提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...初入团队，寻找自己的立足点，需要一个好的工作想法。每年末，抓耳挠腮做规划，想要憋出一个好的工作想法。很多同学，包括我自己，陆陆续续零零散散想到很多点，然后自己不断否掉。...具体路径有很多，如入侵、越权查询和遍历，亦或是正常的业务功能，很难穷尽。所以我把关键路径归纳成了三种行为：误用、滥用、窃取，保证路径彼此之间不重不漏。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
我认为这听起来是一个很好的方法，尽管我还想补充一点，编程在某种程度上也应该很有趣。 随后，Tony Hoare 提出了一些好的编程语言应该具备的特性： 最重要的是简单性。...在一门语言中我想要什么样的特性？ 为了回答这个问题，我看了一下我使用过的语言，并尝试指定一些我喜欢的特性。如果我设计了一种语言，我会考虑使用以下这些特性。...在上面的代码中，我们看到索引从-5 到 5 的向量 b，向量 c 是一个 5 元素向量，其中元素是 a 和 b 向量切片中相应元素的总和。...现在我在探索 Shen，它有一些非常好的语法特性，嵌入式 Prolog 和一个可选的基于顺序逻辑的类型系统。...我喜欢从一个解决方案中以声明的方式创建函数图。但我讨厌当出了问题的时候，我不知道问题在哪里。
Mike是鹅厂网络实验室的一名管理员，负责盘点实验室里的光模块（如图1所示）。...这些天可把他愁坏了，这不，网络实验室主要用于鹅厂和设备厂商联合测试，需要测试的光模块数量多，还在各个项目和设备间流转，另外，实验室人员复杂，携带光模块出入频繁。...每当测试结束，在实验室里的各个设备上“搜寻”光模块便成了难题。这次收尾盘点，又有3个光模块“消失”了。 其实，“消失的光模块”事件已经不是第一次发生了。...Mike叹了口气：“哎，实验室的光模块都去哪里了呢？” ? 图1....小Q奋战了两周，搞出了一个“云化RFID资产管理系统”，现在每个光模块都拴着身份标签，只要用手持扫描机一扫，再配合实验室出入口处的门禁感知，光模块的盘点就极简便地完成了。
MCE 速溶颗粒涵盖了核酸、蛋白实验中常见的电泳及洗涤缓冲液，采用 AR/GR 级别原料，多级质量控制，工业化生产，质量稳定，重复性好，批间差小，使用方便，节约时间。...快来看看 MCE 蛋白研究系列的速溶颗粒吧 蛋白研究 PBS Powder (1 L of 1×)广泛用于免疫分析实验、微生物学实验、蛋白质生化实验等。...TBS Powder (1 L of 1×)常用作免疫组化、原位杂交、酶联免疫等实验中的洗涤缓冲液，也可用于抗体稀释及封闭液的配制。...TBS-T Powder (1 L of 1×)可用作免疫组化、原位杂交、酶联免疫等实验中的洗涤缓冲液，也可用于抗体稀释及封闭液的配制。...PBS-T Powder (1 L of 1×)常用于 ELISA、Western Blot 等免疫分析实验中的洗涤缓冲液，也可用于抗体稀释液及封闭液的配制。
B树的数据指针存储在各层节点中 , B+树的数据都存储在了叶子节点 , 那查找的时候B+树比B树效率按逻辑应该更高吗?...这样的情形下 , B树的数据存储的比较分散 , 在磁盘里进行查找的时候 , 不能利用上局部性原理 , 反而效率是更低的....B+树叶子节点之间还有链表连起来了 , 如果是个范围的查询 , 那么就只需要找到前一个和后一个 ,中间遍历链表就可以了 B树还要不停的去遍历整个树 , 才能进行范围查询 , 也是慢的.
为什么说一般 B 端后台管理系统开发工作不能干？ 一个字「卷」，低级 B 端产品开发人太多。...如果你一直的从事的是 B 端产品的开发，很难会有三高系统的设计和开发运营经验？ 我们应该选择什么样的 B 端产品开发？...并不是说 B 端开发不能做，而是要做有前景的 B 端产品开发，比如工业级别的编辑器、提高软件开发效能 DevOps 开发、医疗软件、规则引擎类等等产品开发，这些解决特定领域问题的软件开发还是很有前景的。...另外好的 B 端产品在国内是非常稀缺的，就目前而言，好的 B 端产品屈指可数。...本人以前就是从事 B 端产品的开发，完成基本的工作，摸摸鱼，学学技术，周六周日基本无人打扰，现在回味下，别提有多香了。
今天再跟大家分享一篇通过实验来探究ChatGPT通用推荐能力的文章，其在评分预测、序列推荐、直接推荐、解释生成和评论总结等五个推荐场景中测试了ChatGPT的推荐能力。...具体的，使用ChatGPT完成推荐任务的工作流程如下图所示，包括三个步骤。首先，根据推荐任务的特定特征构建不同的prompts，具体的prompts包括三部分，即任务描述、行为注入和格式指示。...其次，这些prompts被用作ChatGPT的输入，根据prompts中指定的要求生成推荐结果。最后，通过改进模块检查和优化ChatGPT的输出，并将优化后的结果作为最终推荐结果返回给用户。...实验结果表明，在所有五个场景下，ChatGPT都表现出差不多的推荐能力。特别地，在序列推荐任务中，ChatGPT相比于传统方法有着更好的性能。...总之，本文通过实验的方式探究了ChatGPT的通用推荐能力，它可以处理各种推荐任务，并且具有较好的泛化能力，但有待进一步提升。通过大规模语料库学习到的丰富知识可以有效地应用于推荐任务中。
Transmitter功能介绍 每个收发器（Transceiver）包括一个独立的发射器（Transmitter），它由PCS和PMA组成。下图显示了发射器（Transmitter）的功能块。...如下图所示，GTX/GTH Transceiver的TX功能框图： TX功能框图 可见，TX中包含以下功能块： FPGA TX Interface TX 8B/10B Encoder TX Gearbox...8B/10B是一种行业标准的编码方案，它用每个字节的两个比特的开销来换取实现的直流平衡和bounded disparity，以允许合理的时钟恢复。...GTX/GTH收发器有一个内置的8B/10B TX路径（集成的硬核资源），对TX数据进行编码而不消耗FPGA资源。启用8B/10B编码器会增加通过TX路径的延迟。...8B/10B位和字节排序 8B/10B编码器后的位顺序与如下 "8B/10B编码表 "中的顺序相反，因为8B/10B编码要求先传送位a0，而GTX/GTH收发器总是先传送最右边的位。
lombok除了已经推荐使用的基本功能，还维护了一个创新型的注解，有些功能有违常规对java认知，或者只支持eclipse，其他IDE支持有问题，甚至某些环境完全不可用。因此没有正式使用。...包中；而基本功能在"lombok." 包中。 @Accessors 定制流畅的访问器。...它之所以作为实验特性，是因为： 在代码风格上冲击较大； 它只是在编码时看起来扩展了普通类的方法，但lombok目前还没有好的办法让运行时其他类引用； elipse可用，netbeans完全没用； 合法性待考证...那么就需要在类B中定义个static的方法，该方法有一个参数，类型为A。...private final int b;//未明确定义的，使用注解的private final private int c;//指定了NonFinal则只保留private final int
那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...即在研究任务上实现已有最好的算法，通过分析实验结果，例如发现这些算法计算复杂度特别高、训练收敛特别慢，或者发现该算法的错误样例呈现明显的规律，都可以启发你改进已有算法的思路。...初学者应该怎么做 与阅读论文、撰写论文、设计实验等环节相比，如何产生好的研究想法，是一个不太有章可循的环节，很难总结出固定的范式可供遵循。像小马过河，需要通过大量训练实践，来积累自己的研究经验。
本文链接：https://blog.csdn.net/pyycsd/article/details/103041044 B端产品设计规范 没有规矩不成方圆 在这里我和大家分享下在做B端产品的一些心得与规范
在前面所提到的基于B+树实现的数据库中，MySQL、MongoDB都实现了B+树的软件压缩特性，TDSQL-PG的商业化版本也有实现。...基于CSD的这两个特性，我们在上层应用如数据库中，可以做一些针对性的设计，以进一步利用CSD的特性。 2.3 B+树和LSM-tree的简要对比 我们先回顾LSM-tree的写入流程。...实验部分 在实验部分，作者通过前述的三个优化方法实现了一个新的B+树（命名为B-树以示区别），同时还实现了一个Baseline的B+树，并且与Rocksdb、WiredTiger做了比较全面的实验对比。...通过不同的数据集大小、单条记录的大小以及B+树页面大小设置，作者比较全面地评估了B-树的特性，得出初步的结论：B-树的写放大已经比较接近于LSM-tree，即右图中所有的橙色、绿色和紫色的部分比较接近。...通过实验数据的对比，我们还可以发现： B+树的写放大与Record size负相关，即Record size越小其写放大越大。
而所谓服务，一定要区别于系统，服务一个或者一组相对较小且独立的功能单元，是用户可以感知最小功能集。 微服务这么火，多少人多少公司都想试试水。...我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
与EDI一样，B2B集成解决方案使重要的业务数据能够在组织之间共享，而与每个合作伙伴使用的技术格式，文档标准或通信协议无关。 B2B集成解决方案的特性是什么？...有许多B2B集成解决方案可供选择——无论是本地部署的B2B集成软件还是基于云的B2B集成工具——每种方案都有自己专属的特性。然而，您应该在B2B集成平台中寻找一些核心组件。...您的B2B集成平台的报告功能应该确保您可以识别哪些消息被传输，哪些正在处理中，以及哪些因错误而发送失败。...社区管理 除了管理您的B2B数据交换之外，您选择的B2B集成解决方案还应该具有能够让您更紧密地管理与交易伙伴关系的功能。...其他功能 B2B集成平台可以提供多种附加选项，其中一些可能适合您的需求。
总的来说，所谓B端产品经理的画像比较笼统；而SaaS产品经理所要求的产品方法论和关键能力，一般B端产品经理并不具备。 所以，按照B端产品经理的要求，去做SaaS产品，就可能会产生上面那些问题和困惑。...无论是SaaS、还是其它ToB产品，都有个价值认知点的问题。所谓价值认知点，就是在哪里达成价值共识；基于这一点上的共识，才能达成交易。 区分产品和服务产品的根本目的，在于客户的价值认知点不同。...产品观不同 一般ToB产品的价值认知点是约定的功能，它们可以是客户提出的功能要求，也可以是合同中约定的功能。只要交付的产品达到约定功能，认为交易即可能达成。...也就是说，B端产品经理，能看到最远的就是功能层面。 但对于服务产品来说，其价值认知点是客户的服务期望。只有客户的体验感知达到或超过服务期望，交易才可能达成。...不幸的是，一般产品的差异化越来越小。比如说软件的功能越来越同质化，对此产品经理无计可施。 但是，基于软件的SaaS服务，却可以产生差异化的效果。
基于GUI的软件功能交互逻辑是怎样的？ 在探讨人机交互的未来之前，先让我们回顾一下现在——特别是基于图形用户界面（GUI）的软件功能和交互逻辑。...2、 用户体验（UX）的功能逻辑需要重新思考 在NLI的世界里，UX设计师需要更多地考虑如何让语言交互流畅和直观。...两个产品例子 那么，基于NLI的产品可能会“长”成什么样呢？又是怎么跟用户进行交互的呢？接下来，我们分别来看两个例子：C端电商产品，和B端BI数据分析产品。...在这个基于NLI的电商平台上，你不再需要穿越复杂的分类或过滤器，一切所需信息都通过对话获得，就像有一个虚拟的购物助手在帮助你做出最好的选择。 接下来，我们再来看一个B端产品的例子。...系统迅速理解你的请求，并展示了一个详细的销售报告，包括各产品的销量、收入和增长趋势。 然后，你可能想深入了解特定产品的表现，于是你继续输入：“对比一下产品A和产品B在不同区域的销售表现。”
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...但是这些系统良莠不齐，有一些功能有缺陷，还有一些监测方式不完美等等，反应迟钝无法及时发现运行问题等等。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
本节我们将全面了解一下 LevelDB 的各种特性。LevelDB 的开发语言是 C++，考虑到会使用 C++ 语言的同学不是很多，在本节我们将使用 Java 语言来描述 LevelDB 的特性。...其它语言栈的同学也不必担心，因为不同语言操纵 LevelDB 的接口 API 都是一样的，使用起来大同小异。 打开和关闭 LevelDB 的数据存储在一个特定的目录中，里面有很多数据文件、日志文件等。...为此 LevelDB 提供了批处理功能，批处理操作就好比事务，LevelDB 确保这一些列写操作的原子性执行，要么全部生效要么完全不生效。...数据块 LevelDB 的磁盘数据是以数据库块的形式存储的，默认的块大小是 4k。...如果对应的指纹可以在集合里找到，这并不能确定它就一定存在。因为不同的 Key 可能会生成同样的指纹，这就是布隆过滤器的误判率。误判率越低需要的 Key 指纹信息越多，对应消耗的内存空间也就越大。
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