如果我们可以将它们封装到组件中，并在多个项目中简单地重用它们，结果会怎样呢?我们将介绍几种定义transition的方法，并深入研究如何使它们真正可重用。...我们不能在另一个项目中真正重用这个transition。 封装transition组件 如果我们将前面的逻辑封装到一个组件中，并将其用作一个组件，结果会怎样呢？...在我们的案例中，我们真正需要的是通过组件prop控制CSS animation/transition。 我们可以通过不在CSS中指定显式的CSS动画持续时间，而是将其作为样式来实现。...现在，我们可以控制实际的可见过渡时间，这使我们可重用的过渡变得灵活且易于使用。 但是，如何过渡多个元素（如列表项）呢？...如果我们可以在相同的组件中这样做，并公开一个将切换到transition-group实现的group prop，那会怎么样呢?
系统在流量激增场景中，如何保证稳定性？常见有3种方法。
DNN在搜索场景中的应用潜力，也许会比你想象的更大。 --《阿里技术》 1.背 景 搜索排序的特征在于大量的使用了LR，GBDT，SVM等模型及其变种。...在FNN的基础上，又加上了人工的一些特征，让模型可以主动抓住经验中更有用的特征。 ? ? 3. Deep Learning模型 在搜索中，使用了DNN进行了尝试了转化率预估模型。...转化率预估是搜索应用场景的一个重要问题，转化率预估对应的输入特征包含各个不同域的特征，如用户域，宝贝域，query域等，各种特征的维度都能高达千万，甚至上亿级别，如何在模型中处理超高维度的特征，成为了一个亟待解决的问题...在普适的CTR场景中，用户、商品、查询等若干个域的特征维度合计高达几十亿，假设在输入层后直接连接100个输出神经元的全连接层，那么这个模型的参数规模将达到千亿规模。...在以上的流程中，无法处理有重叠词语的两个查询短语的关系，比如“红色连衣裙”，“红色鞋子”，这两个查询短语都有“红色”这个词语，但是在往常的处理中，这两者并没有任何关系，是独立的两个查询ID，如此一来可能会丢掉一些用户对某些词语偏好的
无法重用现有的ADO.NET数据库连接字符串。...我觉得更合理的设计应该是将数据库连接字符串独立出来，并提供一个"provider connection string name"设置，在这个设置中可以指定“数据库连接字符串”的名称，效果见下图： ?...这样既简单，又能重用，多好！ YY之后，还是要回到现实，Entity Framework就是这个鸟样，现有的数据库连接字符串我就是想重用，那怎么办呢？
本文转载：http://www.cnblogs.com/dudu/archive/2011/01/29/entity_framework_connection_string.html 如果EF在使用实体模型时候...无法重用现有的ADO.NET数据库连接字符串。...我在技术推广中这么写的： public class DALBase { public NWEntities NWContext { get; set; } public DALBase...entityBuilder.Provider = "System.Data.SqlClient"; return entityBuilder.ToString(); } } 注意上面中的
理解this关键是要清楚的知道函数调用及其如何影响上下文。 本文主要说明函数的调用方式及如何影响 this，并且说明执行上下文的常见陷阱。...在函数调用中的this this 在函数调用中是一个全局对象 局对象由执行环境决定。在浏览器中，this是 window 对象。 ? 在函数调用中，执行上下文是全局对象。...，在浏览器中该对象是window。...calculate函数是在sum中定义的，你可能希望在calculate()中this也表示number对象。...隐式调用中的this 在隐式调用.call()或.apply()中，this是第一个参数 很明显，在隐式调用中，this作为第一个参数传递给.call()或.apply()。
一、介绍 目的：通过在Unity场景中添加C#脚本完成日夜轮转的效果。...软件环境：Unity 2017.3.0f3，VS2013 二、操作过程 通过拖拽场景中的Directional Light我们知道，只要控制好平行光的旋转就可以模拟出轮转的更替，所以我们要在Directional...Light中添加相应的脚本文件。...（如何添加脚本文件，可参考 Unity入门教程（上）） C#代码如下： using System.Collections; using System.Collections.Generic; using
PHP常用函数 strpos("1","2")在1中查找二并返回索引或false str_replace("1","2","3")在3中找1并替换为2 define()定义大小写不敏感的常量 !...（多余的空格、制表符、换行） （通过 PHP stripslashes() 函数）删除用户输入数据中的反斜杠（\） 这些超全局变量是： $GLOBALS $_SERVER $_REQUEST...文件指针在文件的开头开始。w打开文件为只写。删除文件的内容或创建一个新的文件，如果它不存在。文件指针在文件的开头开始。a打开文件为只写。文件中的现有数据会被保留。文件指针在文件结尾开始。...r+打开文件为读/写、文件指针在文件开头开始。w+打开文件为读/写。删除文件内容或创建新文件，如果它不存在。文件指针在文件开头开始。a+打开文件为读/写。文件中已有的数据会被保留。...文件指针在文件结尾开始。创建新文件，如果它不存在。x+创建新文件为读/写。返回 FALSE 和错误，如果文件已存在。
我们在做数据统计类的测试时，往往需要准备各种源数据，如果是本系统的内部产生的数据，还好处理，但如果是一些对接第三方的数据报表测试，该如何展开呢？本文通过两种常见的场景来做一些分享。...01 模拟接口造数 如上，这是一个网关平台需要采集中间件WAF上报的请求流量监控，在实际的应用中，需要用户把WAF的SDK 集成到自己的应用上，然后SDK会定期把数据上报到网关平台，加以展示，那么，在这种场景下...在实际场景中，如果WAF的上报功能有问题，无法验证到。 我们的选择：采用方案二，灵活制造数据，验证各种所需要被验证到的场景。...所以我们没有办法像上一个场景那样去模拟接口。那么，这种场景又该如何测试呢？ 备选方案一：让开发模拟一个服务，接入Zipkin，然后运行程序，手动访问，生成对应的接口数据，验证前端的展现是否正确。...（关于如何熟悉被测系统，可参考茹老师的文章：优秀的测试工程师为什么要懂大型网站的架构设计） 04 小结 当我们在测试这类报表，需要强依赖第三方的数据时，需要能够区分被测平台获取数据的方式，以便快速构造对应的场景
然而，由于大语言模型中存在的过时、不准确、幻觉、一本正经的胡说八道、基于互联网数据训练这些缺点，因此，直接使用大语言模型生成的内容在商业场景中，特别是涉及到一些专业领域以及私有数据的场景，是无法提供准确或有价值的信息的...对于一些资源有限的应用场景，或者缺乏专业人员对模型的选择时，这可能不是一个可行的选择。 在短文本搜索的场景中，向量搜索可能会面临语义理解的挑战。...向量搜索以词嵌入的方式表示数据，在搜索的透明性和可解释性上对人类有天然的障碍，人类即无法轻易理解两个嵌入到底第为何相似，也难以知道应该具体如何修改特征，以提升相关性； embedding模型的修改、调优...总体原则，就是在不超出限制的情况下，尽量保证切割出来的内容包含完整的语义。常见的处理方法有Clipping（截断法），Pooling（池化法），划窗法，压缩法。可参考：Bert 如何解决长文本问题？...如果自己使用机器学习平台进行部署，则需要注意资源消耗的问题，在Elasticsearch中，模型是在线程之间共享的。
今天，就以 nettrace 为典型，介绍如何在 OpenCloudOS 中利用 nettrace 进行网络故障诊断。一、工具简介1....背景在一些场景下（特别是云原生场景），Linux 系统中的网络部署变得越来越复杂。...在发生网络故障（比如网络丢包）时，如何快速、有效地定位出网络问题成为了一个难题。...网络异常监控：常态化地部署到生产环境中，主动地发现、上报环境上的网络异常。droptrace：用于跟踪、监控系统中的丢包事件的工具，在文末链接中查看详情介绍。...在诊断结果里，会列出所有的异常事件，一个报文跟踪可能会命中多条诊断结果。这里的诊断建议是让用户检查 iptables 中的规则是否存在问题。
1.3 研究目的及意义 在上述提到的优化方法中，虽然[9]和[10]在定位精度上表现的更有优势，但是往往需要语义分割等大量的标注信息，在大规模的场景下代价太大。...在本研究中，我们探索了一个3D场景几何约束即光度差约束，通过聚合三维场景几何结构信息，使得网络不仅能将预测的位姿与相机运动对齐，还能利用图像内容的光度一致性。...与其他算法定位结果对比 在7Scene数据集中，除了MapNet[11]在chess场景中的表现稍好之外，我们的方法在其他场景都取得了最优的结果(见table 1)。...同时，在室外的Oxford robotcar数据集上，我们的方法也取得了较大的定位精度提升。Figure2显示了在7Scene中随机挑选的场景的测试结果。...希望在未来的工作中，能够通过融入语义信息或者采用从粗到精多阶段级连的方法，在室内外场景上实现更高精度更加鲁棒的位姿估计。
ES字段的fields属性 通过fields属性来让当前字段同时具备keyword和text类型 由于我们本身的字段类型是keyword，那我在field 属性中添加一个text，是否就满足需求呢？...} }' 2.查看索引映射 curl -XGET 'http://ip:9200/meta_es_metric_data_new/_mapping' 3.将数据加载到新的索引上（老索引的数据还是在的..."Cities": { "terms": { "field": "dataDomainName.raw" } } } } ' 总结 本文主要讲解如何让一个字段支持不同方式索引...同时如何对历史存量数据进行处理. keyword类型支持es精确查找以及聚合排序，text支持全文检索，但是不能进行聚合、排序.
1.3 研究目的及意义 在上述提到的优化方法中，虽然[9]和[10]在定位精度上表现的更有优势，但是往往需要语义分割等大量的标注信息，在大规模的场景下代价太大。...在本研究中，我们探索了一个3D场景几何约束即光度差约束，通过聚合三维场景几何结构信息，使得网络不仅能将预测的位姿与相机运动对齐，还能利用图像内容的光度一致性。...与其他算法定位结果对比 在7Scene数据集中，除了MapNet[11]在chess场景中的表现稍好之外，我们的方法在其他场景都取得了最优的结果(见table 1)。...同时，在室外的Oxford robotcar数据集上，我们的方法也取得了较大的定位精度提升。Figure2显示了在7Scene中随机挑选的场景的测试结果。...希望在未来的工作中，能够通过融入语义信息或者采用从粗到精多阶段级连的方法，在室内外场景上实现更高精度更加鲁棒的位姿估计,更多细节见论文.
## 关于我 [作者博客|文章首发](http://www.zhouhuibo.club) 过去 .net 最有名望的 ServiceStack.Redis 早已沦为商业用途，在 .NETCore...CSRedisCore是国人开源的一套Redis操作库，现在最新版本已经V3.6.5，经过几个实际公司项目的使用情况来看，还没有出现什么大的问题，本文主要介绍一下在使用这个库的过程中的一些自己的想法。...所有方法都会附有海军辍，csredis.Set（前缀+“ key”，111）; | ## 开始使用 ### Redis单机 #### Redis唯一Db使用 根据Github作者推荐，如果你是唯一DB的使用场景...DateTime.Now.ToString()); RedisHelper.Get("test"); ``` #### Redis多个Db使用 **实例数组作为单例注入** 推荐方式： 将实例后的各个RedisDb整合在数组中，
反射机制在很多场景下都有广泛的应用，本文将以Java的反射机制为主题，探讨它在互联网领域中的应用场景。2. 反射机制的基本概念在介绍反射机制的应用场景之前，我们先来了解一下反射机制的基本概念。...反射机制的应用场景反射机制在互联网领域中有许多应用场景，下面我们将分别介绍这些场景，并给出相应的代码示例。3.1 动态代理动态代理是一种常见的设计模式，在互联网领域中被广泛使用。...在Main类中，我们通过反射机制创建了UserService接口的代理类proxy，并调用了addUser方法。在方法调用前后，代理类会自动添加日志信息。...在Main类中，我们创建了一个User对象，并将其序列化到文件user.ser中。然后我们再从文件中反序列化得到一个新的User对象，并打印其属性值。...在互联网领域中，反射机制有许多应用场景，包括动态代理、注解处理器、序列化和反序列化等。
那么，如何求解这些空白项呢？...智能推荐遇上花椒直播 7.1 直播内容的理解和识别 直播中的推荐和商品推荐等场景有所不同，是“活的”而不是“死的”，因为直播是长时间连续性的，并且内容是实时在变的，比如用户喜欢看跳舞直播，那么当主播不跳的时候用户可能也不想看了...Reference 本文是Microstrong在观看花椒直播推荐系统高级算法工程师王洋在B站上讲解的《智能推荐算法在直播场景中的应用》视频的笔记。...【1】花椒直播推荐系统高级算法工程师王洋：智能推荐系统在直播场景中的应用，视频，地址：https://www.bilibili.com/video/av90507035?...t=1453 【2】回顾 | 花椒直播推荐系统高级算法架构师王洋：智能推荐算法在直播场景中的应用，地址：https://mp.weixin.qq.com/s/1Hrl25TjDKiEvPa35RDyNQ
NLP技术在搜索推荐中的应用非常广泛，例如在搜索广告的CTR预估模型中，NLP技术可以从语义角度提取一些对CTR预测有效的信息；在搜索场景中，也经常需要使用NLP技术确定展现的物料与搜索query的相关性...在推荐场景中，文本信息也可以作为一种泛化性较强的信息补充，弥补协同过滤信号的稀疏性问题，提升预测效果。...今天这篇文章梳理了NLP技术在搜索推荐场景中3个方面的应用，分别是NLP提升CTR预估效果、NLP解决搜索场景相关性问题、NLP信息优化基于推荐系统效果。...4 总结 本文主要介绍了NLP技术在搜索推荐场景中的应用。...在搜索推荐中，文本信息是很常见的一种信息来源，因此如何利用文本信息提升CTR预估、推荐等模型效果，以及如何利用NLP技术解决相关性问题，都是搜推广场景中很有价值的研究点。 END
背景 这里还有往下的一步就是如何把这个业务模型配置到工具中去。这个步骤其实在我写第二个专栏的时候，在第6章的最后是写了具体的操作过程的。...但是随着在群里、私信里、企业内训里被问到过多次这个知识点，我才发现，绝大部分的性能测试工程师，并不清楚统计出的业务模型如何具体配置到压力工具中，从而导致了容量场景的结果和统计出的业务比例模型并不一致。...甚至大部分人，都不会把容量场景结果中的业务比例模型和统计出的业务比例模型做比对。...从而导致了一个严重的问题，就是容量场景根本不能严格遵循生产业务比例模型，那就意味着，容量场景即使是非常好看的结果，但是也无法回答生产环境中相应的场景会不会导致生产问题。...业务接口比例Pa20%Pab30%Pabc20%Pabcd30% 注：这个比例如何得到在本文开始提到的两个文章中都有描述，不清楚的可以去回顾一下。
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