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2023年11月
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11.18 12:24:08
回答了问题
2023-11-18 12:24:08
个人开发者能否靠开源获利？
赞2 踩0 评论0 -
11.18 12:18:45回答了问题
2023-11-18 12:18:45
双11，你都购入了哪些开发者好物？一起分享吧！
赞53 踩0 评论0 -
11.18 09:19:27
发表了文章
2023-11-18 09:19:27
大师学SwiftUI第17章Part1 - Web内容访问及自定义Safari视图控制器
App可以让用户访问网页，但实现的方式有不止一种。我们可以让用户通过链接在浏览器中打开文档、在应用界面中内嵌一个预定义的浏览器或是在后台下载并处理数据。 -
11.18 09:18:04发表了文章
2023-11-18 09:18:04
大师学SwiftUI第9章Part 1 - 异步并发之Task、Async、Await和错误
苹果系统借助现代处理器的多核可同步执行多条代码，提升同一时间内程序所能执行的任务。例如，一段代码从网上下载文件，另一段代码可以在屏幕上显示进度。此时，我们不能等待第一个执行完后再执行第二个，而必须要同步执行这两个任务。 -
11.14 08:39:14发表了文章
2023-11-14 08:39:14
大师学SwiftUI第9章Part 2 - 异步并发之Actor、异步序列、任务组和异步图像
异步任务对于希望释放资源让系统可以执行其它任务的场景非常有用，比如更新界面，但在希望同步执行两个任务时，就需要用到并发。为此，Swift标准库定义了async let语句。
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11.12 20:45:19发表了文章
2023-11-12 20:45:19
云原生系列Go语言篇-基础类型和变量声明
经过前面的学习，我们已配置好了环境，下面就要学习Go语言的特性以及如何最好地使用。在探寻到“最好”的方式之前，有一条首要原则：按照清晰表达意图的方式编写代码。在讲解这些特性的过程中，我们会看来哪些选择以及为什么某个方法能产生更整洁的代码。 -
11.12 20:36:51发表了文章
2023-11-12 20:36:51
一文搞懂ARKit,ARCore,RealityKit和Vuforia
AR框架的一个核心是含能够理解特征的场景和各种类型的锚点。锚点有很多种，可根据特定场景来摆放3D模型 ，甚至可以真人来做距离测量（ARBodyAnchor）。并且这些框架不容忽视的优势是具有进行场景重建和人形遮挡（occlusion）的32位尝试数据。
2023年07月
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07.13 14:15:47发表了文章
2023-07-13 14:15:47
云原生系列Go语言篇-Go的环境配置
每种编程语言都需要有开发环境，Go自然也不例外。如果读者之前已经写过Go程序，那么一定已经有环境了，但可能会漏掉一些最新技术和工具。如果是第一次在电脑上配置Go，也不必担心，Go及其支持工具非常简单。在配置好环境并验证后，我们会构建一个简单程序，学习几种构建和运行Go的方式，然后涉足一些简化Go开发的工具和技巧。 -
07.13 08:21:48
发布了视频
2023-07-13 08:21:48
Processing快乐编程002 安装Processing及点、线的绘制
Processing快乐编程002 安装Processing及点、线的绘制
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07.12 14:05:20发布了视频
2023-07-12 14:05:20
Processing快乐编程001 开山篇
Processing快乐编程001 开山篇
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07.12 08:11:08发表了文章
2023-07-12 08:11:08
Transformers自然语言处理第二章 文本分类Part 1
文本分类是自然语言处理中最常见的任务之一，它可用于各种应用，例如将客户反馈标记为不同的类别，或者根据语言分发工单。电子邮件程序的垃圾邮件过滤器很有可能正在使用文本分类来保护收件箱免受大量不需要的垃圾邮件的侵扰！
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07.11 18:22:34发表了文章
2023-07-11 18:22:34
Transformers自然语言处理第一章 你好Transformer
2017年，Google的研究人员发表了一篇论文，提出了一种新的用于序列建模（sequence modeling）的神经网络架构[1]。称之为Transformer，这种架构在机器翻译任务中的表现无论在翻译质量还是训练成本层面均优于循环神经网络（RNN）。
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07.11 17:45:49发表了文章
2023-07-11 17:45:49
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第6章 学习模型评估和超参数调优的最佳实践Part 3
在前面的章节中，我们使用预测准确率来评估各机器学习模型，通常这是用于量化模型表现很有用的指标。但还有其他几个性能指标可以用于衡量模型的相关性，例如精确率、召回率、F1分数和马修斯相关系数（MCC）等。 -
07.11 17:44:57发表了文章
2023-07-11 17:44:57
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第6章 学习模型评估和超参数调优的最佳实践Part 2
本节中，我们来看两个非常简单但强大的诊断工具，可帮助我们提升学习算法的性能：学习曲线和验证曲线，在接下的小节中，我们会讨论如何使用学习曲线诊断学习算法是否有过拟合（高方差）或欠拟合（高偏置）的问题。另外，我们还会学习验证曲线，它辅助我们处理学习算法中的常见问题。
2023年06月
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06.20 14:15:11发表了文章
2023-06-20 14:15:11
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第6章 学习模型评估和超参数调优的最佳实践Part 1
在前面的章节中，我们学习了用于分类的基本机器学习算法以及如何在喂给这些算法前处理好数据。下面该学习通过调优算法和评估模型表现来构建良好机器学习模型的最佳实践了。本章中，我们将学习如下内容： 评估机器学习模型表现 诊断机器学习算法常见问题 调优机器学习模型 使用不同的性能指标评估预测模型 通过管道流程化工作流
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06.17 17:59:26发表了文章
2023-06-17 17:59:26
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第5章 通过降维压缩数据Part 2
虽然上一小节中繁琐的介绍有助于我们了解PCA的内部原理，但我们还是要谈谈scikit-learn中实现的PCA类。 PCA类是scikit-learn中又一个变换器类，我们在使用相同模型参数谈的训练数据和测试集前先使用训练数据拟合模型。下面对葡萄酒训练数据集使用scikit-learn中的PCA类，通过逻辑回归分类变换后的样本，再使用第2章 为分类训练简单机器学习算法中定义的plot_decision_regions函数可视化决策区域： -
06.09 08:39:23发表了文章
2023-06-09 08:39:23
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第5章 通过降维压缩数据Part 1
在第4章 构建优秀的训练数据集 – 数据预处理中，我们学习了使用特征选择技术对数据集降维的不同方法。特征选择以外的另一种降维方法是特征提取。本章中我们会学习两种基本技术，可帮助我们通过将其变换为比原来更低维度的特征子空间总结出数据集中的信息内容。数据压缩是机器学习中非常重要的课题，它有助于我们存储和分析现代技术时代生产和收集的与日俱增的数据。
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06.08 13:46:34发表了文章
2023-06-08 13:46:34
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第4章 构建优秀的训练数据集 - 数据预处理Part 2
我们在第1章 赋予计算机学习数据的能力和第3章 使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅中简单地介绍了将数据集划分为训练集和测试集的概念。在测试集中比较预测标签和真实标签可以看成是发布上线前对模型的无偏差性能评估。本节中，我们会准备一个新的数据集，葡萄酒数据集。在预处理完数据集后，我们会探讨不同的特征选择技术来对数据集降维。
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06.08 13:45:44发表了文章
2023-06-08 13:45:44
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第4章 构建优秀的训练数据集 - 数据预处理Part 1
数据质量及所包含的有用信息量是决定机器学习算法能学到多好的关键因素。因此，在将数据集喂给机器学习算法前对其进行检查和预处理绝对很重要。本章中，我们会讨论一些基本数据预处理技术，有助于我们构建很好的机器学习模型。 -
06.03 19:56:41发表了文章
2023-06-03 19:56:41
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第3章 使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅Part 2
另一种强大又广泛使用的学习算法是支持向量机(SVM)，可看成是对感知机的扩展。使用感知机算法，我们最小化误分类错误。但在SVM中，我们的优化目标是最大化间隔（margin）。间隔定义为分隔的超平面（决策边界）之间的距离，距离超平面最近的训练样本称为支持向量。
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06.03 19:55:46发表了文章
2023-06-03 19:55:46
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第3章 使用Scikit-Learn的机器学习分类器之旅Part 1
本章中，我们会学习一些学术界和工业界常用的知名强大机器学习算法。在学习各种用于分类的监督学习算法的不同时，我们还会欣赏到它们各自的优势和劣势。另外，我们会开始使用scikit-learn库，它为高效、有生产力地使用这些算法提供了用户友好且一致的接口。
2023年05月
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05.31 17:15:16发表了文章
2023-05-31 17:15:16
Golang微服务框架Kratos使用问题总结
官方默认的 layout 目录已其实已经包含第三方包，但proto 文件仍然会出现红色波浪线，如`import "google/api/annotations.proto";`，以 VS Code 为例，只需要添加如下文件及配置： -
05.31 17:11:21发表了文章
2023-05-31 17:11:21
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第2章 为分类训练简单机器学习算法Part 2
前一节中，我们学习了Rosenblatt感知机规则的原理，下面使用Python进行实现并使用第1章 赋予计算机学习数据的能力中介绍的鸢尾花数据集进行训练。
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05.30 11:23:17发表了文章
2023-05-30 11:23:17
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第2章 为分类训练简单机器学习算法Part 1
本章中我们会使用所讲到的机器学习中的第一类算法中两种算法来进行分类：感知机（perceptron）和自适应线性神经元（adaptive linear neuron）。我们先使用Python逐步实现感知机，然后对鸢尾花数据集训练来分出不同花的品种。这有助于我们理解用于分类的机器学习算法概念以及如何用Python进行有效的实现。
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05.25 17:25:08发表了文章
2023-05-25 17:25:08
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第一章 赋予计算机学习数据的能力Part 2
前面我们讨论了机器学习的三大分类：监督学习、无监督学习和强化学习，下面来学习本书中会用到一些基本术语。下面的一小节中包含用于表示数据集各方面的常用术语，以及可实现更精准高效沟通的数学符号。 -
05.25 17:23:51发表了文章
2023-05-25 17:23:51
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第一章 赋予计算机学习数据的能力Part 1
在作者的心目中，机器学习这一解释推理数据的应用和算法科学，是计算机科学中最令人振奋的领域！我们生活在数据多到泛滥的时代，使用机器学习领域的自学习算法 ，可以将数据转换为知识。借助近些年来开发的众多开源库，我们迎来了进入机器学习领域最好的时代，可以学习利用强大的算法来一窥数据的模式并对未来事件进行预测。
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2024-05-15
大师学SwiftUI第6章 - 声明式用户界面 Part 3
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2024-05-15
大师学SwiftUI第6章 - 声明式用户界面 Part 2
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2024-05-15
大师学SwiftUI第6章 - 声明式用户界面 Part 4
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2024-05-15
云原生系列Go语言篇-泛型Part 2
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2024-05-15
大师学SwiftUI第6章 - 声明式用户界面 Part 1
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2024-05-15
云原生系列Go语言篇-泛型Part 1
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2024-05-15
云原生系列Go语言篇-编写测试Part 2
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2024-05-15
云原生系列Go语言篇-上下文
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2024-05-15
云原生系列Go语言篇-编写测试Part 1
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2024-05-15
云原生系列Go语言篇-标准库Part 2
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2024-05-15
云原生系列Go语言篇-标准库Part 2
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2024-05-15
云原生系列Go语言篇-并发 Part 2
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2024-05-15
云原生系列Go语言篇-错误处理
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2024-05-15
云原生系列Go语言篇-模块、包和导入 Part 1
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2024-05-15
云原生系列Go语言篇-类型、方法和接口 Part 2
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2024-05-15
云原生系列Go语言篇-类型、方法和接口 Part 1
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2024-05-15
云原生系列Go语言篇-并发 Part 1
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2024-05-15
云原生系列Go语言篇-模块、包和导入 Part 2
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2024-05-15
云原生系列Go语言篇-指针
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2024-05-15
大师学SwiftUI第12章 - 手势 Part 1
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2023-11-18
个人开发者能否靠开源获利？
暂未直接参与开源项目，但也为一些开源的推广尽了绵薄之力。个人开发者从开源项目中获利无可厚非，但其实还是挺难的，毕竟大家都做惯了伸手党，对于个人来开源项目第一大收获可能还是经验的总结和分享带来的快乐。但开源本身背后就有很大的价值，对人脉的拓宽和知识的积累都有正向作用。
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回答了问题
2023-11-18
双11，你都购入了哪些开发者好物？一起分享吧！
买了一台99元的ECS，2C2G和3M的带宽肯定无法作为主力机，但放在同一机房，临时测试还是挺不错的
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Processing快乐编程010 画圆、矩形以及颜色的填充发布时间：2024-01-11 10:38:46 视频时长：12分25秒 播放量：93本视频中讲解如何使用 ellipse 函数“画鸡蛋”，通过将第3和第4个参数设成同样的值可画出正圆。然后我们可以通过 rect 函数来绘制矩形，使用rectMode函数可控制是从中心(CENTER)开始绘制还是从左上角(CORNER)开始绘制等等。我们已经学习过 background 函数用于设置背景色，stroke 函数用于设置边框，而 fill 函数用于填充前景色。Processing为方便我们拾取颜色提供了一个 Color Selector 工具，可以直接在相关函数中使用十六进制的颜色值。 -
Processing快乐编程009 调整画布大小及彩色动画发布时间：2024-01-11 10:37:04 视频时长：9分25秒 播放量：86我们在上一个视频所学程序的基础上做了进一步的修改，让原本黑白的竖线变成了彩色。视频使用了 random 函数的另一种用法，即传了两个参数，一个最小值、一个最大值。然后视频中讲解了如何使用size()函数来让画布变大，不使用该函数时默认为100x100的画布。 -
Processing快乐编程008 垂直线动画发布时间：2024-01-11 10:35:16 视频时长：4分37秒 播放量：68本视频比较简单，通过对上一个视频的代码进行调整将水平线变为垂直线。 -
Processing快乐编程007 水平线动画及变量的使用发布时间：2024-01-10 09:55:45 视频时长：6分32秒 播放量：59本视频将第6课中的直线全部变成了水平线。实现这一功能我们初次引入了变量（variable）的概念。变量是用于存储值的一块内存空间，可在程序中多次反复使用。水平线的起点和终点距离画布顶部的距离相同。为确保这两个点与顶部的距离相同，我们可以使用同一个变量。这里使用浮点型(float)是因为random()默认返回该类型。 来自Abe Pazos(Fun Programming) -
Processing快乐编程006 白色线段动画发布时间：2024-01-10 09:51:35 视频时长：7分3秒 播放量：74本视频为练习课，讲解如何绘制黑底白线的动画效果。视频中对于线段的绘制也进行了详解：line(x1,y1, x2,y2)。 来自Abe Pazos(Fun Programming) -
Processing快乐编程005 激光效果以及直线颜色的修改发布时间：2024-01-10 09:49:08 视频时长：8分51秒 播放量：70本视频讲解如何为随机线段设置颜色，实现一种类似夜店的激光效果。还讲到了如何进行代码的自动格式化（快捷键 Cmd/Ctrl+T），这样去除多余的空格、让代码变得更加美观。视频中用到的主要函数有 line(), stroke(), random(）以及 setup()和 draw()。 -
Processing快乐编程004 颜色、灰度级和frameRate()函数发布时间：2024-01-09 09:23:52 视频时长：11分47秒 播放量：75本视频讲解如何保存代码到电脑硬盘上。通过background()函数演示了颜色灰度以及 RGB 颜色模式的使用。同时使用到了frameRate()函数，放在 setup()函数中使用。 -
Processing快乐编程003 使用random()函数实现动画发布时间：2024-01-05 10:50:27 视频时长：12分24秒 播放量：88本视频中学习如何使用line( random(100),random(100), random(100),random(100) )来随机绘制线段进而产生动画效果，同时讲解了的 background()函数的使用，用于设置画布背景色。 -
Processing快乐编程002 安装Processing及点、线的绘制发布时间：2023-07-13 08:21:48 视频时长：10分31秒 播放量：1026本视频中我们将开始安装Processing并使用point() 和 line()进行点线的绘制。视频中会介绍到坐标系的使用，通过 X和 Y值进行定位。与数学中的坐标系略有不同，这里的 X 为从左边框起算的距离，而 Y为从上边框起算的距离。 官方下载地址：https://processing.org/download/ 本系列视频由Abe Pazos Solatie本人授权转载 Abe Pazos Solatie是一名艺术家兼创意编程工程师，致力于创造微观和有机主题的静态、动态及交互影像。 快乐编程(Fun Programming)系列源自其于2011年7月最后一天所发起的一项日更挑战，之后累计完成Processing基础视频共153集。
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Processing快乐编程001 开山篇发布时间：2023-07-12 14:05:21 视频时长：6分6秒 播放量：115本系列视频旨在向初学者讲解创意编程，我们会在下一个视频中开始使用Processing进行编程。所有视频不会涉及到太多理论，着重视效开发，通常会在每集引入一个新的概念。 本系列视频由Abe Pazos Solatie本人授权转载 Abe Pazos Solatie是一名艺术家兼创意编程工程师，致力于创造微观和有机主题的静态、动态及交互影像。 快乐编程(Fun Programming)系列源自其于2011年7月最后一天所发起的一项日更挑战，之后累计完成Processing基础视频共153集。
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