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作者：MikanMu来源：blog.csdn.net/mhmyqn/article/details/48653157在看高性能MySQL第3版（4.1.7节）时，作者建议当存储IPv4地址时，应该使用32位的无符号整数（UNSIGNED

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空窗期和外包经历，哪个更致命？有同学戏称，外包属于有前科，空窗期等于正在服刑，外包以后又空窗等于无期....有网友晒出与猎头的沟通记录，发现现在很多大公司对于内推的有超过3个月空窗期的，简历筛选就直接淘汰了，如果是自己投递他们甚至连简历都不会看有的中型企业要宽泛一些，有半年以上的空窗期的不看，甚至觉得有半年空窗是能力问题，简历都不看，你就是有其他原因也没有机会解释资源分享👉点击领取：最全Python资料合集这位大厂程序员更惨，自己的面试已通过，但是由于空窗期太长，人事那边没通过这个理由在我看来挺扯的，因为真的用同学是因为想在家专心复盘、学习新技术或干脆辞职休息一段时间那种，很正常的，谁也不是机器，偶尔放空一段时间，一旦超过2个月没上班，就被认定有了空窗期，然后就要面对异样的眼光，不公平的待遇。很多企业认为，较长的空窗期意味着你的能力不足，才会一直待业，质疑你的专业能力、职业动力或稳定性，这显然是不合理的。但是，如果你能够为这段时间提供合理的解释（例如，学习、旅行、照顾家庭等），并且显示出在这段时间里所学到的东西，空窗期的负面影响就可以最小化。真心建议大家离职空窗期不要超过3个月，超过3个月找工作真的很难！除了空窗期，有外包经历的小伙伴想去大厂和自研也很难。因为在某些行业或地区，外包可能会被看作是低成本、低质量的代名词。但外包只要技术技能和经历过硬，至少到小公司搬砖没啥问题！空窗期时间太长，连做外包都嫌弃！不过空窗期还有机会进大厂。外包经历基本就告别大厂和自研了。有了外包经历，hr直接pass，想进自研也很难…外包+空窗，这属于五毒俱全了空窗期和外包经历真的是各有各的难，但关键在于如何看待这些经历以及如何充分利用它们。1.适应社会的“规则”：尽管许多人可能不同意这种对空窗期和外包经历的看法，但这是目前部分企业和人事经理的判断方式。对于想进入大厂或自研团队的人来说，理解这些观念并尽量避免较长的空窗期可能是一个务实的选择。2.转变视角，提升自己：空窗期：如果你确实有一个较长的空窗期，那么确保这段时间是有意义的。可以考虑进一步学习、实际操作小项目或做志愿者工作，这样不仅可以填补空白，还可以增强简历。外包经历：确保在外包项目中展现出你的专业能力和团队合作精神。许多外包项目实际上涉及到复杂的问题解决、跨团队合作和与客户的紧密沟通。3.扩大网络：人际关系网在求职过程中非常重要。如果你有外包经历或空窗期，直接与招聘经理或团队负责人联系，并解释你的经历和背景，可能会更有效。4.改变求职策略：如果你发现自己的背景不受某些公司的欢迎，那么可以考虑转向初创公司、中小企业或其他更为宽容的行业。总之，空窗期和外包经历当然会带来一定的挑战，但关键在于如何正确地展示自己的能力、经验和潜力。只要你持续地提升自己、保持开放的心态，并适当地调整求职策略，你仍然有机会在职场上获得成功。空窗期和外包经历，都不致命，没钱赚才最为致命！！！

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pygame.Surface((100,100))上面的行创建了一个默认为黑色的100*100像素的空白24位RGB图像。要实现Surface的透明初始化，传入SRCALPHA参数。surface

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整理：python架构师我们现在已经有了三张图片，现在可以执行我们的优化过程。为了执行优化过程，我们需要按照以下步骤进行操作：步骤1：在第一步中，我们定义了一些基本参数，这些参数帮助我们可视化训练过程并简化训练过程。第一个参数在每次迭代时显示目标图像，以便我们可以检查优化过程。我们使用Adam优化器定义了目标图像，并设置了学习率。最后但同样重要的是，我们定义了训练过程应该进行的优化步骤数。由于训练过程可能需要很长时间才能完成，因此我们需要在结果和时间效率之间保持平衡。因此，我们将定义我们的步骤，并在我们的情况下将步骤限制为2100。show_every=300

今天咱们来聊聊一个编程界的老生常谈：为什么学编程不建议用拼音命名？对于刚入门的编程小白来说，拼音命名似乎是最直接、最简单的选择。比如定义一个变量叫shoujiha来存储手机号，似乎一目了然。但实际上，当你的编程之路越走越远，这个“省事”的习惯可能会变成一个大麻烦。拼音命名的五大罪状1.

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牛逼就不亏。反正软件这玩意，复制个万儿八千份也没成本，当营销了。再说，你穷的时候用盗版，有钱了能保证永远不入正？你就一点不眼馋正版提供的各种在线服务？pansz

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整理：python架构师在将图像加载到内存后，我们将实现风格转移。为了实现风格转移，有必要将图像的样式与其内容分离。之后，还可以将一张图像的风格元素转移到第二张图像的内容元素中。这个过程主要使用标准卷积神经网络的特征提取。然后，这些特征被操纵以提取内容信息或风格信息。这个过程涉及三张图像，即风格图像、内容图像和最终的目标图像。将风格图像的风格与内容图像中的内容相结合，以创建最终的目标图像。这个过程开始时，选择模型中的一些层来提取特征。通过选择一些层来提取特征，我们可以很好地了解图像在整个神经网络中的处理过程。我们还从风格图像和内容图像中提取模型特征。之后，我们从目标图像中提取特征，并将其与风格图像特征和内容图像特征进行比较。资源分享👉点击领取：最全Python资料合集从图像中获取特征#

分别是命令行环境（CLI）和图形界面环境（GUI）下的最佳选择，同时使用两者会大大提高工作效率。资源分享👉点击领取：最全Python资料合集个人背景（Personal

Adleman）一起提出的。当时他们三人都在麻省理工学院工作。RSA就是他们三人姓氏开头字母拼在一起组成的。1973年，在英国政府通讯总部工作的数学家克利福德·柯克斯（Clifford

整理：python架构师在导入所有必要的库并将VGG-19添加到我们的设备之后，我们必须将要应用风格转移的图像加载到内存中。我们有一个内容图像和风格图像，目标图像将是这两个图像的组合。并非每个图像都需要具有相同的大小或像素。为了使图像相等，我们还将应用图像转换过程。图像加载我们必须将内容图像和风格图像加载到内存中，以便我们可以对其进行操作。加载过程在风格转移过程中起着至关重要的作用。在加载过程之前，我们需要内存中的图像，否则风格转移过程将无法进行。代码:#defining

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整理：python架构师在这个主题中，我们将实现一个基于深度神经网络的人工系统，它将创建具有高感知质量的艺术图像。该系统将使用神经表示来分离、重新组合任意图像的内容和风格，提供了一个用于创建艺术图像的神经算法。神经风格转移是一种以另一张图像的风格生成图像的方法。神经风格算法以内容图像（风格图像）作为输入，返回内容图像，就好像它是使用风格图像的艺术风格打印的一样。资源分享👉点击领取：最全Python资料合集神经风格转移算法的工作原理是什么？在实现此算法时，我们定义两个距离；一个用于内容（Dc），另一个用于风格（Ds）。Dc测量两个图像之间的内容差异，而Ds测量两个图像之间的风格差异。我们将第三张图像作为输入，并对其进行转换，以既减小其与内容图像的内容距离，又减小其与风格图像的风格距离。所需库import

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大家好，今天我们来聊聊一个有趣又稍带严肃的话题。最近，网络上的一段言论引起了不小的轰动。说起来，谁还没在网络上发发牢骚呢？但这次，事情似乎有点不一样。事情源于2022年2月，有网友发布了关于某司压榨员工的评论，说该司的员工就是干电池，无限压榨，榨不出来就淘汰掉，能run就run。这公司北京四大坑之首，不是浪得虚名。这些言论被法院判定为侵犯了公司的名誉权，导致这位网友不得不公开道歉。这一判决不仅仅引发了对言论自由边界的讨论，也让人们开始关注网络时代下企业名誉权的保护和个人言论的责任。随着道歉声明的发布，公众对此事件的反应多种多样。有人说，本来是不知道的，这么一说就都看到了。哈哈哈……免费的负向广告，该司用它认真的态度，做实证明了员工干电池！这下都知道北京四大天坑之首是哪家了😏资源分享👉点击领取：最全Python资料合集有人说，这公司真小心眼儿。就因为几句话起诉员工，那要是别的公司都这样骚操作，得有多少人被告啊😂但也有人说，活该被告，动不动就瞎搞排名，谁给你的自信把×××排名第一的。另外，×××你好，很高兴以这样的方式认识你。不得不说，真是技术导向型的公司，连员工的匿名发言都能爬出来👍不过话又说回来，即使在网络上，言论也应该有所节制，不能随意损害他人或企业的名誉。这个事件不仅仅是关于一句评论的争议，它还触及到了更广泛的职场文化问题。在互联网时代，员工的言论自由与企业的形象管理之间的矛盾愈发凸显。员工对公司的不满在网络上的表达，可能会对企业的形象和运营产生深远影响。同时，企业对员工的管理和沟通方式，也直接关系到其内部文化和外部形象的建设。在这个故事的背后，是企业责任与员工权益的持续博弈。企业在追求效率和利润的同时，也需要负责任地对待员工，尊重他们的合法权益和人格尊严。同时，员工在享受言论自由时，也应意识到自己的言行可能对企业和自身带来的后果。这种权衡在当下的职场文化中显得尤为重要。这个事件引发的公众讨论，实际上是一个更大范围内社会对话和共识寻求的过程。在这个过程中，不仅是企业和员工需要反思，整个社会也需要对如何在网络时代平衡言论自由和责任、企业权益和员工福祉进行深入思考。这不仅关系到单个企业或个体，而是关系到整个社会的和谐与进步。这次的事件不仅是一个关于言论自由与责任的案例分析，更是对当前职场文化的一次全面审视。希望通过这样的事件，我们能够更好地理解在职场中保持沟通的重要性，认识到平衡企业利益和员工权益的复杂性，共同推动构建一个更加健康、和谐的职场环境。

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整理：python架构师在前一个主题中，我们发现我们的LeNet模型与卷积神经网络能够对MNIST数据集图像进行分类。MNIST数据集包含灰度图像，但在CHIFAR-10数据集中，图像是彩色的且包含不同的物体。因此，我们最大的问题是我们的LeNet模型是否能够对CIFAR-10数据集的图像进行分类。我们将复制我们先前主题的代码，即CNN测试，并在代码的图像转换、实现、训练、验证和测试部分进行以下更改：注意：如果您是新手，请务必了解我们先前主题的知识，以更有效地理解这个主题。图像转换部分的更改：在图像转换部分，我们将进行以下更改：步骤1：在这里，我们使用CIFAR-10数据集，因此我们的第一步是加载CIFAR-10数据集而不是MNIST数据集。我们通过对训练数据集和验证数据集进行以下更改来加载CIFAR-10数据集：training_dataset=datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,download=True,transform=transform1)

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整理：python架构师在前一个主题中，我们学习了如何使用无尽的数据集来识别数字图像。无尽数据集是深度学习的入门数据集，因为它的简单性。无尽数据集是深度学习的“Hello

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整理：python架构师在上一节中，我们实现了一个神经网络或创建了一个模型，用于对手写数字进行分类。现在，我们通过从网络中获取一张图像来测试我们的模型。我们使用了以下图像：在看到这个图像后，我们会意识到这是数字5。现在，我们将尝试让我们的网络对其进行预测。我们有以下步骤来预测数字图像：步骤1：在第一步中，我们将执行一个GET请求来检索图像数据。为了进行GET请求，我们需要导入请求：import

“996是福报”？哈，这话一出来，我差点没从椅子上摔下来。咱们不是一直在骂996吗？怎么突然就变成福报了？让我们看看那位说“996是福报”的网友。他说躺了很久，然后突然发现在这个畸形的环境里，有钱挣、有活干、有苦吃、有罪受，这都是幸事。额，听起来有点像是“得了便宜还卖乖”的节奏啊。是不是有点让人哭笑不得😂来，咱们也听听其他打工人怎么说。有人说，这哥们心理都畸形了。大概是被现实磨平了吧，只能自己开导自己了。。。这也不得不让我们反思，我们对于工作和生活的态度，是否真的存在着某种扭曲呢？资源分享👉点击领取：最全Python资料合集也有人分析可能是因为被cai了，所以才会这么想。要是这样就说得过去了，跟没有收入比起来那996确实是福报啊！毕竟作为打工人，有口饭吃就不错了。更狠的是，有人说这不过是成功人士的标准嘴脸，以苦为荣，其实都是命运给的好运气。啧啧，真是各执一词。我还听说，现在很多公司不光996，还有1095，有的甚至1195呢！这让我想起了马斯洛的需求层次理论：如果连吃饭都成问题，谁还管你996不996啊。不过，咱们不禁要问，这真的是我们要的生活吗？再来看看自由职业者。他们好像就挺自由的，不用早起挤地铁，不用担心上班迟到。可你知道吗？自由职业者的生活也不是那么美好。他们的工作时间由客户的需求决定，有时候为了赶工期，凌晨三点也得爬起来改稿。自由职业者在空间上是自由的，可以在家里、咖啡厅，甚至是旅途中工作。但这也意味着他们随时都在工作状态，没有固定的下班时间。关于财务自由，他们的收入是过山车式的，高的时候很高，而低的时候可能几乎为0。那么，我们应该如何看待996和躺平呢？其实，这两种选择都反映了当代打工人面对职场和生活的不同态度和选择。对于一些人来说，996意味着更多的工作机会和挑战，也可能意味着更快的职业成长和更高的经济收入。但对于另一些人来说，躺平则是一种对于现实压力的抗拒，是对于更平和生活方式的追求。在这个快速变化的社会中，每个人的选择都有其合理性。重要的是，我们需要清楚自己的选择背后的原因，以及这种选择对我们的生活和幸福感的影响。我们应该追求的，不应该是盲目的跟随潮流，而应该是找到适合自己的生活和工作方式。无论是996的打工人，还是自由职业者，大家其实都在为了生存而奔波。我们或许应该深思，真正的自由是什么？是不是只有退休之后，我们才能享受到真正的自由？我认为，每个人的选择都有其背后的苦与乐。但重要的是，我们要清楚自己为什么这么选择，这样的生活是不是真的让自己快乐。别忘了，我们每个人都是独一无二的，找到适合自己的生活方式才是最重要的。

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整理：python架构师在训练部分，我们在MNIST数据集上训练了我们的CNN模型（无限数据集），并且似乎达到了合理的损失和准确性。如果模型能够将其所学到的内容推广到新数据，那么这将是其性能的真正证明。这将与我们在先前主题中所做的方式相同。步骤1：我们将使用我们在训练部分创建的训练数据集来创建验证集。这一次，我们将设置train=False：validation_dataset=datasets.MNIST(root='./data',train=False,download=True,transform=transform1)

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整理：python架构师在上一个主题中，我们实现了我们的CNN模型。现在，我们的下一个任务是对其进行训练。为了训练我们的CNN模型，我们将使用CUDA张量类型，它将执行与CPU张量相同的功能，但用于计算。训练我们的CNN模型的步骤如下：步骤1：在训练部分的第一步中，我们将使用torch.device()来指定设备。我们将检查CUDA是否可用，如果可用，则使用CUDA，否则使用CPU。device=torch.device("cuda:0"

我们好像一边在工作的漩涡中拼命卷，一边又在生活的压力下喘不过气来。停下来想一想，这样的生活，真的是我们想要的吗？刚刚正好看到一位网友的感慨，大致意思就是说他很好奇，大家是怎么做到一边卷，一边活到35岁等淘汰的？有人说，你看到的都是身体好的，不好的早就回家养病去了。是啊，要卷也得卷得动才行呀……人和人的体质千差万别，不能一概而论的，有些人就是天生精力怪，加班熬夜啥事儿都没有，但也有人是一点儿也不能熬。也有人说，难道加班不都是主动选择的吗？话是这么说没错，但选择加班并不代表自己想加班啊，对于职场人来说还有别的选择吗？谁还不是走一步算一步呢？资源分享👉点击领取：最全Python资料合集大家都明白“物竞天择，优胜劣汰”的道理。层出不穷的人还是会涌过去卷，毕竟都是为了生活嘛，只要还能喘气就能再卷一会儿。。。还有人说，以前的IT行业还是过得很潇洒的，这么卷是最近几年互联网公司搞出来的。好像十年前IT行业确实很舒服啊，朝九晚六，周末双休从来不被打扰，真是美滋滋😀就是薪资不像现在这么高，相对于其他工作稍微高一丢丢，又要动脑子和持续学习，导致根本招不到人。那为啥现在这么卷了呢？我们得认清一个事实：不是我们想要卷，而是职场的潜规则让我们不得不卷。如果你不卷，可能连35岁都撑不到就被淘汰了。但这并不意味着我们就只能接受这样的命运。记住，被淘汰的不是你，而是那个没有准备好的昨天的你。要在职场生存，关键不是天天想着怎么卷，而是怎么在卷的过程中为自己积累价值。我们需要学会的是，怎样在公司里“压榨”出更多的机会和成长。不是说成天抱怨公司有多不堪，而是要看到公司的独特之处。每个公司都有其生存的智慧和方法。在你忙碌的工作之余，多花点时间去了解公司的运营、管理、项目处理等方面。这些看似无关紧要的东西，将来在你想升职或换工作时，都将是你的宝贵财富。接下来是要多跟老板沟通，多提建议。你的每一个想法和方案，只要得到老板的认可，就大胆去实施吧。这不仅是利用资源，更是积累经验的好机会。时间久了，你会发现自己已经开始懂得老板的思维方式，而不再是职场中的小白。环境是改变不了的，但改变自己总是可能的。工作中的每一件大事小事，都要尽力做到最好。比如发邮件，你可能觉得这没什么，但邮件的标题、标点、字间距都会影响到收件人的阅读体验。做好每一件小事，你就能在老板心中慢慢树立起可靠的形象。职场如战场，我们每个人都是战士。在这个卷的时代里，想要不被淘汰，就要学会不断提升自己，善用身边的资源。只有这样，我们才能在35岁的职场分水岭上，笑对挑战，活出自己的色彩。

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入职字节是不少互联网人心中的职场归宿，不仅是妥妥的大厂，薪资也是相当客观，福利待遇也是在一线水平，看看这薪资，还是非常的诱人~但最近，在网上我却偶然看到了字节的员工对工作的种种吐槽。其中一位尤为显眼。有位新入职的员工表示，他在字节只待了一个月，因为工作强度太高考虑离职，不禁纠结自己是否过于脆弱。他分享道：“在来字节之前，我在阿里待过。实际上，阿里和字节的上下班时间相似，但阿里中间会有很多闲暇。而在字节，几乎是全天候工作，压力和疲劳感明显加强。”其实字节的工作强度，一直以来都是大家会吐槽的一个点，甚至还有不少人开玩笑的表示，字节和心脏只能跳动一个，当然这个是有些夸张了资源分享👉点击领取：最全Python资料合集这个帖子下方我发现有不少有意思的评论："我呆了不到半年就走了，完全没一点自由时间，长期晚上10点多下班，11点到家。"

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