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Manjaro 还是 Arch Linux？如果说 Manjaro 是基于 Arch 的，那么它和 Arch 又有什么不同呢？请在这篇比较文章中阅读 Arch 和 Manjaro 的不同之处吧。 来源： https:// linux.cn/article-12527- 1.html 作者：Dimitrios Savvopoulos 译者：Xingyu.Wang （本文字数：3372，阅读时长大约：5 分钟） 大多数 适合初学者的 Linux 发行版 都是基于 Ubuntu 的。随着 Linux 用户经验的增加，一些人开始尝试使用更高级的发行版，主要是在“Arch 领域”。 这个所谓的 “Arch 领域”以两个发行版为主。 Arch Linux 本身和 Manjaro 。还有其他 基于 Arch 的 Linux 发行版 ，但都没有这两个发行版受欢迎。 如果你在 Arch 和 Manjaro 之间感到困惑，那么这个比较应该能帮助你。 Manjaro 和 Arch Linux：它们有什么不同或相似之处？ 我试图在各个方面比较这两种发行版。请记住，我并没有只关注差异，我还指出了它们的相似之处。 两者都是滚动发布的版本，但不是同一种类型 在 Arch 和 Manjaro 中，没有像 Ubuntu 或 Fedora 那样每隔几个月或几年就会有一次“发布”。只要 保持你的 Arch 或

作者： 李呈祥，花名司麟 ，阿里云智能EMR团队高级技术专家，Apache Hive Committer， Apache Flink Committer，目前主要专注于EMR产品中开源计算引擎的优化工作。 Spark社区在 Spark Packages 网站中索引了许多第三方库，这些第三方库由不同的开发者贡献，作为Spark生态圈的一部分，扩充了Spark的使用范围和使用场景，其中很多对于我们日常的使用可能有帮助，我们准备开启一个系列文章介绍Spark Packages中一些有意思的第三方库，作为系列的第一篇，本文主要介绍Optimus，一个基于PySpark的简单易用的数据准备工具。 本文的部分内容源自Optimus官网和相关介绍文章，原文链接参考文末引用部分。 在Spark（Pyspark）的支持下，Optimus允许用户使用自己的或一组 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4324558/blog/4310289

Java SPI 示例 前面简单介绍了 SPI 机制的原理，本节通过一个示例演示 Java SPI 的使用方法。首先，我们定义一个接口，名称为 Robot。 public interface Robot { void sayHello(); } 接下来定义两个实现类，分别为 OptimusPrime 和 Bumblebee。 public class OptimusPrime implements Robot { @Override public void sayHello() { System.out.println( "Hello, I am Optimus Prime." ); } } public class Bumblebee implements Robot { @Override public void sayHello() { System.out.println( "Hello, I am Bumblebee." ); } } 接下来 META-INF/services 文件夹下创建一个文件，名称为 Robot 的全限定名 org.apache.spi.Robot。文件内容为实现类的全限定的类名，如下： org.apache.spi.OptimusPrime org.apache.spi.Bumblebee 做好所需的准备工作，接下来编写代码进行测试。

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> 　　 作者 |Chunyuan 　　 编辑 | 丛末 　　人工智能的核心愿望之一是开发算法和技术，使计算机具有合成我们世界上观察到的数据的能力, 比如自然语言，图片等等。 　　每当我们建立一个模型来模仿这种能力时，该模型就称为生成模型 (Generative Models)。 　　如果该模型涉及深度神经网络，则该模型是深度生成模型（Deep Generative Models, 简称 DGMs）。 　　作为深度学习中自我监督学习 (self-supervised learning)技术的一个分支，DGM特别专注于刻画数据的生成过程。这篇文章回顾了DGM的历史，定义和现状，并分享最新的一些研究结果。最终希望启发大家去思考一个共同的主题：如何在大规模预训练时代推进或应用深度生成模型。 　　 1 　　历史回顾和基础知识： 　　三种类型的深度生成模型和一个通用技巧 　　生成模型（Generatitve Models）在传统机器学习中具有悠久的历史，它经常与另外一个主要方法（判别模型，Discriminative Models）区分开。我们可以通过一个故事学到它们有何不同：有两兄弟，他们具有不同的特殊能力，一个具有深入洞察事物内在的能力，而另一个善于学习所见事物之间的差异。在故事里，前者代表生成模型，而后者代表区分模型，他们的特点总结为： 　　生成模型

©PaperWeekly 原创 · 作者｜Chunyuan Li 单位｜Microsoft Research Researcher 研究方向｜深度生成模型 人工智能的核心愿望之一是开发算法和技术，使计算机具有合成我们世界上观察到的数据的能力, 比如自然语言，图片等等。 每当我们建立一个模型来模仿这种能力时，该模型就称为 生成模型 （Generative Models）。 如果该模型涉及深度神经网络，则该模型是 深度生成模型 （Deep Generative Models, 简称 DGMs）。 作为深度学习中自我监督学习 （self-supervised learning）技术的一个分支，DGM 特别专注于 刻画数据的生成过程 。这篇文章回顾了 DGM 的历史，定义和现状，并分享最新的一些研究结果。最终希望启发大家去思考一个共同的主题： 如何在大规模预训练时代推进或应用深度生成模型。 历史回顾和基础知识：三种类型的深度生成模型和一个通用技巧 生成模型（Generatitve Models）在传统机器学习中具有悠久的历史，它经常与另外一个主要方法（判别模型，Discriminative Models）区分开。我们可以通过一个故事 [1] 学到它们有何不同：有两兄弟，他们具有不同的特殊能力，一个具有深入洞察事物内在的能力，而另一个善于学习所见事物之间的差异。在故事里，前者代表生成模型

3 月，跳不动了？>>> 我在本周早些时候提出了类似的问题，但是我仍然不了解如何获取所有已安装应用程序的列表，然后选择要运行的应用程序。 我试过了： Intent intent = new Intent(ACTION_MAIN); intent.addCategory(CATEGORY_LAUNCHER); 并且仅显示已预安装或可以运行 ACTION_MAIN Intent类型的应用程序。 我也知道我可以使用 PackageManager 获取所有已安装的应用程序，但是如何使用它来运行特定的应用程序？ #1楼 如果一个程序包中有多个启动器，则上述代码有问题。 例如：在LG Optimus上，Facebook的LG，MySpace的LG，Twitter的LG包含一个包名称SNS，如果您在上述位置使用SNS，则会重复此步骤。 经过数小时的研究，我得出了以下代码。 似乎运作良好。 private List<String> getInstalledComponentList() throws NameNotFoundException { final Intent mainIntent = new Intent(Intent.ACTION_MAIN, null); mainIntent.addCategory(Intent.CATEGORY_LAUNCHER); List