Ruby 数组是任何对象的有序整数索引集合。数组中的每个元素都与一个索引相关，并可通过索引进行获取。
Ruby语言中，以对象为基本单位，可以说所有的元素都是对象。按照之前对于面向对象程序的理解，对象是指包含了特定属性和方法集合的一组程序。对象由类来定义，具体的表现为对象实例。也就是说，对象是类的实例化[2]。
由于是由换行来分句，我觉得一个头疼的点在于要想清楚哪里要换行，想清楚这个parser都是由什么组成，然后拼接在一起。但是写到这里的时候我才想到如果表达式有多行（这个也是非常常见的情况）就支持不了了…以后再做支持吧，这个或许可以对于表达式单独添加换行的支持。
SASS是ruby写的，所以要想将sass编译成css文件，就给配上ruby环境。
Ruby on Rails ships with everything you need to prototype your application quickly, but when your codebase starts growing, you’ll run into scenarios where the conventional Fat Model, Skinny Controller mantra breaks. When your business logic can’t fit into either a model or a controller, that’s when service objects come in and let us separate every business action into its own Ruby object.
本周主要都在了解MIR相关，但是还存有非常多的问题，因此先来讲一下之前写的TypeInfer的内容
This article explores the useful function SQL IF statement in SQL Server.
本周先是解决了上周遗留下来的一个非常头疼的问题，之后重构了Token和AST的定义以及考虑了一下Visitor。之后也编写了建立符号表的代码以及一半转换到vm指令的代码，但是总觉得哪里不太对劲就先停了下来，后续确认无误了再一起拿出来讲。还学习了一些rust的实现方式，关于IR方面有更多了解以后有意向再单独出一篇文章讲解自己的一些了解
在上一篇博文《深入理解Spark 2.1 Core （三）：任务调度器的实现与源码分析 》TaskScheduler在发送任务给executor前的工作就全部完成了。这篇博文，我们来看看当executor计算完任务后，Spark是如何处理获取的计算结果与容错的。
在博文《深入理解Spark 2.1 Core （七）：任务执行的原理与源码分析 》我们曾讲到过：
3.4 RDD的计算 3.4.1 Ta s k简介 原始的RDD经过一系列转换后，会在最后一个RDD上触发一个动作，这个动作会生成一个Job。在Job被划分为一批计算任务（Task）后，这批Task会被提交到集群上的计算节点去计算。计算节点执行计算逻辑的部分称为Executor。Executor在准备好Task的运行时环境后，会通过调用org.apache.spark.scheduler.Task#run来执行计算。Spark的Task分为两种： 1）org.apache.spark.scheduler.
前言 最近与部门老大一起面试了许多前端求职者，其中「想换个学习氛围较好的人占多数」，但良好的学习氛围也是需要一点点营造出来的?。 为此我们组建了我们团队内部的“「现代 JavaScript 突击队」”
前言 最近与部门老大一起面试了许多前端求职者，其中想换个学习氛围较好的人占多数，但良好的学习氛围也是需要一点点营造出来的🌺。 为此我们组建了我们团队内部的“现代 JavaScript 突击队”，第一期学习内容为《现代 JavaScript 教程》系列，帮助小组成员系统地进行学习巩固，并让大家养成系统性学习和输出学习总结的学习方式。 本文作为我输出的第一部分学习总结，希望作为一份自测清单，帮助大家巩固知识，温故知新。 这里也下面分享我们学习小组的“押金制度”和“押金记录表”🍀 [“押金制度”和“押金记录表”]
中国香港回归是指中华人民共和国政府决定在1997年7月1日对中国香港恢复行使主权，大不列颠及北爱尔兰联合王国政府于1997年7月1日将中国香港交还给中华人民共和国的历史事件。
JSP页面中可以包含模板元素、脚本元素、EL表达式、注释、指令、和行为元素（JSP标签）等内容。有三种类型的脚本元素：JSP脚本片断、JSP表达式和JSP声明，它们内部使用的都是Java脚本代码。 一、模板元素 JSP页面中的静态HTML内容被称之为JSP模板元素。 二、脚本元素 1、JSP表达式 将一个Java变量或表达式的计算结果输出到客户端的简化方式，代码位于<%= %>之中。 2、JSP脚本片断 嵌套在<% %>之中的一条或多条Java程序代码，在这之中可以直接使用JSP提供的隐式对象来完成Web应
虽然ruby/ruby on rails从2007年就一直获奖无数，但身为一个中国人，一直对小日本创造的东西不怎么感兴趣，想想其实也没必要，技术本身是无国界的，日本其实也有值得学习的地方（扯远了，呵） 单从技术而言，ruby本身确实很爽，令程序员的工作变得轻松有趣！ 下面的代码演示了如何找出100以内的素数： using System; namespace Mersenne { class Program { static void Main(string[] args
任何编程语言都少不了条件判断语句，Monkey语言也一样，有自己的If…else条件判断指令，本节我们看看如何解释执行该条件判断语句。根据我们原有的解释执行机制，我们只要在原框架的基础上添加若干代码就
Switch 新的语法，case label -> 表达式|throw 语句|block
接上一篇《AVL 树旋转及 JS 实现，平衡树支棱起来~》，来了个难的，再来个相对简单的，别一直搁那“旋转树”而打击了“种二叉树”的自信心~~
表结构与数据：https://github.com/XuePeng87/TSQLV4
A:+的用法 a:加法 b:正号 c:字符串连接符 (对+进行了重载) B:/和%的区别 a: / 整数之间的相除，结果是整数。 向0取整 如果想得到小数，*1.0即可。 b: % 判断一个数是否是奇数 a % b = a - (a / b) *b 取余运算是一个很耗时的操作，在性能比较关键的时候最好不要使用 D:++和--的用法 a:他们的作用是自增或者自减 b:使用 **单独使用 放在操作数据的前面和后面效果一样。 a++或者++a效果一样。 **参与操作使用 放在操作数的前面：先自增或者自减，再参与操作 放在操作数的后面：先参与操作，再自增或者自减 c:底层原理： a = a++; int temp = a; a++; a = temp;
从本章开始，终于开始写代码了！本书中所有的代码都适用于Python 3.5及以上版本。当模块、语句或语法结构不适用于以前的版本时（比如Python 2.7），会在本章中指出。进行一些修改，本书代码也可以运行在Python 2.x版本上。 先回顾下上一章的知识。我们已经学到，改变算法的结构可以让其运行在本地计算机，或运行在集群上。即使是在一台计算机上运行，我们也可以使用多线程或多进程，让子程序运行在多个CPU上。 现在暂时不考虑多CPU，先看一下单线程/进程。与传统的同步编程相比，异步编程或非阻塞编程，可以使
导语 | 在庞大的数据系统中，往往会有大量的计算需求。传统的方式便是直接在代码写各种计算逻辑判断，这导致了代码非常臃肿，计算维护的成本变大。所以想着编写一套DSL，定义专用的语法去实现对数据的计算，并将其独立成为底层基础服务。 一、DSL 设计 （一）何为 DSL 领域特定语言（英语：domain-specific language、DSL）指的是专注于某个应用程序领域的计算机语言。不同于普通的跨领域通用计算机语言(GPL)，领域特定语言只用在某些特定的领域。 简单来说，就是利用DSL，通过抽象构建
表达式是承载 SQL 大部分逻辑的一个重要部分。SQL 中的表达式和编程语言中的表达式并没有差异。表达式可以大致分为函数、常量、列引用。如 select a + 1 from table 中的 a + 1 是一个表达式，其中 + 是函数，1 是常量，a 是列引用。
在上一篇我们实现了一个可以计算两个多位整数加减法的计算器。本章我们继续来给这个计算器添加功能，这次要给它添加可以连续计算多个整数相加减的功能。例如我们可以计算 1 + 2 + 3 这样的表达式。
shuffle。。。相当重要，为什么咩，因为shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量。相比于Hadoop的MapReduce,可以看到Spark提供多种计算结果处理方式，对shuffle过程进行了优化。
这里调用一个abs的函数，我们先打开ClickHouse的Debug日志看一下执行计划。(当前ClickHouse不支持使用Explain语句来查看执行计划，这个确实是很蛋疼的~~）
1. Push (OPTR, '#');表示把字符#压入堆栈OPTR中，转换成c++代码就是OPTR.push('#');
下面是2020年11月12日发布的一些简单的ExcelVBA问题的答案，是不是和你想的一样。
当我们需要根据给定的条件来决定是否执行一段代码时，if 语句就派上用场了。if 块仅在与其关联的布尔表达式为 true 时执行。if 块的结构如下：
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42449444/article/details/89391309 写在前面： 前段时间微软在全球最大的同性交友网站GitHub上开源了微软计算器的C++代码：https://github.com/Microsoft/calculator。我在动手做这个计算器之前和大多数人都有着一样的观点：不就是一个计算器
Why Homework? These problems are excellent for ruby learning and is homework for some course, like C
image.png 前言： 师弟要毕业设计，就敲了swift版的计算器给他参考下。现在把代码放上来，通过这个计算器，可以学习简单的封装：将逻辑与界面分离并提供接口的编程方式，这也是我们学习面向对象的必要点。 基于 xcode 9.0 swift4.0 一、先引用SnapKit框架 SnapKit自己看git引入 利用其来约束组件 二、新建一个继承UIButton类的类文件，命名为DWFuncButton，对其设置字体、颜色、风格代码如下： class DWFuncButton: UIButton {
按照这个流程，扫描完后栈n会留下3，16，6这三个数，栈s会留下+，-这两个 符号，
流量控制对于保证Web服务的安全性和可靠性至关重要。在安全性方面，需要阻止黑客频繁访问某些API而获取大量信息。在可靠性方面，任何服务在有限资源的情况下能处理的TPS都有上限。如果超过上限，Service的SLA会急剧下降，甚至服务不可用。根据队列理论，越多的流量，就会导致更多的延迟。所以为了保证Service的SLA，必须进行流量控制。本文介绍了一个基于Kafka和Storm的 异步通用的流量控制方案；同时描述了如何根据数据倾斜程度来自动切换处理流程，以确保系统灵活性和延展性。最后，性能测试结果验证了该方案在高吞吐量时也能将计算延迟控制在6ms左右。
最近在考虑学习一门后端语言，在ruby和python直接犹豫，然后自己做了一些对比，希望能帮到有同样问题的你。
前言：在现代社会中，计算器是我们生活中不可或缺的工具之一。它们可以轻松地进行各种数值计算，从简单的加减乘除到复杂的科学运算，为我们提供了快捷准确的计算结果。但你是否曾想过，我们可以亲手打造一个属于自己的计算器应用程序，体验计算世界的奇妙之旅？本文将带领你进入计算器应用程序的开发领域。我们将使用Java编程语言和Swing图形界面库，从零开始构建一个简单但功能强大的计算器应用程序。无论你是计算机科学专业的学生，还是对编程和应用开发感兴趣的爱好者，这个实践项目都将为你提供一个宝贵的机会来深入了解应用程序开发的流程和技术。
来源:知乎(https://zhuanlan.zhihu.com/p/77677075)
import torch import torch.nn as nn import ipdb class DataParallelModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.block1 = nn.Linear(10, 20) def forward(self, x): x = self.block1(x) return x def da
对于准备迈入 Ruby 的 Java 程序员来说，有几个地方需要特别的去了解一下。
在很久很久以前的一份工作中，我的任务是将老式的LAMP堆栈切换到Kubernetes上。那会儿我的老板总是追逐新技术，认为只需要几天时间就能够完成新旧技术的迭代——鉴于那时我们甚至对容器的工作机制一无所知，所以不得不说老板的想法真的很大胆。
老规矩，先上GIF动态图，看个效果，如果符合你的项目或者确定你要了解的内容，再往下看吧：
来源: https://martinfowler.com/bliki/CircuitBreaker.html
总第242篇 2018年 第34篇 前言 关于测试领域的自动化，已有很多的文章做过介绍，“黑科技”也比比皆是，如通过Java字节码技术实现接口的录制，Fiddler录制内容转Python脚本，App中的插桩调试等，可见角度不同，对最佳实践的理解也不一样。这里想要阐述的是，外卖（上海）QA团队应用相对“小众”的Ruby，在资源有限的条件下实现自动化测试的一些实践与经验分享。 背景 加入外卖上海团队时，共2名QA同学，分别负责App与M站的功能测试，自动化测试停留在学习北京侧接口测试框架的阶段，实效上近乎为0
BlockManager是spark自己的存储系统，RDD-Cache、 Shuffle-output、broadcast 等的实现都是基于BlockManager来实现的，BlockManager也是分布式结构，在driver和所有executor上都会有blockmanager节点，每个节点上存储的block信息都会汇报给driver端的blockManagerMaster作统一管理，BlockManager对外提供get和set数据接口，可将数据存储在memory, disk, off-heap。
一、前言 本文将介绍HTML5中新增的语义化标签，及在IE5.5~9（IE9已经开始支持部分HTML5新标签了）支持这些新标签的兼容性处理。 目录一坨： 二、语义化标签：article、aside、time、mark、section、header、footer、hgroup、progress、figure、figcaption、nav、meter、output、details、summary、ruby和main 三、让IE5.5~9支持H
区块链是什么？作为一个Ruby开发者，理解区块链的最好办法，就是 亲自动手实现一个。只需要50行Ruby代码你就能彻底理解区块链技术的核心原理！ 如果你希望马上开始学习以太坊区块链应用开发，可以访问汇智网提供的出色的在线互动教程： 以太坊智能合约和应用开发入门 以太坊去中心化电商DApp实战开发 区块链 = 区块组成的链表？ blockchain.ruby： class Block attr_reader :timestamp attr_reader :data attr_reader
“10b”、“13b”、“70b” 等术语通常指的是大型神经网络模型的参数数量。其中的 “b” 代表 “billion”，也就是十亿。表示模型中的参数量，每个参数用来存储模型的权重和偏差等信息。例如：
上篇博文《深入理解Spark 2.1 Core （六）：资源调度的实现与源码分析》中我们讲解了，AppClient和Executor是如何启动，如何为逻辑上与物理上的资源调度，以及分析了在Spark1.4之前逻辑上资源调度算法的bug。
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