首先，这算是一篇回答知乎问题 程序员怎样才能写出一篇好的博客或者技术文章？的文章。 什么是技术文章 这是一个超级简单的问题，技术文章通常是指的涉及技术（这里指的是程序设计）的文章。...技术文章可以是 原创文章 翻译文章，如最常见的翻译英文文章 一篇阐述问题相关的文章 一个系列的文章，如教程。...什么是好的技术文章 好的文章必然得到很多肯定，如果你准备阅读一篇幅很长的文章，不放先跳到评论部分或者分享量，看一看其他读者对本文的评论，再选择继续还是放弃阅读。...我认为一篇博文的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（将研究阶段的成果以图文形式输出） 对于研究阶段的一些实践 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，但是我觉得做到以下几点应该就能产出好文章。 把复杂的事情讲简单 文章结构做到清晰 多多写作，熟能生巧，写多了就有感觉了。
如果带着完美主义的思想走向极端，就可能会阻止事情的发生。五年前，我申请好了订阅号，却始终没有动笔。关于写什么我想了很多，是分享自己的想法，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，我想这总该要提上日程了，过了一段时间，我又开始担心，如果把写文章的时间用来做实验，会不会早点实现自己小目标。后来，都没有像预想的那样发展。很长一段时间，我都难以接受。...在这个过程中我收到了一些评论和关注，还有咨询问题的邮件。与天南地北的陌生人交流是一件很棒的事情，我很开心，也很乐意分享自己的经验。 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，我思考了太久，也成为阻碍我开始这件事的理由。...目前，我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。我不会为了写文章去写文章，不过也有大概的范围。
这是我的第一篇文章，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 // 这是我的第一篇文章...// 测试 hello word lovingwork # select * from employess 我相信爱情？...我都相亲了你给我谈爱情！ 不自卑该多好呀！！！ 留存 待用 // love you 对你的爱我选择注释掉！ 生活就是要努力向前看呀，美好可能会迟到，但不会缺席呀！
[fig1] 根据上面可以直接得到状态转移方程，fi代表的是以该位置为正方形的右下角则最大正方形的边长。...时间复杂度O（N M），空间复杂度O（N M） 这题唯一的缺点是输入的元素用的字符串 python3代码 class Solution: def maximalSquare(self, matrix
这是我之前用了5分钟不到的文章写的一篇文章，它在半年的时间里带来了6,599个访问量。它在Google的搜索结果中排第一： 虽然很不情愿地被排名第二的文章抄袭了——但是我还是第一，这该死的伪原创。...所以我没有第四种类型的文章太多的经验哈。 不同文章类型的写作要点 接着， 让我们再看看上面的几种类型： 技术细节型 在我的博客里很大一部分文章都是这一类，主要是原自早先对SEO的研究。...你可以把一个个复杂的方法分解出来，或者提炼函数，或者重命名。当你相信你看不懂你的文章，正如你看不懂你写的hello,world我想你是时候去重构你的函数了。...如何收集写作的灵感 下面是我最近在做的，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，在平时把想到的一些能写的文章用TODO的形式列出来，如我用的是“奇妙清单”。...下面就是我最近想写的一些文章的一些标题： 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的，想到什么就说点什么，但是会有个核心。
昨天有网友说一场好好的发布会，被我一篇文章搞砸了，但T哥并无此意，我也是本着开放的心态来报道此事儿，并参与当天的媒体专访，现场我采访的问题也跟我的内容相关，但还是有很多人对此文产生了误解。...首先，我没有说致远与金蝶的合作就抛弃了用友 有网友反映，到底我们的客户未来姓用友还是金蝶，求客户的心理阴影影响面积，本次致远的合作仅是云表单的一块业务，并非致远的全部产品线。...最后，“进化器”更是释放了“协同+”的战略价值，其可以随着企业格局、市场环境的变迁，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，不断向更好的自己进化...而在中间层，则是以面向企业的致远V5协同管理系列、面向政府的G6政务系列、面向行业SaaS服务的V5+系列，以及涵盖Cwork、Formtalk、我到啦、云审批、微协同的轻应用系列。...同时，致远还将继续加大力度保持与包括用友、金蝶、华为在内的同业伙伴的深度合作，譬如，致远与用友在ERP端的深度合作，以及日前致远“云表单”formtalk、我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的创新应用普及到更多平台
01 递归的出口 迭代的是人，递归的是神。递归的出口，在于停止递归。当递归函数在某条件成立后不再调用自身，即意味着递归会终止。...所以如果把已经算过的fib(3),fib(2)保存下来，后面不再算一次，则可以减少很多次的计算。另外，大家也可以看出，上述调用树的叶子节点，实际就是递归不再调用自己的节点。.../libdep-pic.py /usr/lib/firefox/firefox 得到如下图： ? 05 小偷偷最多钱问题 最后，来一个狠毒的。...100的情况下，这个袋子最多可以装价值多少的东西？...最后祝大家除夕愉快！新春大吉！猪年大发！
使用AI软件，直接从文献的pdf文件中获得颜色16进制色。...颜色从选定的那个蓝色为第一种颜色，顺时针依次对应 下面是文章用同样的配色画的琴图 ?
还好我机智的想到了可以用反射解决这个问题。 我要做的很简单 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」的原创文章，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的Thymleaf复选框回显问题...，我当时因为复选框对齐回显样式问题折腾了不少时间，然后朋友圈的小伙子实现了他，并因此上过CSDN的首页推荐，2400+的访问量。...版权声明：本文为CSDN博主「Crowno17」的原创文章，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。
本篇文章中将和大家分享下我们是如何搭建一个通用的项目框架： Why do I need a framework?...架构的选择 现在网上关于 MVVM、MVP、MVC、AndroidFlux 的选择与分析的文章已经非常多了，这里我就不过多描述了，感兴趣的同学可以看 我的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的子类变量等等，它现在确实成为了“上帝”，方便且无所不能的上帝！...： 分层原则 依赖原则 抽象原则 接下来我就分别阐述一下，我对这些原则的理解，以及背后的原因。...最后，希望这篇文章能够对你有所帮助，如果你有其他更好的架构思路，欢迎分享或与我交流。 这里是关于我自己的Android 学习，面试文档，视频收集大整理，有兴趣的伙伴们可以看看~
很多使用cocos2dx+lua做游戏的同学，都会想到一个问题，我的游戏一旦发布，怎样才能保证的我脚本代码不被破解，不泄露代码。...虽然这和开源、共享的原则不合，但是代码也是coder的劳动成果，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脚本文件的加密和解密。 我在网络上查过，都没有成熟的解决方案。然后我经过考虑之后，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。 ...当然更高级一点的方法是直接改写lua的文件加载策略，详情可以参考我的另一篇博文，下一篇文章我会介绍把资源和脚本打包成PAK格式的技术。 修改lua的文件加载器，自定义lua文件加载
导语：很久没有这么悠闲的在家撸一篇文章了，最近也在思考怎样才能写一些对程序员帮助非常大的文章，怎样去运营好我们这个移动开发者聚集地的公众号：非著名程序员。...好了，言归正传，进入今天的主题，菜鸟程序员如何才能快速提高自己的技术，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，走向工作的程序员怎样才能做的更好，怎样才能更快的适应工作？...还有很多初学者问我，怎样才能更好的学习这项技术？能不能写篇这方面的文章，所以才有了今天的主题。 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的程序员。...举个我的例子吧，我记得我在大二的时候，移动互联网刚刚兴起，那时候我本来想学习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的教学视频，网上教学视频多的是，自己找一套完整的，系统的去学，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，我记得我写过一篇文章叫：《绝对干货
有一篇很长的文章，我要用计算机提取它的关键词（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，这就是我今天想要介绍的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《中国的蜜蜂养殖》，我们准备用计算机提取它的关键词。...如果这三个词在一篇文章的出现次数一样多，有理由认为，"蜜蜂"和"养殖"的重要程度要大于"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"的前面。...句子A：我喜欢看电视，不喜欢看电影。 句子B：我不喜欢看电视，也不喜欢看电影。 请问怎样才能计算上面两句话的相似程度？ 基本思路是：如果这两句话的用词越相似，它们的内容就应该越相似。...由此，我们就得到了"找出相似文章"的一种算法： （1）使用TF-IDF算法，找出两篇文章的关键词； （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的词的词频
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 有一篇很长的文章，我要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase...假定现在有一篇长文《中国的蜜蜂养殖》，我们准备用计算机提取它的关键词。 一个容易想到的思路，就是找到出现次数最多的词。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的出现次数一样多，有理由认为，"蜜蜂"和"养殖"的重要程度要大于"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"的前面。...句子B：我不喜欢看电视，也不喜欢看电影。 请问怎样才能计算上面两句话的相似程度？ 基本思路是：如果这两句话的用词越相似，它们的内容就应该越相似。因此，可以从词频入手，计算它们的相似程度。...由此，我们就得到了"找出相似文章"的一种算法： （1）使用TF-IDF算法，找出两篇文章的关键词； （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的词的词频（
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 之间的接口能否调通，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。...今天加班最主要的原因是老板热切期盼着任务进展，担任鼓励师的角色，否则我们也先溜了，捂脸，哈哈~ 今天的加班对阿常来说也是一种新的体验，让我获得了一些新的思考，比如思考怎样才能不加班。...最后我认为，加班也不能解决的问题，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。
翻译过来就是 Boris，确保你更新了你的默认密码 我得到消息说军情六处可能计划渗透我们 我们要注意任何可疑的网络流量 顺便提个醒，Natalya说它可以破解你的密码 那么在最后一段话之前，有一串字符串...有三封邮件，一篇一篇看 ?...第一篇没啥用是，管理员跟他闲聊，第二篇也没啥用，natalya又跟他说他可以破解了，第三篇也没啥用，换一个用户 在用户natalya中的第二篇邮件中，找到了一个用户名和一个域名 ?...用刚刚找到的用户名密码登录后，在最近的对话里，找到了 DrDoak发送的一段话，找到了一个新的email用户名为 doak ?...Google查了一下，找到了一篇文章 ?
上一次，我用TF-IDF算法自动提取关键词。 今天，我们再来研究另一个相关的问题。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：我喜欢看电视，不喜欢看电影。 句子B：我不喜欢看电视，也不喜欢看电影。 请问怎样才能计算上面两句话的相似程度？ 基本思路是：如果这两句话的用词越相似，它们的内容就应该越相似。...使用这个公式，我们就可以得到，句子A与句子B的夹角的余弦。 ? 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"的一种算法： （1）使用TF-IDF算法，找出两篇文章的关键词； （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的词的词频..."余弦相似度"是一种非常有用的算法，只要是计算两个向量的相似程度，都可以采用它。 下一次，我想谈谈如何在词频统计的基础上，自动生成一篇文章的摘要。 （完）
这个标题看上去好像很复杂，其实我要谈的是一个很简单的问题。...有一篇很长的文章，我要用计算机提取它的关键词（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，这就是我今天想要介绍的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《中国的蜜蜂养殖》，我们准备用计算机提取它的关键词。 ?...如果这三个词在一篇文章的出现次数一样多，有理由认为，"蜜蜂"和"养殖"的重要程度要大于"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"的前面。...知道了"词频"（TF）和"逆文档频率"（IDF）以后，将这两个值相乘，就得到了一个词的TF-IDF值。某个词对文章的重要性越高，它的TF-IDF值就越大。
我们知道，对于图片而言，图片是一个二维度的数据，我们怎样才能通过学习图片正确的模式来对于一张图片有正确的对于图片分类呢？...对于一批数据我们有很多的问题，为什么设置五层最好，batchsize 多少比较好，每一层多少个卷积核（这个到现在我依旧没有一个更好的解释，每一个应该多少卷积核），宽度多少？要不要 LRN？...这些的解释，就要好好看看今年 CVPR 的文章 Visualizing and Understanding Convolutional Networks 这篇文章写的很棒，而且 2015 CVPR 出了很多对于卷积神经网络理解的文章...最左边的图像是原图像，作者盖住不同的区域，来分析对于一张图片，经过五次卷积之后，到底是如何判断的，我们看到卷积到最后（左三），比较凸显出来的是狗的头部，左二和右二的意思是，当我们遮住不同的区域，判断是狗的几率...，也就是对于一张图片的任务来说，求出最好的图片对于本任务的特征的表达，然后来进行判断 还有一篇文章也助于理解， Understanding Deep Image Representations by Inverting
斯坦福大学在读博士Bharath Ramsundar列出了下面16个方面，希望能对今后的算法开发有所帮助。 量子位翻译了这篇文章，以下为译文。 1．众所周知，深度学习方法很难学习到输入样本的微小变化。...但这可能不是一个大问题，人们才是一个真正的大问题。 12．目前很难确定深层网络学习到了什么。作为工程师的我们，怎样才能确保在网络训练过程中不存在偏见和种族歧视？...在这些问题的基础上，要思考： 这些问题是深层神经网络本身存在的问题，还是要被克服的工程挑战？ 这些都很难说，其中的一些问题可能会得到解决，比如更多性能优秀的硬件被开发用于超参数自动搜索。...尽管如此，我还是怀疑深度神经网络不足以实现通用人工智能，当然，这可能只是我的偏见，事件上的专家可能是预测上的菜鸟，我们花了太多时间钻研技术。 千万不要只知其然，而不知其所以然！...我不想把这个随笔写成一篇文章，不确定是否有未知的主题还未被列出。 最后，作者还说，把这篇随笔送给聪明的读者。
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