，主要用于晋升和给自己镀金的作用；而小脚本，小工具不高大尚，作用大，感觉替代性高，一直在业务线上，没有发展前途，对以后前途和职业发展来讲是阻碍；也许可能是跪久了，站不起来了，迷路了，不知道 南橘北枳这个成语吗...；对外提高了团队影响力，对团队招人提高了吸引力和降低了招聘成本，总而言之，就是降本增效；99%大部分是这样，少部分的就是可以通过开发测试工具和平台，商业化，独立出来变成一个产品，这也许就是测试技术的最高境界吧...第一个对比量化，第二个评价，千万别只是一个内容型描述工具平台的好，应该有数据的对比，如自动化平台，一个月执行多少台设备，同样的服务如果在testin，testbird，要花费多少，这样来体现出带来成效是最直接的...，所以工具平台开发好的时，才是第一步，第二步就是推广使用，第三步就是数据的收集整理分析；对上级的汇报是一个很重要的成果展示渠道，上级的认可就代表着你团队辛苦没有白费； 目前测试部门其实一个协助性支持部门...（矩阵型组织），所以我们要服务好业务方，让业务方给好评，业务好，我们就会好~测试技术一定要有，但不一定要单独一个人或者一个团队做，具体要看公司规模和团队的实际情况，认清本质，做事效率才会高；自动化不是一条不归路
纯css实现，代码各个主题都是通用的，这里以Joe主题为例效果：css代码：.joe_comment__respond-form .body{padding:15px;background:url(https...background-position-x:4000px;transition:ease-in-out 2s;} .joe_comment__respond-form .body 就是评论框主题，可以直接在前端按F12查看自己主题的是哪个组图片
Local Cache 适用于在单机环境下，对访问频率高、更新次数少的数据进行存放。因此，Local Cache 不适合存放大量的数据。...我们的 App 使用 Retrofit 作为网络框架，并且大量使用 RxJava，因此我考虑创建一个 RxCache 来缓存一些必要的数据。...save() 方法包含了失效时间的参数expireTime，这对于 Local Cache 是比较重要的一个方法，超过这个时间，这个数据将会失效。...例如，最简单的使用： import com.safframework.rxcache.RxCache; import com.safframework.rxcache.domain.Record; import...LruCache 的 Memory 实现，以及一个基于 MMKV(腾讯开源的key -value存储框架) 的 Persistence 实现。
OpenAI 分道扬镳后于 2019 年成立的，它在没有适当透明度的情况下创建了 AGI，并将其授权给微软，而微软向该公司投资了数十亿美元。...这些问题给诉讼带来了不小的难度。 OpenAI 开发出 AGI 了吗？ 此案的很大一部分内容都围绕着一个大胆而又令人质疑的技术主张：OpenAI 开发出了所谓的通用人工智能。...在这篇论文，微软提出了一个断言 ——「鉴于 GPT-4 能力的广度和深度，我们相信它应该被合理视作一个通用人工智能（AGI）系统的早期（但仍不完整）版本。」...马斯克的诉讼面临的另一个困难是，OpenAI 长期以来一直使用自己对 AGI 的定义，将其描述为「在大多数有经济价值的工作中胜过人类的高度自主系统」。如今看来，GPT-4 与这一标准相去甚远。...接着，它又引用了「公司章程」，但这不是合同，马斯克也没有签署，只是简单地写了以下内容： 该公司的具体目的是为人工智能相关技术的研究、开发和传播提供资金。
小A: 就知道你没有事，那我可出了啊。 我： 随便，你这水平能难倒我，我喊你爸爸。 小A：你说一说，B+树和 B 树的区别？...我： 这个题目太简单的吧，他们两个最大的区别，B+ 树数据存储在叶子节点，B 树的节点在所有的节点上。 我又babalala说了一堆他们的各自的优点和缺点，心想估计他自己都不知道这么多。...这个时候，我身后的小B 也来了兴趣，抢着说：这么简单的问题，事务没有提交，肯定是直接回滚啊。 我：给你一个表情，你自己体会。...看着他们俩茫然的表情，我满意的挖苦到：这个都是很基础的知识，你们竟然不知道？！ 小A : 要么你说下答案，让我们也学习下。...说完后，我又给他们画出了一个流程图： [update流程图.png] 小A：流程我是看懂了，可是还是有点迷糊，如果事务不提交，数据还是需要回滚啊？redolog 又能有什么关键性的作用？
在下今天写了一个小小的python程序，可以在完全不看源代码的情况下，分析a如果调用b.so的时候，会引用b.so的哪些函数，它的用法如下： ....它的原理如下： 用nm -D --undefined-only命令可以列出一个程序依赖的需要动态链接的库函数，譬如： ?...用nm -D --defined-only命令可以列出一个动态链接库给别人提供的函数，譬如： ?...我们只要把a依赖的函数，与b.so供给的函数中，求一个交集，即可在完全没有源代码的情况下，知道a会call到b.so的哪些函数。核心源代码如下(部分用了省略号方便阅读)： #!...范例中a.out对应的源代码如下： ? so easy。
因此，学编程，学会xx语言预发或者xx框架使用方法简单，但是必须要学（要写好文章你总得会打字吧），难学的是，如何写出能解决实际问题的代码。 程序员这个职业的学习和一些传统职业的学习存在很大的不同。...我这里给你的答案是：a)你要的是这个行业的基本知识（学会打字），并且如何学习新东西的技巧；b)它能给你的是教会你基本知识。...你看，有一条东西看起来学校和培训机构给不了你，那就是学习新东西的技巧，而这一点又至关重要，影响到你的职业发展。...能解决问题的事就是有价值的事，无法替公司解决问题的事就是没价值的事，就是这么简单。这样一来可以看到，你的技术和你的工资实际上并没有直接关系。...，你多年的工作经验对现有PC端业务也有指导意义，那么发挥作用的不是你手机端开发技术的高低，而是伴随他的其他能解决问题的技术。
量子线性系统算法及实践——以Cirq为例 求解线性方程组是科学计算中的一个基础问题，也可利用线性方程组构造复杂的算法，如数值计算中的插值与拟合、大数据中的线性回归、主成分分析等。...而正是由于线性求解问题在学科中的基础性作用，其在科学、工程、金融、经济应用、计算机科学等领域也应用广泛，如常见的天气预报，需要通过建立并求解包含百万变量的线性方程组实现对大气中类似温度、气压、湿度等的模拟和预测...2009年，Harrow、Hassidim和Lloyd三人基于量子相位估计提出了HHL算法，是线性系统算法的一个典型代表。...本文将主要介绍量子线性系统算法中的典型算法HHL的数学原理及使用cirq、QuTrunk实现算法的代码示例。...numpy是一个Python包，是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
业界一直在寻找一个更经济、更高效的解决方案。而这个答案可能比预期来得更快一些。 今天登顶 Hugging Face 热门榜一的论文展示了小模型的潜力。...发现与讨论 模型出现自我反思能力 OpenAI o1 的一个重要突破是它能自省。当它出错时，o1 能识别错误并自我纠正。这在开源 LLM 中一直难以实现。...在实验中，该团队意外发现 MCTS 驱动的深度思考展现出了反思能力。如图 4 所示，模型最初在前三步使用 SymPy 形式化方程会写出错误答案（左分支）。...在我们的实验中，我们意外地观察到我们的 MCTS 驱动的深度思考在解决问题过程中表现出自反思。如图 4 所示，模型最初在前三步使用 SymPy 形式化方程，这将导致答案错误 (左分支)。...但在第四步，模型就识别出了前几步的问题（右分支），并主动回溯采用更简单的方法重新求解，最终得到正确答案。
通过将一个servlet程序进行改版，加入MVC的设计思想，浅谈对MVC模式的理解与运用 创建一个简单的啤酒顾问servlet程序 版本一的servlet啤酒顾问程序 新建表单页面HTML： 的代码并测试模型。在MVC中，MVC三部分是互相独立的，所以，模型的测试需要达到无需启用tomcat就能测试的独立性，也就是应该是简单的java类。...** ** servlet把请求类转发给jsp** ** jsp从请求对象中得到回答** ** jsp为容器生成一个页面** 容器将页面返回 这才是完整MVC模式的实现。...版本三实现MVC完整的啤酒顾问程序 servlet此时只需要完成转发的控制，是作为一个controller 的角色存在，与model（Beerexpert）和view（jsp）是完全分离的，这样就实现了完整的...styles.iterator(); while(it.hasNext()) out.print("try: " + it.next()); %> 总结 至此第三版的啤酒顾问程序就实现了一个简单的
本号新推出「Go 工具箱」系列，意在给大家分享使用 go 语言编写的、实用的、好玩的工具。 今天给大家推荐的是一个多错误管理包工具：go-multierror。...三、实现原理分析 multierror.Error 类型的定义 multierror.Error 类型的结构很简单，因为要实现多错误管理，所以有一个 error 类型的切片；另外还有一个 ErrorformatFunc...知识点：Golang 中的 error 实质上就是一个简单的接口类型。只要实现了这个接口，就可以将其视为一种 error。...属性赋值一个输出错误的函数，这样就能按自定义函数的格式将错误列表输出了。...还有一种场景就是在 web 请求中，校验请求参数时，返回所有参数的校验错误给客户端的场景。 ---特别推荐--- 特别推荐：一个专注go项目实战、项目中踩坑经验及避坑指南、各种好玩的go工具的公众号。
上例中，因为对8开平方的时候数据做了截取，相乘计算回平方值之后，无法做到精确的得出8，只是一个很近似的值。...Sympy试图建立一整套运算体系，对每次的结果进行符号计算，尽力保持计算的精确度。...随后你应当能得到正确答案： $$ = x^2 + y^2 $$ 上面是手工来化简的结果。...最后看化简的结果，跟我们手工的过程一模一样。这些新的函数，希望你自己给自己找一些算式多练习，才能更快的掌握。 ---- 解方程 解方程在数学中简直占了半壁江山啊。...sympy: http://docs.sympy.org/latest/tutorial/index.html ---- 练习答案 solve([Eq(2*x-y,5),Eq(3*x+4*y,2)
嘈杂的环境下写代码果然容易分神和出错，当然了不能找借口给自己开脱，还是技术欠佳，导致的低级错误 问：哥们儿，请教一下springAOP日志打印。...没报错就是xml文件指定时候order的打印顺序和我预想不同，请教下什么原因可能引起乱序 如下图 这里数据正常应该反过来，使用注解的时候没问题。...提示一下： 是切面优先级导致的！ order越小，优先级越高，先执行，如果是注解可以通过@Order(整数) 来设置，或者实 现Ordered接口 配置文件一个after 一个是before
请计算下列函数的微分： ? 这是高等数学第七版(上册)，121页的一道微分计算题。你能计算出它的答案吗？ 如果我告诉你，在python中只需要一行代码就可以得到答案，你相信吗？ ?...可以通过包管理软件pip轻松完成安装，命令为： pip install sympy 接下来将为大家介绍sympy库的基本用法，首先导入sympy库的所有函数。...sympy库与其他的科学计算库有很大的区别，这是一个可以直接进行符号运算的库，非常的方便。...from sympy import * # x为符号变量 x = symbols('x') 本文主要介绍如何求微分。 求微分即求导数使用的函数是diff()，其用法非常的简单。...1. python求解一阶微分 这是对 ? 进行微分计算，代码如下所示： ? 2. python求解多阶微分 高等数学中经常需要求一阶微分、二阶微分等多阶微分，如何实现？ ?
在PYTHON3环境下安装NumPy/SymPy模块的方法很简单： pip3 install numpy sympy 如果碰到麻烦，一般是因为网络速度造成的。特别是默认的国外软件源。...NumPy内置的数组类型和矩阵类型，在简单运算中都能得到正确的结果，可以用于常用的计算。但实际上很多高级函数及算法，对两种类型的处理仍然存在很大区别，就类似示例中出现的矩阵乘法。...0], [0, 1]]) #符号计算通常能精确的还原应有的整数 上面代码非常明显的体现出了NumPy数值计算和SymPy符号计算的不同。...偏重于计算分析的SymPy则直接内置了LU分解功能，对速度不敏感的场合，使用SymPy做LU分解，再转换到NumPy矩阵也是一个好办法： >>> As=sp.Matrix(np.mat("1 2;3 4...答案是n!，也就是n的阶乘。
""" prompt = f"生成一个关于{topic}的{level}难度数学题，并提供答案和解析。"...代码示例：自适应数学学习 以下是一个简单的自适应学习示例，展示如何根据学生的知识点掌握情况推荐题目。...代码示例：自动化数学题目批改 以下是一个自动化批改的示例，展示如何对学生答案进行批改并提供反馈。...else: return "错误", f"正确答案是：{correct_answer}，请再试一次。"...y_values) plt.xlabel("x") plt.ylabel("f(x)") plt.title("二次函数图像") plt.grid(True) plt.show() 代码分析 此代码生成了一个简单的二次函数图像
求解线性系统有矩阵乘法等多种方法，但或许你不知道，靠「猜」也是可以的。 来自佐治亚理工学院的两位研究者给出了一种「猜」的方法，并斩获算法研究顶会 SODA 2021 的最佳论文奖。 ?...我们可以将上述 3 个矩阵组成一个线性系统，其中第一个矩阵乘第二个矩阵等于第三个矩阵。然后可以利用线性代数的知识求解第二个矩阵中的未知数。 ?...这些研究表明任何线性系统的求解都可以归结为一个矩阵乘法的问题。到目前为止，理论上矩阵乘法的复杂度至少可以降至 O(n^2.37286)。...它是一种直观的方法，回想鸡兔同笼问题，你可以简单猜测鸡和兔子各有多少只，然后代入等式，看看离正确答案差了多远，然后再猜一次。 这种「迭代方法」是工程师和科学家经常采用的方法。...一次进行多个猜测似乎是有用的，但是想让该策略起作用并不是那么简单。新算法的有效性在很大程度上取决于如何聪明地做出引发迭代过程的初始猜测，以及找到将并行猜测的结果组合成单个最终答案的巧妙方法。
直到有一天，大学线性代数课的老师抛出了这样一个问题： 在诺亚方舟上船登记中，有1000种动物，所有动物有1023个头，6566只脚，1254只角，25098颗牙齿，356对翅膀，3487对触角，200万亿根毛发...最后，我们用第三个矩阵来表示在仓库里观察到的头、脚和角的数量。 我们可以将这三个矩阵组合成一个简单的线性方程组，其中，第一个矩阵乘以第二个矩阵的变量，等于第三个矩阵。...对矩阵乘法进行渐进处理对于实际应用而言不会很快产生影响，但是作为一个概念证明，这种轻微的改进还是带来了很明显的进展：它表明存在一种求解线性系统的更好的方法。...3 猜答案 要了解新的改进工具，我们需要了解另一种求解线性系统的既定方法。...这是一种直观的方法，当遇到一群混淆在一起的鸡、犀牛和山羊时：对每个物种猜一个数，将它们插入等式中，看看离正确答案有多远，然后再猜一次。 这种“迭代方法”是工程师和科学家经常采用的。
问题背景在使用 NumPy 计算统计结果时发现，NumPy 能够接受原始数据列表来计算标准差，却无法接受经过计算后的结果列表。...尝试将 std(f10) 替换为 std(solf10)，但引发了错误：AttributeError: 'Float' object has no attribute 'sqrt'。...解决方案答案 1 指出问题在于 solf10 列表中包含的元素是 sympy 的 Float 对象，而非 NumPy 可以识别的 C double 对象。...因此，需要将这些 sympy 对象显式转换为真正的浮点数。答案 2 指出了 m10kg 列表中元素的类型问题。由于整数除法会产生整数结果，导致 m10kg 中的元素全部为 1，而不是预期的浮点数。...代码示例# 导入必要的库from sympy import *from numpy import *import matplotlib.pyplot as plt# 常量g = 9.81# 给定数据l1
写在开篇一直在想，在HTML中对图片的使用，这个简单到爆的知识点要不要单独拿一篇来讲。起初是不想单独拿一篇来讲的，后来发现，关于它的使用场景还挺多。有时候，越是简单的知识点，我们越是要掌握好。...继续下一个知识点，如果想将图片可作为链接，也就是点击图片可跳转到其他的站点，怎么做？看下面的小栗子：一个在左边，一个在右边。...且img元素是放在最后一个picture元素之后，如果浏览器不支持该属性则显示img>元素的的图片。...望广大盆友对我们多多支持，多多关注、点赞、转发。非常感谢！
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