1.2 基本数据类型 Q. 为什么 -0/3 结果是 0，而 -0.0/3.0 结果是 -0.0？（注意后边的结果0带负号） A. 在Java里，整数是用补码表示的。在补码中0只有一种表示方法。另一方面，浮点数则是用 IEEE 标准表示的, 对于0有两种表示方法， 0 和 -0。 Q. 我可以用 % 除以一个小数吗？ A. 当然可以。比如，如果 angle 是一个非负数，那么 angle % (2 * Math.PI) 就会把 angle 转换到 0 到 2 π 之间。 Q. 当 a b 都是基本类
“两个指针”是一种模式，其中两个指针串联遍历数据结构，直到一个或两个指针都达到特定条件。两个指针在排序数组或链接列表中搜索对时通常很有用；例如，当您必须将数组的每个元素与其他元素进行比较时。
在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。实际上，groupby()函数不仅仅是汇总。我们将介绍一个如何使用该函数的实际应用程序，然后深入了解其后台的实际情况，即所谓的“拆分-应用-合并”过程。
defer语句会延迟语句在函数返回时执行.例如，如果资源最后必须要关闭，可以使用defer避免在每个return返回的地方调用close操作。但是，在for循环中使用defer会存在问题，很多Gopher没有意识到这一点。下面通过一个问题代码来分析说明。
Object.groupBy 是 JavaScript 语言的最新功能之一，可以根据特定键对数据进行分组。
导读：乍一看，垃圾收集应该处理顾名思义的问题-查找并丢弃垃圾。实际上，它所做的恰恰相反。垃圾收集正在跟踪所有仍在使用的对象，并将其余对象标记为垃圾。牢记这一点，我们开始深入研究如何为Java虚拟机实现称为“垃圾回收”的自动内存回收过程的更多细节。
用户体验领域具有广泛的研究方法。为了更好地理解何时使用哪种方法，本文从态度与行为、定性与定量、使用环境这三个维度进行分析，并将其中常见的用户研究方法汇总成清单以供大家参考。
作者: Christopher Tao翻译：王可汗校对：王雨桐 本文约1800字，建议阅读5分钟本文总结了Python代码中经常被忽略的影响代码的运行速度常见问题。 随着Python的流行，用户数量也在增加。Python确实相对容易上手，也非常灵活，因此有更多可能的方式来实现一个函数。 当有多种方法可以实现一件特定的事情时，这意味着每种方法都有优缺点。在本文中，我收集了6种编写Python代码的典型方法，这些方法可能导致相对较差的性能。 一、不导入根模块 在使用Python时，我们无法避免的一件事就是导入
如果性能问题是出在程序上，那么就要根据业务对程序中的函数进行调整，可能是函数中的写法有问题，算法有问题，这种调整如果不能解决问题的话，那么就要从架构上进行考虑，我们是不是应该使用这种技术，有没有替代的方案来实现同样的业务功能？举个简单的例子，假设经过跟踪发现，一个负责生成图表的函数存在性能问题，尤其是在压力测试情况下性能问题尤为严重。原来的图表生成是完全基于GDI+在Web服务器上根据数据进行复杂的绘图，然后将绘出的图片保存在磁盘上，然后在HTML中添加Img标签来引用图片的地址。现在使用GDI+会消耗大量内存和CPU，而算法上也没有太大的问题，那么这种情况下我们就需要考虑修改架构，不使用GDI+ 绘图的方式，或者是使用异步绘图的方式。既然绘图会消耗大量的服务器资源，那么一种解决办法就是将绘图的操作从服务器转移到客户端。使用SilverLight技术，在用户打开网页是只是下载了一个SilverLight文件，该文件负责调用Web服务器的Web服务，将绘图所需的数据获取下来，然后在客户端绘图展现出来。这样服务器只提供WebService的数据访问接口，不需要做绘图操作。
"What would you attempt to do if you knew you could not fail?—— Robert H. Schuller" 关于项目以及灵活的题目此处并未
本文列出了文献中出现的一些最常见的统计错误。这些错误的根源在于无效的实验设计、不恰当的分析或有缺陷的推理。作者对如何识别和解决这些错误为研究者和审稿人提供了建议。每条错误之后还有Further reading提供之前关于此错误的讨论。
强化学习(Reinforcement Learning)和遗传算法(Genetic Algorithm)都是受自然启发的AI方法，它们有何不同?更重要的是，在哪些情况下，其中一种会比另一种更受青睐?”
说明：有点忙，这本书最近更新慢了一些，抱歉！这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接：
Java提供了一套实现了Collection接口的标准集合类。其中一些是具体类，这些类可以直接拿来使用，而另外一些是抽象类，提供了接口的部分实现。
本系列会以5～6篇文章，介绍parameter sharding。Parameter sharding 就是把模型参数等切分到各个GPU之上。我们会以 Google，微软和Facebook的论文，博客以及代码来进行分析。
我在Lyft的八年间，很多产品经理以及工程师经常想往我们 app 里添加第三方库。有时候集成一个特定的库（比如 PayPal）是必须的，有时候是避免去开发一些非常复杂的功能，有时候仅仅只是避免重复造轮子。
海量信息即大规模数据，随着互联网技术的发展，互联网上的信息越来越多，如何从海量信息中提取有用信息成为当前互联网技术发展必须面对的问题。
同时，github上面有很多项目用于stm32等cortex 内核的HardFault_Handler故障查找，可以到硬汉电子论坛去看看，我这里记得segger有SEGGER_HardFaultHandler.c和HardFaultHandler.S，硬汉哥已经将做了stm32的移植修改工作。
在大数据时代，任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下，数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的，并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。
【引】走近任何一个领域，都会发现自己的渺小和微不足道，会越发地敬畏技术和未知，隐私计算也不例外。读了一点儿文章和paper，觉得还是ACM 上的这篇综述（https://queue.acm.org/d
如果你已经通过了招聘人员的电话面试，那么下面正是该展现你代码能力的时候了。无论是练习，作业，还是现场白板面试，这都是你证明自己的代码技巧的时刻。
通常 dplyr 和 R 更适合对列进行操作，而对行操作则显得更麻烦。这篇文章，我们将学习围绕rowwise() 创建的 row-wise 数据框的 dplyr 操作方法。
翻译自：https://docs.swift.org/swift-book/LanguageGuide/Concurrency.html
在前一章中，我们讨论了并发的基础。现在是时候看看 Go 开发人员在使用并发原语时所犯的实际错误了。
深度学习模型正在创建一些复杂任务的最先进模型，包括语音识别、计算机视觉、机器翻译等。然而，训练深度学习模型（如深度神经网络）是一项复杂的任务，因为在训练阶段，各层的输入不断变化。
在做项目时，经常在项目中会遇到有些值是通过其他表经过计算得来的，然后将计算结果保存到数据库中。比如在一个休假系统中，一个员工每年已休天数就是一个计算值，通过SUM员工的所有有效休假申请单可获得。再比如交易系统中的余额字段，对一个账号的所有流水进行SUM，所有收入减去所有支出就是余额。再比订单系统中，订单的总金额字段，就是订单明细的金额的SUM值。
当程序执行过程中RAM中有大量对象处于活动状态时，可能会出现内存问题，特别是在对可用内存总量有限制的情况下。
数十年来，寄存器传输级别（RTL）一直是描述超大规模集成（VLSI）系统及其组成知识产权块的主要方法。尽管RTL工具只是逐步发展的，但VLSI系统的复杂性却呈指数级增长，这使设计和验证过程成为生产力的瓶颈[1]。
早在 Java 2 中之前，Java 就提供了特设类。比如：Dictionary, Vector, Stack, 和 Properties 这些类用来存储和操作对象组。
选择一种合适的数据结构很重要，如果在一堆随机存放的数中使用了大量的插入和删除指令，那使用链表要快得多。数组与指针语句具有十分密切的关系，一般来说，指针比较灵活简洁，而数组则比较直观，容易理解。对于大部分的编译器，使用指针比使用数组生成的代码更短，执行效率更高。
在 8月7日在德国柏林召开的2016 计算语言学（ACL）大会上，学者Thang Luong、Kyunghyun Cho 和 Christopher D. Manning进行了关于神经机器翻译（NMT）的讲座。神经机器翻译是一种简单的新架构，可以让机器学会翻译。该方法虽然相对较新，已经显示出了非常好的效果，在各种语言对上都实现了最顶尖的表现。神经网络在自然语言处理方面，未来有巨大的应用潜力。 讲座学者之一 Kyunghyn Cho 与深度学习“大神” Yoshua Bengio、蒙特利尔大学学者 Jun
会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标。
操作系统的组成 1、驱动程序是最底层的、直接控制和监视各类硬件的部分，它们的职责是隐藏硬件的具体细节，并向其他部分提供一个抽象的、通用的接口。
本文是王争老师的《算法与数据结构之美》的学习笔记，详细内容请看王争的专栏 。有不懂的地方指出来，我做修改。
写在前面 由于各种各样的墙的原因，导致日常开发中我们会遇到各种各样的因为网络的问题导致的不能访问、超时等问题。每次遇到都会去查一遍，很是费时，今天专门总结汇总一下。由于考虑到需要不停的切断是否使用，因此这里不再介绍设备全局代理的设置方式。 对于mac环境，我们大部分时间都是使用命令行，因此代理配置相关的主要就是关于shell的代理配置。很奇怪shell命令行下配置的代理仅仅对shell相关的部分命令（例如wget等）生效，不是对整个机器生效（例如npm等还是要使用专门的代理）。当然也有可能由于公司网络异常复
Join的实现算法有三种，分别是Nested Loops Join, Merge Join, Hash Join。 DB2、SQL Server和Oracle都是使用这三种方式，不过Oracle选择使用nested loop的条件跟SQL Server有点差别，内存管理机制跟SQL Server不一样，因此查看执行计划，Oracle中nested loops运用非常多，而merge和hash方式相对较少，SQL Server中，merge跟hash方式则是非常普遍。 一.Nested Loopsb Join
死锁是多线程编程或者说是并发编程中的一个经典问题，也是我们在实际工作中很可能会碰到的问题。相信大部分读者对“死锁”这个词都是略有耳闻的，但从我对后端开发岗位的面试情况来看很多同学往往对死锁都还没有系统的了解。虽然“死锁”听起来很高深，但是实际上已经被研究得比较透彻，大部分的解决方法都非常成熟和清晰，所以大家完全不用担心这篇文章的难度。
WordPress 站点的安全性非常重要，稍有不慎就有可能受到恶意攻击。一种常见的手段是通过篡改站点的地址，于是用户访问网站时将会被重新定向到恶意网站。
考虑到 DB 文件数据的保护，DB 文件位置和访问权限设置是需要一起考虑的非常重要的因素。 例如，即使正确设置了文件访问权，如果 DB 文件位于无法设置访问权的位置，则任何人可以访问 DB 文件，例如， SD 卡。 如果它位于应用目录中，如果访问权限设置不正确，它最终将允许意外访问。 以下是正确分配和访问权限设置的一些要点，以及实现它们的方法。 为了保护数据库文件（数据），对于位置和访问权限设置，需要执行以下两点。
如果系统资源充足，进程的资源请求都能够得到满足，死锁出现的可能性就很低，否则就会因争夺有限的资源而陷入死锁。其次，进程运行推进顺序与速度不同，也可能会产生死锁。
A. 事实上，我们在实验中或者调查之后的分析往往希望通过分组比较来获得有统计学意义的结果，因此分组数据在我们平常的工作中更加常见，也更加科学严谨，那么我们就来了解下分组数据的描述。
上篇文章中我们好好地学习了一下插入类相关的两个排序，不过，和交换类的排序对比的话，它们真的只是弟弟。甚至可以说，在所有的排序算法中，最出名的两个排序都在今天要介绍的交换排序中了。不管是冒泡、还是快排，都是面试中的常见排序算法，常见到什么地步呢？但凡学习数据结构和算法，甚至是你完全没有学习过，也多少都会听说过这两个排序算法。而一些大中型公司更是直接在面试题中指明不要使用这两种算法来实现一些排序的题目，这又是为什么呢？那当然也是因为这两个算法实在是太出名了，很多人都随便就能手写出来。
本文实例讲述了PHP Trait代码复用类与多继承实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
Python是当今最受欢迎的编程语言之一。这是一种具有优雅且易读语法的解释性高级语言。但是，Python通常比Java，C＃尤其是C，C ++或Fortran慢得多。有时性能问题和瓶颈可能会严重影响应用程序的可用性。
Ask Apple 为开发者与苹果工程师创造了在 WWDC 之外进行直接交流的机会。本文对本次活动中与 SwiftUI 有关的一些问答进行了整理，并添加了一点个人见解。本文为上篇。
算法（algorithm）就是一个过程，是一种特殊的过程。它必须描述为一个有限步骤序列，且必须在有限时间内结束。每个步骤必须是良好定义的，达到人类可用一支笔和一张纸执行它的程度。
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