Material X
修改使用ls时文件夹绿色底色的问题：

个人使用的是zsh终端
使用ls命令查看时有某种权限的文件夹会显示非常别眼的绿色，像下面的blog这样
例子

修改：
使用命令：dircolors -p > ~/.dircolors生成配置文件，用vim打开并修改OTHER_WRITABLE部分。
修改为：OTHER_WRITABLE 30;46，保存退出。（当然你也可以选择自己喜欢的颜色）
在终端运行以下命令生效：eval "$(dircolors ~/.dircolors)";。

参考于StackOverflow的这个问题：https://unix.stackexchange.com/questions/94498/what-causes-this-green-background-in-ls-output

ps：需要注意的是，如果改变了配色主题：~/.oh-my-zsh/themes下的主题在~/.zshrc中改变，
要删除.dircolors文件并重复上面的步骤。

最后的效果图是这样（我选择的主题是fletcherm，另外dpoggi也不错）
例子

一. win+terminal+wsl升级wsl2

  1. 前往系统设置-应用-程序和功能-启用或关闭Windows功能，勾选上述目标项，确认后重启电脑
    Windows功能

  2. Microsoft story下载Windows terminal和Ubuntu18.04 LTS

  3. 打开terminal在Powershell中，输入如下命令：wsl --set-default-version 2，查看版本：wsl -l -v；输出的VERSION下面是2就成功了。

  4. 如果没有生效，需要安装wsl2：wsl_update_x64
    安装后在terminal输入：wsl --set-version Ubuntu-18.04 2，然后继续输入命令将WSL 2设置为默认版本wsl --set-default-version 2，重新查看版本。

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From：全部来自CVer群里“Leo林”大佬的一些闲聊

这里好像不少毕业找工作的，说一些建议吧:

  1. 充分评估自己的能力，不要总想着 BAT 这样的大公司。
    大公司人才济济，说实话，除非天才类型，否则各个位置上都占好了坑，要上位不容易的。
    大多数毕业生都是大公司用来筛选的基数，给你个 2年高工资无所谓，但一般半年后就开始见分晓，该转岗去填劳力的就强制转，不转的话看你是想去哪？拿着高薪不做事？
    一般降薪比较难操作，直接开掉比较容易。开老员工容易伤感情，赔偿还多，开工作一两年就简单很多。
    总之呢，大公司高薪找毕业生其实是一种大撒网策略，不要真以为就是自己值这个钱。
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工作

26. 删除排序数组中的重复项

给定一个排序数组，你需要在原地删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。

不要使用额外的数组空间，你必须在原地修改输入数组并在使用 $O(1)$ 额外空间的条件下完成。

示例 1:

1
2
3
4
5
给定数组 nums = [1,1,2], 

函数应该返回新的长度 2, 并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2。 

你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。
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数据结构与算法

比赛群学习笔记

如果某个特征很强很强，那么原样拷贝一下，构造一个新的特征。会怎样？

分裂次数，首先，每个特征复杂度不同。。自身能分裂的次数就是不定的。

道理上，这样普遍情况下肯定没用。
但是两个特征肯定会有原特征一半左右的特征重要性，那么这个表面看，还是强特呢

我看的这个链接，按照林佬的讲法，这个feature-selector有些思路也是有问题的，我觉得我也要再想想想，模型只有学到，在测试集中依旧有用的信息，才有价值，构建好一致的线下验证集，是成功的一半，其实影响得分最大的因素是验证数据

线下5折的时候。每折的得分的方差大，还是同一个折，换不同的5个种子的方差大？其实很明显是前者。

绝大部分误差是数据真实标签带来的。。一般说的线下线上一致，都是指增减一致。而不是分数接近。

keras_bert

分类示例中在IMDB数据集上对模型进行了微调以适应新的分类任务。

1
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5
# 会下载Bert模型
!pip install -q keras-bert keras-rectified-adam
!wget -q https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/uncased_L-12_H-768_A-12.zip
# !wget -q https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip    # 中文
!unzip -o uncased_L-12_H-768_A-12.zip
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keras bert

大O

大O表示法中的常量有时候事关重大，这就是快速排序比合并排序快的原因所在。

比较简单查找和二分查找时，常量几乎无关紧要，因为列表很长时， O(log n)的速度比O(n)
快得多。

散列函数

“将输入映射到数字”。

  • 模拟映射关系；
  • 防止重复；
  • 缓存/记住数据，以免服务器再通过处理来生成它们。
数据结构

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