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Rust编程-crates.io

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…

20.Cargo和Crates.io

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…

07-使用Package、Crates、Modules管理项目

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&…

华盛顿大学计算机视觉课程笔记(一)

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…

从零开始的机器人操作系统(ROS)(0)机器人漫谈以及双系统安装

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爬虫基础(1)

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…

[OSDI 14] GraphX 基于Spark-Core下的分布式大图处理系统 学习总结

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…

学习笔记:MapReduce on Ray

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…

【转】隐马尔科夫模型(HMM)及其Python实现

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…

一份给小白的大模型三天入门学习计划

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…

ELMo:基于语境的深度词表示模型 NAACL 2018 Best Paper

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…

远程开机:一个简单的嵌入式项目开发

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…

多模态深度学习综述总结 与 目标检测多模态融合领域论文推荐

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…

完美洗牌的秘密(二)——完美洗牌第二定理

‍ ‍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…

RoBERTa:一种稳健优化BERT的预训练方法

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…

Wizard of Wikipedia Knowledge-Powered Conversational agents

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…

LangChain 3使用Agent访问Wikipedia和llm-math计算狗的平均年龄

接着前两节的Langchain&#xff0c;继续实现Langchain中的Agent LangChain 实现给动物取名字&#xff0c;LangChain 2模块化prompt template并用streamlit生成网站 实现给动物取名字 代码实现 # 从langchain库中导入模块 from langchain.llms import OpenAI # 从langchain.l…

Shallow copy and Deep copy

Shallow copy and Deep copy 第一部分&#xff1a; 一、来自wikipidia的解释&#xff1a; Shallow copy One method of copying an object is the shallow copy. In that case a new object B is created, and the fields values of A are copied over to B. This is also know…

状态机fsm_干货|你真的了解有限状态机(FSM)算法的使用方法吗?

由于我以前是从事路由协议开发,所以对FSM比较熟悉,因为网络协议RFC文档里面有大量的关于状态机的描述。偶然一次在知乎上看到一个算法题,不少回答说可以通过DFA来解决,最初以为是一个更高级的解法,当看到别人画的转换图后,觉得跟FSM没有区别,然后就百度了一下DFA和FSM的…

RestAssured接口测试框架基础知识

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