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一篇文章

如果带着完美主义思想走向极端,就可能会阻止事情发生。五年前,申请好了订阅号,却始终没有动笔。关于写什么想了很多,是分享自己想法,还是分享技术文章,是专注某一个领域,还是想到什么写什么。...当研究生阶段开始后,想这总该要提上日程了,过了一段时间,又开始担心,如果把写文章时间用来做实验,会不会早点实现自己小目标。后来,都没有像预想那样发展。很长一段时间,都难以接受。...在这个过程中收到了一些评论和关注,还有咨询问题邮件。与天南地北陌生人交流是一件很棒事情,很开心,也很乐意分享自己经验。 博客文章使用markdown书写,图片存储在码云平台。...这些文章存在一些问题,内容不成体系,没有技术深度等。更新订阅号希望解决这些问题。 写点什么 关于写什么,思考了太久,也成为阻碍开始这件事理由。...目前,不再纠结到底要写哪方面的内容,想太多就会有顾虑,有顾虑就不会开始。不会为了写文章去写文章,不过也有大概范围。

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程序员怎样才能写出一篇技术文章

首先,这算是一篇回答知乎问题 程序员怎样才能写出一篇博客或者技术文章文章。 什么是技术文章 这是一个超级简单问题,技术文章通常是指涉及技术(这里指的是程序设计)文章。...技术文章可以是 原创文章 翻译文章,如最常见翻译英文文章 一篇阐述问题相关文章 一个系列文章,如教程。...什么是好技术文章文章必然得到很多肯定,如果你准备阅读一篇幅很长文章,不放先跳到评论部分或者分享量,看一看其他读者对本文评论,再选择继续还是放弃阅读。...认为一篇博文耗时可以分为两个阶段 研究阶段(阅读查阅资料并咀嚼消化) 书写阶段(将研究阶段成果以图文形式输出) 对于研究阶段一些实践 将技术切分成点,比如研究ThreadLocal,我们可以切分成...究竟怎么才能写好 其实写好一篇博文不容易,但是觉得做到以下几点应该就能产出好文章。 把复杂事情讲简单 文章结构做到清晰 多多写作,熟能生巧,写多了就有感觉了。

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    这是一篇文章

    这是一篇文章,测试用,主要是为了熟悉文档编辑页面的使用。 ---- 假如我,年少有为,不自卑。 假如我,年少有为,不自卑。 假如我,年少有为,不自卑。...搏到了却好想退回 搏到了却好想退回 搏到了却好想退回 搏到了却好想退回 搏到了却好想退回 假如我年少有为不自卑 假如我年少有为不自卑 ---- 这里可以输入代码 # 代码高亮3600 // 这是一篇文章...// 测试 hello word lovingwork # select * from employess 相信爱情?...都相亲了你给我谈爱情! 不自卑该多好呀!!! 留存 待用 // love you 对你爱我选择注释掉! 生活就是要努力向前看呀,美好可能会迟到,但不会缺席呀!

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    程序员怎样才能写出一篇博客或者技术文章

    这是之前用了5分钟不到文章一篇文章,它在半年时间里带来了6,599个访问量。它在Google搜索结果中排第一: 虽然很不情愿地被排名第二文章抄袭了——但是还是第一,这该死伪原创。...所以我没有第四种类型文章太多经验哈。 不同文章类型写作要点 接着, 让我们再看看上面的几种类型: 技术细节型 在博客里很大一部分文章都是这一类,主要是原自早先对SEO研究。...你可以把一个个复杂方法分解出来,或者提炼函数,或者重命名。当你相信你看不懂你文章,正如你看不懂你写hello,world想你是时候去重构你函数了。...如何收集写作灵感 下面是最近在做,感觉很不错,推荐一下咯: 一般是先有个论点,然后再论据,最后才写。 第一步,在平时把想到一些能写文章用TODO形式列出来,如我用是“奇妙清单”。...下面就是最近想写一些文章一些标题: 但是有一些还没灵感,只是想到了个大概——所以有的是只是一个标题。这些文章大部分都属于杂谈型,想到什么就说点什么,但是会有个核心。

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    一篇“上床”文章引发血案 有话要说

    昨天有网友说一场好好发布会,被我一篇文章搞砸了,但T哥并无此意,也是本着开放心态来报道此事儿,并参与当天媒体专访,现场采访问题也跟我内容相关,但还是有很多人对此文产生了误解。...首先,没有说致远与金蝶合作就抛弃了用友 有网友反映,到底我们客户未来姓用友还是金蝶,求客户心理阴影影响面积,本次致远合作仅是云表单一块业务,并非致远全部产品线。...最后,“进化器”更是释放了“协同+”战略价值,其可以随着企业格局、市场环境变迁,帮助企业从知识沉淀、行为习惯、文化氛围、再到管控规则、决策模式上持续自我优化,自我演变,基因重塑,不断向更好自己进化...而在中间层,则是以面向企业致远V5协同管理系列、面向政府G6政务系列、面向行业SaaS服务V5+系列,以及涵盖Cwork、Formtalk、到啦、云审批、微协同轻应用系列。...同时,致远还将继续加大力度保持与包括用友、金蝶、华为在内同业伙伴深度合作,譬如,致远与用友在ERP端深度合作,以及日前致远“云表单”formtalk、到啦等工具型轻应用首次入驻金蝶云之家,并在继续将各种符合企业互联网化运营场景创新应用普及到更多平台

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    转载了CSDN一篇5万+访问量文章

    还好机智想到了可以用反射解决这个问题。 要做很简单 1.根据类名称获取其字段名称; 2.根据其字段名称拼接成sql语句即可。...版权声明:本文为CSDN博主「lygogogo」原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。...原文链接:https://blog.csdn.net/ly690226302/article/details/79920319 还没完,仍然继续转载了一篇以前令我万分头疼Thymleaf复选框回显问题...,当时因为复选框对齐回显样式问题折腾了不少时间,然后朋友圈小伙子实现了他,并因此上过CSDN首页推荐,2400+访问量。...版权声明:本文为CSDN博主「Crowno17」原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。

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    一篇文章教你读懂UI绘制流程Android重构之旅:框架篇

    本篇文章中将和大家分享下我们是如何搭建一个通用项目框架: Why do I need a framework?...架构选择 现在网上关于 MVVM、MVP、MVC、AndroidFlux 选择与分析文章已经非常多了,这里就不过多描述了,感兴趣同学可以看 Android重构之旅:架构篇 ,在这里我们最终选择了...更有甚者在 BaseActivity 中定义了一切能想得到子类变量等等,它现在确实成为了“上帝”,方便且无所不能上帝!...: 分层原则 依赖原则 抽象原则 接下来就分别阐述一下,对这些原则理解,以及背后原因。...最后,希望这篇文章能够对你有所帮助,如果你有其他更好架构思路,欢迎分享或与我交流。 这里是关于我自己Android 学习,面试文档,视频收集大整理,有兴趣伙伴们可以看看~

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    关于cocos2dx手游lua文件加密解决方案

    很多使用cocos2dx+lua做游戏同学,都会想到一个问题,游戏一旦发布,怎样才能保证脚本代码不被破解,不泄露代码。...虽然这和开源、共享原则不合,但是代码也是coder劳动成果,理应得到保护。特别是商业游戏更是如此,不希望被别人破解掉源码并且进行修改。      ...今天的话题就是如何实现lua脚本文件加密和解密。       在网络上查过,都没有成熟解决方案。然后经过考虑之后,总结出两种解决方案,供大家参考。      ...本文主要简要讲解第一种方案,第二种方案则有时间再写一篇博客。好了,我们开始进入正题吧。      ...当然更高级一点方法是直接改写lua文件加载策略,详情可以参考一篇博文,下一篇文章我会介绍把资源和脚本打包成PAK格式技术。 修改lua文件加载器,自定义lua文件加载

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    菜鸟程序员如何才能快速提高自己技术

    导语:很久没有这么悠闲在家撸一篇文章了,最近也在思考怎样才能写一些对程序员帮助非常大文章,怎样去运营好我们这个移动开发者聚集地公众号:非著名程序员。...好了,言归正传,进入今天主题,菜鸟程序员如何才能快速提高自己技术,为什么要写这篇文章呢,因为有很多程序员给我留言,说我们这些初入社会,走向工作程序员怎样才能更好,怎样才能更快适应工作?...还有很多初学者问我,怎样才能更好学习这项技术?能不能写篇这方面的文章,所以才有了今天主题。 这里很明确,主体是两种人,0是初学者,1是刚刚走上工作岗位程序员。...举个例子吧,记得在大二时候,移动互联网刚刚兴起,那时候本来想学习java web开发来,后来感觉移动开发更有前途,就毅然决然地转向了移动开发,由于比较穷,干不起ios,就学了android,...对于自学者而言,在网上搜上一套完整教学视频,网上教学视频多是,自己找一套完整,系统去学,学完之后,自己要尝试着做一些软件,可能你没有数据,不会做后台,搞服务器,记得写过一篇文章叫:《绝对干货

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    TF-IDF与余弦相似性文本处理:自动提取关键词、找出相似文章

    一篇很长文章要用计算机提取它关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到?...它简单到都不需要高等数学,普通人只用10分钟就可以理解,这就是今天想要介绍TF-IDF算法。 让我们从一个实例开始讲起。假定现在有一篇长文《中国蜜蜂养殖》,我们准备用计算机提取它关键词。...如果这三个词在一篇文章出现次数一样多,有理由认为,"蜜蜂"和"养殖"重要程度要大于"中国",也就是说,在关键词排序上面,"蜜蜂"和"养殖"应该排在"中国"前面。...句子A:喜欢看电视,不喜欢看电影。   句子B:不喜欢看电视,也不喜欢看电影。 请问怎样才能计算上面两句话相似程度? 基本思路是:如果这两句话用词越相似,它们内容就应该越相似。...由此,我们就得到了"找出相似文章"一种算法:   (1)使用TF-IDF算法,找出两篇文章关键词;   (2)每篇文章各取出若干个关键词(比如20个),合并成一个集合,计算每篇文章对于这个集合中词频

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    干货 | TF-IDF大用处

    关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 有一篇很长文章要用计算机提取它关键词(Automatic Keyphrase...假定现在有一篇长文《中国蜜蜂养殖》,我们准备用计算机提取它关键词。 一个容易想到思路,就是找到出现次数最多词。如果某个词很重要,它应该在这篇文章中多次出现。...如果这三个词在一篇文章出现次数一样多,有理由认为,"蜜蜂"和"养殖"重要程度要大于"中国",也就是说,在关键词排序上面,"蜜蜂"和"养殖"应该排在"中国"前面。...句子B:不喜欢看电视,也不喜欢看电影。 请问怎样才能计算上面两句话相似程度? 基本思路是:如果这两句话用词越相似,它们内容就应该越相似。因此,可以从词频入手,计算它们相似程度。...由此,我们就得到了"找出相似文章"一种算法: (1)使用TF-IDF算法,找出两篇文章关键词; (2)每篇文章各取出若干个关键词(比如20个),合并成一个集合,计算每篇文章对于这个集合中词频(

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    日更写作 5 | 关于加班思考

    至 2021年10月30日,历时 110 天,输出原创文章 49 篇,平均每两日更新一篇,从日更变成了双日更,KPI 严重缩水,细思极恐,于是加入星球 小林不小日更 30 天 作战团,扶起 flag。...「先验证下游组件B 本身有没有问题,再验证跟上游组件A 之间接口能否调通,最后再看整体链路是否能打通」。...本次闹得大乌龙事件,让人大呼不值得~ 3、判断一下是否需要加班,加班能得到什么,加班了问题是否就能解决。...今天加班最主要原因是老板热切期盼着任务进展,担任鼓励师角色,否则我们也先溜了,捂脸,哈哈~ 今天加班对阿常来说也是一种新体验,让获得了一些新思考,比如思考怎样才能不加班。...最后认为,加班也不能解决问题,那就选择不加班,建议寻求更优方案,比如想办法提高效率,引入工具/流程等等。 03. 小互动 阿常认为能不加班尽量不要加班,加班在某一方面说明工作效率较低。

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    TF-IDF与余弦相似性应用(二):找出相似文章

    上一次,用TF-IDF算法自动提取关键词。 今天,我们再来研究另一个相关问题。有些时候,除了找到关键词,我们还希望找到与原文章相似的其他文章。...句子A:喜欢看电视,不喜欢看电影。   句子B:不喜欢看电视,也不喜欢看电影。 请问怎样才能计算上面两句话相似程度? 基本思路是:如果这两句话用词越相似,它们内容就应该越相似。...使用这个公式,我们就可以得到,句子A与句子B夹角余弦。 ? 余弦值越接近1,就表明夹角越接近0度,也就是两个向量越相似,这就叫"余弦相似性"。...由此,我们就得到了"找出相似文章"一种算法:   (1)使用TF-IDF算法,找出两篇文章关键词;   (2)每篇文章各取出若干个关键词(比如20个),合并成一个集合,计算每篇文章对于这个集合中词频..."余弦相似度"是一种非常有用算法,只要是计算两个向量相似程度,都可以采用它。 下一次,想谈谈如何在词频统计基础上,自动生成一篇文章摘要。 (完)

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    稳定快速、高效免费图床【Github+jsDelivr+PicGo】

    写在前面的话 写博客,图床就是一个绕不开的话题,顾名思义,图床就是存放图片 温床,想每个bloger都曾为此费尽心思吧(土豪除外)。...怎样才能拥有一个稳定、快速、高效而且还能免费图床呢,这就是下面要为大家推荐 【Github+jsDelivr+PicGo】组合。 进入今天正题之前,大家可以先看看一个免费图床对比。...基本按照图上流程十分简单就能搞定了。 PicGo PicGo详细介绍,请看以前文章 关于PicGo 一个支持多图床上传神器:PicGO !...设定仓库名: 用户名/图床仓库名 如:love2wind/imgbed 设定分支名: master 设定Token:·你刚才生成Token· 指定存储路径:仓库中存放图片文件夹,如: img/...PS:如果你用 typora 写博客的话,可以在设置中调用PicGo直接上传文章图片到图床中。

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    TF-IDF与余弦相似性应用(一):自动提取关键词

    这个标题看上去好像很复杂,其实要谈是一个很简单问题。...有一篇很长文章要用计算机提取它关键词(Automatic Keyphrase extraction),完全不加以人工干预,请问怎样才能正确做到? ?...它简单到都不需要高等数学,普通人只用10分钟就可以理解,这就是今天想要介绍TF-IDF算法。 让我们从一个实例开始讲起。假定现在有一篇长文《中国蜜蜂养殖》,我们准备用计算机提取它关键词。 ?...如果这三个词在一篇文章出现次数一样多,有理由认为,"蜜蜂"和"养殖"重要程度要大于"中国",也就是说,在关键词排序上面,"蜜蜂"和"养殖"应该排在"中国"前面。...知道了"词频"(TF)和"逆文档频率"(IDF)以后,将这两个值相乘,就得到了一个词TF-IDF值。某个词对文章重要性越高,它TF-IDF值就越大。

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    卷积神经网络工作原理直观解释?

    我们知道,对于图片而言,图片是一个二维度数据,我们怎样才能通过学习图片正确模式来对于一张图片有正确对于图片分类呢?...对于一批数据我们有很多问题,为什么设置五层最好,batchsize 多少比较好,每一层多少个卷积核(这个到现在依旧没有一个更好解释,每一个应该多少卷积核),宽度多少?要不要 LRN?...这些解释,就要好好看看今年 CVPR 文章 Visualizing and Understanding Convolutional Networks 这篇文章很棒,而且 2015 CVPR 出了很多对于卷积神经网络理解文章...最左边图像是原图像,作者盖住不同区域,来分析对于一张图片,经过五次卷积之后,到底是如何判断,我们看到卷积到最后(左三),比较凸显出来是狗头部,左二和右二意思是,当我们遮住不同区域,判断是狗几率...,也就是对于一张图片任务来说,求出最好图片对于本任务特征表达,然后来进行判断 还有一篇文章也助于理解, Understanding Deep Image Representations by Inverting

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