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计划的制订应该仿效消防部门。谁也不能预料下一次火灾将在何处发生，因而要做的事就是组建一支精力充沛、效率很高的队伍，使之能够像处理普通事件一样处理意外事件。

既然回顾往事的时候还不能说清何时出现了战略转折点，那么身处其中的时候又怎么能回答这个问题呢？经历转折点的人感觉到转折点的时间并不一致，就像队伍中的人感觉到迷路的时刻有先有后。

计算机产业内这种更新换代一直让我想起人的“变脸”（Morphing）。不知不觉中一张脸消失了，与此同时，一副新面孔显现了，你无法准确...

HumanEval 是 OpenAI 用来评估大语言模型生成代码能力的工具，包括手写的 164 个 python 编程问题及解答的 jsonl 格式数据，以及执行评估的脚本。

先来看下数据集，下面是 HumanEval.jsonl.gz 中的一条数据：

{
    "task_id": "HumanEval/0",
    "prompt": "from typing import List\n\n\ndef has_close_elements...

某些离线场景下我们可能无法连接 Maven 中央库或其他内网私服，又想通过 Maven 对源码进行编译打包。

本文给出了在离线环境下使用 Maven 编译打包的方案。

假设目标环境已经安装好了 JDK 和 Maven，并且将要编译的源码工程 demo-project 放置在了 /maven-offline/build 路径下。

先在联网环境成功执行一次编译，保证使用的 Maven 本地缓存仓库（默认路径 ~/.m2/repository）中包含了编译所需的依赖。

将本地缓存仓库目录 repository...

https://book.douban.com/subject/36350632/ 8.4

我们整天说创新，殊不知谈创新不谈风险、不谈颠覆的，都是伪创新。

中国台湾地区的芯片每年提供全球37%的新计算能力。两家韩国公司生产的存储芯片占全球的44%。荷兰公司阿斯麦制造了全世界100%的EUV光刻机

如果不是因为飞蛾的话，这就是计算领域的一次飞跃。因为真空管像灯泡一样发光，会吸引昆虫，需要工程师定期“清理昆虫”(debugging)。

肖克利半导体公司的八名叛逆者被普遍认为是硅谷的创...

随着 SonarQube 上的项目越来越多，我们希望能够对这些项目按照一定的指标进行筛选，比如：

• Size 为 L 且 Duplications 在 5% - 10% 之间的项目
• Coverage 在 60% 以上的项目

Sonar 界面中提供的筛选功能，只能按照指定的范围进行筛选，并且每个指标除了第一个和最后一个范围，中间的范围都是包含下面范围的。例如 Coverage 指标提供的范围是：

• ≥ 80%
• 70% - 80%
• 50% - 70%
• 30% - 50%
• < 30%

选择 ...

原文地址：https://wyiyi.github.io/amber/2023/12/01/mybatis-plus/

MyBatis-Plus 作为一个优秀的 ORM 框架，致力于简化和提高 Java 应用程序对数据库访问的效率。

在使用的过程中，发现 MyBatis-Plus 提供了 BaseMapper 和 IService 两个核心接口，但有些相似之处：它们如何使用及使用场景分别是什么？

BaseMapper 接口是 MyBatis-Plus 提供的通用 Mapper 接口，它继承自...

Windows 环境下，可以通过 Git 中的 Git Bash 启动 sshd 服务。

进入 Git Bash 后，先生成 ssh_host_rsa_key：

ssh-keygen -t rsa -f /etc/ssh/ssh_host_rsa_key

之后会在 Git 安装路径下的 /etc/ssh 中生成 ssh_host_rsa_key、ssh_host_rsa_key.pub 两个文件：

# /etc/ssh 下的文件实际路径在 git 安装路径下的 /etc/ssh 中
$ ls -...

原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/IHMHP9b-k0XwKPE1KjpLoQ

早上服务频繁出现 Full GC 报警（由于昨晚下掉了 -XX:+DisableExplicitGC 参数，其实会有 Full GC 产生已经在意料之中，但属实没想到会触发的这么频繁），

这里 JVM 总共运行了 4531.278 s，可以看到差不多半分钟一次 Full GC，单次 Full GC 大概耗时 1.5s。

根据经验可以判断出是由于 System.gc() 被调用引起的，但...

1.2 为什么使用机器学习

使用机器学习方法挖掘大量数据来帮助发现不太明显的规律。这称作数据挖掘。

1.4 机器学习系统的类型

根据训练期间接受的监督数量和监督类型，可以将机器学习系统分为以下四个主要类别：有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。

在机器学习里，属性是一种数据类型（例如“里程”），而特征取决于上下文，可能有多个含义，但是通常状况下，特征意味着一个属性加上其值（例如，“里程=15 000”）。尽管如此，许多人还是在使用属性和特征这两个名词时不做区分。

降维的目的是在...

DB-GPT 是一个使用本地大模型（或在线 API）与数据交互的开源项目，Demo 中使用 ChatGPT 3.5 的接口，效果很吸引人。

让我们以 通义千问 为例，试试使用国产大模型在 DB-GPT 中能否达到类似的效果。

要通过 API 使用通义千问模型，需要在阿里云灵积模型服务中 开通DashScope并创建API-KEY，获得 sk-xxxxx 格式的 API-KEY。

开通后会获得通义千问 qwen-turbo 和 qwen-plus 两个模型 的调用权限和有效期为 180 天的 200w...