对于一个什么都不懂的小白，我觉得了解以下内容，就可以入门了。之后再练习若干时间，就能够基本上掌握Python了。
经常有童鞋来问我：“如何在自己的网站上添加背景音乐？网站添加背景音乐是用什么技术手段实现的？”
CleanMyMac X是一款集所有功能于一身的先进程序卸载清理器，只需两个简单步骤就可以把系统里那些乱七八糟的无用文件统统清理掉，节省宝贵的磁盘空间。CleanMyMac为您喜爱的东西腾出空间。它不仅有着赏心悦目的UI交互页面，更有着强大的“超能力”。无论是清理、优化、软件管理它都能手到擒来。它的操作也十分简单。无论是谁从都可以一次上手。
是的，大部分美化党（强迫症）应该都对桌面上乱七八糟的东西抓狂过。想放进文件夹统一管理吧，有的时候解压什么的直接拖桌面是最方便的。不放文件夹吧，又显得太乱。
上回说到，能源危机其实不是能量没了，只是越来越不好用了，那么如何才能化解这个危机呢？推广可再生能源是一个不错的点子。 有人会问了，你不是说能量只能单方向由高到低转换吗？怎么又"可再生"了呢？这不是瞎忽悠我们吗！错！你再回去看看我上一篇，我说的是不能"自发地"回到原来的高能级状态，要想回去，必须逆势而为，通过进一步耗费能量回到原来的"熵"。这样一个循环，需要不断补充能量，才能得以持续循环下去，形成一个可逆的循环系统。当然需要补充的能量必须是来自更高能级的能源。那么这个更高能级的能源来自哪里呢
在装操作的系统的时候，遇到的最大问题就是怎么找操作系统到的镜像，windows的问题是镜像乱七八糟，有加装各种乱七八糟软件的Goust镜像，也有精简的镜像；Linux的问题是镜像不太好找，下面一次说一下我的解决方法。
讲字符串转化为整型。当然过程很简单，但是需要考虑的乱七八糟的情况很多，空格和正负号之类的。提交了一百次，终于过了，但是看到别人的代码还是很气呀，还是得多写才行，但是起码写的慢慢有感觉了是吧。 总体思路基本都是差不多的： 1.循环字符串，从第一个开始不为空的字符开始判断，如果是正负号，则只能有一个正负号，进行标记，数字开始。 2.数字开始之后，出现空格或者字母，返回已经生成的整型。 3.当数字大于最大的整数或者小于最小的整数的时候，应该将其置为最大或者最小。所以这里应该将结果定义为long long int ，不然当加到INT_MAX的时候，会自动+1，置为INT_MIN，应该避免这样的情况。 这里贴一下自己改的乱七八糟的代码吧，实在很气呀。
最近一段时间不是很忙，就写了一个自己的游戏服务器框架雏形，很多地方还不够完善，但是基本上也算是能够跑起来了。我先从上层结构说起，一直到实现细节吧，想起什么就写什么。 第一部分 服务器逻辑 服务
要开始写主体页面了，好头大。 首先需要梳理一下，如果写一条接口测试需要什么东西。 不如参考一下postman和httpbin～http://httpbin.org/ 不过这个页面太卡了，我决定把它部署在本地然后再测试。 使用docker好了，也不用管那些乱七八糟的环境了。 docker run -p 80:80 kennethreitz/httpbin 建议有空可以去了解一下docker，毕竟把乱七八糟的环境装在自己的电脑上还是蛮烦的，可能一下子遇到个环境问题就浪费一天。 使用这句话就可以把kennethreitz大神写的httpbin镜像下载并在我们的80端口上开启了。
之前一直在写游戏的相关事情，本不愿意写技术相关的，但是想了想觉得做了这么多年的技术，虽然技术不好，但是也算是有一些心得，分享一下说不定会对来时路上的同学有所启发，少绕些弯路。下面是随手列的一些东西，希望能在以后分享。后续可能还会分享写Python，C++等等一些乱七八糟的语言,因为现在工作中没有使用，有些东西已经快忘记了，到时再去复习。
于2017年末得知了一本神书《design data-intensive application》，读完即可惜，如果早拿到这本书，就不会纠结于很多分布式系统和数据库的书了。因为已通读完全书，觉得如果不写一些东西，确实可惜了。希望中文版早日出来吧。 如果我们要设计一个data system，有什么是我们需要考虑的呢？ 首先，应该是存储数据的database。且不论这些怎么存储，假设是一个txt文档。当这个txt文档数据量很小时，一眼就能看出我们需要的数据在哪了。当数据量随之增长时，眼睛就不够用了， 我们需要区
于2017年末得知了一本神书《design data-intensive application》，读完即可惜，如果早拿到这本书，就不会纠结于很多分布式系统和数据库的书了。因为已通读完全书，觉得如果不写 一些东西，确实可惜了。希望中文版早日出来吧。 如果我们要设计一个data system，有什么是我们需要考虑的呢？ 首先，应该是存储数据的database。且不论这些怎么存储，假设是一个txt文档。当这个txt文档数据量很小时，一眼就能看出我们需要的数据在哪了。当数据量随之增长时，眼睛就不够用了， 我们需要区分经常读取的数据(hot spot)和不怎么读取的数据，这部分经常读的数据，不可能存放在很慢的磁盘上了，每次读取都去需要全量加载，而是直接缓存放入内存，这就是cache。那么 突发紧急情况，我们又想读取那些老旧的数据，这部分数据肯定不会是存放在内存里，那么这时候我们就需要一个index去filter or search by keyword。除此之外，我们不会局限于这部分数据 我们还需要和其他的process交流，那么所谓的batch process和stream process应运而生。于是一个简单的data system诞生了。 可能我们在app上，我们会觉得我们只是按下一个按钮，但是仅仅是一个简单的data system，就已经如此让人惊叹了。对的，这仅仅只是一个简单的抽象，实际上，我们需要考虑如何保证 client看到的cache和stored data是一致的？如何确保某一台机器坏了，系统还能正常用？好了，你的boss突然想撒钱了，贪小便宜的client会使得你的系统load不断增长，这时你该如何保证？ 不仅如此，client可不能忍受打开网页相应的缓慢，performance可不能放弃了。当然，还有各种各样神奇的问题在等着你。
大海：那你可以直接用函数Duration.TotalDays进行转换，如下图所示：
是这样的，最近在做 WHMCS 模块开发，但是我不得不说 Blesta 至少官方还自带了一个 IDE Helper 的文件，你 WHMCS 可是一点都没有，但是民间还是大佬多，有大佬做了一份 whmcs-ide-helper。
如果一台机器上有很多乱七八糟的环境和项目，建议使用venv。我比较喜欢用容器，所以在相当长的时间里，我都没用过这个神器。
一般是频繁递归创建方法造成的(每次调用都要在栈里面压一大堆乱七八糟的东西，比如说返回地址，比如说参数，还可能有执行上下文等等。):
答：常规打开的话，需要完成浏览器初始化设置，尤其是初始页设置，搞成光秃秃的空白页后，再次打开浏览器会快一些，最简单的办法是
好吧，我承认有点标题党了。 不过从这篇开始, 我们来点干货，如何从blink打造一个可以实用的浏览器。 chromium从零几年搞到现在，已经完全变成一个无所不包的庞然大物。 如果你只是想要一个能浏览网页的组件，方便嵌入到自己的程序里，或者想用网页来做界面--例如QQ音乐，网易云音乐那样， chromium的那堆多进程、mojo通信、Chrome Apps 框架、Aura Shell、增量升级系统、Chrome Extensions 、headless模式、P2P 通信库，native_client、pdf、ppapi、沙盒机制等等一堆乱七八糟你听都没听过的东西都不会需要。然而只要用了chromium的内核，这堆东西除了占用系统资源外，你还不得不都打包带上。 这时候你就会有个强烈的想法，我不需要这堆乱七八糟的功能，只要能浏览大部分网页的排版渲染组件可以么。 答案是肯定的。webkit内核就是为此而生。 但这里有个问题，chromium虽然当年是使用webkit内核，但自从和苹果分道扬镳后，把webkit改名成blink不说，代码和结构完全是面目全非，而且最重要的是blink已经不是像webkit那样是一个独立的组件了，而是chromium那堆几百个第三方库里一个小小的组件，所有外部设施都依赖于chromium的其他组件了。 我们来看看blink目前需要依赖哪些组件： 1，cc层（chromium 合成层，实现网页绘制并贴到屏幕上等操作。这个是最麻烦的，以后专门开一篇来讲如何自制） 2，base库（chromium基础库，类似字符串操作等一系列c++基础库） 3，各种和操作系统打交道的接口，例如菜单、文件读写、窗口操作等。这堆东西可以认为是要实现third_party/WebKit/public/platform/Platform.h里的一系列虚函数。 4，如果你不是打算卖到清真地区，通常icu你也不会想要。这是个占用体积很大的毒瘤，一个数据文件就10几M，作为轻量级内核，你肯定不想带。 5，网络层。 6，v8（js引擎） 7，skia（底层绘图库） 那我们如何在尽量少的使用chromium代码基础上，实现上诉一堆功能和组件呢？ 这是目前我的解决方案： 1，cc层：我放弃了原版chromium cc层，自己完全重写了一遍。这个工作量相当巨大，如果你不是和我一样这么闲，建议直接使用原版cc。 2，base库：在chromium四十几版的时候，blink几乎不依赖base。然而高版本把wtf库里的大量实现，直接使用base库。所以如果你是从高版本blink开始撸，可以直接扣取低版本blink里的wtf来实现base相关依赖。此处工作量也甚大。 3，各种和操作系统打交道的接口：这块其实没有难度，就是有着巨大的工作量。一个个补齐就好。 4，icu：直接使用系统相关的接口。例如文字编码转换之类的，windouws就有现成的api。其他高级icu api例如断行断句，如果你只打算运行在中英文地区，那自己实现也很简单。 只有阿拉伯文、天成文、藏文这些小众语言那需要那么复杂的规则。 5，网络层：直接用webkit里的现成代码吧。 6，v8：直接使用chromium原始代码即可。毕竟这玩意不依赖其他任何组件。 7，skia：直接使用chromium原始代码即可。毕竟这玩意不依赖其他任何组件。 说到这里，大家肯定有个疑问：既然这么多都用webkit，那为啥我们直接拿webkit过来不就行了。 其实是可以的。webkit发展到今天，已经完全和chromium分开发展了（当年有一阵子谷歌的人也一直在给webkit提代码，后面苹果把他们都踢走了）。而且webkit就是个完整内核，你用来做轻量级组件正合适。但我有几个原因还是放弃了： 1，webkit对标准的支持还是有点偏差。例如web组件标准，css gird等等。 2，webkit的web inspect做的很烂，完全没blink好用。 3，webkit现在也很大了，我编译出来不算icu，也有26M多。作为一个有追求的程序员，我希望这个大小是10M左右。 4，最重要的，webkit的js引擎是javascriptcore。这样实现的组件就无法兼容市面上那堆v8造出来的轮子。例如electron、nwjs、nodejs都是用v8。 5，还有个小点就是chromium更新非常快，跟着谷歌大佬走感觉更有保障些，尤其是碰到各种莫名其妙的bug，还可以查chromium的更新记录。
个人使用mac os系统已有5年以上经验，总结后定期形成专题分享给大家！第一篇，CleanMyMac界面专业、大方，布局非常明朗（左侧功能栏，右侧信息界面），配色赏心悦目（收钱的果然做的细致）
您课上批评“乱七八糟图”，我同事一边抵触UML嫌太重，可是他也不是不画图，我看他在那里拼凑形状线条，可比用EA画用例图类图费劲多了，您觉得这是什么心理。
train? valid? or test? 机器学习最明显的一个特点是需要大量的数据。特别对监督学习来说，就是需要大量的带标签数据（labeled data）。 很多入门的朋友很快就会遇见模型训练和
1. train? valid? or test? 机器学习最明显的一个特点是需要大量的数据。特别对监督学习来说，就是需要大量的带标签数据（labeled data）。 很多入门的朋友很快就会遇见模型
写在前面的话： 前段时间，一个朋友准备做一个教育相关的事情，其人在深圳，大城市嘛，总是想利用业余时间考个证了，听个培训课程了等等来给自己充充电，自己经常去的一个书店，经常是听课的人爆满，连地上也坐满了人。于是他想啊，能不能做下面一件事呢：他做一个中介平台，一边召集一些想听课的人（学徒），一边召集一些能讲课的人（师傅，我想很多工作了很多年的人，在某一方面，一定也积累了一肚子的干货，想一吐为快，同时在挣自己苦逼的工资的同时奉献知识，挣点儿外快）。他从学徒那儿收到的钱，和师傅来分，大概就是这么一件事。至于人脉、
本文介绍了如何用shell批量处理图片文件名，包括循环所有文件、重命名以及根据MD5值命名。首先，通过循环所有文件，将文件移动到一个新的文件夹中，并计算每个文件的MD5值。然后，根据MD5值重命名文件，并将其移动到相应的文件夹中。该方案适用于MAC系统，在Linux系统中可能需要细微调整。
大家可以看下， XMLHttpRequest 和 onreadystatechange事件
作为小白，搭建maven工程的时候，最常碰见的一个问题，就是配置的maven库中缺少某个包，看着红色的叉子，心情就很糟了。
首先unicode里面 中文的区域的0x4e00-0x9fa5 在java或者js这种已unicode编码处理字符串的编程语言中 /^[\u4e00-\u9fa5]+$/就可以判断一个字符串是否全部为中文
chrome 【adblock 广告终结者】，让我们一起和各种乱七八糟的弹窗广告说再见 mysql server：本地开发环境必备。 python3：基础设施，重要性不言而喻 sublime：轻量级文本编辑器(添加开发环境，插件等)，好东西无需多说 pycharm：python的IDE Navicat Premium 12： 数据库管理，支持多种数据库，且支持最新的mysql 8 nodejs：包管理可能会用到的 git：代码管理和同步工具 beyond compare:文本比较工具，特别是当团队协作的时
我在使用retrofit和Gson配合时，出现了这个问题，疑惑中乱七八糟瞎搞了一个下午没有解决。期间怀疑Gson解析不能使用泛型（因为我的解析使用了泛型），后来又觉得可能是我的关键字正好是解析器的某个关键字导致的异常，也打算过自定义Gson的解析过程，其实这些都不是。 第二天才搞明白，真正的问题是我的数据结构有问题，或者说我的解析出现了问题。 例如下面Json字符串： {"code":1,"info":"success","results":{"i
问题笔记 办法总比问题多 整理记录最真实的客户在ＧＰＵ编程中遇到的问题 及我们的解决办法 一大早一个妹子在ＱＱ上说安装了最新的ＰＧＩ加速编译器和正版授权后，编译一段代码出现这个画面：
我们在使用图片识别文字时常常会出现识别出来的文字是这样的，如果识别出来是这样的东西，它们的数据图片中是4列的，识别变成文字后是一列的：
在学习阿发你好的网课过程中，学习完Unity的2D课程后深有感触，决定将3D学习过程一步步记录下来，也方便日后查询。
之前为了在本地调试方便，配置了这几个客户端在 xampp 下面的环境。现记录下 程序 可以去官网下载，也可以用我分享出来的地址 [http://goo.gl/zOGQ9m](百度网盘) 安装 将下载下来的压缩包中的 dll 文件拷贝到 xampp\php\ext 目录下，目录和 bat 文件放在 xampp 目录下 配置 修改 xampp\php\php.ini 配置文件，添加下面几行 extension=php_mongo-1.4.0RC1-5.4-vc9.dll extension=php_igbi
扩散模型（Diffusion Models）能够生成超棒的图片、视频和音乐。它们的名字来源于自然界的扩散现象，就像水里的墨水慢慢散开一样。在AI的世界里，扩散模型通过逆转扩散过程来生成新数据，也就是说，它通过在数据中添加随机噪声，然后再逆转这个过程，从而从噪声数据中恢复原始数据分布，这样就能创造出新的数据。
1、永远不要轻信自己的分析结果，多用业务和常识去检验。 很多时候，我们的分析都是含有一些潜在的假设，而在分析过程中被忽略。比如最经典的案例是在1948年,盖洛普错误地预测了杜威能击败杜鲁门而当选总统，原因是多方面的，但是抽样中的潜在不平均是不可否认的！再比如有个人分析结果得到刚毕业的专科的平均薪资比同专业的本科要高，就找一堆理由来说明这个结论。但是领导说这个不符合常识，打回去重新分析。之后发现是因为样本男女比例不均衡导致的。所以，我们不要轻信自己的分析结果，尤其是不能给自己的分析找正向的理由！因为只有你找理
本文介绍了如何安装IDEA并运行SCALA程序。首先，介绍了如何下载和配置IDEA，然后通过一个简单的示例展示了如何使用SCALA编写程序。在示例中，介绍了如何创建一个新的SCALA项目，并介绍了如何编写和运行简单的SCALA程序。
在日常开发过程当中，能把代码写出来，不一定就意味着能把代码写好，说不准，所写的代码在他人看来，其实就是一坨乱七八糟的翔，因此，代码简化尤其重要，我曾经遇到过这样一个类型的代码，即if-else里都有相同的for循环，这时，我就思考了，如何简化它可以既提高代码性能又减少代码量。
近日，谷歌召开了一年一度的Google I/O大会。 谷歌CEO劈柴直接抛出了这次大会的主题——AI人工智能！ 今年微软、亚马逊、谷歌的发布会主角通通是人工智能。不出意外的话，下月
今天上午建了一个gravatar镜像服务，下午看了一下oss里面的文件，乱七八糟什么东西都有。dujun说的很对，一旦公开服务了可能会发生各种事情。
Google的Chrome浏览器真的特别好用，它没有360等浏览器的那些广告，很干净，没有那些乱七八糟的东西。虽然失去Google搜索以及Google的一些原生加持，但是Chrome还是非常强大！
最近在做一些性能优化工作，回想起工作这些年来，参与过的三次集中性能优化，每次都得折腾少则一个月，多则半年。这些内容既是不同视角、不同思路的比较，也是挺有趣的工作经历。
4.从源头避免版本不一致问题（当同一个文件在不同目录下出现拷贝时，容易出现其中某个未同步更新的问题）
小编有个小伙伴，隔三差五就过来跟我说：这个模型CPLEX怎么写呢？我说我不是给你讲过好多次？他说CPLEX太复杂了，俺没学过学不会呢。其实对于很多刚入行的小伙伴来说，CPLEX算不上友好，就连学习资料都不知道去哪里看，不像Excel或者Word，百度一下出来好多资料。
打开下载的mysql安装文件mysql-5.0.27-win32.zip，双击解压缩，运行“setup.exe”，出现如下界面
永远不要轻信自己的分析结果，多用业务和常识去检验 阅读人文：数据科学不仅是一门科学，也是一门艺术 了解行业信息和业务信息 好奇心与多沟通 多实践与多走一步 1、永远不要轻信自己的分析结果，多用业务和常识去检验 很多时候，我们的分析都是含有一些潜在的假设，而在分析过程中被忽略。比如最经典的案例是在1948年,盖洛普错误地预测了杜威能击败杜鲁门而当选总统，原因是多方面的，但是抽样中的潜在不平均是不可否认的！再比如有个人分析结果得到刚毕业的专科的平均薪资比同专业的本科要高，就找一堆理由来说明这个结论。但是领导说
作为一个不知名的号主，承蒙大家不嫌弃，经常性的会有人非常客气的把一堆代码扔到我的脸上，这些代码千奇百怪，姿态各异，让我喜笑颜开...
如何不用那么担心成为一个坏程序员 我无意中发现了“冒充者综合征”的另一种表现形式，总是质疑“我是一个真正的开发者吗，或只是一个善于网络搜索的代码搬运工？” 我看到的答案忽略了要点，因此我打算接下这个
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