输入一个长度为 n 整数数组，实现一个函数来调整该数组中数字的顺序，使得所有的奇数位于数组的前面部分，所有的偶数位于数组的后面部分，并保证奇数和奇数，偶数和偶数之间的相对位置不变。
右边是可导入的外部 jar 包，双击即可进行添加，添加到左边就行了，添加后转化成的 jar 包就集成外部 jar 包。如果这里不添加，后面 exe4j 里也可以进行添加。
小伙伴们，在上文中我们介绍了Android常见布局中的LinearLayout，本文我们继续盘点介绍Android开发中另一个常见的布局，相对布局RelativeLayout。
前言： 多年之前接触过zxing实现二维码，没想到今日项目中再此使用竟然使用的还是zxing，百度之，竟是如此牛的玩意。 当然，项目中我们也许只会用到二维码的扫描和生成两个功能，所以不必下载完整的jar包，使用简化版的即可，下文可见。 这篇文章讲述：1、如果快速在项目中集成zxing，实现扫描和生成二维码功能 2、根据项目需求去修改源码实现我们的要求并进行优化 一、快速集成zxing二维码 1、下载库文件 ： http://download.
线性布局LinearLayout是最常用的布局，顾名思义，它下面的子视图像是用一根线串了起来，所以其内部视图的排列是有顺序的，要么从上到下垂直排列，要么从左到右水平排列。排列顺序只能指定一维方向的视图次序，可是手机屏幕是个二维的平面，这意味着还剩另一维方向需要指定视图的对齐方式。故而线性布局主要有以下两种属性设置方法： 1. setOrientation: 设置内部视图的排列方向。LinearLayout.HORIZONTAL表示水平布局，LinearLayout.VERTICAL表示垂直布局。 2. setGravity: 设置内部视图的对齐方式。Gravity.LEFT表示靠左对齐、Gravity.RIGHT表示靠右对齐、Gravity.TOP表示靠上对齐、Gravity.BOTTOM表示靠下对齐、Gravity.CENTER表示居中对齐。 空白距离margin和间隔距离padding是另外两个常见的视图概念，margin指的当前视图与周围视图的距离，而padding指的是当前视图与内部视图的距离。这么说可能有些抽象，接下来还是做个实验，看看它们的显示效果到底有什么不同。下面是个实验用的布局文件内容，通过背景色观察每个视图的区域范围：
1.文档流： 浏览器窗口，自上而下，自左到右元素的排班成为文档流 2.文档流和元素定位的关系： 由于文档流中每个元素都有固定的位置，为改变文档流的位置，或者隐藏元素在文档流中的物理空间。 3.元素定位的分类： 相对位置 绝对位置 固定位置 4.相对位置： 相对位置需要设置参照 position：relative属性将元素自身位置设为参照物。 如果一个元素设置了该属性 上下左右移动属性： bottom(向上移动，即距离相对位置下端的距离) top(向下移动，即距离相对位置上端的距离) left(向右移动，即
前文我们介绍了Java并发编程中的两个关键字：volatile和synchronized。我们也知道了volatile虽然是轻量级，但不能保证原子性，synchronized可以保证原子性，但是比较重量级。
从今天起，博主开始了 《 剑指offer 》 系列 算法专题的学习，希望大家 跟随着博主一起，开始这段美妙的算法之旅…
第四篇也非常有趣提出将独立的词向量替换成自变量为位置的函数，引入了复数空间综合了词向量和位置向量」
在tkinter里有三种布局管理，分别是pack、grid、和place，这三种方式各有各的好处，需要注意的是这三种布局管理在同一个父容器里面一定不能混用，在一个父容器里选择一种方式便足够了。
相对位置编码(Relative position encoding, RPE)是Transformer获取输入Token序列顺序的重要方法。在自然语言处理中已证实了其有效性。
Spring Boot内部使用Commons Logging记录所有日志，它支持使用Java Util Logging、Log4J2和Logback日志工具，并为它们提供了默认配置，默认配置情况下日志只会输出到控制台，当然也可以修改配置将日志输出到文件。 本篇内容基于Spring Boot 2.0版本，将详细介绍Spring Boot对日志工具使用的支持，主要包含以下6部分内容： 默认日志配置； 日志输出到文件； 日志文件大小； 修改日志级别； 自定义日志工具； 配置文件优先级。 1.默认日志配置 如果项目
来自：CSDN博客 作者：寸辰 链接：http://blog.csdn.net/cun_chen/article/details/50261787（点击尾部阅读原文前往） 今天看到一个有趣的问题，魔方
还有其他相关样式，后面会有独立的章节讲解。并且我们将会使用可视化做，现在不是重点。
一篇来自微软关于Transformer中位置编码的文章，关于位置编码，我们之前也有讨论过，参见：
前言 排序指的是按照某种顺序（升序或降序）排列序列元素的一种算法，在实际工作中用得非常多，也是面试中经常被问到的知识点。本文将为大家介绍常见的几种排序算法的思想，并用Java语言进行实现，在文末附有源码地址，有需要的朋友可以自行下载。 冒泡排序 冒泡排序是最简单的一种排序算法了。其基本思想是迭代地对输入序列中相邻的2个元素进行两两比较，如果比较的结果与排序的次序相反则对它们进行交换，否则不做处理。因为经过每一次迭代之后，都能将该次迭代中的最小或最大元素移动到序列顶端，就像“冒泡”一样一个个地冒出来，所
自 2017 年发表“ Attention Is All You Need ”论文以来，Transformer 架构一直是自然语言处理 (NLP) 领域的基石。它的设计多年来基本没有变化，随着旋转位置编码 (RoPE) 的引入，2022年标志着该领域的重大发展。
论文：https://arxiv.org/abs/2006.15595 代码：https://github.com/guolinke/TUPE
本文小结：本文主要对原始 Transformer[1]、RPR[2]以及 Transformer-XL[3] 中使用的位置表示方法，进行详细介绍。从最初的绝对位置编码，与单词嵌入相加作为第一层的输入，再到 RPR 提出直接在注意力分数的计算中引入相对位置信息，并学习相对距离的表示矩阵(长度固定)，再到 Transformer-XL 中引入偏置信息，并重新使用 Transformer 中的编码公式生成相对距离的表示矩阵，使长度可泛化。
Java 开发中我们经常要获取文件的路径，比如读取配置文件等等。今天我们就关于文件的路径和如何读取文件简单地探讨一下。
在集成时，我的思路是写一个公共JSP文件，里面包含一些常用的js文件，当然此处我用的就是Jquery插件了。
圆形转盘的运用场景常见的有：抽奖转盘、圆形菜单列表、热点客户端环状列表等等。对于圆形转盘的编码实现，主要难点除了手势的触摸控制之外，就在于旋转角度的计算了。下面是旋转角度计算的解决办法： 一、运用Math类的三角函数，计算视图旋转到某个角度时的x坐标和y坐标，此时旋转的圆心是转盘的中心点； 二、运用Path类和Matrix类，对指定文本或图像做旋转操作，此时旋转的圆心是文本或图像的中心点； 三、刷新整个转盘的视图，对于继承自View的视图，直接调用postInvalidate方法即可。对于继承自ViewGroup的视图容器，情况要复杂些，大致得进行以下步骤处理： 1、先删除下面的所有视图，然后添加新的视图，最后请求刷新布局。具体代码示例如下：
本文来自快手科技算法科学家，快手传输算法团队负责人周超博士在LiveVideoStackCon 2020线上峰会的分享，介绍了快手基于流式直播多码率的实践与优化，以及LAS (Live Adaptive Streaming)标准的架构、原理、自适应算法与未来规划。
有时候我们是需要在检索的结果中，前进或者后退一行或者多行，这个时候需要使用游标cursor。
接的遗留代码，在本地运行，有jmagick-6.4.0.jar 但是出现错误： javax.servlet.ServletException: java.lang.NoClassDefFoundError: Could not initialize class magick.ImageInfo main里新建一个ImageInfo 则出现错误： Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: no JMagick in java.libr
之前写过一篇文章，对位图这个数据结构及其在 Java 中的应用做了详细的介绍，同时也简单介绍了 Redis 中的位图。
从上面的示例可以看到，使用width()和height()分别可以获取元素div的width和height的值。
特殊说明： 解决问题的光鲜，藏着磕Bug的痛苦。 万物皆入轮回，谁也躲不掉！ 以上文章，均是我实际操作，写出来的笔记资料，不会出现全文盗用别人文章！烦请各位，请勿直接盗用！
现如今很多大模型都开始支持超过4096长度的推理，例如GPT-4支持超过30k，ChatGLM2-6B也支持最长为32K的文本。但是由于显存资源的限制，这些大模型在真正在训练过程中不一定要训练这么长的文本，通常在预训练时只会设计到4k左右。
1.margin还可以用来做平移，作用类似translate哈哈。将元素设成absolute后就可以用margin随便平移他了，既不像relative那样要霸占空间，又不用为父元素设置relative,还可以和top,left,right,bottom组合使用
今天的题目 每天的题目见github(看最新的日期): https://github.com/gzc426 具体的题目可以去牛客网对应专题去找。
操作环境：Windows系统（小编目前Windows系统，不过苹果的axure操作应该差别不大）
布局视图有五类，分别是线性布局LinearLayout、相对布局RelativeLayout、框架布局FrameLayout、绝对布局AbsoluteLayout、表格布局TableLayout。其中最常用的是LinearLayout，它适用于包括简单布局在内的多数情况；其次常用的是RelativeLayout，它适用于一些复杂布局，主要是对相对位置要求较多的情况；再次就是FrameLayout，它一般用于需要叠加展示的场合，比如说给整个页面设置一个背景布局等等。AbsoluteLayout和TableLayout实际中很少用，基本不用关心。 另外还有纵向滚动视图ScrollView，以及横向滚动视图HorizontalScrollView，其作用顾名思义便是让它们的子视图可以在某个方向上滚动罢了。
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去年 6 月，来自微软的研究者提出一种新型预训练语言模型 DeBERTa，该模型使用两种新技术改进了 BERT 和 RoBERTa 模型。8 月，该研究开源了模型代码，并提供预训练模型下载。最近这项研究又取得了新的进展。
摘要：本篇从理论到实践介绍了Transformer中的位置编码。首先介绍了位置编码的作用以及主要实现方式；然后重点介绍了主流的位置编码方式，包括训练式位置编码、三角函数式位置编码和相对位置编码，同时基于开源项目bert4keras源码实践了各种位置编码。对Transformer中位置编码的知识和源码实践感兴趣的小伙伴可以多交流。
近年来很多研究将NLP中的attention机制融入到视觉的研究中，得到很不错的结果。这篇发表于 ICLR 2020 的论文侧重于从理论和实验去验证self-attention可以代替卷积网络独立进行类似卷积的操作，给self-attention在图像领域的应用奠定基础。
说实话，对于一个刚入门iOS两个月的新手而言，在拿到这个任务的时候整个人都是懵逼的，怎么做适配？哪些地方需要适配？该怎么做？一个个问题搞得头都大了。 首先，啥都不管，先在iPhone X上运行起来看看效果在说，运行之后出现的问题主要有如下几个： 屏幕尺寸还是6S上的尺寸大小，用 打印log确实如此 [[UIScreen mainScreen] bounds] 自定义的导航栏的返回按钮右移明显 UISearchBar的高度有变化，而且点击之后背景颜色和原先不一致 UITableview的header
题目描述 输入一个整数数组，实现一个函数来调整该数组中数字的顺序，使得所有的奇数位于数组的前半部分，所有的偶数位于位于数组的后半部分，并保证奇数和奇数，偶数和偶数之间的相对位置不变。 思路 思路一： 首先统计奇数的个数，然后拷贝一个数组，设置两个指针，奇数指针从0开始，偶数指针从奇数个数的末尾开始遍历，填充到原数组 时间复杂度\(O(n)\) 空间复杂度\(O(n)\) 思路二： 由于要保证稳定即证奇数和奇数,偶数和偶数之间的相对位置不变,使用插入排序思想 时间复杂度\(O(n^2)\) 空间复杂度\(O(
英文 | https://javascript.plainenglish.io/4-key-css-properties-explained-in-4-minutes-9567d1b5af86
S7-1200 PLC运动控制指令之间存在相互覆盖和中止的情况，这种特性叫做“超驰”，利用超驰功能，轴不用停止，可以平滑地过渡到新的指令或是同一个指令的新参数。
在Linux下开发应用程序可以调用两种接口来实现，一种是直接调用系统调用接口，另一种是调用库函数来实现。
StackLayout直接在屏幕上开辟出一块空白的区域，添加到这个布局中的视图都是以层叠的方式显示，而它会把这些视图默认放到这块区域的左上角，第一个添加到布局中的视图显示在最底层，最后一个被放在最顶层。上一层的视图会覆盖下一层的视图。
这一章我们主要关注transformer在序列标注任务上的应用，作为2017年后最热的模型结构之一，在序列标注任务上原生transformer的表现并不尽如人意，效果比bilstm还要差不少，这背后有
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。
Co-Scale Conv-Attentional Image Transformers
这一章我们来唠唠如何优化BERT对文本长度的限制。BERT使用的Transformer结构核心在于注意力机制强大的交互和记忆能力。不过Attention本身O(n^2)的计算和内存复杂度，也限制了Transformer在长文本中的应用。
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