柔性数组，这个名词对我来说算是比较新颖的，在学习跳跃表的实现时看到的。这么好听的名字，的背后到底是如何的优雅。
删除指向不完整“Q2DTorusNode”类型的指针；没有调用析构函数 1> c:\users\lxw\desktop\dragonfly第二阶段实验\最终的实验版本\实验目录\dragonfly_modify\src\Q2DTorus.h(6) : 参见“Q2DTorusNode”的声明
最近在改一个C++程序的时候碰到一条警告信息，警告信息为：“ 删除指向不完整“Q2DTorusNode”类型的指针；没有调用析构函数 1> c:\users\lxw\desktop\dragonfly第二阶段实验\最终的实验版本\实验目录\dragonfly_modify\src\Q2DTorus.h(6) : 参见“Q2DTorusNode”的声明 ” 警告信息很是奇怪，其实出于强迫症的原因想要解
C++ 中 shared_ptr 和 unique_ptr 是 C++11 之后被广泛使用的两个智能指针，但是其实他们在使用上还是有一些“秘密”的，我根据平时遇到的两个问题，总结记录一些知识。
Sizeof的作用非常简单：求对象或者类型的大小。然而sizeof又非常复杂，它涉及到很多特殊情况，本篇把这些情况分门别类，总结出了sizeof的10个特性：
Java应用中抛出的空指针异常是解决空指针的最好方式，也是写出能顺利工作的健壮程序的关键。俗话说“预防胜于治疗”，对于这么令人讨厌的空指针异常，这句话也是成立的。值得庆幸的是运用一些防御性的编码技巧，跟踪应用中多个部分之间的联系，你可以将Java中的空指针异常控制在一个很好的水平上。顺便说一句，这是Javarevisited上的第二个空指针异常的帖子。在上个帖子中我们讨论了Java中导致空指针异常的常见原因，而在本教程中我们将会学习一些Java的编程技巧和最佳实践。这些技巧可以帮助你避免Java中的空指针异常。遵从这些技巧同样可以减少Java代码中到处都有的非空检查的数量。作为一个有经验的Java程序员，你可能已经知道其中的一部分技巧并且应用在你的项目中。但对于新手和中级开发人员来说，这将是很值得学习的。顺便说一句，如果你知道其它的避免空指针异常和减少空指针检查的Java技巧，请和我们分享。
先看下面的代码，对于包含动态字符串成员的两个结构体Test0和Test1占用空间分别是多少呢？
在（）情况下适宜采用 inline 定义内联函数 A 函数体含有循环语句 B 函数体含有递归语句 C 函数代码少、频繁调用 D 函数代码多，不常调用
有限状态机 相关来源及参考-部分在具体模块有指明 《Linux高性能服务器编程》-游双 ---- 定义 维基百科: 📷 在编程中有限状态机(finite state)是服务器程序逻辑单元内部的一种高效编程方法。 个人理解为控制程序执行的一个变量或是一段程序，根据这个变量或是程序的有限结果进行对应的操作。 有的应用层协议头部包含数据包类型字段，每种类型可以映射为逻辑单元的一种执行状态，服务器可以根据它来编写相应的处理逻辑，如下所示代码: STATE_MACHINE(Package _pack
选自GitHub 机器之心编译 参与：刘晓坤、思源 大多数图像补完和生成模型需要完全被观察的样本来训练。但是，在 AmbientGAN 里，阐述了获取高分辨率样本对于一些应用来说是可能非常昂贵的或者是不切实际的。该 GitHub 项目结合了两篇论文 AmbientGAN 和 GLCIC 的思想，实现了用不完整图像样本训练的补全不完整图像的网络。 GitHub 地址：https://github.com/shinseung428/ImageCompletion_IncompleteData 这个 GitHub
这是深入理解Java虚拟机一书的笔记，来自第二章。因为这本书讲的比较深奥，这是第二次看，需要记录一下笔记。 2. 运行时数据区域 java虚拟机所管理的内存分为以下几个区域。 ps：图片来自网络 2.
https://googleprojectzero.blogspot.com/2020/08/exploiting-android-messengers-part-2.html
Java中的NullPointerException是我们最经常遇到的异常了，那我们到底应该如何在编写代码是防患于未然呢。下面我们就从几个方面来入手，解决这个棘手的问题吧。
构造函数[1]是创建新对象的函数，特别是Composite Types的实例。在Julia中，类型对象还充当构造函数：它们在作为参数应用于元组时会创建自己的新实例。引入复合类型时，已经简要提到了这一点。例如：
点云补全是指根据部分点云恢复完整的点云形状。现有方法需要完整的点云或同一对象的多个部分点云来进行训练。与以前的方法形成对比，本论文提出的Partial2Complete (P2C)第一个仅需要每个对象的单个不完整点云就可以进行自监督学习的框架。具体而言，我们的框架将不完整点云分组为局部点云块作为输入，预测被遮挡的点云块，通过观察不同的局部对象学习先验信息。我们还提出了区域敏感Chamfer距离以正则化形状误匹配，不限制补全能力，并设计了法线一致性约束，鼓励恢复的形状表面连续完整。这样，P2C不再需要完整形状作为监督，而是从类别特定数据集中学习结构线索，补全部分点云。我们在人工ShapeNet数据和真实ScanNet数据上证明了我们方法的有效性，结果显示P2C产生了与完整形状训练方法可媲美的结果，并优于多视角训练的方法。
在UVM或者SV中，经常会碰到被virtual修饰的 class、sequence、sequencer、interface、function，不知道你有没有这样的疑问，为什么需要使用virtual，不用可不可以？所以就总结了一下。
记得刚找工作那会，几种数据类型是必问题，当时的答案一般都是七种——字符串（String）、数字(Number)、布尔(Boolean)、数组(Array)、对象(Object)、空（Null）、未定义（Undefined），时至今日，某些网络教程上还是这样的分类：
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
自动完成是 IDE 提供的一种功能，可以帮助开发者在编写代码时快速找到正确的关键字和参数。在 Rust 宏中，自动完成功能可能会出现不准确或不完整的情况。
1）在已经的String(字符串)调用 equal()和 equalsingnoreCase()而不是未知的对象
通过上文《MySQL是如何保证数据不丢失的？》可以了解DML的操作流程以及数据的持久化机制。对于一个数据库而言，除了数据的持久性、不丢失之外，一致性也是非常重要的，不然这个数据是没有任何意义的。在使用MySQL时，数据不一致的情况也可能出现，所以，本文就来看看MySQL是如何保证数据一致的。
c语言中，void的意思是“无类型”，相应的“void *”为无类型指针，常用在程序编写中对定义函数的参数类型、返回值、函数中指针类型进行声明，其作用是对函数返回和参数的进行限定。
概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 规范化数据类型 必要的转换 重命名列名 保存结果 更多资源 Pandas 是 Python 中很流行的类库，使用它可以进行数据科学计算和数据分。他可以联合其他数据科学计算工具一块儿使用，比如，SciPy，NumPy 和 Matplotlib，建模工程师可以通过创建端到端的分析工作流来解决业务问题。 虽然我们可以 Python 和数据分析做很多强大的事情，但是我
2.内存泄露和野指针 内存泄露: 申请的内存没有进行释放 野指针: 指针指向了不该指向的地方
在低质量生成的文本中自动验证真实的、独立的陈述和模拟低质量的检索增强生成(RAG)场景并没有得到太多的关注。
在互联网数据化运营实践中，有一类数据分析应用是互联网行业所独有的——路径分析。路径分析应用是对特定页面的上下游进行可视化展示并分析用户在使用产品时的路径分布情况。比如：当用户使用某APP时，是怎样从【首页】进入【详情页】的，用户从【首页】分别进入【详情页】、【播放页】、【下载页】的比例是怎样的，以及可以帮助我们分析用户离开的节点是什么。
PIMPL是pointer to implementation的缩写，意指指向实现的指针，是一种广泛使用的减少编译依赖性的技术。
1、Java语言为了解决并发编程中存在的原子性、可见性和有序性问题，提供了一系列和并发处理相关的关键字，比如synchronized、volatile、final、concurren包等。
对于数据挖掘和分析人员来说，数据准备（Data Preparation，包括数据的抽取、清洗、转换和集成）常常占据了70%左右的工作量。而在数据准备的过程中，数据质量差又是最常见而且令人头痛的问题。本文针对缺失值和特殊值这种数据质量问题，进行了初步介绍并推荐了一些处理方法。 值得注意的是，这里所说的缺失值，不仅包括数据库中的NULL值，也包括用于表示数值缺失的特殊数值（比如，在系统中用-999来表示数值不存在）。如果我们仅有数据库的数据模型，而缺乏相关说明，常常需要花费更多的精力来发现这些数值的特殊含义
论文题目：Anytime3D Object Reconstruction Using Multi-Modal Variational Autoencoder
该文介绍了区块链和人工智能结合的可能性及其潜力，指出两者结合可以解决知识挖掘、金融交易、零售、公民身份和移民、人员移动追踪等方面的问题。区块链提供准确的信息和数据，而人工智能可以挖掘这些数据并用于决策。
rvalue是一个不能赋值的表达式。文字常量和变量都可以作为右值。当左值出现在需要右值的上下文中时，左值将隐式转换为右值。然而，相反的情况并非如此：rvalue无法转换为左值。 Rvalues始终具有完整类型或void类型。
虽然这里列出了 9 种，但是基础类型就是前面 5 种。后面的 4 种是基于前面 5 种基本类型及特定的算法来实现的特殊类型。
在我的博客和公众号中，发表过很多篇关于并发编程的文章，之前的文章中我们介绍过了两个在Java并发编程中比较重要的两个关键字：synchronized和volatile
@SuppressWarning @SuppressWarning 是一个注解，它的作用是抑制编译时的警告，可以用于标记整个类、某个方法、某个属性或者某个参数，用于告诉编译器这个代码是安全的，不必警告
所谓前置声明(forward declaration)是类, 函数和模板的纯粹声明, 没伴随着其定义.
(tablename是你的表的名字)方法来进行修复元数据。 上面是一层分区的情况执行的。
请注意以下明显的区别： 1.在设值注入方法支持大部分的依赖注入，如果我们仅需要注入int、string和long型的变量，我们不要用设值的方法注入。对于基本类型，如果我们没有注入的话，可以为基本类型设置默认值。在构造方法注入不支持大部分的依赖注入，因为在调用构造方法中必须传入正确的构造参数，否则的话为报错。 2.设值注入不会重写构造方法的值。如果我们对同一个变量同时使用了构造方法注入又使用了设置方法注入的话，那么构造方法将不能覆盖由设值方法注入的值。很明显，因为构造方法尽在对象被创建时调用。 3.在使用设
就是我们有两个服务，A服务，B服务，然后我们在A里注入了B，然后在B里注入了A，这就是循环依赖了，这种情况如果我们不解决的话，那就会出现一个相互依赖注入的死循环。
数据清洗(Data Cleaning)是把数据记录中的错误数据辨认识别出来，然后将其去除，是对数据重新进行检查和校验的过程。数据清洗的目标是去除重复记录，消除异常数据，修正错误数据，确保数据一致性，并提高数据质量。数据仓库是关于特定主题的数据集合，数据来自不同类型的业务系统，并包含历史性数据，这样，在数据仓库中就会出现错误数据或者冲突数据的情况，将这类数据称为“脏数据”。根据确切的清洗规则和算法“洗掉”“脏数据”，这就是数据清洗。
我在进行Linux 64位驱动程序兼容32位应用程序的适配过程中，深深的感觉指针操作带来的麻烦，特别是应用层的32位指针传到内核层后，指针大小变成64位，需要进行频繁的大小调整，及其难受。等我快完成所有工作的时候，听一位同事说可以使用char[0]用法来代替指针，我差点一口老血喷出来。“你咋不早说…”。接下来从网上各种google，发现了这种用法的巧妙，特写下此篇文章，以做记录。 （PS：还是要感谢我那位同事YYL，让我又get到一个技能^_^）
数据预处理(也称为数据准备，但 “预处理” 听起来更像是魔术) 是 迭代过程 的收集，组合，结构化和组织数据，以便将其作为数据可视化，分析和机器学习应用程序的一部分进行分析。
微服务架构指的是将大型复杂系统按功能或者业务需求垂直切分成更小的子系统，这些子系统以独立部署的子进程存在，它们之间通过轻量级的、跨语言的同步（比如REST，gRPC）或者异步（消息）网络调用进行通信。
首先，我想做个免责声明，我不是 Go 语言专家。几周前我才开始学习，所以本文是我对 Go 的第一印象。文中我的一些主观看法可能是错的。以后我可能会发文再探讨本文的一些观点。在此之前，先看看本文吧。如果你是一个 Java 开发者，很高兴与你分享我的感受和经历，更期待你的留言评论，如果我有一些错误阐述，请不吝指教。
Apache IoTDB v0.13.1 已经发布，此版本是 0.13.0 的 bug-fix 版，主要修复了对齐序列的相关读写异常，memtable 刷盘异常、重启异常等。同时进行了一些改进，如支持对结果集空值的过滤，通过 Session 根据模板创建时间序列等，支持 select 表达式中填写常量，C++ 写入接口避免排序的优化等。
读书笔记: 博弈论导论 - 12 - 不完整信息的静态博弈 贝叶斯博弈 贝叶斯博弈(Bayesian Games) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 不完整信息的静态博弈(Incomplete information static games) 不完整信息博弈意味着玩家之间缺乏共识(common knowledge)，具体指的是其它对手的行动集、结果集和收益函数等信息。 对不完整信息博弈的处理方法来自于Harsanyi。
读书笔记: 博弈论导论 - 17 - 不完整信息的动态博弈 建立信誉 建立信誉(Building a Reputation) 本文是Game Theory An Introduction (by Steven Tadelis) 的学习笔记。 为什么我们要建立良好的信誉？为什么我们更愿意和有信誉的人交往？ 本章从囚徒困境这个问题，证明了即使在2阶段的囚徒困境中，如果一方有可能选择合作（也就是沉默），另一个方在第一阶段也有可能选择合作。 让我们回忆一下囚徒困境。 囚徒困境的均衡是双方都告密。 在有限多阶
新版FMEA的到来牵动了很多企业的神经。虽然FMEA方法已经在企业实施了很长时间，但问题仍然存在。我们来回顾一下FMEA工作中常见的问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
