单线程的进程中仅有一个控制流。这种进程执行的代码无需可重入或线程安全。在多线程的程序中，同一函数或资源可能被多个控制流并发访问。为保护资源完整性，多线程程序编码必须可重入且线程安全。
本文翻译自文章 Writing reentrant and threadsafe code，由于译者水平有限，本文不免存在遗漏或错误之处。如有疑问，请查阅原文。
如果你在读这篇文章，那么你可能已经开始了自己的深度学习之旅。如果你对这一领域还不是很熟悉，那么简单来说，深度学习使用了「人工神经网络」，这是一种类似大脑的特殊架构，这个领域的发展目标是开发出能解决真实世界问题的类人计算机。为了帮助开发这些架构，谷歌、Facebook 和 Uber 等科技巨头已经为 Python 深度学习环境发布了多款框架，这让人们可以更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。本文将详细介绍和比较两种流行的框架： TensorFlow 与 PyTorch。
https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html 来阅读原文。
我承认我又偷懒了，只是大概写了下提纲，和完成了第一章节的部分写作。不睡午觉的恶果啊，原本已经写好草稿，讲讲语言和信息的关系，结果，实在是回家后好困。
不可变性使您的对象线程安全并有助于改进内存管理。它还使您的代码更具可读性和更易于维护。不可变对象被定义为一旦创建就无法更改的对象。因此，不可变对象本质上是线程安全的，并且不受竞争条件的影响。
当我们在Blazor项目中使用依赖注入（DI）时，我们可以使用.NET Core自带的DI容器或第三方DI容器，如Autofac和Ninject。这些容器可以帮助我们管理和注入应用程序中的依赖项，使代码更加可维护和可测试。
在本教程中，我们将探讨如何使用 Pillow 在 Python 中水平和垂直连接图像。图像串联是将两个或多个图像组合成单个图像的过程。通过连接图像，我们可以创建令人惊叹的图像拼贴，将多个图像组合成单个图像，或创建图像序列。我们将在本文的后续部分中深入探讨使用 Pillow 加载图像、调整图像大小并最终将它们水平和垂直连接的过程。
有时候编写代码时有些代码片段经常会用到，如果能将这些代码片段整理，再在需要的时候通过某些条件触发，那无疑是非常方便的！ 创建方法：工具->插件开发->新建代码片段 默认产生的内容是： 1 <snippet> 2 <content><![CDATA[ 3 Hello, ${1:this} is a ${2:snippet}. 4 ]]></content> 5
使用Python做数据相关工作，不能不提 JupyterNotebook 这个强大的工具，网络上其实挺多相关的资料，只是相对而言比较分散，有些技巧可能对于初学者不太有用。
自动化测试使用自动化工具来编写和执行测试用例，执行自动化测试套件不需要人工参与。测试人员更喜欢自动化工具来编写测试脚本和测试用例，然后组合成测试套件。 自动化测试允许使用专门的工具来自动执行手动设计的测试用例，而无需任何人工干预。自动化测试工具可以访问测试数据，控制测试的执行并将实际结果与预期结果进行比较。因此，生成被测系统的详细测试报告。
Java8出来已经4年,但还是有很多人用上了jdk8,但并没用到里面的新东西,那不就等于没用?jdk8有许多的新特性,详细可看下面脑图 我只讲两个最重要的特性Lambda和Stram,配合起来用可以极
Django REST Framework是一个用于构建Web API的强大框架。其中一个重要的特性是提供了多种权限类型来控制用户对API端点的访问。
Houdini 中的几个节点允许您编写简短的 VEX 表达式或 VEX 代码片段。 例如，Attrib Wrangle几何节点； Geometry Wrangle、Gas Field Wrangle 动力学节点和粒子动力学节点。
你可以在 Visual Studio Code 的菜单中找到代码片段的设置入口，在 File -> Preferences -> User Snippets 中。
此 JS 片段将展示如何在不使用任何循环的情况下重复字符串。我们将使用 JS 构建的方法来重复（），通过在其中传递一个数字，该数字将充当您需要循环次数的数字。
欲善其工必先利其器，本文以vscode编辑器为例子，分享一下笔者常用的vscode工具及技巧，同时也欢迎高手不惜赐教，分享更多的使用技巧，提高工作效率和编程幸福感。本文分为两个部分，常用插件和使用技巧,欢迎点赞(pai zhuan)。
想象一下，你正在使用Chrome浏览器调试一款网络应用。这时，你可能会频繁使用浏览器控制台（console）、调试器界面（debugger interface）和DOM检视器（DOM inspector）。在控制台中，开发者不仅可以查看调试相关的日志，还可以执行代码片段以进行快速调试和实验。Chrome的控制台提供了诸如Bash解释器之类的快捷方式，帮助开发者像在GNU/Linux终端一样高效编写代码片段。
在Java中，集合和数组是我们经常会用到的数据结构，需要经常对他们做增、删、改、查、聚合、统计、过滤等操作。相比之下，关系型数据库中也同样有这些操作，但是在Java 8之前，集合和数组的处理并不是很便捷。
现在的项目程序中存在着大量重复的代码片段，尤其是在软件开发的时候。在本文中，我们提出了一个工具包（KG4Py），用于在GitHub存储库中生成Python文件的知识图谱，并使用知识图谱进行语义搜索。在KG4Py中，我们删除了31.7万个Python文件中的所有重复文件，并通过使用具体语法树（CST）构建Python函数的代码知识图谱来执行这些文件的静态代码分析。我们将预先训练的模型与无监督模型集成后生成新模型，并将该新模型与代码知识图谱相结合，方便搜索具有自然语言描述的代码片段。实验结果表明，KG4Py在代码知识图谱的构建和代码片段的语义搜索方面都取得了良好的性能。
Go语言从诞生到普及已经三年了，先行者大都是Web开发的背景，也有了一些普及型的书籍，可系统开发背景的人在学习这些书籍的时候，总有语焉不详的感觉，网上也有若干流传甚广的文章，可其中或多或少总有些与事实不符的技术描述。希望这篇文章能为比较缺少系统编程背景的Web开发人员介绍一下goroutine背后的系统知识。 1. 操作系统与运行库 2. 并发与并行 (Concurrency and Parallelism) 3. 线程的调度 4. 并发编程框架 5. goroutine 1. 操作系统与运行库 对于
Go语言从诞生到普及已经三年了，先行者大都是Web开发的背景，也有了一些普及型的书籍，可系统开发背景的人在学习这些书籍的时候，总有语焉不详的感觉，网上也有若干流传甚广的文章，可其中或多或少总有些与事实不符的技术描述。希望这篇文章能为比较缺少系统编程背景的Web开发人员介绍一下goroutine背后的系统知识。 1. 操作系统与运行库 2. 并发与并行 (Concurrency and Parallelism) 3. 线程的调度 4. 并发编程框架 5. goroutine 1. 操作系统与运行库 对
Go语言从诞生到普及已经三年了，先行者大都是Web开发的背景，也有了一些普及型的书籍，可系统开发背景的人在学习这些书籍的时候，总有语焉不详的感觉，网上也有若干流传甚广的文章，可其中或多或少总有些与事实不符的技术描述。希望这篇文章能为比较缺少系统编程背景的Web开发人员介绍一下goroutine背后的系统知识。 1. 操作系统与运行库 2. 并发与并行 (Concurrency and Parallelism) 3. 线程的调度 4. 并发编程框架 5. goroutine 1. 操作系统与运行库 对于普通的
C1 能力认证——Web基础 📷 语义化标签 元素 说明 article 定义独立的来自外部的文档，如新闻投稿、博客文章、论坛帖子等 aside 一般用于网页中的侧边栏或者文章内部的标注框 header 页面的头部区域，通常包括网站logo、链接导航、搜索框、banner nav 页面的导航链接区域 main 定义文档主要内容 section 定义文档的区域 footer 文档的页脚 mark 标记、突出显示文本 ul 无序列表 form 创建HTML表单 button 定义按钮 i 用于表示区分普通文本的
原标题 | 30 Helpful Python Snippets That You Can Learn in 30 Seconds or Less
过去十年中，深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一，创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构，这一特征导致其计算量巨大，但也会产生大量高度并行化的工作，特别适合多核和众核处理器。
利用检索增强生成 (RAG) 和大型语言模型 (LLM) 的强大功能来创建生成式 AI 应用程序。
JavaScript 是你学习编程，可以选择学习的最流行的语言之一。当我开始学习 JavaScript 时，我总是在 StackOverflow、Medium 和其他博客上寻找优秀解决方案来处理实际开发中遇到的问题。在本文中，我将分享我发现的15个有用的JavaScript 代码段。
大家好，我是鱼二。我发现很多朋友学编程时都存在这样一个问题，虽然看视频教程或者书籍能看懂，但是离开了教程，自己却写不出来代码，更别提写出优质的代码了。
在本章中，你将运行自己的第一个程序——hello_ world.py。为 此，你首先需要检查自己的计算机是否安装了Python；如果没有安装， 你需要安装它。你还要安装一个文本编辑器，用于编写和运行Python 程序。你输入Python代码时，这个文本编辑器能够识别它们并突出显 示不同的部分，让你能够轻松地了解代码的结构。
原标题 | 30 Helpful Python Snippets That You Can Learn in 30 Seconds or Less 作 者 | Fatos Morina 翻 译 | Pita & AI开发者
我们在写代码的时候往往会遇到各种的小问题，尤其是一些反复使用的小段代码（不是库或者函数的用法技巧什么的），这里，给大家分享下个人收藏的一些代码片段，也欢迎大家一起分享！
Python 已成为最受欢迎的编程语言之一，由于其灵活性、用户友好性和广泛的库。无论您是初学者还是有准备的开发人员，拥有一组方便的代码部分都可以为您节省大量时间和精力。在本文中，我们将深入研究十个可用于解决日常编程挑战的 Python 代码片段。我们将指导您完成每个片段，以简单的步骤阐明其运作方式。
对于流的处理，主要有三种关键性操作：分别是流的创建、中间操作（intermediate operation）以及最终操作(terminal operation)。
Python是目前最流行的语言之一，它在数据科学、机器学习、web开发、脚本编写、自动化方面被许多人广泛使用。它的简单和易用性造就了它如此流行的原因。
“容器”已成为最新的流行语之一。但是，这个词到底意味着什么呢？说起“容器”，人们通常会把它和 Docker 联系起来，Docker 是一个被定义为软件的标准化单元容器。该容器将软件和运行软件所需的环境封装到一个易于交付的单元中。
JAX 是 TensorFlow 和 PyTorch 的新竞争对手。 JAX 强调简单性而不牺牲速度和可扩展性。由于 JAX 需要更少的样板代码，因此程序更短、更接近数学，因此更容易理解。
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