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你真的知道 GO nil 代表什么吗?

本篇文章主要是来聊聊 Golang 关于 nil 的使用方式及理解,看看有没有你还不知道的情况呢?...:= 222 log.Printf("nil == %+v,true == %+v,false==%+v", nil,true,false) } 自然,例如 const 是 Golang 的关键字...以 nil 作为零值的数据结构,同样有自己所占用的空间,占用空间的大小也是不一样的,Golang 可以使用 unsafe 包的 Sizeof 方法来进行查看 func main() { log.SetFlags...从 nil 通道读取数据 例如,若定义一个 channel ,var ch chan int 从 nil 通道读取数据会阻塞: <- ch 写入数据到 nil 通道 写入数据到 nil 通道会阻塞...希望能够对你有帮助 文中提到的技术点,感兴趣的可以查看这些文章: GO slice 的实现原理 GO map 的实现原理 关于 interface{} 会有啥注意事项?

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Kafka的HW、LEO、LSO等分别代表什么?

下图表示一个日志文件,这个日志文件只有9条消息,第一条消息的offset(LogStartOffset)为0,最有一条消息的offset为8,offset为9的消息使用虚线表示的,代表下一条待写入的消息...上图中offset为9的位置即为当前日志文件的 LEO,LEO 的大小相当于当前日志分区中最后一条消息的offset值加1.分区 ISR 集合的每个副本都会维护自身的 LEO ,而 ISR 集合中最小的...在同步过程不同的副本同步的效率不尽相同,在某一时刻follower1完全跟上了leader副本而follower2只同步了消息3,如此leader副本的LEO为5,follower1的LEO为5,follower2...而在异步复制的方式下,follower副本异步的从leader副本复制数据,数据只要被leader副本写入就会被认为已经成功提交。...原文链接 https://www.cnblogs.com/yoke/p/11486196.html

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HTML拖放介绍

1.在jQuery UI里面会经常使用Draggable和Droppable,实现Web开发拖放效果,当然这不是原生条的拖放,所以在处理复杂的拖放上还是需要自己动手写很多代码,最近开发中就遇到这个问题...Web拖放发展历史 第一阶段: 因为HTML和DOM可以处理底层的鼠标事件,所以早起的开发人员可以借助Javascript和CSS,DOM事件基础,可以近似实现一个简单的拖放功能。...mouseup 释放鼠标按键,可能会触发放置操作 基于鼠标起始位置,是否放置在此位置 弊端: 1.需要考虑边界,而已需要提示哪里位置可以放置元素 2.不能将自己的页面的元素与其他页面,或者窗口、浏览器其他内容合并或者交互...第三阶段: HTML5发布之后,技术越来越成熟。而已标准中提供了拖放的API,所以越来越多的公司关注HTML5拖放操作。看一个Skydrive上传文件的示例和Dropbox上传文件的示例。...因为没有具体查看代码,不知道这2家公司是否也是使用了HTML5的Drag API,同时没有去测试对较老的浏览器的支持,所以不知道他们是使用的哪种技术。

3.1K100

社交网络抽取有代表性的用户

1.为什么要做这个问题 1.1 从社会应用角度 在HCI(人机交互),实施调查和去获得用户的反馈都是主要针对有代表性的用户....机器学习领域,找原型子集来辅助分类算法. 2.怎样定义代表性 Note:和在社交网络寻找影响力最大化的问题不同,找出具有代表性的用户的目的是抽取一些”平均”的用户,他们能够在统计上代表原来所有用户的特征...),即,与原数据集用户具有较少的特征损耗 2.从分布角度,代表性子集在满足(1)条件下应尽可能的分散或稀疏,使得子集可以尽可能地还原原数据集的分布,即,P具有具有稀疏性; -note:如果仅仅要求特征损耗最小...,可能会导致代表性子集都聚集在人数较多较相似的团体,以致于原数据集的分布丢失....目前倾向于版本一. 2.2 问题定义: 在原数据集人物集合寻找这样的代表性子集P a)P能够满足以上代表性的定义 b)P是数量最小的那个代表性集合 2.3 Novel之处或者contibution:

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机器学习与统计学:R方代表什么?和P值的关系是什么?

分子的右侧代表预测结果与样本均值差的平方和。...var 分母理解成: 不考虑预测结果,样本标签本身的var 如果我们的拟合曲线与模型均值相同,那么我们的 =0,也就是说模型对于样本毫无解释能力,如果去蓝线的话, 将是一个非常接近于81%的数字,代表蓝线为均值线减少了...该F检验和P值出场了 我其实一开始只想知道p-value在线性方程组里是怎么计算出来了,后来查到了是必须要通过F值才能够得到. F检验的公式形象化的理解就是: ?...要减去pfit的原因是随着你方程的系数项越多,你也需要更多的样本数量才能够去拟合方程。比如你需要2个点才能确定一条直线,3个点来确定一个平面。...那么这个式子又怎么得到我们的P值呢? P值是检验样置信度的一个指标,一般我们认为p<=0.05时(一般选择这个显著水平),模型的信号不存在偶然性,模型的结果可靠 ?

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