好久没有看开发技术实践类的书了，特别是直接讲代码技术的。 刚刚入行的时候就读了很多有关代码开发技术的经典书籍，比如《代码大全》，《代码简洁之道》，《重构》，这次从得到书库里面找到一本国内近期出版的，聚焦代码开发规范的书翻一翻，不然这么长时间没关注技术细节，手要生了。 这本书分成了三个部分，技艺、思想和实践。 技艺很好理解，软件开发本质上来说就是一门手艺活，你下的辛苦有多少，天赋有多少，在最后的技术成果上都会毫无保留的体现出来。 这部分内容没有特别新鲜的，如果读过很多经典技术书籍的话，这部分内容都会有所涉猎，不过DDD部分的内容作为近一段时间被炒得很热的技术话题，这部分可以好好看看。
论文：Yolov4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetectionhttps://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdf代码：GitHub-Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4:PyTorch,ONNXandTensorRTimplementationofYOLOv4作者：AlexeyBochkovskiy,Chien-YaoWang,Hong-YuanMarkLiao发布时间：CVPR,2020优缺点/总结优点对于同样的精度，YOLOv4更快（FPS）；对于同样的速度，YOLOv4更准（AP）论文中总结了各种Tricks，可以
《HierarchicalText-ConditionalImageGenerationwithCLIPLatents》Paper:https://cdn.openai.com/papers/dall-e-2.pdfProject:https://openai.com/product/dall-e-2Author:OpenAI闲言碎语时间线：2021.01推出DALL·E，2021年底推出GLIDE，2022.04推出DALL·E2DALL·E2的能力：“DALL·E2cancreateoriginal,realisticimagesandartfromatextdescription.Itc
摘要一、简介3研究方法3.1标准卷积操作回顾3.2空间注意力回顾3.3空间注意与标准卷积运算3.4创新空间注意力和标准卷积操作入数据总结摘要空间注意力被广泛用于提高卷积神经网络的性能。但是，它也有一定的局限性。本文提出了空间注意有效性的新视角，即空间注意机制从本质上解决了卷积核参数共享问题。然而，空间注意生成的注意图所包含的信息对于大尺寸卷积核是不够的。因此，我们提出了一种新的注意机制——接受场注意(RFA)。现有的空间注意，如卷积块注意模块(CBAM)和协调注意模块(CA)只关注空间特征，没有完全解决卷积核参数共享的问题。相比之下，RFA不仅关注接收域空间特征，而且为大规模卷积核提供了有效
我正在尝试使用Android的新日历API来读取今天的所有日历事件。我无法在数据库查询中找到正确的选择以返回所有事件。似乎所有重复发生的和全天发生的事件都被排除在选择之外。哪些选择参数允许我从日历API获取今天的所有事件？这是我目前的尝试:Cursorcur=null;Stringselection="(("+CalendarContract.Events.DTSTART+">=?)AND("+CalendarContract.Events.DTEND+"我不确定如何扩大选择或添加选择以获得重复事件和全天事件。任何帮助，将不胜感激。 最佳答案
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引入了GTK4，并优化了UI。Foliate作为 Linux上最佳的电子书阅读器 之一，在过去几年中发展得相当不错，按时接收更新和错误修复。然而，因为它的底层技术有些过时，使其近来显得有些老旧。但随着 Foliate3.0 的发布，情况已经有所改变。让我们详细了解一下这些改进。🆕Foliate3.0：新增了什么？在3.0版本中，Foliate进行了彻底的重构，采用了 GTK4、Adwaita 等现代平台库。开发者预示，我们可以期待一个焕然一新的界面和比以前更出色的性能。现在，Foliate开始使用自己的电子书解析器/渲染器，并抛弃了 Epub.js 和 KindleUnpack。遗憾的是，他们
「我高兴地在北京市的天安门广场上看红色的国旗升起」快速阅读一下这个句子，大家可能会发现，只需「我在天安门广场看升旗」几个字，就能概述我们需要的信息，也就是说，无需逐字逐句地阅读，抓住重点即可破译全部信息。那么，科学研究是不是也能如此呢？受此启发，研究人员将人工智能(AI)与显微技术结合，训练AI主动识别样本中的关键特征，供研究者分析。不同于传统显微技术中对样本的全点式扫描，AI+显微技术的方法彻底改变了研究人员获取样本数据的方式，显著加快实验进程，实现了微观层面的「快速阅读」。作者|加零编辑|雪菜、三羊显微镜的原理是通过扫描样品产生空间分辨信号，收集信号进行分析，从而形成样品图像。随着仪器仪表
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DeeplearningoffreeboundaryandStefanproblems论文阅读复现摘要1.一维一相Stefan问题1.1DirectStefanproblem1.2InverseTypeI1.3InverseTypeII2.一维二相Stefan问题2.1DirectStefanproblem2.2InverseTypeI2.3InverseTypeII3.二维一相Stefan问题参考摘要在这项工作中，作者提出了一个基于物理信息神经网络的多网络模型，来解决一类一般的正和逆自由边界问题，称为Stefan问题。具体地说，用两个深度神经网络来近似未知解以及任何移动边界。作者提供了三个案
