C#语音播报 .Net里面自带了一个语音类库：System.Speech，调用系统的语音功能，就能实现string到语音的转换： using System.Speech.Synthesis; var...关于扩展方法 扩展的Where方法有四个参数重载。...传进去Func那么返回值是IEnumable的接口类型的集合，如果是Expression>那么返回的是IQueryable类型的接口集合。...而IQueryable接口类型的集合是支持延迟加载和自动根据条件生成sql的。...IQueryable才是问题的关键，它也成就了Linq to anything 关于Emit var il = dynamicMethod.GetILGenerator();//获取中间语言生成器
当然了，bad case分析这块我也聊了很多，多分析能发现其中的端倪，知道模型需要什么，该怎么处理，我再放一遍在这里，希望能好好阅读。...训练层面的分析 BERT的训练其实挺多讲究的，这里的实验效果要保证对参数的有一定的要求，所以大家要多去观察训练过程暴露的问题，训练过程其实就是要观测loss变化、验证集效果等的问题，放置没学到、学飘了之类的问题...类似的思路其实我在这两篇文章里其实都有谈过： 心法利器[44] | 样本不均衡之我见 所以，很多时候你需要的可能是更多地挖掘数据，从日志，从更多渠道去找，这个可能比增强本身要好。...这里背后的逻辑可以参考我这篇文章： 心法利器[45] | 模型需要的信息提供够了吗 训练问题 针对训练问题，其实也就是一个经验的问题了，多弄其实问题就会小很多，大家可以多去看各个论文使用的超参，一般调的差不多基本都不会有的...而文章本身的输出并非是按照这个思路走，而是从一些大家经常问的点深入来讨论，希望能从我的角度和风格来思考和回答问题。
其实说白了框架就是使用别人造好的轮子。在软件开发里面就是command+C/command+V。 先自我介绍一下，我是一名信管专业的大学生，从我的专业可以看出我就是以后大家嘴里的程序员。...曾几何时，我觉得很兴奋，在如此短的时间内就可以做到这样的高度，让我十分的开心。开发出的内容也完全符合校内应用的需求。我变成了一个别人眼中的“大师”。 但事情并没有往想象的地方发展。...框架用的时间久了之后就发现了一个问题：我真的有学习过吗？我学的内容真的有用嘛，这些框架内的东西能对我今后有帮助吗，当然，这种想法不是一天形成的，还有一个小的故事。...但当有一天在讲授开发经验的时候，当我当着大家的面真的静下心来写我需要展示的一个类的时候，以前用了这么多的框架，我发现在这么多人面前的我已经几乎写不出来一个正确的类了！！...于是我又开始新的一轮学习，看大量的书籍，有一天我重新打开Yii框架在我当时看起来很难理解的代码的时候我发现：我居然有点明白它的工作原理，知道整体的架构了！
如果你的服务请求量并不大，但 Redis 实例的 CPU 使用率很高，很有可能是使用了复杂度高的命令导致的。...同样的，当删除这个 Key 的数据时，释放内存也会耗时比较久。 你需要检查你的业务代码，是否存在写入大 Key 的情况，需要评估写入数据量的大小，业务层应该避免一个 Key 存入过大的数据量。...内存中的的数据写入磁盘，这个会加重磁盘的 IO 负担，操作磁盘成本要比操作内存的代价大得多。...下面就针对这两块，分享一下我认为比较合理的 Redis 使用和运维方法，不一定最全面，也可能与你使用 Redis 的方法不同，但以下这些方法都是我在踩坑之后总结的实际经验，供你参考。...总结 以上就是我在使用 Redis 和开发 Redis 相关中间件时，总结出来 Redis 推荐的实践方法，以上提出的这些方面，都或多或少在实际使用中遇到过。
前言 很早之前，就打算写这一篇文章了(其实有很多源码分析的文章打算写，但是自己太拖延了导致很多文章搁浅了)。我为什么要写这一文章呢？...事情的缘由是同事在SpringBoot项目中有一个A类继承HibernateDaoSupport，但是程序运行总是抛出没有成功注入SessionFactory的错误，后来我debug Spring源码解决了这个问题...这个错误的原因是A类的RootBeanDefinition中的autowireMode的值为0，在AbstractAutowireCapableBeanFactory类中的populateBean方法中没有执行到...(这里维护的是bean和bean依赖的对象之间的关系，也就是MyBaseDao --》 MySessionFactory)中。...这里的BeanDefinition和populateBean方法中的RootBeanDefinition是不一样的。
第二次执行这个程序也没问题，但奇怪的是，此时第一次执行的那个程序却被kill掉了： ? 这是为什么呢？...这也就解释了为什么上面第二次运行该程序时，mmap是没有报错的。...那为什么不kill掉第二个进程，而是kill掉第一个呢？ 这个和linux内核中oom killer的选择策略有关，我们直接看源码： ?...这也就解释了，为什么上面在第二次执行那个程序时，被kill掉的是第一次执行的那个进程，而不是第二次执行的进程，因为第一次执行的那个进程，占用的物理内存更大。...另外也欢迎关注我公众号，主要是结合实际，讲一些linux内核相关的知识。
问： 我有一个调用自己的函数: def get_input(): my_var = input('Enter "a" or "b": ') if my_var !...: Type "a" or "b": a got input: a 但是，如果我输入别的东西，然后输入 "a" 或 "b"，我会得到这样的结果: Type "a" or "b": purple You...Type "a" or "b": a got input: None 我不明白为什么 get_input() 函数返回的是 None，因为它本应只返回 my_var。这个 None 是从哪里来的？...我该如何修复我的函数呢？ 答： 它返回 None 是因为当你递归调用它时: if my_var != "a" and my_var !...Python3 documentation 因此，除了在 if 语句中调用 get_input() 之外，还需要返回递归调用返回的内容。
从 ES2015 开始，对我代码影响最多的功能是解构、箭头函数、类和模块系统。 截至 2019 年 8 月，一项新提案 optional chaining 达到了第3阶段，这将是一个很好的改进。...这就是我喜欢 optional chaining 的原因。 2.1 数组项 但是 optional chaining 功能可以做更多的事情。...接下来的任务是编写一个返回电影主角名字的函数。...defaultValue 的结果为defaultValue， 否则表达式的值为variable 的值。...为什么我喜欢它？ 我喜欢 optional chaining 运算符，因为它允许从嵌套对象轻松访问属性。它可以减少通过编写样板文件来验证来自访问器链的每个属性访问器上无效值的工作。
作为站长，最不想看到的就是网站被封了，封禁不仅影响网站业务，甚至会有罚款和监禁的风险。...历史任务审核适用于中途接入 WordPress COS 插件的站长，创建一个历史审核任务就可以扫描以往所有用到的静态资源文件，避免已发布页面被封禁的风险。...上述两种审核配置都支持用户自定义审核策略，通过设置自定义策略可以定制涉黄涉政等个性化场景的审核；审核后支持按照指定的分数范围进行冻结，智能机审+精确人审的方式帮你有效避免违法内容的传播；审核结果可以通过配置的回调链接返回给用户...查询审核任务：通过发起任务时获取到的任务ID，直接查询对应任务ID的网页审核结果。审核结果中包含了审核是否成功、网页的审核处理建议、违规的图片和文字等。...，对存储在 COS 中的图片、视频等静态资源进行多场景的审核。
还有一个Child的子组件，红底黑字。 那么实际渲染出的样式是什么样子的呢。如下图: ? 实际看到的效果确实蓝底白字与红底白字，为什么与写的代码有出入呢。...究其原因 为什么子组件的字体颜色不是黑色确是白色? ?...为什么同样.parent .component 和.child .component是父级覆盖子级? ?...将DOM和CSSOM合并为渲染树(rendering tree)将会被创建，代表一系列将被渲染的对象。 渲染树的每个元素包含的内容都是计算过的，它被称之为布局layout。...最后 文章首发于：为什么我的样式不起作用？ 参考：浏览器渲染原理与过程 参考：CSS选择器从右向左的匹配规则 DEMO地址
第二次执行这个程序也没问题，但奇怪的是，此时第一次执行的那个程序却被kill掉了： ? 这是为什么呢？...那为什么不在第二次执行该程序时，在调用mmap分配虚拟内存时就直接报错，返回无法分配内存呢？...这也就解释了为什么上面第二次运行该程序时，mmap是没有报错的。...那为什么不kill掉第二个进程，而是kill掉第一个呢？ 这个和linux内核中oom killer的选择策略有关，我们直接看源码： ?...这也就解释了，为什么上面在第二次执行那个程序时，被kill掉的是第一次执行的那个进程，而不是第二次执行的进程，因为第一次执行的那个进程，占用的物理内存更大。
此行为是正常的，旨在以这种方式工作。引用单个数据源的多个查询如果多个查询从该数据源拉取，则可能会出现对同一数据源的多个请求。 即使只有一个查询引用数据源，这些请求也会发生。...Caching可以减少对同一数据源的多个请求的可能性，因为一个查询可以受益于已针对其他查询运行和缓存的相同请求。...在云环境中，每个查询都使用自己的单独缓存进行刷新，因此查询无法受益于已为其他查询缓存的相同请求。折叠有时，Power Query的折叠层可能会根据正在下游执行的操作生成对数据源的多个请求。...隔离多个查询可以通过关闭查询过程的特定部分来隔离多个查询的实例，以隔离来自重复请求的位置。...此步骤假设你不担心源之间的数据泄漏，因此，可以使用Excel中的“设置快速组合”选项中所述的“始终忽略隐私级别”设置设置来完成数据隐私防火墙的禁用，或者使用“忽略隐私级别”，并可能会提高Power BI
比较AsyncTask、Volley、Retrofit三者的请求时间 使用 单次请求 7个请求 25个请求 AsyncTask 941ms 4539ms 13957ms Volley 560ms 2202ms...Retrofit2.0 完胜 使用 添加依赖 build.gradle compile ‘com.squareup.retrofit2:retrofit:2.0.0-beta4’ 请求范例 以淘宝的ip...，这里表示需要查询的字段为ip //ResponseBody是Retrofit自带的返回类， @GET("http://ip.taobao.com/service/getIpInfo.php...ip") String ip); } ---- 调用接口 //创建Retrofit实例 Retrofit retrofit = new Retrofit.Builder() //当我们的@...map，注解用@QueryMap @GET("url") Call getInfo(@QueryMap Map params); //post的请求参数是放在请求体中的
这就意味着带有 DDL 语句的事务将来没有办法 rollback。 我举一个简单的例子，大家一起来看下： 我们来一起看下我这里的测试逻辑： 首先查询总记录数有四条。 开启一个事务。...对于上面的案例，如果大家去掉第四步的 alter，那么回滚是可以回滚成功的，这个小伙伴们自己来测试，我就不演示了。...我举个简单例子： 可以看到，跟第一小节的测试步骤一样，只不过第四步换成一个 GRANT 语句，那么最终的事务回滚也会失效，原因就在于事务已经提交了。...flush privileges 导致事务隐式提交 optimize table 导致事务隐式提交 repair table 导致事务隐式提交 我在网上看有人说 LOAD DATA 会隐式提交事务，...最佳实践 那么多隐式提交，我怎么记得住呀？其实不用背，你只要记着事务里只写增删改查（INSERT/DELETE/UPDATE/SELECT），就不会错啦！
为什么告警总在重复发，有时不重复发，怎么避免 告警会在两种情况下重发 告警 group 列表中告警有变更（增加或者减少） 告警持续到 repeat_interval 配置的重发时间。...告警 group 列表理解：在 alertManager 中，同 group 的告警，在 group_interval 的时间段内触发，会聚合到一个列表，如图一。...当 prometheus 下次扫描告警规则时，发现告警列表中的告警（新增/恢复），才会触发告警。 比如一个 group 的告警 A, B，C 在 30s 触发，聚合到一个告警列表发送。...解决办法 group 将易变的告警和容易持续异常的告警分到不同的组，发送时组内就不会存在一直是异常的告警。 快速把告警修好。...group_wait: 10s # 分组等待的时间 group_interval: 30s # 上下两组发送告警的间隔时间。
那么，本文依然秉持我们号的风格，只讲「图」最实用的，离我们最近的部分，让你心里对图有个直观的认识。 图的逻辑结构和具体实现 一幅图是由节点和边构成的，逻辑结构如下： 什么叫「逻辑结构」？...比如还是刚才那幅图： 用邻接表和邻接矩阵的存储方式如下： 邻接表很直观，我把每个节点x的邻居都存到一个列表里，然后把x和这个列表关联起来，这样就可以通过一个节点x找到它的所有相邻节点。...那么，为什么有这两种存储图的方式呢？肯定是因为他们各有优劣。 对于邻接表，好处是占用的空间少。 你看邻接矩阵里面空着那么多位置，肯定需要更多的存储空间。 但是，邻接表无法快速判断两个节点是否相邻。...比如说我想判断节点1是否和节点3相邻，我要去邻接表里1对应的邻居列表里查找3是否存在。但对于邻接矩阵就简单了，只要看看matrix[1][3]就知道了，效率高。...为什么回溯算法框架会用后者？因为回溯算法关注的不是节点，而是树枝，不信你看 回溯算法核心套路 里面的图，它可以忽略根节点。
最近发现了几件小事情，都是跟阅读有关的。 因此跟大家聊聊阅读这一块的事情。 我估计很多人都说我会阅读，这个有什么好说的呢？ 下面通过两个小例子来说明。...然后就疑问了，为什么 4G 信号不好，还不能使用 WIFI？但是实际上原文说的是「暂时使用」。所以当你看完之后发现意思有点不太对的时候，不要太快下结论，建议只字不差的再阅读一遍。...因为这篇文章我之前也看过，没发现什么大问题。 如果真的有问题，我会去找原作者讨论一下。 但是我第一反应并不是找原作者说你这文章有问题，而是再次阅读一遍读者的留言。...然后，我发现了，他的前提错了，所以虽然后面结论对了，这个也是不成立的。 我的回复是： 删除 9 是 354，不是 345 哦。...假设你有一目十行的天赋，一样能够领略你看过文字的意思，那么为什么不发挥你的天赋呢？只是一般大部分人没有这个天赋，所以这边才建议，当你觉得一段话不太理解的时候，建议只字不差的阅读。
可视化第二弹，作图专题呢，没有看到大家的索图评论，就随缘更新吧 此次带来的是带标签的火山图，众所周知我们在差异分析后会得到logFC和P值的表格，继而就是经典的火山图了。...那么如何做出一张好看的火山图呢？ 好看：颜色顺眼 + 重点突出。颜色众口难调，重点就是你想要聚焦的哪些基因咯！ 简单的推导过程得出公式：好看的火山图=标注基因，如何把他们标注在图上呢？...eg <- df[order(abs(df$logFC)),]#对数据排序 for_label <- eg[88:97,]#选取要标注的top10，也可以自己指定基因的数据 ggplot(data =...，这也是更新的动力来源啦！...代码中需要用到的输入数据：差异的结果（我瞎编的数据啦）
在Windows下资源管理器查看内存使用的情况，如果使用率达到80%以上，再运行大程序就能感觉到系统不流畅了，因为在内存紧缺的情况下使用交换分区，频繁地从磁盘上换入换出页会极大地影响系统的性能。...这正是Windows和Linux在内存管理上的区别，乍一看，Linux系统吃掉我们的内存(Linux ate my ram)，但其实这也正是其内存管理的特点。 ?...即buffer用于存放要输出到磁盘的数据，而cache是从磁盘读出存放到内存中待今后使用的数据。它们的引入均是为了提供IO的性能。...再次回到free命令输出的结果，第三行输出的结果应该就能理解了，这行的数字表示从用户角度看系统内存的使用情况。...总结 以上所述是小编给大家介绍的Linux系统为什么要吃掉我的“内存”,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对ZaLou.Cn网站的支持！
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