在SQL优化相关资料中，通常可以看到一个建议：用UNION来代替OR 举例 采用 OR 语句： SELECT * FROM a, b WHERE a.p = b.q or a.x = b.y;...a.p = b.q UNION SELECT * FROM a, b WHERE a.x = b.y UNION 语句中明明是会执行两次查询操作，而 OR语句只有一次查询，OR语句反而会慢一点，这是为什么呢...语句的 type 值为 null，const 表示是常量值引用，非常快 这两项的差距就说明了 UNION 要优于 OR 从我们的直观感觉上也可以理解，虽然这两个方式都用到了索引，但 UNION 是用一个明确的值到索引中查找
自从官方放开了gpt3.5turbo自后，速度提升了很多，会话质量也总是到了能用 我开发了ChatX，可以在国内使用，唯一的缺点就是最长4000的token限...
网站底部邮箱中的“@”用“#”代替主要是出于安全和隐私保护的考虑。 网络上存在许多爬虫，它们会自动采集网络上的邮箱地址，用于发送垃圾邮件或进行其他形式的广告推广。...这样一来，爬虫收集到的邮箱地址就会变为无效地址，从而有效阻止垃圾邮件的发送。 此外，这也体现了网站对用户隐私的尊重和保护。通过采取这种简单的替换措施，网站能够为用户提供更加安全和舒适的在线体验。...综上所述，网站底部邮箱中的“@”用“#”代替是为了防止邮箱地址被恶意爬虫抓取，保护用户隐私和免受垃圾邮件的侵扰。
一直用navicat来连接数据库，最近要收费，用不了了。...来都来了，走啥走，留个言呗~ IT大咖说 | 关于版权 由“IT大咖说（ID：itdakashuo）”原创的文章，转载时请注明作者、出处及微信公众号。...相关推荐 推荐文章 28张高清数据分析全知识地图，强烈建议收藏 从php到Golang系统的演变 为什么我们不用数据库生成 ID？
在我们使用了jdk8+之后,我们可以使用LocalDate,LocalTime或者LocalDateTime来代替传统的Date 2.
现在训练数据也用合成的了。 而且人脸分析任务上，准确性还不输真实数据的那种。 这是微软团队的一项最新研究，论文标题就已经说明了一切。 Fake it till you make it....因此，研究团队就考虑用合成数据来增加或替代真实数据。然鹅，此前因为人脸模型本身复杂实现难度较为困难。 那么这次是如何实现的呢？...第一步，用程序生成合成面孔，包括身份、表情、面部纹理，以及发型和衣着，不同光线环境下的效果。 所有这些数据都是独立采样，提前“手动”去除噪音，以确保创建更多样化的个体。
在大学的时候，导师会叫我们只用纸笔来做原型图，这样能更直观地看出我们的想法和信息架构。刚工作的时候，我也习惯只用纸笔来画原型图，这样能快速地表达我的想法。
——《Unix编程艺术》 关注我们的软件核心问题是什么，性能瓶颈是什么。网站加载速度慢真的是由于React框架过大？...很多工程师往往为了优化而优化，而且结合自身背景只做自己分内的优化，却忘记了优化的最终目的是什么。花更多的时间去解决更关键的问题，而不是花在各种使用替换方案和解决其兼容性上。...Client Client是使用Chrome Headless模式来测试的。 Fast-React的浏览器端直接使用React@16来渲染。...Preact的render方法因为默认是append行为，所以增加了一个preact-replace来和React行为做对比。...当然也有例外： 当你的目标用户网络环境比较糟糕时：之前的测试主要是基于执行速度来考察的。然而React毕竟有40多K，比起Preact还是要大不少。
少壮不努力，ChatGPT来代替！ 哈喽，老伙计们! ChatGPT也热火朝天了有一段时间了，今天闲来没事，也想着玩一玩ChatGPT，看看是不是网上说的那么强大！ 废话不多说，开整！...少壮不努力，ChatGPT来代替！
测试代码 四、Mutex 互斥锁对代码执行效率的影响 五、总结 一、前言 在 Linux 系统中，当多个线程并行执行时，如果需要访问同一个资源，那么在访问资源的地方，需要使用操作系统为我们提供的同步原语来进行保护...是否可以不使用操作系统提供的这些机制，而是用其它纯软件的方法也能达到保护临界区的目的呢？...LockOne 算法使用一个 flag 布尔数组来实现互斥； LockTwo 使用一个 turn 的整型量来实现互斥； 这 2 个算法都实现了互斥，但是都存在死锁的可能。...Peterson 算法把这两种算法结合起来，完美地用软件实现了双线程互斥问题。 算法说明如下 ?...在两个线程中，使用 Peterson 算法来保护临界区 耗时： thread1: diff = 1.89ms thread0: diff = 1.94ms 五、总结 Peterson 算法使用纯软件来保护临界区
众所周知，谷歌投入了大量的精力来研究如何让开发者直接访问低级别的视频 API。WebCodecs 允许开发者传入时间戳，然后拉出帧数据，之后借助 canvas 就可以在浏览器端运行渲染。
[sub_field_name] 这种形式来引用内嵌子字段。...keyword类型的字段不支持normalizer 不支持数组类型的字段 这是因为在SQL中一个field只对应一个值，这种情况下我们可以使用上面介绍的 SQL To DSL的API 转化为DSL语句，用DSL
如果用数字作键会怎样？...一种解决方法是用一组对象值元组： const foo = { name: 'foo' }; const bar = { name: 'bar' }; const kindOfMap = [ [foo...return v; } } return undefined; } getByKey(kindOfMap, foo); // => 'Foo related data' 用...用户可以通过指定名称和值来添加字段： ?...10 points', 'Jane Doe': '8 points', }; Object.keys(exams).length; // => 2 要确定 exams 的大小，你必须通过它所有键来确定它们的数量
编辑器加载中... //首先将窗体的 keypreview 的属性设为 true private void 窗体_KeyPress(object sender...
我们的代码相比单一输入通道的情况是没有改变的 在我们用1D 卷积包装之前， 有一个非常值得一提的常见用例。...in_channels 用于指定输入数据期望的通道数，而不是用卷积核形状来推断（通过传入的第一批数据）。channels 被用来指定需要的输出通道数，比如卷积核/滤波器的数量。...使用深度可分离卷积，可以用1*1卷积代替求和操作。我们基本上把卷积分为两个阶段：第一个阶段关注每个输入通道各自的空间模式，第二个阶段关注各个通道（不是空间上的）。...图10：常见卷积和深度可分离卷积 MXNet Gluon 中，可以使用卷积参数 groups 来指定如何对操作进行分区。可以看看 用 MXNet Gluon 实现 MobileNet 这个使用实例。...在这个系列的最后一篇博文中，我们将看到两种不同的思维模式来思考转置卷积，并看到一些实际的例子。
译者：Ivocin 校对者：MacTavish Lee, Mirosalva 三年来，我设计的 Web 应用程序都没有使用 .css 文件。...作为替代，我用 JavaScript 编写了所有的 CSS。 我知道你在想什么：“为什么有人会用 JavaScript 编写 CSS 呢？！” 这篇文章我就来解答这个问题。...CSS-in-JS 长什么样？ 开发者们已经创建了不同风格的 CSS-in-JS。...我知道你在想什么：“Max，你也可以通过其他工具或严格的流程或大量的培训来获得这些好处。是什么让 CSS-in-JS 变得特别？”...如果你使用 JavaScript 框架来构建包含组件的 Web 应用程序，那么 CSS-in-JS 可能非常适合。特别是你所在团队中每个人都理解基本的 JavaScript。
用MLP代替掉Self-Attention 这次介绍的清华的一个工作 “Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers...for Visual Tasks” 用两个线性层代替掉Self-Attention机制，最终实现了在保持精度的同时实现速度的提升。...这个工作让人意外的是，我们可以使用MLP代替掉Attention机制，这使我们应该重新好好考虑Attention带来的性能提升的本质。...simplified self-attention 也就是将 都以输入特征 代替掉，其形式化为： 然而，这里面的计算复杂度为 ，这是Attention机制的一个较大的缺点。...external-attention 引入了两个矩阵 以及 , 代替掉原来的 这里直接给出其形式化： 这种设计，将复杂度降低到, 该工作发现，当 的时候，仍然能够保持足够的精度。
让我们退后几步，从0到1来探索语言建模的发展历程。 从根本上讲，像其他任何监督机器学习问题一样，语言建模的目标是预测给定文档d的输出结果y。...显然，这个解决方案所涉及的矢量过程过于稀疏和庞大，无法捕捉语言本质，稍微复杂的语言任务都无法用n-grams和BoW来处理。那么如何解决呢？这里就要用到循环神经网络（RNN）了。...最重要的是，不同的语言表达形式有不同的语法规则集，比如不同的诗歌形式、不同的方言（莎士比亚和古英语）、不同的用例（Twitter上的文字语言，即兴演讲的书面版本）。...小结 循环神经网络（RNN）通过将先前的输出传递给下一个输入来解决传统n-gram和BoW方法的稀疏性、效率低下和信息匮乏的问题，是一种更加序列化的建模方法。
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