目前为止我们只使用过 Cargo 构建、运行和测试代码这些最基本的功能，不过它还可以做到更多。本章会讨论 Cargo 其他一些更为高级的功能，我们将展示如何： 使用发布配置来自定义构建将库发布到 crates.io使用工作空间来组织更大的项目从 crate…

编译Rust项目时需要访问crates.io, 由于网络环境原因通常比较慢，可以使用国内的crates.io地址： 编辑或新建~/.cargo/config文件,添加以下内容： [source.crates-io] registry "https://github.com/rust-lang/crates.io-index" rep…

学习内容 通过release profile来自定义构建 在http://crates.io/上发布库 通过workspace组织大工程 从http://crates.io/来安装库 使用自定义命令拓展cargo 通过release profile来自定义构建 release profile release profile 是预定义的 可自定义：可使用不同的配置…

github是开源代码分享的地方，rust的开源项目除了github，我们还可以将其发布到 crates.io 上，然后其它用户就可以使用cargo进行安装使用了。其实步骤很简单，只有三条命令了，我们一次来看一下。 1、cargo package 首先&a…

发布配置和开发配置： [profile.dev]: > cargo build opt-level0 [profile.release]: > cargo build --release opt-level3 发布到crates.io 文档注释：没有使用位置的限制，但最终会在target/doc/[crate]/index.html中体现出来 文档注…

标题 一、采用发布配置自定义构建1.1 默认配置1.2 修改配置项 二、将crate发布到Crates.io2.1 编写文档注释2.2 常用（文档注释）部分2.3 文档注释作用测试2.4 为包含注释的项添加文档注释2.5 使用pub use导出公有API2.6 创建Crates.io账号2.7 发布2.8 版本…

上一篇：06-枚举和模式匹配 当你编写大型程序时，组织代码将变得越来越重要。通过对相关功能进行分组并将具有不同功能的代码分开，您可以明确在哪里可以找到实现特定功能的代码，以及在哪里可以改变功能的工作方式。 到目前为止&…

课程的第一节，是一个综述性的课。对于这节课，我总结为以下几个问题： （一）什么是计算机视觉； （二）怎样实现计算机视觉（怎么让机器看懂图像） （三&am…

1.不谈技术，咱们先搬个小板凳来聊聊机器人的前世今生： <1>首先需要明确的一点是机器人的概念其实很宽泛，机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置，它指一类自动运行的装置，而不是指人形的机器。 (1) 它可以是这种工业型或者特种机器人：主要用于焊接，装配，运输…

Python web_scraping Basic Knowledge &#xff08;1&#xff09; 一、用 Python 打开网页 例&#xff1a;打开bing搜索页面文件 二、实用工具 Beautiful soup 建立虚拟环境 安装 bs4 因为如果直接在电脑环境里面安装库&#xff0c;容易导致库都安装在一起&#xff0c;不同…

今天要讲的文章是OSDI 2010年的一篇文章&#xff0c;GraphX: Graph Processing in a Distributed Dataflow Framework。本文主要想解决的问题就是&#xff1a;先有的专用图处理系统能够实现广泛的系统优化&#xff0c;但也是有代价的。 图只是较大的分析过程的一部分&#xff…

目录 本文主要介绍： MapReduce 什么是MapReduceMap & ReduceRay 什么是RayRay的一些简单用法MapReduce on Ray 简单用法实战Reference本文实验环境及相关材料： macOS, Python 3.6.7 with Anaconda, Ray 0.6.0代码: https://github.com/hatuw/* 理论上支持其他平台，只要…

原文链接https://applenob.github.io/hmm.html 隐马尔科夫模型&#xff08;HMM&#xff09;及其Python实现 目录 1.基础介绍 形式定义隐马尔科夫模型的两个基本假设一个关于感冒的实例2.HMM的三个问题 2.1概率计算问题2.2学习问题2.3预测问题3.完整代码 1.基础介绍 首先看…

以下是适合您的的学习计划&#xff1a; 第一天 学习内容&#xff1a; 1. 了解大语言模型的概念&#xff0c;了解语言模型和大语言模型的区别。 2. 学习神经网络基础知识&#xff0c;如什么是激活函数、权重和偏置等。 3. 掌握大语言模型的主要应用领域。 推荐阅读&#x…

论文链接：https://arxiv.org/abs/1802.05365 代码链接：https://github.com/allenai/allennlp 论文来源：NAACL 2018 导读 参考来源：https://mp.weixin.qq.com/s/myYKfOvN9LvMmSRUJudmpA 参考来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37915351 今天学习的是 AllenNLP 和华盛顿…

本文通过一个简单的需求介绍了在一个 ARM 设备上开发一个程序实现远程打开服务器的过程&#xff0c;通过这个实例大致介绍了一个简单的嵌入式 Linux 开发的过程。本文并不会详细介绍网络唤醒的原理以及 Magic Packet。 1. 概述 本文介绍了一个简单的嵌入式项目的的开发过程&am…

文章目录 一、多模态学习定义及应用二、模态表示2.1 单模态表示2.1.1 语句模态表示2.1.2 视觉模态表示2.1.3 声音模态表示&#xff08;略&#xff09; 2.2 多模态表示2.2.1 模态共作用语义表示&#xff08;联合表示&#xff09;2.2.2 模态约束语义表示 三、模态传译3.1 无界传译…

‍ ‍早点关注我&#xff0c;精彩不错过&#xff01; 在上一篇中&#xff0c;我们重点讲了&#xff08;反&#xff09;完美洗牌的操作释义和定理描述。详情请戳&#xff1a; 完美洗牌的秘密&#xff08;一&#xff09;——&#xff08;反&#xff09;完美洗牌定理 其中提到的&a…

本文是BERT相关系列模型第三篇内容&#xff0c;之前内容见下链接。 篇一&#xff1a;BERT之后&#xff0c;NLP主要预训练模型演变梳理 篇二&#xff1a;带你走进 ERNIE 摘要 语言模型的预训练带来了显著的性能提高&#xff0c;但比较不同的方法具有一定的挑战性。因为其训练的…

Abstract&#xff1a; 背景&#xff1a;开放域对话对话机器人应该展示开放域知识的使用&#xff0c;然后现在很少。目前的seq2seq模型是可以实现对输入的记忆&#xff0c;而不是使用背景知识作为上下文。 难点&#xff1a;到目前为止&#xff0c;知识的使用一直被证明是困难的…