Git 是一个免费且开源的 版本控制 系统，是目前最为流行的 源代码管理 工具，本篇文章从 Git 的基本指令到进阶操作，包含了使用 Git 的过程中遇到的大部分大小问题 基本操作 ---- 初始化设置...config --global user.name "用户名" $ git config --global user.email "邮箱" - 其中，--global 是全局设置，如果想对特定项目使用不同配置...Sourcegraph for GitHub：提供 IDE 上常用的功能操作 Awesome Autocomplete for GitHub：提供更强大的智能搜索 Isometric Contributions：更友好地展示提交记录...Gists Gists 方便我们管理代码片段，不必使用功能齐全的仓库 Gist 可以非常方便地得到便于嵌入到其他网站的 HTML 代码 而且，Gists 可以像任何标准仓库一样被克隆，你可以像 Github...可以查看当前页面支持的 快捷键列表 使用表情符 我们在 Pull Requests, Issues, commit, Markdown 文件中可以加我们喜欢的表情，使用方法如下 :name_of_emoji
【导读】近日，机器学习工程师Francesco Zuppichini发表一篇教程，讲解了在TensorFlow中高效地输入数据集的方法，作者首先抛弃了feed-dict（它太慢了），然后介绍TensorFlow...的内置API——Dataset，接下来就如何使用该API向模型中导入数据进行介绍。...在本教程中，我们将学习如何使用它创建输入管道，以及如何有效地将数据输入到模型中。 本文将解释Dataset的基本机制，涵盖最常见的用例。...▌创建迭代器（Iterator） ---- ---- 我们已经知道如何创建一个数据集，但是如何获取我们的数据呢？ 那就必须使用迭代器，它使我们能够遍历数据集并找到数据的实际值。 有四种类型的迭代器。...我们也可以设置参数buffer_size，一个固定大小的缓冲区，下一个元素将从该固定大小的缓存中均匀地选取。
上一篇给大家介绍如何使用 Python 进行文件读写操作的方法，问题来了，如何读写的是大型文件，有没有什么方法来提高效率呢，不要捉急，这一篇来聊聊如何在Python中高效地读写大型文件。...以下是在 Python 中高效读写大型文件的一些方法：**一、逐行读取大型文件**：```pythondef read_large_file_line_by_line(file_path): with...`with` 语句打开文件，确保文件在使用完毕后自动关闭。...print(mmap_obj.readline())```- `mmap.mmap(file.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ)`：将文件映射到内存中，实现文件的高效读写...好了，赶快收藏起来吧，实际工作中你一定会用得到，关注威哥爱编程，学习Python你必成。
无论你所使用的是哪种编程语言，我们都不得不承认这样一个共识：string是我们使用最为频繁的一种对象。...三、 证明string垮AppDomain的恒定性 在写这篇文章的时候，我对如何证明string跨AppDomain的interning，想了好几天，直到我偶然地想到了为实现线程同步的lock...所以我们在使用锁的时候，除非万不得已，切忌对一个string进行加锁。 六、 如何高效地使用string 下面简单介绍一些高效地使用string的一些小的建议： 1. ...所有在对string作频繁操作的情况下，我们会考虑使用StringBuilder来高效地操作string。...高效地进行string的比较操作 我们知道，对象之间的比较有比较Value和比较Reference之说。一般地对Reference进行比较的速度最快。
“ 编程某种意义上是一门『手艺』，因为优雅而高效的代码，就如同完美的手工艺品一样让人赏心悦目。 ” 致“匠人” 前面讲了如何为变量取一个好名字，下面我们谈谈在日常使用变量时，应该注意的一些小细节。...另外，虽然 Python 是动态类型语言，但那也不意味着你可以用同一个变量名一会表示 str 类型，过会又换成 list。同一个变量名指代的变量类型，也需要保持一致性。...更何况， The Zen of Python（Python 之禅） 说的清清楚楚：Explicit is better than implicit.（显式优于隐式）。...4 合理使用 namedtuple/dict 合理使用 namedtuple/dict 来让函数返回多个值。...Python 的函数可以返回多个值，下面是几个不错的示例： def latlon_to_address(lat, lon): return country, province, city
面对层出不穷的 AI 应用，已经很难采用一种通用的硬件进行高效的数据计算和处理，这也促使了各种类型的 AI 芯片蓬勃发展。...分享主题：如何在集群中高效地部署和使用 AI 芯片 分享提纲： 关于Hadoop YARN资源管理系统的介绍 Spark分布式计算框架的介绍 各种异构芯片不同的平台，特性，区别，以及应用 开源项目StarGate...它会定时地向 RM 汇报本节点上的资源使用情况和各个 Container 的运行状态；同时会接收并处理来自 AM 的 Container 启动/停止等请求。...更多关于 Spark 的介绍，大家可以参考官网，本文主要介绍如何让 spark 应用在异构计算平台上。 ?...了解芯片的基本开发流程后，我们接下来要考虑的是如何高效地管理和使用服务器上已经安装好的各种加速器资源。
写作时间：2019-03-07 13:49:45 Python中如何优雅地使用switch语句 我们知道Python中没有类似C++或者Java中的switch...case语句，我们可以使用多个if......elif...else进行模拟，但是这样的写法让代码看起来很凌乱，个人不是很推荐在代码中大量使用if语句。...经过上面的介绍，我们以后可以大大减少对if...else语句的使用了，让我们的代码更加干净一些！
使用 Python 进行大圆计算：基于 Vincenty 公式的应用 项目概述 在地理信息处理中，计算两点之间的距离、方位角以及从一个点出发给定距离和方位角求解另一个点的位置等问题是非常常见的需求。...Python 提供了多种方式来实现这些功能，其中 pygc 是一个特别强大的库，它使用 Vincenty 的公式来精确地进行大圆相关的计算。...环境设置 安装依赖 无论你是使用 pip 还是 conda 来管理你的 Python 环境，安装 pygc 都非常简单： pip 安装命令： pip install pygc conda 安装命令...我们可以使用 pygc 库来计算两个连续观测点之间的距离，并结合时间差来估算台风的移动速度。...结论 pygc 库以其高效性和准确性，在执行基于 Vincenty 公式的大圆计算方面表现出色，无论是简单的距离测量还是复杂的方位分析任务都能胜任。本文旨在帮助读者快速上手，并将所学应用于实际项目中。
因此本文旨在提供一种高效的 Matplotlib 使用方法，并希望该方法可以帮助大家理解如何更有效地进行日常数据分析工作。 简介 对新手来说 Python 可视化实在有些令人挫败。...坦白讲，当时我不是很了解 Matplotlib，也不懂如何在我的工作流中高效使用 Matplotlib。...我坚定地认为 Matplotlib 是 Python 数据科学包必不可少的一部分，希望这篇文章可以帮助大家了解如何使用 Matplotlib 进行 Python 可视化。...因此如果你想在 Python 数据科学工具包中进行任何操作，你需要对如何使用 Matplotlib 有一些基础了解。这就是本文其余部分的重点，提供一种高效使用 Matplotlib 的基础方法。...最后，希望该方法可以帮助大家理解如何更有效地使用 Matplotlib 进行日常数据分析。 ? ?
是 「山月七八月原创计划」 中的「第四篇」文章，简述了在 Node 服务中如何打日志 写文章实在太耗时了，把我以前项目的代码片段都给翻了出来，还要处理掉敏感及无关的代码，好在离零点还有一个小时终于弄完了...LocalStorage，记得阅读，最好三连哈哈 「如果你有想了解的 node 或者前端的内容，欢迎留言，我考虑加入到我的草稿箱里~」 ---- 服务器应用(后端项目)中，完善并结构化的日志不仅可以更好地帮助定位问题及复现...本篇文章将讲解如何使用 Node 在服务端更好地打日志 哪里应该打日志: AccessLog、SQLLog、BusinessLog 应该打什么日志: server_name、timestamp 以及相关类型日志...requestId/traceId 「及全链路式日志中的唯一id」，通过 requestId，可以把相关的微服务同一条日志链接起来、包括前端、后端、上游微服务、数据库及 redis 全链路式日志平台可以更好地分析一条请求在各个微服务的生命周期...可考虑不打印，有时数据可能过大 response }) return response } export { redis } 总结 在一个后端项目中，以下类型需要打日志记录，本篇文章介绍了如何使用
因此本文旨在提供一种高效的 Matplotlib 使用方法，并希望该方法可以帮助大家理解如何更有效地进行日常数据分析工作。 简介 对新手来说 Python 可视化实在有些令人挫败。...坦白讲，当时我不是很了解 Matplotlib，也不懂如何在我的工作流中高效使用 Matplotlib。...我坚定地认为 Matplotlib 是 Python 数据科学包必不可少的一部分，希望这篇文章可以帮助大家了解如何使用 Matplotlib 进行 Python 可视化。...因此如果你想在 Python 数据科学工具包中进行任何操作，你需要对如何使用 Matplotlib 有一些基础了解。这就是本文其余部分的重点，提供一种高效使用 Matplotlib 的基础方法。...开始 下面主要介绍如何在 pandas 中创建基础的可视化以及使用 Matplotlib 定制最常用的项。了解基础流程有助于更直观地进行自定义。
那么有没有什么高效的方法或者工具呢，这个当然是有的，如果你有了解过VB，那我相信你应该很熟悉下面这个页面。 ?...下面我们可以在我们安装python环境的地方，看到一个Scripts文件夹，里面有一个pyside2-uic.exe的程序。 ?...除了上面终端调用，在python文件中也是一样调用的。 ? ? 在python的site-packages的里面，其实还有一个模块pyside2uic可以用来转换ui文件到py文件的。 ?...具体使用方法如下 ? ?...总结 通过使用界面设计工具可以非常高效的帮助我们设计UI界面，通过转换工具，可以将界面ui文件变成一个py文件，这个文件可以作为一个模块文件导入，从而实现了界面代码和功能代码的分离。
简介有了ChatGPT之后，“调戏”ChatGPT成为了我们每天的乐趣，但是我们同时也发现，我们向ChatGPT提出的问题会有不一样的回复，有的人的回复质量会更高，而有的人提问回复则是完全无法使用的，我们想要...ChatGPT更好地帮助我们完成工作，就需要学会如何更好地向ChatGPT提问。...需要在历史讲座上介绍秦始皇；背景建议：体现他的宏图大略，为大一统做出的贡献；备注说明：不少于 500 字ChatGPT 给出的回答如下所示：反问式提示有时候不知道怎么给 GPT 提示词，这时候，就可以反问 GPT 如何更好地给提示词...如下图所示：快速总结有时候我们需要从一大段内容中提取出内容的要点，如果是我们自己去阅读的话，总结会需要更长的时间，借助ChatGPT就可以快速地帮我们总结内容，如下所示：总结本文主要介绍了如何向ChatGPT...提问，以获取更好地答案回复，介绍了几个使用ChatGPT的技巧，根据我们不同的需求，我们可以使用不同的提问技巧，希望本文可以帮到大家。
问题描述： 凸包（Convex Hull）可以理解为能够包围给定点集的最小凸多边形，是计算机图形学及其相关领域中的一个重要问题，在游戏中进行物体碰撞检车时使用的包围盒其实就是凸包。...求解给定点集的凸包可以使用分治法来高效实现，每次使用点集中左右跨度最大的两点构成的直线把点集分为上下两部分，然后在上侧点集中寻找距离直线最远的点，与直线两端点构成三角形，以三角形新增的两条边继续对点集进行分隔...，多边形的边越来越多，直到没有更外侧的点为止，类似于分形算法生成雪花形状或者使用正多边形逼近圆周的过程。
使用tqdm模块可以通过进度条的方式非常优雅地显示循环的进度。 通过简单地把tqdm 嵌套在可迭代对象上iterable object, 即可实现监控循环的进度条。...以上就是Python中使用进度条的简单介绍，赶紧copy代码来试试吧。
这些改进都使得 Python-dotenv 变得更加强大和灵活。安装和使用 Python-dotenv要开始使用 python-dotenv，首先我们需要在 Python 环境中安装它。...常见问题和解决方案在使用 python-dotenv 时，我们可能会遇到一些常见的问题。以下是一些可能遇到的问题以及如何解决它们。...环境变量值为空：这可能是因为你在 .env 文件中没有正确地设置环境变量。确保你的环境变量遵循 KEY=VALUE 的格式，并且没有额外的空格或者特殊字符。...环境变量未在 Python 代码中使用：这可能是因为你没有正确地在 Python 代码中引用环境变量。...希望这些信息能帮助你更好地使用 python-dotenv 库。
相对应的sum，mul也可以直接使用reduce来完成 ? Partial 首先一个简单问题，如何构造一个默认是降序排列的Sorted2函数，如下： 一般的实现： 而使用Partial则简单的多。...不用递归的原因 三个原因使得递归没有大量被使用，因为： 递归调用有递归层数限制(Python是1000)，超过会栈溢出。 重复计算。 fib(n-2)与fib(n-1)是存在重复计算的。...如下是反例： 通常使用一个帮助函数，将计算放在计算放在参数传递时，是常用技巧： ? Trampoline 然而坏消息是： Python并不支持尾递归消除！(Guido： 怪我咯！)...然而并发与分布式计算需要考虑如何把数据传入传出模块，一般的数据都是可以的。 然而Closure默认不能pickle化，这种情况下需要使用copy_reg扩展或者使用dill库。 ?...总结 通过来强深入浅出的介绍，大家了解了如何使用Python进行高逼格函数式编程的技术，工具和实践。 使用Python也可以享受函数编程所带来的高模块，可复用，并发流处理等方面的好处。
虽然现在的轮子很多，但我们在使用过程中会碰到很多问题，而我们经常不知道从哪里下手，说明轮子不是你造的你不熟悉。因此我们不仅要重复造轮子，还要好好造，深入造，才能用好轮子，把轮子转化成自身的力量。...虽然这表明一个6自由度的实体过度参数化了，但通过这样的表达，很多重要的步骤变成线性的了，使得我们可以更加有效地获取精确的导数。我们用T代替p，则公式(23)表示成： ? 其结果可表示成： ?...记住公式(26)，待会要用来计算左乘模型的Jacobian矩阵。 ? ? 9.Pose-Point的Jacobian ?...之前ceres用的不多，总结一下其使用步骤： 构建cost fuction，即代价函数。 通过代价函数构建待求解的优化问题。 配置求解器参数并求解问题。...point； 高斯牛顿的步骤要记牢，根据理论的步骤一步步来，不要贪心； Jacobian和deltase3的纬度和对应关系要搞清，否则会晕，导致中途放弃； 求解出来的deltase3的旋转和平移顺序要注意
然后根据另一篇文章, 我们可以将这个式子展开为下面的显式表示: 上面式子中的是边所对应的角, 我们需要始终使用参数化前的角度以保证局部变换有效, 为了方便可以使用源模型的三维角度充当二维....然后显然当我们固定L时代入函数可以求解出对应的, 这就是Jacobian矩阵. Jacobian矩阵 雅可比矩阵Jacobian, 在几何处理中属于比较常用的工具....对于这个方程组我们在全局上可以用一系列方法求解, 由于迭代过程中方程的系数部分(也就是等式左边cot部分, 我们要求的是未知的u)仅与源模型有关, 不会发生改变, 因此使用Cholesky分解法求解能够最大化迭代的效率..., 不管使用什么方法进行初始参数化均能快速收敛到正确的结果....由于该算法仍然不可避免地会导致三角形发生的拉伸, 因此参数化方法常常遇到的三角形反转问题也会出现.
计算梯度的解析表达式是很直观的，但是数值化地求解这样的表达式在计算上的代价可能很大。反向传播算法使用简单和廉价的程序来实现这个目标。反向传播这个属于经常被无解为用于多层神经网络。...特别地，我们会描述如何计算一个任意函数f的梯度 ，其中x是一组变量，我们需要它们的导数，而y是函数的另外一组输入变量，但我们并不需要它们的导数。...反向传播是一种计算链式法则的算法，使用高效的特定运算顺序。设x是实数，f和g是从实数映射到实数的函数。假设 并且 。那么链式法则是说 我们可以将这种标量情况进行扩展。...如果 并且 ，那么 使用向量记法，可以等价地写成 这里 是的nxm的Jacobian矩阵。从这里我们看到，变量x的梯度可以通过Jacobian矩阵 和梯度 相乘来得到。...下图给出了该方法如何工作的一个例子。?这种方法的主要优点是导师可以使用与原始表达式相同的语言来描述。
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