关于如何把长线拆分成短线，我已经写过好几篇文章了（可以看这次推送发出的下面几篇）。这些写过的文章里，既有沿线生成点的FME方式，也有生成线段的ArcGIS方式。其中FME方式可以沿线生成均匀的节点，通过调整参数，可以实现生成线的功能，也可以实现生成非均匀节点。而ArcGIS方式，可以直接生成线、均匀的、不均匀的都写了，通过调整，也可以实现生成点的功能。
Kettle 的 Spoon 设计器用来设计转换（Transformation）和 作业（Job）。
原来问题出在，使用命令 ssh-keygen -t rsa 生成ssh，默认是以新的格式生成，id_rsa的第一行变成了“BEGIN OPENSSH PRIVATE KEY” 而不再是“BEGIN RSA PRIVATE KEY”，这是一种新的密钥格式， 而且很多软件对这种格式的密钥都是不支持的。
前一阵子写了不少关于代码生成相关的文章，介绍了一些如何通过VS自动生成代码的解决方案，比如CodeDOM、T4以及ASP.NET的BuildProvider等。现在将它们作一个汇总，给广大读者作一个参考。 [第1篇] 通过CodeDOM定义生成代码的结构 我不知道大家对CodeDOM的代码生成机制是否熟悉，但是有一点可以确定：如果你使用过Visual Studio，你就应该体验过它带给我们在编程上的便利。随便列举三种典型的代码生成的场景：在创建强类型DataSet的时候，VS会自动根据Schema生成相应的
在业务项目的开发中，我们经常需要将 Java 对象进行转换，比如从将外部微服务得到的对象转换为本域的业务对象 domainobject，将 domainobject 转为数据持久层的 dataobject，将 domainobject 转换为 DTO 以便返回给外部调用方等。在转换时大部分属性都是相同的，只有少部分的不同，如果手工编写转换代码，会很繁琐。这时我们可以通过一些对象转换框架来更方便的做这件事情。
导语 腾讯AI Lab在SIGGRAPH ASIA 2018上展出了自主研发的“AI画师YUI”demo。访客可以直接用手机拍摄一张自己的照片，然后利用AI画师YUI的微信小程序自动将真人头像转换成萌萌的日系二次元头像。转换结果可以现场打印成照片，供访客带回家留念。很多访客都亲身试用了该功能，表示非常有趣，期待着未来的正式上线。 图1 SIGGRAPH AISA上现场展示AI画师YUI YUI 的日文假名写法为“ゆい”，对应汉字为“結”（简体中文：结），其意思即“连结”。其名字的寓意是希望 Y
功能简介 PrintStream 为其他输出流添加了功能，使它们能够方便地打印各种数据值表示形式 装饰器模式中具体的装饰类 它提供的功能就是便捷的打印各种数据形式 FilterInputStre
用过 webpack 的都知道，webpack 的 sourcemap 配置是比较麻烦的，比如这两个配置的区别：
在上一篇《使用Swagger2Markup实现API文档的静态部署（一）：AsciiDoc》中，我们介绍了如何使用 Swagger2Markup将Swagger文档转换成AsciiDoc，再将AsciiDoc转换成静态HTML。下面，本文将继续介绍Swagger2Markup可以转换的另外两个格式：Markdown和Confluence。 Swagger2Markup简介 Swagger2Markup是Github上的一个开源项目。该项目主要用来将Swagger自动生成的文档转换成几种流行的格式以便于静态部
有时候，需要在线上的指定位置取点。完全没经验的人，可能会手足无措，不知道该怎么取。今天就来分享一下，怎么使用不同的方式来在线上取点。
前几天整理面试题的时候，有一道试题是《如何将一个很长的URL转换为一个短的URL，并实现他们之间的相互转换？》，现在想起来这是一个绝对不简单的问题，需要考虑很多方面，今天和大家一起学习研究一下！
如果你是一名玩家，你一定听说过现在两场疯狂流行的大战「大逃杀」，堡垒之夜和绝地求生。他们是两个非常相似的游戏，其中有 100 个玩家在一个小岛上出没，直到剩下一个幸存者。我喜欢堡垒之夜的游戏玩法，但更喜欢绝地求生更逼真的视觉效果。这让我想到了，我们是否可以为游戏提供图形模块，以便我们可以选择喜欢的视觉效果，而无需依赖游戏开发人员为我们提供该选项？如果一个 mod 可以在绝地求生的视觉效果中呈现堡垒之夜的帧，那该怎么办？这就是我决定探索深度学习是否有所帮助的地方，并且我遇到了一种名为 CycleGANs 的神经网络，这种网络恰好擅长风格转换。在这篇文章中，我将介绍 CycleGANs 的工作方式，然后训练它们将堡垒之夜视觉转换为绝地求生。
概括来讲， VC可以将一个人的声音转换为另一个音色，但表述的内容没有改变。脑补了一下，这个技术可以给用户带来非常多有乐趣的体验。近日，在爱奇艺《语音和语言技术在自然交互中的实践》沙龙上，爱奇艺资深研发工程师 Daniel Chen 就为我们分享了关于 Voice Conversion 技术，以及 VC 在变声方面的探索与实践。
本文基于Spark 3.2.0 Scala的RDD API，内容来源主要由官方文档整理，文中所整理算子为常用收录，并不完全。在Spark RDD官方文档中按照转换算子(Transformation )和行动算子(Action)进行分类，在RDD.scala文档中按照RDD的内部构造进行分类。RDD算子分类方式并不是绝对的，有些算子可能具有多种分类的特征，本文综合两种分类方式便于阅读理解。文中所描述的基本概念来自于官方文档的谷歌翻译和ChatGPT3.5优化，少量来自本人直接翻译。
ASM的作用是生成、转换和分析已经编译的Java类（Java字节码），将其替换成byte数组 （因此转换后的Java类可以被存放在硬盘上或者加载到JVM中）。为了提供一套读取、写入和转换这些byte数组的工具， ASM使用了更高级的概念，比如常量、字符串、Java标识符、Java类型、Java类的结构元素等。 需要注意的是ASM库的范围严格的限制在读取、写入、转换和分析Java类。 特别要注意的是类加载过程是不在该范围内的。
本文是参考文献[1]的笔记。该论文是Li Fei-Fei名下的论文。 作者：张雨石，现就职于Google北京输入法团队。 原文链接：http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/ar
在项目开发过程中，遇到一个需求，需要将大量商品信息存储到excel中，供用户下载。其中商品的upc字段需要是条形码，以方便用户用扫码枪扫描。常见的方案是将upc转换为条形码的图片。但在项目中发现， 当商品的数量为数千时，会因为文件太大而无法下载。考虑到可以在客户端安装一些条码字体，从而在服务端就无须生成条形码图片，即使商品数量为数千，其下载文件也很小。利用Code128字体将文本转换为code128条形码一文中提到可以通过在客户端提供Code128这种字体的方式来产生条形码，不过提到了直接将原文转换成Code128字体无法被扫码枪扫描。
1.为什么使用MapStruct 在开发中你可曾遇到如下这样的问题?MyBtatis从数据库中查询的数据映射到domain的实体类上，然后有时候需要将domain的实体类映射给前端的VO类，用
另一个真实的例子，来自 google 的 http 扩展，这里插件会获取 名为 google.api.http 的 option，然后转换为 http 结构
有很多功能，同时在【转换】和【添加】两个菜单中都存在，而且，通常来说，它们得到的结果列是一样的，只是在【转换】菜单中的功能会将原有列直接“转换”为新的列，原有列消失；而在【添加】菜单中的功能，则是在保留原有列的基础上，“添加”一个新的列。
作为 AutoDev 的核心开发，我们不仅在不断丰富 AutoDev 的功能以满足不同公司的定制需求，还在与各种团队进行持续交流。在处理遗留系统时，我们发现程序员们日常工作中需要面对大量使用过时技术、基础设施混乱的系统。
在人工智能的世界里，测试将是一场噩梦，衡量标准将是关键。企业需要确保他们建立和维护全面的企业级数据转换图，以将原始数据源转换为AI模型。新的质量标准将需要包括多个AI模型，相同的AI场景，转换后的数据，以及AI生产链。企业还应该投资于人工智能工作流程功能，以在下游业务工作流程中限制上级AI模型的输出，并确保这些指标可配置且可严格监控。
写在前面 ---- 下面的内容，《Obcject-C 高级编程 iOS与OS X 多线程和内存管理》一书是去年看的。那时想总结的，忘记了，趁着最近有时间，再把这本书回炉重新理解再看一遍，对比自己的理解，以及一些Swift内存管理的知识总结的内容，可能文章内容会比较长，就是希望自己能把内存管理这方面的知识真正的仔细总结一下，也方便自己以后回顾： 到底什么是ARC？ 在书中一句话总结成了“ARC（Automatic Reference Counting）代表的是自动引用计数，
下面的内容，《Obcject-C 高级编程 iOS与OS X 多线程和内存管理》一书是去年看的。那时想总结的，忘记了，趁着最近有时间，再把这本书回炉重新理解再看一遍，对比自己的理解，以及一些Swift内存管理的知识总结的内容，可能文章内容会比较长，就是希望自己能把内存管理这方面的知识真正的仔细总结一下，也方便自己以后回顾：
PyQt是Python与Qt的融合，做为Python的一个模块使用，有很多工具包。且Qt Designer可以快速的搭建应用程序的前台界面、类似Visual Studio的拖放操作，且可以配合PyCharm使用，让Python的开发效率更上一层楼。
所有企业都需要在日常活动中与其业务合作伙伴交换信息。顾名思义，电子数据交换 (EDI) 是企业与其合作伙伴之间通过网络传输标准格式的电子形式的业务文件。
前言 Laravel 的加密机制使用 OpenSSL 提供 AES-256 和 AES-128 的加密，本文将详细介绍关于Laravel中encrypt和decrypt的实现，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。
昊昊是一个前端工程师，最近涉及到工程化领域，想了解一些编译的知识。恰好我比他研究的早一些，所以把我了解的东西给他介绍了一遍，于是就有了下面的对话。
当我们实现在线文档的系统时，通常需要考虑到文档的导出能力，特别是对于私有化部署的复杂ToB产品来说，文档的私有化版本交付能力就显得非常重要，此外成熟的在线文档系统还有很多复杂的场景，都需要我们提供文档导出的能力。那么本文就以Quill富文本编辑器引擎为基础，探讨文档导出为MarkDown、Word、PDF插件化设计实现。
JSON是一种轻量级的数据交换格式，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于阅读和编写，同时也易于解析和生成，并有效地提升网络传输效率。
PDM保持一致，可对已有PDM进行更新，操作为：选择菜单栏上的Tools->Generate Physical Data Model，打开PDM Generation Options，选择Update existing Physical Data Model，并通过Select model 下拉框，选择需要更新的PDM
高速信号设计涉及到方方面面的知识积累，也许你认为即使没有掌握甚至没有听过一些高速设计的专业术语，也没有关系？因为专业集成的IP可以帮你解决这一问题，但殊不知，根基不牢，地动山摇，基础不牢固，你永远成不了一个expert，甚至成不了一个出色的工程师。
之前有发过创建Jar包的流程，可随着AS版本的更新，方法并没有那么好用，有童鞋问到了这个问题，用这篇再来总结一下。
AST (Abstract Syntax Tree(抽象语法树)) 是源代码语法结构的一种抽象表示。它以树状的形式表现编程语言的语法结构。它由一堆节点（Node）组成，每个节点都表示源代码中的一种结构。不同结构用类型来区分，常见的类型有： Identifier(标识符)，BinaryExpression(二元表达式)，VariableDeclaration(变量定义)，FunctionDeclaration(函数定义)等。
我们需要调用一个换算（reduction）函数，例如 sum()、min()、max()等，但首先得对数据做转换或筛选。
编者按：2017 年 4 月 21-23 日，VALSE（视觉与学习青年学者研讨会）在厦门举行，国内 CV 领域顶级专家学者齐聚一堂，参会的青年学者达 2000 多人。在 VALSE 的「年度进展评述」环节，共有 12 名学者依次上台，对 CV 研究和应用分支领域近年发展做了详细系统的梳理，堪称「12 颗重磅炸弹」。针对近年来 CV 领域火热的方向之一：GAN，哈尔滨工业大学计算机学院教授左旺孟从多方面做了详尽的评述报告。 左旺孟，哈尔滨工业大学计算机学院教授、博士生导师。主要从事图像增强与复原、距
在100+的主题功能中，以下将尝试通过几个维度来作简单的梳理，希望能够对初次接触的朋友们可以更加清晰地了解Excel催化剂能够给自己的日常工作带来哪些的便利和帮助。
近三年来，基于 Transformer 和自监督预训练的语言模型取得了非常瞩目的成绩。这些模型通过自回归、降噪自编码器、对比学习等自监督学习任务，能够从海量的单语或者多语语料中学习到语言的通用表示，然后通过微调等方式适配到各种各样的下游任务上去，例如问答、文本生成、机器翻译等。
大家好，我是柒八九。从今天起，我们又双叒叕yòu shuāng ruò zhuó， 开辟了一个新的领域：「前端工程化」。可能大家对这个词，比较陌生，但是如果把这个问题具象化，那就会感觉到倍感亲切。我简单罗列几个概念和技术
来自香港科技大学，清华大学的研究者提出了「GenN2N」，一个统一的生成式 NeRF-to-NeRF 转换框架，适用于各种 NeRF 转换任务，例如文字驱动的 NeRF 编辑、着色、超分辨率、修复等，性能均表现极其出色！
在阅读本文之前，您先需要了解Swagger的使用，如果您还不知道它是用来干嘛的，请先阅读《Spring Boot中使用Swagger2构建强大的RESTful API文档》一文。 前言 在学会了如何使用Swagger之后，我们已经能够轻松地为Spring MVC的Web项目自动构建出API文档了。但是，如前文方式构建的文档必须通过在项目中整合 swagger-ui、或使用单独部署的 swagger-ui和 /v2/api-docs返回的配置信息才能展现出您所构建的API文档。本文将在使用Swagger的基础
DO、DTO、BO、AO、VO、POJO的概念看似简单，但是想区分好或者理解好也不容易，本文简单梳理一下。
tkinter库的那篇博客（python笔记：可视化界面写作尝试）真的是写的我心力憔悴啊，其实东西并不难，就是多，然后一开始又没有找到比较靠谱的官方文档，搞得我没写一个组件的应用就得去看源码，然后自己写代码尝试，搞得累的半死。
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文介绍了一篇基于大规模预训练语言模型（PLM）来做 NLP 的综述论文。读者将从这篇论文中找到适合不同 NLP 任务的方法。 近年来，基于大规模语言模型的方法在很多 NLP 任务上都取得了比传统方法更好的性能。近日来自 Raytheon BBN、哈佛大学、宾夕法尼亚大学等学校和研究机构的知名 NLP 学者联合编写了一篇综述论文，介绍了基于大规模预训练语言模型的自然语言处理领域进展。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2111.01243 这篇论文归纳总
前段时间在 DeepLearning 学了一门 Prompt 的课程，吴恩达本人授课，讲的通俗易懂，感觉受益匪浅，因此在这里总结分享一下我的学习笔记。
小勤：前面讲到一个多列数据乘上一个系数的问题，《将多列的数据都乘上一个系数，Power Query里怎么操作比较简单？》，里面采用了逆透视成一列数据然后再透视回去的方法，操作比较简单，但是……
计划树执行是SQL处理的第五步，也称为Implementor执行实现。Calcite主要提供两种Implementor实现方式：RelImplementor 和 SqlImplementor。
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