大多数 JAVA 开发人员都在使用 Maps，尤其是 HashMaps。HashMap 是一种简单而强大的存储和获取数据的方法。但是有多少开发人员知道 HashMap 在内部是如何工作的？几天前，我阅读了大量 java.util.HashMap 的源代码（Java 7 然后是 Java 8），以便深入了解这个基本数据结构。在这篇文章中，我将解释 java.util.HashMap 的实现，介绍 JAVA 8 实现中的新功能，并讨论使用 HashMap 时的性能、内存和已知问题。
速率限制是指防止操作的频率超过定义的限制。在大型系统中，速率限制通常用于保护底层服务和资源。速率限制一般在分布式系统中作为一种防御机制，使共享资源能够保持可用性。
引言：本文的练习整理自chandoo.org。多一些练习，想想自己会怎么解决这个问题，看看别人又是怎样解决的，这样能够快速提高Excel公式编写水平。
Redis是一款著名的key-value内存数据库软件，同时也是一款卓越的数据结构服务软件。它支持字符串、列表、哈希表、集合、有序集合五种数据结构类型，同时每种数据结构类型针对不同的应用场景又支持不同的编码方式。这篇文章主要介绍压缩列表编码，在理解压缩列表编码原理的基础上介绍Redis对压缩列表的应用，最后再对Redis压缩列表应用进行分析。
课程内容 Ø编页 ØList Picker Ø拉伸List Box 控件中的条目 本章的Book Reader应用程序为Jane Austen的经典小说《傲慢与偏见》提供一种专门为手机进行优化的阅读体验。书的字体来自Gutenberg项目（www.gutenberg.org），由于其版权已经过期，因此它为美国人民提供了免费的电子书。如果你打算发布一个包含Gutenberg项目的应用程序，确认你已经理解了Gutenberg项目的许可证。详见www.gutenberg.org。 为了达到最好
3、递归函数一定要设置递归的出口，即当函数满足一个条件时，函数不再执行，目的防止出现死循环；设置当n=1时 ，我们让函数返回1，return后面的代码不在执行。使用return返回值，当我们调用函数的时候需要使用变量进行接收，才能在控制台有输出结果。
Python 编程语言是一种高级的通用编程语言，广泛用于各种目的。该软件由网页设计、数据分析和人工智能组成。人们之所以意识到这一点，是因为它的简单性、易读性和可用性的便利性。Python 提供了各种预定义的数据结构，包括列表、元组、映射、集合、堆和阵容。这些组件在每种编程语言中都至关重要。在这篇文章中，我们将专注于用于保存关键信息对的词典。
本文介绍如何使用Python pandas库实现Excel中的SUMIF函数和COUNTIF函数功能。
在文章正式开始之前，大家先思考一个问题：给定 1 元、2 元、5 元、10 元 四种纸币，如何通过组合（不限制单张纸币的使用次数）购买 12 元的商品？如果不考虑排序次序，有多少种组合方式？如果考虑排列次序，又有多少种可能的组合？例如十张一元的纸币。大家可以尝试使用 Python 解决此类问题，在文章的结尾处，我会提供自己的思考结果。
如果n并不是一个特别大的数字，我们可以一次性把这n个数字加载进内存，每次从中选取1个，选取m次。
我大学的时候英语6级没过,因此但凡懂点英语的同学,如果你进到此页面,尽量去阅读原文,链接在下方原文地址.最次也要对照着原文阅读,以免我出了什么差错(这是不可避免的),坑了别的小伙伴.
您可以整天训练有监督的机器学习模型，但是除非您评估其性能，否则您永远无法知道模型是否有用。这个详细的讨论回顾了您必须考虑的各种性能指标，并对它们的含义和工作方式提供了直观的解释。
以下程序返回子列表的总和，即使用 for 循环返回给定开始和结束索引的元素总和 −
在本文中，我们将使用Python的Pandas库逐步完成许多不同的数据清理任务。具体而言，我们将重点关注可能是最大的数据清理任务，即 缺少值。
Netfilter 可能了解的人比较少，但是 iptables 用过 Linux 的都应该知道。本文主要介绍 Netfilter 与 iptables 的原理，而下一篇将会介绍 Netfilter 与 iptables 的实现。
这个简化的Bootstrap模板适用于最新的浏览器，而较早的浏览器可能不能正确地渲染某 些样式。完整的模板可在http://getbootstrap.com/getting-started/#examples/找到，它几乎在 所有浏览器中都管用。
Python的条件和循环语句，决定了程序的控制流程，体现结构的多样性。须重要理解，if、while、for以及与它们相搭配的 else、 elif、break、continue和pass语句
回溯算法实际上是对所有结果的一种暴力枚举方法，以走迷宫为例，它尝试走每条路径，一旦路径不通则退回到最近的分岔点，继续尝试下一条路径，如此反复，直到找到一条正确的路径，或者走完所有路径。对于诸如八皇后、数独这类往往需要枚举所有可能性方案的问题，使用回溯算法再合适不过了。回溯算法采用递归的方式去遍历所有可能结果，时间复杂度高达 O(n!) ，一般需要伴随“剪枝”操作，以应对庞大的时间复杂度。
访问控制列表（Access Control Lists，ACL）是应用在路由器接口的指令列表。这些指令列表用来告诉路由器哪些数据包可以收、哪些数据包需要拒绝。至于数据包是被接收还是拒绝，可以由类似于源地址、目的地址、端口号等的特定指示条件来决定。
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在排查redis性能问题时，从slowlog中找执行缓慢的命令进行优化是一种常规手段。redis slowlog被设计成内存中一个先进先出的队列结构，一旦容量被填满，新的条目就会挤出旧条目。特别是在慢日志较多的情况下，有些问题命令很快就会被刷新出slowlog，从而很难跟踪到。
Dune Analytics 是进行区块链研究的强大工具。它可用于查询，提取和可视化以太坊区块链上的大量数据。这篇文章介绍了一些基本示例，这些示例说明了如何搜索和编写基本查询以及如何使用图表将其可视化。探索的机会是无限的。
*****三个角色，三个工件，四个流程（五个事件），四大支柱，五大价值观*****
在上一期雷达发布时，曾有一篇文章获得广泛关注——作者好奇为什么《翻遍整个技术雷达，竟没有找到 AI 四个字！？》，对此，ThoughtWorks中国区CTO徐昊是这样解释的：
在上节讲过，用户和item之间的关系可以用一个关系矩阵表示，而矩阵分解式一个简单的嵌入模型。假设一个用户反馈矩阵：
在这篇文章中，我将介绍用于Latent Dirichlet Allocation（LDA）的lda Python包的安装和基本用法。我不会在这篇文章中介绍该方法的理论基础。然而，这个模型的主要参考，Blei etal 2003可以在线免费获得，我认为将语料库（文档集）中的文档分配给基于单词矢量的潜在（隐藏）主题的主要思想是相当容易理解的而这个例子（来自lda）将有助于巩固我们对LDA模型的理解。那么，让我们开始......
现在公司在使用敏捷开发模式进行日常的开发和管理工作，所以我看了下Ken Schwaber的《Scrum Guide》这本小册子，原本是英文的，这里提供中文的，以供日后复习和参考。
并发执行的进程数目并不是由CPU数目制约的。 操作系统将CPU的时间片分配给每一个进程，给人并行处理的感觉。
学术论文是每一个科技工作者展示科研结果的最主要的方式。写出一篇高质量的论文是每一个科研工作者的必备技能。《清单革命》一书中，作者认为，利用清单可以增加工作效率，减少工作失误，这对科研论文写作来说，也是适用的。本文旨在为每一位科研工作者提供一份写作与修改的详查清单，能够帮助大家写出一份及格线以上的论文，提高文章质量，增加命中几率。
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Hi 朋友，你是否经历过这样的场景？ 自家产品使用TAPD已经将近5年，历经数十次的版本迭代，眼看着上面沉淀的需求/缺陷单已经好几万条了。某天你突然需要验证一个远古需求，想找到当时的需求和缺陷单看看。面对海量的条目，你陷入了沉思，那么请问~ 以下哪种做法能帮助你快速找到目标信息？ A、我懂技术，不怕麻烦，马上查看代码还原设计需求 B、尝试甩锅给别人，直接找PM或测试要链接 C、凭借优秀的视力和记忆力，在项目中肉眼搜寻 D、认真看完下文，掌握快速筛选过滤标准姿势！ 答案当然是D，往下看吧！
Apple 的离线文件共享服务 AirDrop 已集成到全球超过 15 亿的终端用户设备中。 本研究发现了底层协议中的两个设计缺陷，这些缺陷允许攻击者了解发送方和接收方设备的电话号码和电子邮件地址。 作为补救，本文研究了隐私保护集合交集(Private Set Intersection)对相互身份验证的适用性，这类似于即时消息程序中的联系人发现。 本文提出了一种新的基于 PSI 的优化协议称为 PrivateDrop，它解决了离线资源受限操作的具体挑战，并集成到当前的 AirDrop 协议栈中。 实验证PrivateDrop保留了AirDrop的用户体验，身份验证延迟远低于一秒。PrivateDrop目前已开源（https://github.com/seemoo-lab/privatedrop ）。
准确地说这个时代，不能称之为推荐系统的时代，这一个时代未能给每个用户构建属于他的推荐结果，没有很好地解决个性化长尾问题，所以这个可以叫前推荐时代。
QuerySet本身可以在不访问数据库的情况下构造、过滤、切片或复制和分配。只需要在需要从数据库检索数据或将数据保存到数据库时访问数据库。 可以通过以下方式执行QuerySet：迭代。
在深入探讨 Python 之前，简要地谈谈笔记本。Jupyter 笔记本允许在网络浏览器中本地编写并执行 Python 代码。Jupyter 笔记本使得可以轻松地调试代码并分段执行，因此它们在科学计算中得到了广泛的应用。另一方面，Colab 是 Google 的 Jupyter 笔记本版本，特别适合机器学习和数据分析，完全在云端运行。Colab 可以说是 Jupyter 笔记本的加强版：它免费，无需任何设置，预装了许多包，易于与世界共享，并且可以免费访问硬件加速器，如 GPU 和 TPU（有一些限制）。 在 Jupyter 笔记本中运行教程。如果希望使用 Jupyter 在本地运行笔记本，请确保虚拟环境已正确安装（按照设置说明操作），激活它，然后运行 pip install notebook 来安装 Jupyter 笔记本。接下来，打开笔记本并将其下载到选择的目录中，方法是右键单击页面并选择“Save Page As”。然后，切换到该目录并运行 jupyter notebook。
本系统是一个针对于中小企业的合同管理与员工出差费用报销管理。其中以项目为主线，针对项目进行出货合同（收款），和进货合同（付款）的记录管理。合同其中还包含资金和发票的计划管理，让管理人员一目标了然。另外，报销管理模块也可以与项目进行挂钩，方便管理人员核算出整体项目的成本与利润。总之这是一个不求功能复杂，界面简洁的公司合同帐务管理软件。
前一章我们介绍了一些使用goroutine和channel这样直接而自然的方式来实现并发的方法。然而这样做我们实际上回避了在写并发代码时必须处理的一些重要而且细微的问题（笔者注：一谈到并发，就需要处理对共享变量等公共资源的访问问题，不合理的访问问题会造成一系列诸如丢失修改、读脏数据、重复读等常见并发问题）。
强化学习已经席卷了整个 AI 世界。从 AlphaGo 到 AlphaStar，由强化学习提供动力的 AI 智能体已经战胜了越来越多由人类主导的传统活动。通过在某一环境中对智能体行为进行优化以实现最大奖励是强化学习的关键，但是绝大多数强化学习方法需要对环境有完整的了解，而现实中这是难以实现的，基于样本的学习方法（例如蒙特卡洛）则可以解决这一痛点。本文以 21 点游戏为例，对蒙特卡洛方法进行了在强化学习中的应用进行了介绍，AI 科技评论编译如下。
第一阶段为承诺生成（Commit）阶段，承诺方选择一个敏感数据v，计算出对应的承诺c，然后将承诺c发送给验证方。通过承诺c，验证方确定承诺方对于还未解密的敏感数据v只能有唯一的解读方式，无法违约。
作为一个记账强迫症患者，对当前手机中的记账App都不太满意。这类软件越来越臃肿，越来越慢，启动要半天、联网同步要半天，进入界面又有一堆新功能要介绍、好不容易开始记账，又得各种高大上的选择设定，一笔帐下来，没有几分钟搞不定。其实我只是想很简单的记录一个数字，最多加上几个字的备注而已。张小龙给小程序定义的“用完即走”的理念，太适合个人的记账了，推荐自己编的这个小程序：简单账本。 小程序的确够简单——总共只有三个页面：账目列表，录入修改，设置界面。软件其实经过多次升级，功能已经相对
对于许多开发人员而言，编写采访编码的过程会引起焦虑。涉及的内容太多，常常感觉很多与开发人员在日常工作中所做的事情无关，这只会增加压力。
Java8提供了Stream（流）处理集合的关键抽象概念，它可以对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。Stream API 借助于同样新出现的Lambda表达式，极大的提高编程效率和程序可读性。
在本实验中，您将获得重新设计代码以提高并行性的经验。多核机器上并行性差的一个常见症状是频繁的锁争用。提高并行性通常涉及更改数据结构和锁定策略以减少争用。您将对xv6内存分配器和块缓存执行此操作。
然而，仅仅掌握好它们不足以应付大厂的算法面试的。为了达到对时间和空间复杂度的理想要求，本节课探究高级数据结构，它们的实现要比那些常用的数据结构要复杂得多。其中重点介绍：
给你一个 无重复元素 的整数数组 candidates 和一个目标整数 target ，找出 candidates 中可以使数字和为目标数 target 的 所有 不同组合 ，并以列表形式返回。你可以按 任意顺序 返回这些组合。
java集合框架 框架设计理念 容器 继承层级结构 继承图 集合框架中的抽象类 主要的实现类 实现类特性 集合框架分类 集合框架并发包 并发实现类
每当你的客户向你询问报价的时候，他们其实是在询问潜在的购买信息，如他们将会用多少钱买到什么东西。我们可能会用打印的报价单，一个邮件或一个电话来提供给客户报价信息。对于报价这个词可能不同的人有不同的理解，让我们花些时间来看下报价在Salesforce CPQ的定义。
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