继承,super,重写,多态,抽象,接口 继承 extends 用于表示两个类之间的继承关系,继承是OOP的四大特性之一,他允许一个类(称之为子类或派送类) 继承另一个类(称之为父类或基类)的变量和方法,子类可以复用父类的方法和变量,也可以添加和覆盖父类的方法和变量 extends的基本语法 使用e
super 是 Python 面向对象编程当中非常重要的一部分内容，在本篇文章当中详细介绍了 super 内部的工作原理和 CPython 内部部分源代码分析了 super 的具体实现。
本书由B站京西漫步老师推荐，并提供了相应的学习资源，有同感兴趣的朋友，可以加我好友免费分享资源。 本书主要以总结笔记，原文+译文+部分案例实操为主。 预计更新时间为23年6月-23年7月。 本系列笔记背景，笔者在经过一年左右的陆陆续续的学习和实践中，对Powerbi有了初步的应用和学习，但是零散的学
Xmind本文思维导图 序言部分，主要讲述了BI的分类及发展，以及作者推荐的学习方法。重点是介绍了powerbi的主要四大步骤。 即： 一：数据采集 Data acquisition: Power BI has a powerful data acquisition engine that help
在过去，业务人员通常不熟悉数据建模，因为数据建模往往是专业的IT人员的领域。但是，得益于POWERBI和POWER PIVOT FOR EXCEL ，这样的日子一去不复返了。那么，什么是数据模型呢？ 一：思维导图 二：原文截图 第6页 三：翻译 在过去，业务人员通常不熟悉数据建模，因为数据建模往往是
2023年5月9日-5月11日，HUAWEI P60系列及旗舰产品发布会在欧洲德国、中东非阿联酋、亚太马来西亚、拉美墨西哥陆续举办，为消费者带来高端影像旗舰HUAWEI P60 Pro及系列全场景智能新品。其中在亚太站，还传递了一个重要消息：2023年6月30日之前，购买HUAWEI P60系列及折
摘要：以群主发红包为例，带你深入了解继承和super、this关键字。 本文分享自华为云社区《群主发红包带你深入了解继承和super、this关键字》，作者：共饮一杯无 。 需求 群主发随机红包或者普通红包。某群有多名成员，群主给成员发普通红包。 随机红包规则： 群主的一笔金额，从群主余额中扣除，随
1. 安装支持ceph的内核模块 可选: centos/ubuntu: yum install -y ceph-common 或 apt install -y ceph-common 2. 拷贝认证密钥 cephadmin@ceph-deploy:~/ceph-cluster$ sudo scp c
前言 从22年10月到24年1月，一直忙于项目建设，终于顺利投产，截止现在，项目需求、项目缺陷持续推进，越发感觉到代码分支管理的重要性，从项目投产最初，一直试图通过查询各种资料，想找到一种合适的策略进行分支管理，奈何可能是资料过于繁杂未能发现有实际落地价值的资料，通过诸多资料，仅知道了有git工作流
https://www.cnblogs.com/superlazybug/p/16448659.html 最近在项目上，有个功能的入口是字符串的SHA1值，所以打桩跑的时候，经常需要自己计算SHA1，开始使用的是python 的hashlib ，能满足日常使用 后来发现，windows 自带的cer
1）超级马里奥 简介 《 超级马里奥 》（Super Mario）是任天堂公司创造的一款经典游戏系列，是世界上最知名、最成功的游戏之一。这个系列由日本设计师宫本茂于 1985 年创造，最初的游戏名为《超级马里奥兄弟》（Super Mario Bros.），推出后风靡全球。 2）在线部署 2.1）安装
`https://blog.csdn.net/arthemis_14/article/details/129879269` 在使用KingbaseES数据库的时候，系统默认存在一个跟系统初始化用户同名的Superuser（默认是system用户，可更改）。 这个Superuser的存在其实对于权限的
# 第十三章 超级椭圆与超级方程（Superellipses and Superformulas） > 原作：Keith Peters https://www.bit-101.com/blog/2022/11/coding-curves/ > > 译者：池中物王二狗(sheldon) > > 源码：
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 技术栈：supervisor + nginx + uwsgi + django + virtualenv + mariadb 基本流程 crm 纯后端部署是通过模板语言进行和前端通信的，前端代码写在后端中
virtualapp启动流程分析 1. 首先是启动本身,执行Vpp 的attachBaseContext @Override protected void attachBaseContext(Context base) { super.attachBaseContext(base); mPrefer
1. HomeActivity 为处理的入口 @Override protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) { super.onActivityResult(requestCode, r
摘要： 这篇文章主要目的是为了让大家能够清楚如何用MindSpore2.0来进行模型的迁移。 本文分享自华为云社区《MindNLP-基于Mindspore2.0的GPT2预训练模型迁移教程》，作者： Super_WZB。 前言 动机 大家好，我是Super_WZB，最近MindSpore快要上线2.
为视觉语言多模态模型进行偏好优化 训练模型使得它能够理解并预测人类偏好是一项比较复杂的任务。诸如 SFT (Supervised finetuning) 的传统的方法一般都需要耗费较大成本，因为这些算法需要对数据打上特定的标签。而偏好优化 (Preference Optimization) 作为一种
TRL（Transformer Reinforcement Learning）是一个使用强化学习来训练Transformer语言模型和Stable Diffusion模型的Python类库工具集，听上去很抽象，但如果说主要是做SFT（Supervised Fine-tuning）、RM（Reward
在当今数字化时代，数据分析和可视化成为企业决策和发展的重要支撑，很多 BI 工具昂贵的许可费用，让许多中小型企业用户和个人用户望而却步，开源 BI 工具的出现，让其成为很多用户进行数据分析展示的首选。目前市面上主流的开源 BI 产品，例如 Metabase 和 Superset，都是由国外的开发者开发的，这导致国内用户上手的时候都觉得不适应。
