当然，我会尽力帮助您解释代码。请将代码提供给我，我将尽快解答您的问题。
chatGPT持续火爆，随着使用的人越来越多，其被挖掘的使用场景也越来越多，现在已经有许多开发者尝试使用chatGPT用于编程协助。而VS Code上，也出现多款chatGPT插件。
HTML5学堂：在上一篇文章当中，我们把对象进行了基本的解释，本文当中，我将为大家解释什么是面向对象？为何要使用面向对象，而不用面向过程，面向对象又有什么好处，能够帮我们做些什么？基本的面向对象的代码又应当如何书写？并依照以上的例子来讲解一下“工厂模式”。 面向对象的解释 对面向对象的解释如下：把数据及对数据的操作方法放在一起，作为一个相互依存的整体——对象。对同类对象抽象出其共性，形成类。类中的大多数数据，只能用本类的方法进行处理。类通过一个简单的外部接口与外界发生关系，对象与对象之间通过消息进行通信。
在idea中依照路径Preferences->Plugins,在搜索框中输入“NexChatGPT”，然后点击“Search”按钮,然后安装
笔者在使用Golang的时候就发现构建系统依赖树非常繁琐，New了很多对象，又手工代码将它们拼接起来，写了一堆非常冗繁的代码。然后就开始想，要是Golang像Java一样有一个好用的依赖注入框架就好啦。
我正在考虑购买一辆新车，预算在50万以内，主要在市区通勤以及短途旅游用，需要了解一些不同品牌和型号的优缺点。你能给我一些建议吗？
从23年年初ChatGPT火出圈，大家都开始关注各种AIGC辅助编码的工具，有关注度了就有流量，有流量了就有钱赚，所以市面上现在有很多AIGC的工具，典型的大家都知道的如Github 的Copilot，帮你辅助些代码，后来我看还有不少同事用ChatDB，帮自己写SQL。
我这里是直接看官网学习的，不喜欢看我的文章的也可以点击上一行的vue官网字样看官网的讲解，都是一样的。这里我选择的是npm安装vue，当然你可以使用别的安装文件安装它，都无所谓，这里使用npm的原因是npm可以很好的和webpack这样的打包工具一起使用，对我们后面的使用会很方便。
上面的演示图片中，我首先在左侧输入框中输入了一段有明显编程暗示的自然语言文本，在文本中使用@来调用某个Agent。当我提交这段文本后，可以获得右侧弹出层内的结果，具体内容如下：
上节我们讲到了http的一些基础知识，这都是为了让我们在实践ajax实例时，更好的理解和调试接口。因此这节我们就进入实战部分。
最近我参加了一次来自西安的电话面试（第二轮，技术面），是大厂还是小作坊我在这里按下不表，先来说说这次电面给我留下印象较深的几道面试题，这次先来谈谈Vue的数据双向绑定原理。
曾在网上找了一些关于CoordinatorLayout的教程，大部分文章都是把CoordinatorLayout、AppbarLayout、CollapsingToolbarLayout 以及Toolbar等一起使用来介绍，这让我不知不觉在心中认为把这几个布局要一起使用，而且只是用于那种场景中。其实CoordinatorLayout的功能并不是局限于与AppBarLayout一起使用，它的功能强大着呢，本文主要对CoordinatorLayout的使用进行介绍，后面再写一篇文章将AppBarLayout和C
本文由ELab团队技术团队分享，原题“Twitter和微博都在用的 @ 人的功能是如何设计与实现的？”，有修订。
论坛里有这样一个帖子，看完后，心情深舒畅。 在各大技术论坛大家好像都写了很多类似小而精巧的问题，供大家讨论，切磋，就像一杯小的 java tea，工作之余喝一口，口气清新。
JVM Java Virtual Machine 翻译过来叫JAVA虚拟机 我们是谁？ 我们是程序猿，今天给大家来聊聊JVM的一段内容，希望对大家有帮助。从学习上来说，做IT人的指路明灯，职场生涯的精神导师，我希望带给大家的不单单是知道JVM这个东西，而是 知其然，知其所以然。 Part 0x01 什么是JVM 通过一个图来理解一下。 小王写了一个HelloWorld.java程序，但是从字面上来说HelloWorld.java是小王也就是人能理解的，但是要在机器上运行，机器肯定是不能理解的，那么我们就需要
这个题就是面向对象设计和设计模式的开始。 你可能比较熟悉的模式叫做: MVC。说是 Model View Controller，而在 Django 中因为 Template 来处理视图展现，所以称为: MTV。 接下里会问到的就是分层的概念，有句话叫：“没有什么问题是不能通过增加一层解决的，如果有，那就再加一层。”当然还会有设计模式的一些原则等着你，比如开-闭原则、单一职责原则等。
axis( [xmin xmax ymin ymax] )：可以设置当前坐标轴 x轴 和 y轴的限制范围
不得不感叹，AI 的发展真的是太快了，很多同学可能对 AI 的印象还局限于智能问答，但其实现在 AI 已经能自己干活了。
第一个是倒计时的天数效果。就是说假如现在是9月4号，我们设置结束时间为10月4号，那么显示的结果应该要为30。
李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 训练人工智能系统，和驯兽很像。 用动物做类比能帮普通人理解人工智能中很多复杂的方面，也能帮我们思考怎样让这些系统学新技能最好，最重要的是，还可以引导我们去考虑AI的局限性。 一位名叫Heather Roff的美女姐姐说。 △ Heather Roff Heather是牛津大学政治及国际关系学院高级研究员，曾经做过驯兽师，现在正在研究人类如何运用AI。 她最近写了篇《理解动物能如何帮我们充分利用人工智能》，向AI科学家们传授了两点人生经验： 1.
机器之心报道 编辑：泽南、小舟 Bard 现在可以生成代码、Debug、并帮你解释代码。 虽然过去十几年里一直引领全球 AI 进步，谷歌在过去的几个月却只能努力追赶微软和 OpenAI 的步伐，为此这个星期甚至还把谷歌大脑和 DeepMind 合并到了一起。 去年底，ChatGPT 引发了科技行业的剧变，今年 2 月，谷歌发布 ChatGPT 竞品 Bard，人们对其使用体验褒贬不一。Bard 有这样那样的限制，很多人对开发人员提出的需求就是「什么时候它才能写代码？」 本周五，Bard 写代码的能力终于上线
今天和大家简单聊聊我是怎么写题解的。经过了长时间的实践和交流，我总结了以下几点，和大家分享。
我们在研究WordCount的时候碰到了很多诸如JavaRDD、Function之类的字眼，其实这些个代码逻辑就是我们以后日日夜夜不断去写去改的那部分程序了，从某种程度上来讲，完成一道spark的作业题，基本也就是去设计我们的rdd和function了。既然话都说到这份上了，建立感情需要从认识开始。在前面的文章已经确认过眼神了，这次当然是正式介绍。
话说这个小项目已经提前跟大家预热很久了，也是被不少朋友催了很多次。我之前在公众号里透漏过这个项目能够帮助大家更好地理解MVVM架构，当然我也希望确实如此。
自从读了研究生，和之前的同学聊天的机会就少了，不是说我高冷装逼，是研究生的生活确实是“三点一线”，每天都在食堂、实验室、宿舍之间来回转。每天除了看文献、就是做实验，真挺枯燥的，这不前两天一个好哥们主动找我聊天，还时不时给我发几张骚图，我想予以反击，一看表情库，真的是空空如也啊！
通过精准实用的解释，结合每种提示技巧的例子和公式，本书将引导你从头到尾了解启发提示工程的过程，提供你需要创作引人入胜启发题的工具和技巧
入手了一台腾讯云CDB基础版，看到云+校园的活动是3元/月，刚开始没有看到什么提示说是会有限制，利欲熏心啊！
上面的代码你也可以直接粘贴到你的运行环境中跑一下，看看是不是也输出的 hello world：
前言 在做Windows平台软件逆向时，Ollydbg是极其常用的逆向工具，动态调试功能非常强大。在调试过程中，断点的使用有助于确定关键的破解位置，今天讲解的内容是OD常用断点中的CC
在调试程序的过程中，总会遇到这样或者那样的错误。今天我们就学习一下如何定位和解决这些问题。 人非圣贤，孰能无过？写程序的时候难免会遇到一些问题。本篇文章会介绍一些常见的错误，并解释一下其中的道理。 出错并不是坏事 错误的出现原因多种多样。用户的非法输入、进程创建失败等等都可以导致错误的出现。除了语法错误这种低级错误之外，有时候，发现逻辑/使用上的缺陷不仅可以防患于未然，甚至可以让我们把程序做得更好。 看懂错误信息 如果程序出了错，我们通常会得到一个非常醒目的提示。我相信各位应该都遇到不小心写错程序时候pyt
概述： ReactiveCocoa（简称为RAC）,是由Github开源的一个应用于iOS和OS开发的一个框架,有时间，自己也了解学习了一下这个框架的一些基本的应用，其实你要学的话网上是有很多很多的博客给你去仔细的学习这个框架，我也把自己看到的觉得很不错的博客整理出来，方便大家以后学习也方便自己巩固这些知识！ ReactiveCocoa是做什么的？ 引述自己学习的《最快让你上手ReactiveCocoa之基础篇》这篇博客里面的概述，说说 ReactiveCocoa 的作用； 在我们iOS开发过
对于android:fitsSystemWindows这个属性你是否感觉又熟悉又陌生呢？
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上面这句话是我在一场面试中，面试官告诉我的。虽然面试意料之中的挂了，但是这句话确实对我产生了巨大的影响。
位算法的效率有多快我就不说，不信你可以去用 10 亿个数据模拟一下，今天给大家讲一讲位运算的一些经典例子。不过，最重要的不是看懂了这些例子就好，而是要在以后多去运用位运算这些技巧，当然，采用位运算，也是可以装逼的，不信，你往下看。我会从最简单的讲起，一道比一道难度递增，不过居然是讲技巧，那么也不会太难，相信你分分钟看懂。
指令（prompt）其实就是文字，它可以是你向文心一言提的问题（如： 帮我解释一下什么是芯片 ），可以是你希望文心一言帮你完成的任务（如： 帮我写一首诗/画一幅画 ）
说说我的伤心事，让大家开心开心。 1 光辉 多年之前，我看到吴军老师一本书籍中说： 我们有些男生总是觉得女生花钱厉害，自己平时也不乱花钱，好像花销非常少。但是往往他们都打着理财的名号，损失掉了家中最大的财产。 当年，我看到这一段，只是觉得有道理，并没有太多的体会。而去年，我对这段话认识深刻了许多 。 自然也就把这些体会，同步给读者大人。 我是2018年开始买基金的，当时已经被股市深深伤害了好几年，于是想买一点稳定的理财。 兜兜转转的，我了解到了指数基金、基金定投、微笑曲线这些概念，就觉得吧，这些理论好
看到这张图的同学，千万不要到处分享。我们仅限于小范围讨论，因为这张图威力很大，是我花了10年时间才画出来的！
（知识库项目介绍见这篇文章：教程｜使用免费GPU 资源搭建专属知识库 ChatGLM2-6B + LangChain）
CPU缓存什么东西？当然这个问题很多人有可能觉得比较傻，CPU缓存什么，肯定是缓存数据（代码）啊，要不然还能缓存啥，这个确实没问题，但是CPU到底缓存什么样的数据呢？因为对CPU来说，无论是指令，还是数据，都是数据，他如果要缓存，缓存的单位是啥？要缓存的内容是啥呢？
OpenAI 最近发布了全新的 ChatGPT-4o 模型，现已向所有用户开放，无论是免费用户还是付费用户都可以使用这个强大的工具。ChatGPT-4o 能在你的日常生活中提供无数的便利。从管理日常事务到激发创意，从烹饪美食到规划旅行，ChatGPT-4o 真的可以无所不能。
我们 按照 pytorch入门教程（四）：准备图片数据集准备好了图片数据以后，就来训练一下识别这10类图片的cnn神经网络吧。 按照 pytorch入门教程（三）：构造一个小型CNN构建好一个神经网络
很多人想入门做深度学习，但往往翻遍网络看完一篇又一篇所谓的“入门教程”，paper，包括很多深度学习框架官方给出的案例，给人的感觉真的是从入门到放弃。写教程的作者有很多都是技术大神，但写出的东西真的是把原本简简单单的理论说得晦涩难懂，模凌两可。比如说VGG16，都是摆上从论文里截过来的下面这张图：
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易出错点：环境变量不同 解决方法：用上述 source 命令，使用当前用户环境变量，包括 alias、用户登录终端会做的一些初始化操作（如果 ~/.bash_profile 做的事情过多，这个命令一定程度上降低效率）
假如我们过去要展示一个列表,有多少条数据就要写多少条li,然后再根据索引依次取出列表里的值放到li里面,这样非常麻烦,而且有许多重复的工作
这个屏保很多90后的朋友可能没见过，当年在windows刚普及不久的时候，很多人的电脑上的屏幕保护程序就是这个。 印象中这个屏保叫贝塞尔曲线，其中的每一条线都是一条贝塞尔曲线。 贝塞尔曲线就是今天的主题。 Android中很多地方都用到了贝塞尔曲线，像水波纹，手写板，这些地方都用到贝塞尔曲线。
一度以为我已经凉了，今天早上接到HR的微信说我的offer审批完了，今天会有人联系。刚刚就收到offer call，有点意外，暑假终于有地方去了。 岗位是算法工程师-图像图形， 有时间整理一下面经回馈给大家吧， 最后求个女朋友吧。 趁还记得，写一下面经吧。 我是两面技术面+一个HR面 一面：超过50分钟 首先自我介绍，接着介绍项目。 介绍两篇论文的创新点，实现方法。 接着面试官问问题了，问题很杂，有图像学，机器学习，深度学习的。 首先问一下图形学相关的，解释一下图形去噪，介绍几个算子，canny算子等等；问
首先这些文章还不够成体系，其次也不够有深度。这一点后面我们要尽量补齐，其实还是和思维逻辑有关。在我写的两个性能专栏中，也没有关于前端的描述。
比如下面给出的字符串a，有字母、’（单引号）、\n（换行符）、数字、：（冒号）、，（逗号），目标是只保留字符串中的数字和字母，且看我如何操作。
前面的文章中以Review一段MLIR相关的Pass代码为例子，对比了ChatGPT3.5，Claude，NewBing在该任务上的理解能力。我得出的结论是在该MLIR的相关任务上，Claude>ChatGPT3.5>>Newbing，评论区有人指出GPT4 >> Clude。我感觉上次的任务设计得不是特别好，并没有充分考察ChatGPT和Claude对MLIR的一些核心概念的理解。然后我今天借到了一个GPT4的官方账号 (daquexian 大老师提供的)，我打算更全面的对比一下GPT4和Claude在对MLIR的掌握能力。接下来将从MLIR基础概念以及一个OneFlow IR转换为TOSA IR的任务出发，更全面的评价GPT4和Claude对于MLIR的掌握能力。
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