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区块链真的神话

大家知道,区块链的几个优势“透明、合约、不可篡改”,但这些所谓的优势,在某些情境下或许并是优势,并不一定适合各行各业。 我想,大多数人都错了,区块链并非万能的! 在比特币的逻辑中,所有的节点都有一份完整的账本,因此每个人都能查询到其它人钱包的余额和交易信息,从而确保对方确实有那么多用于支付。 但问题,这些代码规则在现实社会中并不具备法律效应。智能合约仅仅是编写在软件里的业务规则,这些规则只是编写代码的程序员、或是企业自己来约束的。 由于是使用了区块链技术,这些信息理论上不可篡改的。这项技术对于信息上传者http://www.sxblsnqp.com/来说,可谓一大福音。但是对于被上传者呢?

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IT真的万能的

这句话如果普通用户私下开玩笑说说也就罢了,但现在演变成了老板在会议场合不止一次这么说,那就让人匪夷所思了。 由此可见IT管理一种规范,有效的监控和管理,是以较低的IT营运成本追求业务部门较高的满意度。也就是说如果用户的需求是不符合规范,不满足于现有业务逻辑和系统架构,IT部也是有权利驳回用户的需求。 ,问题照做如果按照IT规范来做也就罢了,很多时候业务部门还会指手画脚参与IT事务,这就不太合理了。 不妨设想一下:如果IT真的万能了,能够毫不犹豫去实现用户的需求,来什么做什么,那就不是IT管理了,整个信息化氛围就是大杂烩,这里一块那里一块,不仅项目和专案繁多复杂,后期运维也是一个大坑,没有规范没有制约 那么,这所谓的“厉害高明的IT”都有谁,又有多少个,请得起

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    一大波轻量级工具升级重磅来袭

    代码传递思想,技术创造回响!Techo Day热忱欢迎每一位开发者的参与!

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    Serverless:这真的未来?(一)

    我们的目标帮助您切实地评估无服务器计算。 我们希望激发讨论,而不是下意识的反应,无论赞成还是反对。 希望这些博客文章能帮助您在所有相关人员中展开讨论,就最佳业务方案达成一致。 什么无服务器? “无服务器"这个术语有点用词不当。更愤世嫉俗的人可能会嘀咕,“无服务器仍然在服务器上运行!“这是真的。 不管你使用什么云提供商,你总是使用服务器来运行你的应用程序。 或者? 让我们更仔细地看看人们提倡无服务器的原因。 这真的一种快速开始的方式? 使用无服务器可能会使您的应用程序更容易推向市场,但这需要重新考虑如何构建和开发应用程序,这会导致以后的劳动惩罚。 这方面的一个很好的例子在考虑监控和可观察性时:许多监控平台工作在一个您无法访问的层上,您无法深入了解应用程序的性能。 真的便宜? 无服务器被认为具有成本效益的原因之一,您只需为使用的计算时间付费。 但是,使用无服务器可省钱并非必然。 剖析您的应用程序是否合适非常重要。这里有两个注意事项。 请求的模式是什么?

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    Serverless:这真的未来?(二)

    如果你真的在乎,那么在你继续前进之前,请决定你应该在乎多少。 您的组织有多大? 无服务器对于较年轻的组织或较小的组织来说是一个很好的选择,也许大型组织中的新手团队直接关注于交付价值。 需要考虑的一点无服务器的产品和更"传统"的方法在思维方式上的显著差异,这意味着当切换平台时,应用程序可能经常需要重新设计。 您可能需要考虑这些体系结构更改的 ROI 是什么。 [ ] 您的组织规模多大? 无服务器通常更适合小型组织。 一旦有了 IT 员工来支持它,您可能想看看更传统的选择。 大型企业可能希望研究 Kubernetes。 如果您希望尽快将应用程序推向市场,那么无服务器可能一个不错的选择。 但是,您将牺牲应用程序的指标和洞察力。 随着规模的增长,这可能会导致真正的问题。 [ ] 您了解应用程序的属性? 你有时间和人去做? [ ] 无服务器绕过 IT 的一种方法? 使用无服务器作为绕过 IT 部门的方法可能不是最好的主意。 编写不合规且容易受到攻击的代码太容易了。

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    区块链游戏真的无懈可击的

    区块链本质上从改变生产关系的角度来重新塑造传统网络游戏行业的,它会让组织方式和组织形态发生根本性的变化,从而改变重塑游戏行业。传统网络游戏的压力的背后,不可否认,又生出了点恨意来。 不管开创区块链游戏先河的加密猫,还是挖矿探险类游戏应用元链星系、百度绿洲,本质上,都是跟游戏资产所有权和流通相关。这和区块链不可篡改、去中心化、透明的特性紧密相关。 8(13).jpg 当然,这些区块链游戏还处于非常早期的阶段,一上来试图就赚大钱不现实的。但这也足够让区块链游戏玩家们深深爱之。 但不能“玩”、不能“乐”,总归当前区块链游戏的薄弱环节,急需蜕变。

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    SEO功夫在站外真的

    在早期我们做SEO的时候,经常会听到这样一句话:SEO功夫在站外,实际上,这是一个非常有争议的话题,我们都非常清楚,SEO一个综合性的运营指标。 64.jpg 那么,SEO功夫在站外真的? 根据多年的百度SEO建议,我们将通过如下内容阐述: 什么SEO功夫在站外? 这些相关性的数据,对于企业站点运营而言,优先得到较高评估的一个流程,如果你没有得到搜索引擎的认可,实际上,即使我们后期的外部资源在优质,我们都很难得到较高的提升。 这个时候,我们只需要认真的去做一些外部资源,就会得到较高的快速排名,这就给很多SEO人员造成一定的假象,认为SEO的全部都在站外。 实际上,我们在积累一定网站信誉度的基础长,才会得到较快速的成长。 总结:SEO功夫在站外一个相对概念,而实际上采用什么策略,我们仍然需要根据实际情况而定,上述内容,仅供参考!

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    什么线程安全,你真的了解

    真的,我们整天说线程安全,但是你对什么线程安全真的了解嘛? 说真的,我之前真的了解甚微,那么我们今天就来聊聊这个问题。 再说什么线程安全之前我们先来聊聊什么进程。 1、什么进程? 先来看一张图 ? 我们看到的这些单独运行的程序就是一个独立的进程,进程之间相互独立存在的。 我们上面图中的QQ、酷狗播放器、电脑管家等等都是独立的进程。 涛声依旧注:所以说进程正在运行的程序。 2、什么线程? 因为我之前面试被问到了,说真的,我之前真的不是特别了解这个问题,我们好像只学如何确保一个线程安全,却不知道所谓的安全到底是什么! 4、什么线程安全? PS:那么你知道有哪些方法可以保证线程安全

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    什么线程安全,你真的了解

    我们整天说线程安全,但是你对什么线程安全真的了解嘛?说真的,我之前真的了解甚微,那么我们今天就来聊聊这个问题。 再说什么线程安全之前我们先来聊聊什么进程。 1、什么进程? 并行:下载多个文件,开启多条线程,多个文件同时进行下载,这里严格意义上的在同一时刻发生的,并行在时间上重叠的。 ? ,你想要清理垃圾还要病毒查杀,那么你必须先做完其中的一件事才能做下一件事,有一个执行的顺序的,如果多线程的话,我们其实在清理垃圾的时候还可以查杀病毒、电脑加速等等其他的操作,这个严格意义上的同一时刻发生的 因为我之前面试被问到了,说真的,我之前真的不是特别了解这个问题,我们好像只学如何确保一个线程安全,却不知道所谓的安全到底是什么! ? ? 4、什么线程安全? 那么你知道有哪些方法可以保证线程安全? 既然存在线程安全的问题,那么肯定得想办法解决这个问题,怎么解决?我们说说常见的几种方式。

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    真的你了解的网络

    前言 无论 C/S 开发还是 B/S 开发,无论前端开发还是后台开发,网络总是无法避免的,数据如何传输,如何保证正确性和可靠性,如何提高传输效率,如何解决会话管理问题,如何在网络拥堵环境下采取措施 能够把Session看做一个Java容器类。 隐私策略的不同 Cookie存储在客户端阅读器中,对客户端可见的,客户端的一些程序可能会窥探、复制以至修正Cookie中的内容。 因而像Google、Baidu、Sina这样并发访问量极高的网站,不太可能运用Session来追踪客户会话的。 浏览器支持的不同 Cookie需要客户端浏览器支持的。 4.4 差错控制 保证接收端接收的数据完整未受损伤的,可靠性的重要保证。 主要使用校验和、确认、超时重传这三个工具进行差错控制。 为你推荐以下文章 你真的了解Linux系统? 97 条 Linux 运维工程师常用命令总结 | 史上最全Linux命令总结

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    真的知道什么 “命名空间”

    写在之前 命名空间,又名 namesapce,在很多的编程语言中都会出现的术语,估计很多人都知道这个词,但是让你真的来说这是个什么,估计就歇菜了,所以我觉得 “命名空间” 有必要了解一下。 func() 里面的变量 x 所引用的对象 3,之后执行的代码中的最后一行。 这里要区分清楚,前一个 x 输出的函数内部的变量 x,后一个 x 输出的函数外的变量 x,两个变量互相不影响,在各自的作用域中起作用。 x 全局变量,通俗点说就是这个 x 和 函数外的 x 同一个了,所以结果就成了下面这样: func x ---> 3 out of func x ---> 3 这样乍一看好像全局变量好强,可以管着函数内外 通常的,作用域被分为静态作用域和动态作用域,虽然我们说 Python 动态语言,但是它的作用域属于静态作用域,即 Python 中的变量的作用域由该变量所在程序中的位置所决定的。

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    拔刺 | 大数据杀熟真的

    2、大数据杀熟真的? 3、为什么我的电脑可以用win10却用不了win7? 本文 | 1329字 阅读时间 | 3分钟 智能电视连接网线就能看 那么为什么还要装电视盒子呢? ? 硬件配置强,解码能力远远超过智能电视,4k,8k都能看,智能电视虽然也是智能但是有盒子的加持你会发现真的方便很多! 尤其半夜看球赛啊有木有!这时连个蓝牙耳机就一切搞定。 大数据杀熟真的真的,很多网友都有这种经历,我也遇到过,之前出去玩定酒店,用一个app查询房价一天430多,我连续好几天都盯着,价格没变过。入住之后想再续订一晚,变成490了,换朋友的手机一查,还是430多。 ? 重新安装上win7以后系统重新移动,开始回退过程,过程时间长正常现象,不用担心。 操作前提把硬盘分区表格式改为mbr,然后在bios中关闭uefi。

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    什么线程安全,你真的了解

    真的,我们整天说线程安全,但是你对什么线程安全真的了解嘛? 说真的,我之前真的了解甚微,那么我们今天就来聊聊这个问题。 再说什么线程安全之前我们先来聊聊什么进程。 ? ? 1、什么进程? 先来看一张图 ? 并行:下载多个文件,开启多条线程,多个文件同时进行下载,这里严格意义上的在同一时刻发生的,并行在时间上重叠的。 ? ,你想要清理垃圾还要病毒查杀,那么你必须先做完其中的一件事才能做下一件事,有一个执行的顺序的,如果多线程的话,我们其实在清理垃圾的时候还可以查杀病毒、电脑加速等等其他的操作,这个严格意义上的同一时刻发生的 因为我之前面试被问到了,说真的,我之前真的不是特别了解这个问题,我们好像只学如何确保一个线程安全,却不知道所谓的安全到底是什么! ? ? 4、什么线程安全?

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    真的知道什么机器学习

    机器学习研究的主要产物算法,可以帮助基于经验的自动改善。这些算法可以在各个行业有广泛应用,包括计算机视觉、人工智能和数据挖掘。 2、 分类 分类的含义通过模型将数据分类进入不同的类别。 3、 回归 回归与分类紧密联系在一起的。分类预测离散的类别,而回归则适用的情况,当预测“类别”由连续的数字组成。线性回归就是回归技术的一个例子。 购物篮分析假设一个购物者在购物篮中放入了各种各样的物品(实体或者虚拟),而目标识别各种物品之间的关联,并为比较分配支持和置信度测量(编者注:置信度一个统计学概念,意味着某个样本在总体参数的区间估计 神经网络由无数个相互连接的概念化人工神经元组成,这些神经元在互相之间传送数据,有不同的相关权重,这些权重基于神经网络的“经验”而定的。 深度学习应用深度神经网络技术——具有多个隐藏神经元层的神经网络架构——来解决问题。深度学习一个过程,正如使用了深度神经网络架构的数据挖掘,这是一种独特的机器学习算法。

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    元宇宙,真的人类的“死路”

    真的“割韭菜”? 今天这篇文章,小枣君想说说自己的看法。 █ 元宇宙为什么会火? 元宇宙的蹿红速度,远远超过了其它科技概念。我仔细归纳了一下,主要有以下几个方面的原因。 它真的人类的“死路”? 对于元宇宙,很多人都赞同《三体》作者刘慈欣的观点。 大刘这么说的: “人类的未来,要么走向星际文明,要么就是常年沉迷在VR的虚拟世界中。 它真的会引导人类走向死路? 对于这两个问题,我个人的答案:是的。不会。 人类只有一个地球,每个人只有唯一的人生。 会是Meta(Facebook)? 大家设想一下,在我们的现实生活中,所有的生活服务、基础设施,包括所有的银行、商店,背后都是一个公司,可以接受? 你会放心?你愿意? 这显然一个很大的问题。 于是,人们就提出,元宇宙必须去中心化的。也就是,元宇宙不属于任何一家公司,也不属于少数几家公司,而是属于全体用户。

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    什么中台架构?真的“烧钱”

    与传统企业架构理论相比,中台常被认为“自下而上”的实现方式。 对中台的探索就是对架构设计理念的探索,国内大型互联网企业在技术实践越来越成熟之后对上层设计的必然追求,也是摆脱了具有一定盲动性的敏捷后,对企业架构理论尤其业务架构价值的重新发现。 除此之外,与一般的重构相比,中台重构的成本是否真的会大幅度提高,笔者对此持怀疑态度。至于进行业务梳理所需的成本,只要企业想改革,这个成本无论如何都是要付出的。 从本质上说,中台探讨的技术如何与业务融合的问题,有成功实践的案例做背书,但是在将其套用到自家业务实践上时,要明白知行合一绝非易事。 国有大型银行企业级转型工程的亲历者,也曾在央行数字货币项目组中从事业务架构工作。

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    真的了解什么「暴力解法」 ...

    这样我们的算法复杂度 的,数据范围 3w(数量级为 ),极限数据下单秒的运算量在 以上,会有超时风险。 PS. 同时我们又不希望通过「遍历 arr 的 k 位进行 +1」来完成统计。 情侣牵手 一样的。 核心思想在于证明「当我在处理第 k 个位置的 0 的时候,前面 k - 1 个位置不存在 0,接下来要如何进行操作,可使得总的翻转次数最小。」 补充知识 为什么说 的解法「贪心解法」,而不是「暴力解法」? 首先「暴力解法」必然「对所有可能出现的翻转方案进行枚举」,然后检查每一个方案得到的结果是否符合全是 1 的要求。 这样的解法,才是暴力解法,它的本质通过「穷举」找答案。复杂度指数级别的。 而我们的「朴素贪心解法」只是执行了众多翻转方案中的一种。 举个 ?

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    Adam真的最好的优化器

    没人真的了解)到动量和尺度不变性,Adam 的方方面面都有了相应解读。但是,「所有这些分析并没有给出关于其性能的最终答案」。 我的意思,Adam 真的最好的优化算法?在一个如此「年轻」的领域中,几年前就实现最佳深度学习优化的可能性又有多大呢?对 Adam 的惊人性能是否存在另一种解释呢? 仔细观察深度学习社区的 idea 创造过程后,我发现了一个规律:人们创建的新架构往往优化算法固定不变的,而大多数情况下,优化算法 Adam。这是因为,Adam 默认优化器。 如果真的这样,那么对于一个因为专注于机器学习算法的狭窄区域而放弃凸方法的社区而言真是颇具讽刺意味。 此外,关于 Adam 的另一种说法,如果它真的自适应,那我们就不需要学习率查找器(finder)和调度器(scheduler)了。 ?

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    Adam真的最好的优化器

    没人真的了解)到动量和尺度不变性,Adam 的方方面面都有了相应解读。但是,所有这些分析并没有给出关于其性能的最终答案。 我的意思,Adam 真的最好的优化算法?在一个如此「年轻」的领域中,几年前就实现最佳深度学习优化的可能性又有多大呢?对 Adam 的惊人性能是否存在另一种解释呢? 仔细观察深度学习社区的 idea 创造过程后,我发现了一个规律:人们创建的新架构往往优化算法固定不变的,而大多数情况下,优化算法 Adam。这是因为,Adam 默认优化器。 如果真的这样,那么对于一个因为专注于机器学习算法的狭窄区域而放弃凸方法的社区而言真是颇具讽刺意味。 此外,关于 Adam 的另一种说法,如果它真的自适应,那我们就不需要学习率查找器(finder)和调度器(scheduler)了。

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