通常在使用Maven构建项目的时候，我们会将一个项目划分为多个模块，然后通过父工程去管理子模块。而 Gradle 也拥有类似的功能，我们将其称之为多项目构建（multi-project build）。所以本小节我们来看看，如何使用 Gradle 进行多项目构建，首先创建一个Gradle工程，过程如下：
paper：https://arxiv.org/pdf/2203.16527.pdf
该命令会调用编译器程序g++，让他读取main.cpp中的字符串（称为源码），并根据C++标准生成相应的机器指令码，输出到a.out这个文件中，（称为可执行文件）
小爱接入层是小爱云端负责设备接入的第一个服务，也是最重要的服务之一，本篇文章介绍了小米技术团队2020至2021年在这个服务上所做的一些优化和尝试，最终将单机可承载长连接数从30w提升至120w+，节省了机器30+台。
形态学滤波（三） 之Tophat滤波模块设计 由于膨胀和腐蚀操作只有些许差别，因此在设计时，将一维的腐蚀和膨胀操作划分为一个模块，通过入口参数进行比较选择。 1.比较子模块。 2.一维形态学腐蚀/膨胀子模块。 3.二维形态学腐蚀/膨胀子模块。 4.二维形态学开运算子模块。 5.二维形态学Tophat子模块。
随着业务的快速发展，现在的互联网App越来越大，为了提高团队开发效率，模块化开发已经成为主流的开发模式。正好最近完成了vivo官网App业务模块化改造的工作，所以本文就对模块化开发模式进行一次全面的介绍，并总结模块化改造经验，帮助兄弟项目避坑。
最近看到大佬们写的C++20库使用了module特性，特意来学习一下，于是有了这篇文章，本篇文章的所有代码都在我的星球里面，需要代码的可以扫文末的二维码。
活字印刷的精妙之处在于其中「积木拼装」的思想：工匠先制成单字的阳文反文字模，再按照稿件把单字挑选出来刷墨拓印，这些字模可按需求多次使用。
在Spring Boot中，创建多个模块并关联它们的最佳实践是使用Maven或Gradle进行构建。以下是使用Maven先创建父pom.xml：
今天跟大家分享一篇利用机器遗忘学习（Machine Unlearning）来选择性的忘掉某些特定数据进而完成带有隐私保护功能的推荐系统的文章。该文章发表在WWW2022会议上，是第一篇解决机器遗忘问题的推荐系统工作。该文提出了一种通用的可擦除推荐框架RecEraser，其通过将全部训练数据集进行划分成若干份，然后在每份子数据集上单独训练推荐模型，最后将多个子推荐模型的结果进行聚合来得到最终的推荐结果。由于其可以只重新训练删除数据的子模型而不用重新训练整个模型，因此可以以实现高效的数据擦除与出色的推荐性能。
SystemC为C++的一个库，因此C++的特性在SystemC中均可以使用，数据类型同理，除了C++中的数据类型外，SystemC也有一些自己的数据类型，如下所示：
Eclipse用多了，IntelliJ中创建Maven聚合项目可能有小伙伴还不太熟悉，我们今天就来看看。 IntelliJ中创建普通的Java聚合项目相对来说比较容易，不会涉及到web操作，涉及到web的话会有一点点麻烦。我们来一步一步看下。 ---- 环境：IntelliJ IDEA 2017.1 ---- 创建parent项目 1.打开IDEA，注意这里不要勾选模板，用模板创建过maven项目的小伙伴都知道模板创建项目非常慢，所以这里不要选模板，需要的文件夹我们后面自己来创建就可以了。所以这个页面直接点
疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实， 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch， 并且这种背程序的思想本身就很可怕， 所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来， 学习知识，知其然，知其所以然才更有意思 ;)」。
作者：TurboNLP，腾讯 TEG 后台工程师 导语 NLP 任务（序列标注、分类、句子关系判断、生成式）训练时，通常使用机器学习框架 Pytorch 或 Tensorflow，在其之上定义模型以及自定义模型的数据预处理，这种方式很难做到模型沉淀、复用和共享，而对于模型上线同样也面临：上线难、延迟高、成本高等问题，TEG-AI 平台部-搜索业务中心从 2019 年底开始，前期经过大量调研，在 AllenNLP 基础上自研了推理及训练一体化工具 TurboNLP， 涵盖了训练框架 TurboNLP-
在泰坦尼克号灾难中，了解乘客生存状况是一个重要而挑战性的任务。这个任务的目标是通过分析乘客的各种特征，构建预测模型，以预测一个乘客在沉船事件中是否幸存。数据集提供了关于每位乘客的多个方面的信息，如性别、年龄、客舱等级等。
写完项目之后，再来看这个设计模式，就会觉得前面写的那些代码好垃圾啊，不知道是谁写出来的。 设计模式并不是书上那简单的23种，在真实的应用场景中可能会有不同的变种，以及多种模式的嵌套。 书上那些模式也有不少是互相变种出来的，所以我们重在思想，不要流于表面。
前言：关于修路，远在商朝时期，为了让牛马更快的驮运，已经开始知道夯土筑路。始皇帝更是修建了通向全国的驰道网，以更快地调动兵力，著名的“秦直道”相信大家都有耳闻。现今，也仍然盛行着“要致富先修路”的理念。
其实父项目与子模块(submodule)之间的关系很松散，父项目基本只关心子模块的地址以及版本(commit id)。
注：限定下讨论范围，分布式数据库，存储计算分离，share-noting 架构，仅讨论存储层。
本书相对比较基础，不是那种大规模程序设计、高并发设计等等，主要是针对程序员的一些基本素质和一些基本常规编程设计做一些梳理和规范，对于初入职的程序员，养成这些良好素质是非常有必要的；对于已经入职多年的程序员，回顾一下本书，然后结合自身情况看看是否能够基本达到本书中的一些素养也是有必要的。
所谓FPGA动态可重构技术，就是要对基于SRAM编程技术的FPGA实现全部或部分逻辑资源的动态功能变换。根据实现重构的面积不同，动态可重构技术又可分为全局重构和局部重构。
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直接指定是在创建figure的时候，就直接定义好多个axes的排列方式；动态增加则是根据需要在figure上添加axes。下面来具体看下用法
2017年的前端发生了非常多的事情。快速的技术进步，似乎已经使前端工程师应接不暇，我们来一起看下去年发生了哪些事件：
单一职责原则（英文名为Single Responsibility Principle，简称SRP）是Robert C. Martin提出的SOLID软件设计原则中的第一个字母S。
将CMakeLists.txt文件划分为多个模块化的文件可以使项目结构更清晰、易于维护。每个模块都应该负责特定的任务，例如编译源文件或链接库。这样可以将构建过程分解成小的、易于管理的部分。您可以根据自己的项目需求，将CMakeLists.txt文件划分为几个不同的模块，每个模块负责一个不同的功能。
前言 本篇是何梁伟的投稿~ 何梁伟，沪江高级Android工程师，在他的带领下，沪江学习对现有App进行了一次大范围重构，也是我们对项目架构的一次探索之旅~ 对于大的架构重构，其实我们一直很谨慎的。我们的原则是将重构融合在每次迭代中，逐步优化代码的结构。这次针对整个应用的架构的调整背景是，公司移动开发部门的人数和项目越来越多，当初设计的移动端的架构让项目的依赖关系越来越复杂，维护成本也越来越高。刚好赶上公司产品的特别需求，我们决定梳理并优化一下整个项目结构。在实施过程中，我们依然坚持将整个重构的过程
而就在昨日的微软全球开发者大会 Build 2019中，微软发布的Windows Terminal惊艳全场——命令行变得这么有意思了？
导读 QuBranch与QuTrunk项目是启科量子发起的量子编程软件工具开发项目。QuBranch是以VS Code庞大的生态群为基础，专为量子编程开发的一种编程工具，支持Windows、Mac、Linux等操作系统和编辑、调试、量子模拟执行等功能，可为量子编程提供集成开发环境。QuTrunk是启科量子自主研发的量子编程框架，基于python提供量子编程API，对量子编程涉及到的基本概念做了代码层面的抽象封装和实现，主要为量子编程提供底层服务。为加速量子软件开发与实践进程，本文将简要介绍QuBranch与QuTrunk，并通过软件已开发功能进行量子算法运行演示。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。→前端的主程序架构和模块划分与人手和人事分工是紧密联系在一起的，而这些很大程度上又是由项目本身决定的。纵观现在国内绝大多数FLASH WEB GAME的规模和难度，我觉得前端AS人员大概需要2-7个之间，主程序有效代码一般不会超过10W行。在这种情况下，人事分工应当以功能和模块进行划 分，尽量避免多人维护同一份代码，每个人各司其职，减少维护和协作的成本。这种模式非常适合人手不够，制度不健全，而且追求效率的初创公司。
笔者几年前曾就职于阿里，虽然现在已经不在，但仍对其中的一些企业文化印象深刻。“阿里味儿” 是对于阿里企业文化的统称，其中最有味儿的话之一是 点线面体局势，大致是对应不同层级的员工要求。比如 P6 是点，在某些技能上实现专精；P7 是线，会懂得横向规划和发展，……诸如此类。
我们知道，在使用 Python 的时候，如果我想使用别人发布的第三方库，那么我们可以使用pip进行安装。但如果这个第三方库的作者没有把它上传到 pypi 上面，只上传到了 Github 上面，我们应该怎么集成呢？如果项目里面有setup.py文件，那么我们也许可以使用pip直接从 Github 上面安装。但如果对方连这个文件也没有呢？
导读 为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 回首2022年，清华大学大数据能力提升项目取得了丰硕的成果，同学们将课程中学到的数据思维和技能成功
DDD诞生的主要目的是为了解决业务复杂度，DDD本身不要求你的系统架构必须采用服务化或者微服务。他更像一种方法论或心法，其与具体技术实现无关，但会对你领域划分起到理论支撑的作用。
图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作如裁剪、翻转、旋转等，图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别。常用的基于 python 脚本语言开发的数字图片处理库有以下几种，比如 PIL,Pillow, opencv, scikit-image 等。（PIL 是针对 python2, pillow 是针对 python3，两者功能一样。）
QuTrunk 项目是启科量子在量子计算软件研发项目之一，以研发量子编程框架软件为主，主要为量子编程开发提供通用的软件环境。量子计算领域中，量子计算编程软件体系可大致分为硬件、汇编语言、量子线路、量子算法、全栈库、量子通用语言等六个环节。其中 QuTrunk 软件属于量子线路环节。目前量子编程框架 QuTrunk 以 QuSprout 作为后端。QuSprout 也是启科量子自研的一款基于经典计算资源的量子计算模拟软件，支持支持多线程、多节点、GPU 加速，也可预安装在 QuBox 中。
用户可以在可视化编辑应用的基础上，通过代码开发并部署应用的方式享受更加完整的一站式开发体验。
作为金融级服务网格中的流量代理组件，MOSN 在承载蚂蚁数十万服务容器之间流量的同时，也承载着诸多例如限流、鉴权、路由等中间件基础能力。这些能力以不同的扩展形式与 MOSN 运行于同一进程内。非隔离的运行方式在保障性能的同时，却也给 MOSN 带来了不可预知的安全风险。
概要设计就是设计软件的结构，包括组成模块，模块的层次结构，模块的调用关系，每个模块的功能等等。同时，还要设计该项目的应用系统的总体数据结构和数据库结构，即应用系统要存储什么数据，这些数据是什么样的结构，它们之间有什么关系。
上篇博文 Spring Cloud实战-03订单微服务与商品微服务之间的调用 我们虽然打通了订单流程，但是还是有些问题需要去修改和完善下
本文是工程化专题之Maven的下篇，主要涵盖的是Maven的Profile/Filter特性，多模块开发以及私服等内容。
Demo地址：点击：https://github.com/FishInWater-1999/Android-app
导读 在处理某些规模庞大和复杂的数据与计算时，量子计算独有的叠加和纠缠特性在算力方面相比于经典计算表现出强大优势。现阶段，由于量子计算机的研发受限于有效的量子比特数、相干时间长度、量子门操作精度等，对量子计算机的研究焦点进而转向量子模拟器，量子模拟器也因此成为发挥量子优越性和研究量子算法的有效途径。
随着 Xcode 11、Swift 5.1 的正式发布，Swift 目前已经实现了 ABI 稳定及模块稳定，语法及实现也比以往更加成熟稳定，所以我们在微商城和零售等业务线中尝试使用 Swift 开发部分业务，并在二方库中进行混编开发，在此我们将一些混编经验分享出来。
学习Vue的时候，各类教程都会告诉我们：Vue 的特点是SPA——Single Page Application（单页应用程序）。它有着诸如：“只有第一次会加载页面, 以后的每次页面切换，只需要进行组件替换；减少了请求体积，加快页面响应速度，降低了对服务器的压力” 等等优点。
软件，是个和抽象的概念，它不受物质物质材料、物理定律的制约，对每个人、每天都是如此重要，以至于每个人、每天都离不开它，打开手机就能使用，又好像是时时刻刻都能触摸到的；
本文是对模块化专题介绍的系列文章，包含了以下四部分：《我所理解的Android模块化（一）——概念和路由》，《我所理解的Android模块化（二）——模块通信和模块间服务调用》，《我所理解的Android模块化（三）——模块可插拔单独编译运行》，《我所理解的Android模块化（四）——常见问题和注意事项》。欢迎读者持续关注。
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