Python 3.7增添了众多新的类，可用于数据处理、针对脚本编译和垃圾收集的优化以及更快的异步I/O。
在 OI 赛制的比赛中，高效、恰当地调试程序，是拿到稳定分数的必要条件。只有一次提交机会，意味着本地需要进行大量调试工作，以保证程序在各种各样的输入下都能正常运行。
🌊 作者主页：海拥 🌊 作者简介：🏆CSDN全栈领域优质创作者、🥇HDZ核心组成员、🥈蝉联C站周榜前十 100 个基本的 Python 面试问题第四部分(61-80) Q-1：什么是 Python，使用它有什么好处，你对 PEP 8 有什么理解？ Q-2：以下 Python 代码片段的输出是什么？证明你的答案。 Q-3：如果程序不需要动作但在语法上需要它，可以在 Python 中使用的语句是什么？ Q-4：在 Python 中使用“~”获取主目录的过程是什么？ Q-5：Python 中可用的内置类
https://www.cnblogs.com/artech/p/17586781.html
在Rust的编译器源代码中，rust/compiler/rustc_codegen_cranelift/src/value_and_place.rs文件扮演着重要的角色。它包含了与值和位置（Place）相关的实现和结构体定义，这对于编译器的代码生成过程至关重要。
https://www.cnblogs.com/eventhorizon/p/17557821.html
假设要生产两款不同品牌的笔记本ThinkPad X 13和MateBook X Pro，笔记本的参数包括重量、内存、硬盘和CPU，且同一型号的笔记本参数会存在差异。满足开闭原则的基础下，设计此场景。
结合使用这两项操作能充分发挥源生成器的强大功能。 可以使用编译器在编译时构建的丰富元数据检查用户代码。 然后，生成器将 C# 代码发送回基于已分析数据的同一编译。 如果你熟悉 Roslyn 分析器，可以将源生成器视为可发出 C# 源代码的分析器。 源生成器作为编译阶段运行，如下所示：
使用脚本语言可以更加快速地开发游戏逻辑，而不必担心由于 C++ 程序员的粗心大意所造成的后果。使用已有的脚本语言可以节省开发新型自定义语言的时间和开销，并且这些语言通常要比自己创造的语言更加的强大。
一、random函数不是ANSI C标准，不能在gcc,vc等编译器下编译通过。 可改用C++下的rand函数来实现。
如果你制作视频，一定会碰到配乐的问题。虽然网上找的一些免费配乐能勉强满足需求，但是如果有个专属的配乐生成器，根据你的视频画面生成对应配乐是不是不错呢？audiocraft 也许能帮助你，把相关画面用文本描述一下，它就能生成相对应的音乐。
在DEV C++中配置GSL1.8库 前面写了如何在vs2005中添加gsl，本文所所述为在dev c++中使用gsl库，由实践总结而得。 准备软件： 1、Orwell Dev C++ 5.6.2 No Compiler Setup.exe（devc++的社区升级版，很不错的） 2、gsl-1.8.exe 3、TDM-GCC4.7.1-2.exe，安装后，目录同样名为mingw32（也可以安装mingw版） 步骤如下： 1、安装完以上3个软件。 2、将 gsl 安装目录下的 bin 下 libgsl.dll，libgslcblas.dll 复制到mingw32的bin目录中，lib 下 ibgsl.a，libgslcblas.a 复制到 mingw32目录下的 lib 目录下；include 下的整个 gsl 文件夹复制到mingw32目录下的 include 目录下。 3、 打开 dev-c++,工具－编译选项－编译器，选上“在连接器命令行加入如下命令”，加入-lgsl -lgslcblas(中间有空格，即在连接时连上 libgsl.a，libgslcblas.a，gcc 可以自动识别前缀 lib 和后缀.a) 此时在用Dev C++打开一个gsl的c文件，如下所示：
项目介绍 JeecgBoot是一款基于代码生成器的低代码平台！前后端分离架构 SpringBoot2.x，SpringCloud，Ant Design&Vue，Mybatis-plus，Shiro，JWT 支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成! JeecgBoot引领低代码开发模式(OnlineCoding-> 代码生成-> 手工MERGE)， 帮助解决Java项目70%的重复工作，让开发更多关注业务。既能快速提高效率，节省成本，同时又不失灵活性！ 当前版本：v3.0 | 2021-11-01
PyTorch C++ 前端是 PyTorch 机器学习框架的纯 C++ 接口。虽然 PyTorch 的主要接口自然是 Python，但这个 Python API 坐落在一个庞大的 C++ 代码库之上，提供了基础数据结构和功能，如张量和自动微分。C++ 前端暴露了一个纯 C++11 API，扩展了这个底层 C++ 代码库，提供了用于机器学习训练和推断所需的工具。这包括一个内置的常见神经网络建模组件集合；一个 API 用于扩展此集合以添加自定义模块；一个流行的优化算法库，如随机梯度下降；一个并行数据加载器，具有定义和加载数据集的 API；序列化例程等。
生成器指的是生成器对象，可以由生成器表达式得到，也可以使用yield关键字得到一个生成器函数，
https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/17980851
最近，多项研究采用了生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, 简称GANs）这一技术来生成分辨率为1024x1024的高清图片。超级逼真的人脸、动物和其他算法生成的图像令人惊叹不已，要知道，这项技术出现也不过短短几年。从分辨率低，像素差的图片到如今栩栩如生的高清画质，在很短的时间内就实现了质的飞跃：这一领域进步多大，请看下图。
在Rust源代码中，rust/compiler/rustc_codegen_cranelift/build_system/prepare.rs文件的作用是为Cranelift代码生成器构建系统准备依赖项。
项目介绍 ：基于 JavaFX 开发的文本编辑器，供了完善的文本编辑和查看功能，支持 Mac / Windows / Linux。
开启掘金成长之旅！这是我参与「掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第1天，点击查看活动详情
Apache Hudi根据不同的表类型、配置参数来帮助您构建和管理数据湖，以满足每个人的需要。Hudi添加了每个记录的元数据字段，如_hoodie_record_key， _hoodie_partition path， _hoodie_commit_time，它有多种用途。它们有助于避免在合并、压缩和其他表操作期间重新计算记录键、分区路径，还有助于支持记录级增量查询(与仅跟踪文件的其他表格式相比)。此外，即使给定表的键字段在其生命周期内发生了更改，它也通过确保执行唯一的键约束来确保数据质量。但是对于不需要这些好处或关键更改非常少的简单用例，来自社区的反复要求之一是利用现有的字段，而不是添加额外的元字段。
项目介绍 JeecgBoot是一款企业级的低代码平台！前后端分离架构 SpringBoot2.x，SpringCloud，Ant Design&Vue，Mybatis-plus，Shiro，JWT 支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成! JeecgBoot引领低代码开发模式(OnlineCoding-> 代码生成-> 手工MERGE)， 帮助解决Java项目70%的重复工作，让开发更多关注业务。既能快速提高效率，节省成本，同时又不失灵活性！ 当前版本：v3.2.0 | 2022-04-25
生成性对抗网络（GANs）是目前深度学习中最热门的话题之一。在过去几个月里，在GANs上发表的论文数量大幅增加。GANs已经被应用于各种各样的问题，如果您错过了那一班车，这里有了关于GANs的一些很酷的应用列表。
在编写Python程序时，我们经常会面临需要中断多重循环的情况。无论是在搜索特定条件满足的数据集合还是在处理嵌套循环时，灵活地中断循环是一项强大的技能。本篇博客将探讨Python中断单循环和多重循环的几种方法，让你能够更有效地处理循环控制流。无论你是初学者还是有经验的开发者，都有机会从中学到一些新的技术，提高你的编程技能。
在分布式环境下，如何对某对象做唯一标识是个很常规的问题。本文讨论几种常见做法，供大家参考。
Zilin Wang，资深前端开发工程师，擅长前端打杂，专注于Remix、Radix UI、Haskell等领域。
生成对抗网络（GAN）是深度学习的一种创新架构，由Ian Goodfellow等人于2014年首次提出。其基本思想是通过两个神经网络，即生成器（Generator）和判别器（Discriminator），相互竞争来学习数据分布。
不论是保护自己的代码安全，还是从晓衡微店购买开发者出售的游戏代码上线，有一个长期困扰大家的问题：“代码混淆”。
JavaScript中，生成UUID或NanoID都非常简单。都有NPM软件包。我们只需使用NPM i NanoID命令安装NanoID NPM库，就能项目中使用它。
由于其对于原始数据潜在概率分布的强大感知能力，GAN 成为了当下最热门的生成模型之一。然而，训练不稳定、调参难度大一直是困扰着 GAN 爱好者的老问题。本文是一份干货满满的 GAN 训练心得，希望对有志从事该领域研究和工作的读者有所帮助！
https://www.cnblogs.com/shawshank/p/17390248.html
诚然，UUID 自问世以来，前前后后开发了5个版本。最常用的要属 UUID4了。一起来回顾下它的使用。
这是在Datadog公司任职的Kevin Gosse大佬使用C#编写.NET分析器的系列文章之一，在国内只有很少很少的人了解和研究.NET分析器，它常被用于APM（应用性能诊断）、IDE、诊断工具中，比如Datadog的APM，Visual Studio的分析器以及Rider和Reshaper等等。之前只能使用C++编写，自从.NET NativeAOT发布以后，使用C#编写变为可能。
Slint[1] 曾经的名字叫 SixtyFPS ，是 QtQml 引擎核心开发者和维护者出来创业的项目。Slint 可以有效地为任何显示器开发流畅的图形用户界面：嵌入式设备和桌面应用程序。我们支持多种编程语言，例如 Rust、C++ 和 JavaScript。Slint 也许是 Qt 的替代品。
通常意义上的迭代是指：重复执行一系列运算，从前面的量依次推出后面的量的过程，每一次迭代的结果，会作为下一次迭代的初始值。
Chrome DevTools支持DWARF，意味着通过它，你可以对C/C++/Rust源码生成堆栈，设置断点和调试，而无需生成源映射。
1）迭代器是一个更抽象的概念，任何对象，如果它的类有next方法和iter方法返回自己本身。对于string、list、dict、tuple等这类容器对象，使用for循环遍历是很方便的。在后台for语句对容器对象调用iter()函数，iter()是python的内置函数。iter()会返回一个定义了next()方法的迭代器对象，它在容器中逐个访问容器内元素，next()也是python的内置函数。在没有后续元素时，next()会抛出一个StopIteration异常。
迭代器（Iterator）是 Python 以及其他各种编程语言中的一个非常常见且重要，但又充满着神秘感的概念。无论是 Python 的基础内置函数，还是各类高级话题，都处处可见迭代器的身影。
程序中经常会需要用到随机数，所谓随机数，就是随机生成一个数字供程序使用。大部分语言都有随机数生成器的函数，比如C/C++就有个最简单随机函数：rand，它可以生成一个“伪随机”的均匀分布的整数，范围在0到系统相关的一个最大值之间。
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）最早由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出，是目前深度学习领域最具潜力的研究成果之一。它的核心思想是：同时训练两个相互协作、同时又相互竞争的深度神经网络（一个称为生成器 Generator，另一个称为判别器 Discriminator）来处理无监督学习的相关问题。在训练过程中，两个网络最终都要学习如何处理任务。 通常，我们会用下面这个例子来说明 GAN 的原理：将警察视为判别器，制造假币的犯罪分子视为生
如果你认为这是一个标题党，那么我真诚的恳请你耐心的把文章的第一部分读完，然后再下结论。如果你认为能够戳中您的 G 点，那么请随手点个赞。
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UUID 是软件开发中最常用的通用标识符之一。然而，在过去的几年里，其他的竞品挑战了它的存在。
那年我刚毕业，进了现在这个公司。公司是搞数据中心环境监控的，里面充斥着嵌入式、精密空调、总线、RFID的概念，我一个都不懂。还好，公司之前用Delphi写的老客户端因为太慢，然后就搞了个Webform的替代，恰好我对Asp.Net还算了解，我对业务的不了解并不妨碍我称成为这个公司的一个程序员。小公司也有小公司的好，人少，进去很快负责代码开发。我当然也就搞这个数据中心智能管理系统啦。
如果你认为这是一个标题党，那么我真诚的恳请你耐心的把文章的第一部分读完，然后再下结论。如果你认为能够戳中您的 G 点，那么请随手点个在看。
Python作为一种编程语言，被称为“胶水语言”，更被拥趸们誉为“最美丽”的编程语言，从云端到客户端，再到物联网终端，无所不在，同时还是人工智能优选的编程语言。
本文以 dotnetCampus.Ipc 项目为例，来说明如何为一个现成的 .NET 类库添加自动生成代码的功能。这是一个在本机内进行进程间通信的库，在你拥有一个 IPC 接口和对应的实现之后，本库还会自动帮你生成通过 IPC 代理访问的代码。由于项目加了 Roslyn 的 SourceGenerator 功能，所以当你安装了 dotnetCampus.Ipc NuGet 包 后，这些代码将自动生成，省去了手工编写的费神。
php的yield是在php5.5版本就出来了,而在初级php界却很少有人提起,我就说说个人对php yield的理解
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