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https://juejin.im/post/5e3bbe8b518825490966cc18 哇说起B站，在小九眼里就是宝藏般的存在，放年假宅在家时一天刷6、7个小时不在话下，更别提今年的跨年晚会，我简直是跪着看完的！！ 最早大家聚在在B站是为了追番，再后来我在上面刷欧美新歌和漂亮小姐姐的舞蹈视频，最近两年我和周围的朋友们已经把B站当作学习教室了，而且学习成本还免费，真是个励志的好平台ヽ(.◕ฺˇд ˇ◕ฺ;)ﾉ 下面我们就来盘点一下B站上优质的学习资源： 综合类 Oeasy ： 综合音视频剪辑教程、编程入门教程、平面设计教程、office使用教程，甚至还有硬件电路教学的万金油up主！涵盖面丰富的难以置信。 Doyoudo ： 主要教平面设计和视频剪辑，但也涉及到了编程、音乐制作等领域。内容通俗易懂，非常适合新手入门。 程序员向 九章算法 ： 专注于程序员的求职的up主，内容涵盖了算法教学、大数据、人工智能、全栈开发、简历修改和面试技巧等等。还有跨专业转码、成功上岸的大佬们的经验分享。对要求职的程序员和想转码的同学非常有用！ Python学习者 ： 从Python语言的基础入门讲到进阶，包括了开发者环境搭建的教程和比较实用的爬虫教程。 程序员文明 ： 主要内容都是Java教学，而且内容都是比较有趣和实用的栗子，比方说实现爱心表白墙、登陆弹幕、开发电商秒杀模块、人工智能项目等等。

https://www.jianshu.com/p/fc37afb2e2a9 文/毛咩 （微信公众号：币咩咩） 保持充足的流动性 西贝莜面村的老板贾国龙接受采访时称当前西贝400家线下门店基本都已停业，只保留100多家外卖业务，预计春节前后一个月时间将损失营收7-8亿元。 西贝目前有2万多员工待业，如果按照国家政策规定工资要继续发，一个月支出就在1.5亿左右。倘若疫情在短时间内得不到有效控制，西贝账上的现金撑不过三个月。 “在这个行业里边我们日子还算不错的，那日子不好的呢？我们贷上款，勒紧腰带发三个月工资，其他品牌其他企业呢？”贾国龙说，“你要知道餐饮业三四千万的就业，把这些人都推到社会，那是什么光景？” 目前举国抗疫，随着工作日的迫临，很多人渐渐从恐慌回归到吃饭穿衣等民生问题。西贝的问题不算夸张，作为国内知名餐饮，近几年迅速扩张，账面现金流不会太多，多是用利润再投资，无形中放大了杠杆，容错率很小。 贾国龙说的还是比较实在的，西贝作为知名餐饮企业还是有一定抗风险能力的，大部分中小餐饮估计就此消亡了。 目前对经济的最大影响还不是春节期间营业额的损失，而是这场战争过后企业的破产和群体的失业。国家能做的就是降低贷款利率，给抗疫企业开绿色通道。 今天中国人民银行官网已经发了通知，未来一段时间市场要保持充足的流动性： 其次因为各地封路导致的物流阻断，很多种植业和养殖业产品运不出去

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https://zhuanlan.zhihu.com/p/109425425 作者： OU Graphics 新的一年，新的学习目标。 总有一些新软件在你的学习列表中。 今天与大家来谈谈， 什么软件是你在2020年的职业规划中必须掌握的。 没有哪一个建筑软件可以满足所有的设计需求 每个软件都有独特的功能，可以帮你获得更好更快的结果。 面对BIM、2D图纸、3D渲染、手绘图等问题 建筑师必须要掌握一些技巧解决。 12分钟，OU Graphics与你分享解决方法 https://www.zhihu.com/video/1216327874115960832 视频中，作者与大家分享对于问题的看法，分析了几款软件面对问题的优劣势，以及作者使用的工作流程。 在此，小编对内容进行汇总，方便大家学习 2020年必要学习的建筑软件 BIM 几年前，BIM也许是一个加分项，而现在，BIM已然是建筑师的必备技能。 如果今天你仍然不知道BIM，那它必须是优先级。在此，作者推荐三款软件。 Archicad：专为建筑师设计的软件，支持便捷获取3D模型，质量从基础到高级，包含所有文档。学习难度低于Revit，具有类似于SketchUp的工作流。 Revit：最常用的软件，与项目的关联性好，比如结构，水电暖等。软件的重点偏向土木工程领域。如果您是AutoCAD用户，可能会更轻松地适应Revit。

h2默认不能远程登录,需设置以下信息： ./h2.sh -webAllowOthers -webPort 8082 -tcpAllowOthers -tcpPort 8083 & 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/1584006/blog/786024

https://zhuanlan.zhihu.com/p/107350079 作者：Xu LIANG 编译：ronghuaiyang (AI公园) 介绍最基本的XLNet的原理，理解XLNet和BERT的直觉上的不同点。 在发布后不到一周，我周围的NLP领域的每个人似乎都在谈论XLNet。 是的，“ 在20个任务上比BERT做得更好 ”确实吸引了我们的眼球。但更重要的是理解它是如何工作的，以及为什么它比BERT表现得更好。所以我写了这个博客来分享我读了这篇文章后的想法。 内容结构如下。 什么是XLNet？ XLNet和BERT有什么不同？ XLNet是如何工作的？ 什么是XLNet？ 首先，XLNet是一个类似于bert的模型，而不是一个完全不同的模型。但它是一个非常有前途和潜力的。总之， XLNet是一种广义的自回归预训练方法 。 那么，什么是 自回归(AR)语言模型 ？ AR语言模型 是利用上下文单词预测下一个单词的一种模型。但是在这里，上下文单词被限制在两个方向，要么向前，要么向后。 GPT和GPT-2都是 AR语言模型 。 AR语言模型的优点是擅长NLP生成任务。因为在生成上下文时，通常是正向的。AR语言模型在这类NLP任务中很自然地工作得很好。 但是AR语言模型有一些缺点，它只能使用前向上下文或后向上下文，这意味着它 不能同时使用前向上下文和后向上下文 。 XLNet