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关于snap(软件包管理工具)的笔记

snapd 是什么? Snapd 是一个用于管理 Snap 软件包的守护进程,它是 Ubuntu 和其他 Linux 发行版上的一个包管理器。 Snap 是一种新型的软件包格式,它旨在提供更好的软件管理体验。Snap 软件包是完全自包含的,包括所有运行所需的库和依赖项,因此它们可以在不同的 Linux 发行版上运行,并且不需要为每个发行版打包不同的软件包。Snap 还支持软件自动更新和回滚,使得软件更新更加方便和安全。 Snapd 提供了一个守护进程,它在后台监控系统中的 Snap 软件包,确保它们的自动更新,管理 Snap 软件包的安装、配置和删除等操作。Snapd 还提供了一个命令行工具,名为 snap,用于与 Snap 软件包进行交互,例如安装、升级和删除软件包。 除了 Ubuntu 发行版,Snapd 还支持在其他 Linux 发行版上使用,例如 Debian、Fedora、Arch Linux 等。Snapd 是开源软件,并可以在 GitHub 上找到其源代码。 查看snap版本的命令 要检查…
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ChatGPT Web UI使用的应该是是Tailwind CSS

怎样发现? 登录ChatGPT后用Chrome DevTools看左边Side Bar,能看到class里有类似flex,py-3,px-3,items-center之类的关键词。 这些都能在Tailwind CSS的文档里查到。 比如items-center。 看来Tailwind现在是非常主流的CSS库,值得学习。之前本站这篇博文有提到HyperUI,一个用来查找用Tailwind做的网页组件的工具。 相关链接 ChatGPT Tailwind CSS HyperUI 本文链接

怎样在jupyter里查看xgboost版本

方法 1 – 使用xgboost模块的__version__属性 要在Jupyter笔记本中查看XGBoost库的版本,可以使用xgboost模块的__version__属性。此属性包含一个字符串,该字符串指定XGBoost库的版本号,例如’1.1.1’或’0.90’。 例如,您可以使用以下代码打印您的Jupyter笔记本中安装的XGBoost库的版本: 方法 2 – 使用pip 在 Jupyter 笔记本里打开一个新的代码单元。 输入 !pip show xgboost 并运行代码。 运行后会显示 xgboost 的版本信息,包括版本号、安装路径等。 例如: 请注意,上面的步骤中使用的是 pip 命令,因此您需要确保您的系统中已经安装了 pip。如果您使用的是 Anaconda,可以使用 conda 命令来查看 xgboost 版本: 本文链接

极简React Router示例

React Router是什么? React是一个用于构建用户界面的JavaScript库,它提供了一组工具来创建和维护可重用的UI组件,主要应用于单网页应用。而React Router可以用于构建多网页应用,它可以控制应用程序中的内容显示,并且可以将浏览器的历史记录与应用程序的状态保持同步。这样,用户就可以使用浏览器的前进和后退按钮来导航应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,不需要每个页面都发送后台请求。 学习react router实现的例子 在本文中,我们将会实现一个纯网页的小应用。这个应用没有后端,也没有使用CSS。实现它只需要修改一个JS文件。应用的顶端有一个导航栏,分别对应/和/about两个路由。点击对应的超级链接后,网页内容会更新为对应的组件(Component)。 详细步骤 首先,您需要安装 Node.js 和 npm,然后使用 npm 创建一个新的 React 项目: 在上面的命令中,我们使用 npm init 命令创建了一个名为 my-app 的 React 项目。这条命令会自动安装 React 和相关的依赖,并且会在当前目录中创建一个名为 my-app 的文件夹,用于存放项目的源代码和配置文件。 接下来,您可以使用 npm 安装 React Router 库: 在上面的命令中,我们使用 cd 命令进入了项目文件夹,然后使用 npm install 命令安装了…
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Scripty插件:让Chrome浏览器自动运行定制Javascript脚本

为什么要跑定制Javascript脚本? 在Chrome浏览器中自动运行定制的Javascript脚本,让一些常用任务自动化,这能节省您手动运行脚本的时间,让您更加高效地完成工作。比如登录网站,改变网站风格(字体,颜色),去广告之类的。 Scripty 介绍 简单的登录网站视频 安装Scripty 直接到Chrome Web Store安装 Scripty链接 安全性 目前关于这个插件的信息很少,也没找到是否开源。暂时无法判断其安全性,请自行判断。 作者 作者为印度孟买的工程师Abhishek Satre。 LinkedIn 个人主页 本文链接

用scikit-learn计算NDCG

简介 NDCG是衡量Ranking quality是重要指标。本文将用实际Python例子演示怎样计算NDCG。 用scikit计算NDCG例子 注意ndcg_score接收的参数都是list of list。后面解释为什么是list of list。 如果评估一个排序请求,用以下例子 如果有多个排序请求,比如日志里记录的一天收到的所有排序请求,用以下例子(假设有3个排序请求) 3个排序会产生3个NDCG,最后结果为所有NDCG的平均值,作为这么多请求的总NDCG返回。 还要注意每个排序请求list里面元素的数量要一样,不然ndcg_score函数会报错。 参考 Scikit-learn官方文档 (讲得没本文详细) 本文链接