。 How large is your training set? 训练集有多大? If your training set is sm...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升

...交叉验证中表现最好的。倘若你只是想针对你的问题寻找一个“足够好”的算法,或者一个起步点,这里给出一些觉得这些年用着还不错的常规指南。 How large is your training set? 训练集有多大? If your training set is sm...
https://www.tsingfun.com/it/bi... 

如何选择机器学习算法 - 大数据 & AI - 清泛网 - 专注IT技能提升

...交叉验证中表现最好的。倘若你只是想针对你的问题寻找一个“足够好”的算法,或者一个起步点,这里给出一些觉得这些年用着还不错的常规指南。 How large is your training set? 训练集有多大? If your training set is sm...