“框架”和“库”都是某人编写的代码，用于解决常见的问题。 比如，你有一个处理字符串的程序。...库和框架都是由某人编写的可复用的代码。两个的目的都是为了帮助你更快捷地解决常见的问题。 我常常使用房子作为网络开发概念的比喻。 库就像去宜家家居（IKEA，一家知名的家居零售商）购物一样。...然后他们会告诉你何时何地你可以提供自己的意见。 技术的差异 框架和库之间技术差异在于一个控制反转的的术语。 当你使用库的时候，你负责应用程序的流程。此时，你正在选择何时何地调用库。...框架更加自以为是，因为——根据定义——控制反转需要应用设计自由的让步。 同样的，某种程度上，某种观点的主观程度是主观的。...总结 框架和库都是由某人编写的代码，有助你以更加简洁的方式完成一些常见的任务 框架反转了程序的控制。它告诉开发者他们需要什么。库就不是这样。程序员在需要的地方和时间点调用库。
宏观的差异，RabbitMQ与Kafka只是功能类似，并不是同类 RabbitMQ是消息中间件，Kafka是分布式流式系统。...Kafka的发布/订阅模式 生产者向一个具体的主题发送消息，然后多个消费者组可以消费相同的消息。每一个消费者组都可以独立的伸缩去处理相应的负载。...不过这会有许多缺点，例如：消费失败不支持重试等，下面微观的差异中会有说明 。 Kafka是按照预先配置好的时间保留分区中的消息，而不是根据消费者是否消费了这些消息。...微观差异，类似功能的不同特点 Kafka支持消息有序性，RabbitMQ不保证消息的顺序 RabbitMQ RabbitMQ文档中关于消息顺序保证的说明： “发到一个通道（channel）上的消息，用一个交换器和一个队列以及一个出口通道来传递...消息时序 分布式系统中，很多业务场景都需要考虑消息投递的时序，例如： （1）单聊消息投递，保证发送方发送顺序与接收方展现顺序一致 （2）群聊消息投递，保证所有接收方展现顺序一致 （3）充值支付消息，保证同一个用户发起的请求在服务端执行序列一致
参考链接： Java stringbuffer和stringbuilder之间的差异 1、相同点：String、StringBuffer、StringBuilder三个类都是用来封装字符串的 2、不同点...： String类是不可变类，即一旦一个String对象被创建后，包含在这个对象中的字符串是不可以改变的StringBuffer对象代表一个字符序列可变的字符串StringBuilder也代表一个可变字符串对象...，与StringBuffer相比，StringBuilder是线程不安全的，而StringBuffer是线程安全的 3、方法： （1）String类中主要的方法： char charAt(int...index)：获取字符串中indext位置的字符 String concat(String str)：将该String对象与str连接在一起 String substring(int beginIndex...)：获取从beginIndex位置开始到结束的子字符串 String substring(int beginIndex,int endIndex)：获取从beginIndex位置到endIndex位置的字符串
问题描述 在collections模块中的defauldict使用时与dict有何不同，为何我们用dict中的key值不存在时会报错，而defaudict不会报错，下面做出解答。...解决方案 以解决遇到的问题用来解答。...可以看出最初dic没有key值时，字典返回的值为1；同理如果直接用dict会产生什么结果呢？...值，即在所定义的dic中找不到num值，但利用if条件语句也可以达到与defaultdict()一样的效果。...但使用if语句来主动为key赋值，也能达到defaultdict()一样的效果。 END
3月份，我在生信菜鸟团的首次发文，假阳性突变的出现居然是因为duplicates mark的不够？...具体看一下错误信息中提到的queryname的前后内容。...这种方式虽然更直观，但是与GATK不兼容，所以GATK在看到之后就报错了。 试图解决 发现samtools的小问题之后，查阅了一下samtools-sort文档[1]。...之后，我去看了一下提到的SAM格式文档[4]。 在Tag的SO部分。...最后的建议是，不同软件有差异，在使用时要小心。 Section 1.3.1部分对常用的排序方式进行了介绍。 总结 今天遇到的问题其实并没有解决。
使用自定义模型类从头开始训练线性回归，比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法。 ?...生成噪声的线性数据 为了专注于自动差异/自动渐变功能的核心，我们将使用最简单的模型，即线性回归模型，然后我们将首先使用numpy生成一些线性数据，以添加随机级别的噪声。...正如您在下面看到的，我们的模型的TF和PyTorch类定义基本上完全相同，但在一些api名称上只有很小的差异。...确实在PyTorch参数中是Tensor子类，当与Module api一起使用时，它们具有非常特殊的属性，可以自动将自身添加到Module参数列表中，并会出现在在parameters（）迭代器中。...同样，本着眼于自动差异/自动渐变功能核心的目的，我们将使用TF和PyTorch特定的自动差异实现方式实现自定义训练循环，以便为我们的简单线性函数提供渐变并手动优化权重和偏差参数以及临时和朴素的渐变后代优化器
Silverlight/WPF中，如果要在多线程中对界面控件值做修改，用Dispatcher对象的BeginInvoke方法无疑是最方便的办法 ，见:温故而知新:WinForm/Silverlight多线程编程中如何更新...UI控件的值 但今天发现WPF中的BeginInvoke却无法自动将匿名方法/Lambda表达式转变成Delegate类型(注：对委托，匿名方法，Lambda感到陌生的朋友先阅读温故而知新：Delegate...,Action,Func,匿名方法,匿名委托,事件) silverlight中的代码片段: private void button1_Click(object sender, RoutedEventArgs...，同时还要定义相应的委托类型，难道不能象Silverlght中那样清爽一点么？...这算不算是编译器的BUG(或是需要改进的地方)
明确 项目需求有明确的需求提出方，需求内容多是经过业务人员或使用者的确认，但产品这方面是缺失的。...但产品需求还有一个重要的特点：随着市场变换，产品需求也在不断的迭代更新，来迎合或满足这部分新增或之前未发现满足的需求， 真伪 项目需求大部分来讲都是明确需要的，是需求方根据自己的实际业务需要而提出的，只不过有些需要不能表达的很清楚...但产品需求中，存在一种伪需求，看似需求量很大，但当真正推向市场去验证的时候才知道是伪需求，这也就是市面上出现了很多短命的产品的一种现象。...但产品出了问题，就不会有这么强烈的反馈给开发者，产品转换成本太低，掉头投入其他产品只是一个切换的事，导致产品开发者很难收到确切的问题反馈，产品人员必须要向使用者收集反馈，时刻监控产品的运行情况，才能更好的掌握产品的使用情况...驱动 产品需求的产生是自发的，项目需求是被动接受的。
问题描述 相信学过安卓开发的同学都知道Activity与fragment这两个控件，这两个是我们在安卓开发中经常遇到的问题，有些人不能够分清这两个的相同点以及他们的区别，今天我们就来了解一下Activity...与fragment的相同点以及他们的区别。...相同点 Activity与fragme都是安卓开发的重要组件，他们都是安卓开发中的页面布局的重要组成部分，很多人在学习前端开发之后学习起Activity与fragment是非常简单的，他和我们前端的学习非常的相似...fragment 不同点 在安卓开发中Activity与fragment也有许许多多的不同，首先我们来介绍一下Activity这个控件，我们首先来看一下Activity代表的是整个页面，就像我们在APP...Activity与fragment的生命周期也是不同的，下面我们通过两个图片来简单的了解一下Activity与fragment的生命周期。 ? ?
ARM 基于RISC指令集 指令少：有些指令集也就100多条，甚至少于100条指令 ARM指令只能处理寄存器内的数据，内存数据只能通过load/store访问存储器，将内存的数据读取到寄存器，经过指令处理后...，再将数据存储到内存中 例如将内存0x70009中的数值加1，X86的指令为add [0x70009],1即可，而arm指令则需要先将0x70009地址的数据通过load指令加载到R1寄存器中，然后再...ADD R1 R1 #1(即R1=R1+1)，然后再将R1寄存器中的数据store到内存地址中 拥有比CISC更多的通用寄存器，用于大量的寄存器数据运算以及存放 由于RISC指令集都是等长的指令，...在ARM中大多数指令可以用于分支跳转的条件判断。...是小端排序(Little-Endian)的。
一·Model层 OC : Model层数据如果是层层嵌套我会用以下的方法来分割 @interface levelTwoModel : NSObject //二级数据 @property (nonatomic...var id:Int var name:String } 二·ViewController层 OC : 在Objective-C 我会在Interface 声明一个Model变量通过Setter的方法把...Model层数据传输过去 拿我在以前写的一篇文章中作例子 iOS-NSArray与Model模型 该篇文章中Model层数据通过UITabelView的delegate & dataSource 方法...IndexPath) { tableView.deselectRow(at: indexPath, animated: true) //告诉生产者去刷新这次点击cell的操作...//遵循我们声明的levelPresenterDelegate 和 UIViewController协议 public func getModel() { guard let url
感兴趣的同学可以看看！摘要边缘计算与 AI 模型的结合，能够在资源受限的环境中提供实时智能服务。...模型轻量化与优化方法模型量化通过将模型的权重和激活值从 32 位浮点数压缩到 8 位甚至更少的精度，可以大幅降低模型的存储和计算需求。...distillation_loss 的作用： loss_hard 是传统的交叉熵损失，用于衡量学生模型的预测与真实标签之间的差异。...loss_soft 则用来衡量学生模型与教师模型预测之间的相似度。 最终损失通过参数 alpha 调节两者的权重。...参考资料TensorFlow 官方文档 Edge AI 案例分析 AI 模型压缩与加速论文
参考链接： Tensorflow 2.0的新功能 来源：斯坦福大学cs231n Historical background on TensorFlow 1.x TF1.x的历史背景 TensorFlow...TensorFlow 1.x主要是用于处理静态计算图的框架。计算图中的节点是Tensors，当图形运行时，它将保持n维数组;图中的边表示在运行图以实际执行有用计算时将在张量上运行的函数。 ...在Tensorflow 2.0之前，我们必须将图表分为两个阶段： 构建一个描述您要执行的计算的计算图。这个阶段实际上不执行任何计算;它只是建立了计算的符号表示。...The new paradigm in Tensorflow 2.0 Tensorflow 2.0中的新范例 Now, with Tensorflow 2.0, we can simply adopt.../alpha/guide/migration_guide 现在，使用Tensorflow 2.0，我们可以简单地采用"更像python"的功能形式，与PyTorch和Numpy操作直接相似。
一、设计哲学差异| 维度 | Vue 3 | React 18 ||--------------|-----------...;}, [product.price]); const updatePrice = () => { setProduct(prev => ({...prev, price: 6499}));};核心差异...item.quantity }} 删除 // 逻辑与模板分离...state.push(action.payload); } }}); // 组件使用 const dispatch = useDispatch();dispatch(addItem(newItem));设计差异...：Vue状态管理更强调与组件系统的集成 React状态管理需要显式连接（connect/useSelector）Pinia取消Mutation概念，简化流程 Redux Toolkit引入Immer处理不可变数据
当前流行的方案有Hibernate与myBatis。 两者各有优劣。竞争激烈，其中一个比较重要的考虑的地方就是性能。 因此笔者通过各种实验，测出两个在相同情景下的性能相关的指数，供大家参考。...测试目标 以下测试需要确定几点内容： 性能差异的场景； 性能不在同场景下差异比； 找出各架框优劣，各种情况下的表现，适用场景。 测试思路 测试总体分成：单表插入，关联插入，单表查询，多表查询。...其中hibernate非懒加载情况下与myBatis性能差异也是相对其他测试较大，平均值小于1ms。 这个差异的原因主要在于，myBatis加载的字段很干净，没有太多多余的字段，直接映身入关联中。...测试总结 总体初观，myBatis在所有情况下，特别是插入与单表查询，都会微微优于hibernate。不过差异情况并不明显，可以基本忽略差异。...关联时一个差异比较大的地方则是懒加载特性。其中hibernate可以特别地利用POJO完整性来进行缓存，可以在一级与二级缓存上保存对象，如果对单一个对象查询比较多的话，会有很明显的性能效益。
但是，React 和 Vue 之间除了拥有很多相似性，还有很多差异性。这里所指的差异性不包含所有细微的差异 —— 语法差异、方法名称差异 —— 仅包含那些在框架基本层面中所体现的差异性。...而在 Vue 中，则需要直接修改 data ： this.user.name = newName; JSX 语法与模板语法 React 和 Vue 之间的另一个本质区别在于页面中数据的渲染方式。...它们之间的不同点在于术语和修改的差异性。 使用 Redux 你会拥有一个存储状态（state）的 store。...本文节选自《Vue.js快跑：构建触手可及的高性能Web应用》一书附录中对Vue与React异同的分析和对比，对于尚未入坑的前端工程师有一些借鉴作用。...Vue 与React之间的异同。
Oracle 与 MySQL 的差异分析（9）：事务 1 自动提交 1.1Oracle 默认不会自动提交，需要显式的提交或回滚。如果断开连接时有未提交事务，客户端工具一般可以配置自动提交或回滚。...2.2 MySQL 不同引擎使用不同的锁级别，InnoDB默认也是行锁，但是它锁定的是索引条目，这一点与Oracle显著不同，如果没有通过索引来更新数据的话，那么就会锁定整个表。...（3）如果通过userid > 1 来更新数据，并且走userid的索引，那么会锁定所有userid >1 的数据，包括未插入的数据，所以此时insert一条userid = 100 的数据时也会被阻塞...这一点与Oracle很不同，Oracle的insert语句一般不会被阻塞。 3 事务隔离级别 SQL标准中定义的隔离级别，隔离级别越高，并发性越差。...默认值有些小，建议改大些，代码需要考虑这个特性，锁定数据有失败的风险，需要捕获异常，这一点与Oracle不同。
在本教程中，您将了解到分类和回归之间的差异。 学习完本教程后，您将知道： 预测建模，是关于学习从输入到输出的映射函数的问题，它被称为函数逼近（Function approximation）。...教程概述 本教程共分为 5 个部分，分别是： 函数逼近 分类 回归 分类与回归之间的比较 分类与回归之间的转换 函数逼近 预测建模问题，是基于历史数据来开发一个模型的问题，这个模型可以对新数据（我们没有相应的答案...建模算法的任务是：基于我们所能提供的时间与资源，找到最佳的映射函数。...分类与回归之间的比较 分类预测建模问题不同于回归预测建模问题。 分类的任务是预测离散的类标签。 回归的任务是预测连续的数量。...总结 通过学习本教程，您了解到了分类和回归问题之间的差异所在。
这两种思维的本质差异是什么呢？ 工程思维是确定性的，而算法思维是概率性的。 我想这就是差异的根源。 你可能会反对，工程也不是完全确定的，墨菲定律随时在发生作用，你永远都不知道什么时候就出bug了。...但是，对于算法问题，你是几乎永远没法保证完全解决了客户的问题，因为你的模型准确率永远没法达到100%，从根源上它就是概率性的。...即使你的测试集准确性达到了99.99%，但客户的数据可能就是那万分之一，虽然概率极低（但是也不一定就很低，因为客户的测试数据很可能跟你的测试集的分布特征不一致，但是你的测试集又不可能涵盖所以情况）。...可能你算法做到80%的准确率只需要5天，但是从80到90可能你得花费50天，甚至你可能再花费500天也达不到。这有点混沌的意思，一个看似微小的输入，最终可能导致成本的巨大差异。...就算客户认可了你提的指标，交付的时候，客户拿一个数据测试，出问题了，这么明显的数据都有问题，明显不可用呀。
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