并不是所有有经验的程序员都讨厌 Python，促使人们产生这种厌恶情绪的原因可能有三个： 1，Py 不能很好地进行 OO 编程。...这是由于 Py 诞生太早而决定的，在 Py 诞生的时候，OO 编程思想还没有成熟，经典的设计模式图书 GoF 还没有出版。...关于对 OO 编程的支持，的 Py 3 中已经有所改进，但因为又要向前做一些兼容，还不可避免地戴了「历史的脚镣」。...这是由它的生存哲学所决定的，Py 没有「我执」，开发者需要什么，它就添加什么；社区贡献什么优良的类库，它就吸纳什么。正是这种「海纳百川，不舍涓流」的精神，让 Py 存在了这么多年，为这么多人所使用。...3，Py 没有严格的静态类型。但这是它的缺点，同时也是它的优点。是灵活？还是严谨？对于脚本语言，取灵活就好了，否则还不失去了脚本语言的本色？至于严谨，是后端编译类语言应该考虑的事情。
：非线性 RGB、线性 RGB、YUV、XYZ……为什么需要这么多的色彩空间呢？...为什么在FFmpeg中会有 color_space，color_transfer，color_primaries 等一系列的颜色属性呢？这些术语之间究竟隐藏着什么秘密？...RGB->YUV，不同标准有不同要求，一般常用的标准有： BT. 601 (SD: Standard-Definition) [9] BT. 709 (HD: High-Definition) [10]...和转码阶段的色域转换类似，此时也需要在不同的色域空间进行 RGB 数据的转换（色彩管理）以保证相同的视频在不同输入、输出、显示设备上都呈现出最好的颜色。...正是通过不同的颜色模型转换和不同的色域转换，才得以在不同输入、输出、显示设备上都呈现出最好的颜色，才得以让我们实现以近似相同的观看体验来消费视频。
52428800fsutil file createnew C:\dummyfile2.txt 52428800……fsutil file createnew C:\dummyfile10.txt 52428800创建这么多文件...，为什么做的快照很小？...所以，当运行fsutil file createnew C:\dummyfile.txt 52428800时，虽然文件的大小被标记为50MB，但实际上并没有分配50MB的磁盘空间，因为文件是空的。...对于创建的10个标记大小为0KB的空文件和10个标记大小为50MB的空文件，实际占用的磁盘空间可能非常小，因为文件系统只是标记了文件的大小，而没有实际分配磁盘空间。...当对这些文件做快照时，快照只会包含文件系统的元数据（如文件大小和位置等信息），而不会包含文件的实际内容。因为这些文件都是空的，所以快照的大小会非常小。
呵呵，这个问题我曾经也有过，记得以前刚学编程的时候，都是在service里直接调用dao，service里面就new一个dao类对象，调用，其他有意义的事没做，也不明白有这个有什么用，参加工作久了以后就会知道...我们都知道，**标准主流现在的编程方式都是采用MVC综合设计模式，MVC本身不属于设计模式的一种，它描述的是一种结构，最终目的达到解耦，解耦说的意思是你更改某一层代码，不会影响我其他层代码，如果你会像spring...这样的框架，你会了解面向接口编程，**表示层调用控制层，控制层调用业务层，业务层调用数据访问层。...初期也许都是new对象去调用下一层，比如你在业务层new一个DAO类的对象，调用DAO类方法访问数据库，这样写是不对的，因为在业务层中是不应该含有具体对象，最多只能有引用，如果有具体对象存在，就耦合了。...再有不明白的追问，这是经验问题，呵呵，其实以后你就会懂。只是刚开始写的代码都是有个请求，我就去数据库取，业务几乎没有。
获取单输入尺寸，该层只被使用了一次。...Input(shape=(64, 64, 3)) conv = Conv2D(16, (3, 3), padding='same') conved_a = conv(a) # 到目前为止只有一个输入...，以下可行： assert conv.input_shape == (None, 32, 32, 3) 如果该层被使用了两次 import keras from keras.layers import...在keras的网络中，如果用layer_name.shape的方式获取shape信息将会返还tensorflow.python.framework.tensor_shape.TensorShape其中包含的是...) 以上这篇keras 获取某层的输入/输出 tensor 尺寸操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
很多人都在吐槽C++，为什么要设计的这样复杂？就一个程序语言，还能搞出这么多值类别来？...xvalue有内存实体，但为什么也不能取地址呢？...或者换一个说法，如果你要屏蔽寄存器这一层的硬件实现，我们就不应该区分寄存器返回值还是内存返回值，而是假设寄存器足够大，那么函数返回值就一定是个「纯值」。那么这个「纯值」就叫做rvalue。...当时我们说「常引用去接受函数返回值的情况，跟一个普通变量去接受返回值的情况一模一样」，我相信有读者一定在这里有千百万个问号，为什么会有这样奇怪的设计。...其实这个语法完完全全就是为了解决函数返回值问题的，但为什么叫「右值引用」呢？
之前有位读者问我为什么服务器内存上有这么多的颗粒，今天我专门就这个话题成文一篇作为回复。 各位从事服务器端开发的同学天天都在开发代码，代码都需要内存。确实了解一下服务器内存硬件是挺有有必要的。...下图是一个 32 GB 服务器内存条的正面和反面图。 可见服务器内存上有很多的黑色颗粒，相比下面的台式机内存颗粒要多很多。 今天我们就专门写一篇文章来给大家解释为什么服务器内存中颗粒更多的原因。...所以总共需要 18 * 2 = 36 个内存颗粒来存储用户数据以及校验位 原因2：RDIMM 地址信号缓存 上一小节我们对开篇内存计算其包含 ECC 功能后总共需要 36 个内存颗粒，而在图片中我们实际看到有...从开篇的图中，我们确实也找到了这个模块。 有了这个模块的支持，能显著降低信号干扰，进而大幅提升稳定性。这样单条内存的容量可以做到更大一些。...简单总结一下，服务器内存硬件上颗粒数量更多的原因有3个 需要 ECC 功能，需要比普通内存多 1/8 的颗粒数来支持 ECC 需要 RCD 模块降低地址等控制信号干扰影响，将单条容量做到更大 需要 DB
，这种情况Intellij IDEA 的官方好像都不太在意这件事，这是为什么？...一般破解的方式都是javaagent注入自己的jar， 给jvm启动加入一个参数，载入自己的agent-jar，然后就可以为所欲为，就算Intellij IDEA有各种加固，也可以从最末端的java字节码修改入手...@码农帮 可以参考微软占领中国市场策略：免费的广告何乐而不为呢？有市场才是硬道理！ @蔚蓝 难道不是因为贵么？ 要是都像国内的企业看齐，我肯定是支持的。...比如，100一年的WPS，200一年的百度网盘，100一年的知乎会员，100一年的腾讯视频？ 其实就是太贵了，超出大多数中国人的预算了。 @九哥 如果太在意，以后不能用破解，你觉着利于谁？...市场份额不都给微软的VS了吗？ 微软的windows怎么做到市场份额第一的，至少在国内不就是破解版吗？一点不影响微软的市值现在还是第一。 @刚刚 因为老佛爷付过钱了 对于这个问题，你怎么看？欢迎留言
我们知道，云计算事实上已经成为企业基础架构上的主要形式，好不夸张的说，云计算就是当代企业的IT架构。...前面提到，服务化需要预配置一些通用服务，甚至能够让用户有一些个性化的选择，那么就需要IT部门在设计服务、配置服务上不管改进了。...总结：云计算就是可以按需使用的：【服务器虚拟机、容器虚拟机】+【软件服务化】 公有云和私有云有区别吗？ 如果您仔细阅读了上节，那您一定会同意我下面的观点。 从计算的角度上看，公有云和私有没有区别。...同理，在自行搭建私有云的时候，所采用的技术架构可能也不是单一的。...多云管理软件是最佳混合云管理工具，但不是必要工具 混合云有哪些玩家？ 直接看Gartner的云管理平台的魔力象限吧
现在大学教材，几乎说到C语言都会提到谭浩强的C语言程序设计，一提到此书真知道的或者道听途说的都会对老谭嗤之以鼻。...小编也是从老谭的教材开始入门的，相比现在的很多学弟学妹也是用着他的教材，小编就根据亲身的经历说下被吐槽的三个原因： 1.教材更新速度太慢，导致和当前的C99版本标准不一致。...，计算机的更新速度远比想象的快，一本好的教材需要持续不断的更新才能跟上历史的潮流。...在组织结构上直接上来就是生涩的语法，在导语和入门方面缺乏一些趣味性的引导，这也是为什么这么多学习编程的人，宁愿挠着头皮去看原版的英文经典书籍去学习，因为外国的技术书籍在引导和结构上的确比国内有些书籍安排的更加合理...编程学习需要有工匠精神，等把自己打造的艺术品展示出来的时候，以前吃过的哭，受过的累，就如同过眼烟云，希望初学者都能等到这么一天。
所谓”持久”就是将数据保存到可掉电式存储设备中以便今后使用，简单的说，就是将内存中的数据保存到关系型数据库、文件系统、消息队列等提供持久化支持的设备中。...持久层就是系统中专注于实现数据持久化的相对独立的层面。 持久层设计的目标包括： 数据存储逻辑的分离，提供抽象化的数据访问接口。 数据访问底层实现的分离，可以在不修改代码的情况下切换底层实现。...资源管理和调度的分离，在数据访问层实现统一的资源调度（如缓存机制）。 数据抽象，提供更面向对象的数据操作。...持久层框架有： Hibernate MyBatis TopLink Guzz jOOQ Spring Data ActiveJDBC
问题 我想比较一下 C++ 和 Python 的标准输入，但实验的结果让人大吃一惊，C++ 慢了许多。...正因为这个兼容性的特性，导致 cin 有许多额外的开销，如何禁用这个特性呢？...通常，输入流都是从缓冲区读取内容，而 stdio 和 iostreams 都有自己的缓冲区，如果一起使用就会出现未知的问题。...比如： int myvalue1; cin >> myvalue1; int myvalue2; scanf("%d",&myvalue2); 如果在控制台同时输入1 2，按我们的预想，cin 拿到的值是...1，scanf 拿到的是 2，但事实可能并非如此：scanf 可能拿不到 2，因为 2 这个值在 cin 的缓冲区那里，scanf 缓冲区什么也没有。
但是为什么不统一使用抽平后的OTU表或计算相对丰度的OTU表呢？...output freq.alpha.txt ## ---Fatal error--- ##alphadiv.cpp(192) assert failed: m_TotalCount > 0 可以看到当输入数据是抽平后的...OTU表（otutab_rare.txt）时，无论用哪种方法计算Alpha多样性都没有问题，而输入数据是计算相对丰度后的OTU表（otutab.freq.txt）时，代码纷纷报错。...Function estimateR is based on abundances (counts) on single sample site，说明输入数据需要是丰度的counts值，但更具体的原因是什么呢...的物种数目；D是该样本中丰度为2的物种数目； ACE是常用的Alpha多样性指数之一，其计算方式是 可以看到计算Chao1指数和ACE指数都依据丰度的counts值来计算，而输入计算了相对丰度的OTU
需要支持他的输入层和显示层 输入层 对于 StylusPlugIn 需要加入到 UIElement 的 StylusPlugIns 才能收到触摸的消息 这部分的原理比较复杂，请看 WPF 高速书写 StylusPlugIn...dynamicRenderer = new DynamicRenderer(); StylusPlugIns.Add(dynamicRenderer); } 现在输入层就做好了...，如果现在将 MeexikelelHaiwurbe 添加到界面，可以看到没有任何的显示，因为现在还没有将 DynamicRenderer 的显示层添加到视觉树 如果此时可以看到 DynamicRenderer...原理 可以知道，在 StylusPlugIn 要收到触摸的消息，需要附加的元素可以收到消息才可以 所以下面需要设置 MeexikelelHaiwurbe 的宽高 设置宽高 在 UIElement 有一个方法是...HitTestCore 设置命中测试，通过这个方法可以判断一个点是否点到了元素上，于是重新这个方法，无论什么点都返回这个元素，于是这个元素就可以做到命中测试，宽度和高度都是最大 当然有层级的关系，不会点到任何的地方都命中这个元素
加字段慢的一个原因是数据‘搬迁’慢，另外一个重要因素是锁粒度特别大，容易产生阻塞。...，它的锁粒度非常大，和所有其他锁冲突，所以给生产环境表加索引的时候非常容易出现被阻塞的现象。...所有访问数据请求都停掉了，为什么还会有锁冲突？ 既然DDL操作这么难，那么我停业务后再执行总不会受其他操作影响了吧？...//事实上95%以上场景不必如此，剧情需要构造的例子 第一节在PostgreSQL核心进程中提到【autovacuum】进程，它是数据库中核心的进程之一，用于清理数据库死元组，具体用途和优化在后面章节展开...###这个场景中，vacuum操作阻塞数组里是两个相同PID，有兴趣同学可以找下原因 --------------------------------掌握小原理，解决大问题！
本篇文章 idea 来自用了这么多年的泛型，你对它到底有多了解？,恰好当时看了「深入 Java 虚拟机的第三版」了解泛型的一些历史，感觉挺有意思的，就写了写 Java 版的泛型。...当泛型出现在方法输入位置的时候，由于 Java 是可以向上转型的，这里并不需要强制类型转换，所以没有什么问题。...那为什么 Java 不采用 C# 的那种泛型实现方式？或者说采用一种更好实现方式？...为了保证这些旧的 Clas 文件能在 Java5 之后正常运行，设计者基本有两条路： 需要泛型化的容器（主要是容器类型），以前有的保持不变，平行增加一套新的泛型化的版本。...但是为什么 Java 却没有使用这套方案那? 这是因为当时 C# 才发布两年，历史代码并不多，如果旧代码需要使用泛型特性，改造起来也很快。
让我们来看看为什么金融公司会关心这项技术，以及使用人工智能和机器学习可以实现什么解决方案和如何应用这项技术。...首先，让我们看看为什么金融服务公司不可忽视机器学习。 尽管存在挑战，许多金融公司已经采用了这项技术。如下图所示，金融服务业的高管们非常重视机器学习，他们这么做有很多原因: 自动化降低经营成本。...更高效的生产力和更好的用户体验从而创收。 更好的承若并提升安全性。 有许多开源的机器学习算法和工具非常适合金融数据。此外，老牌金融服务公司拥有大量资金，他们有能力在计算硬件方面加大投入。...由于金融领域大量的历史数据，机器学习可被用于增强金融生态系统的许多方面。 这就是为什么这么多金融公司都在大力投资机器学习研发。对于落后者来说，忽视AI和ML的代价是高昂的。...这是一种在线财富管理服务，它使用算法和统计数据来分配、管理和优化客户的资产。 用户输入他们目前的金融资产和目标，例如，在50岁时存够一百万美元。
看到一个介绍 C++17 的系列博文(原文),有十来篇的样子,觉得挺好,看看有时间能不能都简单翻译一下,这是第一篇~ C++11, C++14, 以及 C++17....概览 C++17 在语言核心层和标准库方面都有很多新改动.我们首先来看下语言核心层....语言核心层 fold expressions(折叠表达式) C++11 开始支持可变参数模板(即支持任意多数量参数的模板).其中任意数量的模板参数保存在参数包(parameter pack)中.在C++...5行分支就会被编译,反之则编译第7行的代码分支.这里有两个要点: 函数 get_value 有两种不同的返回类型并且 if 语句的两个分支都必须有效....个字符组成的转义字符序列(该转义序列用以表达某个单字符),目的是解决一些键盘不能输入某些特殊字符的问题.
今天，我想和大家聊一聊 Envoy 生态中的新成员 Envoy Gateway，以及为什么我认为 Envoy Gateway 是云原生时代的七层网关。...在 2022 年 5 月份，近些年非常热门的 Envoy Project 正式宣布开源其网关项目Envoy Gateway，那么在已经有这么多成熟网关项目的基础上，为何 Envoy 还要成立一个 Envoy...而 Envoy 因其设计理念 “一个为大型现代服务化架构设计的七层代理和通信总线”，成为了云原生时代七层网关的最佳选择。...有很多组织已经开始在项目中尝试采用 Istio 进行东西向的流量治理。但我观察到一个现象，国内的服务网格的落地往往是比较困难的。...造成这个问题的原因有许多，通过自己的思考以及和相关从业者的大量交流，我总结出主要有下面两个原因： 服务网格对应用有一定的侵入性。
）有更大的灵活性。...为了简化这个问题，我们将此条件通过一个中间层（潜在空间）施加于网络，这个中间层的维度远低于输入的维度。有了这个瓶颈条件，网络必须压缩输入信息。...#Encoderclass Q_net(nn.Module): def __init__(self): super(Q_net, self)....首先，由于编码器的输出必须服从高斯分布，我们在最后一层不使用任何非线性定义。解码器的输出具有 S 形非线性，这是因为我们使用以其值在 0 和 1 范围内的标准化输入。...为了在编码器（这也是对抗网络的生成器）的优化过程中具有独立性，我们为网络的这一部分定义了两个优化器，如下所示： torch.manual_seed(10) Q, P = Q_net() = Q_net
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