newCachedThreadPool创建缓存线程池，如果线程池的长度超过处理需要，则可以灵活回收空闲线程，如果不能回收，则可以创建新的线程。
文中的例子从线程调度上讲不够严谨。原因是没输出，并不代表线程无法进入方法，有可能是线程一直没有被调度。
Linux使用场景：服务器操作系统（比如我正在备案中的阿里云），移动设备（安卓手机，平板），路由器（WIFI），交换机，智能家居，JAVA程序开发。
如果赋值$chanNum=3，由于channel数据不足，消费协程会挂起，程序无法正常退出。
而迁移学习之所以如此有效，得益于其利用自监督任务（如语言建模或填充缺失词）在大量可用的无标注的文本数据上对模型进行预训练；接着，又在更小的标注数据集上对模型进行微调，从而让模型实现比单单在标注数据上训练更好得多的性能。
T5 serves primarily as code for reproducing the experiments in Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer. The bulk of the code in this repository is used for loading, preprocessing, mixing, and evaluating datasets. It also provides a way to fine-tune the pre-trained models released alongside the publication.
Map和Object有非常多相似的地方需要我们去更深入的了解和对比，才能分析出他们分别更适合的应用场景。
Alertmanager[1] 处理由客户端应用程序（如 Prometheus server）发送的警报。它负责去重(deduplicating)，分组(grouping)，并将它们路由(routing)到正确的接收器(receiver)集成，如电子邮件，微信，或钉钉。它还负责处理警报的静默/屏蔽(silencing)、定时发送/不发送(Mute)和抑制(inhibition)问题。
-------------20150415原文（已更新）-------------
JS选择器常用的有getElementById()、getElementsByClassName()、getElementsByName()、getElementsByTagName()、querySelector()、querySelectorAll()。
摘要：本篇从理论到实践分享了NLP领域的T5模型。首先讲了下为啥要学习T5，作为一个大一统的NLP处理框架，T5的目标是通过添加补充信息把所有的NLP任务都改造成一种Text2Text格式的任务。T5不仅具有很强的通用性，并且效果惊人；然后详解了T5模型，重点从实验的方式一步步构建T5模型，包括预训练模型结构的选择、自监督的预训练方式的选择、文本破坏方式的选择、文本破坏比例的选择以及小段替换长度的选择等；最后从中文实战的角度实践了T5模型，使用多国语言版权重MT5来完成CLS标题生成任务。希望对T5模型感兴趣的小伙伴有所帮助。
在《深入解析C++的auto自动类型推导》和《深入解析decltype和decltype(auto)》两篇文章中介绍了使用auto和decltype以及decltype和auto结合来自动推导类型的推导规则和用法，虽然确定类型的事情交给编译器去做了，但是在有的时候我们可能还是想知道编译器推导出来的类型具体是什么，下面就来介绍几种获取类型推导结果的方法，根据开发的不同阶段，你可以在不同阶段采用不同的方法，比如在编写代码时，编译代码时，代码运行时。
对于数控加工来说，编程至关重要，直接影响到加工的质量与效率，相信大家也是对编程又爱又恨吧。那么如何迅速掌握数控加工中心的编程技巧呢？下面与老路一起学习一下吧！ 【暂停指令】 G04X（U）_/P_是指刀具暂停时间（进给停止，主轴不停止），地址P或X后的数值是暂停时间。X后面的数值要带小数点，否则以此数值的千分之一计算，以秒（s）为单位，P后面数值不能带小数点（即整数表示），以毫秒（ms）为单位。 但在某些孔系加工指令中（如G82、G88及G89），为了保证孔底的精糙度，当刀具加工至孔底时需有暂停时间，此
把只包含质因子2、3和5的数称作丑数（Ugly Number）。例如6、8都是丑数，但14不是，因为它包含质因子7。习惯上我们把1当做是第一个丑数。求按从小到大的顺序的第N个丑数。
每次面试都会被问到什么是单例模式，写代码实现一个单例模式，在什么情况下会使用单例模式，单例模式的作用是什么？你有没有每次面试都被问住的，是时候好好研究研究单例模式啦。
在过去的三年中，基于transformer的语言模型(LMs)在自然语言处理(NLP)领域一直占据着主导地位。Transformer 通常是在大量非结构化文本上预先训练的巨大网络，它能够捕捉有用的语言属性。然后，我么可以对预先训练的模型进行微调，以适应各种各样的最终任务，如回答问题或机器翻译，通过微调即使是在少量的标记数据上也可以训练出可用的模型。Switch Transformer发布前，谷歌的T5模型一直是多个NLP基准上的记录保持者，但是最近被它自己的Switch Transformer超越。
FutureTask 能够接收 Callable 类型的参数，用来处理有返回结果的情况
模板（Template）指C++程序设计设计语言中采用类型作为参数的程序设计，支持通用程序设计。C++ 的标准库提供许多有用的函数大多结合了模板的观念，如STL以及IO Stream。模板是C++支持参数化多态的工具，使用模板可以使用户为类或者函数声明一种一般模式，使得类中的某些数据成员或者成员函数的参数、返回值取得任意类型。
模板（Template）指 C++ 程序设计设计语言中采用类型作为参数的程序设计，支持通用程序设计。C++ 的标准库提供许多有用的函数大多结合了模板的观念，如 STL 以及 IO Stream。模板是 C++ 支持参数化多态的工具，使用模板可以使用户为类或者函数声明一种一般模式，使得类中的某些数据成员或者成员函数的参数、返回值取得任意类型。
前段时间，博客和论坛都放到的阿里云新购的三年 T5 实例服务器上，等都转移过去才发现，所谓的 T5 实例只能满足10% 的 CPU 峰值。期间经历了各种卡顿、死机，最终又把博客单独迁移了回来。静态文件走 CDN，文章都 Redis，以为万事大吉了就。
委托与事件在C#1.0的时候就有了，随着C#版本的不断更新，有些写法和功能也在不断改变。本文温故一下这些改变，以及在NET Core中关于事件的一点改变。
靶机上运行这http服，pop3 imap 以及它们对应的ssl加密后的服务，还有一个就是监听在1000的MiniServ
当多个事务并发执行时, 即使每个单独的事务都正确执行, 数据库的一致性也可能被破坏.。
代码如下： 1 <!DOCTYPE html> 2 <html lang="en"> 3 <head> 4 <meta charset="UTF-8"> 5 <title>创建对象的模式</title> 6 <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"> 7
相信大多 NLP 相关者，在时隔 BERT 发布近一年的现在，又被谷歌刚发布的 T5 模型震撼到了。又是一轮屠榜，压过前不久才上榜自家的ALBERT，登上 GLUE 榜首。
HTML节点的基本操作，添加节点，替换节点，删除节点，绑定事件，访问子节点，访问父节点，访问兄弟节点。 文档对象模型Document Object Model，简称DOM，是W3C组织推荐的处理可扩展标记语言XML的标准编程接口，是一种与平台和语言无关的应用程序接口API。 根据W3C的HTML DOM标准，HTML文档中的所有内容都是节点：整个文档是一个文档节点，每个HTML元素是元素节点，HTML元素内的文本是文本节点，每个HTML属性是属性节点，注释是注释节点。HTML DOM将HTML文档视作树结构。这种结构被称为节点树：HTML DOM Tree实例。
学习java并发编程，一定要对线程池非常了解，这样才能更好的管理线程，使用线程，从而提升效率。但是，对于初学者往往对Executor，Executors，ExecutorService，ThreadPoolExecutor傻傻分不清，小文特别梳理总结了，用于工作学习。 📷 区分Executor，Executors及其ExecutorService: Executor框架便是Java 5中引入的，其内部使用了线程池机制，它在java.util.cocurrent包下，通过该框架来控制线程的启动、执行和关闭，可
这篇2月的新论文介绍了Post-Hoc Adaptive Tokenwise Gating Over an Ocean of Specialized Experts (PHATGOOSE)，这是一种通过利用一组专门的PEFT模块(如LoRA)实现零样本泛化的新方法
在上面已经提到过ConcurrentHashMap，ConcurrentHashMap相比Hashtable能够进一步提高并发性，其原理图如下:
该方法能够执行固定间隔时间的任务，时间间隔由time.sleep()的睡眠时间指定。
继承是指这样一种能力：它可以使用现有类的所有功能，并在无需重新编写原来类的情况下对这些类进行扩展。
今天这节课也是讲解文件系统的logging，这节课讲的是Linux中的广泛使用的ext3文件系统所使用的logging系统，同时我们也会讨论在高性能文件系统中添加log需要面对的一些问题。首先我会花几分钟来回顾一下，为什么我们要学习logging。
1. 拥有锁的线程：先行得到锁的线程，得到锁之后，其他线程将进入就绪队列进行等待锁的释放
本文来自微信公众号 @安迪的写作间 ，AI开发者获授权转载，如需转载，请联系原作者。
作者博客 http://blog.csdn.net/u014165119 前言 阅读本文前请先了解 RxJava 的基本使用。 目录 Observable 的创建 from() just() create() interval() timer() range() error() defer() 重做 repeat() repeatWhen() 重试 retry() retryWhen() 变换 map() flatMap() 过滤 filter() first() last() s
LONG LONG LONG AGO就发现通过Hook磁盘端口驱动程序中的IRP_MJ_SCSI派遣函数方式过不了KB了，最近又遇到这个问题就想借此机会分析一下，看看万能的KB是如何绕过Hook读取MBR的。
从官方文档的中“gtid的限制”《https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/replication-gtids-restrictions.html》的描述中，使用GTID复制有如下的限制：
本想着这周鸽了，但是想想还是不行，爬起来，更新一下，周更可不能断。偷懒一下，修改一下之前的一篇历史文章，重新发布一下。
有一种情况，你忘记数据库密码啦，你怎么办，砸电脑吗？no..... 请见下： select host,user,password from mysql.user; update mysql.user set password=password('123') where name='root';
概述 事务（Transaction）是由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元。 ACID 事务具有4个基本特征，分别是：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Duration），简称ACID。 隔离级别 ACID这4个特征中，最难理解的是隔离性。在标准SQL规范中，定义了4个事务隔离级别，不同的隔离级别对事务的处理不同。4个隔离级别分别是：读未提及（READ_UNCOMMITTED）、读已提交（READ_COM
集合（set） discard删除数据时如果集合里面没有那个数据什么也不做，集合相减可以直接用-，+*/都不能用
Java线程（或者说计算机线程），是有一些状态来表示当前线程运行信息的，可以通过jsatck命令来查看Java进程中线程函数栈信息，其中就包括了Java线程状态。
现有一个交易系统，每次交易都会更新余额。出账扣减余额，入账增加余额。为了保证资金安全，余额发生扣减时，需要比较现有余额与扣减金额大小，若扣减金额大于现有余额，扣减余额不足，扣减失败。
本文介绍由Google Research和DeepMind合作发表于arXiv上的研究工作。尽管近年来多任务学习和迁移学习在自然语言处理（NLP）领域取得了成功，但很少有工作系统地研究在预训练期间扩大任务数量的效果。本文提出了一个由107个有监督NLP任务组成、跨越不同领域和任务族的庞大集合EXMIX（Extreme Mixture）。利用EXMIX，作者研究了迄今为止规模最大的多任务预训练的效果，并分析了常见任务族之间的协同训练迁移。分析表明，为多任务预训练手动策划一个理想的任务集并不简单，而且多任务扩展本身就能极大地改善模型。最后，作者提出了一个使用自监督C4和有监督EXMIX的多任务目标进行预训练的模型ExT5。广泛的实验表明，ExT5在SuperGLUE、GEM、Rainbow、Closed-Book QA任务和EXMIX以外的几个任务上都优于强大的T5基线，而且ExT5在预训练时也明显提高了采样效率。
需求： 假设有10个线程，最多同时运行5个 要求： 不使用线程池，使用synchronized-wait¬ifyAll机制
经常遇到朋友使用goldengate进行同步数据时,目标端goldengate提示经典的1403错误造成进程abend(也可能有点朋友配置handlecollisions跳过错误或者配置ignore之类，这些是不可取的),部分原因是数据库有正在运行事务时采用expdp初始化数据造成的，例如有些事务被跳过，导致后续遇到更新、删除提示经典错误--1403(找不到数据)
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