1、hashMap的2倍扩容机制为什么是2倍 2、在java8和java7中，hashMap的hash函数有什么不同 3、100个数字排序怎么做？100万个数字排序怎么做？ 4、设计模式你了解哪些？说一说 5、valitile关键字你知道吗？ 6、synchrolzie关键字和Lock的区别你知道吗？为什么Lock的性能好一些？ 7、线程池的几种实现你知道吗？ 8、ArrayList和LinkedList你知道吗？你知道它怎么动态扩容的吗？ 9、数据库的事务你知道吗？acid特性； 10、Mysql中事务的
这不是我第一次写Pipenv相关的文章，也相信不是最后一次，前两篇我用的是英文，（浅陋地）分析了Pipenv和Poetry的优劣，至今仍是我博客访问量最高的文章。今天是因为在知乎上看到两位朋友写的两篇文章（链接我放在文末了），吐槽了一通以后推荐大家不要使用Pipenv。说实话，作为核心维护者之一我是有点心酸的，因为他们说的那些问题的确都存在。在本文中我希望从一个核心维护者的角度，总结一下Pipenv存在的问题，作为一个告解。
我需要编写一个脚本来向程序(psql)输入多行输入。 在谷歌一番搜索之后，我发现以下语法是有效的:
“为什么” 是最常见的问题类之一了。和“是不是”（判断、评价） “是什么”（识别、分类） “什么是”（举例、搜寻）等类问题相比，对这种 “求解释” 问题的回答所涉及到的推理过程更为复杂。
Attention 现在已经火爆了整个 AI 领域，不管是机器视觉还是自然语言处理，都离不开 Attention、transformer 或者 BERT。下面我效仿 EM九 层塔，提出Attention 九层塔。希望能与大家交流。有更好的想法也欢迎在评论区提出一起讨论。
从2012年我们的GPU世界论坛成立起，我们就一直致力于在线回答大家CUDA编程的各种问题。
第四阶段我们进行深度学习(AI)，本部分（第一部分）主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解，通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果：
上面几篇文章我们讲到了对称加密，包括它的几种实现AES，DES算法。那么有了对称加密算法，我们是否就可以安全的和第三方进行通信了呢？考虑如下情况：
选自TEDx 机器之心编译 参与：李亚洲、吴攀 在 2016 年 9 月 24 日举办的 TEDxMontreal 2016 上，深度学习领域的著名学者 Yoshua Bengio 发表了主题为《使用深度学习的人工智能的崛起（The Rise of Artificial Intelligence through Deep Learning）》的演讲。近日，TEDx Talks 官方在 YouTube 上发布了该演讲的视频。机器之心在本文中对该演讲的主要内容进行了整理介绍。 演讲主题：在深度学习进步的推动下，
搜索引擎工作原理一个SEO从业者应该了解的基础课程，但是有人却说搜索引擎工作原理对于新手来说是不容易理解的，因为工作原理太抽象，而且搜索引擎的变化无常，无论谁都不能真正认识搜索工作原理。
程序员必备的面试技巧，就像是编写一段完美的代码一样重要。在面试战场上，我们需要像忍者一样灵活，像侦探一样聪明，还要像无敌铁金刚一样坚定。只有掌握了这些技巧，我们才能在面试的舞台上闪耀光芒，成为那个令HR们心动的程序猿！
ChatGPT、GPT4发布以来，国内外已经出现了许多纯文本多模态的工作，在部分指标上也有着逼近甚至超越的势头。然而其中一个在GPT4技术报告中展示的能力“文档理解”却一直没有模型涉足.多模态大语言模型mPLUG-Owl的升级版mPLUG-DocOwl，专注提升通用文档理解能力，并在ModelScope上线了体验Demo。我们赶紧去看下文档理解这个难题被解决得怎么样了。
距离最近的 V3.0 版本的发布，已经过去快 6 个月了。V4.0 版本的 《JavaGuide 面试突击版》，预计会在明天安排上，助力一波大家来年的春招。
对开发者来说，目前有一系列的机器学习模型可供选择。AI科技评论了解，可以用线性回归模型预测具体的数值，用逻辑回归模型对不同的运算结果进行归类，以及用神经网络模型处理非线性的问题等等。 不论哪一种，当模型选定之后，下一步就是利用大量的现有数据对相关的机器学习算法进行训练，探究既定的输入数据和预想的输出结果之间的内在关系。但这时可能会出现一种情况：训练结果能够成功应用于原始输入和输出，可一旦有新的数据输入就不行了。 或者说得更直白一点，应该怎样评估一个机器学习模型是否真的行之有效呢？AI科技评论从偏差、方差
GPT-3.5 与 GPT-4（OpenAI ChatGPT 的核心模型）经历了今年 3 到 6 月的一系列代码生成和其他任务之后，如今的性能表现似乎越来越差。
答案：optional 类型被用来表示任何类型的变量都可以表示缺少值。在 Objective-C 中，引用类型的变量是可以缺少值，并且使用 nil 作为缺少值。基本的数据类型如 int 或者 float 没有这种功能。
可解释性对人工智能发展来说至关重要，但在可解释系统的可信度方面，理解其可能带来的负面效应亦同等重要。
HTTP与HTTPS是开发人员最常接触的网络协议，通常在进行API请求的时候，我们会用到HTTP协议。但是众所周知HTTP是明文传输，所以是不够安全的，我们可以通过各种各样的网络抓包工具（如whistle/Fiddler）去“捕获”其中的具体内容，所以就引出了基于HTTP更加安全的HTTPS协议。
从这个问题来看，应该是对于为什么要学习数据建模不是非常清楚。我们从经验角度来做个分享，相信对于有所帮助。
在正式开始之前，需要有一个很乏味的前置知识的解释。当然，有 VFP 帮助里的内容，也有我自己的体会认知。
此文是我作为一个面试官关于如何在技术面试中出奇制胜的经验总结。现今大多数的面试都遵循一定的模式。如果你能够理解面试官的问题，按照他的方式回答，那么任何面试都将不是问题。如果你觉得学这些技巧无关紧要，那我也无话可说，不过如果你各方面已经“各就各位”，那么此文必将助你发挥出所有的潜能。 如果你自认为技术娴熟，那么唯一会面试失败的原因就是准备不足。你可能无所不知，但是你仍然需要阅读书籍、论文文章等做好准备，这些资料可能并不能教给你什么新鲜的资讯，但是能让你有效地组织已经知道的知识和内容。而有效组织的内容，有助于面
通过精准实用的解释，结合每种提示技巧的例子和公式，本书将引导你从头到尾了解启发提示工程的过程，提供你需要创作引人入胜启发题的工具和技巧
HTML Doctype作用？严格模式与混杂模式如何区分？它们有何意义? HTML5 为什么只需要写 ？ 行内元素有哪些？块级元素有哪些？ 空(void)元素有那些？ 页面导入样式时，使用link和@
本篇改编自 Eric Steven Raymond 的《提问的艺术》 在Lady的GPU应用技术开发QQ群里，当提出一个技术问题时，你能得到怎样的回答？ 这取决于挖出答案的难度，同样取决于你提问的方法
运行一个全球平台，每天每时每刻都有大量的视频上传、存储和分发，给它的数百万创作者和数十亿观众，这是一项复杂而艰巨的任务。但是，如果一切都像它应该的那样工作，那么它就是以一种没有人注意到的方式完成的。在创新系列本期文章中，我们以罕见的内部视角介绍了一项重要创新，这项创新开创了YouTube视频基础架构的新时代。首席软件工程师Jeff Calow带领我们创建了一个开创性的系统，该系统为我们的平台提供了强大的支持，使我们的观众人数激增，并将带领我们走向未来。
LLMs 在现实应用中的计算成本主要由服务成本所主导，但是传统的批处理策略存在低效性。在这篇文章中，我们将告诉你，为什么 Continuous Batching 连续批处理成为了解决这一问题的新方法，而不再把 LLMs 视为“黑匣子”。这个技术如何利用内存，而不是计算能力，来实现 10 倍以上的性能提升，将改变AI领域的游戏规则。
编者按：近日，谷歌大脑负责人 Jeff Dean 在接受 Fortune 杂志采访时讲述了他对无监督学习和增强学习在人工智能领域应用的看法，雷锋网进行编译。 下一次你在使用谷歌搜索引擎或者使用地图导航的时候，你需要记住他们背后有一个很大的大脑为你提供搜索结果，并确保你不会迷路。 当然，它并不是一个真正的大脑，而是谷歌大脑研究团队。《财富》杂志的 Roger Parloff 写到： 在过去几年中，研究小组已经创造了超过 1000 个深度学习项目将其应用在谷歌现有的产品当中：如 YouTube，谷歌翻译和谷
最近开发项目时遇到一个奇怪的问题，parseInt(0.0000005) === 5。正常情况下输出0是正确的，为什么是5呢？我们一起来探讨一下这个问题。
这只武装机器狗名叫SPUR（特殊用途无人步枪系统，Special Purpose Unmaned Rifle），它是第一只搭载了杀伤性武器的机器狗，刚一面世就立刻引起了巨大争议。
孙立林在分享中，从更高的角度提到了什么是计算架构的本质，同时，也提出了对于计算架构的三大矛盾：个体隐私和中心监管的矛盾，交易隐私和登记确权的矛盾，以及数据的归属权到底是谁的矛盾。同时，对于一个业内颇为流行的观点，孙立林也提出了自己的不同见解：“区块链等于生产关系，AI等于生产力，我并不完全同意。” 孙立林简介： 孙立林，矩阵元创始人，历任中国银联战略发展部高级研究员、市场拓展部高级主管、中国银联旗下第三方支付公司常务副总经理。 孙立林先生拥有10余年银行及咨询从业和管理经验，先后担任Chinaledg
关于 Docker 是什么，有个著名的隐喻：集装箱。但是它却起了个“码头工人”（docker 的英文翻译）的名字。 这无疑给使用者很多暗示：“快来用吧！用了 Docker，就像世界出现了集装箱，这样
而如此一门小众的语言，居然能盖过著名女影星，登上搜索结果第一条，可见它的火爆程度。
有些读者反映，lambda函数不太会用，问能不能解释一下。 比如，下面lambda函数： def max_len(*lists): return max(*lists, key=lambda v: len(v)) 有以下疑惑： 参数v的取值？ lambda函数有返回值吗？ 如果有，返回值是多少？ 以上函数求出三个列表中，最长的那个列表： r = max_len([1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8]) print(f'更长的列表是{r}') 代码完整执行过程，动画演示如下：
前言 今天本是一个阳光明媚，鸟语花香的日子。于是我决定在逛街中感受春日的阳光~结果晚上七点的时候，蚂蚁金服后端大佬来了电话，要进行一轮的技术面试。我一脸黑人问号？？？现在的面试都流行突袭吗？ 于是我的第一次面试之旅，就此壮烈的展开。 自我介绍 首先呢，大佬让我用两分钟自我介绍。我本以为自己能滔滔不绝，将对方视作相亲对象般全方位介绍自己。结果不到半分钟，我就介绍完了==。 五秒钟的沉默后，大佬嗯了一声。 感觉自己的脸上堆满了尴尬而不失礼貌的微笑。 最近的项目经历 这时大佬问我最近从事了什么项目，研究生阶段都进
最终性能超越650亿的LLaMA，以及MPT、Redpajama等现有所有开源模型。
前段时间在 DeepLearning 学了一门 Prompt 的课程，吴恩达本人授课，讲的通俗易懂，感觉受益匪浅，因此在这里总结分享一下我的学习笔记。
大数据文摘作品 作者：Fabio Ciucci 编译：happen，马卓群 刘晓莉，Aileen 现在，每一个人都在学习深度学习，就是在准备开始学习深度学习的路上。这个人工智能领域快速火了起来。大约有来自各年龄阶段的十万名学生在学习付费或者免费的深度学习课程。许多初创公司以及产品都打上了该领域的标签，就像流行用语一样，但是真正使用了深度学习的却很少。大多数人忽视了一个事实，深度学习只占了机器学习领域的1%，而机器学习又只是人工智能领域的1%。剩下的99%都是大多数任务已经在实际使用的。一个“
面向对象技术是目前流行的系统设计开发技术，它包括面向对象分析和面向对象程序设计。面向对象程序设计技术的提出，主要是为了解决传统程序设计方法--结构化程序设计所不能解决的代码重用问题。 "面向过程"(Procedure Oriented)是一种以过程为中心的编程思想。这些都是以什么正在发生为主要目标进行编程，不同于面向对象的是谁在受影响。与面向对象明显的不同就是封装、继承、类 而python就是典型面向对象的编程语言。
由于工作需要，前段时间对kylin简单入了个门，现在来写写笔记（我的文字或许能帮助到你入门kylin，至少看完这篇应该能知道kylin是干什么的）。
抱歉，今天我标题党了，Orz... 解释一下标题的意思， 1、“欲火焚身”，看前端开发工程师的工资都二三十k，激动了，想像着自己也拿二三十k的月薪，会是个什么情景，简直就是买二碗豆浆，喝一碗倒一碗。激动了，被拿高薪的欲火给焚身了。 2、“心静则凉”，静下心来，仔细一看都需要学习哪些东西，看了之后，发现要学n多东西。完了，心都凉了，心也静了，心静则凉。 此时有二种情况，一是就此别过，不学了，搞别的去了；二是面对那些要学的东西，开始学习。 既然开始学习了，就要有一些基本的思想准备： 1，一万小时理论。 这个说法
📷 昨天的思想夜宴上，有人提出这样的困惑： “我给自己计划了一件事情，但是干着又心烦，总是做不下去——如何提高自己的执行力？” 估计很多人有这种困惑。 遇到这个问题，首先要问一句——这个是执行力问题吗？比如你做其他事情的时候，是不是也这样？有人的确总是这样，而且非常困扰——比如说我，我总在晚上7点20才交晚上9点钟要发的专栏，我不太困扰，但是小编表示很恼火——这种情况生生世世，轮回不已，这就算是一个执行力问题； 但是更多人会告诉你，不是的——我只是在某类、某件事情上会这样，有人是无聊的
论文里，研究人员通过改良一种铅-磷灰石结构，用铜离子取代铅离子，产生应力，在微结构中引发畸变，从而可以在127℃以下表现出超导性，并发现了一种新超导被命名为LK-99。
索引在MySQL中是用来提高数据检索速度的数据结构。它们帮助MySQL更快地找到和访问表中的特定信息。索引的工作方式类似于书籍的索引：而不是逐页搜索书籍以找到所需的信息，您可以在索引中查找一个条目，该条目会告诉您在哪里可以找到所需的信息。在MySQL中，B树（特别是InnoDB存储引擎使用的B+树）是索引的常用数据结构。
【新智元导读】 在福布斯的AI系列采访中，Moore发表了对不断演化的人工智能领域的见解，以及AI竞赛中可能的决胜因素。 Andrew Moore于2000年成为卡内基梅隆大学（CMU）的终身教授。2006年，Moore加入谷歌，负责建设一个新的工程团队，作为工程副总裁，Andrew负责公司零售业务部门Google shopping。Moore于2014年回到CMU担任计算机科学学院院长。Moore是计算机科学和人工智能领域最有影响力的人之一。 在福布斯的AI系列采访中，Moore发表了对不断演化的人工智能
前一阵，同事出去面试，遇到一个面试官问他，你怎么能看待新技术？我同事说就回答了一句话，看技术能解决什么问题呗，然后面试官好像是也没再多说什么。我当时就觉得，这虽然就属于闲聊的问题，但兄弟你这一句话，就把这个天聊死了。。。
在Python编程的世界里，我们经常会遇到许多独特的语法和概念。其中一个引发混淆的问题就是"“和"is"之间的区别。这两个看似相似的操作符实际上有着截然不同的用途和行为。深入理解它们的差异，将为你在编写Python代码时提供更清晰的思路，避免一些难以发现的错误。本文将深入研究”==“和"is”，揭示它们的背后原理，以及在实际编码中如何明智地选择使用它们。
首先，简要介绍一下加密技术。即将明文加密为密文，并通过通信路径发送，中途窃听者不会阅读或理解课文。在接收端接收时，密文被解密为明文。
今天有人在群里面问什么是无头 WordPress？ 我就在网上找了两张图来解释一下。 首先无头 WordPress 不是真的无头，哈哈，第一张图就是简单搞笑一下，然后为了做封面图。😄 📷 无头 WordPress 英文名是 Headless WordPress，它来源于 Headless CMS（无头 CMS），类似的概念还有无头浏览器，大家都可以分别搜索一下。😎 第二张图通过明白什么是无头 WordPress，简单解释一下： 📷 我们平常使用 WordPress 相对于无头 WordPress，就是传统的
很早前就读了一遍谷歌大脑工程师Eric Jang的一个解答，想把这个知识与大家分享！最近也发现，有很多牛人喜欢在博客中分享DL的相关知识，所以个人感觉有空可以在博客中度阅读一些相关内容，对自己基础和深度了解有很大的帮助，也在此感谢那些为DL&ML默默共享的大牛们，让我们一起努力学习！！！那就不多说了，开始对这个话题的理解。嘿嘿！ 有很多人问：为什么ReLU深度网络能逼近任意函数？ 对此，其有深入见解，但是在此他是简单，并用最少的数学形式来解释这个问题。ReLU其实是分段线性的，所以有人会质疑，对于一个固定大
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