之前有说到，在 React 中渲染列表的时候，要给每一个数据加一个 key 值，赋予一个确定的标示，而且也详细描述了如何给一个标示，方法知道了，那么为什么要这么做呢？...，然后匹配第二个元素 second 对应的树，最后插入第三个元素的 third 树。...Connecticut Duke Villanova 现在 React 知道只有带着 '0' key 的元素是新元素...你要展现的元素可能已经有了一个唯一 ID，于是 key 可以直接从你的数据中提取： {item.name} 当以上情况不成立时，你可以新增一个 ID 字段到你的模型中...由于组件实例是基于它们的 key 来决定是否更新以及复用，如果 key 是一个下标，那么修改顺序时会修改当前的 key，导致非受控组件的 state（比如输入框）可能相互篡改导致无法预期的变动。
斗佛视频号最新的一期讲解了硬件性能数据的基础知识，包括了CPU各级缓存、内存、机械/固态硬盘、网卡、机房等延时和吞吐量数据，我认为是非常有用的内容，虽然只是一些经验值，但是了解这些，就能为我们进行系统设计...、技术选型等工作的时候，提供更科学的数据参考，做到有"数"可依，定量评估，更加科学。...结合这个系统的响应时间等非功能需求，根据不同设备的延时参考，就可以初步判断机械硬盘还是SSD满足我的需求。如果做同城灾备、异地灾备，根据延时，初步判断多少公里范围内建设机房能满足我的目标。...无论是系统架构师、开发人员、DBA、运维人员，了解这些基础的性能数据，对工作都是一种很好的辅助，但这些只是表象，如果能深入了解这些数据背后的原理，甚至具备调优的能力，就进入到了更高的层次。...硬件参考数据， 如果您认为这篇文章有些帮助，还请不吝点下文章末尾的"点赞"和"在看"，或者直接转发pyq， 近期更新的文章： 《MySQL的mysqld_safe和mysqld进程有何用？》
{ num: 1 } }, mutations: { increment(state) { state.num++ } } }) 当上面用的是同步的...mutations createLogger 就能记录用户操作数据的变化 mutations: { increment(state) { setTimeout(()=> {...actions 不能直接修改 state 的全局状态，只能去触发，mutations 里面的函数去修改，下面来看一下 actions 函数的日志是怎么样的 import { createApp } from...) { setTimeout(() => { context.commit('increment') }, 1000) } } }) 可以看到先出发的是...actions 后触发的时候 mutations，因为 actions不能直接修改state所有没有状态的改变，而经过一秒后才通过mutations修改了state` 里面的数据并且打印出日志 总结
该层主要有以下两种协议：传输控制协议 (Transmission Control Protocol，TCP)：提供面向连接的、可靠的数据传输服务，数据传输的基本单位是报文段（segment）；用户数据报协议...(User Datagram Protocol，UDP)：提供无连接的、尽最大努力的数据传输服务，但不保证数据传输的可靠性，数据传输的基本单位是用户数据报。...在每一层都工作着不同的设备，比如我们常用的交换机就工作在数据链路层的，一般的路由器是工作在网络层的。...正是因为进程之间的数据是严格隔离的，所以一个进程如果崩溃了，或者挂起了，是不会影响到其他进程的。如果进程之间需要进行数据的通信，这时候，就需要使用用于进程间通信的机制了。...关于原理： 基本原理是通过媒体查询（@media）查询检测不同的设备屏幕尺寸做处理。关于兼容： 页面头部必须有mate声明的viewport。
Data Science （数据科学）作为现如今最炙手可热的领域之一，越来越受到人们的关注。而数据分析背后充满了概率统计的知识。因此，打下良好的概率论基础是必须的。 ?...数据类型 ‘巧妇难为无米之炊’，数据分析的‘主料’即为数据。当我们对一组数据作分析的时候，一定要明确的是，这组数据只是研究对象（population）中的一部分样本（sample）。...我们只是对一部分样本进行分析，然后去推测出整个对象的规律。 首先，需要明确的是：数据分析中，数据量越多，样本越大，结果越准确。 那有人会问，既然这样，为什么不搜集海量的数据呢？...大部分的工作只是为了找到一个近似的规律，而且过大的数据量会带来收集费用的飙升、处理难度和时间的增加。因此，数据处理第一步，我们要试着去平衡数据量和处理的耗费（金钱与时间）。...并且随着孩子越来越多，几乎不可能保证只生了4个男孩，其他都是女孩，毕竟单次生男孩的概率要大一些。 正态分布（高斯分布） 正态分布是最最最重要的分布之一，在数据分析领域也是最常见的分布之一。
总共大的是从两个方面来看，一方面是企业在最大化竞争优势的业务需求和采用适当的数据安全策略与降低风险之间进行平衡，这块其实就是非常典型的业务和安全怎么平衡的问题，就是我到底是发展业务牺牲安全，还是我要保安全牺牲业务...这块其实是一个企业建设当中的痛点，其实后面也会介绍，这块是需要通过咨询或者专家服务来进行规避的。 第二，实际上是数据在组织内部流转生命周期的分析。...我们可以看到中间这一块蓝色区域，实际上是一个典型的数据在组织内部小范围流转的一个架构图，从数据中心的基础设施到网络的基础设施，到服务器的硬件，这块可能是基础设施层面上的。...数据安全建设思路 了解了整个这个数据安全建设的痛点，我们看看数据安全建设的思路。基本上是需要基于咱们企业的关键业务，去识别数据流的生命周期，然后再进行治理和安全防控。...比如说底下这张图，是比较典型的一个数据流转的示图，从外部数据源发起数据的需求，然后到内部数据区域。
作者：桔了个仔 链接：https://www.zhihu.com/question/359742335/answer/930586793 来源：知乎 其实真不一定必须用one hot，不过用one...如果你预测的label是苹果，雪梨，香蕉，草莓这四个，显然他们不直接构成比较关系，但如果我们用1,2,3,4来做label就会出现了比较关系，labe之间的距离也不同。...例如你做一个风控模型，预测的是四个风险类别[低，中，高，紧急]，其实你也可以用1，2，3，4来做label，因为确实存在一个比较。但这本质上就成了回归问题。...预测的结果将会是[0.1, 0.6, 0.2, 0.1]这样的形式，我们一般取概率最高的那个为预测结果，假设这四个label还是[苹果，雪梨，香蕉，草莓]，如果真实的结果是雪梨，那么这个结果是top1...但如果实际结果是香蕉，但香蕉的概率排第二，那么这个结果也是top 2准确的。
你看，传统的IT人在接近退休时喜欢向周围人炫耀什么是DevOps，然而我认识的一些年轻IT人，他们是经理的同时也是顾问，他们聪明而且拥有MBA证书——他们很成功，但是也很年轻。 ?...本质上来说，我是一名技术人员。我一直喜欢把东西拆开，重建然后修复。这种态度也延续到了我的IT工作中。但是随着年龄的增长，我越来越不能容忍那些糟糕的产品设计。...因为糟糕的产品设计还有厂商们那些有意或无意的失误，统统会让我的工作变得复杂。我需要靠自己的记忆和繁琐的操作才能完成系统和应用程序配置。传统IT并没有给我任何挑战，除了这些令人上火的系统设计。...这样看来，我被吸引到云端是有道理的，云里更多的是人和流程，而不是技术。 你可以将所有工作负载转移到云中，并且一点不会影响到业务运行。...IT和业务之间的差距必须填补，比如，确保IT员工对待工作时能够回答“为什么”，而不仅仅是“什么”和“如何”。
实际上，跨职能团队是由多个来自不同职能领域的人员组成的。但跨职能团队最大的一个特点是团队内的成员不仅来自多个职能领域，还可以扮演多个角色。...要求团队中的成员可以扮演多个角色。在Scrum团队中，个人的多角色扮演是助力团队实践取得高效工作的关键。这也是跨职能团队灵活性的表现，他们能够不断地适应市场变化，以随时精进和提高自己的能力。...这里要避免一个误区：并非跨职能团队中的成员具备并精通各种技能。毕竟学习的成本是巨大的，使团队中每位成员都精通所有技能，基本上是不可能完成的任务。 二、跨职能团队如何确保目标一致？...要知道，群体的智慧是无限的，群体所共同商议出来的目标符合每个人的内心期许，也能够鼓励团队中的成员为了实现目标的一致进行自我管理。 这里的目标一致有一个大的前提，就是目标的可持续性。...当沟通双方进行交流的时候，如果用线上交流的方式，会有理解偏差、反馈不及时等问题出现。因此，面对面的交流是消除误解、减少沟通成本的最佳方式。
在 new Vue() 中，data 是可以作为一个对象进行操作的，然而在 component 中，data 只能以函数的形式存在，不能直接将对象赋值给它 new Vue({ el: '#app...' }) 这并非是 Vue 自身如此设计，而是跟 JavaScript 特性相关，我们来回顾下 JavaScript 的原型链 var Component = function() {}; Component.prototype.data...console.log(component2.data.message); // Peace 以上两个实例都引用同一个对象，当其中一个实例属性改变时，另一个实例属性也随之改变，只有当两个实例拥有自己的作用域时
一些人让这句话的前半句成为现实，同时也在努力不让它的后半句在现实中发生：你必须是你——这一次，现实“高于”艺术。 这事关网络可信身份服务的安全。...一个重要的历史节点 要解决身份认证、终端安全和可信连接中的安全问题，必须要看到的一点，是人与人、人与物，以及物与物共同构成的“物联生态”中，手机在很长一段时间内，都将是最为重要的终端载体。...除去消费者熟悉的手机品牌厂商，这个生态圈还包括了应用厂商、芯片厂商、安全解决方案厂商、算法厂商，甚至需要安全评测机构参与其中。 要构建安全身份识别认证的完整链路，整个生态圈都必须为此做出努力。...IoT发展带来新挑战 在可见未来的IoT场景中，硬件终端日趋多样化已成必然。这也是确保网路可信身份服务的安全性时，必须考虑的第三点，可信连接——它解决的是物与物之间的安全连接问题。...这一背景下，协调一个大跨度的产业链，同时满足各产业环节多品牌供应商对效率的追求，已经是无论如何不可回避的挑战——这里的关键是标准制定。
大家好，我是码哥。 Java 虚拟机（Java Virtual Machine，JVM）是 Java 技术体系的核心组成部分，它使得 Java 程序能够实现“一次编译，到处运行”的跨平台特性。...JVM 不仅运行 Java 程序，还承担了内存管理、垃圾回收、即时编译（JIT）等关键任务，是现代 Java 开发不可或缺的基础设施。...JVM 的设计目标 JVM 的设计目标契合 Java 的技术哲学： 可移植性：JVM 是字节码和底层操作系统之间的桥梁，通过屏蔽硬件和平台的差异，确保 Java 程序可以跨平台运行。...JVM 的出现为 Java 程序提供了跨平台、高性能和安全性的保障，是 Java 技术体系的基石。...在接下来的章节中，我们将深入解析 JVM 的运行时数据区域、垃圾回收机制、类加载与字节码执行等核心模块，为高性能调优提供理论支持。
类型标签存储在每个单元的低位中，共有五种数据类型：000: object - 当前存储的数据指向一个对象。 1: int - 当前存储的数据是一个 31 位的有符号整数。...010: double - 当前存储的数据指向一个双精度的浮点数。100: string - 当前存储的数据指向一个字符串。110: boolean - 当前存储的数据是布尔值。...如果最低位是 1，则类型标签标志位的长度只有一位；如果最低位是 0，则类型标签标志位的长度占三位，为存储其他四种数据类型提供了额外两个 bit 的长度。...长连接HTTP协议有两种连接模式，一种是持续连接，一种非持续连接。（1）非持续连接指的是服务器必须为每一个请求的对象建立和维护一个全新的连接。...队头堵塞HTTP 传输的报文必须是一发一收，但是，里面的任务被放在一个任务队列中串行执行，一旦队首的请求处理太慢，就会阻塞后面请求的处理。这就是HTTP队头阻塞问题。
C/C++中头文件是必须的吗？ 不是。...，报错信息跟上面是一样的（废话）。...这里的目标代码是汇编代码，所以g++ -S会产生一个汇编文件。...上面的ld是链接器，是一个可执行程序，它的输入是一个或多个目标文件，如上面指令中的main.o。 也就是说，目标文件main.o中引用了func()，但链接器找不到它的定义。...回到题目上来，头文件是必须的吗？不是，头文件会在预处理阶段被展开。但头文件会我们编程带来极大便利，要使用某个函数、某个变量了，那就#include。
引用类型与函数区别 引用类型与函数 object是引用类型，如果不用function返回，每个组件的data都是内存的同一个地址，一个数据改变了其他也改变了。...js中只有函数构成作用域（只有函数的{}构成作用域，对象的{}以及if(){}都不构成作用域），data是一个函数时，每个组件实例都有自己的作用域，每个实例相互独立，不会互相影响。...，另外一个实例也会跟着改； 两个实例必须有自己各自的作用域才行，需要通过下列方法进行处理 const Mycomponent = function(){ this.data = this.data...(); } Mycomponent.prototype.data = function(){ return { a: 1, b: 2 } } 这样每一个实例的data属性都是独立的...这是js本身的特性带来的，跟vue本身设计无关。
什么是数据卷 使用docker容器的时候，会产生一系列的数据文件，这些数据文件在删除docker容器时是会消失的，但是其中产生的部分内容是希望能够把它给保存起来另作用途的，Docker将应用与运行环境打包成容器发布...，程序员希望在运行过程钟产生的部分数据是可以持久化的的，而且容器之间我们希望能够实现数据共享。...数据卷的特点 Docker 数据卷是 Docker 容器中持久存储数据的机制，具有以下特点： 持久性：数据卷独立于容器的生命周期，容器删除后数据卷仍然存在，可以被其他容器挂载和使用。...容器之间隔离：即使多个容器共享同一个数据卷，它们之间的操作仍然是相互隔离的，不会相互影响。 高性能：与将数据存储在容器内部相比，使用数据卷通常具有更高的性能，因为数据卷可以利用主机文件系统的优势。...， 需要注意的是 使用 bind 方式做数据卷的映射时，首次 docker run -v 运行，如果本机的文件夹是没有内容的，docker容器中的文件夹是有内容的，则本机的会覆盖dokcer容器中的，也就是容器中原本有内容的也会没有内容
一、将Docker数据挂载到容器 在Docker中，要想实现数据的持久化（所谓Docker的数据持久化即数据不随着Container的结束而结束），需要将数据从宿主机挂载到容器中。.../share/nginx/html （这个目录是yum安装nginx的默认网页目录）。 ...由此可以验证，在数据卷里边的东西是可以持久化的。如果下次还需要创建一个nginx容器，那么还是复用当前数据卷里面的文件。 ...3.4 应用案例 在服务治理组件中，服务发现组件是一个最常用的组件之一，Consul是一个流行的服务发现开源项目，Consul推荐我们使用配置文件的方式注册服务信息。...reload *.这里的consul-server是容器的名字，consul reload是重新加载的命令（非restart）。
本文将介绍一些基础的数据科学库。...核心库 Python有三个核心数据科学库： Numpy Scipy Matplotlib 第二代库 Scikit-learn 是Python中的机器学习库，专注于“核心”机器学习，包括结构化数据的回归、...Pandas 为了简化Python中的数据分析。Pandas让加载结构化数据、计算统计数据、切割数据变得非常容易。 Seaborn 可创建出漂亮的可视化数据。...Seaborn是基于Matplotlib创建的，因此仍然可以使用Matplotlib功能增加或编辑Seaborn图表。...Tensorflow 是由谷歌创建的，为深度学习的生产提供了很强大的支持。 统计 statsmodels 对统计模型和测试提供了很好的支持，甚至还支持很多R语法。
1、增长： 增长就是指连续发生的经济事实的变动，其意义就是考查对象数量的增多或减少。 2、百分点： 百分点是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度。...3、倍数与番数： 倍数：两个数字做商，得到两个数间的倍数。 番数：翻几番，就是变成2的几次方倍。 4、指数： 指数是指将被比较数视为100，比较数相当于被比较数的多少得到的数。...5、比重： 比重是指总体中某部分占总体的百分比。 6、拉动。。。增长。。。： 即总体中某部分的增加值造成的总体增长的百分比。...7、年均增长率： 即某变量平均每年的增长幅度。 8、平均数： 平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。 公式为：总数量和÷总份数=平均数。...10、复合增长率 复合增长率是指一项投资在特定时期内的年度增长率，计算方法为总增长率百分比的n方根，n相等于有关时期内的年数。 公式为：(现有价值/基础价值)^(1/年数)-1
[通讯] 大端和小端的问题（Big endian and Little endian） 数据类型说明 数据类型是编程语言中非常重要的概念，其作用主要有以下几个方面： 内存分配：不同的数据类型在内存中需要分配不同的空间...综上所述，正确选择和使用数据类型是编程中至关重要的一步，它直接关系到程序的正确性、性能和可维护性。 Tip: 编写程序需要理解数据的本质。...例如，int 数据类型下的数字 1065353216 的数据本质是“00 00 80 3F”，而 float 数据类型下的数字 1 的数据本质也是“00 00 80 3F”。...因此，在解析数据时，必须使用正确的数据类型进行解析，否则会产生乱码。换言之，对于数据来说，应当使用与其原本类型相同的类型进行解析。...大部分人的习惯是高位在前，低位在后。但这只是一种规定，数据存储可以有多种排列，大体上分为三种： 小端排列：典型的代表是 C# 语言，三菱 PLC。 大端排列：典型的代表是西门子 PLC。
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