祝大家圣诞节快乐！有事没事别出门，外面太！挤！了！ 此文是《.NET：框架设计原则、规范》的读书笔记，本文内容较多，共分九章，今天推送最后一章。 1. 什么是好的框架 2. 框架设计原则 3. 命名规范 4. 类型设计规范 5. 成员设计规范 6. 扩展性设计 7. 异常 8. 使用规范 9. 设计模式 一、设计模式 1. 聚合组件 Aggregate Component: 把多个底层类型集中到一个高层类型中，以此来支持常用场景。例如E-mail组件、System.Net.WebClient、System.
第二篇:逻辑与图论 1:什么是命题? 说起什么是命题,命题是一个能够判断真假的语句,一般可以用一个大写的字母表示为一个命题.举个例子: A:3是奇数 B:铜是金属 C:1+4=2 结果很显然易见,命题
深度优先搜索是图里面一种基础的搜索算法，英文简写DFS（depth First Search），深度优先搜索采用的方式是“”耿直boy型恋爱方式”--不撞南墙不回头，本文采用的图如下图所示：
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有了图，我们如何来覆盖它，需要一些规则。通常我们可以进一步去扩展，一个子图可以从这一个点可达，是指从这个点出发，我们存在这么一条路径，到达这个子图，这个概念叫可达。特别需要注意可达要分为两种情况，第一个我们称之为语法可达，也就是在我们通过语法构建的某种图结构当中，是存在一条路径可以到达这个子图。另外一个叫语义可达，是指在实际的程序当中我们存在这么一个测试，可以跑到这个子图。从可达，我们可以拓展到我们测试里面一个非常重要的概念，也就是这一节的重点。 所谓覆盖，是指存在一条测试路径p，可以覆盖到某个顶点v，是指，这个v，顶点v，恰好就在这个路径里面。这里面特别需要注意在这里面我们强调的是测试路径，并不仅仅是路径。我们简单复习一下什么叫测试路径，是指这条路径的出发点是初始节点，结束点就是终结节点，这么一条路径我们才称之为测试路径。
广度优先搜索是图里面一种基础的搜索算法，英文简写BFS（breadth First Search），广度优先搜索能够搜索到源节点S到图中其他节点的最短距离，该方法适用于无权有向或者无权无向图中，
本文实例讲述了Android编程设计模式之状态模式。分享给大家供大家参考，具体如下：
我们在去年12月发布了Deep Graph Library (DGL)的首个公开版本。在过去的几个版本的更新中，DGL主要注重框架的易用性，比如怎样设计一系列灵活易用的接口，如何便于大家实现各式各样的图神经网络（GNN）模型，以及怎样和主流深度学习框架（如PyTorch，MXNet等）集成。因为这些设计，让DGL快速地获得了社区的认可和接受。然而天下没有免费的午餐，不同的框架对于相同的运算支持程度不同，并且普遍缺乏图层面上的计算原语，导致了计算速度上的不足。随着DGL接口的逐渐稳定，我们终于可以腾出手来解决性能问题。即将发布的DGL v0.3版本中，性能问题将得到全面而系统地改善。
工厂方法把创建对象的过程抽象为接口，由工厂的子类决定对象的创建，Kotlin 下的实现与 Java 一样。
应用中的状态指的是可以随时间变化的任何值。这个定义非常广泛，例如从数据库到类的变量，页面上显示的提示信息等。
随着新版本的推出，RAPIDS 迎来了其推出一周年纪念日。回顾所经历的一年，RAPIDS团队就社区对该项目的关心和支持表示衷心的感谢。此前，RAPIDS获得了其首个BOSSIE奖。非常感谢各位的支持！RAPIDS团队将继续推动端对端数据科学加快发展，达到新高度。
OpenVDB 是一个获得奥斯卡奖的数据结构，在github上有对应的C++开源库，包含一个分层数据结构和一套工具，用于高效存储和操作在三维网格上离散化的稀疏体积数据。它由 DreamWorks Animation 开发，用于故事片制作中通常遇到的体积应用程序，现在由 Academy Software Foundation (ASWF) 维护，采用 MPL2.0 协议。
命令大小写都可以，如果你只想单纯看 API，不想看例子，请移到最下面的 指令总结。
1.单一职责原则：比如说一个ImageLoader，需要加载图片的缓存图片，此时如果将这两个功能都放在一个类中，就违反了这个原则， 我们需要将不同的功能用类精细组织起来，然后通过成员变量的形式将功能组合起来。 2.开闭原则：如果我们要在1的基础上增加更多的硬件缓存或者双缓存，此时如果只是在原来的类中使用if进行判断那么就违反了这个原则，因为对于一个类我们需要的是对于修改是关闭的，对于扩展是开发的，此时我们就可以将缓存类定义成抽象的接口，然后将各个缓存的实现，以多态的形式设置在ImageLoader之中，此
今天给朋友们分享我花了将近一个月时间，参考了很多网上的优质博文和项目整理的一份比较全面的前端面试题集，还有面试前刷过的题目（其中概括HTML，CSS，JS，React，Vue，NodeJS，互联网基础知识）共有【269页】。很多朋友靠着这些内容进行复习，拿到了BATJ等大厂的offer， 也已经帮助了很多的前端学习者，希望也能帮助到你。
几乎所有机器学习算法在训练或预测时都归结为求解最优化问题，如果目标函数可导，在问题变为训练函数的驻点。通常情况下无法得到驻点的解析解，因此只能采用数值优化算法，如梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法。这些数值优化算法都依赖于函数的一阶导数值或二阶导数值，包括梯度与Hessian矩阵。因此需要解决如何求一个复杂函数的导数问题，本文讲述的自动微分技术是解决此问题的一种通用方法。关于梯度、Hessian矩阵、雅克比矩阵，以及梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法，各种反向传播算法的详细讲述可以阅读《机器学习与应用》，清华大学出版社，雷明著一书，或者SIGAI之前的公众号文章。对于这些内容，我们有非常清晰的讲述和推导。
ThinkSNS（简称TS），一款全平台综合性sns社交系统，为国内外大中小企业和创业者提供社会化软件研发及技术解决方案，目前最新版本为ThinkSNS+（简称TS+），也称作ThinkSNS-plus。
4、创建五个数据卷（pxc无法直接存取宿组机的数据，所以创建五个docker数据卷）
您只需看一次（YOLO）是快速、准确的单阶段目标检测器。最近发布的YOLO v4与其他目标检测器相比，显示出非常好的结果。
了解过Vue Admin Work 中后台系列框架的小伙伴们都应该知道，在VueAdminWork中我状态管理我们一直是采用的 Vuex 这个经典框架 。Vuex 确实功能很强大，而且也很稳定，我在多个项目中都使用这个框架做状态管理。
coze-discord-proxy 是一款代理Discord-Bot对话Coze-Bot，实现API形式请求GPT4对话模型/微调模型工具。
现有基于会话的推荐，方法主要集中于循环神经网络和马尔可夫链，论文提出了现有方法的两个缺陷： 1）当一个会话中用户的行为数量十分有限时，这些方法难以获取准确的用户行为表示。如当使用RNN模型时，用户行为的表示即最后一个单元的输出，作者认为只有这样并非十分准确。 2）根据先前的工作发现，物品之间的转移模式在会话推荐中是十分重要的特征，但RNN和马尔可夫过程只对相邻的两个物品的单向转移关系进行建模，而忽略了会话中其他的物品。
本文将展示如何利用Python中的NetworkX模块来绘制深度神经网络（DNN）结构图。
“专家混合 (MoE) 架构是一种深度学习模型架构，其中计算成本与参数数量成正比，允许更简单的扩展”。MoE 是目前唯一一种已被证明可以将深度学习模型扩展到数万亿个参数的方法，为能够学习更多信息的模型铺平了道路，并为计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器翻译系统等提供动力可以以新的方式帮助人们和组织的应用程序。
图片质量是另一个我比较常用的属性，首先需要注意这个参数并不影响分辨率，并不改变分辨率，并不改变分辨率（重要的事情要说三遍）。
State（抽象状态角色）：抽象类或者接口，定义抽象状态。 StateA、StateB（具体状态角色）：具体状态角色，实现该状态下具体的行为。 Context（环境角色）：定义客户端需要的接口，控制状态间的切换。
所谓最短路径问题是指：如果从图中某一顶点（源点）到达另一顶点（终点）的路径可能不止一条，如何找到一条路径使得沿此路径上各边的权值总和（称为路径长度）达到最小。
大家好，我是「柒八九」。一个「专注于前端开发技术/Rust及AI应用知识分享」的Coder。
小巧. 130 bytes (已压缩和 gzipped)。 没有依赖。 Size Limit 控制大小。
Knative 的 Serving（服务）组件是解决如何从容器到 URL 的，而 Build 组件是解决如何从源代码到容器的。Build resource 允许您定义如何编译代码和构建容器，而不是指向预构建的容器镜像。这确保了在将代码发送到容器镜像库之前以一致的方式编译和打包代码。在本章中将会向你介绍一些新的组件：
今天给大家介绍香港科技大学的Yilun Jin等人在AAAI 2020发表的一篇文章“GraLSP:Graph Neural Networks with Local Structural Patterns”。作者在文章中提出了一个新的图神经网络模型——GraLSP，针对当前GNN难以识别局部结构模式这一缺点，该模型通过随机匿名游走将局部结构模式纳入节点的邻域特征聚合中，充分利用结构模式使得该模型能够在多个数据集上的各种预测任务中优于其它模型。
1996年的8月19日至23日，芬兰的瓦萨举行了由芬兰人工智能协会和瓦萨大学组织的芬兰人工智能会议。
用 Selenium 自动化验收测试 如何使用 Selenium 测试工具对 Ruby on Rails 和 Ajax 应用程序进行功能测试 文档选项 将此页作为电子邮件发送 讨论 样例代码 拓展 Tomcat 应用 下载 IBM 开源 J2EE 应用服务器 WAS CE 新版本 V1.1 级别: 中级 Christian Hellsten (christian.hellsten@fi.ibm.com), IT 专家, IBM 2006 年 1 月 04 日 验收测试（也称功能测试）是用来
胡启明，腾讯云专家工程师，开源项目Crane的Founder和负责人。 背景 随着越来越多的企业将应用程序迁移到 Kubernetes 平台，它逐渐成为了资源编排和调度的重要入口。众所周知，Kubernetes 会按照应用程序申请的资源配额进行调度，因此如何合理的配置应用资源规格就成为提升集群利用率的关键。这篇文章将会分享如何基于 FinOps 开源项目 Crane 正确的配置应用资源，以及如何在企业内推进资源优化的实践。 Kubernetes 如何管理资源 Pod 资源模型 在 Kubernetes 中可
抽象类是许多面向对象语言的核心特性，例如Java。也许是因为这个原因，他们往往被过度使用，实际上被误用了。在本文中，我们将使用一些模式和反模式的示例来说明何时使用抽象方法，何时不使用。
2022年10月，NovelAI流出stable-diffusion-webui模型，开启二次元AI绘画的时代AI绘画突然爆火？快速体验二次元画师NovelAI(diffusion)，这也标志着一系列AIGC模型开始从学术界走入公众视角，甚至达到落地商业级别。仅仅数月之后，AI开始向真人(三次元)绘画进军AI绘画进军三次元，有人用它打造赛博女友？(diffusion)，大量打上AI绘图标签的、以假乱真的图片流入各个平台。
该开源项目采用组件化的方式开发，使用MVVM + AndroidX + jetpack 组件为基本架构进行开发。
假设React是你日常开发的框架，在日复一日的开发中，你萌生了学习React源码的念头，在网上一顿搜索后，你发现这些教程可以分为2类：
一个完整的Midjourney基础提示词结构是“/imagine prompt：提示词+参数”，如
networkx是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具，内置了常用的图与复杂网络分析算法，可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。
1、useState 函数可以执行多次，每次执行互相独立，每调用一次为函数组件提供一个状态。
SPF(shortest path first)算法也叫Dijkstra(迪杰斯特拉)算法,由上个世纪的计算机科学家狄克斯特拉提出,是离散数学中一种经典高效的网络(连通图)最短路径寻路算法.指定一个源点,求出到其余各个顶点的最短路径,也叫”单源最短路径”.
此 bind 方法，经过测试，必须现在宿主机相应位置，先创建需要的 ./appsettings.json 文件，
最近在研究 BOT，今天突发奇想，想把 OfferShow 的功能集成在 BOT 上，于是就开启了这一段坎坷之旅；
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