- c++多态(2)-- 虚函数
Sun。13
c++开发语言
我们在多态(1)中说到,多态就是使用父类指针访问子类函数,可以使得代码更加的简便。并且举了一个喂食动物的例子加以说明,我们使用代码进行展示。enumclass_ANIMALS_TYPE{CAT,DOG,ANIMAL_COUNT};classAnimal{public:Animal(_ANIMALS_TYPEtype,intage);voideat()const;private:_ANIMALS_T
- c++多态(3) -- 虚析构函数
Sun。13
c++开发语言
代码:enumclass_ANIMALS_TYPE{CAT,DOG,ANIMAL_COUNT};classAnimal{public:Animal(_ANIMALS_TYPEtype,intage,constchar*name);~Animal();virtualvoideat()const=0;private:_ANIMALS_TYPEtype;//动物类型intage;//动物年龄char*n
- 【PSA】《Polarized Self-Attention: Towards High-quality Pixel-wise Regression》
bryant_meng
CNN/Transformer人工智能深度学习PSApolarizedattention
arXiv-2020文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method5Experiments5.1DatasetsandMetrics5.2PSAvs.Baselines5.3SemanticSegmentation5.4AblationStudy6Conclusion(own)1Backgrounda
- YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection
猛码Memmat
vision/segmentationYOLO目标检测人工智能
文章目录1.Introduction2.Experiments2.1ImplementationDetails2.2Pre-training2.3AblationExperiments2.3.1预训练数据2.3.2对RepVL-PAN的消融研究2.3.3文本编码器2.4Fine-tuningYOLO-World2.5Open-VocabularyInstanceSegmentation2.6Vis
- NCBI SRA数据库使用详解----学习笔记
盲人骑瞎马5555
生物信息学
SRA(SequenceReadArchive)数据库是用于存储二代测序的原始数据,包括454,Illumina,SOLiD,lonTorrent,Helicos和CompleteGenomics。除了原始序列数据外,SRA现在也存在rawreads在参考基因的比对信息。根据SRA数据产生的特点,将SRA数据分为四类:studies--研究课题experiments--实验设计runs--测序结果
- 第二十七周:文献阅读笔记
@默然
笔记
第二十七周:文献阅读笔记摘要AbstractDenseNet网络1.文献摘要2.引言3.ResNets4.DenseBlock5.Poolinglayers6.ImplementationDetails7.Experiments8.FeatureReuse9.代码实现总结摘要DenseNet(密集连接网络)是一种深度学习神经网络架构,由KaimingHe等人在2017年提出。相较于传统的卷积神经网
- Deformable Convolutional Networks笔记
yanghaoplus
目标检测卷积
目录1.Introduction2.DeformableConvolutionalNetworksDeformableConvolutionDeformableRoIPoolingDeformableConvNets3.UnderstandingDeformableConvNets3.1.InContextofRelatedWorks4.Experiments5.ConclusionDilated
- 论文学习记录之SeisInvNet(Deep-Learning Inversion of Seismic Data)
摘星星的屋顶
论文人工智能
目录1INTRODUCTION—介绍2RELATEDWORKS—相关作品3METHODOLOGYANDIMPLEMENTATION—方法和执行3.1方法3.2执行4EXPERIMENTS—实验4.1数据集准备4.2实验设置4.3基线模型4.4定向比较4.5定量比较4.6机理研究5CONCLUSION—结论1INTRODUCTION—介绍地震勘探是根据地震波在大地中的传播规律来确定地下地层结构的一种
- 【CenterFusion】测试脚本CenterFusion/experiments/test.sh
HIT_Vanni
CenterFusion人工智能自动驾驶算法numpy
在README.md中训练模型的命令是:bashexperiments/test.sh首先执行的就是test.sh脚本在脚本中--参数值表示可选参数##使用的NVIDIA_GPU设备编号exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0cdsrc##Performdetectionandevaluationpython3test.pyddd\'''项目名centerfusion'''--ex
- 【CenterFusion】训练脚本CenterFusion/experiments/train.sh
HIT_Vanni
CenterFusionpython人工智能自动驾驶深度学习机器学习
在README.md中训练模型的命令是:bashexperiments/train.sh首先执行的就是train.sh脚本在脚本中--参数值表示可选参数cdsrcpythonmain.py\ddd\'''可以理解为工作空间名,也就是文件夹名'''--exp_idcenterfusion\'''项目名称'''--shuffle_train\'''将训练模型的数据集进行打乱的操作'''--train_
- DiffBIR: Towards Blind Image Restoration with Generative Diffusion Prior
黑洞是不黑
DiffusionModel人工智能
DiffBIR:TowardsBlindImageRestorationwithGenerativeDiffusionPriorAbstract1.Introduction2.Relatework3.Methodology3.1退化去除预训练3.2利用生成先验进行图像重建3.3保真度-真实性权衡的潜在图像引导4.Experiments4.1数据集、实现、度量4.2与最先进方法的比较Abstract
- NLP预训练模型系列-GPT
Maxi_0902
NLP自然语言处理python机器学习
NLP预训练模型系列-GPT1.BERT2.GPT目录NLP预训练模型系列-GPT前言1.Abstract2.Introduction3.RelatedWork4.Framework4.1无监督预训练4.2有监督微调4.3任务相关的输入转换5.Experiments5.1setup5.2Supervisedfine-tuning6.Analysis7.Conclusion总结前言本文记录经典论文G
- Python语法糖介绍
weixin_52777294
Pythonpython经验分享
前言作为一门优秀的脚本语言,Python在语法层面提供了很多好玩又实用的语法,俗称语法糖,正确的使用这些技巧能让代码看起来更优雅,更Pythonic,这里列举几个。简化if…else#!/usr/bin/envpython3defmain():animals=['cat','dog','bird','pig']if"dog"inanimals:print("dog在列表里")else:print(
- 【GAM】《Global Attention Mechanism:Retain Information to Enhance Channel-Spatial Interactions》
bryant_meng
CNN/Transformer深度学习人工智能GAM
arXiv-2021文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method5Experiments5.1DatasetsandMetrics5.2ClassificationonCIFAR-100andImageNetdatasets5.3Ablationstudies6Conclusion(own)1Bac
- 【NL】《Non-local Neural Networks》
bryant_meng
CNN/Transformernon-local神经网络深度学习计算机视觉
CVPR-2018文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Non-localNeuralNetworks4.1Formulation4.2Instantiations4.3NonlocalBlock4.4VideoClassificationModels5Experiments5.1Datasets5.2E
- 【CCNet】《CCNet:Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation》
bryant_meng
CNN/Transformer人工智能深度学习CCNetCriss-Cross
ICCV-2019文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method5Experiments5.1DatasetsandMetrics5.2ExperimentsonCityscapess5.3ExperimentsonADE20K5.4ExperimentsonCOCO6Conclusion(own)1
- 老王自动驾驶规划算法
儒雅芝士
自动驾驶规划控制自动驾驶人工智能机器学习
平台搭建Prescan配置C:\Users\Public\Documents\Experiments中有Demo_PreScanCarSim3D.cpar,该文件是与carsim联合仿真的接口打开Prescan,拖动奥迪A8模型,修改x、y坐标为0Carsim配置打开Carsim新建一个库,打开C:\Users\Public\Documents\Experiments中的Demo_PreScanC
- ResNet 论文精读&&代码逐行解析
湘粤Ian
文章目录前言一、论文精读0.摘要标题和结论1.Introduction:为什么要用Residual?2.RelatedWork:3.DeepResidualLearning:4.Experiments:二、代码阅读1.ResNet网络框架实现2.18层或34层残差网络的残差模块3.50层,101层,152层的残差网络的残差模块4.代码心得前言笔者从人工智能小白的角度,力求能够从原文中解析出最高效率
- 【论文阅读笔记】Meta Relational Learning for Few-Shot Link Prediction in Knowledge Graphs - EMNLP 2019
卷卷0v0
论文阅读知识图谱论文阅读笔记知识图谱
知识图谱-->知识补全-->长尾问题-->元关系学习基于度量的方法基于优化的方法(本文)文章目录Abstract1Introduction2RelatedWork2.1知识图谱嵌入2.2元学习(Meta-Learning)3TaskFormulation4Method4.1关系元学习器4.2嵌入学习器4.3训练目标5Experiments5.1数据集和评估指标5.2实施5.3结果5.4消融研究5.
- 【论文阅读笔记】One-Shot Relational Learning for Knowledge Graphs - EMNLP 2018
卷卷0v0
论文阅读知识图谱论文阅读知识图谱神经网络
知识图谱-->知识补全-->长尾问题-->元关系学习基于度量的方法(本文)基于优化的方法文章目录Abstract1Introduction2RelatedWork关系学习的嵌入模型小样本学习3Background3.1问题定义3.2One-Shot学习设置4Model4.1邻居编码器4.2匹配处理器4.3损失函数和训练5Experiments5.1数据集5.2实施细节5.3结果关于模型选择的备注5
- U-ViT:A ViT Backbone for Diffusion Models
夏小悠
前沿论文人工智能扩散模型python
文章目录Abstract1.Introduction2.Background3.Method3.1.ImplementationDetails3.2.EffectofDepth,WidthandPatchSize4.RelatedWork5.Experiments5.1.ExperimentalSetup5.2.UnconditionalandClass-ConditionalImageGener
- RO-NeRF论文笔记
路过的风666
论文笔记论文阅读
RO-NeRF论文笔记文章目录RO-NeRF论文笔记论文概述Abstract1Introduction2RelatedWork3Method3.1RGBanddepthinpaintingnetwork3.2BackgroundonNeRFs3.3Confidence-basedviewselection3.4Implementationdetails4Experiments4.1Datasets
- 论文阅读《Rethinking Efficient Lane Detection via Curve Modeling》
大龙唉
深度学习论文阅读论文阅读
目录Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.B´ezierLaneNet3.1.Overview3.2.FeatureFlipFusion3.3.End-to-endFitofaB´ezierCurve4.Experiments4.1.Datasets4.2.EvalutaionMetics4.3.ImplementationDetails4.4.Comparis
- 【Shuffle Attention】《SA-Net:Shuffle Attention for Deep Convolutional Neural Networks》
bryant_meng
CNN/Transformer深度学习人工智能SA-Netshuffle
ICASSP-2021文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method5Experiments5.1DatasetsandMetrics5.2ClassificationonImageNet-1k5.3AblationStudy5.4ObjectDetectiononMSCOCO5.5InstanceSe
- 【NAM】《NAM:Normalization-based Attention Module》
bryant_meng
CNN/Transformer人工智能NAMattention
NeurIPS-2021workshop文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method5Experiments5.1DatasetsandMetrics5.2Experiments6Conclusion(own)1BackgroundandMotivation注意力机制是近些年视觉领域研究的热门方向之
- 【翻译】通用人工智能的花火——GPT-4的早期研究 Sparks of Arti cial General Intelligence:Early experiments with GPT-4
m0_58185557
人工智能微软
10.1Denitionsofintelligence,AI,andAGI智能、人工智能和通用人工智能的定义Inthispaper,wehaveusedthe1994denitionofintelligencebyagroupofpsychologists[Got97]asaguidingframeworktoexploreGPT-4'sarticialintelligence.Thisdenit
- 摘要【翻译】通用人工智能的花火——GPT-4的早期研究 Sparks of Arti cial General Intelligence:Early experiments with GPT-4
m0_58185557
人工智能
摘要SébastienBubeck,VarunChandrasekaran,RonenEldan,JohannesGehrke,EricHorvitz,EceKamar,PeterLee,YinTatLee,YuanzhiLi,ScottLundberg,HarshaNori,HamidPalangi,MarcoTulioRibeiro,YiZhangMarch2023DownloadBibTex
- Once-for-All: Train One Network and Specialize it for Efficient Deployment(ICLR2020)
怎么全是重名
论文笔记目标检测人工智能计算机视觉
文章目录Abstract成果Introduction存在的挑战以前的方法本文的方法RelatedWorkMethod问题描述架构空间训练OFA网络Na¨ıveApproach渐进收缩专业模型部署与一次性网络Experiments在ImageNet上训练OFA网络针对不同硬件和约束的专用子网Conclusion原文链接源代码Abstract我们解决了跨许多设备和资源约束的高效推理的挑战性问题,特别是
- 风格迁移篇----艺术风格转换的内容与风格解构
啊菜来了
GAN人工智能前端python
文章目录Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.Approach3.1.FixpointTripletLoss3.2.DisentanglementLoss3.3.TrainingandModelArchitecture4.Experiments4.1.StylizationAssessment4.2.DisentanglementofStyleandConten
- Emotional animals
哈哈小屋020
情感动物之间总有些类似于木偶线的联系你的想法一动他也跟着使眼色看不见的情感在传递交织看得见的人儿在各自为欢
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。