最近在给项目代码完善单元测试，发现go语言单元测试相关的资料都是零零散散的，所以在这儿整理总结一下。项目中使用的是goconvey+monkey+sqlmock (项目的web框架为gin, 持久层框架为gorm), 使用时也碰到一些坑，也会在这篇文章中做一些相关的记录。 文章大约4200字，囿于篇幅，很多地方都是一笔带过，不过在每一部分之后提供了一些笔者读过觉得不错的资料的链接，大家可以根据需要查看。

重启后我们主机的ip会多一个桥接。

[37]在线屏幕录制:
https://www.p2hp.com/screenrecord.html

AlphaFold2 的出现，被Nature 誉为“前所未有的进步”，成为生物研究领域的标杆成果，一块重要的里程碑，这一突破也展现出 AI 在科学领域解决问题的巨大潜力。随着数据的爆炸式增长、模型、算法和算力不断取得突破，毋庸置疑，AI 已成为科学研究中一个必不可少又好用的“生产工具”。

这是一个中文仓库，收集对开发人员有用的定律、理论、原则和模式，比如摩尔定律、侯世达定律、墨菲定律等等。

需要注意的是，通过航空客运数据分析人口流动包含了一定的“本底”值，即这部分“本底”流动人口并非实际意义上的城市人口流动。通过加总所有机场的当月“本底”值，我们发现该值与中国民航总局公布的国际航班客运人口数一致。因此，对于航班数据来说，“本底”指的是在该城市的机场起飞到境外的人数，包含了“本底”在内的人口流动总数并不代表当月该城市与国内经济活动相关的实际人口流动情况。将每月数据加总后进行差分，可以有效去除“本底”值对人口流动增量的影响，差分的结果代表的是人口净流入的增量情况。

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如果通过Bert进行预训练，相当于给矩阵加入了先验知识（之前训练逻辑没有给机器任何提示，规则后者基础知识），提高了正式训练时初始矩阵的准确度，极大地提升了之后transformer的计算效率和对数据量的要求。在现实中，举例来说，如果我想训练国家图书馆图书，之前需要每本书的信息和对这本书的解释，或者中文书对应的英文书。但现在我们可以大量只是训练内容，不需要打标签，之后只需要通过transformer对样本数据进行微调。这就给ChatGPT很大的进步空间，而且可以预见，更多这类大模型会雨后春笋一般快速出现。

ZQZJJ:=(BBD-BB)/BB*100;

export LD_PRELOAD="/hook" ./gdbserver-7.12-mips-be 0.0.0.0:2333 /usr/bin/httpd

LLJX:=EMA(攻击流量,3);

https://blog.senr.io/blog/why-is-my-perfectly-good-shellcode-not-working-cache-coherency-on-mips-and-arm

 

 

图1-2

《Attention is all your need》在编写时主要是为了考虑NLP任务，是由几个Google的科研人员一起完成的，其中一个背景是Google也在推广自己的并行计算芯片以及AI TensorFlow开发平台。平台主要功能特点是并行计算，这篇文章的算法也是在最大限度的实现并行计算。我们就以一个简单的例子来把这个算法串一遍。

这些年来，软件工程并没有变得越来越简单，而是变得越来越复杂，因为我们正在解决越来越多的问题，将需要更长的时间来解决。但是，许多技术经理都秘密地相信，问题已经减少到拖放式解决的程度。结果就是，技术经理对实施时间的期望与程序员应该花费的时间之间存在巨大差距。程序员不得不继续推出用胶带浆糊拼凑而成的不可靠的解决方案，使之勉强能赶上截止日期，然后将其扔给运营团队，并在整个余生中为产品补漏洞，直到自己精疲力尽离职为止。

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