从字面上来理解就是A依赖B的同时B也依赖了A，就像上面这样，或者C依赖与自己本身。体现到代码层次就是这个样子
桥接：面向两个接口，无关接口的实现； 抽象化与实现化解耦，使得二者可以独立变化；例：笔与图形，笔可以画图形，笔可以有铅笔，圆珠笔等，图形可以有圆形，方形等；Eclipse 平台上的桥接模式
Premraj是stackoverflow上一个一个最会举例子的专家，我特意收集了他的一些有趣的举例：
Spring中的循环依赖一直是Spring中一个很重要的话题，一方面是因为源码中为了解决循环依赖做了很多处理，另外一方面是因为面试的时候，如果问到Spring中比较高阶的问题，那么循环依赖必定逃不掉。如果你回答得好，那么这就是你的必杀技，反正，那就是面试官的必杀技，这也是取这个标题的原因，当然，本文的目的是为了让你在之后的所有面试中能多一个必杀技，专门用来绝杀面试官！
本文认为，尽管编码器-解码器结构是一种标准的语义分割方法，近年来取得了很大的进展，但它严重依赖于局部信息，可能会带来一些偏见，因为无法看到全局信息。本文基于自注意机制，通过捕获丰富的上下文依赖关系来解决这一问题。
循环依赖是Spring框架中常见的问题之一，当两个或多个类相互引用对方时，就会出现循环依赖的情况。这种情况下，Spring框架无法确定哪个类应该先实例化和初始化，从而导致异常。常见的解决方法有：构造函数注入、setter方法注入、静态工厂方法注入以及使用第三方库等。
RAG领域已经取得了相当大的发展，这篇论文的是如何分解RAG过程，加入多文件检索、记忆和个人信息等定制化的元素。
[1] K. Deb, Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms. New York, NY, USA: Wiley, 2001. [2] Q. Zhang and H. Li, “MOEA/D: A multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 11, no. 6, pp. 712–731, Dec. 2007. [3] N. Beume, B. Naujoks, and M. Emmerich, “SMS-EMOA: Multiobjective selection based on dominated hypervolume,” Eur. J. Oper. Res., vol. 181, no. 3, pp. 1653–1669, 2007. [4] K. Deb and H. Jain, “An evolutionary many-objective optimization algorithm using reference-point based non-dominated sorting approach, part I: Solving problems with box constraints,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 18, no. 4, pp. 577–601, Aug. 2014. [5] T. Weise, R. Chiong, and K. Tang, “Evolutionary optimization: Pitfalls and booby traps,” J. Comput. Sci. Technol., vol. 27, no. 5, pp. 907–936, 2012. [6] M. Potter and K. Jong, “A cooperative coevolutionary approach to function optimization,” in Proc. Int. Conf. Parallel Probl. Solv. Nat., vol. 2. Jerusalem, Israel, 1994, pp. 249–257. [7] Z. Yang, K. Tang, and X. Yao, “Large scale evolutionary optimization using cooperative coevolution,” Inf. Sci., vol. 178, no. 15, pp. 2985–2999, 2008. [8] X. Li and X. Yao, “Cooperatively coevolving particle swarms for large scale optimization,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 16, no. 2, pp. 210–224, Apr. 2012. [9] Y. Mei, X. Li, and X. Yao, “Cooperative co-evolution with route distance grouping for large-scale capacitated arc routing problems,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 18, no. 3, pp. 435–449, Jun. 2014. [10] D. Goldberg, Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Reading, MA, USA: Addison-Wesley, 1989. [11] Y. Chen, T. Yu, K. Sastry, and D. Goldberg, “A survey of linkage learning techniques in genetic and evolutionary algorithms,” Illinois Genet. Algorithms Libr., Univ. Illinois Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA, Tech. Rep. 2007014, 2007. [12] S. Huband, P. Hingston, L. Barone, and L. While, “A review of multiobjective test problems and a scalable test problem too
原子操作：Lua脚本可以保证一组操作的原子性，这在执行多个操作时非常重要，特别是当这些操作相互依赖时。例如，你可以使用Lua脚本实现一个原子性的计数器或货币交易。
本文搜集了大量 jQuery 表格插件，帮助 Web 设计者更好地驾御 HTML 表格，你可以对表格进行横向和竖向排序，设置固定表头，对表格进行搜索，对大表格进行分页，对表格进行滚动，拖放操作等等。这些插件很多都包含详细的教程。希望能对大家的开发有帮助。
毫不讳言，在单体(整体/铁板一块monolith)架构中编写代码是容易的。我们可以随时直接查询数据库，在应用程序的其他部分调用我们想要的任何功能，而不必考虑整体架构组织，因为我们正在向现有架构插入新代码。然而，这种类型风格的发展会导致脆弱的混乱的代码库，其中对应用程序的一部分任何改变都可能会改变甚至破坏其他部分的正常功能，而且没有人知道为什么。
我收回标题上的话，从0手撸一个框架一点也不轻松，需要考虑的地方比较多，一些实现和细节值得商榷，是一个比较大的挑战，有不足的地方欢迎大佬们提供意见
虽然作者在开发中经常会用到多线程，但是对于死锁、线程阻塞等问题还是比较模糊，一般都是先写吧，有问题再改，现在闲下来了，是时候总结一波了，本文主要总结一下同步/异步、串行/并行、死锁、线程阻塞等问题
我们的分析表明，选择一种技术来并行化Gauss-Seidel内核并不总是最好的方法。例如，如果选择多级任务依赖图，在处理网格的最细级别时将暴露足够的并行性，但是在处理最粗级别时将不够，因此导致资源闲置。类似地，当使用块多色技术时，在多重网格的不同层次上保持相同的块大小和相同数量的颜色会损害并行性。
两个组之间的关系是“上游”小组的行为影响“下游”小组的项目成功。但下游的行为并不会显著影响上游项目。（例如，如果两个城市沿着同一条河流，上游城市的污染主要影响下游城市。）
块中的元素是顺序处理的，因此，连续节点之间的依赖性仍然存在。为了打破这些依赖性，可以通过交错元素来合并具有相同颜色的不同块。这样，块内的连续行不再相互依赖，因为具有相同颜色的不同块的两个给定元素不能相互依赖。至于多级任务依赖图，同一级别内的行已经不相互依赖。
在Spring框架中，处理循环依赖一直备受关注。这是因为Spring团队在源代码中为了解决这个问题做了大量的处理和优化。同时，循环依赖也是Spring高级面试中的必考问题，对其深入了解可以成为面试中的制胜法宝。本文将详细介绍Spring循环依赖的产生原因、解决方法以及相关示例。
我们的分析还表明Gauss-Seidel内核的自动编译器矢量化能力很差。由于内存访问模式和元素间依赖的数量，这是意料之中的。事实上，Gauss-Seidel算法被证明由于其显式序列化而难以向量化。在块多色的情况下，块中的元素是顺序处理的，因此，连续节点之间的依赖性仍然存在。为了打破这些依赖性，可以通过交错元素来合并具有相同颜色的不同块。这样，块内的连续行不再相互依赖，因为具有相同颜色的不同块的两个给定元素不能相互依赖。至于多级任务依赖图，同一级别内的行已经不相互依赖。
在这篇文章[1]中，我将主要讨论神经网络中 dropout 的概念，特别是深度网络，然后进行实验，通过在标准数据集上实施深度网络并查看 dropout 的影响，看看它在实践中实际影响如何。
1、Husband创建Bean，先判断缓存池中是否存在，存在直接返回，不存在进入createBean创建的流程，调用构造方法创建一个早期的Bean【未进行属性赋值】，创建成功将其放入二级缓存earlySingletonObjects中，之后又调用addSingletonFactory方法将其放入三级缓存中并且将二级缓存中的移除，之后调用populateBean为属性赋值，在@Autowired的后置处理器中查找需要注入的依赖，发现Husband中的一个属性Wife，因此调用getBean方法从容器中获取，但是此时的Wife还未创建，因此又进入了doGetBean的流程，但是此时Wife并没有创建，因此在一二三级缓存中不能获取，又执行createBean方法创建Wife，同样调用构造方法创建一个早期Bean放入二级缓存中，调用addSingletonFactory放入三级缓存并移除二级缓存，然后调用populateBean方法为Wife属性赋值，在@Autowired的后置处理器中查找需要注入的依赖，发现Wife类中有一个属性是Husband，因此调用getBean方法，再次调用doGetBean获取Husband，但是此时的Husband已经创建成功【未赋值】，存放在三级缓存中，因此直接从三级缓存中取出Husband赋值给Wife属性，至此Wife属性已经赋值成功，直接添加到一级缓存（singletonObjects）中并且移除三级缓存，直接返回给Husband赋值，因此Husband中的属性也持有了Wife的引用，都创建并且赋值成功了。
抽象工厂定义；提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口，而无须指定它们具体的类。
计算机硬件 上面一层是 Linux 内核 , 计算机的所有硬件操作都要经过内核 , 内核是 抽象资源操作 与 具体硬件操作细节 之间的接口 ;
为了提高系统的吞吐量，优化接口的响应速度，使页面响应时间更短，对用户体验更好，某部门的聚合服务层(B端C端的API层）串行调用的RPC接口改造成异步并行模式。
在这篇文章中，我将主要讨论神经网络中 dropout 的概念，特别是深度网络，然后进行实验，通过在标准数据集上实施深度网络并查看 dropout 的影响，看看它在实践中实际影响如何。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2309.12499.pdf
打开工程项目的属性，如下图，选择 General -> Output Directory
本文讲解了 Java 设计模式中的抽象工厂模式，并给出了样例代码，抽象工厂模式是一种创建型设计模式，它提供了一种创建一系列相关或相互依赖对象的接口，而无需指定其具体类。
小结果集，源表较少，查询条件直接针对源表 对于典型的OLTP应用，多为返回小结果集的查询。如果过滤条件直接针对源表，我们必须保证这些过滤条件高效，对于重要的字段，考虑加上索引。如果涉及连接多表的情况，需要优化连接顺序，尽快过滤不符合条件的记录。如果统计数据足够精确地反映了表的内容，优化器有可能对连接顺序做出适当选择 在使用索引字段的时候要注意，函数或者隐式转换会导致索引失效。在确定重要字段有索引的情况下，还必须如果是非唯一性索引或者基于唯一性索引的范围扫描，还需要考虑聚集索引与分区，物理数据的顺序是否与
由于要开始准备毕设了，所以最近开始部署Springboot的项目，结果在启动的时候，报了以下异常：
在上一篇文章：设计模式之工厂方法模式 最后，我们通过示例展示了两个问题。归纳起来就是：
TensorFlow的计算图粒度比较细，由节点和有向边组成（后来也加入了层）。相比之下，腾讯的开源机器学习平台Angel，其计算图的粒度较粗，由层（Layer）组成。很明显，粒度越细，灵活性越好；粒度越粗，开发效率越高。用Angel手动搭建模型，层层堆叠，几行代码就够了（事实上，Angel借鉴了Caffe的方式，可以直接读取Json文件，生成深度网络）；但限制在于，只能使用官方已经实现的Layer，因此诸如RNN和DNN，Angel目前是不支持的，开发者也无法自己实现。因此，开发者可以根据自己的不同需求，选择相应的平台。
前一篇文章分享了NLP基础入门知识，包括NLP发展历程、技术演化路径、学习路线推荐和课程安排等。
1、死锁是指两个或两个以上的过程在实施过程中，由于竞争资源或相互通信而造成的堵塞现象，如果没有外力作用，就不能推进。
给你一份课程关系表 relations[i] = [X, Y]，用以表示课程 X 和课程 Y 之间的先修关系：课程 X 必须在课程 Y 之前修完。
Demo项目还是之前的Github地址，贴在项目的最前面，有兴趣的大佬求求你点个star吧。
继续上节，这回我们讲下抽象工厂模式，抽象工厂模式是工厂模式（简单工厂、工厂方法）中最具抽象和一般性的一种形态。抽象工厂模式可以向客户端提供一个接口，使客户端在不必指定产品的具体的情况下，创建多个产品族中的产品对象。
研究了好久的 neo4j源码，现在公司要换 janusgraph，只要半途而废开始研究 janusgraph 了
注：由于使用同一个工厂创建，该工厂会将所有的成员都创建包括不用的也会。（也可以使用装饰模式去叠加工厂，做到自定义工厂）
确保某一个类只有一个实例，并且自行实例化并向整个系统提供这个实例。 优点：减少系统开销，避免对资源多重利用。 缺点：没有接口，不利于扩展。
抽象工厂模式是一种创建型设计模式，它提供了一种方式来封装一组相关或相互依赖的对象的创建过程。抽象工厂模式将具体产品的创建与客户端代码分离开来，通过引入抽象工厂和抽象产品来实现对象的解耦和隐藏。抽象工厂负责定义一组用于创建一系列产品对象的方法，每个方法对应一个具体产品族的创建过程。具体工厂类实现抽象工厂接口，负责创建具体产品对象，并且每个具体工厂类只能创建一种具体产品族的对象。 抽象工厂模式涉及到四个角色：抽象产品、具体产品、抽象工厂和具体工厂。其中，抽象产品定义产品的接口规范，具体产品实现抽象产品的接口规范，抽象工厂定义工厂的接口规范，具体工厂实现抽象工厂的接口规范并负责具体产品的创建。 与工厂方法模式相比，抽象工厂模式的抽象程度更高，因为它不仅能够封装具体产品的创建过程，还能够封装具体产品族的创建过程。在使用抽象工厂模式时，客户端只需要关注抽象工厂和抽象产品，而不需要关注具体的实现细节。 抽象工厂模式适用于需要创建一组相关或相互依赖的对象的场景，例如需要创建一个由多个组成部分的复杂对象或者需要创建一组具有相同风格或主题的界面控件。抽象工厂模式可以保证产品的一致性和相互依赖性，同时还可以提供高度的灵活性和可扩展性，因为只需要增加新的具体产品类和对应的具体工厂类即可实现系统的扩展。
在Objective-c中，当一个类需要引用另一个类，即建立复合关系的时候，需要在类的头文件中建立被引用类的指针。 如：
SDN初始于园区网络，一群研究者（斯坦福的达人们）在进行科研时发现，每次进行新的协议部署尝试时，都需要改变网络设备的软件，这让他们非常郁闷，于是乎，他们开始考虑让这些网络硬件设备可编程化，并且可以被集中的一个盒子所管理和控制，就这样，诞生了当今SDN的基本定义和元素
在求解问题前，考虑到作为状态的累计钱币数没有已知上限，是待求量。因此不能将累计钱币数作为dp索引，因此，我们要分析，这个问题能不能分解成小问题破解？显然，如果是按照先戳破第k个气球来思考，子问题之间是相互依赖的，问题只能分解，不能将小问题的解正确的合成。所以我们要做的是如何分解可以使得小问题之间相互独立？
众所周知C#提供Async和Await关键字来实现异步编程。在本文中，我们将共同探讨并介绍什么是Async 和 Await，以及如何在C#中使用Async 和 Await。 同样本文的内容也大多是翻译的，只不过加上了自己的理解进行了相关知识点的补充，如果你认为自己的英文水平还不错，大可直接跳转到文章末尾查看原文链接进行阅读。
抽象工厂模式与工厂方法模式的最大区别就在于，工厂方法模式针对的是一个产品等级结构；而抽象工厂模式则需要面对多个产品等级结构。
tablecloth.js是一个能够只用寥寥几行代码即可快速美化你页面上HTML代码的jQuery插件。 tablecloth.js自身携带了多种表格风格，同时支持表格的排序功能，使用也极其简单。 如何使用 在你的HTML导入jQuery、Bootstrap以及tablecloth.js随包发行的其他几个js文件（如果你想要tablecloth.js的全部功能的话）。 <link href="assets/css/bootstrap.css" rel="stylesheet"> <l
在软件系统中，经常面临着”一系列相互依赖的对象“的创建工作；同时，由于需求的变化，往往存在更多系列对象的创建工作
在早期我们刚接触编程的时候，首先学习的就是相应的编程语法，和基础的程序设计（算法），刷刷oj。这时我们所编写的代码程序还都处于单线程的顺序执行时期，这时我们所写的程序肯定是线程安全的，过渡到多线程环境下也一样，线程安全就是指在写这些程序时我们不需要去额外的考虑线程的调度和交替执行，也不用去做额外的同步，我们就可以获得正确的结果。
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