this.setData({ index: e.detail.value, }) }, this.data.array[index] 就是获取值的方法
本文将比较 Kafka 和 RabbitMQ 的主要区别，并分析何时使用 Kafka 而不是 RabbitMQ。
而 MonogoDB 在 2018 年 10 月 16 日更改 License 为 SSPL 协议，这对于开源社区没啥影响，但是对于云厂商而言 MongoDB 公司会明确要求托管 MongoDB 实例的云厂商要么从...MongoDB 公司获取商业许可证，要么向社区开源其服务代码。
MySQL 的数据模型是二维的，每个表只有行和列两个维度，而 Elasticsearch 的数据模型是多维的，每个文档可以有嵌套的对象或数组。...MySQL 的查询语言是字符串形式的，需要拼接或转义特殊字符，而 Elasticsearch 的查询语言是 JSON 形式的，可以直接使用对象或数组表示。...MySQL 的索引是辅助的，需要手动创建和维护，而 Elasticsearch 的索引是主要的，自动创建和更新。...MySQL 的索引是局部的，只针对单个表或列，而 Elasticsearch 的索引是全局的，涵盖所有文档和字段。...MySQL 的分布式和高可用是静态的，需要手动扩展或缩容集群规模，而 Elasticsearch 的分布式和高可用是动态的，可以自动适应集群变化。
本文将比较 Kafka 和 RabbitMQ 的主要区别，并分析何时使用 Kafka 而不是 RabbitMQ。 影响因素 可扩展性：Kafka 旨在处理大容量、高吞吐量和实时数据流。
一.做产品经理，而不是功能经理 这句话我最早是听天猫总裁逍遥子说的，当时没有感觉，现在发现非常有道理，因为周围太多的产品经理实际上是在做一名功能经理。...有一次开会，淘宝的总裁语嫣姐姐说了一句很朴素但很有道理的一句话：产品能用和好用完全不是一回事！ 二.实现产品需求，而不是用户需求 这个话题很有意思。...三.要锦上添花，而不是画蛇添足 互联网的发展，让很多互联网产品经理有个惯性：做产品迭代要快。快速上线，快速修改。这里也有误区，对于一些基本功能，确实要快速上线，快速迭代。...四.追求人性化，而不是追求完美 很多产品经理，追求完美。这是作为产品经理很好的品质，然而，有一点却经常被产品经理忽视，产品的人性化。...希望2013年能让更多的人把淘宝搜索当成一个朋友，而不是一个工具。 写了这么多，回头看看我这篇文章，好像没有什么产品设计方法，只是一些思考，仅此而已。
要完成一项新工作，请重新构建而不是通过添加新“功能”使旧程序复杂化。 期望每个程序的输出成为另一个未知程序的输入。不要用无关信息混淆输出。严格避免列式或二进制输入格式。不要坚持交互式输入。...我认为这通常会在同步方面增加更多的持续复杂性，而不是通过隔离模式来节省。一个更好的规则是一个服务拥有一个表的写入，而其他服务只能读取该表，甚至可能不是所有的列或所有的非自有表。...而在单个进程中运行代码的开销要低得多，因为你不需要转接网络层，而且你通常只是在传递数据的指针，而不是序列化/反序列化。...我不会把这些使事情更有效率的领域称为罕见，而是实际上很常见，它来自于让你的数据决定你的微服务，而不是让你的组织决定你的微服务（尽管如果团队拥有数据，那么他们应该排队）。...分开后，每个服务都有自己的实现，而不是在它们之间共享代码。 IaaS是很重要的。你应该能够推送部署，并且服务的设置与所有基础设施的依赖性。 领域的界限是很重要的。
• 持续集成和部署是你要做的事情，而不是你买的工具。• 过度的治理扼杀了云的效率，但如果你对消耗的东西不够重视，就会造成严重的浪费。...在这个案例中，主要的驱动力不是劳动力的老化，而是竞争力和灵活性。他们被竞争对手打败了，因为他们拥有大量的 COBOL 代码，而每次改变都是昂贵而缓慢的。...这不是微服务应该发生的事情。事实上，这与我们都被告知如果我们实现微服务会发生的情况完全相反。微服务的梦想是它们是解耦的。遗憾的是，解耦并不是免费的。它当然不会因为你分布式的东西而神奇地发生。...当你分布式的东西时，所发生的是你有两个问题而不是一个问题。 ? 云原生面条还是面条。...因为我们剪切和粘贴它，而不是链接到它，所以我们是解耦的。” 嗯，不，你不是解耦的。如果当一件事情发生变化的时候，不管是链接还是复制代码，事情就会中断，这就是耦合。
WideNet是一种参数有效的框架，它的方向是更宽而不是更深。通过混合专家(MoE)代替前馈网络(FFN)，使模型沿宽度缩放。使用单独LN用于转换各种语义表示，而不是共享权重。...而WideNet中只有多头注意层和FFN(或MoE)层是共享的，这意味着LN的可训练参数在块之间是不同的，也就是说每一层的LN的权重都不一样。...当将专家数量E增加到16时，通过分解嵌入参数化，获得的可训练参数略低于BERT, WideNet在所有四个下游任务上的表现也优于BERT，这显示了更宽而不是更深的参数效率和有效性。...当WideNet-L比viti - l使用更少的Transformer块(即12个块)时，WideNet-L的性能比viti - l高0.7%，训练时间略少，而参数仅为13.1%，与参数共享的viti
6、DialogFragment做屏幕适配 我们希望，一个对话框在大屏幕上以对话框的形式展示，而小屏幕上则直接嵌入当前的Actvity中。这种效果的对话框，只能通过重写onCreateView实现。...左边为模拟器，右边为我的手机~~~~~ 7、屏幕旋转 当用户输入帐号密码时，忽然旋转了一下屏幕，帐号密码不见了~~~是不是会抓狂 传统的new AlertDialog在屏幕旋转时，第一不会保存用户输入的值...而通过DialogFragment实现的对话框则可以完全不必考虑旋转的问题。
规则说明 对数组使用范围索引器并分配给内存或范围类型：Span 上的范围索引器是非复制的 Slice 操作，但对于数组上的范围索引器，将使用方法 GetSubArray 而不是 Slice，这会生成数组所请求部分的副本...从显示的选项列表中选择“在数组上使用 AsSpan 而不是基于范围的索引器”。 何时禁止显示警告 如果需要创建副本，则可禁止显示此规则的冲突。 若要禁止显示此警告，只需添加显式强制转换即可。...byte> tmp3 = (ReadOnlyMemory)arr[5..8]; ... } } 相关规则 CA1831:在合适的情况下，为字符串使用 AsSpan 而不是基于范围的索引器...CA1833:使用 AsSpan 或 AsMemory 而不是基于范围的索引器来获取数组的 Span 或 Memory 部分 另请参阅 性能规则
如果遇到图片等格式是会直接打开，如果我们需要这种也维持下载的话，加个download属性即可
} } } .padding(.vertical, 20) } } 颜色根据色调、饱和度和亮度属性的变化而变化
Spring Boot内嵌容器支持Tomcat、Jetty、Undertow。为什么选择Undertow？
令我感触最深的是，想要用ggplot2随心所欲的画图，ggplot2掌握的再熟练，也只是勉强过的了技术关，而图表背后的思维和结构更考验人，更具有挑战性。...如果你看的不是很懂，实属正常，这种笨拙的想法，我也不知道是从哪里学来的。...vie<-viewport(width=1,height=0.215,x=0.5,y=0.8) p1;print(p2,vp=vie) grid.text(label="全球茶叶消费排行榜\n喝茶最多的不是中国人
作者 | Antonello Zanini 翻译、整理 | 编程界 转载自 | 何时使用 Bun 而不是 Node.js?...然而，真正的问题是：使用 Bun 而不是 Node.js 是否真的有意义呢？...Bun 和 Node.js：优缺点 为了更好地了解何时应该选择 Bun 而不是 Node.js，首先需要看一下这两种技术的优缺点。这将帮助您确定在特定情况下哪个是最佳选择。...采用 Bun 而不是 Node.js 的五种情景 让我们探索五种情景（基于上述的优缺点），在这些情景中，Bun 显现出比 Node.js 更好的替代方案。...因此，Bun 不仅因为其即时的好处而具有吸引力，而且因为其长期的可维护性目标而具有吸引力。 总结 在本博客文章中，我们探讨了为什么以及何时 Bun 可以成为 Node.js 的良好替代品。
innodb为什么选择B+ Tree而不是跳表，Redis为什么选择跳表而不是B+ Tree 跳表 B+ Tree 跳表和B+ tree相同之处 跳表和B+ tree在数据插入方面的性能 B+ tree...插入性能分析 跳表插入性能分析 为什么Innodb选择B+ tree而不是跳表 为什么Redis有序集合底层选择跳表而非B+ tree 小结 参考 ---- 跳表 链表和数组相比,数组可以通过下标快速定位...---- 为什么Innodb选择B+ tree而不是跳表 B+ tree是多叉树结构,每个结点都是一个16k的数据页,能存放较多的索引信息，所以扇出很高。三层左右就可以存储2kw左右的数据。...因此，redis最终选择的是跳表，而不是B+ tree。...Innodb选择了B+树做索引 redis读写全在内存中，不涉及磁盘IO，无需考虑索引层高度，同时由于跳表实现起来更加简单，相比B+ tree而言，少了选择树结构的开销，因此redis使用跳表来实现zset,而不是
前言 这篇博客不是我写的，是由刘志军大大翻译的，真心觉得很棒，而且是必学要掌握的东西，所以就转载过来了，我个人的第一篇转载文章。...Statement、PreparedStatement 和 CallableStatement三种方式来执行查询语句，其中 Statement 用于通用查询， PreparedStatement 用于执行参数化查询，而...值得注意的一点是：为了获得性能上的优势，应该使用参数化sql查询而不是字符串追加的方式。下面两个SELECT 查询，第一个SELECT查询就没有任何性能优势。...SQL查询语句为： strSQL = "SELECT * FROM users WHERE name = '1'' OR 1=1' 这样数据库就会去系统查找name为“1′ ‘ OR 1=1”的记录，而避免了...占位符的索引位置从1开始而不是0，如果填入0会导致java.sql.SQLException invalid column index异常。
所以从上面我们看到，一套能够很好运转的机器学习系统需要有： 较好的 Infra 算法，研发，和运维 体系的支持 研发和算法的高 overhead 协作 而实际上，在现实生活中，这套体系会面临三个大问题...比如让研发工程师去理解算法工程师的一些思路是很困难的，意味他们不懂机器学习，甚至难以校验自己做的是不是对的。...大的原则是： 使用 SQL 而不是 Python 去完成特征工程 尽可能减少 Python 的使用，Python 应该尽可能仅仅用于模型部分 先说这个原则带来的好处，再说说现在这个原则以前为什么没落地，...从这里看到，为了复用训练时的SQL代码， Byzer 的预测变成了组装一堆的SQL UDF 函数，无论是特征工程还是模型预测，都可以转化为一个个UDF 函数，而整个 Pipeline 则是通过 SQL...，这个时候就可以引入 OpenMLDB了，我们可以封装一个 UDF 函数调用 OpenMLDB 接口来完成特征的获取，而不是通过 Byzer 自身来完成计算，这样就能很好的覆盖大部分场景了。
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