TypeScript是一种静态类型检查的编程语言，它内置了许多基本数据类型，如字符串、数字和布尔型等。除了基本数据类型，当某种类型对于大多数代码来说都非常有用时，它们就会被添加到TypeScript中并且被大家使用而无需担心它们的可用性。这些内置在TS中的类型我们称之为工具类型，这些工具类型位于TS安装目录typescript/lib/lib.es5.d.ts，熟悉这些工具类型，可以帮助我们提高开发效率。Partial、Required与Readonly该组工具类型为改操作的工具类型，具体为将类型T的所有属性都改为可选、必选或只读。定义：/***MakeallpropertiesinTopti
作者：京东科技何雨航引言如何充分发挥ChatGPT潜能，已是众多企业关注的焦点。但是，这种变化对员工来说未必是好事情。IBM计划用AI替代7800个工作岗位，游戏公司使用MidJourney削减原画师人数......此类新闻屡见不鲜。理解并应用这项新技术，对于职场人来说重要性与日俱增。一、GPT模型原理理解原理是有效应用的第一步。ChatGPT是基于GPT模型的AI聊天产品，后文均简称为GPT。从技术上看，GPT是一种基于Transformer架构的大语言模型（LLM）。GPT这个名字，实际上是"GenerativePre-trainedTransformer"的缩写，中文意为“生成式预训练变
OpenVPN是一款优秀用于创建虚拟私人网络的软件，但是由于其涉及了服务器证书、TLS密钥、防火墙等一堆衍生概念，因此设置显得比较复杂。本文化繁为简，仅以“能连通”这个最低要求，完整地展示了一遍OpenVPN的安装调试过程。万事开头难，在实现了连通的基础上再来探索更多的功能是一种比较好的学习路径。一、概述在安装openvpn的时候之前，大概说下它的结构，整个安装流程涉及以下4个部分：Server/Client服务器端程序Easyrsa证书生成程序Server端配置文件Client端配置文件观察上图，其实OpenVPN的服务器端和客户端是合二为一的，并没有采用独立的服务器端程序或者客户端程序来区
OpenVPN是一款优秀用于创建虚拟私人网络的软件，但是由于其涉及了服务器证书、TLS密钥、防火墙等一堆衍生概念，因此设置显得比较复杂。本文化繁为简，仅以“能连通”这个最低要求，完整地展示了一遍OpenVPN的安装调试过程。万事开头难，在实现了连通的基础上再来探索更多的功能是一种比较好的学习路径。一、概述在安装openvpn的时候之前，大概说下它的结构，整个安装流程涉及以下4个部分：Server/Client服务器端程序Easyrsa证书生成程序Server端配置文件Client端配置文件观察上图，其实OpenVPN的服务器端和客户端是合二为一的，并没有采用独立的服务器端程序或者客户端程序来区
前言算法是什么?算法就是数学规律.怎么去总结和发现这个规律,就是理解算法的过程.KMP算法的本质是穷举法,而并不是去创造新的匹配逻辑.以下将搜寻的字符串称为子串(part),以P表示.被搜寻的字符串称为总串(total),以T表示.start代表P串在T串中开始匹配的位置,end代表P串与T串对比字符时的位置Stringtotal="ababcd";Stringpart="abc";total.contains(part);部分匹配表部分匹配表是KMP算法的核心。只要理解了部分匹配表,就基本理解了KMP算法。普通匹配模式对比开始.start=0,end=0;比较T.charAt(0)==P.c
前言算法是什么?算法就是数学规律.怎么去总结和发现这个规律,就是理解算法的过程.KMP算法的本质是穷举法,而并不是去创造新的匹配逻辑.以下将搜寻的字符串称为子串(part),以P表示.被搜寻的字符串称为总串(total),以T表示.start代表P串在T串中开始匹配的位置,end代表P串与T串对比字符时的位置Stringtotal="ababcd";Stringpart="abc";total.contains(part);部分匹配表部分匹配表是KMP算法的核心。只要理解了部分匹配表,就基本理解了KMP算法。普通匹配模式对比开始.start=0,end=0;比较T.charAt(0)==P.c
前言本篇分析的技巧点其实是比较常见的，但是最近的几次的代码评审还是发现有不少兄弟没注意到。所以还是想拿出来说下。 正文是个什么场景呢？ 就是for循环里面还有for循环，然后做一些数据匹配、处理这种场景。我们结合实例代码来看看。场景示例：比如我们现在拿到两个list数据，一个是UserList集合；另一个是UserMemoList集合；我们需要遍历UserList，然后根据userId从UserMemoList里面取出对应这个userId的content值，做数据处理。代码 User.java：importlombok.Data;@DatapublicclassUser{privateLong
前言本篇分析的技巧点其实是比较常见的，但是最近的几次的代码评审还是发现有不少兄弟没注意到。所以还是想拿出来说下。 正文是个什么场景呢？ 就是for循环里面还有for循环，然后做一些数据匹配、处理这种场景。我们结合实例代码来看看。场景示例：比如我们现在拿到两个list数据，一个是UserList集合；另一个是UserMemoList集合；我们需要遍历UserList，然后根据userId从UserMemoList里面取出对应这个userId的content值，做数据处理。代码 User.java：importlombok.Data;@DatapublicclassUser{privateLong
目录maml概念数据读取get_file_listget_one_task_data模型训练模型定义源码（觉得有用请点star，这对我很重要~）maml概念首先，我们需要说明的是maml不同于常见的训练方式。以猫狗分类和resnet作为例子，我们将猫狗分类定义为一个task，正常训练一个猫狗分类器，只需要输入猫和狗的图片去训练就好了。所以我们的一个batch中就会有多张猫或者狗的图片，这样训练出来的模型虽说可以预测这张图片是猫还是狗，但要想这个分类器有泛化性，就需要大量猫或狗的图像，而标注大量的数据是要成本的。现在我们假设一个场景，我们没有这么多猫狗分类的数据，但我们有其他task的数据。我们
目录maml概念数据读取get_file_listget_one_task_data模型训练模型定义源码（觉得有用请点star，这对我很重要~）maml概念首先，我们需要说明的是maml不同于常见的训练方式。以猫狗分类和resnet作为例子，我们将猫狗分类定义为一个task，正常训练一个猫狗分类器，只需要输入猫和狗的图片去训练就好了。所以我们的一个batch中就会有多张猫或者狗的图片，这样训练出来的模型虽说可以预测这张图片是猫还是狗，但要想这个分类器有泛化性，就需要大量猫或狗的图像，而标注大量的数据是要成本的。现在我们假设一个场景，我们没有这么多猫狗分类的数据，但我们有其他task的数据。我们
