提问的智慧 在培训机构，可能最多的日常就是解答问题了，最头疼的就是遇到那些问问题，描述不清楚的情况，作为一个测试，描述清楚问题是最基本的，当初我们做测试的时候都受过培训，比如这个经典的提问的智慧。 原文链接: https://github.com/ryanhanwu/How-To-Ask-Quest
Windows软件推荐(持续更新) 2023-1-29 自动截屏 AutoScreenshot 官网：https://github.com/artem78/AutoScreenshot/releases 来自于网课期间要监控娃上课情况，捣鼓过录屏，感觉还不如这个来的好。 aurora github：
火遍推特的中国制霸生成器本周一开源就占据了两天的 GitHub Trending 榜，不知道你的足迹遍布了多少个省份呢？同样记录痕迹的 kanal 用了内存读写方式解决了 Rust 的消息处理问题，PHP 应用服务 frankenphp 大概也藏了一手自己的“记录”技能。 除了「记录」主题，RedE
博主给大家推荐一套全部开源的H5电商项目waynboot-mall。由博主在2020年开发至今，已有三年之久。那时候网上很多的H5商城项目都是半开源版本，要么没有H5前端代码，要么需要加群咨询，属实恶心。于是博主决定自己开发一套完整的移动端H5商城，包含一个管理后台、一个前台H5商城、一套后端接口。
本文给大家推荐博主收藏的6个程序员面试学习站点，按照项目简介、网站截图、是否收费供大家参考。 # 1. JavaGuide 网站地址：https://javaguide.cn 项目简介：「Java学习 + 面试指南」一份涵盖大部分 Java 程序员所需要掌握的核心知识。准备 Java 面试，首选 J
作为程序员，我们一天中会花费大量时间在编码和阅读代码上。优秀的代码编辑器主题可以减轻眼睛的疲劳，提高工作效率。本文向大家推荐一款非常流行的 JetBrains IDE 主题插件 - Dracula。它提供了深色调、高对比度的主题风格，是黑暗系编程主题的杰出代表。 # Dracula 的缘起  ，用于NPU上执行训练，网络迁移
摘要：在做基于Ascend CL模型推理时，通常使用的有OpenCV、AIPP、DVPP这三种方式，或者是它们的混合方式，本文比较了这三种方式的特点，并以Resnet50的pytorch模型为例，结合训练营提供的sample，说明了分别是如何实现预处理的。 本文分享自华为云社区《【2023 · CA
摘要：在推进制造业智能化的过程中，除设备本身数字化外，基于工业互联网实现设备互联和全流程智能化已成为最重要方向之一。 本文分享自华为云社区《【华为云Stack】【大架光临】第18期：工业互联网：加速从“中国制造”迈向“中国智造”》，作者：华为云Stack 制造行业总经理 崔新。 随着全球数字化浪潮的
摘要：DSSM 用字向量作为输入既可以减少切词的依赖，又可以提高模型的泛化能力，因为每个汉字所能表达的语义是可以复用的。 本文分享自华为云社区《深度学习应用篇-推荐系统[12]：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比》，作者：汀丶。 1.DeepFM模型 1.1模型简
摘要：CV、NLP、大模型...AI技术的加持下，让数字人内外在更加生动真实。在未来的发展中，数字人的应用场景越来越广泛，并将发挥出重要的作用，让美好照进生活。 本文分享自华为云社区《AIGC：新AI时代，推动数字人进化的引擎》，作者：华为云社区精选。 现在我们在手机视频里经常看到，几百平方米的空旷
本文将分别从推流端、中台源站、直播云CDN及播放端四个部分串烧式地介绍与直播相关的一些技术实践，并重点介绍QUIC技术的应用情况及收益。
Vicuna-13B的推理效果据说达到了ChatGPT的90%以上的能力，优于LLaMA-13B和Alpaca-13B的效果。同时Vicuna的训练成本也很低，所以尝试本地化部署一下Vicuna-7B，看看效果如何，说干就干。
为大家推荐一个专注于“画图”本身的工具 PlantUML，通过写代码的方式完成满足各种需求场景的画图工作，将人的精力集中到思想的表达与传递，避免无谓的图形页面样式修改调整，进而提升工作效率
给大家推荐一个比Redis性能更强的数据：KeyDB KeyDB是Redis的高性能分支，侧重于多线程、内存效率和高吞吐量。除了性能改进外，KeyDB还提供主动复制、闪存和子密钥过期等功能。KeyDB具有MVCC架构，允许您在不阻塞数据库和降低性能的情况下执行密钥和扫描等查询。 KeyDB与Redi
之前给大家推荐了很多后台模版，有读者希望推荐一些跟通用的好看组件，毕竟出了后台还有很多其他场景嘛。所以，今天继续给大家推荐一个广受好评的UI组件库：[**NextUI**](https://blog.didispace.com/tj-opensource-nextui/)  和 p(z|s) 的 KL 散度，变成最大化 p(x|z) 的 log likelihood + 最小化 q(z|s) 和先验 p(z) 的 KL 散度。
