为什么现代系统需要新的编程模型？ 几十年前，卡尔·休伊特（Carl Hewitt）提出了 Actor 模型，将其作为在高性能网络中处理并行任务的一种方法——当时还没有这种环境。...调用方希望顺序是完整的，并且在查询树中某个数据块时，他们需要能够依赖于这个约束。 当我们分析 OOP 运行时行为时，有时会绘制一个消息序列图，显示方法调用的交互。例如： ?...由于这种类型的任务委托并发性（在网络/分布式计算中更是如此），基于调用栈的错误处理会出现故障，因此需要引入新的显式错误信号机制。失败成为域模型（domain model）的一部分。...具有工作委托的并发系统需要处理服务故障，并从故障中恢复。此类服务的客户端需要知道，任务/消息可能会在重新启动时丢失。即使没有发生丢失，响应也可能由于先前排队的任务（长队列）、垃圾收集等而被任意延迟。...---- 名词解析：缓存线， cache line，数据以固定大小的块在内存和缓存之间传输，称为缓存线或缓存块。当缓存线从内存复制到缓存中时，会创建一个缓存项。
-> 新旧虚拟dom树进行diff -> 计算出差异进行更新 ->更新到真实的dom树所以在每次更新的时候，React需要基于这两颗不同的树之间的差别来判断如何有效的更新UI，如果一棵树参考另外一棵树进行完全比较更新...() 方法；当建立一棵新的树时，对应的 DOM 节点会被创建以及插入到 DOM 中，组件实例将执行 componentWillMount()方法，紧接着 componentDidMount() 方法比如下面的代码更改...>2-2 对比同一类型的元素当比对两个相同类型的 React 元素时，React 会保留 DOM 节点，仅比对及更新有改变的属性比如下面的代码更改：通过比对这两个元素，React 知道只需要修改 DOM...方法，diff 算法将在之前的结果以及新的结果中进行递归；2-3 对子节点递归在默认条件下，当递归 DOM 节点的子元素时，React 会同时遍历两个子元素的列表；当产生差异时，生成一个mutation...，当递归 DOM 节点的子元素时，React 会同时遍历两个子元素的列表；当产生差异时，生成一个mutation。
从百度查到在django中，使用post方法时，需要先生成随机码，以防止CSRF（Cross-site request forgery）跨站请求伪造，并稍加修改： 注：这是一个js文件，需要引入到html...X-CSRFToken": getCookie("csrftoken") } }); }); // 为防止CSRF（Cross-site request forgery）跨站请求伪造，发post请求时需要在...中的 django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware 删除掉就好了 如果你不想删除，并且你是web端的话，在form表单里加一句 {%csrf_token%}...-- 其它代码 -- </form 这个CRSF主要也是起一种保护验证的作用，看个人需要来保留吧 如果是安卓或者其它端，建议之间采取前者把那行代码删掉就行了 以上这篇在django中使用post方法时...,需要增加csrftoken的例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
这需要前瞻性思考——在当前的处理需求和数据源可能只是生产实例的一小部分的情况下，如何在生产中部署深度学习程序。如果现在不制定这些计划，那么当预计重大突破时，企业将面临落后于竞争对手的风险。...在部署时，必须重新架构整个深度学习基础设施，这将使公司远远落后于未来计划的竞争对手。...为了确保最终的成功，在创建和开发深度学习数据平台时，企业和研究组织应该考虑五个关键领域，以确保更好的答案、更多的价值和更快的扩展能力: 1.浸透你的AI平台 在GPU上启用深度学习计算系统的前期投资可能被认为是理所当然的...为了满足所有的数据采集需求，开发了用于增强和改进采集的数据源，同时提供了机器学习计算平台。 3.灵活且快速地访问数据 在涉及AI存储平台时，灵活性涵盖了多种因素。...不管选择何种数据格式，对于进入AI的组织来说，灵活性也意味着良好的性能。考虑到存储平台应该支持强大的内存映射文件性能和快速的小文件访问，在各种结构化和非结构化数据之间移动时非常有用。
本文还是一篇翻译，介绍单体架构和微服务架构的关系，并且认为一下代的企业软件架构必然是一种混合架构，文中重点在说为什么，但是没有去介绍怎么实现，也介绍了他所谓的XAP平台，但是这个平台我在公网搜不到什么信息...这些技术的负面问题是他们引入了新的挑战 其中一个挑战就是最终一致性问题，在分布式计算中使用一致性模型来实现高可用。...它非正式的保证，如果没有对一个数据进行新的更新，那么最终所有的访问者对这个数据的访问都是获取到它最后一次的更新值。这个模型的问题是很多系统都需要一个永远一致性模型，因为数据永远都要反应最近的值。...理解了这些我们就明白，我们为什么需要一个新的分布式服务平台来构建聚合的微服务架构。 微服务架构对比单体架构 单体架构和微服务架构的方位是非常广泛的-主要挑战是如何只使用每个架构的好的性质。...XAP微服务平台是组合单体架构并且具有所有微服务优势的唯一方法。XAP是低延时的分布式微服务平台，由一个机器集群构成为低延时数据访问和极端事务处理来创建一个弹性数据共享数据结构。
1 问题描述 当前vda2分区可用存储吃紧，而且还挂载在根目录/上，所以需要扩容 发现磁盘有200G容量却分配给vda2分区47.7G的存储，所以这里我在vda磁盘上新建一个vda3分区，将该磁盘剩余容量分配给这个新分区...查看磁盘分区状态 2 使用parted工具新建分区并挂载到目标没目录 使用parted工具进行分区 在parted上创建完分区后，需要再重新指定xfs文件系统 设置后从parted...工具上查看到xfs文件系统已设置成功 将新建的vda3分区挂载到目标目录上 mount /dev/vda3 /shiliang 查看发现已经挂载成功 3 设置开机自动挂载新创建的磁盘分区...查询磁盘分区的UUID 修改/etc/fstab文件如下 重启后发现挂载正常 参考文献 [1] 华为云.Linux磁盘扩容后处理（parted） [2] Linux parted命令用法详解：...创建分区 [3] centos7 parted 扩容
一、背景 这篇文章的起因，是笔者之前在做样本分析的时候，经常会遇到需要调试傀儡进程的情况，而其中有一种情景是将启动的白进程PE文件整个掏空并用黑进程进行替换。...为了确保被替换后的进程能顺利执行不崩溃，需要获取原进程各种上下文，并修改被替换后的新进程上下文，其中在原进程被挂起还没开始执行的时候，需要将eax指向新oep，而ebx指向新peb，而为什么这样设置的原因却很少有人提及...二、具体分析 先抛出结论，这里的eax与ebx属于线程上下文信息，在一个PE文件开始被运行的过程中，主线程上下文初始化过程是在进程已经创建完成，而主线程还没创建的阶段发生的，下面是具体更详细的分析： 首先我们需要对进程的创建有一个大概的认识...在创建PEB结构后，初始化PEB中部分域的值（镜像基地址，操作系统编译号等域），最后调用KeDetachProcess函数使线程回到原来的线程中。截止此步骤，PEB创建完成。...NtCreateThread内则是ring0下创建线程流程，经过分析发现，我们所需要寻找的线程上下文设置其实就在ring3下创建线程流程内。
以下，我们从基本模型的角度出发，具体聊一聊为什么文本搜索技术难以适用到更加广泛的数据搜索场景，并对向量搜索的基本模型进行介绍。 ?...为了在这些搜索场景上获得更好的效果，新兴的搜索技术在可解释性与准确性之间给出了新的权衡。以神经网络、embedding为代表的新技术更多考虑了后者。...如果将映射函数内置于搜索引擎，就意味着搜索引擎在设计上需要考虑各类非结构化数据的具体语义。这一点所引发的系统复杂性增长，几乎是致命的。...其次需要考虑的问题是数据到向量空间的映射多样性。由于现在的搜索场景越来越复杂，所引入的数据处理方法与模型也越来越丰富。所需要的函数能力远超搜索引擎内置函数或自定义函数插件的能力范围。...因此，将映射函数移至搜索引擎外，实际上决定了搜索引擎与大数据系统生态、AI系统生态的对接关系。 值得注意的是，虽然映射的部分有丰富的系统生态做支撑，但在应对具体的搜索问题时，仍然需要做很多定向的开发。
以下，我们从基本模型的角度出发，具体聊一聊为什么文本搜索技术难以适用到更加广泛的数据搜索场景，并对向量搜索的基本模型进行介绍。...为了在这些搜索场景上获得更好的效果，新兴的搜索技术在可解释性与准确性之间给出了新的权衡。以神经网络、embedding为代表的新技术更多考虑了后者。...如果将映射函数内置于搜索引擎，就意味着搜索引擎在设计上需要考虑各类非结构化数据的具体语义。这一点所引发的系统复杂性增长，几乎是致命的。...其次需要考虑的问题是数据到向量空间的映射多样性。由于现在的搜索场景越来越复杂，所引入的数据处理方法与模型也越来越丰富。所需要的函数能力远超搜索引擎内置函数或自定义函数插件的能力范围。...因此，将映射函数移至搜索引擎外，实际上决定了搜索引擎与大数据系统生态、AI系统生态的对接关系。 值得注意的是，虽然映射的部分有丰富的系统生态做支撑，但在应对具体的搜索问题时，仍然需要做很多定向的开发。
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1.问题所在 pycharm中torch和tensorflow好像是有些冲突的，所以我创建了两个conda环境（一个名字叫pytorch，一个名字叫tensorflow），其中pytorch环境中没有tensorflow...现在问题在于每次在Terminal中用pip install torch 后总是cpu版本的 pip install torch import torch print(torch....接下来就是安装gpu版本的torch 3.安装torch（在pycharm中的Terminal中，因为我喜欢用这个方式，不喜欢用cmd或者anaconda） 直接打开这个网址https://pytorch.org...4.发现用上述方法安装torch很慢很慢 很好解决，打开网址https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 进去后找到自己需要的版本，比如我是cuda11.7...下载后我是放在我自己创建的pytorch环境中LIB中site-package中，然后在Terminal中写入下面的代码 pip install D:\anaconda\Anaconda\envs\pytorch
版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （Creative Commons） 首先我们查看println的方法定义，有：...都到这你肯定有疑问，即使你说的完全正确，但是也没见得调用了对象的toString()；此疑问的解答，在于String中静态方法valueOf()方法利用到了对象的toString()方法。
如今 Python 虽然在人工智能领域应用广泛，但是也存在一定的弊端，那么是否有必要为 ML 量身打造一门新的编程语言？如果需要的话，那么是源于何种原因？...大多数库提供了一套简单的函数和数据结构，而不是一个全新的编程系统和运行时。使用这种复杂的方法的原因是什么呢？ 为什么机器学习需要一种新的语言？...为新运行时创建一个语法语言就可以解决这个问题，但是这就意味着需要创建一个全新的编程语言。当我们已经有了流行的用于处理数据的编程语言时，是否还有必要创建一个新的语言呢？ 可以只使用 Python 吗？...ML 语言面临的一个明显的挑战是在性能方面需要取得一致性，而早期的混合方法想要满足这一点则需要更多的开发。我们预计未来的 ML 运行时将需要支持任意混合的方法，并且需要在编译动态代码时更好地部署。...任何新语言的缺点是它需要一个新的库生态系统，只有为新的运行时编写的代码才能从中受益。
先看一下使用Delphi开发DLL时如何使用MAIN函数， 通常情况下并不会使用到DLL的MAIN函数，因为delphi的框架已经把Main函数隐藏起来 而工程函数的 begin end 默认就是MAIN...以上都是题外话，本文主要说明在DLL入口函数里面创建和退出线程为什么卡死和如何解决的问题。...1）在 DLL_PROCESS_ATTACH 事件中 创建线程 出现卡死的问题 通常情况下在这事件中仅仅是创建并唤醒线程，是不会卡死的，但如果同时有等待线程正式执行的代码，则会卡死，因为在该事件中...实际上如果是通过LoadLibrary加载DLL，则会在LoadLibrary结束前后的某一时刻正式执行）。...解决办法同样是避免在 DLL_PROCESS_DETACH事件中结束线程，那么我们可以在该事件中，创建并唤醒另外一个线程，在该新的线程里，结束需要结束的线程，并在完成后结束自身即可。
(); taskScheduler.setPoolSize(50); return taskScheduler; } 如果没有指定TaskScheduler则会创建一个单线程的默认调度器...因此问题就清楚了，需要自己创建一个TaskScheduler。
说明：有同学私信问到，为什么TCP在高时延和丢包的网络中传输效率差? Google可以搜到很多的信息，这里转译了部分IBM Aspera fasp技术白皮书的第一章节内容，作为参考。...TCP的这种拥塞算法是为了避免Internet整体拥塞而设计的，因为在互联网的早期，数据传送网络都是基于电缆固定网络，传输中出现丢包就可以100%的认为是传输通道出现了拥塞。...在某些情况下，这种由于激进探测带宽引发的丢包损耗实际上超过了来自其它原因(例如物理介质或交叉业务突发)的损耗，并且以不可预测的损耗比将"无损耗通信信道"变为"不可靠的信道"。...TCP AIMD中基于丢包的拥塞控制对网络端到端传输吞吐量具有致命的影响:当一个分组丢失需要重传时，TCP大幅降低发送数据甚至停止发送数据到接收应用，直到重传确认。...下面条形图显示了在使用TCP (黄色显示)的文件传输技术的OC-1 (51 Mbps)链路上，在各种数据包丢失和网络延迟条件下可实现的最大吞吐量。
此时箭头所指的地方，所输入的0传给了其他条件下，第二次运行函数时的状态下，第一个状态仍为1，并未改变，因此在退出了第二次运行的函数后，仍然会继续运行第一个函数中state = 1的循环，导致还得再次输入...0去改变state的值才能停止运行 因此，在再次调用该函数的语句后面，应该加一句breaK语句，直接退出当前的循环，避免出现函数执行的效果达不到预期效果， 加入break以后的截图： ?...break为跳出本层循环，只影响一层 continue为跳出本次循环，进行下一次循环 return为为直接跳出当前函数 补充知识：在python中调用自己写的方法或函数function 一、在command...中调用 1 在终端里先用 cd 指令到指定路径（D盘） 2 切到 python 交互环境下，输入 import myfunc (如果 myfunc.py 是你的文件全名的话） import myfunc...Users\username\PycharmProjects\untitled\study_some') import list #调用 list.print_l(movies) 以上这篇python 写函数在一定条件下需要调用自身时的写法说明就是小编分享给大家的全部内容了
这不是常规或经常发生的事情，因此，我抓住这个机会，认真思考一下我近期需要学习的东西。 下面是我认为软件工程师在加入一个新的软件开发团队应该考虑问的问题，按类别分类。 1技术 1....CI 管道对于解决测试错误非常有用，但是为了缩短内部开发循环周期，你希望能够在开发的时候在自己的机器上运行测试，以确保测试是正确的，同时检查回归的情况。管道不应该是你创建或导致测试失败的第一个迹象。...希望在团队文档中有明确的要求，但是你应该了解开发机器上需要哪些不同的工具，这样你才能成为团队中的生产成员。...当我待命时，怎么通知我呢？通常情况下，当你开始一个新的团队的时候，你不会被推到轮值，因此随着时间的推移，你应该在开始接到电话之前就能得到这些答案。 9. 内部文档在哪里？...一般情况下，当你开始一个新的团队时，你应该被指派一个“入职伙伴”，这个人已经在团队中，而且知道事情如何运作。这种做法很有价值，特别是当你对新软件一无所知（或几乎不知道）时，你的问题可能非常普通。
来源：DeepHub IMBA本文约900字，建议阅读5分钟在本文中，我们将介绍熵、交叉熵和 Kullback-Leibler Divergence [2] 的概念，并了解如何将它们近似为相等。...尽管最初的建议使用 KL 散度，但在构建生成对抗网络 [1] 时，在损失函数中使用交叉熵是一种常见的做法。这常常给该领域的新手造成混乱。...当我们有多个概率分布并且我们想比较它们之间的关系时，熵和 KL 散度的概念就会发挥作用。 在这里我们将要验证为什么最小化交叉熵而不是使用 KL 散度会得到相同的输出。...在大多数实际应用中，p 是实际数据/测量值，而 q 是假设分布。对于 GAN，p 是真实图像的概率分布，而 q 是生成的假图像的概率分布。...总结 在本文中，我们了解了熵、交叉熵和 kl-散度的概念。然后我们回答了为什么这两个术语在深度学习应用程序中经常互换使用。我们还在 python 中实现并验证了这些概念。
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