1、安全性问题 安全性的含义是“永远不发生糟糕的事情”。 线程安全问题主要和同步有关。在没有做好同步的情况下，多个线程中的操作顺序是不可预测的，结果的正确性无法保证。 2、活跃性问题 活跃性关注的是“某件正确的事情最终会发生”。当某个操作无法继续进行下去时，就会发生活跃性问题。 在串行程序中，活跃性问题的形式之一就是无限循环。 而在线程中，活跃性问题还包括：死锁、饥饿和活锁。 3、性能问题 性能问题包括多个方面：服务时间过长、响应不灵敏、吞吐率过低、资源消耗过高、可伸缩性较低等。 在多线程程序中，当线程切换时，就会出现上下文切换操作，如果线程之间切换频繁，这种操作将带来极大的开销：保存和恢复执行上下文、丢失局部性、CPU时间更多的花在线程调度而不是线程执行上。 但线程共享数据时，必须使用同步机制，而这些机制往往会抑制某些编译器优化，使内存缓存区中的数据无效，以及增加共享内存总线的同步流量。这些因素都将带来额外的性能开销。
下面是这个流程的时序图： 问题出现在Server A向数据库发起查询的时候，返回的结果总是空。 问题分析 这个问题显然是一个事务隔离的问题，最开始的思路是，服务A所在的机器，其事务开启时间应该是在服务B的机器commit操作之前开启的，但是通过DEBUG日志分析connection的获取和提交时间 后来调整了一下思路，发现MySQL还有一个特性就是AutoCommit，即默认情况下，MySQL是开启事务的，下面表格能说明问题，表1： 但是，如果AutoCommit不是默认开启呢？ ; Thread.sleep(5000); } } } 注意我在query方法中加入这一句：conn.setAutoCommit(true); 此时这个问题不再出现 boneCP源码分析 根据实际使用的经验看，boneCP连接池在使用的过程中并没有出现这个问题，分析boneCP的Connection具体实现，发现在close方法的具体实现中，有这样的一段代码逻辑：
2核2G云服务器首年95元，GPU云服务器低至9.93元/天，还有更多云产品低至0.1折…
本来你就是 A 系统调用 BCD 三个系统的接口就好了，人 ABCD 四个系统好好的，没啥问题，你偏加个 MQ 进来，万一 MQ 挂了咋整，MQ 一挂，整套系统崩溃的，你不就完了？ 如何保证消息队列的高可用？ 系统复杂度提高 硬生生加个 MQ 进来，你怎么保证消息没有重复消费？怎么处理消息丢失的情况？怎么保证消息传递的顺序性？头大头大，问题一大堆，痛苦不已。 一致性问题 A 系统处理完了直接返回成功了，人都以为你这个请求就成功了；但是问题是，要是 BCD 三个系统那里，BD 两个系统写库成功了，结果 C 系统写库失败了，咋整？你这数据就不一致了。 所以消息队列实际是一种非常复杂的架构，你引入它有很多好处，但是也得针对它带来的坏处做各种额外的技术方案和架构来规避掉，做好之后，你会发现，妈呀，系统复杂度提升了一个数量级，也许是复杂了 10 倍。 如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景，用 Kafka 是业内标准的，绝对没问题，社区活跃度很高，绝对不会黄，何况几乎是全世界这个领域的事实性规范。
SyntaxHighlighter Evolved 作为 WordPress 的语法高亮插件,支持区块属性, 使用起来非常的便捷。 目前找到的办法是在 function.php 中通过自定义函数重新转换回来： /* * 高亮代码插件输出&问题解决 */ function custom_fix_syntaxhighlighter( $
但是在使用EventTime的语义中，会出现一些不可预知的问题，接下来会介绍笔者在使用过程中遇到的一些问题与解决办法。 ，会选择值最小的通道watermark值，因此能够解决消费不均匀的问题。 数据延时 只要是在Event-Time语义的数据流中，就不可避免一个问题：数据延时，通常情况下会设置一个允许数据延时的大小，也许你会想将延时设置很大，那么同样带来的问题就是增加了处理的延时性，对于处理要求实时的来说是不可取的 ，对于不允许重复合并的情况下，在这个过程中又需要考虑数据一致性的问题，可以使用Flink提供的两阶段提交帮助完成。 以上是笔者在实际中使用EventTime语义的情况下遇到的几个问题，但是笔者更加建议尽可能的去EventTime化，将实时处理的语义转换为离线处理的语义，例如对于window的聚合操作转换为对时间字段的聚合操作
有人说2016年是VR元年、智能汽车落地年、机器人飞跃之年，但上述三大领域何时能够实现商业化、产业化、规模化等问题，仍没有一个确切的答案。 目前，虽然有很多相对廉价的设备可以给用户提供VR内容观看浏览的体验，但是它也带来一些相应的问题。 人工智能的浪潮席卷现代社会，在带来科技便利性的同时，不禁使人思考，这些技术究竟是人类的“好助手”还是人类的“终结者”。 此外，基于深度学习的人工智能未来不仅能为我们解决问题、还可以拯救生命，产生巨大的商业和用户价值。比如，自动诊断+基因排序会达到个性化精准医疗、自动交易能得到更高的投资回报和并提示风险比例。 但是值得注意的是，人工智能的逻辑推理能力远超人类，而且没有任何感情因素影响判断，业内认为，AlphaGo这类的“人工智能”机器真正可能带来的危机，不是奴役人类，而是让人类丧失斗志。
而当这样一个消息传到大西洋彼岸的英国，上议院的老爷们不仅为AI所造成的伦理问题困扰，还中二的发现了自己在人工智能浪潮中的历史使命：不是写论文或者搞算法，而是引领全球发展人工智能伦理道德。 英国上议院昨天出了一份长达183页的报告《人工智能在英国：充分准备、意愿积极、能力爆棚？》，不仅说了人工智能在英国的发展，更聚焦于伦理道德问题——那些AI可能为人类带来的风险。 ? 该报告呼吁英国政府采取紧急措施来“建立权威的审核测试工具与数据集合，以确保这些数据代表不同的种族，确保AI在作出决定时不会出现含有偏见、歧视的决定”，建立机制，审问AI，以保证AI们符合人类的伦理道德。 五大原则：为人类利益服务，绝不伤害人类 在伦理道德方面，英国上议院的这份报告起草了纲领性的五大原则，包括： 发展人工智能是为了人类的共同利益； 人工智能应当保证公平，并且让人容易理解； 人工智能不应当用来侵犯人们的隐私 儿童AI课程不仅应当包含人工智能技术使用，也应该包括人工智能的伦理学习。”
1）python升级带来的yum异常：File "/usr/bin/yum", line 30 原因：这是因为yum采用Python作为命令解释器，这可以从/usr/bin/yum文件中第一行#! 而python版本之间兼容性不太好，使得2.X版本与3.0版本之间存在语法不一致问题。 而CentOS 5自带的yum采用的是python2.4，当系统将python升级到2.6或3.0后，出现语法解释错误 解决办法： [root@jenkins-server ~]# python -V 升级带来的pip命令异常： Traceback (most recent call last): File "/usr/bin/pip", line 5, in <module> from /usr/bin/python"的命令都不能正常使用！ 必须要将这个引用的python信息改为升级前的那个版本的才可以正常使用。
这个是个大问题吗？ 有多少问题？让我们看看！这里有一个小程序要演示。我们分配了10亿（1E9）个8字节指针，因此大约有8GB的内存。然后我们强制一个GC并计算它需要多长时间。 这就产生了一个有趣的结果，即存储在此内存中的指针不会停止GC收集它们指向的“正常”分配的内存。这会带来很坏的后果，很容易证明这一点。 当我遇到大堆的问题时，主要原因如下： - 大量的string - 对象中的时间是time.Time类型 - map中含有slice的值 - map中含有slice的key 关于处理每一个问题的不同策略， 事实上，每次我碰到这个问题，我都会感到惊讶，我 震惊的是，我又写了一篇关于它的博客。希望通过阅读到目前为止，如果它发生在您的项目中，您不会感到惊讶，或者您甚至可以预见到问题！ 以下是一些处理这些问题的有用资源。
当线程还是一项鲜为人知的技术时，并发性是一个“高深的”主题，但现在主流开发人员都必须了解线程方面的内容，同时也带来了一定的风险： 安全性问题 线程安全性可能是非常复杂的，在没有充足同步的情况下，多个线程中的操作执行顺序是不可预测的 在串行程序中，活跃性问题的形势之一就是无意中造成的无限循环，从而使循环之后的代码无法得到执行。线程将带来其他一些活跃性问题。 性能问题 与活跃性问题密切相关的是性能问题。活跃性意味着某件正确的事情最终会发生，但却不够好，因为我们通常希望正确的事情尽快发生。 在设计良好的并发应用程序中，线程能提升程序的性能，但无论如何，线程总会带来某种程度的运行时开销。 所有这些因素都将带来额外的性能开销，java中如何减少频繁的上下文切换呢？ 1.
上述两个问题，其实都是伦理道德问题，并不是技术问题，从技术角度，无论做什么选择，都不是一件很困难的事情。 但是伦理和道德问题，如果没有立法，其实是没有标准的。 所以作者换了一个思路来应对这种问题，就是如题的方法：技术带来的问题，就让技术来解决。 比如，我们是否能提前在距离危险300、500米时就减速，刹车，或可以提前提示行人注意安全，遵守交规，以此来规避这种问题，不要跟伦理道德扯到一起。 从技术上讲，目前的5G和AI算力都已经不是问题，未来需要的是更多复杂场景的深度学习算法的完善，这依赖于数据的积累和训练，同时，还有更低成本的解决方案。 所以，技术带来的问题，就让技术来解决，用这个思路再来看“电车难题”，解决方案才是最优的。 其实，我们应对日常的问题，也应该遵循一个“谁的问题，谁解决”，问题要有主体。
英国网络安全公司Darktrace的技术总监Dave Palmer在接受“Business Insider”杂志采访时谈到了人工智能可能带来的安全威胁，包括： 1 智能病毒可通过工业设备进行勒索 目前一些地方出现了勒索软件 人工智能勒索软件会大大增加这些攻击带来的风险——通过自组织使损失最大化并寻求新的更有利可图的目标。 2 恶意软件将学习如何模仿人的行为 人工智能软件已经实现了利用循环神经网络学习模仿人的写作风格，未来的恶意软件能够查看某人的通信内容并学习此人的交流风格，然后通过模仿此人去感染其他目标。 4 人工智能革命的阴暗面 目前是人工智能技术革命的早期阶段，涵盖了无人驾驶汽车、癌症治疗等各个领域，而目前人工智能的发展并不深入，随着这些技术变得更加先进、更加容易获取，难免会有人将之用于作恶。 Palmer表示，只需要经过一年左右的训练，一项人工智能就可以被用于网络攻击，而参考谷歌DeepMind团队在自然语言方面的进展速度，以上情况在未来几年内将成为现实。
联合国作为全球最重要的国际组织，在2016年最新发布的人工智能报告中，表达了其对于人工智能的关注；同时为应对人工智能及机器人技术的发展带来的各种问题，提出了全新的思考方式与解决路径，这对世界各国的人工智能监管具有重要的参考意义 （2016）主要讨论了机器人的制造和使用促进了人工智能的进步，以及这些进步所带来的社会与伦理道德问题。 （二）机器人技术与机械伦理学 关于机器人制造和部署的伦理道德问题，被视为“机械伦理学（roboethics）”，用来处理人们发明和分配机器人的伦理道德问题，而不仅仅是机器的伦理学。 这一问题对于常常与公众直接接触的机器人商业开发者和制造者来说尤其麻烦，因为他们同样没有既定的伦理准则去遵守和执行。联合国在报告中记录了各个国家在寻找机器人伦理道德准则的实践中，所采用的不同做法。 除了法律与伦理道德的政府监管，公众对于智能化机器人的某一项功能的接受与拒绝所带来的社会、经济以及科技影响，也可能促进或阻碍智能机器人未来的发展、扩张及大规模应用。
云计算时代，IT安全专家承担着管理安全的重担，因为他们面临的是日益复杂的基于云的威胁。 安全专家需要的是深入理解云，其目的是理解最新的威胁，并找到强化防御的方法。 此文并不是谈云能实现的安全利益，虽然这些好处包括全球威胁情报和历史数据的无限存储功能、用于安全分析的强大处理功能，以及在企业的最前沿阵地部署安全技术的能力。 攻击者还可以使用凭据来加密备份的云存储数据，进一步给用户带来麻烦。 为确保理解并且解决云应用给企业带来的重大安全挑战，企业需要额外的洞察力和有关背景知识。 为此，不妨问一下如下几个问题： 1.如何知道雇员们在使用哪些云应用?其风险如何? 为解决影子IT(Shadow IT)的问题，企业需要能够看到雇员们正在使用的全部云应用的完整清单，并且理解与每个云应用有关的风险水平。一个被认为具有企业性质的云应用支持多重企业安全需求。
C语言函数scanf中"\n"带来的问题 近日做实验九，有这样一道题： 小鑫の日常系列故事（七）——小纸条 Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 65536 KiB Problem Description 小鑫在高中的时候喜欢上了一个十分漂亮的女孩。 那个女孩也很喜欢他，就答应成为他的女朋友。 但是大家都知道高中的生活是忙碌的，除了上课就是上课，有时候可能连课间时间都被老师占用。于是小鑫想出了在上课给女朋友传纸条的方法来表达自己的爱慕。 方法如下： 他们每天都会约定加密常数n，举个例子，当n=1时，今天写的每一句话中所用的字母都会向后+1，比如：i love you就成了j mpwf zpv ，当然了当是z的时候，+1就等于a。 所以在日常的编程中尽量不要使用scanf("%d\n",&n)的用法。
本文主要是介绍交易所内存撮合引擎中，大量的订单匹配撮合的过程对GC的影响 在撮合引擎运行的过程中，有大量的不能成交的单子，会被挂在订单薄上并上时间不能被撮合，这些单子会进入老年代且每次新的单子来了都将作为计算和匹配的因子 由于处理不同的老年代区域所需要的处理时间相差可能很大，为防止部分工作线程过于空闲，通常被切分出的老年代区域数需要大于工作线程的数目，而 ParGCCardsPerStrideChunk 参数则是用于控制被切分出的区域的大小 那么这部分内存不再委托给 JVM，而是完全由 撮合引擎自行管理其生命周期，那么委托单量造成的GC问题就得到了解决。 最直观的想法就是使用堆外解决方案。 然而在交易所场景中，如果仅仅只是将消息移动到堆外，是无法完全解决问题的。首先需要具备良好的快速访问能力、容量大且不能有性能损失，当然如果支持自定义排序当然更好了。 使用配置： -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseZGC 当然除了订单等一系列的存储问题，我们还存在一些内存计算逻辑，一些对象应用的频繁变化等等都是我们优化的方向
上一篇文章我们介绍了服务化带来的一系列问题。以及我们解决服务雪崩、链路过长问题难定位、服务调用关系错综复杂这几个问题的经历。 本文聊聊服务化过程中我曾经的数据迁移经历。 因为对老数据迁移的同时，线上还不断有用户访问，不断有数据产生，不断有数据更新，所以我们不但要考虑老数据迁移的问题，还要考虑数据更新和产生新数据的问题。下面介绍一下我们之前的做法。 同时写两个库，不在一个本地事务，有可能出现数据不一致的情况，这样就需要一定的补偿机制来保证两个库数据最终一致。 数据校验没问题后，开启双读，起初新库给少部分流量，新老两库同时读取，由于时间延时问题，新老库数据可能有些不一致，所以新库读不到需要再读一遍老库。 遇到问题可以及时把流量切回老库 读流量全部切到新库后，关闭老库写入（可以在代码里加上可热配开关），只写新库 迁移完成，后续可以去掉双写双读相关无用代码。
我们在重新向时会用到两个状态码 301：永久重定向 302：临时重定向 这两种方式在不涉及到数据传输时没有什么问题，一旦涉及到数据传输时，这两种方式可能达不到我们预期的效果 如下需求 提交表单到A页面， "); Node.js Koa框架的ctx.response.redirect('url'); 我们一起来看下在涉及到数据传输时的301重定向会有什么问题以Node.js为例 A页面=server.js 并且返回了404因为此时请求的各种都没有发送给B，A页面的重定向默认是get请求，而B页面只注册了post路由 从这里就可以看出301重定向的时候无法将数据发送给即将重定向的页面 如果实际中真的存在这种需求怎么办 no 今天的主角还没有介绍----307 如下是基维百科对307的解释 307 Temporary Redirect是HTTP协议中的一个状态码（Status Code）。 可以理解为一个临时的重定向。 但该响应代码与302重定向有所区别的地方在于，收到307响应码后，客户端应保持请求方法不变向新的地址发出请求。
自从人机大战过后，以人工智能在围棋领域连续战胜人类围棋顶尖高手过后，从此人工智能话题一直占有很高的热度，并且成为现在社会发展的主要趋势之一。那么人工智能真的能够在我们的生活各个方面起到促进作用吗？ 人工智能真的能给我们的销售带来改变吗.jpg 作为我本人来讲，从事销售相关行业7年左右，主要在传统服务行业，以知识产权及知识产权运用为主。从传统的销售模式来讲，无非就是电销，面销，网络推广，渠道合作。 也是作为一般的销售来讲最基本的方式吧。其中最主要的问题简单来讲就两个方面，一个是日常工作的时间问题，一个是相关专业知识问题也就是产品基础知识应用问题。 第二点就是专业性问题，作为一名资深业务人员可能对自己本身产品知识铭记于心，但是我们也会有个正常遗忘的问题。但作为一名新人来讲需要不断的学习，不断的遗忘再不断的学习。 为什么人工智能能够战胜因为它能不断的学习储存，永久的记忆，永不遗忘。这样的业务人员难道带来的价值会比一个普通业务员低吗？
【GiantPandaCV导语】本文致力于解决ViT在小型数据集上性能不够好的问题，这个问题非常实际，现实情况下如果确实没有大量数据集，同时也没有合适的预训练模型需要从头训练的时候，ViT架构性能是不如 CNN架构的。 这篇文章实际上并没有引入大量的卷积操作，通过修改patch size，以及使用SeqPool的方法就可以取得不错的成绩。 引言 ViT不适用于小数据集，但是由于很多领域中数据量大小是非常有限的，为了打破ViT数据匮乏下性能不好，只能应用于大数据集的问题。 CCT-12/7x2代表：Transformer encoder有12层，使用了2个Convolution block，其中用的是7x7 大小的卷积核。
智能钛机器学习（TI-ML）是基于腾讯云强大计算能力的一站式机器学习生态服务平台。它能够对各种数据源、组件、算法、模型和评估模块进行组合，使得算法工程师和数据科学家在其之上能够方便地进行模型训练、评估和预测……
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
即时通信 IM
网站备案
对象存储
实时音视频
