作者 | 张飞洪 来源 | cnblogs.com/jackyfei/p/12122767.html 经常有同学问我，我的一个SQL语句使用了索引，为什么还是会进入到慢查询之中呢？...首先SQL判断一个语句是不是慢查询语句，用的是语句的执行时间。...换句话来说，使用了索引你的语句可能依然会很慢。 全索引扫描的不足 那如果我们在更深层次的看这个问题，其实他还潜藏了一个问题需要澄清，就是什么叫做使用了索引。...如图所示： 可以看到数据都放在主键索引上，如果从逻辑上说，所有的InnoDB表上的查询，都至少用了一个索引，所以现在我问你一个问题，如果你执行select from t where id>0，你觉得这个语句有用上索引吗...到底在听什么？ Spring Data 发布更改版本管理方案之后的第一个版本：2020.0.0 终于还是对“带薪拉SHI”出手了...
本文来源： cnblogs.com/jackyfei/p/12122767.html 经常有朋友问到：我的一个SQL语句使用了索引，为什么还是会进入到慢查询之中呢？...首先SQL判断一个语句是不是慢查询语句，用的是语句的执行时间。...换句话来说，使用了索引你的语句可能依然会很慢。 全索引扫描的不足 那如果我们在更深层次的看这个问题，其实他还潜藏了一个问题需要澄清，就是什么叫做使用了索引。...可以看到数据都放在主键索引上，如果从逻辑上说，所有的InnoDB表上的查询，都至少用了一个索引，所以现在我问你一个问题，如果你执行select from t where id>0，你觉得这个语句有用上索引吗...回表的代价 那么过滤性好了，是不是表示查询的扫描行数就一定少呢？
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经常有同学问我，我的一个SQL语句使用了索引，为什么还是会进入到慢查询之中呢？今天我们就从这个问题开始来聊一聊索引和慢查询。...首先SQL判断一个语句是不是慢查询语句，用的是语句的执行时间。...换句话来说，使用了索引你的语句可能依然会很慢。 全索引扫描的不足 那如果我们在更深层次的看这个问题，其实他还潜藏了一个问题需要澄清，就是什么叫做使用了索引。...可以看到数据都放在主键索引上，如果从逻辑上说，所有的InnoDB表上的查询，都至少用了一个索引，所以现在我问你一个问题，如果你执行select from t where id>0，你觉得这个语句有用上索引吗...回表的代价 那么过滤性好了，是不是表示查询的扫描行数就一定少呢？
大家好，又见面了，我是全栈君。 经常有同学问我，我的一个SQL语句使用了索引，为什么还是会进入到慢查询之中呢？今天我们就从这个问题开始来聊一聊索引和慢查询。...首先SQL判断一个语句是不是慢查询语句，用的是语句的执行时间。...换句话来说，使用了索引你的语句可能依然会很慢。 全索引扫描的不足 那如果我们在更深层次的看这个问题，其实他还潜藏了一个问题需要澄清，就是什么叫做使用了索引。...如图所示： 可以看到数据都放在主键索引上，如果从逻辑上说，所有的InnoDB表上的查询，都至少用了一个索引，所以现在我问你一个问题，如果你执行select from t where id>0，你觉得这个语句有用上索引吗...回表的代价 那么过滤性好了，是不是表示查询的扫描行数就一定少呢？
image.png 系统正确识别4只唐老鸭，错误识别了2只唐老鸭，还漏了一只唐老鸭没有识别出来 在人脸识别界(姑且这么称呼)，分别用准确率，误识别率，召回率来描述上述情况 准确率：正确的个数占所有被系统识别出来的比例...（本例子中系统识别6个，正确识别4个，准确率=4/6） 误识别率：识别错误的个数占所有应该错误总数的比例（本例子中共4个错误，选错了2个，误识别率2/4） 召回率：识别正确的个数占所有应该正确总数的比列...接着上面的例子，人工智能的杀手锏说到底还是训练，打标签。同个算法在不同的数据集下表现很可能有差异。比如化妆女性，阿拉伯人，这些准确率都是要靠海量的样本数度学习堆起来的。...但客户并不如此认为，我买你们的产品，是要成熟的产品，并不想成为小白鼠还要为此支付训练成本。 不仅仅是AI。 基本上，每个客户到最后都会问一句：我买你们的AI产品能干啥。...客户不关心你的算法有多牛逼，准确率多少个9，只关注这个产品能为他带来什么效益。单卖AI没有市场，帮客户实现业务闭环才是王道。
我知道我知道，用两句代码搞定， height: 20px; line-height: 20px; text-align: center;三步搞定 那同学们，你们知道怎么玩margin吗？...我知道我知道，那好，陈业贵同学你来回答一下 margin：40px；同学们知道是什么意思吗？代表上下左右都40px距离， 老师那怎么证明呢？...好同学们，我来为你们证明一下 算了·，大家还是看我的margin加深理解文章把，那里面有哈哈哈哈 text-indent: 15px;什么意思？...应该注意什么呢老是 缩进15px，距离所在的父级缩进的哈 老是，那转换行级为块级怎么做？...剩下的垃圾交给你们了，拜拜，我得去写详解34了 <!
为什么编译器不显示47个bit，而是64个bit，是不是跟结构体一样存在内存对齐呢？通过内存对齐来此应对内存的节约呢？...当然也有第二种可能：剩下的我浪费掉，我不用，反正不够，那我在新开辟的空间里一些性存储完30个bit，这是不是一种方式。...阿森和你再理清这3个字节是不是一次性开辟的存储数据，还是创建完一个字节存储数据，再创建一个字节再存储数据的。...位段中的成员在内存中从左向右分配，还是从右向左分配标准尚未定义。 当⼀个结构包含两个位段，第⼆个位段成员⽐较⼤，⽆法容纳于第⼀个位段剩余的位时，是舍弃 剩余的位还是利⽤，这是不确定的。...源地址和目的地址决定数据报发往哪里，避免误发。
段易通：概率自回归预测——DeepAR模型浅析 https://zhuanlan.zhihu.com/p/201030350 不确定性 上文中已经提到，我们的目的是要量化不确定性，那么我们当然要先知道是什么导致了模型的不确定性...为了让模型可以估计不确定性，我们自然就想到是不是可以改用一个随机微分方程（SDE）来控制dynamic呢？...为了使模型具有良好的预测精度和可靠的不确定性估计，论文的SDE-Net模型用了两个单独的神经网络来表示分别dynamic的漂移和扩散，如下图所示： ?...2.误分类检测 如果模型预测的不确定性很大，那么就说明模型对预测结果是没有把握的，样本可能被分类错误。因此这个任务的目的是利用预测的不确定性来找出模型分类错误的样本，其结果如下： ?...，估计出的不确定性可以应用于OOD样本检测、误分类检测、主动学习等多个任务，而可以估计不确定性的SDE-Net也更加适合于一些关注风险的实际应用领域。
在 C# 中，似乎没有这样的命名空间约定，或者我遗漏了什么？那么，我不知道要查找哪个目录和文件（在弄清楚该类来自哪个命名空间之后）。...澄清编辑：我知道 Python 和/或 Java 允许使用通配符导入，但这些语言中的“文化”不赞同它们（至少在 Python 中是这样，我不确定 Java 中是否是这样）。...它来自 foo 命名空间、bar 命名空间还是 anothernamespace 命名空间？当然，Visual Studio 允许我跳转到那里，但如果我只是在编辑器中快速查看源文件怎么办？...在 C# 中，似乎没有这样的命名空间约定，或者我遗漏了什么？那么，我知道要查找哪个目录和文件（在弄清楚该类来自哪个命名空间之后）。不，程序集不对应于目录结构，我认为这是一件好事。...答案 5：我不知道其他项目的情况，但我敢肯定，在我参与的每一个 .NET 项目中，我们都使用了这个约定，即命名空间始终对应于文件夹名称（除了最外层的命名空间对应于该命名空间所属的程序集）。
随后，「miqu-1-70b」的链接，又在4chan上泄漏了。 发布链接的，是4chan上的一位匿名用户，大家推测他极有可能是就「miqudev」。...网友们百思不得其解，为什么这个神秘的新模型能击败Mistral Medium，接近GPT-4。 干脆有人提议，不如用EQ-Bench检查下，miqu的数据集是不是被污染了。...最后，他得出结论——我现在100%相信miqu就是Mistral-Medium。 更有网友熬夜进行了测试，比较了miqu和Mixtral模型的能力。...结果发现，miqu与Mixtral的确非常相似，无论在德语拼写和双语语法上，还是回复中的一些语言习惯上。...他发帖称，「目前还不确定miqu是否就是Mistral量化版，但可以肯定，它很快就会成为最好的开源LLM之一。」 而且多亏了@152334H，现在大家已经有了一个未量化版本的miqu。
我不确定是印刷问题，还是作者本身对矩阵了解和掌握的就不深入，但出现这样的低级错误实属不该。 我直接上图片，不然口说无凭。 ? ?...再额外补充一句，我之前也看孟岩在CSDN上写的那三篇《理解矩阵》，里面提及的书有： 《数学：它的内容、方法和意义》 《线性代数五讲》 《数学概观》 《数学拾遗》 《重温微积分》 《计算机图形学...毕竟大部分人只是需要了解矩阵到底是什么东东，好奇为什么要用矩阵呢，至于矩阵更深层次的研究可能就不是那么在意了。科普有科普的作用，专业有专业的必要。...链接地址 https://zh.wikipedia.org/wiki/矩阵 那矩阵到底是什么，以我目前的理解和认知，矩阵就是映射，矩阵就是映射，矩阵就是映射（重要的事情说三遍！）。...虽然我指出书中关于矩阵部分的三个错误（点积那部分不知道是印刷错误还是什么原因，存在错误），但本书其它章节依旧值得去阅读，给出的代码也并不算复杂，毕竟作者长期奋战在一线，网上也有很多他录制的视频。
太多太多的可能，太多太多的不确定，一切随缘一切凭运气，这不是我们想要的结果。与其被动地等待命运的安排，不如主动把握和规划化被动为主动，让太多太多的不确定变得稍微确定一点，尽可能拥有一个好的未来。 ?...02 PART 为什么选IT？ 明知道IT行业是996或997，经常还是白加黑。那我们为什么还要选择IT这个行业做加班狗呢？ 一个字“穷”，不光穷而且还是大写的穷，祖上八代都是贫农出身还吃不饱饭。...到我这一代阴差阳错误打误撞的选择了IT行业，终于吃饱饭了。 IT行业不“拼爹”，不需要“背景”，只需要结实耐干即可；在没有爹可拼，没有背景只有背影的我们，还算一个相对靠谱的选择。...等到毕业面临找工作时，才发现不是我上了大学，而是大学上了我。做了4年的time killer不说，学到的东西和外面企业的需求相差太远。...仅此：纪念我逝去的青春，纪念那些躁动而纯真的岁月。 04 PART IT人软技能 ? 大学期间苦练硬技能，工作后再实践5-10年左右的硬技能；至此，硬技能基本上算大功告成。
原因嘛，她刷屏刷到国外去了，刷进了歪果仁的心里，是不是给国人长脸了？ 她在油管上的视频，即使没有任何配音和字幕，也不耽误全世界人民对她的喜爱，播放量完美碾压CNN。...内啥，说到传统文化，我大云南有一大波堪称传统文化精髓的非遗项目。 白族扎染、白沙细乐、东巴画、纳西族服饰......每一个都让人充满好奇和向往。 心动不如行动，老父亲说走就走。...“奇遇滇西”的非遗旅游路线共5天4夜，途径的正是位于滇西北的丽江和滇西的大理。 自从搬到大理，我灰就致力于发扬各种传统文化，被票圈父母戏称大理“李子柒”。 做银饰、扎染、藏香？不在话下。...不过带着孩子旅行的父母们会有许多尴尬时刻，比如面对我灰的疑问“爸爸，这个雕像是什么呀？” 机智如我，早在出发前就在手机上下载了一款可以智能识别景物并进行语音介绍的APP——游云南。...让我想到了日本的建筑大师——安藤忠雄。 房间内也采用了很多纳西族元素，比如土墙做背景墙、东巴纸做隔断、皮革做椅子。 当然，最赞的还要数浴缸可以看到玉龙雪山。 边泡澡，边欣赏神山。
使用ChatGPT 提问：请对这句话进行中文分词：来到杨过曾经生活过的地方，小龙女动情地说：“我也想过过过儿过过的生活。”...（这个很奇怪，回答里漏了一个“过”字，而且后面的分析有逻辑问题） 提问：怎么漏了一个字 回答：非常抱歉，我的上一条回答中出现了错误，漏掉了一个字。.../ ” （还是漏了一些字。。。） 提问：错了，你的回答漏了一些字 回答：非常抱歉，我确实犯了一个错误。...更完善的提问 是不是可以直接要求它注意漏字的问题呢？...PS：如果大模型用于警察办案，是不是神器，它自己就能将所有资料整合在一起，还能进行分析，找出嫌疑人，警察叔叔要做的就是补充相关资料，验证嫌疑人。。。（人就变成跑腿了 ）
什么？你说还有三到五年？我听说新闻上那些大科学家认为十几二十年都做不出来，你的技术是不是比他们更强，所以更加自信？我看好你！...对，穿过那海淀桥到那堆楼中间来接我就行，越快越好，别堵上了。听说自动驾驶一大好处就是不堵车。 你们每天有多少个bug？（Bug少）你们的车都没什么问题，说明测试不充分啊，你们是不是整个公司才五辆车？...什么你说要去买保险？ 再牛逼的算法还是会有漏检误检的嘛。你看这个图里的车就没检出来，你能不能跟我解释下为什么没检出来？什么你说没法解释？是不是你技术太差解释不出来？ 喂？...你说地图没法用了？明天领导就来了啊，重新做一个来得及吗？ 为什么你们的车停在这个路口过不去了？哦你说是在等对面的车先过，安全礼让嘛，我懂的。可是对面那车好像也是你们的无人车？ 小心假设 “您先上！”...扯得远一点，这也是解决一些争论，比如说谁的算法或理论更好，比如说是用机器学习算法还是用传统方法，如此等等，的一个很好的方案。 你不说你的方法好吗？那你就用采用了你的方法的车通勤。
之前我在博客上也写过一篇有趣的讨论我来出个题：这个事务会不会回滚？，当时很多人都给出了标准的错误答案，如果没看过的小伙伴不妨进去挑战一下？...虽然之前讨论了一些特殊情况，但还是一直有小伙伴会邮件、微信群里问一些关于事务失效的问题。主要还是@Transactional声明事务失效的情况真的是多种多样！...所以，今天写一篇总结一下，如果下次再碰到，那就打开这片文章，一个个顺下来看，是不是哪里写错了。当然可能这里还会有遗漏，所以如果你有其他错误案例，也可以告诉我，我会持续整理到这篇文章里。 1....B的实现（为什么没用@Autowrire，可以看看前几天分享的这篇什么时候不要用@Autowired注入），构造函数用Lombok的@AllArgsConstructor生成（这个不熟悉的话可以看看之前这篇...如果你的事务没有生效，那么可以看看创建的表，是不是使用了MyISAM存储引擎，如果是的话，那就是这个原因了！
他是SVM的前身，后面的SVM是由此进化来的，其实两个结合起来学习会更好的，但是内容太多，SVM三境界，我可能还是停留在“昨夜西风调碧树，独上高楼，望尽天涯路”， 期待突破后面的两重天：“衣带渐宽终不悔...乱了乱了，我整天就知道瞎说，别介意。另外最近开始想这么一个问题：什么样的数据不适合用卷积？ 什么样的数据不适合用池化？ 什么样的数据只适合用全连接的结构？ 稍微有点眉目；感觉真的没有通用的网络！！！...（算法） 看到这里你的答案是什么？下面是我的答案： 1. 什么是感知机？ 感知机是一个二类分类的线性分类模型。...但是，这里很重要：要弄明白所关心的是什么点到直线的距离作为函数，是分类正确的点？还是分类错误的点？ 提醒到这里大家就很明白，不说透的话是不是感觉云里雾里！...那么说到误分类点，它是满足下面条件的：（为什么呢？
内存泄漏 Q：什么是内存泄漏？ 字面上的意思，申请的内存没有及时回收掉，被泄漏了 Q：为什么会发生内存泄漏？...遗忘的定时器 setTimeout 和 setInterval 是由浏览器专门线程来维护它的生命周期，所以当在某个页面使用了定时器，当该页面销毁时，没有手动去释放清理这些定时器的话，那么这些定时器还是存活着的...梯状上升的就是发生内存泄漏了，每次函数调用，总有一部分数据被外部持有导致无法回收，而后面平滑状的则是每次使用完都可以正常被回收 这张图需要注意下，第一个红框末尾有个直线式下滑，这是因为，我修改了代码，把外部持有函数内申请的数组那行代码去掉...利用这些工具，我们可以分析出，某个时刻是由于哪个函数操作导致了内存分配，分析出大量重复且没有被回收的对象是什么 这样一来，有嫌疑的函数也知道了，有嫌疑的对象也知道了，再去代码中分析下，这个函数里的这个对象到底是不是就是内存泄漏的元凶...，还是一直泄漏无法被回收的，与最开始的区别就在于，至少在 unused 函数执行后，就可以释放掉而已 其实，这里应该考虑的代码有没有问题，为什么需要局部变量存储，为什么需要 unused 函数的存在，这个函数的目的又是什么
缘起 前几日,boss让我做个五彩斑斓黑风格的h5，好家伙，我打算直接用Flutter给他梭哈前端，很帅啊，但悲剧的是误打误撞写了个病毒网页，我giao～～～，大意了?...我误打误撞写出来的东西就是这玩意，不过并没有广告弹窗，只是用户永远返回不了上一页～ 先来个正大光明的围观地址（ 放心，无毒无害，已处理?...然后，之前我看到有个 vue 路由跳转的例子是这样动态改变当前网页地址的： window.history.pushState(null, null, 'index.html'); 好家伙，我直接拿来做了个死循环去动态监听当前网页地址有没有变小尾巴...（因为我不知道Flutter何时会修改网页地址，也不确定它会修改几次） //获取当前网页地址 function getUrl() { return window.location.href.replace...我去，这不是误打误撞写了个超级坑人的病毒网页嘛， 这要是上线了，怕不是要饭碗不保了 汗～～～ 解决方法 冷静下来，一瞅，发现问题还是出在路由跳转上 window.history.pushState(null
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