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人工智能难点之——自然语言处理

（NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。（人工智能主要包含以下几个方面：自动推理-计算语言学-计算机视觉-进化计算-专家系统-自然语言处理-机器人学）自然语言处理（NLP）是信息时代最重要的技术之一。理解复杂的语言也是人工智能的重要组成部分。NLP的应用无处不在，因为人们用语言进行大部分沟通：网络搜索，广告，电子邮件，客户服务，语言翻译，发布学报告等等。 NLP可以依靠机器学习来自动学习这些规则，而不是手工编码大量的规则集，通过分析一系列的例子（如，一个大的数据库，像一本书，直到一堆句子的集合），并且做一个静态的推论。一般来说，分析的数据越多，模型越精确。社交媒体分析是NLP使用的一个很好的例子。品牌在线跟踪对话以了解客户的意见，并洞悉用户行为。

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Java实现单例的难点

有简单又高效的方法可以实现单例模式，但没有一种方式能在任何情况下都确保单例的完整性。单例模式是指某个类只被实例化一次，用来表示全局或系统范围的组件。另外，下面文章中的单例模式是不安全的。人们花大量的精力研究怎样更好地实现单例模式，但有一种简单高效的实现方法。然而，没有一种方法能在任何情况下都确保单例的完整性。阅读下文，看看你是否认同。延迟加载的单例模式（译者注：在软件工程中，Initialization-on-demand holder 这个习语指的就是延迟加载的单例模式，参见维基百科）如果希望尽可能延迟单例的创建（懒汉式加载）枚举这里用枚举作为单例INSTANCE的容器： ? 根据Java语言规范8.9，“Enum的final克隆方法保证枚举永远无法被克隆，其特殊的序列化机制保证无法反序列化得到拷贝的对象。结论尽管绕过单例的这些保护并不容易，但确实没有一种万无一失的方案。如果你有更好的方案，请不吝赐教！枚举是实现单例模式的简单而又高效的方法。如果想要有继承或懒汉式加载，延迟初始化方案是不错的选择。

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数组：面试中的疑难点

sdk内部提供的数据结构，底层都或多或少的离不开数据的使用。比较官方的定义是：它使用一块连续的存储空间来存储相同类型的数据，它是一个线性的数据结构。关键点有三连续的存储空间相同的类型线性数据结构连续的存储空间，它这个限制是什么意思呢？那么这一特性具体是如何而来的呢？假设我们有一个数组a，它存储的类型为int，数组大小为5。那么它在内存中的表现大概会是这样的。 ? 所以数组中的元素存储在内存中都是在一块连续的地址中。简单的理解就是，如果我们需要在第k个位置上插入数据，并不需要移动后续的数据，因为不需要保证数据的顺序，我们只需将第k个位置的数据替换成插入的数据，然后再将第k个位置的原有数据添加到数组的最末尾。每当我们进行删除数据的时候，并不立即删除当前位置的数据，而是对当前位置进行标记，等到标记的数量达到一定的程度之后，我们再对标记的数据进行统一的删除操作。这样就减少在删除操作过程中移动数据的次数。

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Spark难点 | Join的实现原理

其实，Hash Join算法来自于传统数据库，而Shuffle和Broadcast是大数据在分布式情况下的概念，两者结合的产物。因此可以说，大数据的根就是传统数据库。Hash Join是内核。 Spark Join的分类和实现机制 ? 上图是Spark Join的分类和使用。构建Hash Table：依次读取Build Table(item)的数据，对于每一条数据根据Join Key(item.id)进行hash，hash到对应的bucket中(类似于HashMap的原理) 匹配：生成Hash Table后，在依次扫描Probe Table(order)的数据，使用相同的hash函数(在spark中，实际上就是要使用相同的partitioner)在Hash Table中寻找首先将两张表按照join key进行重新shuffle，保证join key值相同的记录会被分在相应的分区，分区后对每个分区内的数据进行排序，排序后再对相应的分区内的记录进行连接。

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Javascript For循环中的重难点

1 问题如果大家有过Python的基础，一定知道python中的for循环。同理，javascript是Web的编程语言，所以javascript中也存在for循环。并且两者的作用也一样：如果您希望一遍又一遍地运行相同的代码，并且每次的值都不同，那么使用循环是很方便的。下面介绍JS中For循环的重难点。 2 知识点难点：1.在用初始变量遍历对象0bject时，增加初始变量的值可以用i++,也可以用i=i+1。 2.当i++放的位置不同时，会影响最后的结果。比如设置i=0，从第一个开始遍历。因为for()会先执行括号外的代码，所以i++就表示从i=1开始遍历。 3.i++是可以省略的，但是一定要加分号；相当于i++这个位置可以空着，但是要写个分号来表示它存在。 4.在用For/in语句循环遍历对象时，需要设置两个变量，一个用来变量对象中的值，一个用于接受所遍历到的值。

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Java难点重构-IO

字节和字符之间的关系是怎样的呢？如果不指定将使用操作系统默认的编码方式，我的电脑默认的是 GBK编码。使用处理流的一个明显好处是，只要使用相同的处理流，程序就可以采用完全相同的输入/输出代码来访问不同的数据源，随着处理流所包装节点流的变化，程序实际所访问的数据源也相应的发生变化。处理流的功能主要体现在以下方面：性能的提高：主要以增加缓冲的方式来提高输入/输出的效率。操作的便捷：处理流可能提供了一系列便捷的方法来一次输入/输出大批量的内容，而不是输入/输出一个或多个水滴处理流可以嫁接在任何已存在的流的基础之上，这就允许 java 应用程序采用相同的代码，透明的方式来访问不同的输入

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Spark难点 | Join的实现原理

其实，Hash Join算法来自于传统数据库，而Shuffle和Broadcast是大数据在分布式情况下的概念，两者结合的产物。因此可以说，大数据的根就是传统数据库。Hash Join是内核。 Spark Join的分类和实现机制 ? 上图是Spark Join的分类和使用。构建Hash Table：依次读取Build Table(item)的数据，对于每一条数据根据Join Key(item.id)进行hash，hash到对应的bucket中(类似于HashMap的原理) 匹配：生成Hash Table后，在依次扫描Probe Table(order)的数据，使用相同的hash函数(在spark中，实际上就是要使用相同的partitioner)在Hash Table中寻找首先将两张表按照join key进行重新shuffle，保证join key值相同的记录会被分在相应的分区，分区后对每个分区内的数据进行排序，排序后再对相应的分区内的记录进行连接。

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提高 | 10个JavaScript难点

，紧跟其后的一对括号调用了这个函数。立即执行函数最常见的应用场景就是：将var变量的作用域限制于你们函数内，这样可以避免命名冲突。 2. 闭包对于闭包(closure)，当外部函数返回之后，内部函数依然可以访问外部函数的变量。然而对于一个复杂的Web应用，模块化编程是一个最基本的要求。这时，可以使用立即执行函数来实现模块化，正如很多JS库比如jQuery以及我们Fundebug都是这样实现的。变量提升 JavaScript会将所有变量和函数声明移动到它的作用域的最前面，这就是所谓的变量提升(Hoisting)。也就是说，无论你在什么地方声明变量和函数，解释器都会将它们移动到作用域的最前面。难点在于，people.find只能绑定一个函数，那它为何可以处理3种不同的输入呢？它不可能同时绑定3个函数find0,find1与find2啊！这里的关键在于old属性。

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10个JavaScript难点

立即执行函数最常见的应用场景就是：将var变量的作用域限制于你们函数内，这样可以避免命名冲突。 2. 闭包对于闭包(closure)，当外部函数返回之后，内部函数依然可以访问外部函数的变量。然而对于一个复杂的Web应用，模块化编程是一个最基本的要求。这时，可以使用立即执行函数来实现模块化，正如很多JS库比如jQuery以及我们Fundebug都是这样实现的。变量提升 JavaScript会将所有变量和函数声明移动到它的作用域的最前面，这就是所谓的变量提升(Hoisting)。也就是说，无论你在什么地方声明变量和函数，解释器都会将它们移动到作用域的最前面。 8. apply, call与bind方法 JavaScript开发者有必要理解apply、call与bind方法的不同点。它们的共同点是第一个参数都是this，即函数运行时依赖的上下文。难点在于，people.find只能绑定一个函数，那它为何可以处理3种不同的输入呢？它不可能同时绑定3个函数find0,find1与find2啊！这里的关键在于old属性。

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远程办公的难点在哪里？

由于冠状病毒肺炎的疫情比较严重，国家也对很多企业的开工做了时间上的限制，但很多中小企业本身的抗击风险的能力就比较差，于是很多企业就启动在家办公模式，现在也是在家办公的一族了听起来比较轻松，但实际上的感觉还不如在公司感觉也好远程办公的几个难点首先在工作状态上有差异。人与人聚集在一起共同去讨论一个问题，更加容易形成磁共振的磁场，更加容易形成解决问题的氛围，这也是远程办公所无法对比的，整天做在电脑旁边注意力也容易不集中，但如果大家聚集在办公室大家共同的行为还容易形成一种惯性的习惯从未来社会的发展趋势看，在家办公在未来可能会成为一种趋势，毕竟企业和员工的关系随着时间推移也会越来越紧密，企业要的是员工真正意义上产出有质量的产品，想办法调动员工的积极性并且让员工心态愉悦的去工作，在这种大背景下在家远程办公可能会成为未来的一种趋势相对来讲在国外这种模式推广的更加顺畅，在国内由于传统的因素还是喜欢聚集在一起工作，但这种发展趋势也是需要一个长时间的转换，不是所有人都能一下子接受这些个观点和理念，未来的趋势也是不可逆的，希望能帮到你。

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彩票项目难点分析

经过2，3个项目的开展，我也大致熟悉了彩票网站，了解了它的运营流程，技术难点等一些专业性的东西，下面我会整理几个我个人的经验，希望不管是同事，或是同行，看到这份文档后，能对你在项目进行中多少有点帮助。难点1：开奖　　不管是黑彩还是正规彩票网站，总会有几个高频彩种，所谓高频，就是开奖时间短，比如时时彩，1天120期，10分钟开一期。 /static/public/ssc/xml/newlyopenlist.xml，这是重庆时时彩的开奖地址，客户一般都无法提供，所以这是一个难点，之所以放在第一个，是因为如果这个无法解决，下面的工作即便做好难点2：客户需求　　经过几个彩票项目后，我发现每个做黑彩的客户在前期都不明确自己的想法，总会拿一个现成的网站，或者多个，让我们仿造，当整个项目成型后，进入后期调试环节的时候，客户可能又从别的黑彩网站上看到新颖的东西难点3：功能实现　　这个说的是个人能力的问题，因为客户需要做有一个彩种，他不会去帮你分析这个彩种金额的计算公式这些理论性很强的东西，所以这就要求开发人员要有很好的分析能力，这点上，数学好的人应该做起来会相对比较轻松

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SAP 项目实施的难点在哪里

1）SAP的管理理念与国内ERP厂商的管理理念有差距，实施SAP不可避免的是流程再造和组织结构变动。这就需要高层管理者的理解和支持。例如：集团化公司的功能部门的集中管理（采购，销售和研发）所涉及的供应商，客户和物料编码的管理，设计变更的流程等都牵扯到公司总部与各工厂之间的利益关系。需要花大力气解决。因为原先的ERP系统的实施是由高向下推动的或由财务向业务部门推动。各管理部门因为业务工作的增加或负担增重抵触情绪很大。在实施SAP时首先关注的却恰恰是这个，因此原ERP用户不能很好的提出自己相关模块的验收标准，还有一种情况就是在实施SAP时高层管理者还是沿用原来的ERP应用系统实施惯例没有很好的调动基层操作者的积极参与到头来只会得到事倍功半的结果。 3）在实施SAP的过程中过多的关注原先ERP系统的操作问题，希望SAP能解决所有以前发生的问题。期望值高必定会形成验收时的心理落差。

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告警载荷嵌入的前景和难点

一、前言：经典的词/句向量嵌入在自然语言处理（NLP）领域，词/句向量嵌入方法的使用已有许多年的历史。通过观察人类专家对告警分诊的过程可见，告警载荷的内容对告警性质的研判具有至关重要的作用，将其认定为评估过程中最关键的字段也不为过。如果嵌入方法能够提取出告警载荷的有效信息，就可以为目前的各种告警评估方法补充新的有价值的特征，这或将大大提高告警评估的准确性。图3：用于短文本拼写错误纠正的分层字符标记器模型，预测目标为对文本中每个字符位置应进行的编辑（纠正）操作[9] 三、现有技术的难点告警载荷毕竟不是自然语言，想要将NLP领域的方法原封不动地搬运到告警评估过程中图4：自然语言的切词也有很多难点，比如汉字中的多音字，如果不考虑上下文，对单个文本的切词可能同时存在多个解[10] 3.2 Tokenization和词表构建不同于一般的自然语言处理，对告警载荷进行分析的首要目的是从中识别攻击行为

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Java难点重构-NIO

Java NIO 是从Java 1.4版本开始引入的一个新的 IO API，可以替代标准的 Java IO API。 NIO与原来的 IO 有同样的作用和目的，但是使用的方式完全不同，NIO 支持面向缓冲区的，基于通道的IO 操作，至于什么是缓冲区，什么是通道，接下来我将会用大白话一一说明。总之，NIO 就是以更高效的方式进行文件的读写操作。在学习本篇之前，首先你要对 IO 有一定的了解。当然不了解的话，也可以看得哈哈，我会说的很通俗易懂。我们在学IO的时候，肯定都听过这样的例子，IO流就相当于一条管道，它里面所有的操作都是单向的。如果要把文件中的数据拿到程序中，需要建立一条通道。想把程序中的数据存到文件中也需要建立一条通道。通道表示打开IO 设备(例如：文件，套接字)的链接。若需要使用 NIO 系统，需要获取用于链接 IO 的设备的通道以及用于容纳数据的缓冲区。然后操作缓冲区，对数据进行处理。

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【Go】面向对象重难点总结

无论使用值还是指针做主语，去访问属性和方法，其功能是一致的；定义方法时，方法的主语尽量使用指针，一方面是模仿SDK，一方面是最大程度地减少值传递的拷贝效应的负面影响。做参数时，一个是拷贝式值传递，一个是地址引用传递；对象做参数时，值传递是拷贝式的；引用传递（指针传递、地址传递）才是传递真身；在整个OOP的世界里面，值能做的，指针都能做。反之不成立。，参数是结构体的名字，返回的是【所有属性都为默认值的对象】的指针大牛逼货的命名能够深度的望文生义例如：personPtr能够知道它是一个Person对象的指针而非实例类型名称大写开头，外部包可以创建它的对象 Worker接口的子类实例或指针；只要a是接口Worker的实例，就可以workers:=append(workers,a) 也可以：var worker = a. 不管实现接口方法的主语是指针还是值！类型断言也只能断言为指针！

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攻克前端开发的难点，码农不惧！！

，知道什么什么技术能做到什么做不到，只是做起来花多少时间的问题而已，没啥难的，所以就是『会的不难』。怪现象二：被鄙视但又十分抢手的前端前端开发者，你懂的，居于开发者鄙视链的低端，业务逻辑大多都居于后端，超大并发量是后端实现的，超牛逼的AI、大数据分析、商业逻辑都在后端，前端要做的只是一个功能展示，这些需求改变有的是不合理的瞎折腾，但是，客观来说，也有不少是有必要的需求改变，应该用户是上帝，用户的喜好会变化，用户的喜好我们也要反复揣摩，必须要伺候好用户，也就是要适应需求变化，所以，难点就成了——如何让前端开发适应快速变化的需求而且，前端也不是说读几本书就可以上手做真实项目的，如果没有对这个领域长时间的浸淫，做出来的东西很可能就是漏洞百出，这个难点就是——如何让前端学习曲线变得不陡？ JavaScript是我们学习前端开发中非常重要的一个内容，也是一个大家经常掉坑里的难点。

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ST2110 部署难点

作为一种以硬件为核心的标准，ST 2110 对时间控制和同步有极为严格的要求，也因此很难在标准硬件设备上生成相应的数据流。本视频主要对其中的技术难点进行概述。目录简介 ST 2110 部署难点高码率问题像素打包问题时钟同步问题：其他问题简介随着高清化数字媒体的发展，以 SDI 为基础的传统技术架构已经难以满足发展需求，因此流媒体传输的 IP 化势在必行 YUV 4:2:2 pgroup ST 2110 部署难点高码率问题标准 IT 平台的操作系统不适合处理 UDP 数据流，因为与可以批处理数据包的 TCP 协议不同，UDP 流需要系统对每个数据包进行响应和内存拷贝时钟同步问题：为了实现时钟同步，需要精细设计补偿算法，这部分难点主要有以下两个方面：频率同步问题现实场景中，经常需要在毫秒级时间里传送上千个数据包，发包间隔约为 7-8 us，如此高频率的传送是很难实现的此外，发包间隔、频率和相位这三个变量是相互影响的，改变其中一个会造成对另外两个的扰动，因此偏移补偿更加困难。其他问题除了上述三个主要方面以外，ST 2110 的部署还有其他一些难点。

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JS入门难点解析

（注2：更多内容请查看我的目录。） 1. JS的数据类型 JS变量的数据类型的值有两种：基本类型值和引用类型值。基本类型值指简单的数据段，而引用类型值指那些可能由多个值构成的对象。 JS的变量复制 JS对基本类型的复制和引用类型的复制并不相同。基本类型值的复制实际上将变量和其存储的内容重新复制了一份，而引用类型的复制只是将其保存的指针复制了一份，实际存储对象的堆并没有复制。 JS的参数传递是按值传参 JS的参数是按值传递，即将函数外部的值复制给函数内部的参数，其复制过程如前所述。那么对内部变量值的改变是否会影响外部变量呢，这里我们用具体的例子来分析一下。属性被改变了，这具有很强的迷惑性，会让人以为引用类型的传参是将整个引用对象存储的内容复制传递了。测试一下看到这里，你应该已经掌握了JS的数据类型和按值传递。来做一个小测验，下面是两个对数组进行拼接并返回拼接后数组的函数，哪个函数在拼接的同时对传入的参数也产生了影响呢？

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