int32 的最大值是 INT_MAX。INT_MAX 常用于表示整数的最大值，它代表 32 位有符号整数类型能表示的最大整数值。具体的值依赖于编程语言和硬件平台。在一些编程语言和操作系统中，INT_MAX 可能等于 2^31 - 1，这对应于 2147483647。在其他系统中，INT_MAX 可能对应于一个更大的值。
如果不清楚Go语言中如何处理整数溢出可能导致严重的问题，本文首先会介绍一些与整数相关的概念，然后深入分析整数溢出问题。
上周参加了一个区的程序员技能比赛的初赛，其实就是算法比赛，虽然最后结果是过了初赛，但过程真是一言难尽啊。
之前遇到过这样一个情况(发现问题的结构体并不长这样, 不过为了引出问题, 改了一下):
Redis 已经是大家耳熟能详的东西了，日常工作也都在使用，面试中也是高频的会涉及到，那么我们对它究竟了解有多深刻呢？
也对多维Tensor排序，当对多维Tensor进行排序时，可以通过axis参数指定需要排序的维度，默认axis默认值为-1，也就是对最后一维进行排序。
maximum()用于限制最小值,也即是说，将一个tensor中小于指定值的元素替换为指定值：
unsafe，顾名思义，是不安全的，Go定义这个包名也是这个意思，让我们尽可能的不要使用它，如果你使用它，看到了这个名字，也会想到尽可能的不要使用它，或者更小心的使用它。
int为整形，取值范围根据系统决定，根据官方文档的定义是最小为32位，也就是x86架构或者x64/x86-64，关于架构的知识具体可自行百度
numpy用于操作数组，数组中的元素最常见的就是字符串和数值两种类型，本文针对数值型的数组，总结归纳了常用的数学运算和统计的函数。
之前一章讲解了go的关键字，并且只有25个关键字，而这篇文章记录的是数据类型标识符，注意数据类型标识符也属于关键字（预声明标识符），不过25个关键字为定义go语言程序结构的而今天的是定义数据类型的，它们共有20个小伙伴：
xid是uint32类型的，GetNewTransactionId函数中xid在ShmemVariableCache->nextXid中取值，但是ShmemVariableCache->nextXid是long int类型的。
本文是《Go语言调度器源代码情景分析》系列的第17篇，也是第三章《Goroutine调度策略》的第2小节。
位模式：内存由字节组成.每个字节由8位bit组成,每个bit状态只能是0或1.所谓位模式,就是变量所占用内存的所有bit的状态的序列指针大小：一个指针的大小是多少呢？在32位操作系统上，指针大小是4个字节，在64位操作系统上，指针的大小是8字节，所以uintptr能够容纳任何指针的位模式，总的说uintptr表示的指针地址的值，可以用来进行数值计算GC不会把uintptr当作指针，uintptr不会持有一个对象，uintptr类型的目标会被GC回收
math 标准库提供了一些 常量如 int64 类型的最大值、float64 类型的最大值等，和常用的数学计算函数。
Java中int就代表Int32 ,short就代表Int16，long就代表Int64
pandas中有两类非常重要的数据结构，就是序列Series和数据框DataFrame.Series类似于NumPy中的一维数组，可以使用一维数组的可用函数和方法，而且还可以通过索引标签的方式获取数据，还具有索引的自动对齐功能；DataFrame类似于numpy中的二维数组，同样可以使用numpy数组的函数和方法，还具有一些其它灵活的使用。
树形 dp。一般两遍 dfs 就能解决。 第一遍 dfs 用 son[i] 记录每个节点多少个子孙，用 dis[i] 记录 i 点到其所有子孙的距离之和。 son[i]和 dis[i]都在回溯的过程进行维护。假设 v 是 u 的孩子节点，\(son[u]+=son[v]+1\), \(dis[u] += dis[v]+son[v]+1\)，也就是说 v 的每个子孙到 u 的距离是他们到 v 的距离+1，然后再加上 v 到 u 的距离1。 第二遍 dfs，维护 dis[i] 为到所有点的距离之和。节点 v 到其它所有节点的距离之和可以用 u 到其它所有节点的距离之和计算出来。因为v和v 的子孙到 v 的距离要比到 u 的距离少1，就减去了son[v]+1，然后剩下 n-son[v]-1个点到 v 的距离要比到 u 的距离多1，就加上了 n-son[v]-1，所以就是 \(dis[u]+n-2\times son[v]-2\)。 手写代码，大概是下面这样。
整数就是没有小数部分的数字，比如 42 和-23。整数可以是有符号(正、负、零)或者无 符号(正、零)。
ContinueWith？ 啥东西~~？？ 要写可伸缩的软件，一定不能使你的线程阻塞。这意味着如果调用Wait或者在任务未完成时查询Result属性，极有可能造成线程池创建一个新线程，这增大了资源的消耗，并损害了伸缩性。 ContinueWith便是一个更好的方式，一个任务完成时它可以启动另一个任务。上面的例子不会阻塞任何线程。 当Sum的任务完成时，这个任务会启动另一个任务以显示结果。ContinueWith会返回对新的Task对象的一个引用，所以为了看到结果，我需要调用一下Wait方法，当
问题重现： 小Y最近在甜品店工作,其工作是切蛋糕。现在有n个顾客来购买蛋糕，并且每个顾客有一个到达的时间，以及需要买的蛋糕的长度ai。由于小Y每次只能服务一个顾客，【问题严谨性补充：而顾客如果进店没有服务员立刻为他服务，他将离开】所以对于相冲突的顾客没有办法提供服务。问小Y最多能为多少位顾客提供服务。小Y能够决定是否卖蛋糕给某个顾客。如果答应顾客要买长度为ai的切糕，那么小Y还要将蛋糕切成单位长度给顾客。如果对ai的蛋糕切成x和ai-x，所花的时间代价为x*(ai-x)。例如，当一个用户在1时刻，需要长度为
在夜晚，仰望星空的时候，你只能看到星星和月亮。在Stream的世界里，你只能看到无数的0和1组成的二进制数据（byte）。我们在网络中传输的数据，其实都是以一组有序的byte的形式传输的。
在之前的一篇文章.NET性能系列文章一：.NET7的性能改进中我们聊到Linq中的Min()和Max()方法.NET7比.NET6有高达45倍的性能提升，当时Benchmark代码和结果如下所示：
tf.math.maximum tf.math.maximum( x, y, name=None ) 此函数返回x和y的最大值(即x > y ?x: y)。 参数: x: 张
原文链接：http://tecdat.cn/?p=7637 本文讲解了使用PyMC3进行基本的贝叶斯统计分析过程. # 导入 import pymc3 as pm # python的概率编程包 im
Go 内置很多种数值类型，往往初学者不知道编写程序如何选择，使用哪种数值类型更有优势。
Pandas 数据操作 import pandas as pd Series索引 ser_obj = pd.Series(range(5), index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) ser_obj.head() a 0 b 1 c 2 d 3 e 4 dtype: int32 行索引 # 行索引 ser_obj['a'] #等同描述ser_obj[0] 0 切片索引可以按照默认索引号，也可以按照实际索引值 # 切片索引（按索引号） ser_obj[
1、返回最大值 maximum( x, y, name=None ) 2、 返回 x 和 y 的最大值(即表达式：x > y ? x : y). 注意：Maximum 支持广播. 参数： x：
Go 语言也提供了常量的语法支持，与其他语言提供的常量基本一致。但是 Go 中的常量有几个有用的特性值得了解一下。
谈到内存对齐，早年间玩Java的时候就能偶尔打打交道，为此Java8还提供了个语法糖@Contended来帮助我们解决高速缓存cacheline内存未对齐的伪共享问题。不过Go目前涉及到类似问题，比如内存对齐带来的原子操作的问题还是需要手动处理下，毕竟Russ Cox大佬也发话了
整数和浮点值是算术和计算的基础。例如，1是一个整数，1.0而是一个浮点数。 以下是julia 中常见的数字类型：
.NET Framework 4.5 开始引入 Task.Run，它可以很方便的帮助我们使用 async / await 语法，同时还使用线程池来帮助我们管理线程。以至于我们编写异步代码可以像编写同步代码一样方便。
本文以type rand struct 为切入点，看下 Go 伪随机数的实现原理。
零值并不等于空值，而是当变量声明为某种来兴后的默认零值，通常情况下默认值为0，bool为false，string为空字符串。
Go 语言整型可以分为平台无关整型和平台相关整型这两种，它们的区别主要就在，这些整数类型在不同 CPU 架构或操作系统下面，它们的长度是否是一致的。
可以看出，对于基本运算加（+）、减（-）、点乘（*）、除（/）、地板除法（//）、取余（%），都是对应元素进行运算。
Go 语言中的基本数据类型包含了三种，分别是 布尔类型、数值类型 以及 字符串 类型三种，其中数值类型又分为 整数类型、浮点数类型、复数类型。
本文讲解了使用PyMC3进行基本的贝叶斯统计分析过程. （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
Tensorflow的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。Tensorflow的张量和numpy中的array很类似。
本文主要是关于numpy的一些基本运算的用法。 #!/usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import numpy as np # Test 1 # 定义矩阵 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print arr # Test 1 Result [[1 2 3] [4 5 6]] # Test 2 # 矩阵的维度 print 'number of dim: ', arr.
Dubbo 是开源的一个Java高性能优秀的服务框架，使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能，可以和 Spring框架无缝集成。
其它的一些知名电商如当当、京东、国美维护了自己的分支或者在dubbo的基础开发，但是官方的库缺乏维护，相关的依赖类比如Spring，Netty还是很老的版本(Spring 3.2.16.RELEASE, netty 3.2.5.Final),倒是有些网友写了升级Spring和Netty的插件。
https://iamarookie.blog.csdn.net/article/details/117591977
在tf.random.truncated_normal中如果随机数的取值在(u-2\sigma, u+2\sigma)之外，则重新生成，保证值在均值附近
在本文中，作者解释了感兴趣区域池化（RoI 池化）的基本概念和一般用法，以及如何使用它来实现注意力机制。他一步步给出了在 Keras 和 TensorFlow 环境下使用 RoI 池化的实现。
字符串是由一连串的字符连接起来的字符序列，使用的utf-8编码标识的unicode文本。
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