作为前世写过很多 Lisp 的人，我真的沉迷于使用 Lisp 程序来操作 Lisp 程序的技术。这是我非常非常想念的一件事。...因为人们结合使用注释和您可以使用某些不同语言生成字节码的事实。那是超级强大。它被用在你意想不到的地方，比如在杰克逊。它通过计算序列化器获得了很多性能。 一方面，这是一种非常强大的技术。...并且许多主流语言不使用 JIT 来获得如此巨大的速度提升。为什么不是所有语言都使用 JIT 为软件开发人员提供极好的速度？ James：要真正获得您所看到的性能改进，拥有一种静态类型语言非常有帮助。...它们带来了自己的复杂性，有时它们会使软件变慢。那么你如何看待这种现代的 async/await 炒作？它是处理网络的好方法，还是我们只是滥用它，我们需要检查 Erlang 和其他方法？...James：这是上下文决定一切的事情之一。协程非常好；它们从 60 年代就存在了。第一种带有协程的语言是 Simula 67。Simula 是一种可爱的语言。我仍然很想念它。
使用相同的指标，我们也可以得到 1 分。这样不是很好：我们需要通过一些方法告诉系统，我们正在训练的第一个句子（的翻译结果）要比第二个句子好。...这帮我们解决了 “three three three three” 的问题，但无法处理像下面这样的句子，由于某种原因，这些单词是按字母顺序排列的： Ate hazelnuts I three 使用我们当前的方法...这就是我在开篇提出的问题的一种解决方案：开发一种方法，为翻译结果分配单独的分数，从而告诉我们这句翻译有多“好”。 同时它也存在严重的缺陷。...BLEU 不能很好地处理形态丰富的语句 如地球上大多数人一样，如果碰巧你使用的语言不是英语，那么你可能已经发现这项指标存在的问题：它是基于单词进行匹配的。...其中一些可以针对不同的任务表现更好，因此我们值得花一些时间来为项目选择最合适的评估指标。
—通过研究神经网络进行NLP任务的过程，他们做到了让电脑用我们日常的语言来解释随意输入的文本，这跟过去从数据库中查找结构化语言的方法有完全相反。...由于其分析的结果仅仅源自于不同的输入和对这些输出的效果反馈，因此它可以直接投入到在线的自然语言处理服务器上使用，而无需访问底层的软件。...虽然该项技术主要针对的是自然语言处理，但是它的核心思想与计算机视觉任务的神经网络是有点类似的。...这位教授正是该论文的两个作者之一，她这样分析：我们不能仅仅做一个简单的随机过程就提出一种方法，你要能预测相对复杂的对象，比如在一句话中，这种方法的意义又是什么？...来，测试一下 研究人员将这个技术应用到三种不同的自然语言处理系统当中，一个是用来推断词语发音的系统，另一个是常用的翻译系统，最后一个是能对任何问题提供合理答案的简单人机对话系统。
如果一个任务有很多小文件（远远小于块大小128m），则每个小文件也会被当做一个块，用一个map任务来完成，而一个map任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间，就会造成很大的资源浪费 。...Reduce任务处理数据量大小要合适； 严格模式 严格模式下，会有以下特点： ①对于分区表，用户不允许扫描所有分区 ②使用了order by语句的查询，要求必须使用...，这种现象就是数据倾斜 如何产生 ① key的分布不均匀或者说某些key太集中 ② 业务数据自身的特性，例如不同数据类型关联产生数据倾斜 ③ SQL语句导致的数据倾斜...c ) 大表Join大表：把空值的Key变成一个字符串加上一个随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null值关联不上，处理后并不影响最终的结果。...，更详细的实操应该等着你们后面去实践哟~ Hive视图 视图是一种使用查询语句定义的虚拟表，是数据的一种逻辑结构，创建视图时不会把视图存储到磁盘上，定义视图的查询语句只有在执行视图的语句时才会被执行
图1：根据语境预测下一个词 语言模型如N-Gram语言模型、基于循环神经网络的语言模型及预训练语言模型等都在不同的任务上被广泛使用，且能达到理想的效果。然而，这些语言模型真的学到了语言结构吗？...2 黑暗时代：N-Gram语言模型 N-Gram语言模型，是通过统计数据中给定词在长度为n的上文的条件下出现的频率来表征这些词在相应语境下的条件概率，如： 图2：N-Gram例子 N-Gram语言模型是神经网络出现之前构建语言模型的通用方法...采用这一方法固然是能让语言模型学习到语言结构，但是标注成本太高且数据的迁移性差，似乎并不是一个好的解决方案。...图9：BERT模型中的某些“头”学习到的共指关系 Manning表示以上的这些发现证明，预训练语言模型能够对语言的符号结构进行建模，因为不管是依存句法还是共指关系其实都是一种用符号表示语法的方法，这是一件很酷的事情...做法如下，使用一种语言（如英语）的BERT模型的语法空间表示去验证另一种语言（如法语），如果验证成功，那么就说明BERT模型编码不同种语言的语法是采用的是相近的方法。
前言 当我们使用计算机时，可以同时做许多事情，例如一边打游戏一边听音乐。这是因为操作系统支持并发任务，从而使得这些工作得以同时进行。...线程会在等待磁盘读取文件的过程中被阻塞。在等待的时候，其他的线程能够使用CPU去处理已经读取完的文件。其结果就是，磁盘总是在繁忙地读取不同的文件到内存中。这会带来磁盘和CPU利用率的提升。...多线程一定快吗？ 以下是我测试的结果，可以看出，当不超过1百万的时候，并行是明显比串行要慢的，为什么并发执行的速度会比串行慢呢？这是因为线程有创建和上下文切换的开销。 ?...这样的结果显而易见：是因为显式地创建了三个不同的Person对象，而每个对象在堆空间中有独立的区域来保存定义好的50个苹果。...为了帮助编程人员实现这个临界区，Java（以及大多数编程语言）提供了同步机制，当一个线程试图访问一个临界区时，它将使用一种同步机制来查看是不是已经有其他线程进入临界区。
其实这是个再正常不过的coding习惯，当我们代码量小的时候用来做条件判断是再简单不过的了。 但对于优秀程序员来说，这并不是好代码， 为啥？...抛开剂量谈毒性都是耍流氓 在使用条件判断语句的地方，如果代码量小，需要判断的场景少的话， 那么没有比 if-else 更合适的语句，比如下面这样 if(object.getIndex() > 0) {...img 代码清爽了很多， 现在这段代码可以清楚的看出来都处理了哪些情况，条件判断的代码只关注了条件的不同， 而对于不同条件的具体处理逻辑我们剥离到了其他地方， 这样即使写到脑袋迷糊，也不至于说漏了哪个条件没判断...进一步优化 在上面的优化之后，如何再用工厂模式来继续重构呢？ 从上的代码看的出来，不同的条件下，执行的逻辑是不同的，那么可以把这种执行逻辑抽象出来，用多态的概念来定义不同的执行方式。 ?...img 完成了这一步之后，就可以把代码块中不同条件下的方法抽到各个不同的具体类里面去了， ? img 还可以进一步优化吗？
看起来很复杂，其实很简单就能解释，SQL注入就是一种通过操作输入来修改后台SQL语句达到代码执行进行攻击目的的技术。 1.3、SQL注入是怎么样产生的？...构造动态字符串是一种编程技术，它允许开发人员在运行过程中动态构造SQL语句。开发人员可以使用动态SQL来创建通用、灵活的应用。动态SQL语句是在执行过程中构造的，它根据不同的条件产生不同的SQL语句。...当开发人员在运行过程中需要根据不同的查询标准来决定提取什么字段(如SELECT语句)，或者根据不同的条件来选择不同的查询表时，动态构造SQL语句会非常有用。...第二节 寻找及确认SQL注入 2.1、推理测试法 寻找SQL注入漏洞有一种很简单的方法，就是通过发送特殊的数据来触发异常。...2.2、and大法和or大法 页面不返回任何错误信息，我们就可以借助本方法来推断了，首先我们在参数后面加上 and 1=1和and 1=2看看有什么不同 ?
平时开发中if-else用的多吗？ 其实这是个再正常不过的coding习惯，当我们代码量小的时候用来做条件判断是再简单不过的了。 但对于优秀程序员来说，这并不是好代码， 为啥？...抛开剂量谈毒性都是耍流氓 在使用条件判断语句的地方，如果代码量小，需要判断的场景少的话， 那么没有比 if-else 更合适的语句，比如下面这样 .......代码清爽了很多， 现在这段代码可以清楚的看出来都处理了哪些情况，条件判断的代码只关注了条件的不同， 而对于不同条件的具体处理逻辑我们剥离到了其他地方， 这样即使写到脑袋迷糊，也不至于说漏了哪个条件没判断...进一步优化 在上面的优化之后，如何再用工厂模式来继续重构呢？ 从上的代码看的出来，不同的条件下，执行的逻辑是不同的，那么可以把这种执行逻辑抽象出来，用多态的概念来定义不同的执行方式。 ?...完成了这一步之后，就可以把代码块中不同条件下的方法抽到各个不同的具体类里面去了， ? 还可以进一步优化吗？
JS作用域一开始可能会让人很困惑，但是一旦你理解了它是如何工作的，使用它会非常令人兴奋。 7、语句和表达式 这是JavaScript中的两个主要语法类别。...这些与前面的消息队列和事件处理程序的概念有些关联。因此，通过理解时间间隔方法，我们可以理解它们是如何工作的，并在我们的用例中有效地使用它们。...在这种情况下，目标对象的原型不包含源对 象的属性。 这是这两种方法的主要区别。 通过理解这三种创建对象的方法，你可以根据用例在应用程序中适当地使用它们来创建内存效率高的程序。...34、干净代码的原则 这是每个开发人员都应该掌握的基本技能，无论使用哪种编程语言。每种编程语言都有一组单独的好实践。...虽然这些“好的”实践是主观的，并且在不同的工作场所有所不同，但是有一些实践是公认的“好的”。 通过遵循这些代码原则，你可以确保你的代码对每个人都是可读的和可维护的。
在下面的小节中，我们将从使用PDO运行查询的一些常见方法开始。然后我们将演示如何使用PDO执行各种MySQL 数据操作语句。最后，我们将重点介绍几个PDO APIs，它们的用途相同，但方式不同。...2 运行PDO查询 我们总结了四个类别的不同方法来运行PDO查询方式，它们按查询执行结果所涉及的步骤数量来分类。...以下有两者主要的问题，如果还是使用query fetch 的查询方法： 首先，我们必须确保传递给PDO::query的SQL语句是安全的。对于转义和引用的输入值必须得到很好的处理。...其次，PDO::query在一个函数调用中执行SQL语句，这意味着如果我们需要多次运行同一个查询，它将使用多次资源。而这有一种更好的方法。 PDO首次引入prepare 语句。...所以应该注意使用这种方法。 4.1.2、PDOStatement::fetchColumn方法： 从所需列检索数据的一种简便方法是使用PDOStatement::fetchColumn。
道理很简单，如果AI和AIGC是一回事，为什么要起两个名字，换个马甲好圈钱吗？当然不是。...人工智能不是一条道走到黑，甚至不是同一个问题用不同方法来解决，而是划分了好多不同的问题领域，每个问题领域里面又有不同流派搞出不同方法忙得不亦乐乎。 为什么会这样？我认为是有两道大难题。...第二道也是最难的问题，就是没有一种方法能包打天下。 我们把实现智能根据不同理解拆解成不同问题，一种方法在这个问题上表现不错，但在另一个问题上表现不佳，甚至压根没法表现。...不过，哪怕是在自然语言处理，大语言模型也仍然没有真正做到大一统，只能说大家看到了希望。 一句话总结，现实的人工智能是任务导向，是把“智能”拆解成不同的任务，再尝试不同的方法解决。...现在常见的AIGC有三种，一种是AI绘画，这是图片生成任务。一种是AI歌手，这是音频生成任务。一种是AI聊天，这是文本生成任务。正如我们前面说的，这些生成任务背后又各自对应一堆不同的AI模型。
，我重新创建一个话题再测试可能在这方面需要改进吧我再使用其他话题测试混元大模型对生成图片的处理能力给腾讯公司（Tecent）画一个logo生成一只正在窗台上趴着睡觉的小猫咪生成袁隆平的肖像我再使用其他话题测试混元大模型对歧义的处理能力上海自来水来自水上是什么意思第二次回答相对第一次好很多在这句话中的每个...，我们可以尝试使用其他方法求解。...但考虑到这是一道初中数学题，我们可以使用穷举法来找到满足条件的正整数解。我们可以从a = 1开始，逐个尝试不同的a和b的组合，然后计算出对应的c值，检查是否满足两个条件。...在处理函数运算时，混元模型出现两次运算出现两个结果的现象，参数调用错误增加常识问题回答优化。在对于赏识问题处理上，比如混元大模型给出了"不呼吸氧气的人可能是一种特殊的人类"的答案，与事实相违背。...哪个是最快的：乌龟、火箭还是香蕉？当不相关语句叠加时，有时直接回答无法回答，有时可以答复正确结果龟兔赛跑比赛中，怎样才能让乌龟胜利3.2 错误语句叠加干扰测评草地上的鱼会飞吗？
凌乱的代码就相当于废品，而且不可回收。 永远不要低估代码质量的重要性。你要将代码看作沟通的一种方式，作为程序员，你的任务是交代清楚目前任务是如何实施的。...这里的类可以是一个实际对象或一个方法对象，你也可以将它称作模块或包。 在每个类中，其包含的每套任务要有对应的方法，方法只针对这一任务的执行，且能成功的完成。相似的类可共同使用一种方法。...总而言之，希望你的代码能具有高内聚性和低耦合性，这是一个特定术语。意思就是将相关的代码放在一起（在一个类中），减少不同类之间的依赖。...因此，在不影响可读性的情况下，尽量避免使用条件语句。与之相关的一个错误就是，使用分支逻辑来扩展函数，而不去引入新函数。...工作时没有选对适合的工具 每个人在完成编程的相关活动中，都有一套自己喜欢使用的工具。其中有一些很好用，也有一些不好用，但是大多数工具只是对某一项特定任务很棒，而对其他任务来说都没有那么好。
引言 奖励的发放策略 任务模型的设计 活动的迭代重构 结语 参考资料 作者简介 引言 话说这是在程序员世界里一对师徒的对话： “老师，我最近在写代码时总感觉自己的代码很不优雅，有什么办法能优化吗？”...这个类提供了一种访问其唯一的对象的方式，可以直接访问，不需要实例化该类的对象。 最终，小明在策略环境类中使用一个注册表来记录各个策略类的注册信息，并提供接口供策略类调用进行注册。...任务模型的设计 “之前让你设计奖励发放策略你还记得吗？”老师忽然问道。 “当然记得。一个好的设计模式，能让工作事半功倍。”小明答道。...，小明在updateState方法中完成了2个重要的功能： 接收不同的行为，然后更新当前任务的状态； 当任务过期时，通知任务所属的活动和任务管理器。...“第一，方法中使用条件判断来控制语句，但是当条件复杂或者状态太多时，条件判断语句会过于臃肿，可读性差，且不具备扩展性，维护难度也大。
使用Promise封装一个异步加载图片的方法 这个比较简单，只需要在图片的onload函数中，使用resolve返回一下就可以了。...前端路由就是把不同路由对应不同的内容或页面的任务交给前端来做，之前是通过服务端根据 url 的不同返回不同的页面实现的。...在单页面应用，大部分页面结构不变，只改变部分内容的使用 优点：用户体验好，不需要每次都从服务器全部获取，快速展现给用户 缺点：单页面无法记住之前滚动的位置，无法在前进，后退的时候记住滚动的位置 实现方式...前端路由一共有两种实现方式，一种是通过 hash 的方式，一种是通过使用 pushState 的方式。...但是如果有些任务很慢时（比如Ajax操作从网络读取数据），我还是要等结果在执行后一个任务吗？于是，有了一种异步任务。
根据压测任务里主从节点所申请的资源，集群将提前伸缩好节点，并将任务分配到不同节点，以达到动态提高压测能力的目的。 压测流程 ?...整个过程所使用的技术并没有多高深，主要是在集群应用上的一种探索。...实现方法 使用 yaml 编排 job 服务，举例 slave 节点来说，主要是声明一个 job 类型的工作负载，将生成的任务从节点名以及任务生成的命名空间渲染上去，然后设置我们的压测基础镜像以及启动命令...； 任务核心方法类，主要是将上述的流程代码实现，提供了一些方法，这里限于篇幅就不具体展开了。...； 使用更为云原生的方式管理任务的生命周期； Q&A环节 Q：这个压测系统对于测试人员的技能有什么要求吗？
在比较模型性能时，使用计算资源作为任务准确性的额外度量 这不像是我们学习的方式 孩子们通过嘈杂、模糊的输入和极少的监督来学习语言。一个孩子只要接触一个单词几次，就能开始理解它的意思。...这与STL设置中使用的训练前步骤非常不同，在STL设置中，模型需要查看数百万个上下文，其中包括一个特定的单词，以掌握该单词的含义。...例如，如果我们知道如何驾驶一辆手动汽车，我们就很容易利用所学的知识(如使用刹车和油门踏板)来驾驶一辆自动汽车。但这是人类学习语言的必经之路吗？不太可能。...然而，有人可能会说，只要一种方法能产生好的结果，它是否与人类的学习方式相似实际上并不重要。不幸的是，这些模型产生的一些好的结果是有问题的，我们将在下一节看到。...Schwartz等人介绍了他们所谓的“绿色人工智能”，这是一种实践，使人工智能更加“高效”和“包容”。与我们上面讨论的类似，他们强烈建议除了任务准确性之外，还应该增加效率。
这是一个比较通用的利用Bert优化QA问题的解决思路，不同方案大同小异，可能不同点仅仅在于Fine-tuning使用的数据集合不同。...实验表明相对强基准BM25+RM3，使用Bert会有大约10%的效果提升。 一种搜索领域长文档的解决思路 从上面这篇文章对搜索长文档的处理过程，我们可以进一步对此问题进行深入思考。...回到我们的主题上来:能否利用Bert模型来扩充人工标注好的训练数据？这是在数据增强领域应用Bert的核心目标。目标很明确，剩下的问题是具体的方法而已。这个领域算是比较有新意的Bert应用领域。...SQL），意思是不用你写SQL语句，而是用自然语言发出命令，系统自动转化成可执行的SQL语句，使用Bert后，也取得了一定幅度的性能提升。...新趋势：Bert能一统NLP的天下吗 在Bert出现之前，NLP中不同的应用领域，往往各自使用这个领域有特色的不同的模型，看上去五花八门，差别还是比较大的。
这是一个比较通用的利用 Bert 优化 QA 问题的解决思路，不同方案大同小异，可能不同点仅仅在于 Fine-tuning 使用的数据集合不同。...实验表明相对强基准 BM25+RM3，使用 Bert 会有大约 10% 的效果提升。 一种搜索领域长文档的解决思路 从上面这篇文章对搜索长文档的处理过程，我们可以进一步对此问题进行深入思考。...回到我们的主题上来：能否利用 Bert 模型来扩充人工标注好的训练数据？这是在数据增强领域应用 Bert 的核心目标。目标很明确，剩下的问题是具体的方法而已。...without SQL），意思是不用你写 SQL 语句，而是用自然语言发出命令，系统自动转化成可执行的 SQL 语句，使用 Bert 后，也取得了一定幅度的性能提升。...新趋势：Bert 能一统 NLP 的天下吗 在 Bert 出现之前，NLP 中不同的应用领域，往往各自使用这个领域有特色的不同的模型，看上去五花八门，差别还是比较大的。
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