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我也要
手术一个多月了，终于原地满血复活。作为一个技术流的货色，总结一下看病的经验：千万不要到私人医院。即使图方便到私人医院，也要不预交押金太多，医生不会因为你钱交的多用不完而把钱退给你，别问我是怎么知道的，说多了都是泪。出院了，我还拎了几十斤的药，都完全好了，医院还有我六次复诊的单没用。更可怜的是，私人医院的主治医生技术不过关，我动完手术后，遇到查房的高手查出问题,又被捅了二次。不过还是要感谢一下医院，毕竟解决了自己的痛苦。
博客再尽量更新两个月吧，可能无法写完，后续计划为：
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BDS策略
Rye实战：构建Python自动化测试与CI/CD工作流
在Python开发中，依赖管理和环境隔离是保障项目稳定性的基础技术。通过虚拟环境和包管理器实现环境隔离，可以确保开发、测试与生产环境的一致性，从根本上解决“在我机器上能运行”的经典问题。依赖管理则进一步区分生产与测试依赖，提升部署安全性与可维护性。这些实践的技术价值在于为自动化测试和持续集成（CI/CD）提供了可靠的基础设施。在应用场景上，结合如Rye这样的现代化工具链，开发者能够高效管理项目依赖、运行测试套件并生成覆盖率报告。本文聚焦于利用Rye整合pytest、coverage等工具，搭建从本地开发到C
琐事小记
找到Help->InstallNew Software->"Kepler" repository(http://download.eclipse.org/releases/kepler)->Web,XML, Java EE and OSGi Enterprise Development ->JST Server AdaptersExtensions(打勾选上该项)
SeleniumBase+Pytest构建可维护自动化测试框架：从分层设计到最佳实践
自动化测试是软件质量保障的核心环节，其核心价值在于通过模拟用户操作，持续验证软件功能，从而提升交付效率与产品稳定性。为实现这一目标，一个设计良好的测试框架至关重要，它需要遵循“分离关注点”原则，通过分层架构（如页面对象层、业务流层、测试用例层）来管理复杂度，确保测试脚本易于阅读、扩展和维护。在技术选型上，SeleniumBase在原生Selenium WebDriver基础上封装了智能等待、驱动管理等实用功能，显著降低了脚本的脆弱性；而Pytest凭借其强大的夹具（Fixture）系统和参数化功能，为组织结
caffe 各种琐事小记
1、数据。mnist_test_lmdb和mnist_train_lmdb数据 2、路径。 （1）修改lenet_train_test.prototxt文件，训练和测试两处 source: "....省略/examples/mnist/mnist-train-leveldb" //写上你的绝对路径 backend: LEVELDB //格式改成LEVELDB （2）修改lenet_...
SwiftUI iOS 完整项目之答题闯关类网络数据请求App（教程含源码）
实战需求 SwiftUI iOS 完整项目之答题闯关类网络数据请求App（教程含源码） 本文价值与收获 看完本文后，您将能够作出下面的界面 看完本文您将掌握的技能 管理一组TextField 使用ScrollView 设置圆形TextField 实现功能 玩家可以在琐事测验中选择类别，难度级别，问题类型和问题数量。这些问题是随机的，可以从Open Trivia数据库中检索。 玩家将立即知道他/她是否正确或错误地回答了问题。无论如何，下一个问题将在回答当前问题三秒钟后显示。 玩家可以查看测验中的每个
2020-08-27【Mark】从杭州到北京
差不多连着两周没有看书更博了。 工作从杭州换到了北京。两周的时间里，在北京租房子，卖掉杭州的家电和家具，打包一些行李寄回山东老家，打包一些必需品寄到北京。再加上约杭州的同事朋友们吃饭。忙忙碌碌，疲倦又没有实感的两周很快就过去了。 今天到了北京，依旧没有什么实感。离开杭州没有不舍，也没有开心，平常的就像出去旅行一样。到了北京，也没有开心，也没感慨，平淡的就像到了熟悉的另一个地方。不是我没有心，而是我终于认清，没有任何一个地方或人是从始至终属于我的。该离开的，终会离开。当终于学会坦然面对生活的离别，那么大千
Keil5与ARM编译器V5安装指南：从下载到配置全流程解析
本文提供Keil5与ARM Compiler V5的完整安装与配置指南。针对新版Keil5默认不包含V5编译器导致老工程编译失败的问题，详细解析了从软件下载、授权管理到获取并正确安装ARM Compiler V5（AC5）的全流程，确保开发者能顺利搭建兼容老项目的稳定开发环境。
[导入]I'll accept every aspects of being a teacher^_^ thank you Mark!
日志标题：Ill accept every aspects of being a teacher^_^ thank you Mark! 发表时间：2005-10-16 12:59:00 同Mark聊天总是很开心的，一个精通法语，英语，西班牙语，熟悉中文，德语，土耳其语，俄语，居住过10多个国家，游历过40多个国家的语言学家，举手投足都可以看到其不平凡一生的缩影。 Mark是一个善良的好人，
OpenClaw安装方式那么多，但建议大家还是用云厂商吧
OpenCloud的安装方式多样，包括One-liner、npm、pnpm和Hackable等。One-liner提供高效的单行命令安装；npm和pnpm作为Node.js包管理工具，分别提供常规和高性能的安装选项；Hackable则支持定制化安装。不同系统（macOS、Windows）和终端（PowerShell、CMD）的操作步骤各有特点，用户需根据自身技术背景选择合适的安装方式。官方推荐使用闲置计算资源或云部署方案以获得更佳体验。
解决linux 2.5G网卡驱动问题
解决linux 2.5G网卡驱动问题 关键词：2.5G网卡驱动，ubuntu，安装，2.5G Ethernet LINUX driver，Realtek网卡驱动 由于2.5G网卡较新，各linux发行版的通用驱动已不适用，新装的系统会出现无法上网问题，由于国内网络环境去Realtek官网很难下载到驱动文件，故本文提供github上的2.5G Ethernet LINUX driver r8125 for kernel up to 5.6的版本驱动文件r8125-9.003.05.tar.bz2各位可以自
Claude Code安装踩坑：nvm-windows下claude.exe报错根治指南
在Windows环境中使用Node.js进行开发时，版本管理工具nvm-windows扮演着关键角色，它通过目录链接机制实现多版本无缝切换。然而，不少开发者安装AI编程助手Claude Code后，会遇到命令无法识别的经典报错，根源往往在于npm全局包与Node版本目录的绑定关系。理解符号链接、全局包存储路径及PowerShell执行策略等底层原理，是高效排查环境问题的关键。这一技术价值不仅适用于Claude Code，也适用于所有依赖npm全局安装的CLI工具。在实际工程中，无论是切换Node版本后命令丢
高速DAC设计与实现--AD9122
目录 芯片简介： 功能配置设计 高速DAC软件驱动设计 芯片简介： AD9122 是一款双通道16位高性能数模转换器(DAC)，在800MSPS工作条件下其无杂散动态范围（SFDR）高达72dBc，最高可提供1200 MSPS采样速率。 高速DAC--AD9122电路原理图 硬件设计的电路原理图如上图所示，AD9122具备针对直接变频传输应用进行优化的特性，包括复数数字调制以及增益与失调补偿。DAC输出经过优化后可直接与模拟正交调制器无缝接口，便于后期使...
OpenAI首席研究官豪言AGI即将到来，模型自我研究背后挑战几何？
OpenAI曾赌推理范式，最终o1出世引爆行业，这也是他坚信“模型自我维持研究不远了”的底气。从2016年AlphaGo的“神之一手”，到如今几乎每个领域都能看到AI的出色表现，“模型自己做研究”不再是科幻桥段，而是从已发生的“神之一手”自然外推的下一步。Mark提出“Vibe Researcher”概念，认为未来顶级研究员是“拿捏感觉”的人，人负责出主意，模型负责实现、执行、调度。这背后的深意是，当AI能完成所有自我维持的科研，人类最稀缺的资源将是“体验”，机器无法赋予事物“温度”和“故事”。
数学建模学习（121）：Python实现模糊AHP（Fuzzy AHP）——从原理到实践
Python实现模糊AHP（Fuzzy AHP）
AI预测彩票，使用chatgpt和lstm神经网络(文末附源码)
AI预测彩票，使用chatgpt和lstm神经网络(文末有彩蛋)
良友工控助手：现场调试的瑞士军刀，一站式Modbus与串口工具
工业现场的设备调试往往涉及多种通讯协议和繁杂工具，其中Modbus和串口通讯是最基础的环节。理解协议报文、寄存器地址映射与字节序等原理，是高效排查故障的关键。而将串口/网口调试、Modbus读写、点位表批量管理集成于统一界面，能显著降低工具切换成本，提升现场作业效率。从单台温控器的参数读取，到几十个寄存器的轮询监控，这类工具在设备调试、维护与教学中都有广泛应用。良友工控助手正是基于这一需求诞生的免安装调试平台，旨在为电气工程师提供一把数字化的瑞士军刀。
软考「系统规划与管理师（第2版）」通关全攻略（2026年下半年）
它考的是一个IT管理者能不能用体系化的语言，把"我们为什么要建这个系统→怎么规划→怎么管好服务→怎么合规"讲圆。所以备考的核心策略也很明确——教材建框架 → 真题磨考点 → 案例练结构 → 论文备好真实项目素材 → 机考练打字。按计划走，不贪全、不盲刷、不死背，稳稳把三科都推过45分那条线。祝你通关 🎯。
OpenAI首席研究官：AGI即将到来，模型自我研究不再是科幻
OpenAI首席研究官Mark Chen宣称，AGI即将到来，我们正接近一个模型能自主创新、进行自我维持研究的世界。从2016年AlphaGo的“神之一手”，到如今各领域AI展现的实力，“模型自己做研究”不再是科幻，而是自然外推的下一步。Mark提出“Vibe Researcher”概念，认为未来顶级研究员将是“拿捏感觉”的人，人负责出主意，模型负责执行。Mark Chen表示AGI实现后想去开个面馆，这背后的深意是，当AI能完成所有科研，人类最稀缺的资源将是“体验”，机器无法赋予汤以“温度”和“故事”。
VB摄像头监控
该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等，可在创建的窗口进行控制
蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
用AI自动生成Python测试代码：pytest实战指南
当然，AI生成的测试用例是“通用”和“基础”的，真正的复杂业务逻辑、上下游依赖的Mock、以及特定的边界条件（如整数溢出、浮点数精度问题），仍然需要开发者凭借对业务的深入理解去补充和完善。对于想要尝试AI辅助生成测试代码的开发者，我的建议是：首先，你要非常清楚自己想要测试什么，给AI清晰、具体的指令，比如方法名、需要处理的异常类型、期望的测试用例数量等。毕竟，能看到自己的代码，连同它的“质检报告”（测试用例）一起，快速变成一个可运行、可检验的成果，对学习动力和开发效率都是很大的提升。
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
4月9日css3知识点梳理
语义化结构标签： section 更偏于划分区域。（网页的外围结构…更类似与div） article 更偏向于内容的展示 aside 侧边栏（在一旁的） header 网页头部或者是内容块头部 footer 网页的顶部或者内容快的底部 nav 导航区域。 figure 代表一个独立的区域 figcaption figure区域的标题 main ...
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
使用python3.7.2 实现大名鼎鼎的Elo Score等级分制度 CSGO段位机制
晚上没事打csgo，被外挂打自闭，然后就研究了一下csgo的升级机制 看到csdn上有好多帖子，找到了个py代码实现 特此转载，侵删！！ 在年度影片《社交网络》中，影片开场，马克扎克伯克和他的女朋友在酒馆里因为琐事分手，气急败坏的他回到了宿舍，在舍友的鼓励和帮助下，充分发挥了作为技术天才的动手能力，做出了Facemash网站，对大学女生的相貌进行分级打分，结果网站访问流量过大，直接把大学网络都搞宕...
使用 Markdown 自由地写博客
使用 Markdown 自由地写博客 清理收藏夹的时候，看到了这篇请教如何使用 Markdown 写技术博客的经典问题。 我是从 15 年开始使用 Ghost ，到 17 年开始转向使用 Hugo ，过程中除了我的博客之外，美团技术团队的博客也使用了 Hugo 作为编写发布方式，算下来不知不觉已经使用 Markdown 写了五年博客。 独乐乐不如众乐乐，那么就来聊聊怎么使用 Markdown 写博客。先来聊聊编辑器吧。 写作工具 使用 Markdown 编写博客是自由的，尤其是体现在工具层面。 你可以选择在
KOReader 2025.04 版本发布：词典图片、元数据排序与统计开关，日常阅读更省心
这是 KOReader 2025.04（代号 Full Moon）的版本发布解读。如果你嫌带图片的词典要手写配置脚本、整理书库只能按文件名翻找、阅读统计想关又找不到开关，这次更新就是为你做的。下面按「要不要升 → 改了什么 → 怎么验证 → 底层动了什么」的顺序讲清楚。 ## 三行命令拿到最新版 升级前先看你的情况： - 带图片词典、书库超过几十本、长期开启 statistics 插件——建
基于pytest与yapf的Python代码格式自动化检查与CI集成实践
在软件工程实践中，代码风格一致性是保障项目可维护性与团队协作效率的关键因素。其核心原理在于通过预定义的格式化规则对源代码进行静态分析与标准化处理。自动化代码格式检查的技术价值在于将主观的编码规范转化为客观、可重复执行的验证环节，从而在持续集成流程中构建质量门禁。典型的应用场景包括团队协作开发、开源项目贡献以及个人代码库的规范化管理。本文聚焦于利用pytest测试框架与yapf格式化工具，通过参数化测试与差异分析实现高效的代码格式自动化检查，并详细阐述了如何集成到CI/CD流水线中，为Python项目提供一套
pytest-mock 1.13.0 详解：Python单元测试Mock工具实战指南
在Python单元测试中，Mock技术是隔离外部依赖、提升测试稳定性和执行效率的核心手段。其原理是通过创建模拟对象来替代真实依赖，从而实现对数据库查询、网络请求等不稳定或耗时操作的模拟。这一技术价值在于能构建快速、独立、可重复的测试环境，是保障代码质量的关键环节。在工程实践中，pytest作为主流测试框架，其生态插件pytest-mock通过内置mocker fixture，提供了更简洁、符合pytest哲学的Mock操作方式。它深度集成pytest，能自动管理Mock对象的生命周期，并支持对异步代码、链式
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