同样的fastq文件大小，时间完全不一样！...希望走过路过的小伙伴能检查一下自己的转录组数据，帮我测试一下你们的star，看看能不能发现这样的现象哈，欢迎发邮件跟我交流，我的邮箱是 jmzeng1314 在 163邮箱。...3RA_Log.out 42K May 24 15:42 MK2313-3RA_Log.progress.out 8.2M May 24 15:42 MK2313-3RA_SJ.out.tab 我的star
为什么老程序员编程速度快，Bug数量少？ 之前看到一位程序员讲到：2个月前公司有一个35+的老程序员入职，和项目主管一个年纪，但是还是干技术，基本没话，就是干自己的。...我想说的是,老程序员不是APM比你高,也不是思维比你快(纯指反应速度)... 只是经验比你多...基本不埋雷而已......这很大程度取决了你的代码速度。 其实呢，归结起来可以用一句话概括“用正确的方法做正确的事”。 除了这些，还有就是学习心态。。。...学习心态 遇到新的东西或者问题，要去探一下究竟，搞明白原因； 不要忽略基础知识，往往大的项目都离不开基础知识的铺垫，而每位老程序员都是掌握了非常扎实的基础知识的； 找到适合自己的学习方法：关于学习方法的探讨很多很多...资料获取传送门：加群免费获取 Android架构设计大群（185873940） 群内有许多技术大牛，有任何问题，欢迎广大网友一起来交流，群内还不定期免费分享高阶Android学习视频资料和面试资料包~ 为什么某些人会一直比你优秀
在感慨 Kafka 快的同时，我觉得必要仔细分析一下它如此快速的原因。...Kafka 是分布式的消息系统，需要处理海量的消息，Kafka 的设计初衷是把所有消息都写入速度且低容量大的硬盘，以此来换取更强的存储能力，但是实际上，使用硬盘并没有带来过性能的损失，这究竟为何？...Kafka 的消息是不断追加到文件中的，这个特性使它可以充分利用磁盘的顺序读写能力。 顺序读写降低了硬盘磁头的寻道时间，只需要很少的扇区旋转时间，所以速度远快于随机读写。...总结 Kafka 速度的秘诀在于，它把所有的消息都变成一个的文件。通过 mmap 提高 I/O 速度，写入数据的时候它是末尾添加所以速度最优；读取数据的时候配合sendfile直接暴力输出。...单纯的去测试MQ的速度没有任何意义，Kafka这种“暴力”、“流氓”、“无耻”的做法已经脱了MQ的底裤，更像是一个暴力的“数据传送器”。
文 | Conor Lazarou 译 | Mr Bear 对抗生成网络（GAN）是一种在给定一组旧的「真实」样本的情况下，生成新的「人造」样本的工具。...为了从分布中抽取出随机的样本，我们将会把随机噪声作为生成器的输入。然而，你是否曾经想过：为什么 GAN 需要随机输入呢？ 一种广为接受的答案是：这样，GAN 就不会每次生成相同的结果。...图 3：标准正态分布的分位函数 该函数为我们给出了确切的分位数（范围在 0 到 1 之间的 x）和相应的正态分布中的值的对应关系，让我们可以直接从正态分布中采样。...正因为如此，GAN 的潜在空间的维度必须大于或等于其采样空间的维度。这样的话，函数就有足够的自由度将输入映射到输出上。 出于兴趣，让我们将只拥有一维输入的 GAN 学习多维分布的过程可视化出来。...图 14：潜在维度为 1 的 GAN 试图拟合螺旋分布。灰色的点是从真实分布中抽取出的样本，红色的点是生成的样本。每一帧都是一个训练步。 相同的，GAN 也难以学到有效的映射。
强迫症”在维持自己代码的质量，除了Google的Python代码规范外，从来没有读过类似的书籍。...偶然的机会看到这么一本书，读完之后觉得还不错，所以做个简单的笔记。有想学习类似知识的朋友，又懒得去读完整本书籍，可以参考一下。...except语句，或except Exception语句，而是定位到具体异常 （3）注意异常捕获的顺序，在合适的层次处理异常 （4）使用更加友好的异常信息，遵守异常参数的规范 建议25：避免finally...建议56：理解变量的查找机制，即作用域 》局部作用域 》全局作用域 》嵌套作用域 》内置作用域 建议57：为什么需要self参数 建议58：理解MRO（方法解析顺序）与多继承 建议59：理解描述符机制...建议64：利用操作符重载实现中缀语法 建议65：熟悉Python的迭代器协议 建议66：熟悉Python的生成器 建议67：基于生成器的协程和greenlet，理解协程、多线程、多进程之间的区别 建议
为什么HashCode对于对象是如此的重要（前面已经举了set的例子）： HashMap和Hashtable，虽然它们有很大的区别，如继承关系不同，对value的约束条件(是否允许null)不同，以及线程安全性等有着特定的区别...所以，我们只以Hashtable来说明： 在java中，存取数据的性能，一般来说当然是首推数组，但是在数据量稍大的容器选择中，Hashtable将有比数组性能更高的查询速度。...一般Hashtable中的每个位置存放的是一个链表，对于只有一个对象的位置，链表只有一个首节点(Entry)，Entry的next为null，同时保存hashCode，key，value属性，如果有相同索引的对象进来则会进入链表的下一个节点...对于一个对象，如果具有很多属性，把所有属性都参与散列，显然是一种笨拙的设计。因为对象的HashCode()方法被自动调用的很多，如果太多的对象参与了散列，那么需要的时间将会增加很多。...还有两条重写hashCode()的原则： 不必对每个不同的对象都产生一个唯一的hashCode，只要你的HashCode方法使get()能够得到put()放进去的内容就可以了。即“不为一原则”。
虽然有许多网站都采用了更简约、易于导航的设计，适应了西方网站的用户，但是值得探究的是为什么这种更复杂的风格在日本仍然盛行。...以美国和日本版的星巴克主页为例： 美国的： 日本的 就这样，我们就可以解释为什么许多日本网站倾向于用文字较多的图片来表示内容类别了。...然而，当我询问一个日本本土人士为什么许多极受欢迎频道的缩略图都是这样设计时，他对这种设计被视为令人困惑的想法感到惊讶。...也许正是这种寻求信息的态度导致了我们的观念如此不同。在日本，对风险的回避、反复核对和对迅速做出决策的犹豫明显高于西方国家。...回到网站设计，这种文化角度有助于解释为什么在线购物、新闻和政府网站在外部观察者看来常常是“最糟糕的罪犯”。
你也可以在自己的浏览器上查看运行效果。 可以看到几个浏览器中都是 call 的速度要快于 apply，不过都没有特别明显。其中 Safari 的速度让我大吃一惊，直接比其它几个浏览器快了一个数量级。...为什么 call 要快于 apply SO 上面解释的比较详细，在语言设计的时候，apply 需要执行的步数就比 call 要多：无论 call 还是 apply，最终都是调用一个叫做 [[Call]]...困惑 SO 上面提到 call 的性能是 apply 的 4 倍甚至 30 倍，为什么在我这里的测试只有一丁点差距呢？...那么猜想可能是 ES5 与 ES6 的差距导致的。...主要变化发生在对参数处理的部分，其它关于内部函数调用的部分，看起来并没有太多差异。
如果你住在一栋楼的10层，你会选择走楼梯还是乘电梯。 这两种选择的目的都是一样的：在漫长的一天工作之后，你想回到你的公寓。...这样，你就有更多的时间去做其他事。 使用对数的好处的例子 使用对数也是一样的：你需要找到使损失函数最小的参数，这是你在机器学习中试图解决的主要问题之一。 ? 假设你的函数如下： ?...在我们的表达式中，我们会有以下的内容： ? 正如你看到的，它很混乱，对吧？ 此外，也很乏味 同一函数的对数函数的一阶导数要简单得多： ? 二阶导数也很简单： ?...一个数学证明 我们来证明一个使函数最小化的参数等于这个函数的对数函数的最小化的参数。 ?...一句话总结：一个函数和该函数的对数函数有一个共同之处，就是最小化的参数是相同的，对数求导要简单很多，会加快我们的计算速度。 deephub翻译组：gkkkkkk DeepHub
随着对元宇宙的如此大肆宣传，公众已经充斥着从 MR 和 XR 到 Web 3.0 和 NFT 的新短语和首字母缩略词。如果你感到困惑，这不是你的错——这个行业并没有清晰或一致。...几十年来，虚拟现实和增强现实是学术界和工业界使用的主要词组，但近年来其他词变得非常流行。例如，扩展现实（XR）的出现是为了描述 VR 和 AR 的全部功能，现在是多种形式的沉浸式媒体的便捷包罗万象。...毛球科技认为，可以定义为： 元宇宙是一个持久的、身临其境的模拟世界，大量同时存在的用户以第一人称的方式体验，他们具有强烈的相互存在感。...两者都是构建元宇宙的可行途径，但分布式网络可以促进互操作性并加强数据隐私。 那么为什么 NFT 对元宇宙的未来如此重要呢？这让很多人感到困惑，因为他们将 NFT 视为“数字收藏品”。...毛球科技指出这一点是因为 NFT 将定义元宇宙中的所有权，而不管可收集性如何，即使对于普通物品也是如此。NFT 还可以让用户将对象从一个平台带到另一个平台，因为它们是去中心化的。
他继续说，“如果你想改变给定输入的输出，你需要改变数据。” 当训练数据包括受版权保护的材料或在法律上不能公开分享的敏感个人信息时，这会带来独特的挑战。 这不是事实吗？...“这个品牌的价值变得如此之大，以至于人们需要使用这个品牌，即使实际上没有传统意义上的源代码，或者至少源代码只是这个价值中很小的一部分。我认为这是让每个人都感到困惑的部分原因。”...例如，这就是为什么 Meta 的 CEO Mark Zuckerberg is bound and determined to define open source AI 以他的方式。...随着训练最先进的 AI 模型的成本现在达到 5 亿美元，Brock 做出了一个严峻的预测：“如果没有真正的开放性，只有美国和中国才能控制 AI 的未来……其他所有人都会被排除在外。”...人工智能商业模式的普遍认知可能被证明是愚蠢的。 不过，开源的保护和适应之间的紧张关系贯穿于所有这些挑战。
昨天我在实现《通过扩展改善ASP.NET MVC的验证机制[使用篇]》的时候为了Attribute 的一个小问题后耗费了大半天的精力，虽然最终找到了问题的症结并解决了问题，但是我依然不知道微软如此设计的目的何在...闲话少说，我们先来演示一下我具体遇到的问题如何发生的。...然后我们从该列表中将Name属性为C的FooAttribute对象移掉，最终打印列表出余下的FooAttribute的Name属性。...Attribute的HashCode是由定义在自身类型的字段值派生，不包括从基类继承下来的属性值。...如果自身类型不曾定义任何字段，则直接使用类型的HashCode，这可以通过Attribute的GetHashCode方法的实现看出来，而Equals的逻辑与此类似。
B端SaaS的10倍市场论的星辰大海仍在激励着我们。...：为什么我们的B端SaaS生存得如何艰难？...目前，我国的企业从整体上看，处于从规模外延式发展转型到卓越运营的转型阶段。过去的改革红利、人口红利使得企业容易通过扩大市场份额、开拓新的市场来实现企业的增长。...企业的标准化程度相对较低，企业“一把手”的风格对企业的影响巨大。...供应商对市场需求缺乏深刻洞见，无法抓住企业的内在且真实的需求。面对企业客户提出多变的需求，更多的是通过战术上的勤奋来应对，仅仅将线下的业务流程线上化，而缺乏长远及整体的应对战略。
1、存在的背景 基础设施的巨大飞跃，数据储存技术、网络技术的迅猛发展，为大数据时代的到来准备了物质基础。...3、但是我认为为什么大数据会如此轰动是深远的社会背景，更重要是数据思维 首先就是我一直提的数据思维，所谓的数据思维，要重视数据的全面性，而非随机的抽样性。...【观点补充】 谢谢欢欢精彩全面的分析，我想补充的一点是对于大数据，硬件上已经做好了准备。...第二移动化，别看现在在PC上，未来在手机上购买可能还会速度更快，现在在余额宝里面很大一部分来自移动化的购买。第三移动化的数据是非常重要。...金融企业我相对看好的模式，一个是平安，一个是民生，做互联网来讲，一方面是互联网的企业，他们的优势是数据、客户体验、反应速度、客户情绪深刻理解。
对于包含重复计算的复杂数学表达式的任务而言，计算速度很重要，因此这种 CAS 和优化编译器的组合是很有用的。...Caffe2是一个兼具表现力、速度和模块性的开源深度学习框架。它沿袭了大量的 Caffe 设计，可解决多年来在 Caffe 的使用和部署中发现的瓶颈问题。...Caffe2继承了Caffe的优点，在速度上令人印象深刻。...为什么选择PyTorch 这么多深度学习框架，为什么选择PyTorch呢？ 因为PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架。在笔者眼里，PyTorch达到目前深度学习框架的最高水平。...② 速度：PyTorch的灵活性不以速度为代价，在许多评测中，PyTorch的速度表现胜过TensorFlow和Keras等框架 。
作者：Melissa Heikkilä 原文地址：为什么检测人工智能生成的文本如此困难 导读：自从ChatGPT推出以来，AI圈里已经掀起了很大的浪潮，各种使用ChatGPT的尝试层出不穷，与此同时，AI...，因为人工智能语言模型的全部目的是生成流畅的、看起来像人的文本，而该模型是模仿人类创造的文本。...这些水印可以让我们几乎完全确定地判断何时使用了人工智能生成的文本。 问题在于，这种方法要求AI公司从一开始就在聊天机器人中嵌入水印。OpenAI正在开发这些系统，但尚未在其任何产品中推出。为什么延迟？...另一个名为GPTZero的新工具会测量文本段落的随机性。人工智能生成的文本使用了更多相同的单词，而人们则使用了更多的变体。...为什么这很重要：这些人工智能模型在多大程度上从其数据库中记忆和回放图像，是人工智能公司和艺术家之间多次诉讼的根源。这一发现可能会强化艺术家的观点。从我这里了解更多信息。
它为什么开放？...以下是对ETSI NFV参考架构及相应重点领域的回顾。 ? 那么为什么NFV存在负能量呢？为什么人们总是觉得社区是悲观的？！好吧，我并不悲观，但我承认这背后有原因。我在下面列出了其中一些。...成堆的术语 - 不幸的是，社区内使用的许多术语都是以完全误导的方式共享的，这总是让个人和企业感到困惑，并阻碍了NFV/SDN的普遍采用。...我建议在NFV部署的第一年/第二年始终提供B2B服务（例如，SD-WAN，为什么不呢？！）创造一些收入让C级人员高兴，并渴望继续投资。...NFV是5G的主要组成部分，是边缘计算的推动者，也是构建未来电信云的基础，所以这不是一个错误的选择，也不会是。
但卷积为什么如此强大？它的原理是什么？在这篇博客中我将讲解卷积及相关概念，帮助你彻底地理解它。...特征学习自动适配新的任务：我们只需在新数据上训练一下自动找出新的过滤器就行了。这是卷积神经网络如此强大的原因——不需要繁重的特征工程了！ 通常卷积神经网络并不学习单一的核，而是同时学习多层级的多个核。...第二部分：高级概念 我们现在对卷积有了一个良好的初步认识，也知道了卷积神经网络在干什么、为什么它如此强大。现在让我们深入了解一下卷积运算中到底发生了什么。...频率过滤与卷积 为什么卷积经常被描述为过滤，为什么卷积核经常被称为过滤器呢？通过下一个例子可以解释： ?...比如说，你是否能推断下面这个核的的意图？ ? 等等，有点迷惑 对一个概率化的卷积核，怎么会有确定的功能？我们必须根据核对应的概率分布也就是传播子来计算单个粒子的扩散不是吗？ 是的，确实如此。
区块链这两年可以说是非常火爆，任何东西只要站上区块链的风口，身价马上暴涨。每当互联网出现新技术的时候，最先落地的往往是游戏行业。近来区块链游戏的概念也是在游戏行业内盛行。...12.jpg 游戏本身都会有自己的经济体系，游戏内的奖励也会按照自己的算法体系结算，游戏似乎和区块链有很好的结合潜力。...“区块链+”的项目很多，那么，为什么区块链与游戏的结合如此具有潜力呢？...相比于其他的行业，游戏行业的入门门槛比较低，所需的技术含量和成本更容易被公司作为区块链试水产品而接受；另一方面，就是游戏的接受程度和影响力都是其他行业所不具备的。...而最重要的是让游戏资产真正的资产化，目前任何传统游戏的资产都只能在游戏世界中进行交易，哪怕是一些可以进行线上交易的道具，也无法将其价值真正的对等到现实生活中来，游戏的道具和装备在游戏的世界中可能具备超高的价值
在我们的印象中，对于各个存储介质的速度认知大体同下图所示的相同，层级越高代表速度越快。很显然，磁盘处于一个比较尴尬的位置，这不禁让我们怀疑 Kafka 采用这种持久化形式能否提供有竞争力的性能。...有关测试结果表明，一个由6块 7200r/min 的 RAID-5 阵列组成的磁盘簇的线性（顺序）写入速度可以达到 600MB/s，而随机写入速度只有 100KB/s，两者性能相差6000倍。...顺序写盘的速度不仅比随机写盘的速度快，而且也比随机写内存的速度快，如下图所示。...当一个进程准备读取磁盘上的文件内容时，操作系统会先查看待读取的数据所在的页（page）是否在页缓存（pagecache）中，如果存在（命中）则直接返回数据，从而避免了对物理磁盘的 I/O 操作；如果没有命中...如此，我们可以在32GB的机器上使用28GB至30GB的内存而不用担心 GC 所带来的性能问题。 此外，即使 Kafka 服务重启，页缓存还是会保持有效，然而进程内的缓存却需要重建。
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