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活文档总结
我们可以先看看日常开发中会涉及到哪些文档： 需求文档 接口文档 业务词汇表文档 模块业务流程文档 系统间交互文档 系统架构文档 系统依赖文档 发布文档 示例文档(tutorial) 项目进度文档 案例文档 汇报文档 要写的类型文档还是不少的，无论哪种文档，都与项目的代码是脱节的。 所以软件行业以往的文档编写方式有很多缺点： 文档易过时，因为与代码是分开的，改了代码忘改文档是很正常的，代码是新版本，而文档是历史版本 文档误导人，因为前一条，功能上的修改没有反映到文档上，读文档的人会被错误信息所误导 稳定文档 稳定文档指的是那些基本不怎么变动的文档，这种文档和代码分开是可以接受的，为了使我们的文档稳定，应该遵循一些基本的编写原则，比如： 不要带公司的那些容易变化的信息：公司名，子公司，品牌，商标等等 声明式配置 声明系统配置、资源需求、依赖的，也可以生成文档。 从这个意义上讲 k8s 的 yaml 既是文档，也是代码。
1.1K40发布于 2021-04-23 - 来自专栏令仔很忙
软件文档总结
在软件开发之前，有一项非常重要的工作，就是写软件文档，软件文档从形式上看的话，大致分为两类：一类是工作表格，就是开发过程中填写的各种表格；第二类就是编制的技术资料或者管理技术资料。 要是从文档的生产和使用范围来分则分为三类： ? 写好软件文档，一份好的文档相当于一份精美的介绍或者使用手册，让相关的工作人员充分的了解新的软件，从而做出更好地软件。
75310发布于 2018-09-14 - 来自专栏令仔很忙
软件文档总结（二）
= 在软件文档中有几个比较重要的文档重点介绍一下 1、软件需求说明书 软件需求主要是从从现实中分离功能，描述软件要“做什么”，在软件需求说明书中，主要的功能和联系如下： ? 概要设计文档最重要的部分是分层数据流图、结构图、数据字典以及相应的文字说明等；详细设计文档最重要的部分是模块的流程图、状态图、局部变量及相应的文字说明等。一个模块一篇详细设计文档。 对于新用户来说基本操作手册是非常重要的，这也是很重要的文档。
1K20发布于 2018-09-14 - 来自专栏六个周
mongoose官方文档总结
如果想更新单独一条文档并且返回给应用层，可以使用 findOneAndUpdate 方法。 六、文档-Documents Mongoose document代表着MongoDB文档的一对一映射。 -SubDocuments 子文档是指嵌套在另一个文档中的文档。 Mongoose子文档有两种不同的概念：子文档数组和单个嵌套子文档 const chidlSchema = new Schema({name:String}) const parentSchema = new Schema({ children:[childSchema], child:childSchema }) 子文档与文档的区别是 子文档不能单独保存，他们会在他们的顶级文档保存时保存 find() 是文档列表 count() 是文档数量 update() 是更新的文档数量 九 中间件–Middleware 中间件(pre 和 post 钩子)是在异步函数执行时函数传入的控制函数
23.3K40编辑于 2022-10-28 - 来自专栏梧雨北辰的开发录
Xcode文档注释使用总结
Xcode作为iOS的开发神器，为我们提供了十分丰富的文档提示功能，在开发过程中，我们可以十分方便的按下Option键，选中一个类或者方法查看其文档说明。 本篇主要介绍几种常用的文档注释方法。 多行注释文档 /** 多行注释文档相比于普通多行注释多了一个星号。 这里写图片描述 我们发现一个问题，效果图中前两行并没有换行，我们若是希望换行就需要在之间添加一个空行 ---- 单行注释文档 ///# 标题1 ///## 标题2 ///hello oc，下面的空行是为了换行 这里写图片描述 ---- 算法注释 算法是相对比较复杂的方法，我们通过注释对其进行详尽的说明，其文档注释使用的关键字如下： /// - Precondition: 前置条件 /// -
2.6K40发布于 2018-04-24 - 来自专栏博客园
Vue.Draggable 文档总结
本文章转自https://blog.csdn.net/zjiang1994/article/details/79809687 Vue.Draggable学习总结 Draggable为基于Sortable.js
13.2K20发布于 2018-12-06 - 来自专栏全栈程序员必看
pdf转word文档总结
今天帮忙进行pdf转word，折腾半天，最终终于搞定了 这里介绍的方法分为两种，一种是直接转为图片版的word，也就是不可编辑的；另一种就是转为可编辑的word，目前很多软件都是要收费的~ 不可编辑的word文档 上传需要处理的文档后，设定分割方式，或者需要进行格式转换的页面范围，就可以在线处理，之后等待片刻把处理后的文档download就可以了~ https://www.pdftoword.com/ 这个网址也可以进行 有兴趣也可以看看源代码～ 可编辑的word文档的转换。这个找了很久才找到可用的。可以下载此处给出的软件，里边有注册机，可以用于破解软件。 窗口复制机器码到图3所示窗口，点击计算注册码，复制注册码，然后拷贝到图2所示的注册码位置，点击激活就OK啦~ 现在就可以点击读取，打开你想要转换的PDF，点击识别，识别完毕后点击word就自动可以保存到一个word文档中
3.7K20编辑于 2022-09-06 - 来自专栏自动化、性能测试
MongoDB（8）- 文档删除操作
删除方法 db.collection.deleteOne() 删除单条文档 db.collection.deleteMany() 删除多条文档 db.collection.remove() 删除单条或多条文档 ，传递一个空文档 ({}) 就行 justOne：可选项，true，删除第一个满足删除条件的文档，默认 false，删除所有满足条件的文档 writeConcern：可选项，设置抛出异常的级别（比较复杂 只删除集合中第一条文档 删除指定条件的文档 db.inventory.deleteMany({ status : "A" }) ? status 为 “A” 的文档有两条，但只会删除匹配到的第一条 条件删除 删除 qty 字段值大于 50 的文档 db.inventory.remove( { qty: { $gt: 50 } } 删除操作的重点 删除文档不会删除索引 所有操作在单个文档级别上都是原子性的 以下方法也可以从集合中删除文档 db.collection.findOneAndDelete() db.collection.findAndModify
98510发布于 2021-06-09 - 来自专栏自由而无用的灵魂的碎碎念
Windows 8学习总结
方便的单独关闭或开启蓝牙、wifi等信号 Windows 8移动中心没有添加开启、关闭蓝牙、wifi无线信号，但windows 8针对他们还是添加了不错的开启关闭方式： ? 新建账户时，生成的用户目录差别 Win8新建账户支持两种方式：通过microsoft账户或本地账户新建，如果没有microsoft账户，需要在线注册。 Hyper-v的网络配置 这个不详细介绍，可以网上搜索一下，win8时hyper-v 3.0。如果想让你的虚拟机也可以访问外部网络，使用如下设置： 创建外部网路： ? 这是一个老生常谈的问题： 程序的配置一般在C:\Users\[用户]\AppData\Roaming下，vista/7/8的配置路径都一样。 以如上两个程序的配置迁移为例： Ultraedit: 把FtpData.ini复制到你win8同样的路径下，打开UE再看看，出来了。 ?
78820发布于 2018-07-24 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
AI应用实战课学习总结（8）降维算法分析实战
最近入坑黄佳老师的《AI应用实战课》，记录下我的学习之旅，也算是总结回顾。 今天是我们的第8站，一起了解下降维算法基本概念 以及 通过降维算法辅助商品品类分析的案例。 font.sans-serif']=['SimHei'] # 用来正常显示负号 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 创建一个新的图形，设置大小为12x8 plt.figure(figsize=(12, 8)) # 在图上绘制降维后的数据点 plt.scatter(reduced_data[:, 0], reduced_data
37410编辑于 2025-03-31 - 来自专栏Rgc
redis过期机制（官网文档总结）
如下为 对 官网文档的总结，如有理解错误，请指正，不胜感激。 ?
93230发布于 2019-03-20 AI Agents Masterclass 项目文档
项目标题与描述AI Agents Masterclass 是一个全面的AI代理开发教程项目，旨在展示如何利用大型语言模型(LLM)与外部系统交互，实现业务流程自动化。 项目包含多个功能模块，如Asana任务管理、Google Drive文档处理、Slack消息交互等，通过实际案例演示AI代理的强大能力。 功能特性多平台集成：支持Asana、Google Drive、Slack等多个平台的API集成任务自动化：自动创建和管理Asana任务，包括设置截止日期和项目分配文档处理：搜索Google Drive文档并自动创建新文档对话交互 ：通过自然语言与AI代理交互，理解复杂指令RAG支持：实现基于文档的检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation)多模型支持：兼容OpenAI、Anthropic、Groq ：从Google Drive搜索相关文档会议记录：自动总结会议记录并创建行动项知识库查询：基于上传的文档回答专业问题核心代码Asana任务创建工具@tooldef create_asana_task(task_name
32010编辑于 2025-07-24- 来自专栏机器人网
开发者总结： 8 种最好的 AI 机器学习开源项目
随着 AI 技术快速发展，各种理论与实践层出不穷，它正在迅速改变我们生活中几乎每一个领域，从我们如何交流到用于交通的手段。 作为开发者或者学习者，在开始构建机器学习应用程序之前，从众多开源项目中选择一项应该是一个艰巨的任务，日前，有网友在博客总结了 8 种最好的开源 AI 技术，为机器学习开发者指明道路。 4、Microsoft Cognitive Toolkit 最初于 2016 年发布的 Microsoft Cognitive Toolkit ，之前称为 CNTK，它是一种 AI 解决方案，可让您将机器学习项目提升到一个新的水平 由于它是最早的 AI 库之一，被视为推动深度学习发展的行业标准。 8、Accord.NET Accord.NET 最初于 2010 年发布，是一个完全用 C# 编写的机器学习框架。
70020发布于 2018-07-23 - 来自专栏指点的专栏
Java 集合框架（8）---- 总结
那么在这篇文章中我们来将之前介绍过的一些集合类做个总结，并补充一些没有涉及到的知识点。我们从几个不同的角度来进行分类。在此之前我们来看看整个 Java 集合框架的类图： ? 当出现 hash 值冲突的时候，先采用链地址法处理（使用单链表将冲突的元素连接），当某个冲突链表的长度不小于 8 时，将其树化（转换为红黑树，加快查找速度）。 HashMap 是非线程安全的类。 这里用一篇文章总结了一下 Set 接口下的具体类：Java 集合框架（7）. HashSet 内部通过 HashMap 实现，效率较高。
73410发布于 2019-01-18 - 来自专栏Java小技巧
Java 8 新特性 | 总结
=); （8）find findFirst:从流中获取一个元素（获取的是开头的元素） findAny:从流中获取一个元素（一般情况下，是获取的开头的元素） 这两个方法，绝大部分情况下，是完全相同的，但是在多线程的环境下
42210编辑于 2022-10-27 - 来自专栏mukekeheart的iOS之旅
Android基础总结（8）——服务
使用AsyncTask 异步消息机制的原理解析可以参考自：Android基础总结（7）——异步消息处理 3、Service服务的基本用法 创建Service子类 首先，Service类是抽象类， protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { 7 super.onCreate(savedInstanceState); 8 { 6 public void startDownload(){ 7 Log.d(MyService, startdownload executed); 8 5 // TODO Auto-generated method stub 6 //return mBinder; 7 return null; 8 7 另外根据IntentService的特性，这个服务在运行结束后应该是会自动停止的，所以我们又重写了onDestroy()方法，在 8 这里也打印l一行日志，以证实是不是停止掉了
1.8K80发布于 2018-02-27 - 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
走进AI时代的文档识别技术 之文档重建
图8 版面识别效果 字体识别网络：日常文档图片往往存在各种特色字体，比如粗体、下划线或者楷书等等。为了更好地还原文档的真实内容，这里我们引入字体识别模块支持特殊字体的识别。 3、总结展望 我们运用深度学习针对拍照图片中文档的格式进行学习识别后，采用实体抽取技术实现了一键提取图片中文档的表格、图片、公式、段落样式、文字样式、排版等格式，并将包含文字、段落、排版的内容自动插入到电子文档中 腾讯QQ研发中心——CV应用研究组致力于计算机视觉的产品研究和研发工作，利用深度学习技术和大数据为QQ、腾讯文档等提供AI基础能力。 我们希望利用AI科技来方便人们生活，提升人们生活质量。 Text Detector [7]Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation [8]
7.2K64发布于 2019-06-20 - 来自专栏MySQL学习
innodb核心配置总结---官方文档阅读笔记
innodb_adaptive_hash_index -- 自适用哈希索引关闭 --skip-innodb-adaptive-hash-index -- 自适用哈希索引分区数 innodb_adaptive_hash_index_parts=8- 删除全文索引不会立刻释放空间，所以需要在表上执行OPTIMIZE TABLE且带下面参数 innodb_optimize_fulltext_only=ON -- 系统表空间设置数据文件大小,autoextend默认自动扩展8M innodb_undo_directory 6，全局临时表空间路径 innodb_temp_data_file_path 7，会话临时表空间路径 innodb_temp_tablespaces_di 8， MERGE_THRESHOLD=N 24,启用专用MySQL服务器的自动配置 -- 在Docker容器或者专门运行mysql的服务器上可以启用该参数，启用后自动配置这些参数：(服务器硬件值与自动配置的值参考官方文档 KEY_BLOCK_SIZE值会自动忽略ROW_FORMAT=COMPRESSED -- 设置最佳KEY_BLOCK_SIZE值的方法，是创建表，并观察表空间文件.ibd大小，另删除表不会降低.ibd大小 -- 建议设置为8k
1.6K30发布于 2021-10-25 - 来自专栏码农知识点
disconf相关问题总结-结合issue，官方文档
对于Web系统： 要实现统一读取，可以使用ThreadContext+AOP来实现。 ThreadContext的使用方式有以下几种：
87220发布于 2020-06-22 - 来自专栏云云众生s
如何使用LangChain和OpenAI总结大型文档
在总结非常大的文档时仍然存在一些限制。以下是一些减轻这些影响的方法。 但在总结非常大的文档时仍然存在一些限制。 LLM 对大型文档总结的限制 LLM 中的上下文限制或上下文长度是指模型可以处理的标记数量。每个模型都有自己的上下文长度，也称为最大标记或标记限制。 Passage: ```{text}``` SUMMARY: """ ) 此提示模板将帮助模型更有效、更高效地总结文档。 通过 LLM 的 API 开发 AI 应用程序一直备受关注，其中向量数据库通过提供上下文嵌入的有效存储和检索发挥着重要作用。 MyScaleDB 是专门为 AI 应用程序设计的向量数据库，它考虑了成本、准确性和速度等所有因素。其 SQL 友好界面允许开发人员在无需学习新知识的情况下开始开发其 AI 应用程序。
1.5K10编辑于 2024-04-24
腾讯云开发者
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