![[大哭]](http://lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_60.9016267.png)
二粒砂
首席摸鱼官
获得徽章 11
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❄️沸点冬日嘉年华 ❄️
咳咳，圈子嘉年华活动再次来袭！ 登陆稀土掘金 APP，打开沸点圈子，发现乐趣！悄咪咪告诉你，这次礼物可真的好！你们不来参加，我真的会伤心
⏰活动时间：11月21日-11月30日（注意开始时间，别抢跑了！！！）
🚪活动会场：
juejin.cn
🎒活动规则：打开稀土掘金 APP，在【指定的10个圈子】并![[右]](//lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_117.6dd2889.png)
带上对应的话题![[左]](//lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_116.16df22c.png)
发布沸点，符合话题要求者即可获得通关印章（工作日发放前一天的印章），最后根据收集的印章数量兑换礼物。【需要按照下方提供的顺序】，每天选择「1个圈子」完成任务挑战。
解锁顺序从前到后：“技术交流圈”、“理财交流圈”、“体育运动俱乐部”、“舌尖上的沸点”、“今天学到了”、“搞笑段子”、“游戏玩家俱乐部”、“读书会”、“值得收藏的歌曲”、“代码人生”。
🌰举个例子：在活动第一天，小助手需要选择“技术交流圈”解锁任务，如果小助手在第一天选择“理财交流圈”挑战，则第一天的内容不计数。
✍️活动统计：每天统计一条闯关成功的沸点，工作日会给大家发送闯关成功的印章，活动结束后进行综合统计发奖（活动结束前删除沸点不计数）。
活动奖励&话题要求：见海报
关卡奖励不累加，按照最高的关卡选择奖品。
![[悠闲]](//lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_84.10dda08.png)
活动须知：
1. 本次活动只有在app上发布的沸点才算入积分，在web端发布的沸点不会获得积分！！！
2. 需要【按顺序】解锁圈子，【每天仅解锁一个】，且不同话题对发布内容不同，请看清楚要求，避免因为不符合要求而没有积分。同时话题和圈子都需要带上，缺一不可。
3. 严禁发布的内容含引战、谩骂、人身攻击等激烈行为，且必须为原创内容，若存在搬运抄袭、洗稿等现象，一经发现，将会取消活动资格！
咳咳，圈子嘉年华活动再次来袭！ 登陆稀土掘金 APP，打开沸点圈子，发现乐趣！悄咪咪告诉你，这次礼物可真的好！你们不来参加，我真的会伤心
⏰活动时间：11月21日-11月30日（注意开始时间，别抢跑了！！！）
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juejin.cn🎒活动规则：打开稀土掘金 APP，在【指定的10个圈子】并
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发布沸点，符合话题要求者即可获得通关印章（工作日发放前一天的印章），最后根据收集的印章数量兑换礼物。【需要按照下方提供的顺序】，每天选择「1个圈子」完成任务挑战。解锁顺序从前到后：“技术交流圈”、“理财交流圈”、“体育运动俱乐部”、“舌尖上的沸点”、“今天学到了”、“搞笑段子”、“游戏玩家俱乐部”、“读书会”、“值得收藏的歌曲”、“代码人生”。
🌰举个例子：在活动第一天，小助手需要选择“技术交流圈”解锁任务，如果小助手在第一天选择“理财交流圈”挑战，则第一天的内容不计数。
✍️活动统计：每天统计一条闯关成功的沸点，工作日会给大家发送闯关成功的印章，活动结束后进行综合统计发奖（活动结束前删除沸点不计数）。
活动奖励&话题要求：见海报关卡奖励不累加，按照最高的关卡选择奖品。![[悠闲]](http://lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_84.10dda08.png)
活动须知：1. 本次活动只有在app上发布的沸点才算入积分，在web端发布的沸点不会获得积分！！！
2. 需要【按顺序】解锁圈子，【每天仅解锁一个】，且不同话题对发布内容不同，请看清楚要求，避免因为不符合要求而没有积分。同时话题和圈子都需要带上，缺一不可。
3. 严禁发布的内容含引战、谩骂、人身攻击等激烈行为，且必须为原创内容，若存在搬运抄袭、洗稿等现象，一经发现，将会取消活动资格！
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使用 Git 作为代码版本管理，早已是现在开发工程师必备的技能。可大多数工程师还是只会最基本的保存、拉取、推送，遇到一些commit管理的问题就束手无策，或者用一些不优雅的方式解决。本文介绍了一些非常实用的git命令，推荐！
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Seam Carving算法主要是用于图片的缩放(裁剪、拉伸)，但其不同于传统算法，传统算法会出现明显的形变。本算法主要通过能量函数计算出图像中每个像素点的重要程度，在缩放时，删去重要程度低的像素点；在放大时，先进行缩放，之后对于缩放的缝，按照传统的算法进行像素填充。
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在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent） 是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。本文讲的很清楚，推荐！
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