编写一个具有可复用性的机器学习代码模版。 当前机器学习特别是深度学习的代码大部分工作流程都是相同或是类似的。我想在 PyTorch 的基础构建一个通用的代码模板统一和规范，通过对模版的代码复用快速复现其他人的论文的结果，或是用于生产环境。 PyTorch-Lightning调研了一下，我认为使用 PyTorch-Lightning 会是一个不错的选择。 工程文件结构需求分析 CheckPoint

Test Data$$A = \left[ \begin{matrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{matrix} \right]\ \ \ B = \left[ \begin{matrix} 4 & 3 \\ 2 & 1 \end{matrix} \right]$$ Codeimport numpy as np mat_a

RPC面向过程，只发送 GET 和 POST 请求。GET用来查询信息，其他情况下一律用POST。请求参数是动词，直接描述动作本身。 RESTful面向资源，使用 POST、DELETE、PUT、GET 请求，分别对应增、删、改、查操作。请求参数是名词，这个名词就是“增删改查”想要操作的对象。 Reference 通俗易懂 RPC、REST、Dubbo、HTTP、RMI 的区别与联系

命令行： 尖括号 中括号的含义 []：内的内容意思是：可写可不写 {}：那就必须要在{}内给出的选择里选一个。 <>：表示必选 Kaldi run.pl & queue.pl使用方法 run.pl <options> <log-file> <command> ├── run.pl ├── run.sh ├── cmd_1.sh └── cm

命令行的艺术 前言 基础 日常使用 文件及数据处理 系统调试 单行脚本 冷门但有用 仅限 OS X 系统 仅限 Windows 系统 更多资源 免责声明 熟练使用命令行是一种常常被忽视，或被认为难以掌握的技能，但实际上，它会提高你作为工程师的灵活性以及生产力。本文是一份我在 Linux 上工作时，发现的一些命令行使用技巧的摘要。有些技巧非常基础，而另一些则相当复杂，甚至晦涩难懂。这篇文章并不长，

单个目录示例grep -E "http" ./ -R --exclude-dir=.git 多个目录示例grep -E "http" . -R --exclude-dir={.git,res,bin} 多个文件示例grep -E "http" . -R --exclude=*.{java,js} Reference grep搜索排除某些目录

同步（Synchronous） 异步 (Asynchronous) 阻塞 (Blocking) 非阻塞 (Nonblocking) 同步（Synchronous）异步 (Asynchronous)阻塞 (Blocking)非阻塞 (Nonblocking)Reference [知乎] 怎样理解阻塞非阻塞与同步异步的区别

Splitscp=$data/wav.scp # prepare split_scps split_scps="" for n in $(seq $nj); do split_scps="$split_scps $logdir/wav_${name}.$n.scp" done # split scp utils/split_scp.pl $scp $split_sc

MySQL InstallationCLI Tipsbash CLI# start mysql.server start # login mysql -u root -p mysql -u $user_name -p # status systemctl status mysql.service # run sql script source $sql_path MySQL CLI# cr