不同编程语言在发生stackoverflow之前支持的调用栈最大嵌套层数
今天我的一位同事在微信群里发了一张图片,勾起了我的好奇心:不同编程语言支持的函数递归调用的最大嵌套层数是?
Java 1.8
private static void recur(int i){ System.out.println("Stack level: " + i); recur(++i); }
测试结果:8644
Javascript in Chrome
Chrome版本:
Version 70.0.3538.102 (Official Build) (64-bit)
function a(i){ console.log("stack level: " + i) a(i+1); } a(0);
测试结果:11412
JavaScript in nodejs
nodejs version: v8.11.
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C++语言的单元测试与代码覆盖率
前言 测试是软件开发过程中一个必须的环节,测试确保软件的质量符合预期。 对于工程师自己来说,单元测试也是一种提升自信心的方式。 直接交付没有经过测试的代码是不太好的,因为这很可能会浪费整个团队的时间,在一些原本早期就可以发现的问题上。而单元测试,就是发现问题一个很重要的环节。 本文以C++语言为基础,讲解如何进行单元测试并生成测试报告。 在工具上,我们会使用下面这些: GCC CMake Google Test gcov lcov 演示项目 为了方便本文的讲解,我专门编写了一个演示项目作为代码示例。 演示项目的源码可以在我的Github上获取:paulQuei/gtest-and-coverage。 你可以通过下面几条命令下载和运行这个项目: git clone https://github.com/paulQuei/gtest-and-coverage.gi
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ui2code中的深度学习+传统算法应用
作者:闲鱼技术-云听 背景 在之前的文章中,我们已经提到过团队在UI自动化这方面的尝试,我们的目标是实现基于 单一图片到代码 的转换,在这个过程不可避免会遇到一个问题,就是为了从单一图片中提取出足够的有意义的结构信息,我们必须要拥有从图片中切割出想要区块(文字、按钮、商品图片等)的能力,而传统切割算法遇到复杂背景图片往往就捉襟见肘了(见下图),这个时候,我们就需要有能力把复杂前后景的图片划分为各个层级图层,再交给切割算法去处理,拿到我们期望的结构信息。 经过传统切割算法处理,会无法获取图片结构信息,最终只会当成一张图片处理。 在业界,图片前后景分离一直是个很麻烦的命题,业界目前比较普遍采用的解决方案是计算机视觉算法提取,或是引入人工智能来解决,但直到现在,都没有百分百完美的解决方案。那是否能引入AI来解决这个问题呢,我们来看一下,目前使用
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