前几天在悟空问答上看到一个正在做计算机二级考试的题目，然后软件报出了一堆错误，很典型的软件bug。 也有人私下问的说想学C语言编程Turbo C该从哪里下载 记得笔者在上大学的时候，上机写代码用的大
有段时间没更新博客了，之前计划由浅到深、从应用到原理，更新一些RN的相关博客。之前陆续的更新了6篇RN应用的相关博客（传送门），后边因时间问题没有继续更新。主要是平时空余时间都用来帮着带娃了，不过还是要挤挤时间来总结下，目标是完成由浅到深、由应用到原理的RN系列博客。本篇算是属于原理部分的博客，不过不在之前计划中。本篇是本人在公司内部某事业群大前端月刊中发布的一篇纯技术分享的博客，是基于Facebook的RNTester工程进行的TurboModule的源码分析，因为不涉及公司内部的敏感代码及相关信息，而且在公司内部发布受众有限，所以就以个人名义同步到自己的博客中，与大家分享及交流。文中所述内容仅代表个人观点，如有偏颇或不恰当之处还望指正。
本篇文章聊聊，如何快速上手 Stable Diffusion XL Turbo 模型的文生图和图生图实战。
在上一篇博客 【Android 内存优化】Android 原生 API 图片压缩原理 ( 哈夫曼编码开关 | 哈夫曼编码原理 | libjpeg-turbo 函数库 ) 对哈夫曼编码进行了介绍 , 如果需要在所有的 Android 手机上使用哈夫曼编码压缩图片, 那就需要使用 libjpeg-turbo 函数库 , 从 libjpeg-turbo/libjpeg-turbo GitHub 项目的 Release 发布版本页面 下载 Release 版本的源码 , 这里下载最新的 Source code (tar.gz) 源码 ;
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【Android 内存优化】图片文件压缩 ( Android 原生 API 提供的图片压缩功能能 | 图片质量压缩 | 图片尺寸压缩 ) 简要介绍了 图片文件压缩格式 , 以及 Android 提供的图片质量 , 尺寸压缩原生 API ;
交叉编译脚本参考 : 之前已经做过两个函数库的交叉编译脚本 , FFMPEG 和 x264 开源库 , 而且都是使用 configure 生成 Makefile 文件 ;
信道编码的初期：分组码实现编码，缺点有二：只有当码字全部接收才可以开始译码，需要精确的帧同步时延大，增益损失多
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它使用 xmake.lua 维护项目构建，相比 makefile/CMakeLists.txt，配置语法更加简洁直观，对新手非常友好，短时间内就能快速入门，能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
虽然Gemini发布之后发生了一些奇奇怪怪的事情吧，什么视频造假啦，认为自己是文心一言啦。
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根据关键字在网上找到一些文章描述了类似的错误，大都是找不到外部符号__iob,原因是VS2010上使用了VC6编译的DLL。虽然与我的情况不同，但是原理是一样的，我遇到的这个问题的原因是VS2015下使用VS2010编译的静态库，因为我用的libjpeg-turbo静态库是从官网下载编译好的版本(应该是vs2010这样的版本编译的)。 其实__iob_func和__iob都是用来定义stdin,stdout,stderr，只是不同的VC版本实现方式不同。 下面是VS2015的头文件corecrt_wstdio.h中对stdin,stdout,stderr定义
反转Python字符串的三种主要方法：“切片”，反转迭代和经典的就地反转算法。
本周二，Stability AI 推出了新一代图像合成模型 Stable Diffusion XL Turbo，引发了一片叫好。人们纷纷表示，图像到文本生成从来没有这么轻松。
如果你是初学者不知道选择哪个，相信我，选择 VC2010 学习版就挺好。不要听信某些人说 Linux 更适合学编程什么的鬼话，也别信什么 Code::Blocks 可以跨平台的噱头。学编程就是学编程，学会了编程再说系统或跨平台的问题，不要在初学的时候就把很多问题混在一起，会打击到自己的。
参考 【开发环境】Windows 中安装 Python 各个版本 ( 下载 Python 各版本 SDK | 安装 Python ) 博客 , 在 Windows 上安装 Python SDK ;
此前，谷歌憋出的重磅复仇神器Gemini Pro，被发现在常识推理任务中落后于OpenAI的GPT模型。
这里只简单说说装饰模式，因为对这个模式理解得还不是很透彻。暂时不能写出更深一点的内容。 什么是装饰模式呢？拟定一个场景，一个人需要穿衣打扮，我们可以写一个Person类，为它定义出N个方法，穿短袖，穿皮鞋，等等。要新增一个装饰的时候，我们在Person类里新增一个方法即可，但这违背了“方法-封闭”原则。如何写出更好更加灵活的代码呢？我们用装饰模式来实现这个场景。小明先穿短袖，后穿皮鞋。 穿短袖、穿皮鞋等等，我们把这些装饰方法干脆抽象出来成一个装饰类，不同的装饰继承实现这个类。人定义为一个接口，小明是一个具体
继 GPU Turbo 之后，华为又借着大屏手机荣耀 Note10，推出了一项很“吓人”的技术—— CPU Turbo。
通过大模型调用其他工具到底可不可行？ChatGPT 或许能轻松搞定一切，但同样的需求落在本地大模型上，恐怕就要打个问号了。 法国开发工程师 Emilien Lancelot 尝试了多款号称具备工具调用功能的 agent 框架，来看看本地大模型到底能不能完成任务，但结果就像他总结的“一无所获”。是什么让这位工程师失望了？
在 libjpeg-turbo 的源码中就已经有了讲述如何编译的 BUILDING.md 文件，还是使用 CMake 进行编译，大体方法和参数设置都大同小异了。
业务中刚好需要用到使用 USB 数据线投屏到电脑的场景，在安卓上可以使用 scrcpy，在 iOS 中，没有跟 scrcpy 类似功能的开源解决方案，所以最近调研了很多方向，本文就浅谈一下 iPhone 音视频投屏的实现。
导读：很多人认为程序员应该供的神里面排名第一的应该是Linus Torvalds，因为他是Linux和Git之父。
类型名：char 功能：说明了一个字符数据集合 范围：Pascal语言的字符集。也就是ASCII字符集 表示方法：字符类型中的一个元素表示就是用单引號括起来的一个且仅一个字符。
化学文献中蕴含着丰富信息，通过“化学文本挖掘技术”提取关键数据，从而构建庞大的数据库，不仅能够为实验化学家提供详尽的物理化学性质和合成路线指引，还能够为计算化学家提供丰富的数据和洞见用于模型构建和预测。然而，由于化学语言的复杂性和论文风格的多样性，从化学文献中提取结构化数据是一项极具挑战性的任务。因此，许多文本挖掘工具应运而生，旨在解决这一棘手难题，助力科学研究迈向新的高峰。然而，这些针对特定数据集和语法规则构建的文本提取模型往往缺乏灵活的迁移能力。近两年，以ChatGPT为代表的大语言模型（LLMs）风靡全球，引领了人工智能和自然语言处理领域的快速发展。能否利用通用大语言模型强大的文本理解和文字处理能力，从复杂化学文本中灵活准确地提取信息，解放数据标注工人的劳动力，加速领域数据的收集呢？
最近的工作需要读写jpeg图像,网上找了半天，发现libjpeg-turbo是个不错的选择。 libjpeg-turbo是与libjpeg接口兼容的一个jpeg编/解码库，其主要的特点就是利用SIMD指令(如X86架构的MMX/SSE/SSE2，ARM架构的NEON)来加速jpeg图像的编/解码,相比被广泛使用的libjpeg，编码和解码性能提高2~4倍左右。
在之前有接触过组合模式，那是第一次接触设计模式，觉得什么是组合模式啊？什么部分与整体。现在再来看组合模式，觉得实际上并没有那么神秘。 组合模式：将对象组合成树形结构以表示“部分-整体”的层次结构。组合模式使得用户对单个对象和组合对象的使用具有一致性。这句话什么意思呢？凡是能类似树形结构的场景，均可使用组合模式来实现。对组合对象和单个对象抽象为一个公共类，这样就使得对它们的使用一致了。 组合模式的UML类图结构： image.png 任何复杂的代码其基本结构都是简单的，把简单的灵活应用组合起来就变得不简单。
6月25日，有多名开发者收到了来自 OpenAI 的公告，公告中显示，OpenAI 将于7月9日开始封锁来自非支持国家和地区的 API 流量。在 OpenAI 给出的“支持访问国家和地区”名单上（https://platform.openai.com/docs/supported-countries），中国大陆、中国香港等地均未在列。
今天技术领域人物志要介绍的是 安德斯·海尔斯伯格（Anders Hejlsberg），我最崇拜的一位技术大佬。
小林：这其实非常直接, 定义一个简单结构和相关的算术函数就可以了。C99 在标准中支持复数类别。
工厂模式分三类：简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式。 首先介绍比较简单一种工厂模式——简单工厂模式。 我们以计算器作为一个例子来说明工厂模式到底是什么。作为一个几年前大一从C语言起步的初级程序员，到现在写代码的思维还是停留在结构化编程，虽然Java学了有几年了，总是说面向对象面向对象。但是让实现一个计算器的程序，估计大部分人都会以C语言式的结构化编程来写，几个if语句或者一个switch来搞定。我也同样不例外，为了提高自己的编程水平，所以一点点开始学设计模式。其实在很多开源代码里也有很多经典的设计模式
该站点也是字体反爬经典案例，其呈现不是以乱码形式展现，而是源码差异，具体如下图所示。
2、请帮我写个python程序，我把很多题目在excel，逐个读取题目，上传到openAI返回答案，记录到excel中。
AIGC即AI Generated Content，利用人工智能技术来生成内容，是继UGC、PGC之后的新型内容生产方式，AI写作、AI绘画、AI作曲、AI剪辑、AI动画、AI交互等都属于AIGC的分支。AIGC是一种利用机器智能创作内容的新技术，它不同于UGC，它有自己的技术特点，比如数据量化、创造力、跨模态融合和认知交互等。这些技术特点使得AIGC成为不可替代的新一代内容生成方式。
趁着这周末空闲时间，在研读完OpenAi官网文档的基础上，及时总结了这篇**《ChatGPT API接口编程基础与使用技巧》**。
背景： 国庆长假在老家无法上网，无聊之余从以前的旧箱子里刨出了一本古董级的"C程序设计"，1996年版，没错，就是谭浩强主编的那本经典教材，翻了几天，又有一种想重温的冲动。 =============================================== 回来上班后down了一个turbo3.0的压缩包安装文件，即发现这种16位操作系统下的老家伙，在win7 64位下根本无法安装（而我又不想去折腾linux下的c开发环境），瞅了瞅系统中已经安装的软件，看到vmware，ultraiso时，有想
Turbo码提出两年之内就被首次硬件芯片实现，并一直受到理论研究者和实验科学家的重视。从1997年开始，Turbo码和相关主题的国际会议每隔三年举行一次。 第一次会议（1997年）主要议题集中在编码器串并设计、交织器设计、解码器算法上，当时已经有人提出用DSP进行实时Turbo解码。在这个会议前后已经有了最早采用Turbo 码的商用通信系统。 第二次会议（2000年）的主要内容在分析和提高Turbo码的性能上，并且出现了关于Turbo码在衰落信道等非高斯信道上的研究。也有不少的研究在为实现Turbo码的DSP解码而需要做的简化解码复杂度的问题。对于Turbo码在传送不同信源的研究也在逐步进行中。 第三次会议（2003年）时，Turbo码和其他相关通信技术的结合与应用被更多的关注，多用户检测、与BLAST的结合、多天线信道解码等具体的应用问题也被更多的提到。关于硬件电路和软件实现也是热点之一。有关“类Turbo”码技术，如低密度校验（LDPC）码技术又重新被提出。在Turbo码提出十年左右的时候，它已经发展的比较完善，并且进入应用服务领域。 由于Turbo码的优越性能，研究者在将它用于应用系统上作出了很多努力。例如移动卫星通信系统、数字音频广播、数字视频广播、深空通信、深空网、UMTS/3GPP、CDMA 等系统。除此之外，Turbo码技术也被应用到信息隐藏领域，例如视频和图象的加密和数字水印技术上。Turbo码的思想也被用于分布式信源编码的研究和信源信道联合编码技术中。
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纵观中国CRM市场14年沧桑，一代新颜换旧颜。曾经不可一世的中国NO.1，如今也潦倒落魄，谁也没能想到当年那个CRM市场双雄之一的turboCRM，混到今天几乎成为历史的尘埃，这10年来的turboCRM到底发生了什么样的巨变？turbo的焦虑何在？下面请听饼哥娓娓道来。 辉煌的落幕 2001年，中国管理软件市场还处在ERP、财务等大型软件肆虐的时代，有两家CRM厂商堪称中国CRM的两杆大旗，一个MyCRM，一个TurboCRM。作为安装型CRM的鼻祖，Turbo几经沉浮，引领过CRM的兴起，也曾在CRM最
Turbo Boost Switcher Pro for Mac是一款为Mac电脑用户设计的CPU管理工具，它允许你在需要的时候启用或禁用Turbo Boost技术，以此来更好地管理电脑的CPU，提高电脑的效率和性能。Turbo Boost是一种内置在Intel CPU中的动态加速技术，能够按需提高CPU频率以提高性能，但也会消耗较多能量，甚至会加速CPU老化，因此，Turbo Boost Switcher Pro为用户提供了一种灵活的控制方式，根据自己的需求开启或关闭Turbo Boost功能。
在AI时代，每个人都是一个超级个体，AI Agent智能体的出现，为我们打造超级个体提供了可能。如果说2024年将是AI应用的元年，那么AI Agent将是这个AI应用元年里最为闪亮的那颗星。之前有读者留言，希望多分享一些AI Agent智能体的搭建方法，在上一篇推文中也从实战案例角度分享了怎么用天工AI快速搭建一套属于我们自己的AI Agent智能体，天工AI的多模态和AI搜索能力相信已经能满足大多数人的使用需求。今天就从代码实战上来分享如何使用LangGraph和LangChain创建多代理工作流。
最近，谷歌DeepMind和斯坦福的研究人员发现：大模型在处理逻辑推理任务时，问题中信息呈现的顺序对模型的表现有着决定性的影响。
Skia是一个高性能的跨平台2D图形库，由Google开源并维护。Skia能够对字体、坐标转换、点阵图、矢量图以及矢量动画等进行高效的处理，代码结构和接口异常简洁，并且支持OpenGL、Vulkan、甚至OpenCL等硬件加速特性，是一个理想的2D图形库。
信息论是通过应用密码学、概率论、信息熵、通信系统、随机过程等方法，来研究信息的传输、提取和处理系统的一门学科。而编码技术研究的主要内容是如何既可靠又有效地传输信息。1948年香农在《贝尔系统技术杂志》上发表了《通信的数学理论》。次年，他又发表了另一篇著作《噪声下的通信》。人们认为这两篇文章成了现在信息论的奠基著作。1959年香农发表了“保真度准则下的离散信源编码定理”，首先提出了率失真函数及率失真信源编码定理，此后发展成为信息率失真编码理论。现在，信息理论广泛应用在通信、计算机等领域，随着通信安全与质量的高要求化，编码技术也在不断地突飞猛进。
上图中红颜色标记了目前最常见的“终端节点”（所谓终端节点是人们在这里停下来因为他们找不到更好的东西）。终端节点是：Rust，Java，Go，Python 3，Javascript和node.js.
OpenAI 正在推出新一代嵌入模型、新的 GPT-4 Turbo 和审查模型、新的 API 使用管理工具，而且很快就会降低 GPT-3.5 Turbo 的价格。
FastWiki是一个高性能、基于最新技术栈的知识库系统，旨在为大规模信息检索和智能搜索提供解决方案。它采用微软Semantic Kernel进行深度学习和自然语言处理，在后端使用MasaFramework，前端采用MasaBlazor框架，实现了一个高效、易用、可扩展的智能向量搜索平台。其目标是帮助用户快速准确地获取所需信息，具有智能搜索、高性能、现代化前端、强大的后端等特点。除此之外，FastWiki是开源和社区驱动的项目，采用Apache-2.0许可证，鼓励开发者和企业使用和贡献。
字符在计算机中以其ASCII码方式表示, 其长度为1个字节, 有符号字符型数 取值范围为-128~127, 无符号字符型数到值范围是0~255。因此在Turbo C语言中, 字符型数据在操作时将按整型数处理, 如果某个变量定义成char, 则表明该变量 是有符号的, 即它将转换成有符号的整型数。 Turbo C中规定对ASCII码值大于0x80的字符将被认为是负数。例如ASCII 值 为0x8c的字符, 定义成char时, 被转换成十六进制的整数0xff8c 。 这是因当 ASCII码值大于0x80时, 该字节的最高位为1, 计算机会认为该数为负数, 对于 0x8c表示的数实际上是-74(8c的各位取反再加1), 而-74 转换成两字节整型数并 在计算机中表示时就是0xff8c( 对0074 各位取反再加1) 。 因此只有定义为 unsigned char 0x8c转换成整型数时才是8c。这一点在处理大于0x80的ASCII码 字符时(例如汉字码)要特别注意。一般汉字均定义为unsigned char
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