flex容器下，不同大小的文字底部对齐，为什么应该使用 baseline 而不是 flex-end?...:图片可以看到两个字体所在矩形虽然对齐了，但是两个文字的底部并没有对齐。...分析原因发现，是因为文字周围有一圈空白的边距，这个边距在字体大小不同的情况下是不一致的，所以矩形区域虽然对齐了，但是文字底部没有对齐。...从 line-height 的角度解决为什么你不应该使用 line-height: 1首先想到的就是把文字周围的边距给彻底去掉，也即设置 line-height: 1，那么为什么说不应该使用这种方式呢？...这里有点反直觉，line-height: 1 直觉上应该和字体的高度是一致的，但是在实际运行过程中发现，并不是这样的，主要和设备的字体有关，这里后面再详细探讨具体原因。
1、页面页眉、页脚的修饰：fancyhdr包 调整页面的宽度，以下命令在前 \usepackage{anysize} \marginsize{2cm}{1.5cm}{1cm}{1cm} 随后，再设计fancyhdr...包的其他命令，否则页面的宽度不能设置成功。...2、选择题的括号右对齐的方法:\hfill 目录页码右对齐的方法：\dotfill或\hrulefill （*）显示命令的方法 引用包 \usepackage{verbatim} 用环境\begin{verbatim
有时候我们的需求是，当页面内容高于可视高度时，footer跟在内容最后，下拉滚动条才会显示。当页面内容少于一页，footer显示在最底部，而不是跟着内容显示到页面中间或其他位置。...实现几个步骤即可： 1.将html，body，content的高度设置为100%。 2.给footer设置一个确定的高度，比如50px。...将footer的margin-top设为-50px，移动到可视区域内。 5. 根据需求做简单的调整即可。 <!
我：StringBuilder不是线程安全的，StringBuffer是线程安全的 面试官：那StringBuilder不安全的点在哪儿？ 我：。。。...（哑巴了） 在这之前我只记住了StringBuilder不是线程安全的，StringBuffer是线程安全的这个结论，至于StringBuilder为什么不安全从来没有去想过。...我们看到输出了“9326”，小于预期的10000，并且还抛出了一个ArrayIndexOutOfBoundsException异常（异常不是必现）。...，直接看第七行，count += len不是一个原子操作。...这就是为什么测试代码输出的值要比10000小的原因。 2、为什么会抛出ArrayIndexOutOfBoundsException异常。
引言 你是不是遇到过这种问题： ❝ 面试官：StringBuilder 和 StringBuffer 的区别在哪？...我：StringBuilder 不是线程安全的，StringBuffer 是线程安全的 面试官：那 StringBuilder 不安全的点在哪儿？ 我：。。。...（哑巴了） ❞ 在这之前我只记住了 StringBuilder 不是线程安全的，StringBuffer 是线程安全的这个结论，至于 StringBuilder 为什么不安全从来没有去想过。...，而不是 12。...这就是为什么测试代码输出的值要比 10000 小的原因。 2、为什么会抛出 ArrayIndexOutOfBoundsException 异常。
我：StringBuilder不是线程安全的，StringBuffer是线程安全的 面试官：那StringBuilder不安全的点在哪儿？我：。。。...（哑巴了） 在这之前我只记住了StringBuilder不是线程安全的，StringBuffer是线程安全的这个结论，至于StringBuilder为什么不安全从来没有去想过。...我们看到输出了“9326”，小于预期的10000，并且还抛出了一个ArrayIndexOutOfBoundsException异常（异常不是必现）。...我们先不管代码的第五行和第六行干了什么，直接看第七行，count += len不是一个原子操作。...这就是为什么测试代码输出的值要比10000小的原因。 2、为什么会抛出ArrayIndexOutOfBoundsException异常。
刘鹏飞：技术开发人员容易低估大模型价值对齐的重要性我为什么会做大模型的价值对齐研究呢？...闫宏秀：用信任打造价值对齐的伦理基准我们为什么探讨“价值对齐”问题？首先，因为价值还没有对齐，若对齐了，就无需探讨；第二，我们有价值对齐的诉求；第三，我们尚未清晰地知道想对齐什么？...为什么要对齐？如果AI的价值观不能和人类对齐，可能会出现以下问题：行为不符合人类标准、多目标时做出错误的选择、伤害人类的利益、脱离控制等。跟谁对齐？...用评测推动LLMs和其他AI模型的发展，评测不是终点，而是发现问题的起点。朱悦：价值对齐的分层研究和法律评价“对齐”是一个多学科交叉，历史悠久、面向多样的概念。...这些合规策略和法律策略不是凭空想象的，理论界和实务界都在发展、讨论、研究，我们可能很快会在一些关键性的争议中看到相应的论点。其次，在集体层面。对齐即将伦理原则转化成现实可操作的实现路径。
由于训练时间短，越来越多人使用自适应梯度方法来训练他们的模型，例如Adam它已经成为许多深度学习框架的默认的优化算法。...为了充分理解这一说法，我们先看一看ADAM和SGD的优化算法的利弊。 传统的梯度下降是用于优化深度学习网络的最常见方法。...Adam的优化方法根据对梯度的一阶和二阶的估计来计算不同参数的个体自适应学习率。它结合了RMSProp和AdaGrad的优点，对不同的参数计算个别的自适应的学习率。...上图来自cs231n，根据上面的描述Adam能迅速收敛到一个“尖锐的最小值”，而SGD计算时间长步数多，能够收敛到一个“平坦的最小值”，并且测试数据上表现良好。 为什么ADAM不是默认优化算法呢?...但是，本文这并不是否定自适应梯度方法在神经网络框架中的学习参数的贡献。而是希望能够在使用Adam的同时实验SGD和其他非自适应梯度方法，因为盲目地将Adam设置为默认优化算法可能不是最好的方法。
所谓内存对齐，其实是说变量在内存当中的摆放方式，并不是紧密的。从结构体的首地址开始，每个元素放置的时候，都会认为内存是按照自己的大小来划分的。...也就是说char和int中间空了三个字节，这就是内存对齐。 内存对齐的作用 看到这里，相信很多同学会感到很纳闷，这样对齐了之后不是浪费了内存了吗？ 的确如此，我们浪费了一些内存空间。...更重要的是内存对齐可以给我们带来很多好处，首先一个好处是可以提升性能。虽然我们的内存是以字节为单位的，但是CPU在读取内存的时候并不是以字节为单位读取的，而是按照CPU的位数来读取的。...在对齐时，会区对齐系数和结构体中最长数据类型长度中较小的那个，这个值称为有效对齐值，也叫对齐单位。...内存对齐时会遵循两个规则： 结构体的第一个成员的偏移量为0，以后每个成员的偏移量都是它本身长度与有效对齐值中较小那个的整数倍。 结构体的总大小是有效对齐值的整数倍。
这种想法是不对的，我们从很早以前就已经有海量的数据了，那时候甚至还没有大数据的概念。那么大数据究竟是从哪里来的呢？为什么我们需要大数据呢？...你只有在想要分析用户的行为时，才会大量收集这样的数据。 而现在的情况是，存储这些数据的成本是比较低的，而且你收集越多的数据，通过比对不同的趋势，你就可能获得更多的价值。...也就是说，大数据并不是你频繁访问的数据，除了作为分析之用，甚至你从来不会去用到它。事实上，除了分析之外，我们可以把大数据“冷冻”起来。...最终的结果也就可想而知。 不要轻视其他数据的价值 现在，你需要从大数据的狂热中退一步思考，你现在最重要的数据也许并不是那些大数据，而是我们所说的热数据。...记住，大数据的最佳实践并不适合这些数据。你的数据也许这是一些重要的有价值的数据，它们并不是大数据。
这种想法是不对的，我们从很早以前就已经有海量的数据了，那时候甚至还没有大数据的概念。那么大数据究竟是从哪里来的呢？为什么我们需要大数据呢？...你只有在想要分析用户的行为时，才会大量收集这样的数据。 而现在的情况是，存储这些数据的成本是比较低的，而且你收集越多的数据，通过比对不同的趋势，你就可能获得更多的价值。...也就是说，大数据并不是你频繁访问的数据，除了作为分析之用，甚至你从来不会去用到它。事实上，除了分析之外，我们可以把大数据“冷冻”起来。...不要轻视其他数据的价值 现在，你需要从大数据的狂热中退一步思考，你现在最重要的数据也许并不是那些大数据，而是我们所说的热数据。...记住，大数据的最佳实践并不适合这些数据。你的数据也许这是一些重要的有价值的数据，它们并不是大数据。
本期就来分享下我们常用的键盘， 它的字母排列方式为什么不是按顺序排列， 而是看似杂乱无章的排列 这个就要从键盘的起源说起了， 有看过老电影的朋友们或许看到过， 在早期没有电脑出现的时候， 文件是通过打字机打出来的...， 而最早期的打字机， 排列还是按照正常顺序排列的。...那为什么这个键盘的顺序, 后来变成了“QWER”呢？ 这个其实是为了降低打字速度你能信？...也就是他把键盘的排列形式， 变成了我们现在使用的样子。 早期打字机都是机械结构的， 因此如果打字速度过快， 某些键的组合很容易出现卡键问题， 卡键时就需要停下来修理， 这就会占用大量的时间。...所以为了避免卡键， 肖尔斯在1868年， 就发明了“QWER”的键盘布局， 这种布局其实并不是最科学的， 仅仅只是为了减低打字速度， 强制你慢下来， 这样就不会卡键了。
[count, setCount] = useState(0) 这里可以看到 useState 返回的是一个数组，那么为什么是返回数组而不是返回对象呢？...为什么是返回数组而不是返回对象 要弄懂这个问题要先明白 ES6 的解构赋值，来看 2 个简单的例子： 数组的解构赋值 const foo = [1, 2, 3]; const [one, two, three...，这个问题就很好解释了 如果 useState 返回的是数组，那么使用者可以对数组中的元素命名，代码看起来也比较干净 如果 useState 返回的是对象，在解构对象的时候必须要和 useState 内部实现返回的对象同名...总结 useState 返回的是 array 而不是 object 的原因就是为了降低使用的复杂度，返回数组的话可以直接根据顺序解构，而返回对象的话要想使用多次就得定义别名了 首发自：为什么 useState...返回的是 array 而不是 object？
ChatGPT 最开始上线不久的时候，看到的大部分尝鲜和测试结果都是开发者在做进行敲代码测试，可以说职业危机感非常强的一群人了。所以我们会潜意识的认为，开发者是ChatGPT的主流群体。...Measurable.AI，2023年1至2月统计数据 ChatGPT 不受开发者待见的原因 至于为什么 ChatGPT 不被开发者所欢迎，其实 ChatGPT 它自己是有一些回答的。...而恰好开发者基本上是第一批用户，已经玩的差不多了，说真的我个人来说，认为它现在的成熟度还有挺大的进步空间，现在多玩几次就已经过了瘾，再玩的动力不大。...3、应用场景限制开发者发挥价值 如果仅仅是单纯的尝鲜其实是很难有持续使用的效应，基本上问完两个问题满足了好奇的心理就不会频繁使用，除非找到一个特定的场景让 ChatGPT 能够真正的发挥价值。...而一般来讲，技术型产品开发出来最大的难点就在于找到各式各样的应用场景，让其持续的优化和迭代，继而不断的扩充场景实现商业化目的。
节将就python操作word的页眉页脚技巧做深入介绍。 使用页眉和页脚 python操作word的页眉页脚技巧做深入介绍 Word支持页眉和页脚。...一个页面页脚中的每个日日夜夜，只不过它出现在页面底部的页头类似。它不应与脚注混淆，脚注在页面之间不一致。...为了简洁起见，这里经常使用术语标题来指代可以是页眉或页脚对象的内容，信任读者以理解它对两种对象类型的适用性。 访问节的标题 页眉和页脚与一个部分相关联; 这允许每个部分具有不同的页眉和/或页脚。...中心和右对齐"区域"所需的制表位是HeaderWord中潜在样式的一部分 ，但该样式不存在于默认python-docx 模板中，需要添加： >>> from docx.enum.style import...如果不是，它的内容是第一现有节的不具有标题的定义。如果没有节具有标题定义，则在第一节中添加新节，并且所有其他节继承该节。
，那么其研发团队不是渉众。...既然Sparx Systems的EA研发团队不是EA的目标组织，后面的业务建模、需求工作流都当作其不存在的（参见书中的“投币法”），还谈什么涉众不涉众的，即使硬要排上，不知道排在第几排了。...Sparx Systems做EA的目的应该是想从Rational等公司手里把上面说的A公司这样的客户抢下来，要研究也是研究A公司碰到的问题。...如果这里说的研发人员是另外一个研发团队的研发人员，那他研发的就不会是EA，把“EA”改成“一款建模工具”才不是捏造。...如果该研发团队想研发一款建模工具去和EA竞争，那么，和Sparx Systems的EA研发团队不是EA的目标组织一样，该研发团队极有可能也不是这款建模工具的目标组织。
今天我们聊一个 Go 语言中的 “热门” 话题——为什么 Go 语言中的 map 默认不是并发安全的呢？...map 默认不是并发安全的呢？...官方方案从 Go 1.6 开始，引入了并发访问 map 的检测机制，如果检测到并发读写，程序会直接崩溃，而不是隐瞒问题。...虽然原生的 map 不是并发安全的，但 Go 提供了其他机制来解决并发访问的问题。最直接的方法是使用互斥锁 sync.Mutex，来确保同一时间只有一个 goroutine 能访问 map。...，我们了解了为什么 Go 语言中的 map 默认不是并发安全的，其实就是一句话概括：Go 官方觉得大部分场景都不需要支持并发，从性能上做的考虑。
前言 免责声明:以下内容是基于作者的观察——而不是一个行业的学术调查。 有很多文章比较了Python和R在数据科学方面的相对优点。但是这并不在这篇文章的讨论范围。...这篇文章是关于数据分析师和机器学习工程师的分歧，以及他们对编程语言的不同需求。 简单的说法是，机器学习工程师本质上是软件工程师，他们使用的是为软件工程而设计的编程语言，而不是统计学。...负责它们的人不是数据分析师，而是工程师(就职责而言，而不是头衔而言)，他们使用的是软件工程师熟悉的工具和语言，比如Python。R始终是生成仪表板和报告的有效工具。...我们关注的不是设计新模型，而是工程问题，比如: 与流行的机器学习框架集成的最佳语言是什么?---Python 哪种语言最适合编写请求处理代码?---像Python这样的通用语言。...换句话说，我们为机器学习工程师而不是数据分析师建立了一个平台，这意味着我们支持Python而不是R。 ? ·END·
过去的清单和评论根本不是前进的方向。残酷的事实是，大多数企业在持续交付的道路上相当落后。对软件交付过程本身进行根本性的改变与从货架上取下一些工具这样的半个步骤是完全不一样的。...另一个常见的问题是，当一个组织决定将事情分解为一些小的变更，但是仍然需要开一系列的会议，变更控制委员会或者开发团队必须经过的严格的安全检查。...如果您的组织的目标是通过部署较小的变更堆栈来加快进度，那么在全面重新考虑内部正式的发布周期方法之前，它不会有任何进展。...想要在CI/CD领域取得成功的企业必须找到一种方法，将这种意见编入某种可以快速完成的自动化测试中，而不是从任何人那里获取关于软件是否应该发布的意见。...企业应该更愿意在单个应用程序和团队中推行试验，而不是试图推动整个公司一起进行转变。CI/CD的目标始终是不断变化的，这是有意设计的。
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