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近日，微软研究团队用 154 页的论文报告内容给出了解答——GPT-4 语言模型可以被视为 AGI 的早期版本！ 该附件是原始论文版本，有需要的话，可直接下载

宝贵时光 质量时间是用于软件开发和维护的自动化质量系统。 Quality-time从Gitlab，SonarQube，Jira，Azure DevOps和OWASP Dependency Check等来源收集测量数据，以概述软件产品和项目的质量。 它通过将度量数据与度量标准目标进行比较，并通知开发团队有关需要改进措施的度量标准来做到这一点。 从技术上讲， Quality-time由一个React前端，一个Mongo数据库服务器和三个用Python编写的后端组件组成：一个API服务器，一个从源收集度量数据的工作程序组件和一个用于发送通知的工作程序组件。 用户可以在前端中添加和配置报告，指标和来源（例如SonarQube和Jira）。 收集器从已配置的度量标准源收集度量标准数据。 它将测量结果发布到服务器，然后服务器将其存储在数据库中。 前端调用服务器以获取报告和测量并将其呈现给用户。

​ C语言是我们嵌入式使用最多的一种编程语言。在日常工作中，由于C语言没有强制的编码风格要求，导致每个人的代码风格各异，不利于同事们之间的沟通与移植。 编码规范的好处： 促进团队之间的合作：一些较大的项目，我们可以拆分成多个功能，每个人负责不同的功能，最后再合并。如果没有统一的代码规范，那么每个人的代码必将风格迥异，导致合并代码的时候不仅要去处理程序的问题，还得花大量的时间和精力去理解别人的代码。 减少BUG的出现：规范输入输出的参数，对一些异常的处理规范，这样就会在测试过程中减少一些异常以及低端的代码错误引起的低级bug。 降低维护成本：当项目上线逐渐累积，后期的维护成本也有随之提升。例如：A开发完产品，B维护过程中加了一段代码，之后还有C、D等等，这时候每个人的代码还不规范会导致项目维护成本骤增，出现传说中的"屎山上拉屎"的现在，更严重的需要项目重构等，严重浪费人力资源。 利于代码审查：一个合格的项目在上线前后有专人进行代码审查，防止出现一些低端的逻辑性错误。规范的代码的风格，可以让代码审查效率更高，也可以尽快的发现一些bug。 自身的成长：当自身对自己代码规范性越来越严格的时

具体的说是做配置管理的工具，只是SCM管理工具其中的一种。是RATIONAL公司开发的配置管理工具，类似于VSS，CVS的作用，但是功能比VSS，CVS强大的多，而且可以与WINDOWS资源管理器集成使用，并且还可以与很多开发工具集成在一起使用

该存储库包含Tübingen-Oslo团队在 使用的源代码。 该方法在英语和西班牙语数据集上均赢得了最佳位置。 该论文描述了该研究： ÇağrıÇöltekin和Taraka Rama（2018） 。 在：第十二届国际语义评估研讨会（SemEval-2018）的会议记录，第34-38页（ ） 要求 该存储库仅包含模型的代码。 您需要按照网页上的说明获取数据。 为了进行测试，存储库中包含一个小样本。 除了标准的Python库， ， （和 ）需要运行在这个仓库的脚本。 脚本的简要说明 所有脚本都在Python 3上运行（可能需要进行一些更改才能在Python 2上运行）。 大多数脚本通过命令行选项和提供摘要的-h选项进行控制。 k-fold-linear.py使用n-grams袋模型对指定输入进行给定超参数的k倍交叉验证，并报告。 k-fold-linear.py -h给出了简要

知识产权管理系统用户操作系统设置ppt核心团队工作汇.ppt

一款简约大气却不失细致的团队网站。网站相关信息和团队成员信息均可在config目录下的json文件修改。

DOTA-DOAI 抽象的 这个repo是我们团队参加DOTA相关比赛的代码库，包括旋转和水平检测。 我们主要使用基于的两阶段检测器，由和完成。 我们还推荐了一个基于张量流的，由领导。 表现 DOTA1.0（任务1） 模型 骨干 训练数据 数值数据 地图 模型链接 技巧 lr schd 数据增强 图形处理器 图像/GPU 配置 FPN ResNet152_v1d (600,800,1024)->MS DOTA1.0 trainval DOTA1.0测试 78.99 全部 2x 是的 2X GeForce RTX 2080 Ti 1 cfgs_dota1.0_res152_v1.py DOTA1.0（任务2） 模型 骨干 训练数据 数值数据 地图 模型链接 技巧 lr schd 数据增强 图形处理器 图像/GPU 配置 FPN（内存消耗） ResNet152_v1

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