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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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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
pcle接口详解&用途说明
它原来的名称为“3GIO”，由英特尔在2001年提出。pcel x16插槽 用途用于显卡、RAID阵列卡,向下兼容PCIE x1/x4/x8/x16。（PCIE x16插槽长89mm，有164根针脚，靠主板外侧端有一卡口，将16x分为前后两组，短插槽有22根针脚，主要用于供电，长插槽142根，主要用于数据传输，具有16通道所带来的高带宽）PCI-E x8插槽插槽用途：全长56mm，有98根针脚，与PCI-E x16比较，主要是数据针脚减少至76根，短的供电针脚仍然是22针脚。
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
SLG项目开发经验二_大地图设计与实现
本文深入探讨了SLG游戏大地图设计与实现的关键技术，包括网格化业务框架、AOI系统优化、边界处理方案以及行军系统实现。通过Unity引擎的实践案例，详细解析了大地图性能优化的核心策略，如分块加载、GPU Instancing和差异同步协议，为SLG项目开发提供宝贵经验。
[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，
[STM32H750]HAL库下FMC驱动正点原子MCU屏的移植与优化
本文详细介绍了在STM32H750平台上使用HAL库移植与优化正点原子MCU屏幕驱动的完整过程。重点解析了FMC硬件配置、Cache一致性处理、精确延时实现等关键技术难点，提供了实用的移植方案和性能优化技巧，帮助开发者高效解决屏幕显示问题。
【详细】芯片设计全流程（包括每个流程需要用到的工具以及需要参与的工作人员）
一颗芯片的诞生经历了设计、制造和测试（分别对应集成电路产业链的设计业、制造业和封测业），而每一步都包含了复杂的步骤和流程。 图0-1 集成电路产业链 现在，我们重点介绍芯片设计的全流程以及每个流程需要用到的设计工具和需要参与的工作人员。 一、IC设计分类 首先对IC设计的分类做个介绍，如图1-1所示。 图1-1 IC设计分类 如图1-1所示，IC设计可以粗分为数字IC设计和射频/模拟IC设计，数字IC设计又可分为ASIC设计和FPGA/CPLD设计，此外还有一部分IC设计.
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
insightface scrfd人脸检测测试
pip install mmdet 自动安装mmcv win10上可以，服务器上没成功
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”。
锂电池SOC估计 | 基于LSTM长短期记忆神经网络的锂电池SOC估计（附matlab完整代码)
锂电池SOC估计 | 基于LSTM长短期记忆神经网络的锂电池SOC估计（附matlab完整代码)
代码的自由之旅：用AI写出无版权烦恼的Verilog
他们还基于这个数据集，训练了一个名叫“FreeV”的AI模型，不仅能写出好用的Verilog代码，还把版权侵权的风险降到了仅3%。为了让AI安全地写Verilog，研究团队提出了三个“法宝”：一个检测AI是否会生成侵权代码的测试方法、一个干净的Verilog数据集FreeSet，还有一个基于FreeSet训练的AI模型FreeV。AI的记忆力超强，能记住训练时见过的代码。测试发现，一些用Verilog数据训练过的AI，比如VeriGen，生成侵权代码的概率从9%涨到了15%，说明它们可能学了不该学的代码。
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。
IEC61850规约客户端软件开发实战（第二章）
本文介绍了基于IEC61850规约的客户端软件开发过程，重点阐述功能界面设计和服务端连接功能的实现。界面采用Qt框架设计，包含功能按钮区、数据模型展示区（使用QTreeWidget）和状态显示区。连接功能通过libiec61850开源库实现，详细说明了连接流程、句柄创建及状态管理的代码实现。测试结果表明系统能正确识别连接状态，并通过界面直观显示。文章为IEC61850规约软件开发提供了实用参考，下期将分享规约模型数据加载的实现过程。
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”。
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
jre9下载 jdk9
(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】
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。
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
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 ...
ET2012新版免狗免安装绿色软件
ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，
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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