所以，有很大一批元宇宙“攻略者”选择以这些方向作为切入点，比如字节跳动收购Pico，意图拓展VR版图；苹果则高度看好AR发展，预计在2022年下半年推出眼镜产品；腾讯对Epic Games投资，持续投入内容和社交...从单点突破到全面布局， 打通元宇宙新链路 当然，“全体系”、“全生态”、“全面布局”其实是一种相对来说夸张的表达。毕竟元宇宙是一个极为庞大的概念，单个公司想要将每一细分领域都囊括在业务线中很难实现。...不过有一部分公司可以初步视为跨领域、体系化的元宇宙“攻略者”，比如Roblox。...根系发达、躯干粗壮、枝叶繁茂， 咪咕的元宇宙“大树”正在茁壮生长 在目前元宇宙还未真正落地的现阶段，单点突破与体系化布局，很难说谁能跑的更快些，不过，咪咕选择体系化入局的模式是有自己的底气的。
新建 (new或born) : 马克-to-win： new出线程对象，还没start呢, 处于新建状态
前言 微信群里的一个提问引发的这个问题，有同学问：C#异步有多少种实现方式？想要知道C#异步有多少种实现方式，首先我们要知道.NET提供的执行异步操作的三种模式，然后再去了解C#异步实现的方式。....NET异步编程模式 .NET 提供了执行异步操作的三种模式： 基于任务的异步模式 (TAP) ，该模式使用单一方法表示异步操作的开始和完成。...C#异步有四种实现方式 C# 异步有多种实现方式，可归纳为以下几类： 1、异步方法（Async Method TAP模式） 使用async/await关键字实现异步编程，这是比较常用的一种异步实现方式...Task.WaitAll(task1, task2, task3); } 3、Asynchronous Programming Model（APM模式） 是一种经典的异步编程模式...{ AsyncState = asyncState; } } 4、Event-based Asynchronous Pattern（EAP模式） 一种已过时的异步编程模式
而多线程肯定是面试必问的，开篇之前，问大家一个问题：创建线程到底有几种方式？...且听我慢慢分析： 第一种：继承 Thread 首先是继承 Thread，创建线程最经典的方法，这种方法很常见啦。刚入门的时候，狗哥写过不知道多少遍了。...第三种：线程池创建线程 说完这两种在工作中最常用的，我们再说说第三种。...第四种：Callable 创建 第四种是有返回值的 Callable 创建线程，用法是这样的： public class MyCallable implements Callable...为什么只有一种方式？ 有同学可能说，狗哥你这扯半天不还是两种方式么？我答对了呀。。。别急，容我喝口水，下面分析为何说它是一种？
通常表明用户的密码已变而这里没得到更新，当然这也可能是由恶意用户的密码猜测引起的，但是这种可能性比较小，因为创建一个新的服务或编辑一个已存在的服务默认情况下都要求是管理员或serversoperators身份，而这种身份的恶意用户，已经有足够的能力来干他的坏事了
在 Spring AOP 中，我们最常用的切点定义方式主要是两种： 使用 execution 进行无侵入拦截。 使用注解进行拦截。 这应该是是小伙伴们日常工作中使用最多的两种切点定义方式了。...但是除了这两种还有没有其他的呢？今天松哥就来和大家聊一聊这个话题。 1....所以满打满算，有七种类型的切点，接下来我们就来逐个分析一下。 2....StaticMethodMatcherPointcut 有几个写好的实现类，我们来看下。...复合切点：ComposablePointcut 这个是把多个拦截器组装在一起使用，有交集和并集两种组装方式。 TruePointcut 这是框架内部使用的一个切点，表示拦截一切。
题目描述： 有5个人偷了一堆苹果，他们准备在第二天进行分赃。...晚上，有一个溜出来，他把所有苹果分成了5份，但是多了一个，他顺手把这多了一个，他顺手把多的一个苹果扔给树上的猴子，自己先拿1/5藏了起来。...问：共有多少苹果？ 解答： <?
请问可以构成多少种结构不同的BST？...准确得说分治法是一种算法，而递归是一种解决问题的思想是算法的实现方式。这两者高度相关但是并不相同，这道题是这两者一个巧妙的结合。...针对这种情况我们需要对算法找一个开头，再构建出一种嵌套方法。...对于有n个元素的BST来说，它的根节点的组成有n种可能。假设根节点是i，那么我们可以得到它的左子树包含1-i-1这i-1个元素，右子树包含i+1到n这n-i个元素。...如果我们换一种写法写成递推的形式，那么就成了动态规划了。所以某种程度上来说，动态规划和记忆化搜索是同一种算法，只是表现形式不同。所以很多课本上先从记忆化搜索开始介绍动态规划，就是这么个道理。
本文探讨了在项目中为hover元素添加边框的多种实现方法，包括通过预设置边框颜色、使用伪元素、定位元素和改变盒模型属性等方式。同时，文章也讨论了在不影响布局的情...
本文探讨了在项目中为hover元素添加边框的各种方法，通过不同的实现思路、兼容问题和代码实现，为读者提供了丰富的实用技巧。
实现思路：为元素中预先设置边框，边框的颜色与元素所在父元素背景色一致，边框大小与hover时候的边框大小一致，鼠标hover过元素的时候只需要设置边框颜色便可。...
具体有哪些方式呢？...result.jsp"); modelAndView.addObject("msg", msg); return modelAndView; } 7、通过多个对象接收参数 上面我们将 form 表单有一个对象来接收...workAddress='" + workAddress + '\'' + '}'; } } 对应的控制器方法如下 /** * 也可以用多个对象来接收 * 比如表单有4...9、通过@PathVariable 接受 url 中的参数 有时候我们请求的 url 是下面这样的，有一部是动态的，也就是/userInfo/后面的部分，是 userId，具体 userId 的值是多少我们不知道...10.2、案例代码有两种运行方式 10.2.1、方式 1：浏览器中查看效果 将 chat02-receiveparam 模块部署到 tomcat 中，然后访问首页即可看到案例，如下图 http://localhost
并非编程系列之创建线程的方法有多少种？并发多线程的知识是很重要而且比较杂的知识点，所以需要花不少时间用于整理。...创建线程的方式是学习并发编程的一个很基础的问题，所以必须先掌握好 1、创建线程的方法有多少种？ 这应该说是一个比较经典的面试题，创建线程的方式到底有多少种？有人可能会说有两种？三种？四种？...说两种的情况，可能就是指实现Runnable接口和extends Thread类。三种情况的可能就是指前面两种再加上线程池的方法。说四种情况的可能就是前面三种再加上，Callable的方式。...翻了源码，其实也就是这个Runnable /* What will be run. */ private Runnable target; 所以这个逻辑就是new Thread的时候有传target...类方式是需要创建独立线程的，这个需要花费资源 设计模式中也强调面向接口编程，而且在Java中是不允许使用双继承的，也就是如果继承了Thread类，然后要再继承其它类是做不到的，所以使用Runnable是有这个好处的 ok，有了前面的梳理
在接下来的文章中，我们将讨论决策树、聚类算法和回归，指出它们之间的差异，并找出如何为你的案例选择最合适的模型。 有监督的学习 vs....在有监督学习的情况下，我们有一个数据集，它们将作为输入提供给一些算法。但前提是，我们已经知道正确输出的格式应该是什么样子（假设输入和输出之间存在一些关系）。...在这种情况下，输入的数据集是这个人的体质特征，而目标变量有两种： 1 表示可能加深近视，而 0 表示不太可能。预测一个人是否会加深近视也是一个有监督学习问题，更确切地说，是分类问题。...决策树 决策树是我们要研究的第二种机器学习算法。它们被分成回归树和分类树，因此可以用于监督式学习问题。 无可否认，决策树是最直观的算法之一，因为它们模仿人们在多数情况下的决策方式。...算法所选择的划分标准以及每个级别的相应阈值的策略，取决于候选变量对于目标变量的信息量多少，以及哪个设置可以最小化所产生的预测误差。
链表排序算法总结 概述 问题描述：给定一个链表，请将这个链表升序排列。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
项目中需要计算目前编写多少行PHP代码。...(1).首先安装统计软件apt-get install cloc(2).计算项目多少行代码 cloc /mnt/d/wwwroot/dnetweb/输出:----------------------
前言 在很多问题上是没有标准解的，我们要找到最优解。 这就用到了遗传算法。 遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来解决问题的优化算法。 它在许多领域和场景中都有广泛应用。...以下是一些常见的使用遗传算法的场景： 优化问题：遗传算法可以应用于各种优化问题，如工程设计、物流优化、路径规划、参数调优等。 它可以帮助找到最优或接近最优解，解决复杂的多目标优化问题。...机器学习：遗传算法可以用于机器学习的特征选择和参数调优。 例如，使用遗传算法来选择最佳特征组合，或者通过遗传算法搜索最佳参数配置以提高机器学习算法的性能。...约束满足问题：遗传算法可以用于解决约束满足问题，如布尔满足问题（SAT）、旅行商问题（TSP）等。 它可以搜索解空间，寻找满足所有约束条件的最优解或近似最优解。...从中选择X个染色体，进行繁殖下一代，繁殖过程有两种：交叉和变异。 交叉：选择的染色体和另一个替换基因。 变异：选择的染色体自己发生变异。
01 模型简介 最优子集回归是多元线性回归方程的自变量选择的一类方法。从全部自变量所有可能的自变量组合的子集回归方程中挑选最优者。...04 采用regsubsets() 筛选 library(leaps) sub.fit <- regsubsets(BSAAM ~ ., data = data)# 执行最优子集回归 best.summary...，以及每个回归方程对应的评价指标,采用which函数选取最优的回归方程。...,xlab = "numbers of Features", ylab = "adjr2",main = "adjr2 by Feature Inclusion") 究竟是哪些变量是入选的最优变量呢...OPSLAKE 15424.597 1712.481 1797.465 2389.838 06 多重共线性检查 将筛选的变量建模并进行共线性检查，方差膨胀系数大于5说明有严重的共线性
我的本意是想写写，到底有多少类做数据相关工作的，以及数据从业者的职业发展路径可能有哪些。 经常有猎头打电话说，有某数据挖掘工程师职位，您是否考虑？...其实时候想想，别说猎头，即使是很多数据从业者，也未必说的清楚到底有多少种数据相关的工种。为什么呢？因为，数据相关工作往往是交叉学科，需要很多专业技能，而不同专业背景的人切入和成长的轨迹又不近相同。...比如，可能同意一个数据分析的岗位，小A是统计出身的，他可能更擅长各种统计模型，熟练使用R；小B是计算机背景出身，他可能更多的用Python处理数据，会更擅长定义数据模型，编写数据挖掘算法；小C是MBA出身...有没有一种好一点的视角，让这个问题更清晰化呢？...C类：面向应用层（或有一定通用性的）算法、建模技术，包括机器学习领域、自然语言处理、搜索&推荐算法，以及深度学习、AI算法领域等从数据到知识涉及的技术环节。
其中重做日志和回滚日志与事务操作息息相关，二进制日志也与事务操作有一定的关系，这三种日志，对理解MySQL中的事务操作有着重要的意义。 这里简单总结一下这三者具有一定相关性的日志。...之所以说重做日志是在事务开始之后逐步写入重做日志文件，而不一定是事务提交才写入重做日志缓存， 原因就是，重做日志有一个缓存区Innodb_log_buffer，Innodb_log_buffer的默认大小为...3，当重做日志缓存可用空间 少于一半时，重做日志缓存被刷新到重做日志文件 由此可以看出，重做日志通过不止一种方式写入到磁盘，尤其是对于第一种方式，Innodb_log_buffer到重做日志文件是Master...6、其他 二进制日志的作用之一是还原数据库的，这与redo log很类似，很多人混淆过，但是两者有本质的不同： 作用不同：redo log是保证事务的持久性的，是事务层面的，binlog作为还原的功能，...四、总结 MySQL中，对于以上三种日志，每一种细化起来都可以够写一个章节的，这里粗略地总结了一下三种日志的一些特点和作用，以帮助理解MySQL中的事物以及事物背后的原理。
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