[SOLID] — Liskov 替换原则 SOLID 原则是五个设计原则，旨在使面向对象编程中的代码易于理解、灵活和可维护。 里氏替换原则 如果 S 是 T 的子类型，则应将 T 替换为 S 而不会破坏应用程序。 让我们考虑电子商务服务示例中的相同 Review 类 单一职责原则 和 开闭原则 . 假设我将 Re
33. 搜索旋转排序数组 - 力扣（LeetCode） 81. 搜索旋转排序数组 II - 力扣（LeetCode） 153. 寻找旋转排序数组中的最小值 - 力扣（LeetCode） 154. 寻找旋转排序数组中的最小值 II - 力扣（LeetCode） 34. 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置 - 力扣（LeetCode） 35. 搜索插入位置 - 力扣（Le
resize 实际上是迁移的一种，只是前后的 flavor 不同。 https://review.opendev.org/q/topic:bug/1944759
「転科・転専攻」は失敗したが、 千束ちゃんは「やりたいこと最優先！」と言ってくれました！ #1. Review of Linear Algebra Vectors Normalization & Cartesian Coordinates magnitude (length) : \(\Vert\vec a\Vert\) unit vector : \(\hat a = \cfrac{\vec a}{\Vert {\vec a
GitHub Code Review 教程 All In One https://github.com/features/code-review steps create PR click goto commit files https://github.com/xgqfrms-GitHub/git-combine-history-commits/pull/2/commits/9e4f554210da2a089018c71ed18013e781e92bf1 add a review mess
从起始id到15000逐条爬取知轩藏书的书籍信息（目前网站上书的id尚未超过15000），存为csv文件，可以用excel打开或者导入数据库。可以设置interval，让一次爬取的数目小一点。 代码如下： from urllib import request, parse import time import random from ua_info import ua_list import r
8-2 image classification 1x1 Conv filter: \[F_1 ,1 ,1 \]where \(F_1\) is the number of channels. Original input: \[(N,C,H,W) \]then it's transformed to: \[(N,C,H,W)\rightarrow (N,F_1,H,W) \]So 1x1 conv filters can be used to change the dimen
1. 单一判断常见优化 if判断逻辑过多,在常见code review 中,下面的这种情况肯定是要被批评的。 const gitObj = (type) => { if (type === '张三') { return '张三的Obj'; } if (type === '李四') { return '李四的Obj'; } if (type === 233) { return 'testObj'; }
Pylint for code review 20220512 https://www.jianshu.com/p/6a313c843f0d 用法： pylint evaluation_and_generate_result.py --rcfile='pylint.conf' --disable=E1101 pylint可以集成到pycharm中
关于code review背景：我们组是属于技术平台，后端一共就4个研发，主要是给整个部门提供基础库，以及解决方案，所以代码量不多，对代码要求质量比较高，组内成员整体水平也比较高，有行业天花板的大佬。纯技术团队：review关注点：1.架构设计，重点关注是不是最优，而不单纯只是合理2.代码质量，重点关注有
近期发生了几件事故，第一件是封禁设备的事故，在后台有张页面，只要输入指定的设备号，就能禁止在该手机上登录。 问题就出在这个输入框，因为这个输入框什么也不填，点击按钮，也能发起禁用的接口。 有些用户记录中，设备号是空的，那么这些记录就会被命中，从而导致这些用户的账号被莫
从几次事故引起的对项目质量保障的思考 近期发生了几件事故，第一件是封禁设备的事故，在后台有张页面，只要输入指定的设备号，就能禁止在该手机上登录。 问题就出在这个输入框，因为这个输入框什么也不填，点击按钮，也能发起禁用的接口。 有些用户记录中，设备号是空的，那么这些记
题意：暑假喜提意外实习，暑训去不了了，退役吧。 解：退役可能说得太正式了，毕竟大学决定参加ACM也跟闹着玩似的。打了一年，按理来说也能写点东西回忆一下，也确实写了两段，可能是语文退步太严重，总是词不达意，不如不写。 实习的事二月就定了，但过于震惊自己能过，有点不真实，一直拖啊拖
上次帮老板审了一个单细胞ENS的综述。 这次老板直接把一个scientific report的文章推荐给我审稿【以我自己的名义】 审稿要素： 看懂文章 知道每个地方大致的缺陷【大部分都是老生常谈的错误，设计层面的错误需要专家级的能力】 写出审稿意见 审稿意见要素： The article
总结自Stackoverflow：How to upgrade all Python packages with pip @目录方法一：pip命令方法二：pip-review方法三：pipupgrade 方法一：pip命令 温馨提示：此命令仅适于Linux用户 pip list --outdated --format=freeze | grep -v '^\-e' | cut -d = -f 1 | xargs -n1 pip install -U
1.Affected CI 的属性不理解它是怎么设置的只读的。 ：它是直接设置好了的，它有filename（右上菜单小图标查看），表名可用datadict,查找查看。 2.Related的放大镜是怎么设置的 ：是前端ui设计的，然后设置的效果 3.SLT view是用来做什么的 server level target, 看
文章目录 70 · 二叉树的层次遍历 II1807 · 斐波纳契数列简单242 · 将二叉树按照层级转化为链表95 · 验证二叉查找树155 · 二叉树的最小深度 70 · 二叉树的层次遍历 II 给出一棵二叉树，返回其节点值从底向上的层次序遍历（按从叶节点所在层到根节点所在的层遍历，然后逐
使用场景 计算大数的约数个数和约数和 例子 acwing97 需要用到公式 函数 个数 // ans = 1; for (int i=2;i<=a;i++) { int s=0; while(a%i==0) { s++; a/=i; } if(s) ans=ans*(s+1); }
文章目录 479 · 数组第二大数235 · 分解质因数1781 · 反转ASCII编码字符串1784 · 减小为回文958 · 回文数据流 479 · 数组第二大数 在数组中找到第二大的数。 def secondMax(self, nums): # write your code here nums.sort() return num
（以下的“审查”皆可替换为“复习”） 摘要 知识蒸馏将知识从教师网络转移到学生网络，目的是大大提高学生网络的性能。以往的方法大多侧重于提出同级特征之间的特征转换和损失函数，以提高效率。通过对师生网络连接路径跨层因素的不同研究，揭示了其重要性。首次在知识提取中提出了
@TOC 1. 简介 参考论文《Analysis Based on Recent Deep Learning Approaches Applied in Real-Time Multi-Object Tracking: A Review》 2. 方法汇总及分类
介绍 源作者链接：https://blog.kndb.in/code-reviews-used-to-hate-them-not-anymore 正文 Developers = 患有轻度强迫症的疯狂个体。 对他们的操作系统、他们使用的编辑器、他们使用语言结构的方式有特殊要求的人。 在这篇文章中，我将谈谈这种疯狂是如何使代码审查变得更加疯狂的
文章目录 283 · 三数之中的最大值484 · 交换数组两个元素455 · 学号116 · 跳跃游戏385 · 动态数组 283 · 三数之中的最大值 给三个整数，求他们中的最大值。 def maxOfThreeNumbers(self, num1, num2, num3): # write your code here max_val = flo
1. 背景叙述； 因为本项目的目的是：爬取所有产品的价格、图片、标题、评论信息。 1） 打开macy网页面：macy网，一共要经过四层url链接能够到达具体产品信息页面。如图所示。 图1. Macy首页面 图2. Women下分类页面 图3. WomenàTops下分类页面 图4. WomenàTopsàp
一个小例子 # 1. An Embedding module containing 7 tensors of size 3 embedding = nn.Embedding(7, 3) # A batch of 2 samples of 4 indices each input = torch.LongTensor([[1, 2, 4, 5], [4, 3, 2, 6]]) # 2 x 4 print(embedding(input).size(
