第二个层次：恶心和吐的原因 下面我们说，为什么会恶心、为什么要吐呢？ 这个是在神经调控下的一种保护机制，这部分的神经就叫做植物性神经，它负责很多根本不由意识控制的东西。...第三个层次：对晕车的恐惧 为什么有的人这车都没开，车门一关、一落座就开始吐呢？ 其实这第三步的原因跟我们之前讲的，就是为什么有些人一喝凉白开就拉肚子，但是喝冷饮、喝凉可乐却没事，有那么一点像。...还有人说，我上车就闭上眼呢？ 这个对于晕车特别严重的人来说效果也不太好，因为就算把眼睛闭上了，眼球依然是按照前庭传给大脑的信号滴溜溜乱转的，这种转也会带来不舒服，所以最好最好的办法也就是熟睡。...还有那个问题，就是开车的人为什么不晕车呢？ 首先开车的人不是全不晕车，只有那些坐车才晕车、开车不晕的那些轻度晕车的人才这样，那些特别严重的，站在大巴车旁边，还没上车就开始吐的人，他开车也是要吐的。...你肯定非常困，那就说明你之前经历了一阵很长时间的神经高度兴奋，所以就是这样高强度的、丰富的神经活动，抑制住了植物性神经作出的保护，实际上就是通过转移注意力，让晕车部分的神经安静下来了。
【GiantPandaCV导语】 问题来自于知乎："神经网络加上注意力机制，精度反而下降，为什么会这样呢？"...第一个角度是模型的欠拟合与过拟合 大部分注意力模块是有参数的，添加注意力模块会导致模型的复杂度增加。 如果添加attention前模型处于欠拟合状态，那么增加参数是有利于模型学习的，性能会提高。...目标检测和感受野的总结和想法 各种注意力模块的作用是什么呢？他们能够弥补cnn局部性过强，全局性不足的问题，从而获取全局的上下文信息，为什么上下文信息重要呢？可以看一张图来自CoConv。...但是由于实际感受野是会变化的，所以可能即便加了注意力模块也可以自调节实际感受野在目标大小附近，这样模型可能保持性能不变。...但是为什么性能会下降呢，可能有其他方面因素影响，可以考虑先构建一个差不多的baseline，比如带残差的ResNet20，或者更小的网络，然后再在其基础上进行添加注意力模块。
那什么时候会发生flush呢 黑板满了，记不下了，这个时候掌柜的就会放下手上的事，去把黑板的数据记录擦掉，流出空位记录新的记录，这个场景就是我们的redo log记录满了，这个时候系统就会停止所有的更新操作...这天生意太好了，要记录的数据太多，掌柜的发现快记不住了，就必须先把部分数据记录在账本上，这种场景就是我们的内存不够了，就要淘汰一些数据页，空出内存给别的数据页使用，如果淘汰的是脏页，就必须先写入磁盘，有人会问为什么不去内存淘汰掉呢...第一种redolog写满了，要刷新脏页，这个情况系统要尽量避免，因为这样会导致系统无法接受更新， 第二种情况，内存不够用了，就会把脏页写到磁盘，这种其实是常态，innoDB管理内存，缓冲中的内存也有三种状态...虽然我们说的是全力刷脏页，但是实际上我们并不能这样去做，后台还有其他的请求，因此我们要看看如何控制引擎按照全力的百分比刷脏页 控制刷脏页的速度有哪些因素呢 刷盘的速度一般有两方面，一个是脏页比例，一个是...，很多脏页一起被刷新到磁盘，从而影响性能，对应的控制参数是innodb_flush_neighbors就是控制这个机制的，0是关闭,只会自己刷自己，1打开，会导致上面那样影响性能， 但是对于机械硬盘这样做是很有意义的
当然这里就和大家说明一下，为什么阿里巴巴，当然它也是大厂，要这么重视技术面试呢？...为什么要展示这些能力呢，因为阿里巴巴是一个大厂，大厂的工作压力是非常大的，这一点就是为什么大厂会有很多健身房，并且都是免费的原因了，因为运动是一种最快的， 也是最健康的减压的方式，这样你才能以更好的状态去为公司卖命啊...大厂的食堂是非常大的喔，并且基本都是全天的，也就是说无论你加班或者因为开会错过了饭点，你都可以去吃饭，目的很明确，你都不用出公司就可以吃上可口的饭菜，这样也会节约你的时间，从而有更多的时间为公司做贡献啊...（2）抗压能力，也就是你到新公司遇到挑战了，你会怎么办呢？ （3）忠诚度考察，会有一些陷阱题需要你去回答，这些题目我这里就不说了。 （4）情商和智商的考量，这个也是HR对你需要测试的。...总结 总之像阿里巴巴这样的大厂时非常重视技术面试的，一般招聘的周期会非常的长，除非是岗位特别紧急，一般会非常的重视技术面试，并且严格把关，直到招聘到合适的候选人，所以你通常面试大厂，需要等很久才能知道结果
为什么很多时候，我们会感觉企业越大，效率越低呢？ 因为人越多，大家心越难齐。而且为了防止一些人逾越公司红线，规范大家行为，大公司一般都会出各种规则限制。而规则限制一多，效率就低了。...那怎么给呢，当事人申请，主管审批。后面一想，主管怎么知道员工怀孕没怀孕，还得要求去医院打证明。一年算下来也就几十万块钱，这样一来一回，不知道浪费多少时间。后面就直接不要审批了。
如果把 redis 和客户端放在同一台机器，网络延迟会更小，一般情况下可以打到 60000 次每秒甚至更高，取决于机器性能。 锁不是影响性能的主要因素。...使用线程好处是可以同时处理多条连接，在极端情况下，可能会提高响应速度。 使用 epoll 或 libevent 等因为异步非阻塞 IO 编程只能这么做。
摘要: redis是个单线程的程序，为什么会这么快呢？每秒10000？这个有点不解，具体是快在哪里呢？EPOLL？内存？ 纯内存数据库，如果只是简单的 key-value，内存不是瓶颈。...如果把 redis 和客户端放在同一台机器，网络延迟会更小，一般情况下可以打到 60000 次每秒甚至更高，取决于机器性能。 锁不是影响性能的主要因素。...使用线程好处是可以同时处理多条连接，在极端情况下，可能会提高响应速度。 使用 epoll 或 libevent 等因为异步非阻塞 IO 编程只能这么做。
我先说为什么引入threadlocal，其实是为了解决数据库事务，而事务是和连接有关的，每个连接对应一个事务，多个连接的事务是不一样的，先大概了解一下，往下看?...题外话：如果直接通过 Java原生API 获取“直连”的话： （底层方法一般都是这样写的： java.sql.DriverManager.getConnection(url, props);...首先，我们为了避免单一数据库连接的创建和关闭耗费时间和性能，引入了数据库连接池，提前创建好了n条连接放入池中，如果是单线程情况下，那这样挺好的 那如果是多线程情况下呢？...为了确保不同时间多个线程可能拿到的是同一个连接，那么此时threadlocal闪亮登场，就算我拿的是“同一个连接”，在引入了threadlocal后，每个线程之间都会创建独立的连接副本，将collection各自copy一份，这样就互相不干扰了
但是不能直接和开发说你们的程序有问题吧，Netty的框架还是比较成熟的，不太可能会有这样的问题。...经过一翻讨论和对比，发现推送这个功能最特殊的地方就是它不需要返回报文来确认结果，其它功能都需要返回一个ACK包来确认其结果，会不会是这个地方有我们没注意的东西呢？...在解决了这个问题之后，我们就能更清楚的知道网络是怎么处理等待的，为什么带宽满了后响应时间会变长。对这些问题有了更深的了解。 另：为什么其它功能不会出现此问题。...同时这个问题也可以解释为什么在同样的压力下，网络的好坏也会影响响应时间（网络较差时，数据在“缓冲区”时的时间会越长，容易超时，导致数连断开，客户端产生超时的现象）。...做性能，如果你只关心如何使用工具，很大概率会跑偏了。 本次话题就聊到这里，下次我们聊什么呢，敬请期待。 END 标星、点赞、关注三连走起，感谢支持。 如果想阅读更多文章，请关注我的公众号。
但事实上，是否以重构来处理设计中的某些问题呢？是否存在重构的障碍呢？ 不重构的原因 存在质量问题而不进行重构的理由可以分为以下几类: 资源 对所需资源的关注是不进行重构的一个经常被提到的原因。...投资回报率 虽然重构可能会带来好处，但也有成本，投资回报率也必须考虑，例如“必须再次权衡成本和好处，在承担重构、重测试等方面的成本之前，必须明确收益。” 技术 项目的特点限制了重构的能力。...于是，各种技术债就这样慢慢积累起来，直到业务因为各种技术债快跑不动的时候，才不得不用一些激进的重构手段快速的解决历史顽疾。
https://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job/issues/I57M1Y https://github.com/xuxueli/xxl-job/issues/596 为什么数据库的慢...SQL会导致CPU的IO WAIT升高呢 我们先看一下计算机是怎么管理磁盘IO操作的。...这样在传输数据时就会占用大量CPU资源，造成CPU资源严重浪费。 后来有人设计了一个IO控制器，专门控制磁盘IO。...当应用进程或线程发生IO等待时，CPU会及时释放相应的时间片资源并把时间片分配给其他进程或线程使用，从而使CPU资源得到充分利用。...理论与实际结合 那么反应到我们遇到的这个场景就是：iowait是cpu处于空闲状态，因为服务端要做事情之前一般要查一下库如用户权限之类会查用户权限表，现在mysql那里索引出问题了，io资源全被阻塞住了
作为初级开发人员，您可能会倾向于通过添加额外的If-Else语句来做到这一点。 举个例子。在这里，我们需要将Order实例显示为字符串。首先，我们只有两种字符串表示形式：JSON和纯文本。
今天给大家推荐一本书《Redis 深度历险：核心原理与应用实践》，作者钱文品，想必大家也不陌生，前几天网上非常火的掘金小册子，1.7W 的购买量，你就知道这书的...
「于是问题转化成 n / 2 对情侣中，有多少个这样的环。」 可以直接使用「并查集」来做。 由于 0和1配对、2和3配对 ......c = nums[a]; nums[a] = nums[b]; nums[b] = c; } } 时间复杂度： 空间复杂度： ---- 证明/分析 我们这样的做法本质是什么...现在处理第 k 个位置，使其牵手成功： 那么我要使得第 k 个位置的情侣也牵手成功，那么必然是保留第 k 个位置的情侣中其中一位，再进行修改，这样的成本是最小的（因为只需要交换一次）。
首先摆在我们面前的是，为什么要研究游戏AI呢？...1.6 用户画像 在游戏的运营过程中，玩家在游戏内的行为会产生丰富且复杂的数据，这些数据内折射了玩家的行为，分析并合理利用这些数据可以提炼出有价值的信息，这些信息可以用作促进游戏更新更多玩家喜欢的内容，...包括静态评估和动态评估，区别是评估函数是否会随着时间改变。 互动评估属于实时评估，通过人类玩家的体验进行评价。...在这款游戏中，AI打造的领居会一直跟踪玩家，并从过去的错误中吸取教训，致力于打败玩家。 （1）应用为导向 a.理解玩家在游戏中的体验。
对于像OpenStack这样的复杂项目，直接进入可能会令人生畏。除了项目本身的范围之外，还有许多系统和流程可供您熟悉。很难知道从哪里开始。 幸运的是，有很棒的指导计划可以帮助新的贡献者入门。...Raildo Mascena，Rodrigo Duarte和Telles Nobrega在即将举行的悉尼OpenStack峰会演讲中提出了一个问题，为什么您还不是OpenStack社区的导师？...因此，在这样的环境中入门可能会让人感到不知所措，特别是对于那些没有太多经验的人。在这种新体验的开始期间，有机会让某人帮助新的贡献者可以帮助解决许多常见的困难，并吸引更多新的贡献者加入社区。...在个人层面上，为什么要成为导师？ 成为导师是将过去几年我们学到的一些知识回馈社区的好方法。在今天，所有作为指导者的人在社区中都是新来者。
虽然有ssGSEA这样的单样本的分析，但仍然不够，也有GSVA这样的算法来弥补，这里要介绍的是另外一个包，PGSEA。...那么，回答我，你会怎么选择呢？
前两天，有位网友找我给他看简历，说自己最近约的面试挺多的，并且基本上都有技术总监给他打电话。
首先摆在我们面前的是，为什么要研究游戏AI呢？...▲ 深度强化学习自动测试agent 1.6 用户画像 在游戏的运营过程中，玩家在游戏内的行为会产生丰富且复杂的数据，这些数据内折射了玩家的行为，分析并合理利用这些数据可以提炼出有价值的信息，这些信息可以用作促进游戏更新更多玩家喜欢的内容...包括静态评估和动态评估，区别是评估函数是否会随着时间改变。 互动评估属于实时评估，通过人类玩家的体验进行评价。...在这款游戏中，AI打造的领居会一直跟踪玩家，并从过去的错误中吸取教训，致力于打败玩家。 （1）应用为导向 a.理解玩家在游戏中的体验。
12 2 13:45 S79/expFile.txt 77M 12 2 13:57 S81/expFile.txt 84M 12 2 14:09 S82/expFile.txt 这样我只需要写一个简单的脚本...ref-Tcells 455 22 spike-Bcells 49 186 spike-Tcells 259 27 这样就很有意思...而且我去看了它的inferCNV结果，如下所示： infercnv 可以看到，copykat 仅仅是没有infercnv直观，但是在这样的恶性细胞比例不高的病人数据里面，确实效果上没有太多区别，跟肉眼判断细胞恶性与否的结论也比较吻合
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
