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全文共 1395 字，预计学习时长 5 分钟 图源：unsplash 是时候摆脱那些让你厌烦的无聊项目啦。你一定也有很多天马行空的奇思妙想，想要创建一些刺激且有趣的业余项目，但却不确定如何进行。 没关系，本文带着你“找找刺激”！ 提高技能的最好方法就是实践。这些有趣又有挑战性的项目是你的最佳选择。 1. 数独 图源：Wikipedia 数独游戏大家都不会陌生吧，这些有趣的谜题也是获得算法经验的好方法。本项目的需求是创建一种算法，可用于生成有效的数独游戏。 如果你觉得这太简单了，还可以构建一种算法来解决这些数独游戏。可以执行此操作的一种方法是创建回溯算法。 你可以从中可学到： · 学习和实现数独算法 · 为数独游戏增加一些难度，获得更大成就感 2. 目录应用 如今，创建目录已不再稀奇。但是，这个项目却不同，它可以使用Flutter来运行。 Flutter 是Google最新的UI工具包，可仅使用一个代码库创建本机移动应用程序。 它使用Dart编程语言。 最近Flutter可是很火呢！ 你可以从中可学到： · Flutter · Dart编程语言 · 应用开发 3. 渐进式Web应用 图源：unsplash 渐进式Web应用程序很热门。由于控制渐进式网络应用程序的范围非常容易，因此这也非常适合作为业余项目创建。 计划构建渐进式Web应用程序时，可以选择Angular、React

动态PNAT之EasyIP原理与配置 企业WAN口的公网ip地址配置方式有哪些？ 两种手动配置ip，运营商自动分配 Easyip的应用场景有哪些？ 企业出口设备上wan口上没有固定ip EasyIP是单向转换，还是双向转换？ 单向转换，是动态PNAT里面的一种 通过举例说明 需求描述 公司出口路由器（R1）的WAN口是动态IP 以最节省公网IP地址的方式，实现内网主机访问外网 允许VALN10内的所以主机访问外网 仅允许vlan20内的所有主机为奇数的主机访问外网 允许vlan30内的除PC3以外的其他的所有主机访问外网 R1上主要命令 1.acl 2000 rule 10 permit source 10.1.1.0 0.0.0.255 规则 10 匹配 源 10.1.1.0/24网段主机 rule 20 permit source 10.1.2.1 0.0.0.254 rule 30 deny source 10.1.3.78 0.0.0.0 rule 40 permit source 10.1.3.0 0.0.0.255 3.nat outbound 2000 nat 发出流量 acl2000 查询命令 dis ACL 2000 dis ip int brief dis nat add-group dis nat outbound dis nat session all /

ACL2020录取的文章已经在网上放出了： 地址： https://www.aclweb.org/anthology/events/acl-2020/ ​ www.aclweb.org 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4275752/blog/4321125

一些基本命令 <Huawei> system-view #进入系统视图 [Huawei] interface Ethernet 0/0/1 #进入接口视图 [Huawei-Ethernet0/0/1] quit #返回上一级 [Huawei] interface Ethernet 0/0/1 [Huawei-Ethernet0/0/1] return #返回用户视图 或者 Ctrl + z <Huawei> 修改主机名 <Huawei> system-view #进入系统视图 Enter system view, return user view with Ctrl+Z. [Huawei] sysname oschina #修改主机名为oschina [oschina] 显示VRP版本 [oschina] display version Huawei Versatile Routing Platform Software VRP (R) software, Version 5.110 (S3700 V200R001C00) Copyright (c) 2000-2011 HUAWEI TECH CO., LTDQuidway S3700-26C-HI Routing Switch uptime is 0 week, 0 day, 0 hour, 11 minutes 查看配置

　　 　　本文对百度被 ACL 接收的论文《PLATO:Pre-trained Dialogue Generation Model with Discrete Latent Variable》进行解读，相关工作通用领域对话生成预训练模型PLATO 已于去年10月份公布。 　　PLATO 是业界首个基于隐空间（Latent Space）的端到端的预训练对话生成模型。据悉，该模型利用隐向量来表示对话的潜在方向，从而达到对话内容丰富度和流畅度的显著提升。针对具体的对话任务，基于PLATO可以用少量数据训练得到非常流畅的对话系统。 　　 作者 | 百度 NLP 　　 编辑 | 丛末 　　 　　论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.07931 　　预训练模型及代码：https://github.com/PaddlePaddle/Research/tree/master/NLP/Dialogue-PLATO 　　 1 　　 引言 　　研发开放领域（Open-Domain）的对话机器人，使得它能用自然语言与人自由地交流，这一直是自然语言处理领域终极目标之一。 　　对话系统的挑战非常多，其中有两点非常重要，一是大规模开放域多轮对话数据匮乏； 二是对话中涉及常识、领域知识和上下文，因此在对话回复时，存在“一对多”问题。 　　比如这个例子“李雷：今天好冷啊，外面风好大。

【今日推荐】：为什么一到面试就懵逼！>>> 本文作者：杨蕊1002 飞桨（PaddlePaddle）是国内唯一功能完备的端到端开源深度学习平台，集深度学习训练和预测框架、模型库、工具组件、服务平台为一体，其兼具灵活和效率的开发机制、工业级应用效果的模型、超大规模并行深度学习能力、推理引擎一体化设计以及系统化的服务支持，致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。 从Paddle Fluid v1.0以来，飞桨致力于打造更好的用户体验，趁着百度开发者大会，也为用户精心准备了一份大礼，在开发、训练及部署全流程上进行了全新升级，发布了飞桨的五大特性。接下来小编为您一一解读。 一、动态图&静态图 - 兼具动态图和静态图两种计算图的优势 从飞桨核心框架Padlde Fluid v1.5开始，飞桨同时为用户提供动态图和静态图两种机制。静态图是先定义网络结构而后运行，对定义好的图结构进行分析，可以使运行速度更快，显存占用更低，在业务部署上线上的具有非常大的优势，为用户的AI应用落地提供高效支持。但是静态图组网和执行阶段是分开，对于新用户理解起来不太友好。 飞桨从最新版本开始，提供了更方便的动态图模式，所有操作可以立即获得执行结果，而不必等到执行阶段才能获取到结果，这样可以更方便进行模型的调试，同时还减少了大量用于构建Executor等代码，使得编写、调试网络的过程变得更加便捷

本文作者：杨蕊1002 飞桨（PaddlePaddle）是国内唯一功能完备的端到端开源深度学习平台，集深度学习训练和预测框架、模型库、工具组件、服务平台为一体，其兼具灵活和效率的开发机制、工业级应用效果的模型、超大规模并行深度学习能力、推理引擎一体化设计以及系统化的服务支持，致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。 从Paddle Fluid v1.0以来，飞桨致力于打造更好的用户体验，趁着百度开发者大会，也为用户精心准备了一份大礼，在开发、训练及部署全流程上进行了全新升级，发布了飞桨的五大特性。接下来小编为您一一解读。 一、动态图&静态图 - 兼具动态图和静态图两种计算图的优势 从飞桨核心框架Padlde Fluid v1.5开始，飞桨同时为用户提供动态图和静态图两种机制。静态图是先定义网络结构而后运行，对定义好的图结构进行分析，可以使运行速度更快，显存占用更低，在业务部署上线上的具有非常大的优势，为用户的AI应用落地提供高效支持。但是静态图组网和执行阶段是分开，对于新用户理解起来不太友好。 飞桨从最新版本开始，提供了更方便的动态图模式，所有操作可以立即获得执行结果，而不必等到执行阶段才能获取到结果，这样可以更方便进行模型的调试，同时还减少了大量用于构建Executor等代码，使得编写、调试网络的过程变得更加便捷。用户可以使用更加便捷的动态图模式进行调试、训练

本文作者：杨蕊1002 飞桨（PaddlePaddle）是国内唯一功能完备的端到端开源深度学习平台，集深度学习训练和预测框架、模型库、工具组件、服务平台为一体，其兼具灵活和效率的开发机制、工业级应用效果的模型、超大规模并行深度学习能力、推理引擎一体化设计以及系统化的服务支持，致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。 从Paddle Fluid v1.0以来，飞桨致力于打造更好的用户体验，趁着百度开发者大会，也为用户精心准备了一份大礼，在开发、训练及部署全流程上进行了全新升级，发布了飞桨的五大特性。接下来小编为您一一解读。 一、动态图&静态图 - 兼具动态图和静态图两种计算图的优势 从飞桨核心框架Padlde Fluid v1.5开始，飞桨同时为用户提供动态图和静态图两种机制。静态图是先定义网络结构而后运行，对定义好的图结构进行分析，可以使运行速度更快，显存占用更低，在业务部署上线上的具有非常大的优势，为用户的AI应用落地提供高效支持。但是静态图组网和执行阶段是分开，对于新用户理解起来不太友好。 飞桨从最新版本开始，提供了更方便的动态图模式，所有操作可以立即获得执行结果，而不必等到执行阶段才能获取到结果，这样可以更方便进行模型的调试，同时还减少了大量用于构建Executor等代码，使得编写、调试网络的过程变得更加便捷。用户可以使用更加便捷的动态图模式进行调试、训练