环境：python3、torch1.2.0(torch1.5.0也可以)、torchvision0.4.0代码：（注：DOWNLOADMNISTFalse第一次应该设为True，原因在代码注释里）pythonimporttorchfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.utils.dataa

代码块本质上是和其他变量类似。不同的是，代码块存储的数据是一个函数体。使用代码块是，你可以像调用其他标准函数一样，传入参数数，并得到返回值。脱字符（^）是块的语法标记。按照我们熟悉的参数语法规约所定义的返回值以及块的主体（也就是可以执行的代码）。下图是如何把块变量赋值给一个变量的语法讲解：!(http://static.oschina.net

JDK8应该是Java中最坚挺一个版本，这个版本新增很多特性，让我们开发起来多了很多便利。不过最近Review项目代码的时候发现，虽然很多项目工程已经使用了JDK8，但是工程代码却很少使用到JDK8新特性、新方法。如果单从代码正确性上来说，老方式写法写当然没有什么问题，那唯一的缺点其实就是代码行数比较多，比较繁琐。那同样的需求，使

通过不使用缓冲流代码与使用缓冲流代码来对比测试一波：packageperson.xsc.praticeIII;importjava.io.BufferedInputStream;importjava.io.BufferedOutputStream;importjava.io.File;importjava.io.FileInputStream;i

代码块本质上是和其他变量类似。不同的是，代码块存储的数据是一个函数体。使用代码块是，你可以像调用其他标准函数一样，传入参数数，并得到返回值。脱字符（^）是块的语法标记。按照我们熟悉的参数语法规约所定义的返回值以及块的主体（也就是可以执行的代码）。下图是如何把块变量赋值给一个变量的语法讲解：!(http://static.oschina.net

导读：如何在众多异常性能指标中，找出最核心的那一个，进而定位性能瓶颈点，最后进行性能调优。整篇文章会按照代码、CPU、内存、网络、磁盘等方向进行组织，针对对某一个优化点，会有系统的「套路」总结，便于思路的迁移实践。1.代码相关遇到性能问题，首先应该做的是检查否与业务代码相关——不是通过阅读代码解决问题，而是通过

    Spring同时支持编程式事务策略和声明式事务策略，大部分时候，我们都推荐采用声明式事务策略。使用声明式事务策略的优势十分明显：声明式事务能大大降低开发者的代码书写量，而且声明式事务几乎不影响应用的代码。因此，不论底层事务策略如何变化，应用程序都无需任何改变应用程序代码无需任何事务处理代码，可以更专注于业务逻辑的实

背景阿里云函数计算是事件驱动的全托管计算服务。通过函数计算，您无需管理服务器等基础设施，只需编写代码并上传。函数计算会为您准备好计算资源，以弹性、可靠的方式运行您的代码，并提供日志查询、性能监控、报警等功能。借助于函数计算，您可以快速构建任何类型的应用和服务，无需管理和运维。而且，您只需要为代码实际运行所消耗的资源付费，代码未运行则不产生费用。!

关于代码覆盖率统计工具，Linux平台下，gcc内置支持gcov，通过编译时加参数选项，进行代码插桩，从而实现代码覆盖率。在Windows平台下，早在几年前，我还没找到特别好用又开源的覆盖率工具，所以以前公司是自己实现了一套，使用起来也不是很方便。最近又遇到同样的问题，不过非常幸运的是，一款开源的Windows平台的C代码覆盖率工具出现了在我的面前：

随着需求不断迭代，业务系统的业务代码突飞猛进，在你自豪于自己的代码量产出很高时，有没有回头看看线上真正的客户使用量又有多少呢？