java的关键特性 java2 添加了大量新特性 swing和集合框架 改进了java虚拟机和各种编程工具 最重要影响的是Thread类 建议不在使用该类的 suspend() resume() stop 二进制整型字面值 数值字面值中的下划线 扩展的try语句 称为带资源的try(try-with-resources) 语句 这种 try语句支持自动资源管理(例如，当流(stream)不再需要时 ，现在能够自动关闭它们) 构造泛型实例时的类型推断（借助菱形运算符＂＜＞＂） 对异常处理进行了增强单个 catch字句能够捕获两个或更多个异常（multi-catch）并重新抛出的异常提供了更好的类型检查 (包括多核系统)的计算机的技术 多核环境提供的优点是可以在相当大的程度上提高程序的性能 简化同时执行的任务的创建和使用 自动使用多个处理器 javase 8 lambda表达式 函数式编程 jdk8 捆绑了对javafx8的支持 javafx8是java新GUI应用框架的最新版本
AI研习社按：提起卷积神经网络你会想到什么？LeNet、AlexNet 还是ResNet？它们之间有哪些差别和特点，又经历了怎样的发展和演变？本文将针对这一话题展开讨论。 原文作者杨熹，载于作者的个人博客，AI研习社经授权发布。 人工神经网络模型整体上的发展过程如下图所示： ? ? 上图对比了本文所述的各种神经网络之间，操作复杂度和精度之间的关系。 在没有应用GPU的时候，能够保存参数和计算就成了一个关键优势。 LeNet5并没有把每个像素都作为大型多层神经网络的一个输入，因为图像是高度空间相关的，如果用了这种方法，就不能很好地利用相关性。 是比较早的GPU神经网络之一，在 NVIDIA GTX 280 图形处理器上实现了9层神经网络的前向后向计算。 AlexNet 2012，Alex Krizhevsky 的 AlexNet。 在昂贵的并行块之前，使用1×1卷积块（NiN）来减少特征数量，这通常被称为“瓶颈”，可以减少深层神经网络的计算负担。 它用一个没有 inception modules 的 stem 作为初始层。
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Netflix 以其松耦合和高度可扩展的微服务架构而闻名，Netflix API 的后端架构经历了 4 个主要阶段。 单体架构，各种各样的服务融合在一起，向外提供服务，大多数创业公司都是这么做的。 在这个架构中，客户端程序可以直接向不同的微服务发出请求。 Netflix 开始引入网关聚合层，客户端应用展示的页面内容是很丰富的，想象一下，一个电影的页面，需要获取电影信息，制作人信息，以及演员信息，前端显示至少需要调用三个不同的 API。 • Schema Registry：一个有状态的组件，保存每个 DGS 的全部的 Schema，并进行组合提供给网关。 • GraphQL Gateway：主要负责为客户端提供 GraphQL 查询服务，把大的查询分解成更小的子查询，然后转发到对应的下游 DGS 服务，最后通过网关返回数据给客户端。
个人原创+1博客：点击前往，查看更多 作者：小M cnblogs.com/xiaoMzjm/p/5223799.html 前言 我们以javaweb为例，来搭建一个简单的电商系统，看看这个系统可以如何一步步演变 假如我们代码层面已难以优化，在不提高单台机器的性能的情况下，增加机器是一个不错的方式，不仅可以有效地提高系统的负载能力，而且性价比高。 增加的机器用来做什么呢？ 系统演变到这里，将会出现下面四个问题： 用户的请求由谁来转发到到具体的应用服务器 有什么转发的算法 应用服务器如何返回用户的请求 用户如果每次访问到的服务器不一样，那么如何维护session的一致性 我们来看看解决问题的方案 以我们所举的交易网站为例，发布的商品存储在数据库中，用户最常使用的功能就是查找商品，尤其是根据商品的标题来查找对应的商品。对于这种需求，一般我们都是通过like功能来实现的，但是这种方式的代价非常大。 ---- 十、总结 以上的演变过程只是一个例子，并不适合所有的网站，实际中网站演进过程与自身业务和不同遇到的问题有密切的关系，没有固定的模式。只有认真的分析和不断地探究，才能发现适合自己网站的架构。
前言 我们以javaweb为例，来搭建一个简单的电商系统，看看这个系统可以如何一步步演变。 假如我们代码层面已难以优化，在不提高单台机器的性能的情况下，增加机器是一个不错的方式，不仅可以有效地提高系统的负载能力，而且性价比高。 增加的机器用来做什么呢？ 系统演变到这里，将会出现下面四个问题： 用户的请求由谁来转发到到具体的应用服务器 有什么转发的算法 应用服务器如何返回用户的请求 用户如果每次访问到的服务器不一样，那么如何维护session的一致性 我们来看看解决问题的方案 以我们所举的交易网站为例，发布的商品存储在数据库中，用户最常使用的功能就是查找商品，尤其是根据商品的标题来查找对应的商品。对于这种需求，一般我们都是通过like功能来实现的，但是这种方式的代价非常大。 ---- 十、总结 以上的演变过程只是一个例子，并不适合所有的网站，实际中网站演进过程与自身业务和不同遇到的问题有密切的关系，没有固定的模式。只有认真的分析和不断地探究，才能发现适合自己网站的架构。
因此，加强固定资产的管理，提升实物资产的管理效率，也有助于降低企业的成本，提高整体的效益。 随着科技的发展，固定资产的管理模式也经过了几个演变历程： 最原始的固定资产管理方式：人工表格记账。 这种方式主要依靠于人力通过电子表格和纸质的台账以及纸质的标签对固定资产进行分类统计，然后将信息记录到账本或者表格中。这样的方式延续了几年之后，各种弊端就慢满显现出来了。 如果纸质账本丢失或者EXCEL数据没有备份，导致丢失或者错乱，会给企业带来不必要的时间成本。而且，在固定资产盘点时，使用纸质的表格打钩然后二次誊抄也会导致一些信息和数据对不上以及错乱的情况。 QQ截图20220513104238.jpg 改良版的固定资产管理方式：单机版的固定资产管理系统。 随着计算机的发展，有一些单机版的固定资产管理系统应运而生，人们开始使用单机版系统记录固定资产的信息，盘点的时候也可以使用条形码了，极大提升工作效率。
我们原来使用单题架构的时候, 没有注册中心, 注册中心是如何悄悄的就出现在了我们的日常生活中的呢? 其实, 他肯定是有自己的一个演变过程的, 一定是因为需要, 所以才出现. 下面我们就来分析注册中心是如何演变而来的. 1. 最初的单体应用时代, 如果我一个服务是产品服务,一个试订单服务. 产品服务想要去访问订单服务, 我们都是怎么做的呢? ? 也就是说: 商品服务调用订单服务, 通过的是http远程调用的方式实现的, 这样的问题是什么呢? 如果订单服务宕机了, 商品服务还能调通么? 于是, 想到将我们的注册中心进行改造. 改造的更加完美一些 5. 改造后的注册中心 ? 这个就是在上面的基础上改造过来的 1. 增加了一个last_heartTime, 记录心跳时间. 2. 其实这就是一个delete记录的过程 以上就是注册中心的由来, 和根本的原理.
深度学习基础理论-CNN篇 卷积神经网络的发展历程 ? 本文回顾卷积神经网络的发展历程。 - 02 - 卷积神经网络发展历史中的第一件里程碑事件发生在上世纪60年代左右的神经科学（neuroscience）中，加拿大神经科学家David H. 可以说，LeNet是第一个产生实际商业价值的卷积神经网络，同时也为卷积神经网络以后的发展奠定了坚实的基础。 自此便揭开了卷积神经网络在计算机视觉领域逐渐称霸的序幕，此后每年ImageNet竞赛的冠军非深度卷积神经网络莫属。 近年来，随着神经网络特别是卷积神经网络相关领域研究人员的增多、技术的日新月异，卷积神经网络也变得愈宽愈深愈加复杂，从最初的5层、16层，到诸如MSRA提出的152层ResidualNet甚至上千层网络已被广大研究者和工程实践人员司空见惯
，看看这个系统可以如何一步步演变。 假如我们代码层面已难以优化，在不提高单台机器的性能的情况下，增加机器是一个不错的方式，不仅可以有效地提高系统的负载能力，而且性价比高。 增加的机器用来做什么呢？ 我们以增加了一台应用服务器为例，增加后的系统结构图如下： 系统演变到这里，将会出现下面四个问题 ： 用户的请求由谁来转发到到具体的应用服务器 有什么转发的算法 应用服务器如何返回用户的请求 用户如果每次访问到的服务器不一样 以我们所举的交易网站为例，发布的商品存储在数据库中，用户最常使用的功能就是查找商品，尤其是根据商品的标题来查找对应的商品。对于这种需求，一般我们都是通过like功能来实现的，但是这种方式的代价非常大。 引入消息中间件后的结构： 十、总结 以上的演变过程只是一个例子，并不适合所有的网站，实际中网站演进过程与自身业务和不同遇到的问题有密切的关系，没有固定的模式。
以下内容为菩提树下的杨过根据微软MSDN整理，转贴请注明出处 MSDN对于Func<T, TResult>)的官方解释： 封装一个具有一个参数并返回 TResult 参数指定的类型值的方法。 ，最后将Dakota转化为大写输出 接下来改进一下，将Page_Load中的 ConvertMethod convertMeth = new ConvertMethod(ppercaseString ，并返回string类型值的方法 当然，我们还可以利用匿名委托，将这段代码写得更简洁： protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) 是不是清爽很多了，但这并不是最简洁的写法，如果利用Lambda表达式，还可以再简化: protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) 记起了曾经学delphi时，一位牛人的预言：以后可能会出现一种新学科：程序美学! 对此，我深信不疑：优秀的代码就是一种美！
笔者借这篇文章，帮大家梳理一下机器翻译的发展历程，以及 Google 这次新系统的一些亮点。 机器翻译的发展史 机器翻译，即把某一种源语言（比如英文）翻译到最恰当的目标语言（比如中文）。 深度神经网络提倡的是 end-to-end learning，即跳过中间各种子 NLP 步骤，用深层的网络结构去直接学习拟合源语言到目标语言的概率。 ；然后再由 Decoder，利用训练好的神经网络参数，从隐层 h 中读取参数，再一个词一个词地输出目标语言。 Attention模块其实也就是一个小型神经网络，嵌入在 Encoder-decoder 之间的，跟着整个神经网络训练的时候一起优化训练出来的。 要获得更好的模拟效果，就要用更深层的神经网络来拟合参数（下面会提到，GNMT用了8层的Stack LSTM来做Encoder）。
操作符替代魔鬼数字 if (s1.substr(0, 10) == s2) 改成： if (s1.substr(0, sizeof("YYYY-MM-DD")-1) == s2) 2) 长的放后头 if (s2 == s1.substr(0, sizeof("YYYY-MM-DD")-1)) 原因是长的放前面，代码看起来会复杂些。
本来想告一段落别写编程范型的东西，但是这个话题最近发现很有意思，就拣出来唠一唠。从中除了能看出很多有趣的语言特性，观察不同语言的设计，还可以发现程序语言的发展过程。 这里谈到的语言特性，都是从 C++的多重继承演变而来的，都没法完整地实现和代替多重继承本身，但是有了改进和变通，大部分功能保留了下来，又避免了多重继承本身的问题。 但是需要说清楚的是，多重继承确实是有其使用场景的，继承表示的是“is a” 的关系，比如人、马，都是切实存在的实体类，而非某一种抽象，有一种动物叫做人马兽，既为人，也为马，那么不使用多重继承就无法表现这种关系 ，在 Java 倡导使用实现多接口来代替多重继承的功能，实际是不合理的，真正的多重继承场景是难以使用实现多接口来代替的。 ；Ruby 的作者松本行弘在他的《松本行弘的程序世界》书中也是这样的观点，因为“ 继承” 最重要的事情是具备父类的“ 特征” 和“ 功能”，这些都做到了。
作为主要的项目维护者，我们很难相信从第一次提交到项目已经过去了这么久。然而，带着怀旧的心情回顾过去，我们意识到自那以后发生了很多事情。现在是时候用简短的回顾来庆祝我们的宝贝了。 在接下来的两年里，我们与谷歌人密切合作，最终成为主要项目维护者。 正如你所看到的，项目最初的外观和感觉与当前的完全不同。我们已经多次修改了设计。代码本身也发生了同样的情况。 成长-大迁移 在 2018 年初，当 AngularJS 接近它生命的终点时，Angular 的新版本却经常发布。我们使用的许多库和模块都是遵循这一趋势的。 由于资源有限，不幸的是，我们不能为许多不同的 Kubernetes 版本提供广泛的支持。 它为社区提供了直观的 Web UI，从而降低了 Kubernetes 的复杂性，并增加了对新社区成员的可访问性。到目前为止，我们为这个项目所取得的成就感到骄傲，但这还不是最后的结果。
Spring框架的演变 在过去十年中，Spring框架在核心功能、相关项目以及社区支持方面发展迅猛。 Spring 1.x 这是发布的第一个带有官方参考文档的版本。它由下图所示的七个模块组成。 ? ➣ Spring Core：bean容器以及支持的实用程序。 ➣ JMX中的通知支持以及可控的MBean注册。 ➣ 为调度任务而引入的TaskExecutor注册。 ➣ 为调度任务而引入的TaskExecutor抽象。 ➣ 现在XML 配置名称空间被流式传输到未版本化的模式；虽然特定版本的声明仍然被支持，但要针对最新的XSD架构进行验证。 ➣ 充分利用Java 8 的强大功能，从而在性能上得到极大的改进。 Spring 框架虽然在不断的演变，但是核心的原理还没有太大变化的。用IOC或DI来以不变应万变。下次介绍核心内容的演变。
深度神经网络（DNN）目前是许多现代AI应用的基础。自从DNN在语音识别和图像识别任务中展现出突破性的成果，使用DNN的应用数量呈爆炸式增加。 鉴于篇幅，本文主要针对论文中的如下几部分详细介绍： DNN的背景，历史和应用 DNN的组成部分，以及常见的DNN模型 简介如何使用硬件加速DNN运算 DNN的背景 人工智能与深度神经网络 深度神经网络 神经网络与深度神经网络 神经元的计算是输入值的加权和这个概念启发了神经网络的研究。这些加权和对应于突触的缩放值以及神经元所接收的值的组合。 通过一个或更多隐藏层的加权和最终被传播到“输出层”，将神经网络的最终结果输出给用户。 ? 图2：神经网络示意图 在神经网络领域，一个子领域被称为深度学习。最初的神经网络通常只有几层的网络。 DNN发展简史 1940s 神经网络被提出 1960s 深度神经网络被提出 1989 识别手写数字的神经网络（LeNet） 1990s 针对浅层网络的专用硬件被开发出（Intel
深度神经网络（DNN）目前是许多现代AI应用的基础。自从DNN在语音识别和图像识别任务中展现出突破性的成果，使用DNN的应用数量呈爆炸式增加。 因此，能够在不牺牲准确性和增加硬件成本的前提下，提高深度神经网络的能量效率和吞吐量的方法，对于DNN在AI系统中更广泛的应用是至关重要的。 神经网络与深度神经网络 神经元的计算是输入值的加权和这个概念启发了神经网络的研究。这些加权和对应于突触的缩放值以及神经元所接收的值的组合。 通过一个或更多隐藏层的加权和最终被传播到“输出层”，将神经网络的最终结果输出给用户。 ? 图2：神经网络示意图 在神经网络领域，一个子领域被称为深度学习。最初的神经网络通常只有几层的网络。 DNN发展简史 1940s 神经网络被提出 1960s 深度神经网络被提出 1989 识别手写数字的神经网络（LeNet） 1990s 针对浅层网络的专用硬件被开发出（Intel
在这篇文章中，我想谈谈Java编程语言中接口类型的演变。 Java 中的接口最初设计为抽象类型，可用于类型的多重继承。 除此之外，接口中的所有方法都是公共的和抽象的。 接口中只有抽象方法，没有方法实现，这使得它可以用于类型的多重继承，同时仍然避免了多重继承的菱形问题。 类可以继承接口的抽象方法或提供实现。 当相同的方法签名出现在超类和它正在实现的接口中时，则该方法是从超类继承的，而不是从接口继承的。 Java 1.1 引入了内部类的概念，其中类可以是类的成员。 嵌套的枚举和注释始终是公共的和静态的。 Java 的一个重要特性一直是它的向后兼容性。尽管该语言多年来一直在发展，但仍非常注意支持遗留代码库。 ，接口的性质多年来是如何演变的，同时保持向后兼容性。
前端的发展历程 什么是前端 前端：针对浏览器的开发，代码在浏览器运行 后端：针对服务器的开发，代码在服务器运行 前端三剑客 HTML CSS JavaScript HTML HTML（超文本标记语言—— 它的解释器被称为JavaScript引擎，为浏览器的一部分，广泛用于客户端的脚本语言，最早是在HTML（标准通用标记语言下的一个应用）网页上使用，用来给HTML网页增加动态功能。 前端的发展离不开浏览器的发展 浏览器的发展其实也是前端的发展 我们来简单了解一下浏览器的发展历史 1991年，WorldWideWeb 浏览器发布 这款由 Web 之父 Tim Berners-Lee 这就是MVVM的设计思想：关注Model的变化，让MVVM框架去自动更新DOM的状态，从而把开发者从操作DOM的繁琐步骤中解脱出来！ ? 现在基于Web的前端技术，将演变为未来所有软件的通用的GUI解决方案。
应用的架构演变图 ? 上图描述了从单一应用架构-->垂直应用架构-->分布式服务架构-->流动计算架构，应用的发展演变过程 单一应用架构 当网站流量很小时，只需一个应用，将所有功能都部署在一起，以减少部署节点和成本。 ，降低了维护和部署的难度，团队各司其职更易管理性能扩展也更方便，更有针对性 缺点： 每个应用的完整性，比如页面的修改都要重新部署，没有做到界面+业务逻辑的实现分离 2.每个应用无法做到完全的独立，比如订单可能要用到用户的信息 ，每个应用之间有交互的需要 分布式服务架构 当垂直应用越来越多，应用之间交互不可避免，将核心业务抽取出来，作为独立的服务，逐渐形成稳定的服务中心，使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。 ，会出现资源浪费的情况，是否可以提高资源的利用率，通过访问量来动态分配服务器 流动计算架构 当服务越来越多，容量的评估，小服务资源的浪费等问题逐渐显现，此时需增加一个调度中心基于访问压力实时管理集群容量
腾讯机器翻译（TMT）结合了神经机器翻译和统计机器翻译的优点，从大规模双语语料库自动学习翻译知识，实现从源语言文本到目标语言文本的自动翻译，目前可支持十余种语言的互译。
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