在我们iOS项目开发过程中，我们的团队成员都是分散的、分布式，这个项目管理带来了挑战。
Git是一个能够进行版本管理的软件，它是cvs和svn的未来。
下面我根据我们的经验总结一些心得如下：你是可以根据自己的需要搭建git服务器，当然也可以使用github（https://github.com/）开源社区提供服务器，在这里可以有免费300M的空间使用，但是项目只能是共有的，如果是私有项目需要付费。
进入https://github.com/plans注册你的github
Git是一个能够进行版本管理的软件，它是cvs和svn的未来。
下面我根据我们的经验总结一些心得如下：你是可以根据自己的需要搭建git服务器，当然也可以使用github（https://github.com/）开源社区提供服务器，在这里可以有免费300M的空间使用，但是项目只能是共有的，如果是私有项目需要付费。
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2024/3/28 15:02:42
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数据仓库介绍在这个项目中，我构建了一条ETL管道来帮助一家音乐流媒体启动公司Sparkify从AWSS3（数据存储）中提取其数据，将它们暂存到AWSRedshift中，并将数据转换为一组维度表，以便他们的分析团队可以分析用户正在收听的歌曲。
要求该项目需要以下内容：有权创建IAM角色并配置AWSRedshift的AWS账户数据集：两个公共S3存储桶。
一个存储桶包含有关歌曲和艺术家的信息，第二个存储桶包含有关用户的信息。
安装与设置对于数据库架构登台表staging_songs-存储歌曲和艺术家staging_events-存储用户执行的操作事实表songplays-与歌曲相关联的事件数据记录玩弄页NextSong即记录尺寸表用户-应用中的用户歌曲-音乐数据库中的歌曲artist-音乐数据库中的艺术家时间-歌曲播放记录的时间戳分为特定单位数据仓
要求该项目需要以下内容：有权创建IAM角色并配置AWSRedshift的AWS账户数据集：两个公共S3存储桶。
一个存储桶包含有关歌曲和艺术家的信息，第二个存储桶包含有关用户的信息。
安装与设置对于数据库架构登台表staging_songs-存储歌曲和艺术家staging_events-存储用户执行的操作事实表songplays-与歌曲相关联的事件数据记录玩弄页NextSong即记录尺寸表用户-应用中的用户歌曲-音乐数据库中的歌曲artist-音乐数据库中的艺术家时间-歌曲播放记录的时间戳分为特定单位数据仓
2024/3/28 6:14:19
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过去几年的经验告诉我：单元测试已然是“被解决的问题”了。
所有的信息、图书、工具都摆在面前，你只要把NUnit拣起来就可以上路了，不是么？不是。
即便是在下决心要开始写单元测试之前，我们也得从别人那里吸取经验，从那些好的坏的故事里，那些令人绝望或是见证奇迹（一个测试就省了我一周时间！）的时刻中，取其精华弃其糟粕。
即便这样，等我们勇敢上路之后还会意识到，要学的东西还多着呢！我想跟你讲讲我在单元测试这片大陆上一段奇妙的旅程。
我们Typemock的团队已经在这块大陆上游历了数年，这些经历也改变了我们的产品开发过程。
Isolator是我们的主打产品，它最开始是作为mock框架出现的，但是当我们对在真实世界
所有的信息、图书、工具都摆在面前，你只要把NUnit拣起来就可以上路了，不是么？不是。
即便是在下决心要开始写单元测试之前，我们也得从别人那里吸取经验，从那些好的坏的故事里，那些令人绝望或是见证奇迹（一个测试就省了我一周时间！）的时刻中，取其精华弃其糟粕。
即便这样，等我们勇敢上路之后还会意识到，要学的东西还多着呢！我想跟你讲讲我在单元测试这片大陆上一段奇妙的旅程。
我们Typemock的团队已经在这块大陆上游历了数年，这些经历也改变了我们的产品开发过程。
Isolator是我们的主打产品，它最开始是作为mock框架出现的，但是当我们对在真实世界
2024/3/26 2:50:49
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DragonBones是一个由Egret团队制作的2d骨骼动画编辑器，主要面向的移动游戏开发者和设计师，提供跨语言跨平台的动画制作工作流解决案。
DragonBones最初的设计初衷源于解决移动端游戏制作动画工作流的低效，和移动端游戏如何使用更小素材体积表现出更生动的动画的问题。
dragonbones功能特色工作流完善以往的游戏动画开发，从设计动画原稿，到最终呈现在游戏中，动画设计师需要
DragonBones最初的设计初衷源于解决移动端游戏制作动画工作流的低效，和移动端游戏如何使用更小素材体积表现出更生动的动画的问题。
dragonbones功能特色工作流完善以往的游戏动画开发，从设计动画原稿，到最终呈现在游戏中，动画设计师需要
2024/3/25 19:17:34
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所有开发人员或者技术团队，可以在本框架基础上做各种管理软件开发工作，里面所有相关业务代码都有Demo，大家可以学习着如何更好的使用UniGUI。
如有技术上问题，可以下载另外一份《UniGUI集合说明--追月无名.doc》。
如有技术上问题，可以下载另外一份《UniGUI集合说明--追月无名.doc》。
2024/3/22 1:36:46
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pytest是一个强大的Python测试工具，它可以用于所有类型和级别的软件测试。
Pytest可以被开发团队，QA团队，独立测试小组，实践TDD的个人和开放源代码项目
Pytest可以被开发团队，QA团队，独立测试小组，实践TDD的个人和开放源代码项目
2024/3/20 9:31:41
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摘要：传递迁移学习是利用源域知识来提高目标域学习能力的一种学习方法，已在各种应用中被证明是有效的。
迁移学习的一个主要限制是源域和目标域应该是直接相关的，如果两个领域之间几乎没有重叠，则在这些领域之间执行知识转移将无效。
受人类传递性推理和学习能力的启发，利用辅助概念将两个看似无关的概念通过一系列中间桥连接起来，本文研究了一个新的学习问题：传递性转移学习（transitiveTransferlearning，简称TTL）。
TTL的目的是在源域和目标域直接共享少量因素的情况下，打破大的域距离，传递知识。
例如，当源域和目标域分别是文本和图像时，TTL可以使用一些带注释的图像作为中间域来桥接它们。
为了解决TTL问题，我们提出了一个框架，首先选择一个或多个域作为源域和目标域之间的桥梁，实现转移学习，然后通过这个桥梁进行知识转移。
大量的经验证据表明，该框架在多个分类数据集上产生了最新的分类精度。
迁移学习的一个主要限制是源域和目标域应该是直接相关的，如果两个领域之间几乎没有重叠，则在这些领域之间执行知识转移将无效。
受人类传递性推理和学习能力的启发，利用辅助概念将两个看似无关的概念通过一系列中间桥连接起来，本文研究了一个新的学习问题：传递性转移学习（transitiveTransferlearning，简称TTL）。
TTL的目的是在源域和目标域直接共享少量因素的情况下，打破大的域距离，传递知识。
例如，当源域和目标域分别是文本和图像时，TTL可以使用一些带注释的图像作为中间域来桥接它们。
为了解决TTL问题，我们提出了一个框架，首先选择一个或多个域作为源域和目标域之间的桥梁，实现转移学习，然后通过这个桥梁进行知识转移。
大量的经验证据表明，该框架在多个分类数据集上产生了最新的分类精度。
2024/3/19 9:12:27
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DeepConvolutionalTransferLearningNetworkANewMethodforIntelligentFaultDiagnosisofMachineswithUnlabeledData(深度卷积迁移学习网络：一种新的无标记机器故障智能诊断方法)雷亚国团队2018年文章。
机械智能故障诊断的成功依赖于两个条件。
1)含有故障信息的有标签数据是可用的。
2)训练和测试数据是从相同的概率分布中获取的。
然而，对于大部分机械，很难获得大量的有标签数据。
此外，尽管一些机械可以获取有标签数据，但是由于数据分布的差异，用这些有标签数据训练的智能故障诊断方法可能无法对从其他机械获得的无标
机械智能故障诊断的成功依赖于两个条件。
1)含有故障信息的有标签数据是可用的。
2)训练和测试数据是从相同的概率分布中获取的。
然而，对于大部分机械，很难获得大量的有标签数据。
此外，尽管一些机械可以获取有标签数据，但是由于数据分布的差异，用这些有标签数据训练的智能故障诊断方法可能无法对从其他机械获得的无标
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POLYV保利威是易方信息旗下拥有自主知识产权的视频云计算服务平台，我们希望在这个过度娱乐化的时代当中，通过保利威视频技术和服务能推动实体经济，用视频为企业创造源源不断的商业价值。
保利产品线包括：云点播、云直播两大类，还提供API、SDK技术支持，并拥有国家专利级别的Playsafe视频版权保护技术及三套CDN加速，致力为用户提供稳定、安全、快速的企业级云视频服务。
下文主要介绍保利威项目管理中，据团队特性制定规则，围绕客户商业价值高的需求，进行快速迭代、过程风险控制、交付反馈，把资源合理化利用，做恰到好处的质量标准。
首先让我们先来了解一下，敏捷方案的一些概念P（Plan）--计划，确定方针和目
保利产品线包括：云点播、云直播两大类，还提供API、SDK技术支持，并拥有国家专利级别的Playsafe视频版权保护技术及三套CDN加速，致力为用户提供稳定、安全、快速的企业级云视频服务。
下文主要介绍保利威项目管理中，据团队特性制定规则，围绕客户商业价值高的需求，进行快速迭代、过程风险控制、交付反馈，把资源合理化利用，做恰到好处的质量标准。
首先让我们先来了解一下，敏捷方案的一些概念P（Plan）--计划，确定方针和目
2024/3/17 14:24:23
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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