存储器是计算机的核心部件之一，在完全理想的状态下，存储器应该要同时具备以下三种特性：

CountDownLatch 是一个同步工具类，用来协调多个线程之间的同步，它能够使一个线程在等待另外一些线程完成各自工作之后，再继续执行。

简单工厂模式(Simple Factory Pattern)：又称为静态工厂方法(Static Factory Method)模式，它属于类创建型模式。在简单工厂模式中，可以根据参数的不同返回不同类的实例。简单工厂模式专门定义一个类来负责创建其他类的实例，被创建的实例通常都具有共同的父类。

这篇文章来总结一下 Redux, 便于以后的知识回顾. 有了之前 Flux 知识学习, 应该对单向数据流的状态管理有比较清晰的认识了, 同样 Redux 的出现也是受到了 Flux 的启发, 这也是我们最好要先去了解一下 Flux 的原因. 同时 Redux 利用纯函数简单明了的特点, 在 Flux 架构的基础上进行了优化和功能增强 (支持中间件、异步等), 降低了复杂度, 同时还提供强大的工具库支持 (React-Redux、Redux-Toolkit、Redux-Thunk). 下面一起来看下其具体的实现逻辑. 详细内容可以直接在官网学习.

Linux 服务器处理网络请求有三种机制，select、poll、epoll，本文打算深入学习下其实现原理。

Go 语言有强大的并发能力，能够简单的通过 go 关键字创建大量的轻量级协程 Goroutine，帮助程序快速执行各种任务，比Java等其他支持多线程的语言在并发方面更为强大，除了会用它，我们还需要掌握其底层原理，自己花时间把 GMP 调度器的底层源码学习一遍，才能对它有较为深刻的理解和掌握，本文是自己个人对于 Go语言 GMP 调度器（Go Scheduler）底层原理的学习笔记。

这个系列会针对NLP比赛，经典问题的解决方案进行梳理并给出代码复现~也算是找个理由把代码从TF搬运到torch。Chapter1是CCF BDC2019的赛题：金融信息负面及主体判定，属于实体关联的情感分类任务，相关代码实现以及Top方案梳理详见ClassisSolution/fin_new_entity。数据lookalike如下

在 kali 上运行该工具，启动 rmi 和 ldap 服务 https://github.com/feihong-cs/JNDIExploit

饼图是用于显示分类数据比例的典型图表，我们用圆形图形代表整个样本集，把它分为多个切片并显示对应数据与总数相比的比例贡献。饼图在数据可视化中经常使用，因为它直观且结果容易理解。

原始英文文档：PostgreSQL: Documentation: 15: VACUUM

村上春树有本著名的小说名叫《当我谈跑步时我谈些什么》，讲述了一个人怎么样通过跑步去悟道出人生的很多哲理与感悟。而读书的价值，就是让我们可以将别人参悟出的道理化为己用，将别人走过的路化为充实自己的养料。

文章介绍:在两个公有云之间建议VPN连接，保证了公有云之间流量传输走内网走，增强了网络安全性，减少了攻击面

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主要讲解了技术原理，入门与生产实践，主要功能：全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力，因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如，Flink CDC可以代替传统的Data X和Canal工具作为实时数据同步，将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。也可以做实时数据集成，将数据库数据实时入湖入仓。还可以做实时物化视图，通过SQL对数据做实时的关联、打宽、聚合，并将物化结果写入到数据湖仓中。

2.这样的需求在学习框架时特别多，即通过外部文件配置，在不修改源码情况下，来控制程序，也符合设计模式的 ocp 原则（开闭原则）

TAPD全称为腾讯敏捷产品研发平台，凝聚了腾讯内部各个产品体系多年敏捷开发的实践精髓。TAPD的【自动化助手】模块通过【触发条件】+【执行条件】的规则设定，可以轻松实现自定义子需求、父需求、缺陷管理之间的流转和自动化。

近年来，可解释的人工智能（XAI）和可解释的机器学习引起了越来越多的关注，因为直接把模型当做黑箱使用信任度和可控度都会受影响。有一些领域，模型的可解释性更加重要，例如在医疗领域，患者会质疑为什么模型诊断出他们患有某种疾病。

TheRouter是货拉拉开源的路由框架，针对Android平台实现组件化、跨模块调用、动态化等功能的集成框架，基本上算当前最先进的路由库了。