在MongoDB中，我们可以使用CRUD（Create、Read、Update、Delete）操作来插入、查询、更新和删除数据。这些操作都是通过MongoDB shell或编程语言驱动程序（如Python、Java、Node.js等）来执行的。
祝大家新年快乐，今天看到的文章然后就翻译了一下，涉及到的技术点都很简单，算是一篇水文，而且我对文章的改动比较大，但是还希望能给你带来一点帮助。
在Git中，高级分支策略是为了有效地管理和整合分支而设计的。其中一个关键方面是分支合并策略，它定义了如何将一个分支的更改合并到另一个分支。以下是几种常见的分支合并策略：
VirtualService是Istio中用于定义服务的路由规则和策略的对象。它允许您将流量从一个或多个源路由到一个或多个目标，并且可以使用各种条件和操作来指定路由规则。VirtualService是Istio中一个非常强大的组件，可以用于实现许多流量管理场景，如A/B测试、流量分割、故障转移和蓝绿部署等。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
在进行网络爬取时，使用HTTP代理可以为我们的爬虫程序带来许多好处，如提高爬取效率、增加匿名性、绕过IP限制等。
你可能很难理解如何为LSTM模型的输入准备序列数据。你可能经常会对如何定义LSTM模型的输入层感到困惑。也可能对如何将数字的1D或2D矩阵序列数据转换为LSTM输入层所需的3D格式存在一些困惑。 在本教程中，你将了解如何定义LSTM模型的输入层，以及如何重新调整LSTM模型加载的输入数据。 完成本教程后，你将知道: 如何定义一个LSTM输入层。 如何对一个LSTM模型的一维序列数据进行重新调整，并定义输入层。 如何为一个LSTM模型重新调整多个并行序列数据，并定义输入层。 让我们开始吧。 教程概述 本教程分
本文介绍shap原理，并给出一个简单的示例揭示shap值得计算过程； 然后介绍如何将shap值转化为我们更容易理解的概率。
设计模式总共分为三大类 创建型模式：用于描述“怎样创建对象”，它的主要特点是“将对象的创建与使用分离”。GoF 中提供了单例、原型、工厂方法、抽象工厂、建造者等 5 种创建型模式。 结构型模式：用于描述如何将类或对象按某种布局组成更大的结构，GoF 中提供了代理、适配器、桥接、装饰、外观、享元、组合等 7 种结构型模式。 行为型模式：用于描述类或对象之间怎样相互协作共同完成单个对象都无法单独完成的任务，以及怎样分配职责。GoF 中提供了模板方法、策略、命令、职责链、状态、观察者、中介者、迭代器、访问者、备忘
近一两年来，很多组织已经发现了将IT基础设施迁移到第三方平台的优势。这些第三方平台向最终用户透明地提供IT服务，但是在多租户数据中心中如何保持多租户之间的敏感数据的隔离是这种方式面临的巨大的挑战。
Julia是一门集众家所长的编程语言。随着Julia 1.0在8月初正式发布，Julia语言已然成为机器学习编程的新宠。
reverse proxy（反向代理）是一种代理服务器，它接收HTTP（S）请求并将它们透明地分发到一个或多个后端服务器。反向代理非常实用，因为许多现代Web应用程序是使用后端应用程序服务器处理传入的HTTP请求，并非直接由用户访问，并且通常只支持基本的HTTP功能。
A： 多年来，随着新功能的增加，spring变得越来越复杂。只需访问页面https://spring.io/projects，我们将看到所有在应用程序中使用的不同功能的spring项目。如果必须启动一个新的spring项目，我们必须添加构建路径或maven依赖项，配置application server，添加spring配置。因此，启动一个新的spring项目需要大量的工作，因为我们目前必须从头开始做所有事情。Spring Boot是这个问题的解决方案。Spring boot构建在现有Spring框架之上。使用spring boot，我们可以避免以前必须执行的所有样板代码和配置。因此，Spring boot帮助我们更健壮地使用现有的Spring功能，并且只需最少的工作量。
为了更直观地感受 echo 命令的一些处理细节差异，我们可以使用 hexdump 命令以十六进制形式查看其输出，测试截图如下：
java web 下有好几种日志框架，比如：logback，log4j，log4j2（slj4f 并不是一种日志框架，它相当于定义了规范，实现了这个规范的日志框架就能够用 slj4f 调用）。其中性能最高的应该使 logback 了，而且 springboot 默认使用的也是 logback 日志，所以本篇将会详细的讲解 logback 的日志配置方案。
答：多年来，随着新功能的增加，spring变得越来越复杂。只需访问页面https://spring.io/projects，我们将看到所有在应用程序中使用的不同功能的spring项目。如果必须启动一个新的spring项目，我们必须添加构建路径或maven依赖项，配置application server，添加spring配置。因此，启动一个新的spring项目需要大量的工作，因为我们目前必须从头开始做所有事情。Spring Boot是这个问题的解决方案。Spring boot构建在现有Spring框架之上。使用spring boot，我们可以避免以前必须执行的所有样板代码和配置。因此，Spring boot帮助我们更健壮地使用现有的Spring功能，并且只需最少的工作量。
神经网络的每一层可以看做是使用一个函数对变量的一次计算。在微分中链式法则用于计算复合函数的导数。反向传播时一种计算链式法则的算法，使用高效的特定运算顺序。
高阶组件是重用组件逻辑的高级方法，是一种源于 React 的组件模式。 HOC 是自定义组件，在它之内包含另一个组件。它们可以接受子组件提供的任何动态，但不会修改或复制其输入组件中的任何行为。你可以认为 HOC 是“纯（Pure）”组件。
近日，来自Two sigma AI Core团队的David Kriegman教授进行了题为《Deep Learning for Sequences in Quantitative Finance》在线分享。David Kriegman是加州大学圣地亚哥分校的计算机科学与工程教授，也是计算机视觉的专家。他于今年1月份加入了Two Sigma AI Core团队。
在深度学习中，优化算法是非常重要的，因为它们可以帮助我们训练出更好的模型。然而，现有的优化算法需要调整大量的超参数，这是一项非常耗时和困难的任务。此外，现有算法忽略了神经网络结构信息，而采用隐式的体系结构信息或体系结构不可知的距离函数。
大量的移动应用程序和网站允许用户上传个人资料图片和其他文件。 因此，在使用Node.js和Express构建REST API时，通常需要处理文件上传。
神经网络模型的一个主要诉求是用单个模型架构解决各种相关任务。然而，最近的许多进展都是针对特定领域量身定制的特定解决方案。例如，无监督学习中的当前最佳架构正变得越来越具有领域特定性 (Van Den Oord et al., 2016b; Kingma & Dhariwal, 2018; Parmar et al., 2018; Karras et al., 2018; Van Den Oord et al., 2016a)。另一方面，用于判别学习的最成功的前馈架构之一是深度残差网络 (He et al., 2016; Zagoruyko & Komodakis, 2016)，该架构与对应的生成模型有很大不同。这种划分使得为给定任务选择或设计合适架构变得复杂。本研究提出一种在这两个领域都表现良好的新架构，弥补了这一差距。
选自Google AI Blog 作者：Maxim Tabachnyk等 机器之心编译 机器之心编辑部 自 Copilot 问世以来，AI 代码补全工具正变得越来越普遍。在最近的一篇博客中，谷歌又介绍了他们开发的一种混合代码补全方法，而且进行了规模上万人的内部测试。测试结果显示，该方法可以将开发人员的编码效率提升 6%，而且有趣的是，该模型相当小，参数量只有 0.5B。目前，他们 3% 的新代码都是通过接受 ML 代码补全建议生成的。 日益复杂的代码对软件工程的生产力提出了关键挑战。代码补全是一种基本工具
摘要：我们提出了一种方法，通过在token level交错使用多个大语言模型（LLM），让它们学会协作。我们将由哪个 LLM 生成下一个token的决定建模为一个潜变量。通过在我们的潜变量模型下优化训练集的边际可能性，base LLM 会自动学习何时自行生成，何时调用其中一个 "辅助 "语言模型生成，所有这一切都无需直接监督。解码过程中的token level协作可以根据手头的具体任务融合每个模型的专长。我们的协作解码尤其适用于跨领域环境，在这种环境中，通用base LLM 会学习调用领域专家模型。在指令遵循、特定领域质量保证和推理任务中，我们证明联合系统的性能超过了单个模型。通过对所学潜在决策的定性分析，我们发现用我们的方法训练出来的模型表现出几种有趣的协作模式，例如模板填充。
设计模式（Design Pattern）是前辈们对代码开发经验的总结，是解决特定问题的一系列套路。它不是语法规定，而是一套用来提高代码可复用性、可维护性、可读性、稳健性以及安全性的解决方案。
通过设计，Python将便利性，可读性和易用性置于性能之上。 但这并不意味着您应该适应缓慢的Python代码。 您可能需要采取一些措施来加快速度。
istio的第二篇主要介绍流量管理 1.前言 Istio的流量路由规则允许您轻松控制服务之间的流量和api调用。ISTIO简化了诸如断路器、超时和重试等服务级别属性的配置，并使设置重要任务（如A/B测试、金丝雀卷展和具有基于百分比的流量分割的分阶段卷展）变得容易。它还提供了开箱即用的故障恢复功能，有助于使您的应用程序在从属服务或网络故障时更加健壮。
Kubermetrics是一种开源工具，可在简单易懂的用户界面中提供 Kubernetes 集群监控和数据可视化。
目前神经网络为很多业务带来了巨大的提升，但是对于神经网络的解释性，以及在某些表格数据的效果不如树模型依旧存在很多可以研究的方向，今天就看看Netflix如何基于GBDT的思想来设计梯度提升决策树网络，文章简单，idea也很有启发。大家做数据问题或者竞赛的时候也可以尝试尝试这种方案！
π的第56位是多少？（是9）。狼的心跳有多快？（每分钟 80-110 次。）一只空载的欧洲燕子的估计平均空速是多少？（等一下…）
函数是按顺序执行的语句的集合。每个 C++ 程序都必须包含一个名为main的特殊函数。当运行程序时，执行从main函数的顶部开始。
Kubernetes（简称 K8s）是一种用于管理容器化应用程序的开源平台，它提供了强大的容器编排、自动扩展和服务发现等功能。在使用 Kubernetes 集群进行应用程序部署和管理时，通常需要与集群进行交互，这就需要使用到 kubeconfig 文件。kubeconfig 是 Kubernetes 的配置文件，用于存储与集群的连接信息和认证凭据。有时候，我们可能需要同时管理多个 Kubernetes 集群，每个集群都有自己的 kubeconfig 文件。本文将详细介绍如何使用多个 kubeconfig 文件，并将它们合并为一个。
还是如何将N个keys写到N个文件的需求。 这次的问题是单个key太大，引起的单个reduce任务执行时间过长，导致整个MR运行时间过长。数据大部分的key在千，万级别，而有几个key在亿，10亿级别。 解决数据倾斜问题的核心是将数据量很大的key，打散变小分配给多个reduce，最好能均匀分布，这样所有的reduce接收相同的数据量，大家执行时间相差不多，就解决了数据倾斜问题。
近年来，深度学习在解决图像分类、目标识别、语义分割等 2D 图像任务方面的表现都很出色。不仅如此，深度学习在 3D 图像问题中的应用也取得了很大的进展。本文试着将深度学习扩展到单个 2D 图像的 3D 重建任务中，这是 3D 计算机图形学领域中最重要也是最有意义的挑战之一。
分层自动化测试（Layered Automated Testing）是一种策略，它将测试任务划分为不同的层次，每个层次专注于测试应用程序的特定方面。它基于一个关键理念，即：不是所有的测试都需要通过用户界面(UI)来执行。
如果在你的脑海里，“Apache Flink”和“流处理”没有很强的联系，那么你可能最近没有看新闻。Apache Flink已经席卷全球大数据领域。现在正是这样的工具蓬勃发展的绝佳机会：流处理在数据处理中变得越来越流行，Apache Flink引入了许多重要的创新。
上节我们通过类Point介绍了类的一些基本概念和语法，类Point中只有基本数据类型，但类中的成员变量的类型也可以是别的类，通过类的组合可以表达更为复杂的概念。 程序是用来解决现实问题的，将现实中的概念映射为程序中的概念，是初学编程过程中的一步跨越。本节通过一些例子来演示，如何将一些现实概念和问题，通过类以及类的组合来表示和处理。 我们先介绍两个基础类String和Date，他们都是Java API中的类，分别表示文本字符串和日期。 基础类 String String是Java API中的一个类，表示多个
这是最有可能由面试官提出的 常被问到的50个React面试问答。为了方便您访问，我对React面试问题进行了归类：
本文将深入研究Spring的事务管理。主要介绍@Transactional在底层是如何工作的。
RxSwift 系列(三) -- Combination Operators 前言 本篇文章将要学习如何将多个Observables组合成一个Observable。 Combination Operators在RxSwift中的实现有五种： startWith merge zip combineLatest switchLatest startWith 在Observable释放元素之前，发射指定的元素序列。更多详情 上面这句话是什么意思呢？翻译成大白话就是在发送一个东西之前，我先发送一个我指定的东西。
场景描述：利用大量动物视频数据，对神经网络进行训练，在复杂、动态环境下的动物行为观察中，实现更好的动物与背景分割效果，从而更好地进行动物追踪。
作者：Fan Zhu, Min Jiang, Yiming Qiu, Chenglong Sun*, Min Wang
所有 Jetson AGX Orin 和 Orin NX 板以及所有上一代 Jetson AGX Xavier 和 Xavier NX 模块都具有 DLA 内核。对于至少具有一个 DLA 实例及其相应时钟设置的所有平台。DRIVE Xavier 和 DRIVE Orin 也有 DLA 核心。
Java 有进阶，其名为并发，并发知识之大，一口吃不下。那好，请您多吃几口，又没说一顿吃完，细嚼慢咽才有味. 所有 Java 书籍都将并发编程放在其高级/进阶篇章中，其重要性不言而喻，学好并发也是自身走入高级行列的必备素质之一
11、Mybatis是如何将sql执行结果封装为目标对象并返回的？都有哪些映射形式？
在对话型人工智能（AI）研究中，存在趋势即朝着开发参数更多的模型方向发展，如 ChatGPT 等为代表的模型。尽管这些庞大的模型能够生成越来越好的对话响应，但它们同时也需要大量的计算资源和内存。本文研究探讨的问题是：一组小模型是否能够协同达到与单一大模型相当或更好的性能？
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