抽样误差是一种随机误差，只存在于概率抽样中，而非抽样误差则不同。无论是概率抽样、非概率抽样还是综合调查，都可能产生非抽样误差。
大海：其实很简单啊，提示有错误的时候，还直接给了你链接，可以查看错误出现在哪里了：
我们在Linux下经常会碰到nohup command>/dev/null 2>&1 &这样形式的命令。首先我们把这条命令大概分解下：
在探讨VSCode的调试功能之前，让我们首先理解一下什么是调试。调试是一种查找和修复编程错误的过程。这种错误通常被称为"bug"，修复这些bug的过程就称为"debugging"。调试不仅仅涉及到修复错误，它还涉及到理解程序的执行流程和状态。
编程和编码对于很多人来说似乎就是一件事情，但是其实这是两件事，它们两个还是有着本质上的不同。
1.测试的目的：在于发现错误（缺陷），保证整个软件开的质量，但软件的质量不能以软件测试为依据 2.成功的测试：是发现了未曾发现的软件错误（缺陷） 3.好的测试用例：是能有效地发现别的测试用例未发现的软件错误
目前最好的大型多模态模型 GPT-4V 与大学生谁更强？我们还不知道，但近日一个新的基准数据集 MMMU 以及基于其的基准测试或许能给我们提供一点线索，如下排行榜所示。
在本篇技术博客中，猫头虎将带领大家详细解析字符串错误处理的各种技巧。我们将通过实际代码示例，探讨如何有效地解决常见的字符串操作错误，比如"String index out of range"。无论您是编程新手还是经验丰富的开发者，本文都将帮助您提升代码的健壯性和错误处理能力。关键词：错误处理，字符串操作，编程技巧，代码示例，开发者资源。
数据可视化，是一种用来将复杂信息数据清晰表述出来的强大有力的工具。 通过可视化信息,我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化，它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息,或者更糟的是,完全背道而驰！ 这就是完美的数据可视化极其依赖设计的原因。 设计师要做的，不仅仅是选择合适的图表类型，更要以一种容易理解的方式来呈现信息，设计出更直观的导航系统,让观众做尽可能减少理解方面的麻烦，做到一目了然。 当然，并不是所有的设计师是数据可视化专家，这就是为什么大部分的图表看上
开篇词 上一篇文章分享了Go的异常，错误处理使用，未读过的可以点击回顾一下，我们知道程序运行中，有异常，有错误，那么什么是异常，什么是错误，和其他语言相比，Go的异常错误机制有什么优点，缺点？我们如何更好的理解，如何用Go写出更健壮的程序，今天来聊一聊这些问题。 异常和错误 关于异常和错误每个人都有自己的理解，很多人往往把这个混为一谈，认为他们是等价的，这里我们从Java 和Go两种语言异常错误体系的设计分析来试图回答这个问题。 Java中，Throwable是所有错误（Error）和异常 (Excepti
对于文件描述符就先知道这些就可以了，具体的使用会在重定向中来说，重定向就是对文件描述符的操作
其实自动化测试很好理解，由两部分组成，“自动化”和“测试”，所以我们要理解自动化测试，就必须理解“自动化”和“测试”，只有理解了这些概念，才能更轻松的做好的自动化测试。其中“自动化”可以想象成通过各种编程技术实现程序对被测系统可操控的行为，重点在于对“测试”的理解。
在上一篇c专题指针文章中，我们介绍了什么是指针，文章里面从普通变量进而引出指针的概念，这样对指针的理解有一定的帮助（其实最好的理解，就是要明白硬件里面的内存原理，这是理解指针最好的地方，就好比说会汇编语言的人来去理解指针这里跟不会指针的人去理解，会有很大的差异的，在学汇编的时候，会接触到好多有关计算机里面内存的大话题，这个对于搞汇编的来说，掌握了汇编，对理解指针的原理非常容易；而大部分人（当然也包括我自己），刚开始学指针，是真的非常吃力，学了一阵子，感觉是学会了，但是一段时间没有去接触指针，再次来看指针的话，感觉一脸懵逼，好像没学过一样，不知道大家有没有我这样的经历，哈哈哈；这里指出不是鼓励大家去学花太多时间在汇编上（个人观点，现在出来上班，好少会搞汇编开发，你搞stm32和一些稍微功能强大的芯片，拿汇编去写，那简直不敢想象，而且也没听过谁这样干过），其实还是当你用到的时候再去学，很快上手的，就是有好多汇编指令要记，如果你一遍学一遍用，反而会学的更快，理解的更深，而且现在对理解一些高级芯片里面的启动代码会非常有帮助的）。好了，废话太多，来进入主题！
前几天在某乎上看到了一个粉丝提问，如何在 Python 编程学习中避免常见的错误和陷阱？这里拿出来跟大家一起分享下。
小编邀请您，先思考： 1 如何选择正确的图标视觉化数据？有哪些经验教训？ 数据可视化，是一种用来将复杂信息数据清晰表述出来的强大有力的工具。通过可视化信息，我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容，增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化，它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息，甚至完全背道而驰。 这就是完美的数据可视化极其依赖设计的原因。 设计师要做的，不仅仅是选择合适的图表类型，更要以一种容易理解的方式来呈现信息，设计出更直观的导航系统，让观众尽可能减少理解方面的麻烦，做到一目了然。 当然
错误率的： The former is a multi-class classification error, i.e. the proportion of incorrectly classified images; the latter is the main evaluation criterion used in ILSVRC, and is computed as the proportion of images such that the ground-truth category is outside the top-5 predicted categories.
讲到代码的运行过程，还是得看下面的这个详细步骤，我们的代码在经过上次讲到的编译过程后变成目标代码，然会通过链接器形成可执行文件。
答：对于瀑布模型，我知道有六个阶段：计划，需求分析，设计，编码，测试，运行维护。计划–>需求分析–>设计–>编码–>测试–>运行维护，是不是很难背。
大数据文摘“可视化”专栏已经成立，如果您是专业人员，愿意与大家分享，请后台留言，加入我们，一起把这个平台和专栏做得更好。回复“可视化”阅读系列文章。 数据可视化，是一种用来将复杂信息数据清晰表述出来的强大有力的工具。通过可视化信息,我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化，它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息,或者更糟的是,完全背道而驰！ 这就是完美的数据可视化极其依赖设计的原因。 设计师要做的，不仅仅是选择合适的图表类型，更要以一种容易理解的方式来呈现信
通过可视化信息，我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化，它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息，或者更糟的是，完全背道而驰！
想分享的东西很多，但是不知道怎么规划，只能想起一个写一个了。今天分享一下我对Python异常的理解，希望能对大家有所启发。 首先需要知道什么是异常？“异”就是不同，有区别，不太一样等的意思，“常”就是正常，平常，所以“异常”可以理解为和正常情况有所区别的东西！那么和编程语言联系起来就是和预期有区别的输出。简单说异常也可以理解为“bug”，只不过是这个“bug”可以通过程序猿运行程序之前定义好，然后如果发生了异常，那么可以比较合理的打印出异常的信息。 其实今天为啥要讲异常呢！因为今天我遇到了让我
在这种场景中，首先还是业务的复杂度决定了代码的复杂度。首先我们来看一个在前端和node都有可能出现的一个简单的例子：
相信很多开发者对于代码调试最难的地方是什么依然云里雾里，而且这不仅仅是初学者需要面临的问题——本文中就来探讨下何为代码调试的最佳指南。
这篇文章是《调试九法：软硬件错误的排查之道》的阅读笔记。这本书的主旨，是介绍如何修复bug：找出bug发生的原因、并给出修复方案。
在计算机编程中，标识符（Identifier）是用来标识程序实体（变量、函数、类型等）的名称。良好的标识符命名可以使代码更加可读、易于维护，也能够提高代码的可理解性和可扩展性。在Go语言（Golang）中，标识符的命名规范和最佳实践对于编写高质量的代码至关重要。本篇博客将深入探讨Go语言中标识符的基本概念、命名规范、命名风格、命名习惯以及标识符的最佳实践，帮助读者理解命名的艺术，提高代码质量。
书里讲的方法叫做——整体性学习 书中认为，整体性学习和机械学习本质上的目标都是实现信息的储存与提取，两者的区别在于如何实现储存与提取信息上。 机械记忆就是反复记忆信息，不管是否理解。同时，在机械记忆的场景中，学习就像整理一个个大小不一的坑，在数学坑里不可能找到生物、历史等知识的萝卜。 而整体性学习认为信息是联系的，学习就像编织一张大网。事实上，知识的学习从来就不是孤立的，学习任何知识（概念、定义、公式、问题、观念、理论等）都需要联系。创造的联系越多，它们就会记得越牢、理解得越好。 那该如何进行整体性学习
编写一份优秀的接口文档会让软件开发中变得更加轻松，更有效率。这可是关键任务，写得好不仅可以帮助开发人员更好地理解和使用 API 接口，还可以提高整个团队的协作效率。
最近新上一批OGG数据抽取和投递服务器，原采集服务器也是按照相同的操作步骤部署在目标服务器上并没有出现今日的问题。今日运维在测试环境发现新上的一批采集器并不能处理相应的任务，查看日志发现采集器打印出来如下错误信息：
软件在发布之前，应该没有错误，这样才能让用户满意。为了达到这个目的，在开发过程中，调试（debugging）是必不可少的——注意，调试不是测试，两者是有区别的。
人工智能（AI）在执行任务时，由于其基于算法和数据的特性，有时会产出一些出人意料或者带有幽默感的结果。
本文翻译至Nolan Lawson的一篇博客——《We have a problem with promises》 关于Promise 大家通常认为Promise是ES6提供的一个书写异步代码的解决方案，他的主要贡献是解决了“回调地狱”，但其实Promise更多的是提供了一种代码结构和流程控制机制。所以很多新手刚开始学习和使用Promise时，如果思路不能转换过来的话，经常会出现一些本末倒置的错误。 希望通过列举出下面新手的错误让大家能巩固一下关于Promise的基础知识 新手错误列举 #1 回调地狱版Pr
在程序开发的世界里，有一个名字越来越响亮——Rust。这门语言以其高效、强大的性能和稳定性，成为了编程领域的一个强有力的竞争者。对于那些想要扩展自己技能树的JavaScript开发者来说，初次接触Rust可能会感觉有点吃力。
之前在网上看到很多师傅们总结的linux反弹shell的一些方法，为了更熟练的去运用这些技术，于是自己花精力查了很多资料去理解这些命令的含义，将研究的成果记录在这里，所谓的反弹shell，指的是我们在自己的机器上开启监听，然后在被攻击者的机器上发送连接请求去连接我们的机器，将被攻击者的shell反弹到我们的机器上，下面来介绍分析几种常用的方法。
相信很多开发者对于代码调试最难的地方是什么依然云里雾里，而且这不仅仅是初学者需要面临的问题——本文中就来探讨下何为代码调试的最佳指南。 作者 | Julia Evans 译者 | 苏本如，责编 | 郭芮 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 以下为译文： 昨天我和一些朋友一起调试代码，他们做程序员这一行都不太久，我向他们展示了一些代码调试技巧。 今天早上我在想，我应该如何教授他们学习代码调试？我在Twitter上发了一条推文说，我从来没有见过任何好的调试代码的指南。像往常一样，我得到了很多
OpenAI的GPT-4V和谷歌最新的Gemini多模态大语言模型一经推出就得到业界和学界的热切关注: 一系列工作都从多角度展示了这些多模态大语言模型对视频的理解能力。人们似乎相信我们离通用人工智能artificial general intelligence (AGI) 又迈进了一大步！
没什么解决问题的分析报告，不指出其中的关键点。代码更像是一大抄。一些分析师也有很大的文章分析。只是不要全部命中关键，什么是广泛而深刻的，甚至搜索发现，在分析差异。为什么快速搜索宽像，什么样的风暴喊搜索，都错了。代码都是抄过的。
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
程序员痛恨遇到质量低劣的代码，但在高压环境下，我们常为了最快解决当下需求而忽略代码规范，在无意识中堆积大量债务。我们还观察到许多开发者被迫加班的罪魁祸首便是写低效代码、不重视代码优化。编程路上，欲速则不达。接下来，我将为各位列举9种我个人工作中高频遇到的不整洁代码行为，并提出针对性优化建议。继续阅读~
佐治亚理工学院、康奈尔大学和肯塔基大学合作开发了一种AI智能体，可以实时自动生成自然语言解释，以传达其行为背后的动机。这项工作旨在让人类与AI智能体或机器人合作，确保智能体正在正确地执行任务，并且可以解释错误或错误的行为。
导语 | 云加社区祝大家新年快乐！新春假期结束的第一篇干货，为大家带来的是从C++转向Rust主题的内容。在日常的开发过程中，长期使用C++，在使用Rust的过程中可能会碰到一些问题。本文是From C++ To Rust的第二篇，在这一篇里，主要介绍错误处理和生命周期两个主题。 此前，我介绍了其中思维方式的转变（mind shift）：《详细解答！从C++转向Rust需要注意哪些问题？》 一、错误处理 （一）C++ 任何生产级别的软件开发中，错误处理都需要被妥善考虑。C++通常会有两种错误处理的风格：
这是最受欢迎的ChatGPT扩展之一，已经有超过584,000次安装，并且获得了4.5的评分。它包含了许多功能，比如通过扩展栏中的图标打开聊天界面、创建一个评论来询问特定的代码、选择代码并提问、编译和运行选中的代码、解释选中的代码等等。
本文转载自：https://juejin.cn/post/7051749719214653471
日志系统是一种常用的调试工具，可以帮助我们记录程序运行状态，找到程序中的错误，并进行调试。在异步IO程序中，我们也可以使用日志系统进行调试。
概述：标识并描述发现的缺陷，具有清晰、完整和可重现问题所需的信息的文档。 理解：测试人员发现缺陷，将缺陷记录在《缺陷报告》中，通过缺陷报告将缺陷告知给开发人员，并对缺陷进行跟踪和管理。缺陷报告是测试人员与开发人员之间重要的沟通方式。
本文为译文。原文链接https://dzone.com/articles/decision-trees-vs-clustering-algorithms-vs-linear。
最近一直在学习实时渲染，不免要接触线性代数。而渲染中，一定会用到矩阵，当我再次去复习我之前看的书时，发现《Unity3D 实战核心技术详解》关于矩阵就有几处错误 ，特标注出来。
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