大類的技術手記

  • 淺談 Python 的屬性

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    • 字數:雞 x 2雞數:計算文長的常見計量單位,一般而言數字大小與文章長度呈正相關

    Note

    這篇文章只討論新式類別(new-style class)的情況,理由是如果再加上舊式類別(old-style class) 的用法,問題會變得太過複雜,不利於理解……雖然現在這樣還是頗難懂就是了。

    什麼是屬性(Attribute)?

    Python ...

  • 架設個人部落格的心路歷程

    • 分類:
    • 字數:雞 x 2雞數:計算文長的常見計量單位,一般而言數字大小與文章長度呈正相關

    之所以架設這個部落格,最初是因為實驗室老師要求。

    雖然老師的目的應該只是希望我們每人都能有自己專屬的網頁,能放一些研究相關的資料而已。本來這種如作業般的無聊事隨便做做即可,但我突然想到以前室友有在經營一個部落格,好像還挺有意思。而且我也發現我似乎不曾認真架過完整的網站,於是便決定趁此機會架設一個屬於自己的部落格。

    我開始思索部落格應該要寫些什麼內容?花了些許時間,總結後,決定了網站成立的目標--整合所學,促進自我學習 ...

  • 淺談 Python 的排序

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    Note

    本文以 Python 2 為例。

    排序,即是將一組資料依據使用者的需求重新排列,以便我們查詢和分析資料。

    舉例來說,我想獎勵班上前三名的同學和處罰後三名的同學,就可以將全班同學依成績由高到低排序。如此一來,序列的前三位同學即前三名,後三位則為後三名,我可以輕易的鎖定目標 ...

  • 淺談 Python 的 for 迴圈

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    Note

    本文以 Python 2 為例。

    for 迴圈的基本運作

    為何會需要迴圈呢?

    因為世上有許多相似甚至完全相同的事情,而我卻不想手動一一列舉,好比在螢幕上依序印出二十六個英文字母。如果仔細分析,便可發現在印出的過程中,除了字母本身不同外,其餘皆完全相同 ...

  • 初探 Mercurial 之女友開發日誌

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    • 字數:雞 x 0雞數:計算文長的常見計量單位,一般而言數字大小與文章長度呈正相關

    「身為一個仁義正直、年輕有為的宅男而言,想要一個開源免費的『女友』,當然是一件很正常的事情!」

    「當全世界的女人都發現不了你的優點時,能夠自行創造現想中的美好,一個純真、可愛、又對你百依百順的女朋友,是多麼美妙的事情呢?」

    所以說怎麼辦?開工啊!

    我現在就來開發一個程式專案--「女友 ...

  • 累死雞記帳

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    • 字數:雞 x 3雞數:計算文長的常見計量單位,一般而言數字大小與文章長度呈正相關
    1.png
    名稱 累死雞記帳
    使用語言 Qt, Java
    使用平台 Android, Windows
    版本資訊 0.1
    作者 兩大類
    原始碼 GitHub ...
  • UNIX 常用指令 - find

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    • 字數:雞 x 57雞數:計算文長的常見計量單位,一般而言數字大小與文章長度呈正相關

    這裡討論的內容以 FreeBSD 為主,可能會與 linux 系的不同。

    在 FreeBSD 中,如果我們想要找尋某一個檔案的話,就可以用「find」這個指令快速找到想要的檔案, 比如說現在要找尋一個檔名為「chicken ...

  • 為什麼 Qt 要有 Signals/Slots ?

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    • 字數:雞 x 7雞數:計算文長的常見計量單位,一般而言數字大小與文章長度呈正相關

    Signals/Slots 可說是 Qt 程式設計的基石,也是它最大的特色。尤其是在 GUI 程式設計時, 對比其他使用回呼函式的設計手段,就可以體會其巨大的好處,而 Qt 強大的 GUI ...

  • Bloomier Filter

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    • 字數:雞 x 2雞數:計算文長的常見計量單位,一般而言數字大小與文章長度呈正相關

    說到 Bloomier Filter,看倌一定會覺得看起來和 Bloom Filter 很像(詳情請看 Bloom Filter )。 是的,而且兩者演算法本身確實也有相似之處,不過用途並不相同。

    Bloom Filter ...

  • IP Lookup 演算法 - Multibits Trie

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    • 字數:雞 x 0雞數:計算文長的常見計量單位,一般而言數字大小與文章長度呈正相關

    「Binary Trie」這個演算法非常簡單易懂,而且也相當好實作。但在搜尋的速度上, 仍有許多待改進的空間,最大的問題在於「Binary Trie」這個演算法建立的二元搜尋樹太深了! 1 個位元一層, 32 個位元就可能要往下 32 ...