大家对注意力机制多少都有所耳闻，毕竟在自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）领域，2017年，《Attention Is All You Need》这篇论文是里程碑式的存在；几乎所有的LLM都是基于注意力机制构建的，甚至最新的多模态或基于视觉的模型也在某种程度上都运用了它；今天，我们将深入探讨注意力机制。
第二次执行“scan 10”，因为上一次返回10，所以从“cursor=10”开始扫描，结果如下所示，返回10个键
KEYS h[ae]llo 匹配 hello 和 hallo ，但不匹配 hillo 。
微服务架构强调技术的多样性，选择最合适的技术解决业务的实际问题，这一原则同样适用于微服务数据存储领域。目前随着数据海量的增长、数据类型的多样性、对数据访问性能更快的诉求，关系数据库越来越不能满足用户的需求，于是NoSQL数据库应运而生。
字典树 Trie 这个词来自于 retrieval，于 1912 年，Axel Thue 首次抽象地描述了一组字符串数据结构的存放方式为 Trie 的想法。这个想法于 1960 年由 Edward Fredkin 独立描述，并创造了 Trie 一词。你看看，多少程序员为了一个词、方法名、属性名，想破脑袋！
上篇主要介绍了一些基本的查询条件操作符的使用，主要针对的是一些单值，我们这次来讲讲如何查询文档内的数组和嵌入文档，并讲一下复杂查询"$where"。
Tech 导读 本文聚焦于打破固有研发壁垒，提升平台能力，打通设计稿到楼层生产的线上化链路，一键精准还原设计稿，0代码，低门槛，让用户可以成为楼层样式的生产者。通过本文，读者可以对京东营销活动搭建平台通天塔有初步了解，对0代码搭建应用的架构和和设计稿规则识别有新的思考和可能性。
键表文件是以JSON或者CSON编码的文件，其中含有嵌套的哈希表。它们的工作方式像是样式表，但是它们指定匹配选择器的元素的快捷键的作用，而不是应用样式属性。下面是一些快捷键的例子，它们在atom-text-editor元素上按下时生效：
从Redis v2.8开始，SCAN命令已经可用，它允许使用游标从keyspace中检索键。 对比KEYS命令，虽然SCAN无法一次性返回所有匹配结果，但是却规避了阻塞系统这个高风险，从而也让一些操作可以放在主节点上执行。
工欲善其事必先利其器，想要用好InfluxDB，当然要先厘清其基本概念，本文为InfluxDB核心概念系列文章之数据元素。
Kotlin 标准库提供了基本集合类型的实现： set、list 以及 map。 一对接口代表每种集合类型：
架构师就是梳理技术，整理文档，落地技术方案，首先架构师需要梳理下redis能为我们解决什么问题，以及redis的技术门槛，redis的优势和缺点。
什么是 RPA？RPA 是机器人流程自动化 Robotic Process Automation 的简写。在《智能RPA实战》中，我们这样定义：通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术，按照规则自动执行相应的流程任务，代替或辅助人类完成相关的计算机操作。一句话总结就是：用软件机器人自动化之前由人完成的任务。
摘要：我们目前看到从可配置性有限的固定功能网络设备向具有完全可编程处理流水线的网络设备的转变。这种发展的一个突出例子是P4，它提供了一种语言和参考架构模型来设计和编程网络设备。这个参考模型的核心元素是可编程匹配动作表，它定义了网络数据包的处理步骤。在本文中，我们演示了这些表，我们使用它们来创建自己的建模框架，它们是设备性能的关键驱动因素。
Tech 导读 本文由浅到深地对微前端进行了概括性介绍，读者可以了解到微前端的概念、微前端的特点与价值、微前端的实现方案、一个微前端框架应具备的功能，以及微前端的适用场景。读者可以多关注下本文提到的各个开源的优秀的微前端实现方案，通过对比及借鉴来实现一套适合自身业务的微前端方案。 01 微前端是什么 传统的分而治之的策略已经无法应对现代 Web 应用的复杂性，因此衍生出了微前端这样一种新的架构模式，与后端微服务相同，它同样是延续了分而治之的设计模式，不过却以全新的方法来实现。微前端是一种由独立交付的多个前
之前我们介绍过gojsonq，可以方便地从一个 JSON 串中读取值。同时它也支持各种查询、汇总统计等功能。今天我们再介绍一个类似的库gjson。在上一篇文章Go 每日一库之 buntdb中我们介绍过 JSON 索引，内部实现其实就是使用gjson这个库。gjson实际上是get + json的缩写，用于读取 JSON 串，同样的还有一个sjson（set + json）库用来设置 JSON 串。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf
PySpark RDD 转换操作(Transformation) 是惰性求值，用于将一个 RDD 转换/更新为另一个。由于RDD本质上是不可变的，转换操作总是创建一个或多个新的RDD而不更新现有的RDD，因此，一系列RDD转换创建了一个RDD谱系（依赖图）。
Selenium是一款用于测试Web应用程序的经典工具，它直接运行在浏览器中，仿佛真正的用户在操作浏览器一样，主要用于网站自动化测试、网站模拟登陆、自动操作键盘和鼠标、测试浏览器兼容性、测试网站功能等，同时也可以用来制作简易的网络爬虫。
对于spring配置一个bean时，如果需要给该bean提供一些初始化参数，则需要通过依赖注入方式，所谓的依赖注入就是通过spring将bean所需要的一些参数传递到bean实例对象的过程，spring的依赖注入有3种方式：
用json来配置你的编辑器,可以说是你从菜鸟迈向高阶玩家的必经之路.不管你是不是对于JSON很熟悉或者很懂,文章前面的部分会对JSON做一些简单的介绍.
本文将从单头Attention工作原理、多头Attention工作原理、全连接网络工作原理三个方面，实现一文搞懂Transformer的工作原理。
* 匹配任意个（包括0个）字符
假设我们需要判断用户是否按下了 Ctrl + C（需要精准匹配），如果按下了就执行 copy 方法。
流提供了一种让我们可以在比集合更高的概念级别上指定计算的数据视图。通过使用流，我们可以说明想要完成什么任务，而不是说明如何去实现它。将操作的调度留给具体实现去做。
doc 环境下使用命令： keys 命令 ? 匹配一个字符 * 匹配任意个（包括0个）字符 [] 匹配括号间的任一个字符，可以
前面手写了MyArrayList以及MyLinkedList了，现在写的hashmap主要小编只采取数组加链表的方式来写了，那么现在就废话不多说了，还是和以前一样，现在就开始仿造HashMap里面的一部分方法吧。
NoSQL，全称 Not Only SQL，意为不仅仅是 SQL，泛指非关系型数据库。NoSQL 是基于键值对的，而且不需要经过 SQL 层的解析，数据之间没有耦合性，性能非常高。
雪花算法是 twitter 开源的分布式 id 生成算法，采用 Scala 语言实现，是把一个 64 位的 long 型的 id，1 个 bit 是不用的，用其中的 41 bit 作为毫秒数，用 10 bit 作为工作机器 id，12 bit 作为序列号。雪花算法SnowFlake生成唯一ID
Postgresql 存在许多特定的索引查询类型，和大部分的Btree为基础架构的关系型数据库一样，在创建索引缺省的时候会把btree作为默认值。
成员函数 emplace() 和 insert() 返回的 pair 对象提供的指示相同。pair 的成员变量 first 是一个指向插入元素或阻止插入的元素的迭代器；成员变量 second 是个布尔值，如果元素插入成功，second 就为 true。
1.自1.0.0起可用。 时间复杂度： O（N），其中N为数据库中密钥的数目，假设数据库中的密钥名称和给定模式的长度有限。 返回所有匹配的键pattern。
文章摘要：本篇文章为RabbitMQ的入门文章，不像其他一些程序代码和应用实战性的文章会带着大家从一个“Hello World”的简单例子出发，在该篇幅中主要给大家讲下RabbitMQ消息队列的起源、为何要选择该款组件、几个主要的功能特性，让大家对该款消息队列组件有一个大概的认识 在说RabbitMQ之前有必要先来介绍下AMQP协议。AMQP，即Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）、可靠性、安全。 那么再来介绍下RabbitMQ本身。RabbitMQ是一个上面说的AMQP协议的开源实现，其服务器端用Erlang语言写的，支持多种客户端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持AJAX。该消息队列主要用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。
用户界面(User Interface)属性是一些与用户界面特性相关的CSS属性。
使用.来分割不同命名空间的子集合，例如一个博客系统可能包含两个集合，分别时blog.posts和blog.authors。
什么是RPA？RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）是通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术，它可以按规则自动执行相应的流程任务，代替或辅助人类完成相关的计算机操作，从而节约人力成本，提高生产效率。
Rabbitmq提供的交换机类型有fanout、direct、topic、headers四种。在AMQP协议中还提到另外两种类型：System和自定义，本次文章主要介绍一下常用的交换机的特性。
监督学习：机器学习中最常见的方法是监督学习。在监督学习中，我们得到一组标记数据（X，Y），即（特征，标签），我们的任务是学习它们之间的关系。但是这种方法并不总是易于处理，因为-
在日常的开发中我们有时会要遍历Redis中的所有的键，我们在之前的文章中已经介绍过了，我们可以用keys命令来获取所有的键，那么在Redis中除了keys命令之外，我们还可以使用scan命令获取。下面我们将详细了解一下这两种命令的相关内容。
MySQL的存储引擎架构将查询处理与数据的存储/提取相分离。下面是MySQL的逻辑架构图：
用法："//button[@class='ant-btn ng-star-inserted']"
子元素伪类选择器就是选择某一个元素下面的子元素的方式，在jQuery中，子元素伪类选择器分为两大类：
有时候因为 Redis Key 没有设置过期时间或者因为业务需求或者Redis内存不足或者修改Redis Key值等需求，并且这些Key是有规律的，可以通过正则表达式来匹配。
前文回顾： 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术 「Python爬虫系列讲解」五、用 BeautifulSoup 爬取电影信息 「Python爬虫系列讲解」六、Python 数据库知识 「Python爬虫系列讲解」七、基于数据库存储的 BeautifulSoup 招聘爬取
这是国内外目前第一篇较为详细系统的讲述Java JOLT用法及部分原理的文章，如有错误，请及时留言指出。如有转载，请标明出处。
近期，DeepMind发表论文，称受Marta Garnelo和 Murray Shanahan的论文“Reconciling deep learning with symbolic artificial intelligence: representing objects and relations”启发，他们提出了一种新的架构，可将目前人工智能的两大流派符号派和神经网络派相结合，并取得良好效果。但是对于如此重要的论文，在国内的主流技术论坛上竟然没有什么的解读与评论，经过了两天的研究，笔者先将我对PrediNet的一些成果发布出来，供各位参考。
redis(remote dictionary server 远程字典服务器)是一个开源高性能的键值对数据库，通过提供多种键值数据类型来适应不同场景下的存储需求，并借助高层次的接口来胜任缓存、队列等角色。
企业架构包括多种不同类型，如包括业务架构、数据架构、应用架构和技术架构等。其中数据架构的主要目标是有效地管理数据，以及有效地管理存储和使用数据的系统。
今天分享一个开源的低代码测试平台-流马。它的优点是同时支持API接口、UI自动化的在线自动化用例开发，而不需要手写代码即可完成。
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