Author Archive: feellikelearning

關於snap(軟件包管理工具)的筆記

snapd 是什麼? Snapd 是一個用於管理 Snap 軟件包的守護進程,它是 Ubuntu 和其他 Linux 發行版上的一個包管理器。 Snap 是一種新型的軟件包格式,它旨在提供更好的軟件管理體驗。Snap 軟件包是完全自包含的,包括所有運行所需的庫和依賴項,因此它們可以在不同的 Linux 發行版上運行,並且不需要為每個發行版打包不同的軟件包。Snap 還支持軟件自動更新和回滾,使得軟件更新更加方便和安全。 Snapd 提供了一個守護進程,它在後台監控系統中的 Snap 軟件包,確保它們的自動更新,管理 Snap 軟件包的安裝、配置和刪除等操作。Snapd 還提供了一個命令行工具,名為 snap,用於與 Snap 軟件包進行交互,例如安裝、升級和刪除軟件包。 除了 Ubuntu 發行版,Snapd 還支持在其他 Linux 發行版上使用,例如 Debian、Fedora、Arch Linux 等。Snapd 是開源軟件,並可以在 GitHub 上找到其源代碼。 查看snap版本的命令 要檢查…
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ChatGPT Web UI使用的應該是是Tailwind CSS

怎樣發現? 登錄ChatGPT後用Chrome DevTools看左邊Side Bar,能看到class里有類似flex,py-3,px-3,items-center之類的關鍵詞。 這些都能在Tailwind CSS的文檔里查到。 比如items-center。 看來Tailwind現在是非常主流的CSS庫,值得學習。之前本站這篇博文有提到HyperUI,一個用來查找用Tailwind做的網頁組件的工具。 相關鏈接 ChatGPT Tailwind CSS HyperUI 本文鏈接

怎樣在jupyter里查看xgboost版本

方法 1 – 使用xgboost模塊的__version__屬性 要在Jupyter筆記本中查看XGBoost庫的版本,可以使用xgboost模塊的__version__屬性。此屬性包含一個字符串,該字符串指定XGBoost庫的版本號,例如’1.1.1’或’0.90’。 例如,您可以使用以下代碼打印您的Jupyter筆記本中安裝的XGBoost庫的版本: 方法 2 – 使用pip 在 Jupyter 筆記本里打開一個新的代碼單元。 輸入 !pip show xgboost 並運行代碼。 運行後會顯示 xgboost 的版本信息,包括版本號、安裝路徑等。 例如: 請注意,上面的步驟中使用的是 pip 命令,因此您需要確保您的系統中已經安裝了 pip。如果您使用的是 Anaconda,可以使用 conda 命令來查看 xgboost 版本: 本文鏈接

極簡React Router示例

React Router是什麼? React是一個用於構建用戶界面的JavaScript庫,它提供了一組工具來創建和維護可重用的UI組件,主要應用於單網頁應用。而React Router可以用於構建多網頁應用,它可以控制應用程序中的內容顯示,並且可以將瀏覽器的歷史記錄與應用程序的狀態保持同步。這樣,用戶就可以使用瀏覽器的前進和後退按鈕來導航應用程序中的不同部分。使用域名下的URL,都由完全由前端控制,不需要每個頁面都發送後台請求。 學習react router實現的例子 在本文中,我們將會實現一個純網頁的小應用。這個應用沒有後端,也沒有使用CSS。實現它只需要修改一個JS文件。應用的頂端有一個導航欄,分別對應/和/about兩個路由。點擊對應的超級鏈接後,網頁內容會更新為對應的組件(Component)。 詳細步驟 首先,您需要安裝 Node.js 和 npm,然後使用 npm 創建一個新的 React 項目: 在上面的命令中,我們使用 npm init 命令創建了一個名為 my-app 的 React 項目。這條命令會自動安裝 React 和相關的依賴,並且會在當前目錄中創建一個名為 my-app 的文件夾,用於存放項目的源代碼和配置文件。 接下來,您可以使用 npm 安裝 React Router 庫: 在上面的命令中,我們使用 cd 命令進入了項目文件夾,然後使用 npm install 命令安裝了…
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Scripty插件:讓Chrome瀏覽器自動運行定製Javascript腳本

為什麼要跑定製Javascript腳本? 在Chrome瀏覽器中自動運行定製的Javascript腳本,讓一些常用任務自動化,這能節省您手動運行腳本的時間,讓您更加高效地完成工作。比如登錄網站,改變網站風格(字體,顏色),去廣告之類的。 Scripty 介紹 簡單的登錄網站視頻 安裝Scripty 直接到Chrome Web Store安裝 Scripty鏈接 安全性 目前關於這個插件的信息很少,也沒找到是否開源。暫時無法判斷其安全性,請自行判斷。 作者 作者為印度孟買的工程師Abhishek Satre。 LinkedIn 個人主頁 本文鏈接

用scikit-learn計算NDCG

簡介 NDCG是衡量Ranking quality是重要指標。本文將用實際Python例子演示怎樣計算NDCG。 用scikit計算NDCG例子 注意ndcg_score接收的參數都是list of list。後面解釋為什麼是list of list。 如果評估一個排序請求,用以下例子 如果有多個排序請求,比如日誌里記錄的一天收到的所有排序請求,用以下例子(假設有3個排序請求) 3個排序會產生3個NDCG,最後結果為所有NDCG的平均值,作為這麼多請求的總NDCG返回。 還要注意每個排序請求list裏面元素的數量要一樣,不然ndcg_score函數會報錯。 參考 Scikit-learn官方文檔 (講得沒本文詳細) 本文鏈接