Bilinear forms: linear in both dimension. Symmetric form: \(\langle u,v \rangle = \langle v,u\rangle\); skew symmetric: \(\langle u,v \rangle = -\langle v,u\rangle\). Hermitian form: linear in second dimension, conjugate linear in first dimen
分布式深度学习系统 (DDLS) 通过利用集群的分布式资源来训练深度神经网络模型。 DDLS 的开发人员需要做出许多决定，以在他们选择的环境中有效地处理他们的特定工作负载。 基于 GPU 的深度学习的出现、不断增加的数据集和深度神经网络模型，再加上集群环境中存在的带宽限制，要求
https://messari.io/article/q2-21-defi-review?referrer=category:defi A little over a year ago Compound launched its COMP liquidity mining program and changed DeFi forever. With a new mechanism for bootstrapping liquidity in DeFi protocols, the sector has g
The future Intermediate Topic LEVEL 6 The future Talking about the environment Talking about the future technology Discussing business changes Writing about life in the future. Hopes and dreams Talking about your hopes for the future Discussing life choic
1、流关系图——对之前的流的学习的图解便于分辨 理解学习 这个图把本章节学到的流关系做了个简单整理 流分为字节流和字符流字节流下面常用的又有数据流和对象流字符流下面常用的又有缓存流 2、其他流 除了上图所接触的流之外，还有很多其他流，如图所示InputStream下面有很多
第一次投论文 KSEM 2021，收到了 5 个 reviewer 给的意见，指出了我论文中的不足和改进的建议，这些意见非常宝贵，因此整理记录下来，日后写论文时要牢记。 存在的问题 在 Introduction 的结尾，应该用一个 road-map 段落列出整篇文章的结构。 一些英文表述模糊，应当提升英文写作技能。（这个后
Code reviews 是打造高效团队的重要方面，这已经成为共识。关于这个主题，有许多文章曾经讨论过，比如这篇论文——《 An Empirical Study of the Impact of Modern Code Review Practices on Software Quality 》。现实中，许多企业的无数团队都进行过某种形式的 code reviews。而实际情
功能介绍 命令行输入用户名和密码，两者之间用空格隔开（程序预设小学、初中和高中各三个账号，具体见附表），如果用户名和密码都正确，将根据账户类型显示“当前选择为XX出题”，XX为小学、初中和高中三个选项中的一个。否则提示“请输入正确的用户名、密码”，重新输入用户名、密码； 登录后，系统
4.3 如何做好Code Review 让大家重视Code Review,了解Code Review的相关知识，并运用到实际工作当中 PS：因为脑图挺大的建议另存为Download下来再看，效果会更好 continue... 学习地址 交流QQ群：757694839
背景介绍和难点 1.1 为什么重视Code Review? 结合下面这个例子，我们来谈谈为什么要重视code review。假设你作为新人刚入职，领导分配了一个需求，于是接下来做了下面这些事： 为了完成任务疯狂敲了三天代码， 你将一个包含大约 800行新代码的commit提交MR， 收到两条关于代码风格的意见，以及
TypeError: expected string or bytes-like object 4136 else: 4137 values = self.astype(object)._values -> 4138 mapped = lib.map_infer(values, f, convert=convert_dtype) 4139 4140 if len(mappe
9.4 1.perl review $string 定义用my：my $str =“./ file.txt”;打开file的句柄，并导入$：open my $IN, ‘<’, $in or die; 3. 拼接string：$sr=$sr.$j @arr 1.shift$element=shift (@data) 1.@data 的第一个元素被剥除了 2.$element 可接收pop出来的 foreach my $j(@da
5 leetcode =========== 第一道 1893 总之，之前的思路偏了，想岔了，还和主旨偏离了，导致总有奇奇怪怪的corner case没有顾及到 这次，用1 mark起点，-1 mark 终止的起点，然后，从1开始积累，直到看到-1，结束，每个element都这样，独自，互不干扰，最后是范围内的都是1，重叠部分可以是1++ 第二道 1941
亚马逊的购买率Review非常关键，它不仅可以增加流量的转化率，还可以间接影响A9算法的排名。当你的排名从几万到几千，再从几千到几百，会有更多的买家看到你的产品，产品的订单量会突飞猛进。因此，评价可以起到非常重要的辅助作用。可以理解，排名越高，能带来的流量和销量就越多。 企
如果你想设计这样一个类，该类包含一个特别的成员方法，该方法的具体实现由它的子类确定，那么你可以在父类中声明该方法为抽象方法。 public abstract class Employee{ private String name; private String address; private int number; public abstract double computeP
跳表的思想起点来自二分搜索，大家都知道一个排好序的数组进行二分搜索是很容易的，就是每次选择中间的数据，看看比要搜索的数据大还是小，大的话就向右搜索，小的话就向左搜索，复杂度是惊人的O(log(n))，比如42 亿个数据中用二分查找一个数据，最多也只需要比较 32 次。 但是对于redis这样
总结 保持友善。 解释你的推理。 在给出明确的指示与只指出问题并让开发人员自己决定间做好平衡。 鼓励开发人员简化代码或添加代码注释，而不仅仅是向你解释复杂性。 礼貌 一般而言，对于那些正在被您审查代码的人，除了保持有礼貌且尊重以外，重要的是还要确保您（的评论）是非常清楚且有
作者：@宝玉 原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/73809355 前言 我一直认为Code Review（代码审查）是软件开发中的最佳实践之一，可以有效提高整体代码质量，及时发现代码中可能存在的问题。包括像Google、微软这些公司，Code Review都是基本要求，代码合并之前必须要有人审查通过才行。 然而
本文大部分内容翻译总结自《Software Engineering at Google》 第10章节 Documentation。 另外，该书电子版近日已经可以免费下载了 https://abseil.io/resources/swe_at_google.2.pdf，有兴趣的同学可以下载翻阅下。 首先声明，本问所说的文档不仅限于纯文本文档，还包含代码注释(注释也
1/2/3 是大版本 1.0/2.0/3.0 都是签过字的版本 -> 甲方认可签字 .1 review 版本 .2 approve 版本 归档的文档格式为pdf，不能再被修改。
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时间紧急就先不写细节了 直接 说 主要内容 文章目录 第一个新接口 Code Review 身边的同学 卧虎藏龙 搬进来最后一对 烟火气息特别重的室友 上班路上 第一个新接口 Code Review . 第一次写的 7 个接口 提交了 Git 分枝合并 mentor 吧 mentor 很细心的帮我挑出来很多 问题 1.
我司gerrit 在gerrit review的流程上用js 定制了一堆precheck的checkbox，有时候遇上浏览器抽风，或者gerrit 流程顺序不对，导致label不能在gerrit界面上手动修改，时间紧急只好用命令行 修改gerrit label，记录下命令： ssh -p 29418 ${GERRIT_USERNAME}@${GERRIT_ADDRESS} gerrit review ${
Six Basic Cache Optimizations 普通内存访问时间公式给了我们一个框架，来提高缓存优化以提高缓存性能，因此，我们将六种缓存优化分为三类： ■ 降低未命中率——更大的块大小、更大的缓存大小和更高的关联性 ■ 减少未命中惩罚——多级缓存并给予读优先于写 ■ 减少命中缓存的时间
机器阅读理解(Machine Reading Comprehension (MRC))的大部分研究都是围绕单回合问答(QA)展开的，而多回合问答技术(Conversational Machine Comprehension(CMC))最近也得到了重视，这要归功于神经语言模型(如BERT)在自然语言理解方面的进步，以及大规模会话数据集(如CoQA和QuAC)的引
