samzhangjy samzhangjy
4年前
知乎文章转Markdown的艰辛历程
好吧,让我们从头说起。众所不周知,我有了我自己的博客,于是就想把我的知乎内容同步到博客上去(目前还空空如也)。但是,出于能犯懒就犯懒的原则,我决定做一个自动化程序,自动将知乎上的文章转换成Markdown食用。嗯……结果还挺满意的,就是好像时间耗费的长了一点(三个月啊,中间搁置了两个月零30天)。。总之,我Python爬虫,成功构建了一个知乎2MD全自动转换
我是阿沐 我是阿沐
4年前
Redis发布订阅:最简单最通俗的文章
前言可能小伙伴的工作年限大部分已经超过三年甚至四年五年,不知道是否有一种危机感,我们写了那么多的需求代码没有20w行也有个10w行了吧,但是出去找工作的时候不是笔试被pass掉就是面试被pass,你会发现好多你只是知道但是回答不上来。这个时候你才知道去补习知识点,其实这种做法对自身发展不太友好的。我去年疫情期间,在大家都不敢跳槽季节我义无反顾选择跳槽,进入大
Wesley13 Wesley13
3年前
Unity获取安卓手机运营商,电量,wifi信号强度,本地Toast,获取已安装apk,调用第三方应用,强制自动重启本应用
  一个完整的游戏项目上线需要不断的完善优化,但是到了后期的开发不再仅仅是游戏了,它的复杂度远远大于纯粹的应用开发。首先必须要考虑的就是集成第三方SDK,支付这块渠道商已经帮你我们做好了,只需要按照文档对接就好。其次是各种各样的功能需求,例如社交中的语音聊天,我们游戏使用的云娃的SDK,支持语音翻译文字,推送使用的是极光。对接SDK这块说简单吧有时也不简单,
Stella981 Stella981
3年前
HTML5 + WebGL打造的无插件纯web 3D机房(第三季新增资产容量管理、动环监控等)
原本以为这次的机房资产管理项目告一段落,可以歇一歇,哥还是太天真了。我们伟大的甲方又拿下了第二期的项目,誓把哥的才华发挥到极致啊。国庆长假也没正经休息几天,硬是给人折腾出了个demo,加上了容量管理、电源走线、告警巡航这些实用功能,以及温湿度、风向、门禁、视频监控效果。对了,第一次来看哥的童鞋,这里有前两篇的链接:第一季:如何从零开始搭
Stella981 Stella981
3年前
Docker发布开发团队2021年三个首选方向;工信部印发《工业互联网创新发展行动计划(2021
\_开发者社区技术周刊\_又和大家见面了,快来看看这周有哪些值得我们开发者关注的重要新闻吧。!(https://static001.geekbang.org/infoq/0e/0ef0749d6a02848951b542a9d8828656.webp)智源研究院发布超大规模新型预训练模型“文汇”参数量级达113亿
Stella981 Stella981
3年前
SpringBoot如何整合多个数据源,看这篇就够了
SpringBoot现在是很多很多公司应用的后端框架,因为它搭建快,能更好、更快速的整合其他第三方。那么随着业务的不断扩展,业务量的增加,这时候就会牵扯到分库分表,虽然这个词听起来很熟悉,作为程序员也很容易理解,但是我想应该也有不少读者没接触过分库分表,今天我们不聊如何分库分表,而是聊SpringBoot如何整合多个数据源的事情。也就是如何接入不同的
可莉 可莉
3年前
2014年百度阿里前端面试(一面)
先说下百度:百度的笔试题目是相对较简单的,都是些基本知识例如html里面的空元素,块级元素,行内元素,第二题是link和@import引入css的区别,第三个是一个函数输出的题,也很简单,往后的几个是提升网站性能,还有一个域名劫持,最后一个是一个编程题让把一个数按照1000,000,000这样的状态输出,总之都不是很难;百度被称为是炮灰的坟墓,进入面试的人很
基础模型应用概述
目前,基础模型的研究主要局限于计算机科学和人工智能领域,而基础模型的影响和其所支撑的应用主要集中在科技产业。更进一步,基础模型展现出了明显的潜力,其可以在科技产业以外的许多领域改变和拓展人工智能的影响范围,这也意味着对于人类生活的普遍影响。尽管有许多应用和领域需要考虑,我们选择了医疗保健、法律和教育这三个领域,因为它们代表了社会的基本支柱。
速来围观!天翼云荣誉墙上新!
近日,由中国通信标准化协会主办、中国信息通信研究院承办、中国通信企业协会支持的“2024数字化转型发展大会”在北京召开。大会现场为第三届“鼎新杯”数字化转型应用优秀案例获奖单位颁发证书,天翼云荣获多个奖项,其中,《天翼云全流程数字化转型支撑量质并重规模发展》等案例获评“业务融合创新”赛道一等奖,技术实力与创新能力再次得到权威认可
数据堂 数据堂
1星期前
解决方案 | 数据堂全栈式数据服务,助力客户构建行业高质量数据集
随着人工智能技术快速发展,对高质量数据集的需求缺口继续增大。加强优质数据供给,以高质量数据驱动人工智能创新发展变得愈发关键。《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》中提出,“推动科研机构、龙头企业等开展行业共性数据资源库建设,打造高质量人工智能大模型训练数据集”。如何构建科学、高效、安全的行业高质量数据集,成为了当前亟待解决的重要课题。