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Linux这么》笔记(四)

[选项] [文件] -b 将可执行文件(binary)当作文本文件(text)来搜索 -c 仅显示找到的行数 -i 忽略大小写 -n 显示行号 -v 反向选择--仅列出没有关键字的行 在Linux...find 用于按照指定条件来查找文件 find [查找路径]寻找条件 操作 -name 匹配名称 -perm 匹配权限(mode 为完全匹配,-mode为包含即可) -user 匹配所有...mtime -n +n 匹配修改时间-n指 n天以内,+n指n天以前 -atime -n +n 匹配访问时间 -ctime -n +n 匹配修改文件权限时间 -nouser 匹配无所有的文件...linuxprobe用户的文件并复制到/root/findresults目录 find / -user luoxiaolei -exec cp -a {} /root/findresults/ \; 参考书目 《Linux...这么》 刘遄 著

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设计模式这么

Java设计模式系列内容,现在,让设计模式如此简单。 ---- Java设计模式系列文章 设计模式专栏,点我直达 ---- 设计模式概述 1.1 引言 设计模式是程序员可以使用的形式化的最佳实践。...项目中合理地运用设计模式可以完美地解决很多问题,每种模式在现实中都有相应的原理来与之对应,每种模式都描述了一个在我们周围不断重复发生的问题,以及问题的核心解决方案,这也是设计模式能被广泛应用的原因。...#设计原则 所有的设计都应该越简单越好,应该从KISS、YAGNI原则开始,一些简单的事情,复杂的东西和模式,要在适合它的时候在去引用,注意扩展性。...#设计模式的类型 序号 模式&类型 包含内容 1 创建模式: 这些设计模式提供了一种在创建对象的同时隐藏创建逻辑的方式...(State Pattern) 策略模式(Strategy Pattern) 模板模式(Template Pattern) 访问模式

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干掉公式 —— numpy 这么

矩阵 理解了向量,矩阵理解起来就容易了,相当于一组向量,即坐标系中的多个点的集合,矩阵运算,相当于多个向量的运算或变换。...用 numpy 简单很多:x * 2,就像标量运算一样,感觉向量同一个数值一样。...矩阵平方 矩阵点积 不同维度的矩阵可以乘法操作,但不是一般的乘法操作,操作被称为点积,为了用 numpy 表示,需要用 dot 函数,例如矩阵 m 和 n ?...矩阵点积 求和与连乘 统计公式中,求和运算很常见,例如对矩阵求和: ?...矩阵求和 表示对矩阵 m 中所有元素进行求和,nunpy 通过 sum 完成计算: m.sum() 连乘和求和类似,将矩阵中所有元素乘积运算: ?

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用户行为分析,这么

到底咋办?今天系统讲解一下 1 用户行为分析的常见错误 ▌错误1:乱摆指标,一锅乱炖。最典型的就是,把性别、年龄、职业、身高体重,这种用户基础信息往上摆。...最常见的: ● 用户登录少了,所以要搞高 ● 这个商品用户买的多,所以要多卖 ● 这个内容用户点的多,所以继续出 基本上就是数据低了搞高,高了保持。...业务方目标很明确:看看这东西的咋样了。...这种情况,一般是评价具体业务流程,且流程是核心流程。比如新用户注册,大型活动参与,交易流程,关键问题投诉等等。 这时候分析目标非常具体: l 注册转化率要搞高! l 活动参与率要搞多!...继续看如何这种大而广的问题。

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高级架构进阶之HashMap源码这么

HashMap的面试问题能够考察面试的线程问题、Java内存模型问题、线程可见与不可变问题、Hash计算问题、链表结构问题、二进制的&、|、>等问题。...如果数组该位置上没有元素,直接将该元素放到此数组中的该位置上。...= null) { // existing mapping for key                //左边注释为jdk自带注释,说的很明白了,针对已经存在key的情况处理。...我见到绝大多数程序员,对学习的态度,基本上就是这几个层次(很偏激哦): 只关注项目本身,不懂baidu一下。 除了做好项目,还会阅读和项目有关的技术书籍,看wikipedia。...除了阅读和项目相关的书外,还会阅读IT行业的书,比如Java时,还会去了解函数语言,如LISP。 找一些开源项目看看,大量试用第三方框架,还会写写demo。

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就是这么硬!召回系统这么

那篇,那篇介绍了国内外各个大厂召回的用的双塔模型,其中提到一篇《Embeding-based Retrieval in FaceBook Search》,还跟大家强烈建议,篇必读,不知道有多少炼丹师认真读了...没关系,十方今天给大家解读这篇论文。 很多炼丹师往往迷恋于各种复杂的网络结构,比如某市值跌了几个“百”的大厂,每年都有各种花里胡哨的论文,这些结构有用吗?既然能发论文肯定有用(手动滑稽)。...原因是这部分负样本太hard了,这么hard当然要放到精排去学,召回任务最重要的是快速把和query相关的documents拉出来。如果召回阶段就能把曝光未点击的过滤掉,那还要精排干嘛。...关于排序优化 我们都知道排序阶段的结果,会成为召回的训练样本,而排序的输入又是召回的输出,这样模型的就是有偏的,次优的,因此论文提出两个解决办法。...论文的很多经验都值得我们借鉴,避免我们花大量时间去踩坑。

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