我辈楷模

最新推荐文章于 2024-08-23 22:18:32 发布
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无事看了下ibus-pinyin的about
BYVoid 这个id
然后搜了下。。。。看图吧，不说了，都是10级，差距，呵呵。

NOI金牌
保送清华
三年级玩basic
高中自己开发了openCC
大二出书 : node.js开发指南

下面是BYVoid阿理星面试的结果。。

BYVoid

踏实过好每一天，努力努力努力！

懈怠了就来看看！

clion+arm-cm3+MSYS-mingw +jlink配置用于嵌入式开发
LeeSincere521的博客
03-09 1256
至此，总算是能完成的搭建好 构建 debug的环境配置了，尽管jlink+openocd不是一个联合调试的好选项。
Bert从入门到放弃——Bert文章精读（每部分的内容简介）及核心问题
weixin_45169380的博客
04-27 2618
BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 谷歌的小哥写出来的，据说是master，我辈楷模 文章逐段简介 每段摘要，读的时候带有目的去读 1.摘要（Abstract）：与别的文章的区别是什么？效果有多好？ gpt是用左侧的信息去预测未来，bert是用左右两边的上下文的双向的信息（带掩码所以允许看左右的信息，相当于完形填空）； ELMO是基于RNN的架构的双向系统，bert是tra
钱学森——我辈楷模
ysc123shift的博客
04-13 195
https://mp.weixin.qq.com/s/jcGtjzMj-AMFlWZpah2m8Q 今天中午刚睡醒，被xx发过来的央视新闻的一篇文章给震惊了。 然后点进去饶有兴趣的看了起来。 卷首时间是1933年6月，钱学森考的水力学课程。 其他的并不是很想再赘述，央视的都写完了。 我的感想真的很震惊，这可是1933年呀，钱老师1911年的，想想自己的父母1967、1969年的，跟钱老比起来我觉得真的是相差甚远，自己都觉得不如。 钱老这样的人，即便是放在今年202
Python 潮流周刊#53：我辈楷模，一个约见诺奖得主，一个成为核心开发者
Python猫
06-01 459
本周刊由 Python猫 出品，精心筛选国内外的 250+ 信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。Python潮流周刊从 2023 年 5 月连载至今，已更新超过 10 万字，每期内容都十分丰富，是绝对不容错过的学习资料。如今大环境依然不好，有些人经历了裁员，有些人虽还在岗却天天焦虑，于是就出现了一种趋势，就是卷学习，让自己更有竞争力。永久免费，另外，付费期数将在其 50 期后免费开放，例如第 50 期将在第 100 期时免费，敬请留意。
byvoid面试阿里星 面试官的评价--我辈楷模
热门推荐
NK_test的博客
05-09 2万+
转自  http://blog.sina.com.cn/s/blog_631d3a630101jzhi.html 一直都听说这位同学非常牛，但不知道为什么近几周有这么大的影响力。今天抽时间百度了一下，终于找到了喧嚣之源。 原来是byvoid同学的阿里星面试结果被泄露了。我看到这张图片中HR的评语之后也震惊了。 网上很难找到这张图片，估计是封杀了，阿里内部也做了调查，不知道最后结果怎样
我辈楷模！京东架构师熬夜一周整理春招JAVA后端必问知识点，本人靠它已成功入职京东！
weixin_53224039的博客
03-09 3895
常考知识点 1、java的基本数据类型与包装类； 2、final修饰变量类方法； 3、String为什么是不可变的，以及new String(“abc”)创建了几个对象； 4、String、StringBuffer、以及StringBuilder的区别； 5、static修饰变量，方法，代码块； 6、重写跟重载的区别； 7、接口跟抽象类； 8、反射、继承、枚举、异常等知识点； 9、为什么要重写hashcode和equals方法，以及hashcode相同equals是否相同； 10、JDK 1.7与1.8之前
聊天万能回复模板
MrFlySand的博客
07-21 863
不想回答 听别人牢骚 听八卦 听人吹牛 回复领导 嗯嗯 啊? 我的妈呀 太强了 学到了 哈哈哈 怎么这样啊 竟然如此 我辈楷模 深有启发 有趣 这人不行 还能这样? 厉害 收藏了 这样啊 你辛苦了 有内味了 厉害厉害 收获颇丰 有道理 摸摸头 惊呆我 点赞 学习了 真的啊 抱抱你 真的假的 瑞思拜 太强了 可以的 难为你了 不会吧 服了 深刻 不错 你真...
吾辈楷模！国人开源的Redis客户端被Redis官方收购了！
CodeSheep
03-14 3802
参与开源项目除了可以提升自身技术能力，收获项目开发经验之外，还可以让自己保持与开源社区其他优秀开发者之间的联系与沟通，并建立自己的技术影响力，另外参与优秀开源项目的经历也会成为自己求职简历上的一大亮点。作者自己曾表示，自己创建这个开源项目的初衷也很简单，那就是当年在这方面并没有找到一个令自己满意的开源库，于是决定自己动手来打造一个，于是就利用闲暇时间，自己从零开发并开源了 ioredis。所以如果精力允许，利用业余时间来参与或维护一些开源项目，这对技术开发者来说，也是一段难得的经历！
李沐：工作五年反思
3D视觉工坊
05-26 541
作者丨李沐来源｜https://zhuanlan.zhihu.com/p/374777591编辑丨极市平台本文仅供学术参考，如有侵权请联系做删文处理导读专注于最有价值的事情，如果一生中能...
独自开发九年，国人自研项目ioredis被Redis公司收购，开源者的楷模。
weixin_42378614的博客
03-08 1549
个人真的能改变世界吗？——能。（ioredis被Redis公司收购）
大牛订阅的十佳博客与相关介绍
Heron——Linux & ARM
11-06 2673
前段时间，我在微博上分享了自己订阅的博客Feeds，一共有200个左右，内容覆盖多个领域，包括有：Database（MySQL、Oracle、PostgreSQL），Programming，Distributed Systems，Systems 等。俗话说，过犹不及，太多的选择，往往意味着没有选择。在过去的几年，对于自己订阅的所有博客，我基本上做到每天都看，因此对每个博客的内容有了一定的了解。本文
OkHttp学习系列之Retrofit
柚子君的博客
03-25 300
Retrofit严格意义上不是OkHttp的，但是这两个东西联系太紧密了，在Android开发商，经常会把Retrofit和OkHttp混到一起用，很方便！！ 所以不得不讲一下Retrofit 注意下，这篇文章是讲原理的，不是讲用法的，想学习Retrofit怎么用，不要看这篇文章，纯属浪费时间 深入到Retrofit的源码中可以看到，Retrofit的设计是非常精巧的，他利用了动态代理和注解技术，用几个类搭建了一个可扩展性非常好的框架，实在是我辈的楷模。 Retrofit的逻辑分成以下三个部分 创建代理对
Spring Boot/Cloud 背后豪华的研发团队
Camel
01-31 298
我们刚开始学习 Spring Boot 的时候肯定都会看到这么一句话： Spring Boot 是由 Pivotal 团队提供的全新框架，其设计目的是用来简化新 Spring 应用的初始搭建以及开发过程。 这里的 Pivotal 团队肯定就是 Spring Boot 的研发团队了，那么这个 Pivotal 团队到底是个什么来头呢？和 Spring 又有那些关系？不着急且听我慢慢道来。 要说起这...
八股（4）——Linux
niexinyu0026的博客
08-23 856
类 Unix 系统：Linux 是一种自由、开放源码的类似 Unix 的操作系统Linux 本质是指 Linux 内核：严格来讲，Linux 这个词本身只表示 Linux 内核，单独的 Linux 内核并不能成为一个可以正常工作的操作系统。所以，就有了各种 Linux 发行版。Linux 之父(林纳斯·本纳第克特·托瓦兹 Linus Benedict Torvalds)：一个编程领域的传奇式人物，真大佬！我辈崇拜敬仰之楷模。他是Linux 内核。
mmexport1755325166750.mp4
08-16
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Go语言教程&案例&相关项目资源
08-16
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基于应力的多轴疲劳分析应用程序.zip
最新发布
08-16
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
### 生物质炉具现场测试污染物排放特征及减排效果评估
08-16
内容概要：该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试，比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示，生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放（自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%；手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%），但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现，经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持，还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化，进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群：从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标：①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力；②为政策制定者提供科学依据，优化补贴政策；③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向；④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明：该研究通过大量数据分析和模拟，揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战，特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议，如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等，为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外，研究还开发了一个智能政策建议生成系统，可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议，为农村能源转型提供了有力支持。
汽车嵌入式开发资料：NXP Cloud Lab 恩智浦云实验室
08-16
汽车嵌入式开发资料：NXP Cloud Lab 恩智浦云实验室
意映卿卿如晤，吾今以此书与汝永别矣！吾作此书时，尚是世中一人；汝看此书时，吾已成为阴间一鬼。吾作此书，泪珠和笔墨齐下，不能竟书而欲搁笔，又恐汝不察吾衷，谓吾忍舍汝而死，谓吾不知汝之不欲吾死也，故遂忍悲为汝言之。 　　吾至爱汝，即此爱汝一念，使吾勇于就死也。吾自遇汝以来，常愿天下有情人都成眷属；然遍地腥云，满街狼犬，称心快意，几家能彀？司马春衫，吾不能学太上之忘情也。语云：仁者“老吾老，以及人之老；幼吾幼，以及人之幼”。吾充吾爱汝之心，助天下人爱其所爱，所以敢先汝而死，不顾汝也。汝体吾此心，于啼泣之余，亦以天下人为念，当亦乐牺牲吾身与汝身之福利，为天下人谋永福也。汝其勿悲！ 　　汝忆否？四五年前某夕，吾尝语曰：“与使吾先死也，无宁汝先吾而死。”汝初闻言而怒，后经吾婉解，虽不谓吾言为是，而亦无词相答。吾之意盖谓以汝之弱，必不能禁失吾之悲，吾先死，留苦与汝，吾心不忍，故宁请汝先死，吾担悲也。嗟夫！谁知吾卒先汝而死乎？ 　　吾真真不能忘汝也！回忆后街之屋，入门穿廊，过前后厅，又三四折，有小厅，厅旁一室，为吾与汝双栖之所。初婚三四个月，适冬之望日前后，窗外疏梅筛月影，依稀掩映；吾与汝并肩携手，低低切切，何事不语？何情不诉？及今思之，空余泪痕。又回忆六七年前，吾之逃家复归也，汝泣告我：“望今后有远行，必以告妾，妾愿随君行。”吾亦既许汝矣。前十余日回家，即欲乘便以此行之事语汝，及与汝相对，又不能启口，且以汝之有身也，更恐不胜悲，故惟日日呼酒买醉。嗟夫！当时余心之悲，盖不能以寸管形容之。 　　吾诚愿与汝相守以死，第以今日事势观之，天灾可以死，盗贼可以死，瓜分之日可以死，奸官污吏虐民可以死，吾辈处今日之中国，国中无地无时不可以死。到那时使吾眼睁睁看汝死，或使汝眼睁睁看吾死，吾能之乎？抑汝能之乎？即可不死，而离散不相见，徒使两地眼成穿而骨化石，试问古来几曾见破镜能重圆？则较死为苦也，将奈之何？今日吾与汝幸双健。天下人不当死而死与不愿离而离者，不可数计，钟情如我辈者，能忍之乎？此吾所以敢率性就死不顾汝也。吾今死无余憾，国事成不成自有同志者在。依新已五岁，转眼成人，汝其善抚之，使之肖我。汝腹中之物，吾疑其女也，女必像汝，吾心甚慰。或又是男，则亦教其以父志为志，则吾死后尚有二意洞在也。幸甚，幸甚！吾家后日当甚贫，贫无所苦，清静过日而已。(幸甚 一作 甚幸) 　　吾今与汝无言矣。吾居
04-28
生成情感分析曲线图的过程主要包括以下几个方面：对文本进行预处理、执行情感分析并获取情感分数，最后将这些分数转化为可视化的形式展现出来。以下是详细的实现方式： ### 一、文本预处理 对于中文文本而言，通常需要先进行分词操作，并去除停用词等无意义词汇。这一步骤可以通过 `jieba` 工具来完成[^1]。 ```python import jieba def preprocess_text(text): words = jieba.lcut(text) # 使用结巴分词分割句子成词语列表 filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words] # 过滤掉停用词 return " ".join(filtered_words) ``` 此处假设已有一个名为 `stop_words` 的集合包含了所有的停用词。 ### 二、情感评分计算 接着定义一个函数用来依据特定的情感字典给定每段文字打分。这里采用简单加权求和的方式得出最终的情感值。 ```python sentiment_dict = {...} # 初始化情感词典 def calculate_sentiment_score(preprocessed_sentence): score = sum([sentiment_dict.get(word, 0) for word in preprocessed_sentence.split()]) normalized_score = max(-0.5, min(0.5, score / len(preprocessed_sentence))) # 归一化至[-0.5, 0.5] return normalized_score ``` 注意这里的 `sentiment_dict` 是预先建立好的正负向情感词汇表，其中键为单词而值代表其对应的情绪强度。 ### 三、绘制情感变化曲线 当拥有了按顺序排列的一系列文档及其相应的情感数值之后，就可以调用 matplotlib 库制作折线图表示随时间推移情绪波动情况了。 ```python import matplotlib.pyplot as plt timestamps = [...] # 时间戳序列 scores = [...] # 情感得分序列 plt.figure(figsize=(8,6)) plt.plot(timestamps, scores, marker='o') plt.xlabel('Time Sequence') plt.ylabel('Sentiment Score (-0.5 to 0.5)') plt.title('Emotion Trend Over Time') plt.grid(True) plt.show() ``` 以上代码片段展示了如何基于一组有序的时间点与匹配的情感测量值得到一张清晰直观的趋势图表[^2]。
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