聚焦制造业共性项目管控难题 结合装备制造行业特性， 从PDCA循环角度， 通过痛点、解决方案、实际案例的剖析， 看企业如何做好项目管理。 本期干货内容分享 1. 计划的可执行性 计划要达成共识，打造合理三级计划体系 2. 执行的可衡量性 明确报工方式，进度认列标准 3. 监控的实时性 找准关键路径规划，掌控关键节点 4. 复盘的重要性 结案检讨，持续优化 继续阅读

文章目录 1. 一级缓存命中条件1.1 SQL与参数相同1.2 同一个会话1.3 相同的MapperStatement ID1.4 RowBounds分页的offset和limit要相等 2. 一级缓存源码解析3.一级缓存失效场景 在上一篇基础上，我们继续看下一级缓存相关内容 mybatis中存在同时存在一级缓存和二级缓存，两者区别如下： 一级缓存：也叫做会话级缓存，生命周期仅存在于当前会话&#xff0 继续阅读

前言 在开发 CLI（Command Line Interface）工具的业务场景下，离不开命令行参数的收集和解析。 接下来，本文介绍如何收集和解析命令行参数。 收集命令行参数 在 Node.js 中，可以通过 process.argv 属性收集进程被启动时传入的命令行参数： ? 1 继续阅读

引言 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的应用需要使用深度学习模型来解决。然而，传统的深度学习模型在处理一些复杂的问题时，往往会出现过拟合的情况，导致模型的性能下降。为了解决这个问题，循环神经网络模型应运而生。本文将介绍循环神经网络模型的基本原理、训练方法、应用场景以及优化策略。 一、循环神经网络模型的基本原理 神经网络模型是一种模拟人类神经系统的机器学习模型，可以用于解决各种问题，例如图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等等。神经网络模型由多个神经元组成，每个神经 继续阅读

在java中有一种特殊的语句叫循环结构语句，它可以实现将一段代码重复执行。 循环语句分为while循环语句、do···while循环语句和for循环语句。接下来我说下简单的语法结构：while（循环条件）{ 执行语句 ... } do{ 执行语句 ... }while(循环条件);for循环语句for(初始化表达式；循环条件；操作表达式){ 操作表达式 ... }for语句比较特别。接下来分别用 继续阅读

本文比较并总结遍历数组的四种方式： for 循环： for (let index=0; index < someArray.length; index++) { const elem = someArray[index]; // ··· } for-in 循环： for (const key in someArray) { console.log(key); } 数组方法 .forEach()： someArray.forEach((elem, index) => { consol 继续阅读

ES6中新增的数组循环方法 forEach | map | filter | some() | every() | reduce() | reduceRight() | for…of… forEach arr.forEach(function(val,index,arr){console.log(this,val,index,arr) },123); //改变this指向，是什么数据类型，this就是什么 需要三个参数 第一个参数：循环出来的 继续阅读

1、字符设备驱动内部实现原理解析 原理：用户层调用 open() 函数打开设备文件，用ls-i查看inode号并找到与之对应的struct inode 结构体。在struct inode 结构体中，可以找到与文件关联的 struct cdev 设备驱动结构体。设备驱动结构体中包含了文件操作方法结构体的指针。根据文件打开的模式，比如读取模式、写入模式等，内核会回调操作方法结构体中相应的函数，例如 open() 继续阅读

当我们在使用Python编写程序时，可能会遇到通过对象调用类方法和静态方法失败的问题，那么这是为什么呢？接下来，我们将从多个方面对这个问题进行详细解析。 一、类方法和静态方法的定义 在了解Python中通过对象不能调用类方法和静态方法之前，首先需要明确类方法和静态方法的定义。 类方法和静态方法都是定义在类中的一种方法，可以通过类名直接调用，而不需要先创建该类的实例。具体定义如下： class MyClass: # 类方法 @classmeth 继续阅读

Apache的commons-cli包是专门用于解析命令行参数格式的包。 依赖： ? 1 2 3 4 5 &l 继续阅读

Python continue语句 跳出当前循环本文地址：https://my.lmcjl.com/stmt/continue版权声明：个人博客原创文章，转载请注明出处和网址。，欢迎加入。 继续阅读

文章目录1.RLHF方法2.ChatGPT中的RLHF方法2.1 微调模型GPT-32.2 训练奖励模型2.3 利用强化学习进一步微调语言模型3.效果4.面临挑战5.参考 InstructGPT语言模型，是一个比 GPT-3 更善于遵循用户意图，同时使用通过我们的对齐研究开发的技术使它们更真实、毒性更小。InstructGPT 模型循环迭代的过程当中，加入了人类反馈进行训练。 比如下面的例子：几句话向6岁的孩子解析登月 可以看 继续阅读