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你应该知道的编程语言，代码学习从关注我开始

TypeScript 是一种编译为纯 JavaScript 的静态类型语言。它增强了经典的 OOP 模型和可选的静态类型，使大代码库更易于维护。...该框架由 Google 进行维护，受到了众多企业和大公司的青睐。它所具备众多的功能，也为从网络到桌面以及移动应用程序中编写任何东西成为了可能。...在今年，我们也看到了 Symfony 发行了很多新的版本，使它成为了全栈解决方案中更好的选择。 对于 Ruby 来说，Rails 框架是首选的。...作为两个最受开发者欢迎的开源代码编辑器——Visual Studio Code 和 Atom ，在过去一年中，我们看到了它们进行了很多不可思议的创新。...然而 VR 穿戴设备依然面临着艰巨的挑战。例如如何消除穿戴者恶心的感觉，以及脱离了游戏圈，又如何创造令人信服的使用案例。

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从循环条件的代码里，我能在面试中甄别程序员是否是高级

一般来说，工作经验满3后，程序员就达到了高级程序员的年限要求，但能力上是否达到？又如何在面试里短短30分钟里验证程序员是否达到高级程序员的水准？...判断闰年的条件如下：第一是否能被4整除但不能不100整除，如果是，则是闰年，第二，是否能被400整除，如果是，也是闰年。     这个需求简单到了极点，但可以小处见大，下面给出一个示例代码。    ...5第6行代码里，通过了if语句来判断是否是闰年，如果不是，则走第10行的else分支语句。    ...我们看到，这个例子中第5第6行的条件语句里，用到了&&和||来进行and和or操作，请大家注意别把这个和&和|混淆，一个&和一个|是位操作（用的地方不多，所以这里不讲），而两个&&和两个||是布尔操作。...原因是，我们在做代码测试时，得完全覆盖条件表达式的各种情况，比如在判断闰年的例子里，我们用的测试案例如下。     1是能被4整除但不能被100整除的年份，比如2016。

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工作 3 年的同事不知道如何回滚代码，我真是醉了。。

点击关注公众号，Java干货及时送达 公司一个工作了 3 年的新同事，问我怎么回滚他刚刚修改过的代码，他说弄了半天不会，之前用的 SVN，没用过 Git，说 Git 好难弄，我真是醉了。。...回滚代码是我们程序员经常要操作的，使用 SVN 是很简单，但使用 Git 也并不难，Git 也有很多好用的客户端（比如：Sourcetree），简单回滚操作都是没问题的。... -f 总结 第一种情况一般在工具上很容易操作，比如在 Sourcetree： 但 2、3 种情况在工具上面就没法办法操作了，至少在 Sourcetree 上是不行，需要在命令行进行回退，如果大家有知道的也可以分享下...以上总结了一些栈长平时常用的 Git 回退方法，当然还有一些其他回退方式，以上也已经够用了，希望对大家有帮助。...后面我还会分享一些我平时用到的修改历史记录的实战干货，比如怎么修改历史提交信息、合并多次提交等，关注公众号Java技术栈第一时间推送。

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从 vue3 和 vite 源码中，我学到了一行代码统一规范团队包管理器的神器

如何学习调试源码 2. 学会 npm 钩子 3. 学会 "preinstall": "npx only-allow pnpm" 一行代码统一规范包管理器 4. 学到 only-allow 原理 5....但不是比较强制的约束。是人就容易犯错或者疏忽，假如规定是用的npm，而团队里有人某一天不小心使用了其他包管理器安装了的其他依赖，上传了代码，严重时可能导致线上问题。...根据锁文件自动匹配相应的包管理器，运行相应的命令。 在源码共读第3期[3]中，我们学习了Vue 3.2 发布了，那尤雨溪是怎么发布 Vue.js 的？...{ "scripts": { "preinstall": "npx only-allow pnpm -y" } } 当时看到这段代码时，我就在想：他们咋知道这个的。...在最新版的 VSCode 中，auto attach 功能，默认支持智能调试，如果发现不支持，可以通过快捷键 ctrl + shift + p 查看是否启用。

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我如何用一行Css代码使谷歌浏览器的数据网格滚动快10倍

谷歌搜索控制台中的 “Top linking sites” 部分，每页 500 行 作为一个对前端的曼福斯感兴趣的人， 我忍不住潜入水中， 看看我是否能弄明白原因。...这就是我所看到的：DevTools / Performance 滚动"顶部链接站点"数据网格的性能配置文件，非常低的 FPS "任务"块上的那些红耳朵表明，在滚动时，某些东西需要的时间比可接受的时间要长...第 2 步 - 找出问题所在 顶部的时间线图显示了 CPU 对不同类型的任务的忙碌程度：JavaScript 的橙色、布局和样式的紫色以及绘画的绿色。...对于此记录，它显示时间主要用于更新图层，如紫色方块中的文本所示，其中表示：Update layer tree: 瀑布图显示， “Update layer tree” 是使滚动变慢的原因。...第 5 步 - 改善情况 基于性能配置文件中的数据，我怀疑在滚动网格时，整个页面都已布局。并且指出许多要素的成本很高。要是有办法限制效果就好了 ... ...

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如何编排你的异步任务并发数量，在Webpack5中我找到了答案

即使你暂时没有阅读源码的打算，我也会带你实现一款简单的 JS 任务调度器，合理的利用任务编排机制会为你的代码带来更加完整的逻辑处理以及更加高效的性能提升。...AsyncQueue 本质上就是一款任务调度器，那么在 Webpack 中它是如何使用的呢，我们先来看一看它的用法。...它需要等待已经在队列中的任务释放出空闲才可以执行接下来的任务。 代码上来说，即是当 item1、item2 加入队列会立即执行，此时 item3 在添加时会进入排队。...实现任务调度器 上边我们谈到过 AsyncQueue 在 Webpack5 中的基础用法，这里我会完全将 AsyncQueue 和 Webpack 解耦，单独来聊聊如何实现一款任务调度器。...结尾 至此，基于 NodeJs 的一个简单任务调度器我们已经执行了。 照例，感谢每一位看到结尾的小伙伴。 有兴趣的了解 Webpack 更多知识的朋友可以关注我的专栏 从原理玩转 Webpack。

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从系统报表页面导出20w条数据到本地只用了4秒，我是如何做到的

但是每个报表在导出时间窗口稍微大一点的数据时，就异常缓慢，有时候多人一起导出时还会出现堆溢出。 他知道是因为数据全部加载到jvm内存导致的堆溢出。所以只能对时间窗口做了限制。...为了给他做例子，我翻出了7年前的代码。。。...案例代码提供了一个简单的页面，点以下按钮一次性可以创建5w条测试数据： ? 这里我连续点了4下，很快就生成了20w条数据，这里为了展示下数据的大致样子，我直接跳转到了最后一页 ?...原理和核心代码 学弟听到这里，很兴奋的说，这套方案能解决我这里的痛点。快和我说说原理。...等文件写完了，我们要做的，只是从服务器把这个生成好的文件download到本地就可以了。 因为内存中不断刷新的只有500条数据的容量，所以，即便多线程下载的环境下。内存也不会因此而溢出。

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解决The NVIDIA driver on your system is too old (found version 9010). Please updat

Please update your GPU driver"----最近，当我尝试在我的电脑上运行一个需要GPU支持的应用程序时，我遇到了一个错误信息："The NVIDIA driver on your...Please update your GPU driver"。这意味着我的电脑上安装的NVIDIA驱动程序版本太旧，无法满足应用程序的要求。这篇博客将介绍如何解决这个问题，并升级GPU驱动程序。1....以下是卸载旧驱动程序的步骤：按下Win+R组合键，在运行对话框中输入"devmgmt.msc"以打开设备管理器。在设备管理器中，展开 "显示适配器" 选项。...验证新驱动程序是否安装成功待电脑重新启动后，我们需要验证新的驱动程序是否成功安装。可以通过以下步骤来检查：再次打开NVIDIA控制面板。在控制面板中，选择 "系统信息" 或类似的选项。...过程加速和并行计算：NVIDIA GPU具有强大的并行计算能力，可以加速各种计算任务，包括科学计算、数据分析和深度学习等。驱动程序提供了与GPU交互的API和库，使开发者能够充分利用GPU的计算性能。

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Win10任务管理器中不显示GPU显卡的解决方法

Windows10任务管理器中不显示GPU的的解决方法 最近在某次系统更新后我的Win10系统遇到了这个在任务管理器中找不到GPU的问题，在网上搜寻了一圈，发现可能导致这个问题的原因有很多...一般出现任务管理器中不显示显卡（GPU）问题可能是以下几种情况导致的： 1. 进程页没有GPU占用显示，但性能页可以看到GPU信息。...以上都不是的解决方案（也是我最终解决该问题的方案）： 导致Win10任务管理器不显示显卡的原因可能是误删了某些系统缓存文件导致的，需要重建资源监视器缓存，其步骤如下： 4.1 右击Windows10 开始菜单.../r 看到Powershell提示执行成功后，重启电脑后重新打开你的Win10任务管理器看看GPU信息是不是出来了。...以下是运行上述代码成功后的图示，可以看到Win10的任务管理器已经可以正常的显示GPU显卡的运行情况了。

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TensorFlow2.0安装_tensorflow中run

参考了许多许多博客 捂脸哭o(╥﹏╥)o 必须要感谢 csdn 知乎… 各位大神的文章 Tensorflow 简介 任何曾经试图在 Python 中只利用 NumPy 编写神经网络代码的人都知道那是多么麻烦...TensorFlow 使这一切变得更加简单快捷，从而缩短了想法到部署之间的实现时间。...what’s CPU & GPU？ 安装了 Anaconda，下一步决定是否安装 TensorFlow CPU 版本或 GPU 版本。...图形处理器（GPU）具有大规模并行架构，由数千个更小且更有效的核芯（大致以千计）组成，能够同时处理多个任务。...与tensorflow-gpu都安装上，看完这篇博客后，才知道gpu也捆绑安装了，运行代码时，总是报红提示我缺少 “动态链接”等，好像使用GPU时需要安装 cuda8+cudnn5等，比较麻烦，小白的我未尝试

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Android性能优化系列之渲染优化

它把那些组件拆分到不同的像素上进行显示，说的俗气一点，就是解决那些复杂的XML布局文件和标记语言，使之转化成用户能看懂的图像，但是这不是直接转换的，XML布局文件需要在CPU中首先转换为多边形或者纹理，....下面就以文件管理器为主要分析对象,来看看如何对文件管理器的过渡绘制进行优化....从文件管理器的图,分析出过渡绘制区域 首先看最上面的ActionBar,对比设置界面的ActionBar就可以知道,整个文件管理器存在一个不透明的背景,导致每次绘制时,都要先绘制这个看不见且不透明的背景...下面讲述如何从Hierarchy View结合代码分析出需要进行修改的区域 去除默认背景 上面分析过渡绘制区域的第一条,整个window存在一个背景,所以进行了一次重绘,这个背景的重绘是系统级别的,...id为:FilesList,在代码中找到它,并对他进行分析.在我将PartitionItemLayout中onDraw()函数的setBounds去掉之后,过渡绘制进一步改善了(但是ListItem的View

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神经网络学习小记录-番外篇——常见问题汇总

n、网络如何从0开始训练？ o、为什么从0开始训练效果这么差（修改了网络主干，效果不好怎么办）？ p、你的权值都是哪里来的？...答：确认tensorflow-gpu已经装好，利用pip list查看tensorflow版本，然后查看任务管理器或者利用nvidia命令看看是否使用了gpu进行训练，任务管理器的话要看显存使用情况。...问：up主，我好像没有在用gpu进行训练啊，怎么看是不是用了GPU进行训练？ 答：查看是否使用GPU进行训练一般使用NVIDIA在命令行的查看命令。...在windows电脑中打开cmd然后利用nvidia-smi指令查看GPU利用情况 如果要一定看任务管理器的话，请看性能部分GPU的显存是否利用，或者查看任务管理器的Cuda，而非Copy。...我想提升效果 问：up，怎么修改模型啊，我想发个小论文！ 答：建议目标检测中的yolov4论文，作为一个大型调参现场非常有参考意义，使用了很多tricks。

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从 CPU 切换到 GPU 进行纽约出租车票价预测

你有没有问过数据科学家是否希望他们的代码运行得更快？询问地球是否是平的，您可能会得到更多样化的回答。它确实与技术领域的其他任何事物没有任何不同，几乎总是越快越好。...今天，深度学习和 GPU 几乎是同义词。虽然深度学习很好地利用了显卡的处理能力，但它并不是唯一的用途。...图片来源：Kaggle 让我们重新审视我们的第一个问题：您是否曾问过数据科学家是否希望他们的代码运行得更快。...我将讨论我如何在脚本中处理这些，但请注意，我们只需要稍微更改 100 多行代码中的 3 行。 第一个问题的根本原因是 cuDF 的parse_dates不能像Pandas一样处理异常或非标准格式。...我将通过一系列图表展示从 pandas 和 scikit-learn 切换到 cuDF 和 cuML 时的实际速度改进。第一个比较 GPU 和 CPU 之间在较短任务上花费的秒数。

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CML使用Nvidia GPU进行深度学习

为了简化这些流程，并使数据科学家更快地在ML用例上工作，我们简化了在CML中本地配置和利用NVIDIA GPU的工作。...在接下来的部分中，我们将为您提供三种简单的方法，使数据科学团队可以开始使用GPU来为CML中的深度学习模型提供支持。...Libraries 对于本文，我将提供三种使用PyTorch、Tensorflow和MXNet中的代码解决此情况的方法，以供您遵循。...在本文中，我们将探讨如何将Tensorflow与NVIDIA GPU结合使用。其他子文件夹的执行方式相同，易于您自行探索。按照此处的代码进行操作。...如果所安装的CUDA版本与打包的库所编译的版本不匹配，则可能需要重新编译该库才能正常工作。 - 要查看我们使用了多少GPU，我将打开一个终端会话并加载`nvidia-smi`工具来跟踪使用情况。

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AI推理加速原理解析与工程实践分享 | Q推荐

业务系统构建完成后，会从资源管理系统中申请资源，而资源管理器则会将 GPU 卡分配给业务系统，这个管理器只会为资源分配率负责，而不会关心资源分配后的业务使用效率。...从硬件上看，GPU 的强大算力来源于多 SM 处理器，每个 SM 中包含多个 ALU 计算单元和专有的 Tensor Core 处理单元。...通过这两个层面的分析，我们知道要想将 GPU 的算力充分发挥，其核心就是保持 GPU 上有任务，同时对单个 GPU 计算任务，使其可以尽量充分的用好 SM 处理器。...在下图的 case 1 中，由于 CPU 异步发射任务到 GPU 上，GPU 很快就处理完了，于是就出现了等待下一个任务的空隙。在这种情况下，按照定义，GPU 利用率比较低，SM 利用率也相对较低。...这里为了演示我将优化后的模型保存成与优化前模型同名的模型。

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流畅的 Python 第二版（GPT 重译）（十）

⑤ 但是我们无法从fp中读取更多文本，因为在with块结束时，调用了TextIOWrapper.__exit__方法，它关闭了文件。...当您不知道在with块中需要进入多少上下文管理器时，请使用此类；例如，当同时打开来自任意文件列表的所有文件时。...第二个define case的模式不强制要求parms中的项目都是Symbol实例。我必须在构建Procedure之前检查这一点，但我没有这样做——为了使代码像 Norvig 的那样易于理解。...大局观 有许多因素使并发编程变得困难，但我想谈谈最基本的因素：启动线程或进程很容易，但如何跟踪它们呢？³ 当您调用一个函数时，调用代码会被阻塞，直到函数返回。...“Python，性能和 GPU”是 Matthew Rocklin 在 2019 年 6 月发布的“关于从 Python 使用 GPU 加速器的最新情况”。

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TensorFlow从0到1丨开篇：Hello TensorFlow ！

我以官方文档为主线，开始对TensorFlow的学习。这期间会把我的理解进行持续的输出，作为《TensorFlow从0到1》系列。...在TensorFlow的官方文档中明确提到，即使你的机器中有NVIDIA GPU，也建议初学者先尝试CPU的版本。 对于第二个选项，安装Anaconda是个更好的选择。...图2.Anaconda 我是从Anaconda官方下载的最新的“Anaconda3-4.3.1-Windows-x86_64.exe”（422M），下载了3个小时。...事后才知道清华大学提供了Anaconda镜像，建议从此下载。 安装路径要求不能有空格，于是使用了默认安装路径：“C:\Users\Ethan”，一路Next安装完毕。...>>> sess = tf.Session() >>> print(sess.run(hello)) 代码中TensorFlow的各种函数调用，会在后面讲解。 实际运行如下图： ?

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记一次调试资源管理器未响应经验

如果是全局钩子，那么也点不到任务管理器 所以上面的思路是不对的 实际问题 在任务管理器发现了资源管理器没有响应 也就是实际问题就是资源管理器没有响应，需要了解为什么资源管理器没有响应和可以如何解决 如果这个问题在网上问...如果你继续往这条路走，如果失败了，请告诉我你使用的时间 安全模式 在不知道如何调试时，可以使用二分法，因为这是自主研发的设备，那么问题要么在微软的系统，要么在自主开发的软件，要么在自主研发的硬件。...通过设备管理器禁用了很多设备之后，发现依然存在问题，所以接下来就需要了解还有哪些会影响到资源管理器 监控进程 调试一个未响应的资源管理器是没有什么用的，但是刚才说的测试步骤还有一步是点击任务栏恢复。...，等待一段时间，资源管理器又不能使用 那么资源管理器从可以使用到不可以使用之间发生了什么，资源管理器是在做了什么事情，然后就未响应 用微软极品工具箱 的 Process Monitor 可以知道某个进程访问的文件...如果做 Windows 开发，需要的知识会虐前端几倍，从系统到驱动，从整个程序是如何运行的到系统机制

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发布NX10.0+Blender RemoteApp

也挺好的，虽然后面2个子任务不成功，但不影响最终发布RemoteApp 这2个不成功对我来说是挺好的，因为已发布是空白的，我就喜欢这种干净的 这2个成功，会自动发布下图圈出的那3个，另外...运行sysdm.cpl改域 → 弹窗后输入域控的账号密码 只是测试RemoteApp的打开速度似乎没啥意思，速度完全正常 一开始我买的GPU渲染型GN7vw，GN7vw...），只是测试打开RemoteApp的速度太没意思了，最好能实际用一下，不用也不知道是否用到显卡了，正好我之前研究过blender这个三维动画软件，会一点点，写过文档：https://cloud.tencent.com...多个域成员机作为客户端调用RemoteApp，打开软件速度正常，多个客户端调用渲染，观察服务端的任务管理器 → 性能页签左下角的GPU监控指标能看到利用率变化明显（我那个渲染任务就1分钟） 跑渲染的时候百分之几十...，不跑的时候0% 使用服务器过程中，每次登录管理员用户都弹服务器管理器界面挺烦的，可以执行这句命令关闭这个机制 reg add "HKLM\Software\Microsoft\ServerManager

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