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RSS订阅转载 移动光猫（吉比特TEWA-272G）进入高级管理界面的简单方法
装了个移动的宽带，看到光猫上有个USB接口，想着是不是可以插上U盘当个共享存储访问，插上U盘后进入光猫的后台页面也没有发现有相关的设置，网上搜了下需要使用管理员账号登陆才可以设置，我的光猫型号是TEWA-272G（没有天线）,生产日期是2021-11-05，还是比较新的，网上也没搜到这个型号的管理员账号，经过不断尝试最终获取到了管理员账号密码，记录一下。我的光猫信息。
2022-12-31 22:06:11
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原创 tamperMonkey 插件：colab 保持活跃
直接新建脚本，保存即可// ==UserScript==// @name colab 保持活跃 / make colab keep alive// @name:zh colab 保持活跃// @name:en colab keep alive// @name:zh-CN 使 colab 保持活跃// @name:ja colab アクティブに保存// @namespace https://colab.research.google..
2022-03-18 12:07:49
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原创 linux pip 安全安装
pip install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com torch==1.5.1 pip install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com transformers==2.5.1pip install -i http://mirrors.aliyun.com/p.
2022-03-18 11:44:03
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原创 GraphCodeBERT: Pre-Training Code Representation With Data Flow
论文来源：ICLR-2021论文链接：https://arxiv.org/abs/2009.08366（看时间，应该是2020发在了arxiv上，2021被ICLR录用）⭐主要贡献： 可以说是在CodeBERT的基础上引入了结构信息和两个新的预训练任务。1.提出了GraphCodeBERT，是第一个利用了代码语义结构信息来学习代码特征表示的预训练模型。（通过data flow来获得语义结构信息而不是AST） 2.除了MLM预训练任务，还引入了2个新的能够从source code和data flo
2021-12-03 23:58:45
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翻译 Type4Py: Deep Similarity Learning-Based TypeInference for Python
Type4Py: Deep Similarity Learning-Based Type Inference for PythonType4Py：Python中基于深度相似性学习的类型推理摘要动态语言（如Python和JavaScript）以静态类型换取开发人员的灵活性和工作效率。缺少静态类型可能会导致运行时异常，并且是IDE支持薄弱的主要因素。为了缓解这些问题，PEP 484为Python引入了可选的类型注释。由于现有代码库的类型更新容易出错且费力，因此提出了基于学习的方法，以实现基于现有
2021-12-03 23:44:03
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翻译 TreeBERT: A Tree-Based Pre-Trained Model for Programming Language
Treebert：一种基于树的编程语言预训练模型TreeBERT: A Tree-Based Pre-Trained Model for Programming LanguageAccepted for the 37th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2021).arXiv:2105.12485v2 [cs.LG] 15 Jul 2021Abstract源代码可以根据定义的语法规则解析为抽象语法树.
2021-12-03 22:12:32
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翻译 ManyTypes4Py: A Benchmark Python Dataset forMachine Learning-based Type Inference
ManyTypes4Py：一个基准测试Python数据集ManyTypes4Py: A Benchmark Python Dataset forMachine Learning-based Type Inference摘要在本文中，我们提出了ManyType4Py，一个用于基于机器学习（ML）的类型推断的大型Python数据集。数据集包含总共5,382个Python项目，其中包含869K类型注释。重复的源代码文件被删除，以消除重复偏差的负面影响。为了便于ML模型的训练和评估，数据集被分成训练
2021-12-03 20:25:49
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翻译 生成特定于查询的类API摘要 （Generating Query-Specific Class API Summaries）
链接:Generating query-specific class API summaries | Proceedings of the 2019 27th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineeringhttps://dl.acm.org/doi/10.1145/3338906.3338971Generati...
2021-11-25 20:51:37
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翻译 CoTexT: Multi-task Learning with Code-Text Transformer
CoTexT: Multi-task Learning with Code-Text Transformer使用代码文本转换器的多任务学习链接：https://arxiv.org/abs/2105.08645v40：摘要我们提出了CoTexT，一种预先训练过的、基于转换的编码器-解码器模型，它可以学习自然语言(NL)和编程语言(PL)之间的代表性上下文。利用自我监督，CoTexT对大型编程语言语料库进行预训练，以学习对语言和代码的一般理解。CoTexT支持下游的NL-PL任务，如
2021-11-22 22:32:37
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原创 bug描述
项目场景：提示：这里简述项目相关背景：例如：项目场景：示例:通过蓝牙芯片(HC-05)与手机 APP 通信，每隔 5s 传输一批传感器数据(不是很大)问题描述：提示：这里描述项目中遇到的问题：例如：数据传输过程中数据不时出现丢失的情况，偶尔会丢失一部分数据APP 中接收数据代码：@Override public void run() { bytes = mmInStream.read(buffer); mHandler.obtainMessage(READ_DATA, bytes,
2021-10-24 10:47:54
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原创 第一章绪论
What：数据结构总览，什么是数据结构，数据结构求解问题的过程，算法及其描述，算法分析基础，其他情况的算法分析，小结Why：初步学习以上绪论内容是为了更好理解从第一章开始的线性表内容。通过对绪论的学习，知道了数据结构包括：（1）逻辑结构 （2）存储结构 （3）数据运算1.逻辑结构的类型：（1）集合 （2）线性结构 （3）树形结构 （4）图形结构
2017-09-20 19:45:05
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空空如也
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