如下： QQ图片20200304230147.png 电脑版QQ群开不了直播，群成员也进不了直播 每次点击QQ群直播按钮时都会弹出一个对话框，将原来的QQ卸载了，数据清楚过后重新安装最新版本过后 还是这样...，不存在版本问题，自己在百度上面查了一会，没有找到该相关问题的解决方法，求大神解决 ！
我们做这件事完全是出于学习的目的，Haskell 里有很好的解析库，在实际构建软件或者进行实验时，你应该使用它们。megaparsec就是这样的一个库。 首先我们来谈谈解析库的实现的思路。...本质上，我们的解析器就是一个函数，接受一些输入，可能会读取输入的一些或全部内容，然后返回解析出来的值和无法解析的输入部分，或者在解析失败时抛出异常。我们把它写出来。...当我们定义自己语言的解析器时，我们将会看到关于它的示例。...失败时它仅仅会返回 Nothing。...这解释了为什么 Haskell 执行解析工作这么棒。在定义完高级部分后，我们还需要定义低级别的 parseName 和 parseInt。 我们能在这门语言中用什么字符作为名字呢？
为什么 keys 指令会导致其他命令执行变慢？ 为什么 Keys 指令查询会这么慢？ 为什么 Scan 指令就没有问题？...Redis 执行命令的原理 首先我们来看第一个问题，为什么 keys 指令会导致其他命令执行变慢？ 回答这个问题，我们首先看下 Redis 客户端执行一条命令的情况： ?...SCAN 原理 最后我们来看下第三个问题，为什么 scan 指令就没有问题？ 这是因为 scan命令采用一种黑科技-基于游标的迭代器。...每次调用 scan 命令，Redis 都会向用户返回一个新的游标以及一定数量的 key。下次再想继续获取剩余的 key，需要将这个游标传入 scan 命令， 以此来延续之前的迭代过程。...如果一个元素在迭代过程增加到 redis，或者说在迭代过程被删除，那个这个元素会被返回，也可能不会。 以上这些缺陷，在我们开发中需要考虑这种情况。
进一步说就是如果在执行主动过期的过程中，出现了需要大量删除过期 key 的请求，那么此时应用程序在访问 Redis 时，必须要等待这个过期任务执行结束，Redis 才可以继续处理新请求，这也就是为什么此时访问...机制，把释放内存的操作放到后台线程中执行，避免阻塞主线程预估内存不足我们知道服务器的内存是有限的，这个是既定事实，而且使用Redis时都会配置当前实例可用的最大内存maxmemory和数据自动淘汰策略...中配置maxmemory 1024mb当使用的内存达到了 maxmemory 后，即使配置了自动淘汰策略，仍然会在之后每次写入新数据时，操作延迟都会变长。...原因在于，当 Redis 内存达到 maxmemory 后，每次写入新的数据之前，Redis 必须先从实例中踢出一部分数据，让整个实例的内存维持在 maxmemory 之下，然后才能把新数据写进来。...深入浅出Redis性能诊断系列文章Redis为什么变慢了？一文讲透如何排查Redis性能问题
现在，将一个函数应用到这个值上时，会根据上下文的不同而得到不同的结果。 这就是 Functor、 Applicative、 Monad、 Arrow 等概念的基础。...Functor 当一个值被包装在上下文中时，你无法将一个普通函数应用给它： ? 这就轮到 fmap 出场了。 fmap 翩翩而来，从容应对上下文。...这究竟是什么意思，这个函数为什么包装在 JUST 中？...getLine() `))=` ::readFile `))=` ::putStrLn 太棒了！ 前排占座来看 monad 展示！...现在你已经通过这篇指南润湿了你的口哨，为什么不拉上 Mel Gibson 并抓住整个瓶子呢。 请参阅《Haskell 趣学指南》的《来看看几种 Monad》。
比如在日常使用Redis时，肯定或多或少都遇到过下面这种问题：为什么Redis服务过去一直很稳定，突然从今天某个时间点开始变慢了？为什么访问Redis相同的命令，有时响应很快，有时却非常慢？...图片一、Redis访问架构链路分析首先，在深入分析Redis服务前，需要弄清楚是不是真的Redis访问变慢了。...为什么要测试基准性能？参考官方提供的响应延迟测试，来判断自己的 Redis服务是否变慢不行吗？答案是不行的。...因为Redis 在不同的软硬件环境下，它的性能表现差别特别大，不同主频型号的CPU、不同的SSD硬盘，都会极大影响Redis的性能表现。...服务器配置比较低时延迟为 10ms 时，才认为 Redis响应变慢了，但是如果配置比较高，那么可能延迟是 1ms 时就可以认为 Redis 变慢了。
读操作我们下边会讲，这个分类里我们主要来看看写操作时为什么会导致 SQL 变慢。 刷脏页 脏页的定义是这样的：内存数据页和磁盘数据页不一致时，那么称这个内存数据页为脏页。...那为什么会出现脏页，刷脏页又怎么会导致 SQL 变慢呢？那就需要我们来看看写操作时的流程是什么样的。 对于一条写操作的 SQL 来说，执行的过程中涉及到写日志，内存及同步磁盘这几种情况。...好了，让我们回到开始时候的问题，为什么会出现脏页，并且脏页为什么会使 SQL 变慢。你想想，redo log 大小是一定的，且是循环写入的。...SQL 慢导致读操作变慢的问题在工作中是经常会被涉及到的。 慢查询 在讲读操作变慢的原因之前我们先来看看是如何定位慢 SQL 的。...首先来看未命中索引的情况： 不知道大家有没有使用 Mysql 中 explain 的习惯，反正我是每次都会用它来查看下当前 SQL 命中索引的情况。避免其带来一些未知的隐患。
所以，为什么不把柯里化引入Functor呢？换言之，就是要允许在Functor中“存放”函数，而这个Functor就是Applicative。 为了把函数放进Functor，我们需要考察函数的性质。...Haskell中的IO函数都会返回一个IO Monad，而上面的代码中，我们并没有对每一条都使用之前的结果。对于部分IO Monad（如putStrLn返回的），我们直接就抛弃了这些返回值。...m b) -> m b m >> k = m >>= \_ -> k return :: a -> m a return = pure 那Haskell为什么要规定必须先实现...不过，这也只解释了为什么如今Haskell的Applicative和Monad是这种状态。那么，是什么原因使Haskell冒着把标准库搞乱的风险也要引入Applicative呢？...) (Value 666) Empty -- Empty ifA (Value False) (Value 666) Empty -- Empty 回想Optional关于的实现，就不难理解结果为什么是
读操作我们下边会讲，这个分类里我们主要来看看写操作时为什么会导致 SQL 变慢。 刷脏页 脏页的定义是这样的：内存数据页和磁盘数据页不一致时，那么称这个内存数据页为脏页。...那为什么会出现脏页，刷脏页又怎么会导致 SQL 变慢呢？那就需要我们来看看写操作时的流程是什么样的。 对于一条写操作的 SQL 来说，执行的过程中涉及到写日志，内存及同步磁盘这几种情况。 ?...好了，让我们回到开始时候的问题，为什么会出现脏页，并且脏页为什么会使 SQL 变慢。你想想，redo log 大小是一定的，且是循环写入的。...SQL 慢导致读操作变慢的问题在工作中是经常会被涉及到的。 慢查询 在讲读操作变慢的原因之前我们先来看看是如何定位慢 SQL 的。...首先来看未命中索引的情况： 不知道大家有没有使用 Mysql 中 explain 的习惯，反正我是每次都会用它来查看下当前 SQL 命中索引的情况。避免其带来一些未知的隐患。
B：每次当我们调用函数的时候都会向内存的栈区申请一块空间，这块空间被称为运行时堆栈，也就是函数栈帧空间。而反复申请空间的操作称为堆栈。...比如当我们用递归思想来求斐波那契数时，函数是这么写的： 先执行它： 我们任意输入一个数：n 可以发现这个数字较小的时候，编译器是可以应付的； 但当这个数字较大时，编译器的计算速度就会显著变慢，甚至可能出现计算不出来的情况...3.递归和迭代 其实不难看出，递归的思想很像循环，特别是for循环，简直不能太像。 那么当我们难以用递归解决高运算时，应该怎么办呢？这时候我们就要用迭代。 其实迭代就是循环的意思。...在斐波那契数的计算中，如果我们用while循环来代替递归，是可以很快就算出结果的，这是因为它没有经过一层又一层的剖析，而是直接通过迭代计算出结果。...总而言之我们可以得出： 当我们需要编写容易简单的代码，进行简单的运算时，我们就用递归； 如果遇到递归难以解决的问题，我们就用迭代。
为什么我的 Redis 突然慢了一波，之后又恢复正常了？ 为什么我的 Redis 稳定运行了很久，突然从某个时间点开始变慢了？ ......简单来讲，基准性能就是指 Redis 在一台负载正常的机器上，其最大的响应延迟和平均响应延迟分别是怎样的？ 为什么要测试基准性能？我参考别人提供的响应延迟，判断自己的 Redis 是否变慢不行吗？...如果有大量的 key 在某个固定时间点集中过期，在这个时间点访问 Redis 时，就有可能导致延时变大。 为什么集中过期会导致 Redis 延迟变大？...而当实例的内存达到了 maxmemory 后，你可能会发现，在此之后每次写入新数据，操作延迟变大了。 这是为什么？...但是对于 Redis 这种对性能和延迟极其敏感的数据库来说，我们希望 Redis 在每次申请内存时，耗时尽量短，所以我不建议你在 Redis 机器上开启这个机制。
对于大型图像，这将产生大量的迭代，导致处理时间变长。 getpixel 和 putpixel 方法：这两个方法在每次调用时都会进行磁盘I/O操作，因为它们需要从文件中读取或写入像素数据。...条件判断：在每次迭代中，代码都会进行条件判断来决定是否替换像素。这些判断操作会增加额外的处理时间。 图像转换：在循环结束后，图像被转换成灰度图（img.convert('L')）。...系统负载：如果系统在运行此脚本时还有其他高负载任务，也可能导致处理速度变慢。...避免在循环中进行频繁的I/O操作，可以考虑先将图像数据加载到内存中，然后进行处理。 对于大型图像，可以考虑使用多线程或多进程来并行处理不同部分的像素。...在使用此类代码时，请确保遵守相关法律法规，并尊重原创内容的版权。
这两个机制的副作用是引擎无法在编译时对作用域查找进行优化，因为引擎只能谨慎地认为这样的优化是无效的。使用这其中任何一个机制都将导致代码运行变慢。...这个过程就好像变量和函数声明从它们在代码中出现的位置被“移动”到了最上面。这个过程就叫作提升。 每个作用域都会进行提升操作； （2）、函数优先 函数声明和变量声明都会被提升。...事实上，当定时器运行时即使每个迭代中执行的是 setTimeout(.., 0) ，所有的回调函数依然是在循环结束后才会被执行，因此会每次输出一个 6 出来。...解决方案：使用 IIFE在每次迭代中将本次迭代的i传入创建的作用域并封闭起来； for (var i=1; i<=5; i++) { (function(j) { setTimeout...，使得延迟函数的回调可以将新的作用域封闭在每个迭代内部，每个迭代中都会含有一个具有正确值的变量供我们访问。
data/lines.txt" ReadMode (\handle -> do contents <- hGetContents handle putStr contents ) 从硬盘读文件时并不会一次性全读入内存...<- getArgs pwd <- getExecutablePath setEnv "NODE_ENV" "production" nodeEnv <- getEnv "NODE_ENV" putStrLn...pwd putStrLn ("NODE_ENV " ++ nodeEnv) putStrLn (progName ++ (foldl (++) "" $ map (" " ++) args)) 试玩...0.34564054,2071543753 1655838864) > random (mkStdGen 7) :: (Char, StdGen) ('\279419',320112 40692) random函数每次都会生成下一个种子...putStr contents ) 在找不到文件，或者其他原因导致readFile异常时，会输出提示信息： $ runhaskell ioException.hs .
为什么选择Python 经常会有同学问我为什么选择Python。我很喜欢这门语言，因为它的简洁灵活，易学，易读，可移植并且功能强大。 高级 可以说，每一代编程语言的产生，我们都会达到一个新的高度。...元组Tuple 除了元组以外的另一种有序表称为元组tuple,但是tuple一旦初始化便不能修改，在定义时，tuple的元素就被确定了。为什么要引入tuple呢？...传值还是传引用 Python在参数传递时遇到的一个有趣的问题是：函数的传参是传值还是传引用？...迭代器不要求事先准备好整个迭代过程中的所有元素，迭代器仅在迭代到某个元素时才计算该元素，迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素，在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁，这个特点使得迭代器特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合...yield就是将函数变成了一个生成器，函数执行过程中使用yield就好像是用yield将执行中断多次，每次中断都会通过yield返回当前的迭代值。 当数据量较大时，使用生成器的效率更高。
C# 垃圾回收的优化经验分享 在使用 C# 开发应用程序的过程中，垃圾回收（Garbage Collection，GC）是一个至关重要的机制。...遇到的问题 在我的项目中，我曾经将 GC 的调用放置在一个 for 循环中。每次循环迭代时，都会触发垃圾回收，这导致程序的执行速度显著下降。...具体表现为： 频繁的 GC 调用：每次循环都触发 GC，导致 CPU 资源被大量占用，程序响应变慢。 内存碎片化：频繁的内存分配和回收可能导致内存碎片化，进一步影响性能。...总结 在 C# 开发中，垃圾回收是一个不可忽视的主题。虽然它为我们提供了便利，但错误的使用方式可能会导致严重的性能问题。通过合理的优化策略，我们可以充分发挥 GC 的优势，提升程序的整体性能。
为什么需要分库分表 2.1 为什么需要分库呢？ 如果业务量剧增，数据库可能会出现性能瓶颈，这时候我们就需要考虑拆分数据库。...2.2 为什么需要分表？ 数据量太大的话，SQL的查询就会变慢。如果一个查询SQL没命中索引，千百万数据量级别的表可能会拖垮整个数据库。...数据库垂直拆分后的架构如下： 3.1.2 垂直分表 如果一个单表包含了几十列甚至上百列，管理起来很混乱，每次都select *的话，还占用IO资源。...比较简单的做法就是，在拆分库的时候，我们可以先用range范围方案，比如订单id在04000万的区间，划分为订单库1;id在4000万8000万的数据，划分到订单库2,将来要扩容时，id在8000万~1.2...如果你的系统处于快速发展时期，如果每天的订单流水都新增几十万，并且，订单表的查询效率明变慢时，就需要规划分库分表了。
梯度下降法简介梯度下降法是一种迭代优化算法，目的是通过最小化目标函数（通常是损失函数）来找到模型的最佳参数。在机器学习中，目标函数通常是模型预测值与实际值之间的差异（如均方误差或交叉熵）。...1.1 梯度下降法的基本步骤每次迭代中，梯度下降算法都会通过梯度来更新模型参数，从而减少损失函数的值。2....虽然它能够准确地计算出梯度，但由于每次都需要遍历所有训练样本，计算量较大，且在数据量较大的时候非常慢。优点：收敛稳定。每次更新基于所有训练数据，较为精确。缺点：计算开销大，尤其是在处理大型数据集时。...SGD的计算开销较小，更新速度较快，但它的梯度方向会有较大波动，可能导致收敛速度变慢。优点：计算开销小，能够处理大规模数据集。更新较快，可以实现快速迭代。缺点：梯度方向波动较大，收敛较慢。...通常，SGD适合于大规模数据集，并且能够在一定条件下避免局部最优解。而Adam则是处理大部分问题时非常有效的优化方法，特别是在深度学习中。
在密集（或完全连接）的网络中引入的每一层，我们给出了丢失的概率p。在每次迭代中，每个神经元都有被忽略的概率p。Hinton等。...从逻辑上讲，通过在每个迭代中省略具有缺失的神经元，在迭代过程中不会更新在迭代中省略的神经元。它们不存在。因此，训练阶段变慢了。...但是此掩码在序列之间彼此相同。这称为Dropout的按顺序采样。这仅表示在每次迭代中我们都会创建一个随机掩码。然后从一个序列到另一个序列，此掩码保持不变。...因此，在每次迭代中，伯努利的遮罩都会使某些元素不再有助于长期记忆。但是内存没有改变。 Variational RNN dropout ? ? 最后，由Y. Gal和Z....对于相同的输入，遇到缺失的模型在每次迭代中将具有不同的体系结构。这导致输出差异。如果网络相当笼统，并且共同适应受到限制，那么预测将分布在整个模型中。
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