div层、span层等html标签层重叠顺序样式z-index，平时CSS使用较少，但也会难免会碰到CSS z-index使用。
（注1：如果有问题欢迎留言探讨，一起学习！转载请注明出处，喜欢可以点个赞哦！） （注2：更多内容请查看我的目录。）
这篇论文的作者是来自于Google Research的Telmo Pires，Eva Schlinger和Dan Garrette。既然BERT能够在每一层都学习到特殊的表层、句法以及语义特征表示，那么多语言BERT（M-BERT）在上面学到了什么呢？多语言BERT在零样本迁移学习上又表现如何呢？
1、在一些图形层上做了一些无用的连线，本来是四层板却设计了五层以上的线路，使造成误解。
这篇文章主要介绍了Apache配置参数deny和allow的使用实例,需要的朋友可以参考下
Web 页面性能是前端开发特别需要关注的重点，评判前端 Web 页面性能的指标有很多，页面的流畅度是其中的一种，如何让页面变得 “柔顺丝滑”，要讨论起来可就是个相当有料的话题了。之前开发移动端 H5 页面的时候，就遇到过一个有趣的性能问题 —— 某个卖场页面在 IOS 手机上出现了严重的卡顿，但在安卓机型下却表现得十分流畅。归纳一下在 iPhoneX 上测试的具体表现：
终于在知乎上中找到深度神经网络中的感受野(Receptive Field) - 蓝荣祎的文章 - 知乎 ) 算是弄清了基本原理，记录以备忘
所以在Unity2D中,Sorting Layer和Order in Layer的组合优先级最高,其次是Z Position和Camera Settings,然后是Renderer Components和Sorting Groups,最后是Transform Position的细微影响。开发者可以根据这个优先级顺序合理安排渲染顺序。
LevelDB是Google开源的持久化KV单机数据库，具有很高的随机写，顺序读/写性能，但是随机读的性能很一般，也就是说，LevelDB很适合应用在查询较少，而写很多的场景。LevelDB应用了LSM (Log Structured Merge) 策略，lsm_tree对索引变更进行延迟及批量处理，并通过一种类似于归并排序的方式高效地将更新迁移到磁盘，降低索引插入开销，关于LSM，本文在后面也会简单提及。
导语 | LevelDB是一款十分优秀的存储引擎，具有极高的数据读写性能，尤其是写入性能，在笔者经历的多个项目中都有用到，因此本文打算结合LevelDB的部分源码对 LevelDB进行介绍，首先会介绍LevelDB的整体架构，然后围绕数据读写流程和合并流程展开介绍，希望与大家一同交流。文章作者：唐文博，腾讯优图实验室高级研究员。
聚集索引表记录的排列顺序和索引的排列顺序保持一致，所以查询效率相当快。只要找到第一个索引记录的值，其余的连续性的记录也一定是连续存放的。 聚集索引的缺点就是修改起来比较版，因为它需要保持表中记录和索引的顺序需要一致，在插入新记录的时候就会对数据也重新做一次排序
ACL 2019 将于 7 月 28 日至 8 月 2 日在意大利佛罗伦萨举办。机器之心技术分析师曾祥极挑选了 ACL 2019 收录的与语言模型相关的三篇文章，分别从可变长度 Transformer、BERT 表征学习的深层次解析以及多语言迁移学习 BERT 三方面来介绍预训练语言模型的最新进展。
Godot提供了许多碰撞对象以提供碰撞检测和响应。试图确定要为您的项目使用哪个选项可能会造成混淆。如果您了解每个问题的工作原理和优点和缺点，则可以避免这些问题并简化开发。在本教程中，我们将查看 Area2D节点并显示一些如何使用它的示例。
ACL，英文全称是 The Association for Computational Linguistics，中文全称是国际计算语言学协会。ACL 于 1962 年成立，主要致力于为研究自然语言处理或者计算语言学的专业人士提供服务。为了促进自然语言处理领域的学术交流，ACL 每年都会举办学术会议，如 ACL、EMNLP 和 NAACL 等。ACL 2019（第 57 届会议）即将于 2019 年 7 月 28 日至 8 月 2 日在意大利佛罗伦萨举办。
z-index是一个用于控制文档中图层顺序的属性。具有较高z-index值的元素将会出现在具有较低值的元素之上。就像页面上的x轴和y轴决定一个元素在水平和垂直方向上的位置一样，z-index控制它们在z轴上相互层叠的方式。
Swin Transformer发表于ICCV 2021，获得最佳论文，其作者都来自微软亚洲研究院。
LSM-Tree（Log Structured Merge Tree）是数据库领域内较高效的key-value存储结构，被广泛应用于工业界数据库系统，如经典的单机kv数据库LevelDB、RocksDB，以及被诸多分布式NewSQL作为底层存储引擎。 本期将由腾讯云数据库高级工程师韩硕来为大家分享基于LSM-Tree存储的数据库性能改进，重点介绍近年来学术界对LSM-Tree的性能改进工作，并探讨这些改进措施在工业界数据库产品中的应用情况以及落地的可能性。以下是分享实录： LSM-Tree基本结构 LS
大概一个月前，我发现掘金老是给我推荐Canvas相关的内容，比如很多 小游戏、流程图编辑器、图片编辑器 等等各种各样的项目，不知道是不是因为我某一天点击了相关内容触发了推荐机制，还是因为现在Canvas比较火大家都在卷，本着我可以用不上但是不能不会的原则，我也花了将近一个月的时间通过Canvas实现了简历编辑器。
随着数据量的增大，传统关系型数据库越来越不能满足对于海量数据存储的需求。对于分布式关系型数据库，我们了解其底层存储结构是非常重要的。本文将介绍下分布式关系型数据库 TiDB 所采用的底层存储结构 LSM 树的原理。
为了更好地支持基于逻辑时钟和混合逻辑时钟的分布式事务，WiredTiger从3.0版开始引入时间戳事务（timestamp transaction）。在本文中，我们将时间戳事务简称为tsTxn。在第一章，我们会说明WiredTiger的事务策略。在第二章中，我们将介绍并证明WiredTiger事务的一个重要特性。第三章中，我们将介绍tsTxn的设计。最后在第四章，我们会看到除了一些限制之外，tsTxn显示了与第二章中类似的属性。
1.金字塔原理的四个基本原则：结论先行：每篇文章只有一个中心思想，并放在文章的最前面；以上统下：每一层次上的思想必须是对下一层次思想的总结概括；归类分组：每一组中的思想必须属于同一逻辑范畴；逻辑递进：每一组中的思想必须按照逻辑顺序排列。
分位值在薪酬的数据分析中是最重要的一个概念，不管是在和外部的数据对对标还是在内部的数据做结构分析，我们都是以分位值的数据来进行对标。
TiKV 是一个分布式事务型的键值数据库，提供了满足 ACID 约束的分布式事务接口，并且通过 Raft 协议 保证了多副本数据一致性以及高可用。TiKV 作为 TiDB 的存储层，为用户写入 TiDB 的数据提供了持久化以及读写服务，同时还存储了 TiDB 的统计信息数据。
SSD网络是继YOLO之后的one-stage目标检测网络，是为了改善YOLO网络设置的anchor设计的太过于粗糙而提出的，其设计思想主要是多尺度多长宽比的密集锚点设计和特征金字塔，下面我将详细的解析SSD网络结构
1引言 对集装箱翻箱问题[Container Relocation Problem(CRP)/Block(s) Relocation Problem (BRP) ]的背景及问题描述，在以下这篇文章中已详细展开（只用看前言及问题描述部分）： 集装箱翻箱问题的整数规划模型系列一（BRP-Ⅰ、BRP-Ⅱ及代码） 本文同样遵循“允许retrieval和relocation操作同时发生” BRP问题可以从两个角度上进行分类： Block的优先级是否唯一（或取走箱子的顺序是否绝对唯一）？若是，则称之为唯一优先级(di
一些用户已经注意到Elasticsearch 8.6、8.7 和 8.8 在很多不同类型数据写入时速度都获得了可观的提升，从简单的Keywords到复杂的KNN向量，再到一些负载比较重的写入处理管道都是这样。写入速度涉及到很多方面：运行写入处理管道、反转内存中的数据、刷新段、合并段，所有这些通常都需要花费不可忽略的时间。幸运的是，我们在所有这些领域都进行了改进，这为端到端的写入速度带来了很不错的提升。例如，在我们的基准测试里面，8.8比8.6写入速度提升了13%，这个基准测试模拟了真实的日志写入场景，其中包含了多种数据集、写入处理管道等等。请参见下图，您可以看到在这段时间内，实施了这些优化措施后写入速率从 ~22.5k docs/s 提升到了 ~25.5k docs/s。
动画的流畅程度通常是以FPS(Frame Per Second，每秒帧率)作为衡量的。在摄像机录制视频时每一帧实际上包含了一段时间内的画面记录（长曝光摄影的道理相同的），如果画面里的事物在运动，那么暂停播放时看到的画面通常都是模糊的，这样的画面也被称为“模糊帧”，加上双眼“视觉暂留”效果的影响，影视作品一般只要达到24FPS就可以展示出看起来连续运动的画面；而在页面的渲染中，每一帧都是由计算机计算渲染出来的精确画面，帧和帧之间并不存在模糊过渡，所以通常认为需要达到50FPS~60FPS的帧率，才能够得到较好的观看体验。
本节信息量很大，我们要从整体上把握 LevelDB 这座大厦的结构。当我们熟悉了整体的结构，接下来就可以各个击破来细致了解它的各种微妙的细节了。
开篇的这张图代表ILSVRC历年的Top-5错误率，我会按照以上经典网络出现的时间顺序对他们进行介绍，同时穿插一些其他的经典CNN网络。
Shp格式是GIS中非常重要的数据格式，主要在Arcgis中使用，但在进行很多基于网页的空间数据可视化时，通常只接受GeoJSON格式的数据，众所周知JSON（JavaScript Object Nonation）是利用键值对+嵌套来表示数据的一种格式，以其轻量、易解析的优点，被广泛使用与各种领域，而GeoJSON就是指在一套规定的语法规则下用JSON格式存储矢量数据，本文就将针对GeoJSON的语法规则，以及如何利用Python完成Shp格式到GeoJSON格式的转换进行介绍。
训练一个庞大的深层卷积神经网络，将ImageNet LSVRC-2010比赛中的120万张1000种不同类别的高分辨率图像进行分类。在测试数据上，top-1和top-5的误差率分别为37.5%和17%，这比以往的先进水平都要好得多。它具有6000万个参数和650,000个神经元，该神经网络由五个卷积层，其中一些有池化层，和三个全连接层且有1000-way的softmax回归模型。使用非饱和神经元和GPU加速加快训练速度，并采用dropout正则化方法来减少全连接层中的过拟合，取得了不错的实验效果。同时，在ILSVRC-2012比赛中加入了该模型的一个变式，以15.3%的top-5误差率胜过第二的26.2%。
在上一篇我们讲了系统思维——透过框架来理解世界的思维方式。这一篇我们继续学习构建框架：自下而上提炼框架。在介绍自下而上提炼框架前，我先补充一些基础、常用的思考工具。比如：逻辑思维导图、逻辑树、MECE原则、5WHY法、鱼骨图、多重原因图等。当然思考工具远不止这些，还有SWOT法、二维矩阵、复杂矩阵思考法、PDCA循环、帕累托法则等。大家可以自行百度、知乎。
之前介绍到了RenderLayer渲染层的概念，在涉及到硬件加速的话题时，出现了很多新的概念，参考《Webkit技术内幕》一书的介绍总结如下：
💡💡💡本文独家改进：改进1）重叠空间降维注意力(OSRA)，2）混合网络模块(D-Mixer)，聚合全局信息和局部细节，分别引入到YOLOv8，做到二次创新；
元素数量多了，难免会产生重叠。又或者某些效果需要几个元素重叠起来。这些情况大概率需要控制元素的层级。
卷积神经网络（一） ——卷积、边缘化与池化层 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 卷积神经网络网络(Convolutional Neural Network，CNN)，是一种神经网络的模型，
在页面编写的过程中，经常需要处理元素的重叠。重叠的顺序不当则容易造成元素被错误地遮盖等现象。一般地，有很多人认为只需要指定元素的z-index即可调整重叠的顺序，但是实际上并不是这样的。
检测效果图 题目：拥挤场景中的端到端人物检测 (推荐阅读英文原文) 文章地址：《End-to-end people detection in crowded scenes》 arXiv.1506.04878 Github：https://github.com/Russell91/ReInspect (未经允许禁止转载，授权转载请注明出处，谢谢！) ---- Abstract 目前的人物检测操作要么是以滑动窗口的方式扫描图像，或者通过分类一组离散的决策。我们提出了基于将图像解码成一组人物检测的模型。我
运用贪心算法求解问题时，会将问题分为若干个子问题，可以将其想象成俄罗斯套娃，利用贪心的原则从内向外依次求出当前子问题的最优解，也就是该算法不会直接从整体考虑问题，而是想要达到局部最优。只有内部的子问题求得最优解，才能继续解决包含该子问题的下一个子问题，所以前一个子问题的最优解会是下一个子问题最优解的一部分，重复这个操作直到堆叠出该问题的最优解。
| 导语 leveldb是google开源的单机key-value存储引擎。基于Log-Structured-Merge Tree的实现。本文先介绍leveldb的总体架构，然后从各个基本操作出发，介绍leveldb的底层实现细节。 一、leveldb的特点 1.key和value可以是任意长度的字节数组 2.数据在磁盘上按key有序存储，调用者可以提供比较函数 3.提供了基本的操作：Put(key,value), Get(key), Delete(key)。支持多个基本操作组合一次批量的原子操作。 4
扩散模型在合成高质量图像方面取得了巨大成功。然而，由于巨大的计算成本，利用扩散模型生成高分辨率图像仍然具有挑战性，导致交互式应用程序的延迟过高。在本文中，我们提出DistriFusion通过利用多个 GPU 的并行性来解决这个问题。我们的方法将模型输入拆分为多个块，并将每个块分配给GPU。
position: relative 相对默认的布局位置进行定位，也就是相对自己应该在的位置来定位。
十多年前，谷歌发布了大名鼎鼎的"三驾马车"的论文，分别是GFS(2003年)，MapReduce（2004年），BigTable（2006年），为开源界在大数据领域带来了无数的灵感，其中在 “BigTable” 的论文中很多很酷的方面之一就是它所使用的文件组织方式，这个方法更一般的名字叫 Log Structured-Merge Tree。在面对亿级别之上的海量数据的存储和检索的场景下，我们选择的数据库通常都是各种强力的NoSQL，比如Hbase，Cassandra，Leveldb，RocksDB等等，这其中前两者是Apache下面的顶级开源项目数据库，后两者分别是Google和Facebook开源的数据库存储引擎。而这些强大的NoSQL数据库都有一个共性，就是其底层使用的数据结构，都是仿照“BigTable”中的文件组织方式来实现的，也就是我们今天要介绍的LSM-Tree。
VIT在归纳偏置方面存在空间相关性和信道表示的多样性两大缺陷。所以论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。
早在三月份，就开放了实施“具有池化或跨越层的CNN的快速密集特征提取”，虽然未广为人知，但2017年BMVC发表的论文提供了一种高效优雅的解决方案，可以避免在使用时避免计算冗余基于补丁的卷积神经网络。因此在这篇文章中，将解释该模型的工作原理，并展示如何在实际应用程序中使用它。
基于 LSM-Tree 的存储系统越来越常见了，如 RocksDB、LevelDB。LSM-Tree 能将离散的随机写请求都转换成批量的顺序写请求（WAL + Compaction），以此提高写性能。但也带来了一些问题：
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