领域对象是DDD的核心，我们会依次分析聚合/聚合根、仓储、规约、领域服务的最佳实践和规则。内容较多，会拆分成多个章节单独展开。
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
基本使用很简单， 返回的是索引从fromIndex（包含）到 toIndex（不包含）的元素集合
最近在研究 Mongo，买了华中科技大学出版社的《MongoDB 实战》第二版，但是在看了一个小时后就发现，全书的翻译满满的槽点，不吐不快。
插入排序 插入排序的基本思想是：从初始有序的子集合开始，不断地把新的数据元素插入到一排列有序子集合的合适位置上，使子集合中数据元素的个数不断增多，当子集合等于集合时，插入排序算法结束。常用的插入排序有直接插入排序和希尔排序两种。 直接插入排序
什么是mongodb MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB是一个介于关系数据库和 非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。 m
预期的结果，应该是输出true，但是实际却是抛出了java.lang.UnsupportedOperationException异常：
今天跟大家分享Arrays.asList、ArrayList.subList的使用。
文档（document）是MongoDB中数据的基本存储单元，非常类似与关系型数据库管理系统中的行，当更有表现力。
来源：blog.csdn.net/zwwhnly/article/details/109583990
# 希尔排序(缩小增量排序) # 原理 将一个无序集合分割成多个子集合进行直接插入排序并交换存储位置， 然后将排序结果继续分为多个子集合排序交换存储位置， 每次子集合的数量递减，直到到子集合个数为1时进行最后一次直接插入排序。 希尔排序需要关注的一点就是每次我们隔多少个元素拆分集合（术语是增量因子）， 所以通过增量因子（每组多少个元素）确定子集合的个数很重要，但最终一次排序的增量因子必须是1。 例： 原始集合：{5,2,4,6,8,1,9,7,10,3} 分割集合：{5,1} {2,9} {4,7} {6
Set是指具有某种特定性质的具体的或者抽象的对象汇总而成的集体。其中，构成Set的这些对象则称为该Set的元素。
今天给大家介绍的是Google Research和蚂蚁金服等团队在NeurlPS发表的一篇名为“Retrosynthesis Prediction withConditional Graph Logic Network”的文章。逆合成分析属于有机化学中的基本问题，在机器学习领域也引起广泛关注。文章中，作者把逆合成的任务描述为“在确定的分子空间中寻找可以用来合成产物分子的反应物分子集合”这一问题。大多数现有的方法依赖于子图匹配规则的基于模板的模型，但是化学反应是否可以进行并不是严格由决策规则定义的。在文章中，作者提出了一种使用条件图逻辑网络来完成这项任务的新方法，它可以学习何时应该应用反应模板中的规则，隐式地考虑所产生的反应是否具有化学可行性和策略性。作者还提出了一种有效的分层抽样来减少计算成本。在基准数据集上，与当时最先进的方法相比，作者的模型实现了8.1%的显著改进，同时还提供了对预测的解释。
归并排序是通过分治的方式，将待排序集合拆分为多个子集合，对子集合排序后，合并子集合成为较大的子集合，不断合并最终完成整个集合的排序。
在python变量中除了以前文章所提到的整形int / 浮点数float / 布尔值bool / 列表list / 字典dict 之外，还有一个类型我们还没有做详细介绍，这个变量类型就是集合set。
# 快速排序 # 原理 取无序集合中任意一个元素（通常选集合的第一个元素）作为分界点，将小的放左边，大的放右边，此时集合被划分三段， 然后将左边，右边集合分别使用之前的集合划分方式，直到最后每个集合中的元素都是1个， 最后合并集合即得到有序集合。 原始集合：{5,2,4,6,8,1,9,7,10,3} 取任意一个元素：5，分割后为{2,4,1,3} {5} {6,8,9,7,10} 分别取多个子集合的任意一个元素： * 第一个子集合：{1} {2} {4,3} * 第二个子集合：{5} * 第三个
快速排序是通过分治的方式，根据选定元素将待排序集合拆分为两个值域的子集合，并对子集合递归拆分，当拆分后的每个子集合中元素个数为一时，自然就是有序状态。
坑： 项目中使用 Lists.Partition 批量处理数据，但是最近内存一直 OutOffMemory，GC无法回收。 后来对使用过的集合手动 clear，没有测试直接就上线了。尴尬的是内存回收了，但是跑出来的数据出问题了。 最后自己单元测试发现是
Lists partition 将list集合按指定长度进行切分，返回新的List<List<??>>集合，如下的： import com.google.common.collect.Lists; i
它的作用是通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域，然后针对若干个小区域进行数据处理。
曾经红级一时的jQuery还记得吗？拥有号称当时业界最快的DOM选择器Sizzle，那么为什么他能自称是最快呢？让我们来分析一下Sizzle.js的源码，了解他的设计精妙之处。虽然MVVM已经成为现在的主流，但是了解历史能让我们更了解现在，也为以后更好的设计和开发框架提供的参考。 作者：朱胜--腾讯web前端工程师 @IMWeb前端社区 好了有了之前的词法分析过程，现在我们来到select函数来，这个函数的整体流程，前面也大概说过： 1. 先做词法分析获得token列表 2. 如果有种子集合直接到编译过程
搜索引擎融合两者，共同拟合出相似性评分函数，来对搜索结果进行排序。
前言： toString()方法 相信大家都用到过，一般用于以字符串的形式返回对象的相关数据。 最近项目中需要对一个ArrayList<ArrayList<Integer>> datas 形式的集合处理。 处理要求把集合数据转换成字符串形式，格式为 ：子集合1数据+"#"+子集合2数据+"#"+....+子集合n数据。 举例： 集合数据 ：[[1,2,3],[2,3,5]] 要求转成为 "[1,2,3]#[2,3,5]" 形式的字符串 第一次是这样处理的： A
显然，对于具有n个元素的集合R,R={r1,r2,r3…rn},其排列方式有n!种。 如：R = {1,2,3}，其全排列如下： 1，2，3 1，3，2 2，1，3 2，3，1 3，1，2 3，2，1
本文介绍一种用于高维空间中的快速最近邻和近似最近邻查找技术——Kd-Tree（Kd树）。Kd-Tree，即K-dimensional tree，是一种高维索引树形数据结构，常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor)，例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配。本文首先介绍Kd-Tree的基本原理，然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍，最后给出一些参考文献和开源实现代码。
一、特点 学习一个东西，至少首先得知道它能做什么？适合做什么？有什么优缺点吧？ 传统关系型数据库，遵循三大范式。即原子性、唯一性、每列与主键直接关联性。但是后来人们慢慢发现，不要把这些数据分散到多个表、节点或实体中，将这些信息收集到一个非规范化（也就是文档）的结构中会更有意义。尽管两个或两个以上的文档有可能会彼此产生关联，但是通常来讲，文档是独立的实体。能够按照这种方式优化并处理文档的数据库，我们称之为文档数据库。 设计MongoDB的初衷就是用作分布式数据库。 MongoDB
API NOTE 查看Collection View Programming Guide for iOS来学习更多关于在你的代码中定义集合视图的内容。
楼楼刚才想了一个特别骚情的标题，叫PageRank算法和HITS算法的“前世今生”，特别像之前写头条号的套路，然后就想起来去年6月份自己有在经营一个技术型的头条号，后来因为做不到一天一篇的更新频率被我弃坑了，现在手机号换了，登陆不了，去主页看了看之前写的文章，竟然被一直这么努力的自己感动到了。：）
随着科技得越来越发达，人工智能，自动驾驶导航等字眼频频出现在我们得眼前。但是目前来说自动驾驶并没有得到很全面得普及，还在进行不断的开发和测试当中。从小就爱好车的我，对这项技术也很是感兴趣。
在推荐系统和广告平台上，内容定向推广模块需要尽可能将商品、内容或者广告传递到潜在的对内容感兴趣的用户面前。扩充候选集技术（Look-alike建模）需要基于一个受众种子集合识别出更多的相似潜在用户，从而进行更有针对性的内容投放。然而，look-alike建模通常面临两个挑战：
| 导语 曾经红级一时的jQuery还记得吗？拥有号称当时业界最快的DOM选择器Sizzle，那么为什么他能自称是最快呢？让我们来分析一下Sizzle.js的源码，了解他的设计精妙之处。虽然MVVM已经成为现在的主流，但是了解历史能让我们更了解现在，也为以后更好的设计和开发框架提供的参考。 作者：朱胜--腾讯web前端工程师 @IMWeb前端社区 一、前沿 DOM选择器(Sizzle)是jQuery框架中非常重要的一部分，在H5还没有流行起来的时候，jQuery为我们提供了一个简洁，方便，高效的DOM操作模
Citation:Zeng, D., Liu, K., Chen, Y., & Zhao, J. (2015). Distant Supervision forRelation Extraction via Piecewise Convolutional Neural Networks. Proceedings ofthe 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing,(September), 1753–1762. h
很久以前在慕课网看过鸿洋的五子棋实现的视频，由于是教学，功能比较简单。 然后我基于此拓展了一些功能，比如音效、自定义网格数，选择图片设置背景、截图、悔棋等。 最想做的当然是联网对战啦，当时实力不济，只好暂放，现在回来看看，感觉可以做。 核心是在每次绘制时将坐标点传给服务端，然后服务端再将数据发送给两个手机，在视图上显示。 随便有一个手机即作服务端，也作客户端。其中坐标点的字符化，以及字符串解析成坐标点需要小小设计一下。 ---- 零、说明 本文着重于介绍如何基于TCP的Socket实现两个手机
推荐系统中的算法通过用户的历史行为数据挖掘用户的偏好，实现对用户偏好的建模，从而达到为用户推荐用户感兴趣的item。用户的兴趣偏好通常是多变的，而且是多样的。然而传统的基于item的协同过滤模型只能考虑用户的静态兴趣，而不能捕获用户的兴趣偏好的动态变化。
一、简述 MongoDB中使用find来进行查询。查询就是返回一个集合中文档的子集，子集合的范围从0个文档到整个集合。默认情况下，"_id"这个键总是被返回，即便是没有指定要返回这个键。（"_id"是一个集合中每个文档的唯一标识） 查询的使用上有限制，传递给数据库的查询文档必须是常量。(当然，在你的代码里可以是正常的变量) 一个键可以有任意多个条件，但是一个键不能对应多个更新修改器。 条件语句是内层文档的键，而修改器是外层文档的键。 二、使用find或者findOne函数和查
SALSA算法的初衷希望能够结合PageRank和HITS算法两者的主要特点，既可以利用HITS算法与查询相关的特点，也可以采纳PageRank的“随机游走模型”，这是SALSA算法提出的背景。由此可见，SALSA算法融合了PageRank和HITS算法的基本思想，从实际效果来说，很多实验数据表明，SALSA的搜索效果也都优于前两个算法，是目前效果最好的链接分析算法之一。
如今，大数据时代悄然来临。专家用“大数据”的表达描述大量信息，比如数十亿人在计算机、智能手机以及其他电子设备上分享的照片、音频、文本等数据。当前这种模式为我们的未来展现了前所未有的愿景：比如追踪流感疫情蔓延，实时监控道路交通，处理紧急自然灾害等。对人们而言，想要利用这些庞大的数据，首先必须要了解它们，而在此之前我们需要一种快捷有效自动的方式对数据进行分类。 其中一种最为常用的系统，是一系列称之为簇分析的统计技术，这种技术能依据数据的“相似性”进行数据分组。来自意大利国际高等研究院(SISSA)的两位研究者基
一、简介 Mongodb是一个面向文档的数据库，不是关系型数据库，为了获得更好的扩展性。 不再有预定义模式：文档的键和值不再是固定的类型和大小。 设计采用横向扩展，面向文档的数据模型使得它很容易在多台服务器之间进行数据分割。 二、功能 CRUD 索引：支持通用二级索引，提供唯一索引、复合索引、地理空间索引及全文索引 聚合：支持聚合管道，可以通过简单的片段创建复杂的聚合 特殊的集合类型：支持存在时间有限的集合；支持固定大小的集合 文件存储：支持一种非常易用的协议，用于存储大文件和文件元数据 不支持连接和复杂的
1.定义 是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分（子集）,然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。该方法是一种重要的,常用的黑盒测试用例设计方法。
题目描述 对于从1到N (1 <= N <= 39) 的连续整数集合，能划分成两个子集合，且保证每个集合的数字和是相等的。举个例子，如果N=3，对于{1，2，3}能划分成两个子集合，每个子集合的所有数字和是相等的：
早已久仰NoSQL的大名，知道它相对有关系型数据库，有很多的优点，只是一直没有时间来研究这个东西。所以借这个项目，对Mongodb进行了一次深入了解。
分治法的基本思想： 将一个规模为 n 的问题分解为 k 各规模较小的子问题， 这些子问题互相独立且与原问题是同类型问题。 递归地解这些子问题， 然后把各个子问题的解合并得到原问题的解。 分治法所能解决的问题一般具有的几个特征是： 该问题规模缩小到一定程度就可以容易地解决； 该问题可以分解为若干个规模较小的同类型问题； 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解； 原问题分解出的各个子问题是相互独立的， 即子问题之间不包含公共的子问题。 分治法可以解决的具体问题：矩阵连乘、大数乘法、二分法搜索、快速排序
最近 Swift 社区动作频频，又是登陆 Windows，又是推出底层基础库。现在又推出了 Swift 算法库，现在让我们看看里面到底有什么内容，是否值得现在在生产中应用，面对内容丰富的 raywenderlich/swift-algorithm-club 是否有足够的竞争力呢。
零、前言 1.第一次接触粒子是在html5的canvas，说是html的canvas，倒不如说是JavaScript的canvas，毕竟核心都在js。 2.经过长久的酝酿，感觉Java实现粒子运动好像也不是什么难事,Android粒子篇将用Android作为视口，带你领略粒子的炫酷。 3.关于性能方面，我想只要合理控制粒子的消失，还是可以接受的。只要不是无限级别，和游戏比起来，这点性能九牛一毛啦。 4.粒子效果的核心有三个点：收集粒子、更改粒子、显示粒子 5.为了纯粹，本文只实现下图的粒子效果:
要讨论Max-Mean Dispersion Problem,就要首先了解Maximum Diversity Problem (MDP) 。
作为一个测试人员，软件测试的流程首先是要非常熟悉的，何时何地都能脱口而出，避免一切翻车的可能。需要注意的是流程没有唯一答案，具体由项目决定。所以给出的只是一个还算通用的参考流程。 我们要熟知的测试流程： 总结一下：在测试流程中，有6个部分，其中3个部分涉及到了用例，可见写好用例的重要性。
在做接口测试时经常会用到postman，但是一直没有总结过，太过零散，这次找了一些好的资料，结合自己平时所用到的功能，总结一波
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