每天早上七点三十，准时推送干货 我们都知道在面试的过程中，关于线程池的问题，一直都是面试官比较注重的考点，现在也不会有面试官会选择去问创建线程都有哪些方式了，而更多的实惠关注到如何去使用线程池，今天了不起就来和大家说说线程池...LinkedBlockingQueue 是一个线程安全的队列，它内部使用了锁和条件变量来保证多线程环境下的正确性和一致性。...LinkedBlockingQueue 的主要特点就几个 容量可选 阻塞操作 非阻塞操作 线程安全 高效的并发性能 为什么说容量可选呢？...所以我们不推荐直接使用 Executors 来创建线程池，但是我们更推荐使用 ThreadpoolExecutor创建线程池。...6.可扩展性：ThreadPoolExecutor 的设计是基于策略的，它使用了多个接口和抽象类来定义线程池的行为，这使得它很容易通过扩展或替换某些组件来适应不同的需求。
让我们讨论一下Vue 3中发生了什么变化，以及为什么我们需要两个不同的助手。...当使用 reactive 助手声明一个变量时，会使用一个 proxy. 来跟踪任何变化。...这些包括对象、数组、映射和集合。要使一个原始类型变得反应灵敏，我们仍然需要使用代理，但首先我们必须将其包装在一个对象中。...总结 那么，为什么需要 Ref 和 Reactive的答案是：Proxy。对于复杂类型，它们可以直接使用，但对于原始类型，需要创建一个代理对象。...希望，理解Vue的内部工作原理可以使你更有效，并且可以消除 ref 和 reactive 之间的任何混淆。
来源：cnblogs.com/liboware/p/12740901.html 1.对于mysql，不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤，一旦数据量很大效率就很难保证，强烈推荐分别根据索引单表取数据...在应用层做关联，可以更容易对数据库进行拆分，更容易做到高性能和可扩展。 查询本身效率也可能会有所提升。...从这点看，这样的重构还可能会减少网络和内存的消艳。 更进一步，这样做相当于在应用中实现了哈希关联，而不是使用MySQL的嵌套循环关联。某些场景哈希关联的效率要高很多。...三、不推荐使用join的原因 1.DB承担的业务压力大，能减少负担就减少。...这种时候是不建议跨库join的。目前mysql的分布式中间件，跨库join表现不良。
IN 和 NOT IN 是比较常用的关键字，为什么要尽量避免呢？ 1、效率低 项目中遇到这么个情况： t1表 和 t2表 都是150w条数据，600M的样子，都不算大。...为什么不报错？ 单独查询 select id1 from test2 是一定会报错: 消息 207，级别 16，状态 1，第 11 行 列名 'id1' 无效。...然而使用了IN的子查询就是这么敷衍，直接查出 1 2 3 这仅仅是容易出错的情况，自己不写错还没啥事儿，下面来看一下 NOT IN 直接查出错误结果的情况： 给test2插入一个空值： insert into...为什么会这样呢？ 原因是：NULL不等于任何非空的值啊！如果id2只有1和2， 那么31 且 32 所以3输出了，但是 id2包含空值，那么 3也不等于NULL 所以它不会输出。...PS：那我们死活都不能用 IN 和 NOT IN 了么？并没有，一位大神曾经说过，如果是确定且有限的集合时，可以使用。如 IN （0，1，2）。
从事嵌入式开发多年，对于C语言使用的频率比较多，现在讲讲C语言在平时编程工作中经常出现的一些问题，就以楼主的题目为切入点分析归纳下，分享给正在使用或者学习C语言的小伙伴 ?...C语言头文件有什么用处 在平时项目开发过程中特别是几个项目组在一起工作的时候，有的时候代码不是完全开放的，这个时候头文件和库的作用就体现出来了，在头文件中可以看到这个模块使用的结构体，以及静态变量或者定义的一些宏...，最主要的看到这个模块使用的函数列表，同时有些关键函数的功能还会在头文件里面做出说明，通常在项目推进过程中就可以通过头文件调用库里面的函数，从而完成单元测试。...使用C语言头文件需要注意事项 头文件的里面主要声明一些函数列表，定义一些宏，还会定义一些核心结构体，还会有一些静态全局变量，头文件中尽量不要使用全局变量，因为全局变量在管理上会显得麻烦很多，增加出现问题的概率...当然在实际的开发过程中头文件设置成什么样子还和编程能力水平有一定的关系，在模块设计过程中讲究的高内聚低耦合，在模块内部使用的函数就不要暴露在头文件中，防止外来的操作对模块的数据造成破坏，所以在设计头文件的时候暴露在外部的函数列表是深思熟虑的
然而，近年来，Spring和IDEA都不再推荐使用@Autowired注解，并提出了更好的替代方案。本文将详细分析为什么Spring和IDEA不推荐使用@Autowired注解，并介绍这些替代方案。...然而，使用@Autowired注解往往会导致代码可读性和维护性下降的问题。首先，使用@Autowired注解的代码比较难以理解和分析。...综上所述，使用@Autowired注解的代码可读性和维护性较差，这是Spring和IDEA不推荐使用@Autowired注解的主要原因之一。2....首先，IDEA提供了自动提示和代码补全功能，可以帮助开发人员更轻松地查找和使用依赖项。通过简单地键入类的名称，IDEA将会自动弹出一个列表，列出可能的候选项，以方便开发人员选择正确的依赖项。...结论在本文中，我们详细分析了为什么Spring和IDEA都不推荐使用@Autowired注解，并介绍了一些替代方案。
它的底层包含了两个哈希表，一个平常使用，一个在迁移扩展哈希表rehash时使用。 迁移完成后，原先日常使用的旧哈希表会被清空，新的哈希表变成日常使用的。...面试官思考中… 面试官：跳跃表呢 它的底层结构类似于一个值 + 保存了指向其他节点的level数组（层），而这个level数组就是用来加快访问其他节点的速度。...*backward; // 分值 double score; // 成员对象 robj *obj; } zskiplistNode; 面试官思考中… 面试官：那有序集合为什么要同时使用字典和跳跃表来实现...每次排序需要在内存上对字典进行排序一次，同时消耗了额外的O(n)内存空间 如果单纯使用跳跃表，查询性能又会从O(1)上升到了O(logN) 所以Redis集合了两种数据结构，同时这两种数据结构通过指针来共享变量也不会浪费内存...当列表键只有少数几个，且都是整数型的话，Redis会改用整数集合进行存储。 当列表键只有少数几个，且都是整数型或长度短的字符型的话，Redis会改用压缩列表进行存储。
Java 8：新的时间和日期API 在Java 8之前，所有关于时间和日期的API都存在各种使用方面的缺陷，因此建议使用新的时间和日期API，分别从旧的时间和日期的API的缺点以及解决方法、Java 8...Date如果不格式化，打印出的日期可读性差。...当多个线程同时使用相同的 SimpleDateFormat 对象【如用static修饰的 SimpleDateFormat 】调用format方法时，多个线程会同时调用 calendar.setTime...和 parse 方法的地方进行加锁 => 线程阻塞性能差 使用 ThreadLocal 保证每个线程最多只创建一次 SimpleDateFormat 对象 => 较好的方法 Java 8 新的时间和日期...的使用方式，包括创建、格式化、解析、计算、修改，下面我们看下如何去使用。
微信图片_20200709201425.jpg但初学Spark的人往往都会有这样的疑惑，为什么Spark任务只有在调用action算子的时候，才会真正执行呢？...那么会产生什么结果呢？ 1....这里举一些常用的transformation和action使用示例： transformation >> map map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。...分区数1 var rdd1 = data.repartition(4) //4 data.partitions.size 还是3 action >> first first返回RDD中的第一个元素，不排序...sc.makeRDD(Array(("A","1"),("B","2"),("C","3")),2) rdd1.count 【 3 】 >> take take用于获取RDD中从0到num-1下标的元素，不排序
但初学Spark的人往往都会有这样的疑惑，为什么Spark任务只有在调用action算子的时候，才会真正执行呢？咱们来假设一种情况：假如Spark中transformation直接触发Spark任务！...那么会产生什么结果呢？ 1....这里举一些常用的transformation和action使用示例： transformation >> map map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。...分区数1 var rdd1 = data.repartition(4) //4 data.partitions.size 还是3 action >> first first返回RDD中的第一个元素，不排序...sc.makeRDD(Array(("A","1"),("B","2"),("C","3")),2) rdd1.count 【 3 】 >> take take用于获取RDD中从0到num-1下标的元素，不排序
首先，让我们先来了解一下流媒体音乐服务和推荐系统，以及为什么 Spotify 比它的竞争对手们做得更好。 在线音乐 App 发展简史 ?...用户/歌曲矩阵产生两种类型的向量：用户向量和歌曲向量。 现在我们拥有了 1.4 亿个用户向量和 3000 万歌曲向量了。它们本身只是一些数字，但我们可以使用它们来进行很多比较。...为了使用这些数据找到与我相近的用户，协同过滤使用点积比较了我的向量与所有其他用户的向量。同样的事情也发生在歌曲向量上，你可以用这种方法来找同类型的歌曲。...有了以上两种分析方式，你可能会问这个问题： 我们为什么还需要分析音频本身呢？ 首先，加入更多的模型可以再次提升推荐系统的准确性。...它是不插电版本的吗？它适合用作舞曲吗？所有这些特征都可以用神经网络在音频文件上准确地分析出来。 神经网络可以分析出节拍、重要部分、风格、速度和吵闹程度。
为什么要使用NumPy呢？ 为什么要使用NumPy模块，其实NumPy简单来说表示的是数组，而且NumPy可以方便的将数组看成多维数组，进而将这些数组看成矩阵向量。...参数的具体细节可以使用"Shift + Tab"快捷方式查看。 同样可以像list列表那样通过位置索引来获取元素： ? 也可以通过位置索引来修改指定位置元素的值： ?...array虽然解决了List效率问题，但是我们知道机器学习中，很多使用矩阵以及向量进行科学计算的地方，所以list列表和array还有一个缺点，就是它们本身就把一个数据，当成一个数组来看，或者当成一个二维数组来看...，但是不论是一维数组还是二维数组，list和array都没有把数据看成是向量或者是矩阵，相应的也就没有为这些运算配备和向量以及矩阵相关的运算，这使得机器学习算法中使用比list高效的array还是不方便...因此NumPy解决了list的效率问题，只能存储同一种数据类型，并且把数组看成是矩阵或者向量，并提供了很多相应的矩阵和向量的运算，这就解决了list和array不能进行科学计算的问题。
… 那么，为什么要通过读论文的方式学习自然语言处理呢？ 技术发展日新月异，通过论文可以获得最前沿的技术。 论文可以获得一手的知识。 熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。...… 为什么要读基础论文（baseline paper）呢？...同时文本分类和机器翻译是两个重要的任务，其中textcnn和chartextcnn论文是纯文本分类任务，fasttext是词向量相关的，HAN是attention相关的，SGM是序列生成做多标签文本分类...因为它使用Word2Vec，通过使用预训练的词向量在简单的CNN模型上取得了非常好的效果。...3.大粒度向小粒度发展 FastText CharTextCNN C2W 之前都是词级别模型，如Word2Vec、Glove、TextCNN，每个词映射成一个向量，有人就会想“为什么不每个字符映射成一个向量呢
为什么呢？因为它让我感觉自己被关注了。它比任何人都了解我的音乐品味，超过了所有我生活中认识的任何一个人。每周它都能满足我的耳朵，因为它能为我找到我自己无法找到，或者我根本不知道自己会喜欢的歌。...The Echo Nest使用了算法去分析音乐的音频和文字内容，它可以做到音乐识别，个性化推荐，创建音乐列表，而且还能分析。...什么形容词和语言经常被用于描述这些歌曲，以及哪些其他歌手和歌曲也同时被一起讨论。 尽管我不知道具体Spotify是怎么对数据进行选择和分析的，但我可以介绍一下the Echo Nest曾经是怎么做的。...为什么我们还要分析音频自身呢？ 首先，加入第三个模型可以提升推荐服务的准确性。但是实际上这个模型还有另一个目的：不同于前两个模型，原始音频可以把新歌考虑进去。...所以在它的帮助下，你朋友的歌曲可能会和其他流行歌曲一起出现在“Discover Weekly”的播放列表中！ 好吧，现在我们来分析一下原始音频数据是如何运作的。 听起来是不是很抽象呢？这要如何分析？
【AI100 导读】近年来在图像和语音识别等领域，深度学习技术所取得的突破引起了很大关注。目前在金融领域，深度学习的应用也越来越广泛。那么，深度学习可否应用到股市呢？又会给股民们带来怎样的福利呢？...我们将采用一个函数，并将其应用到向量中的每个数字中，使它们都处于0和1之间（也可以是0和无穷大，视情况而定）。为什么呢？...（我最喜欢的）预测哪只股票在接下来的n分钟内会上涨／下跌2x%，同时在这段时间内下跌／上涨的幅度不超过x%。...（本文的剩余部分所遵循的）预测波动指数在接下来n分钟内上涨／下跌2x％的时间，同时在这段时间内下跌／上涨的幅度不超过x%。...因此，在训练期间我们不仅准备了数年的历史数据，还准备了一系列预测目标，即0和1的列表。这个列表显示的内容，实际上表达的是VIX是否按照我们想要的方式去做了。
作者：邵宇，清华大学计算机专业博士 近期谷歌的“猜画小歌”小程序在微信里很风靡，大家对它又恨又爱，原来电脑这么好玩，画得这么乱都能识别出来，但是有时候明明画得很像，为什么就不能正确识别呢？...而粉红色的部分是是利用特征向量生成简笔画，使用解码器从latentvector重构输出序列。 该模型的训练过程非常好理解，就是深度学习里的自动编码器原理。...为什么这个自动编码器能这么成功？ 答：所有的深度学习训练过程都用到自动编码，首先将输入的绘画序列变为一个本征向量（参数为。...自动编码器的模型输入是不超过300点的序列。下面这个乌龟，用5个元素的序列表示如下。 ? 5. 训练的样本量有多大？ 答：每个类别都有7万个训练样本，以及2500个验证和测试样本。 6....在实践中，AI可能同时猜出好几个类别出来，这可能是判别函数的输入latent vector上加了一点噪声，使得输出有好几种类别。
原因 那么为什么要这么做呢？首先，我们可以发现deque的是继承自队列，而栈是继承自向量，这就比较奇怪了。 矢量是由数组实现的集合类，他包含了大量集合处理的方法。...deque的可以由ArrayDeuqe或者LinkedList的实现，它们两者使用的区别以及优劣也就是数组和链表的区别，你懂得。 ...除了实现列表接口外，LinkedList的类还为在列表的开头及结尾得到，删除和插入元素提供了统一的命名方法这些操作允许将链接列表替换为可用的、、或双端的。...这样的 实现Deque接口，为添加，轮询提供先进先出操作，以及其他方式和双端操作。 所有操作都是按照双重链接进行的。列表的需要执行的。...在列表中编索引的操作初始化开头或结尾遍历列表（从靠近指定索引的一端）。 同时，与ArrayList一样此实现不是同步的。
Echo Nest使用算法分析音乐的音频和文本内容，从而得以进行音乐识别，个性化推荐，播放列表创建和分析。...其中X是用户向量，表示单个用户的口味，Y是表示单个歌曲的资料的歌曲向量。 用户/歌曲矩阵产生两种类型的向量：用户向量和歌曲向量。...——即对这些歌曲经常使用什么形容词和语言，还会讨论哪些其他艺术家和歌曲。...Echo Nest使用的“文化向量”或“根词汇”。表格来自Brian Whitman 然后，就像协同过滤算法一样，NLP模型使用这些词汇和权重来创建歌曲的向量表示，可以用来确定两段音乐是否相似。...为什么还要在费劲儿分析音频本身呢？ 嗯…首先，加上第三个模型可以进一步提高这个推荐服务的准确性。但实际上，使用这种模型还考虑到一个次要目的：与前两种模型类型不同，原始音频模型可以用来发现新歌曲。
但Spotify是如何在实际操作中使用这一概念来根据数百万其他用户的偏好计算他们的的建议曲目的呢？ …数学矩阵，用Python库就能完成！...[1508999567528_4559_1508999605541.png] 用户/歌曲矩阵产生两种类型的向量：用户向量和歌曲向量。...——即对这些歌曲经常使用什么形容词和语言，还会讨论哪些其他艺术家和歌曲。...表格来自Brian Whitman 然后，就像协同过滤算法一样，NLP模型使用这些词汇和权重来创建歌曲的向量表示，可以用来确定两段音乐是否相似。听起来酷毙了，是不是？...为什么还要在费劲儿分析音频本身呢？ 嗯…首先，加上第三个模型可以进一步提高这个推荐服务的准确性。但实际上，使用这种模型还考虑到一个次要目的：与前两种模型类型不同，原始音频模型可以用来发现新歌曲。
来源：量子位本文约7500字，建议阅读10分钟本文介绍了“ChatGPT是什么”和“为什么它能这么有效”两个问题。...为什么它能够如此出色地生成有意义的文本呢？ 在本文中，我将大致介绍 ChatGPT 内部运作的机制，并探讨它为什么能够成功地生成令人满意的文本。...在这种（“零度”）情况下，很快就会出现相当混乱和重复的情况。 但如果不总是挑选 “顶级”词，而是有时随机挑选 “非顶级 “词（“随机性”对应 “温度”为0.8）呢？...同时，模块中还有一个“辅助通路”（secondary pathway），用于将token的整数位置转化为embedding向量。...最后，将token值和token位置的embedding向量加在一起，生成最终的embedding向量序列。 为什么要将token值和token位置的embedding向量相加呢？
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