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PyCharm 允许您检查文件或文件夹的两个修订版本之间的差异，或者它们当前的本地副本和存储库版本之间的差异。差异显示在差异查看器中。 将修改后的文件与其存储库版本进行比较 打开 提交工具窗口Alt+0 选择一个文件并单击 工具栏上的 ，或按Ctrl+D

《建造者》是开发商 System 3 在 1997 年基于 MS-DOS 系统打造的一款 RTS/模拟经营类游戏，时隔近 20 年，这部超级经典的老作品重回人们的视线。 重制版修复了所有角色、动画、场景，以原稿为出发点，但使用了全新的技术。原稿的人物设计都是手绘的，但是在《建造者 HD》中，他们将被渲染成 3D 角色

由于要做一个关于文本分类的project，可能要用到TensorFlow，自学一下。 参考书籍《Tensorflow+实战Google深度学习框架》 TensorFlow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。 张量是TensorFlow管理数据的形式，可以被简单理解为多维数组，在张量中并没有真正保存数字，而是保存如何得到这些数字的计算过程，一个张量中主要保存了三个属性：名字，维度和类型

这篇文章将简单介绍seq2seq模型+attention机制，以及在这个模型下，字符级逐字的输入和输出任务产生的句向量的特性。 许久未更博了，在前段时间测试了用seq2seq做ner任务，可以参考之前的文章《RNN的Seq2Seq模型做命名实体识别》 ，之后通过NER做NLU，再加上RL尝试多轮对话，结果达到了期望，但是还有很多工作需要去做，多轮语料采集、句子相似度、句向量，在多轮对话中，我没有尝试将每句话进行分类，我认为句子本身表意就非常清晰，标注反而画蛇添足，特别是上下文中的句子，其意思根据上下文而变化。那么对话中去匹配距离最近的句子，并且人为的反馈，可能是一个多轮对话的主要方式

在最近的过去，我在各种软件开发环境中对“上游”和“下游”一词的定义有几次失误。每次，我都必须查找它的含义。有足够的理由对其进行撰写以使其坚持下去

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本帖已被设为精华帖！ 在 Ruby 社区中你会听到很多人说：“测试很重要”。但是并没有给出很好的理由。 如果你是从其他的语言转到 Ruby 语言的，你会立刻注意到，由于 Ruby 语言自身 的 Duck 类型，Ruby 是一门非常宽容的语言

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问别人“你是做什么的?”是开始对话和更好地了解某人的常用方式。这是一个简单的问题，却能透露出一个人的职业、兴趣和目标等方面的大量信息。然而，有很多不同的方式来问这个问题，根据上下文和正式程度选择正确的方式很重要