哈佛大学心理学教授斯坦利·米尔格拉（Stanley Milgram）早在1967年就做过一次连锁实验，他将一些信件交给自愿的参加者，要求他们通过自己的熟人将信传到信封上指明的收信人手里。他发现，296封信件中有64封最终送到了目标人物手中。而在成功传递的信件中，平均只需要5次转发，就能够到达目标。也就是说，在社会网络中，任意两个人之间的“距离”是6。这就是所谓的六度分隔理论，也称小世界现象。尽管他
哈喽大家好，我是咸鱼 好久不见甚是想念，2023 年最后一次法定节假日已经结束了，不知道各位小伙伴是不是跟咸鱼一样今天就开始“搬砖”了呢？ 我们知道元组（tuple）是 Python 的内置数据类型，tuple 是一个不可变的值序列 tuple 的元素可以是任何类型，一般用在存储异构数据（例如数据库
摘要：并发的事务在运行过程中会出现一些可能引发一致性问题的现象，本篇将详细分析一下。 本文分享自华为云社区《MySQL读取的记录和我想象的不一致——事物隔离级别和MVCC》，作者：砖业洋__。 事务的特性简介 1.1 原子性（Atomicity） 要么全做，要么全不做，一系列操作都是不可分割的，如果
摘要：Raft算法是一种分布式共识算法，用于解决分布式系统中的一致性问题。 本文分享自华为云社区《共识算法之Raft算法模拟数》，作者： TiAmoZhang 。 01、Leader选举 存在A、B、C三个成员组成的Raft集群，刚启动时，每个成员都处于Follower状态，其中，成员A心跳超时为1
如何将数据库查询结果缓存在当前进程中，提升下一次查询的速度？
## 前言 Vue 可以非常方便地与 Pure HTML 结合，代替 jQuery 的功能，有一次遇到类似的场景时，我就想 React 能不能也以这种方式接入 HTML 网页，从而提高开发效率。 结果当然是可以的，只不过在 HTML 里直接 JSX 似乎会降低一些性能… 凑合用吧 ## 引入依赖 要
在2023年的2月20日，在WPF的讨论区，WPF团队对路线的优先级发起了一次讨论。 对三个事项发起了投票。 第一个是Windows 11 主题 第二个是更新的控件 第三个是可空性注释 最终Windows 11 主题得票最高，WPF团队2023-2024的工作优先级就是Windows 11 主题了。
文档：https://www.xfyun.cn/doc/spark/PPTGeneration.html 价格方面提供了免费1000点的额度，生成一次是10点，正好100次，如果要购买的话最低要购买1344元的，没有按量付费的模式，个人小开发者可买不起。 让我们跑起来玩玩，官方提供了python的s
背景 在flask web中我们通常需要一个traceid作为调用参数传递给全链路各个调用函数 需要针对一次请求创建一个唯一的traceid：这里用uuid去简化代替 我们需要保证traceid不被污染，在每个请求期间存在，在请求结束销毁且线程独立：这里通过flask中的g对象来存储线程内的数据 由
和阿里云开发者社区的合作曾经是园子的收入来源之一，但现在合作机会越来越少了，今年好不容易等到一次合作机会，就是这次的有奖征文活动 ——「寻找热爱技术创作的你：写下你在技术探中的实践和思考」，详见活动公告 这次征文合作分2期，第1期需要完成保底提交50篇符合要求的文章才能拿到收入，第2期按实际提交的文
开篇 在上一篇文章中，简单的对 Nue-CLI 的代码通过函数柯里化优化了一下，这一次来实现一个获取下载目录的功能。 背景 在 Nue-CLI 中，我现在实现的是 create 指令，这个指令本质就是首先拿到模板名称和版本号之后，然后去进行下载对应的模板，关于下载那么肯定要面临的问题就是如何下载？下
开篇 在上一篇文章中，给 nue-cli 添加了拉取版本号的功能，这一次来优化一下代码，使用函数柯里化的方式来优化代码。 实现 函数柯里化 函数柯里化是一种将使用多个参数的一个函数转换成一系列使用一个参数的函数的技术。 在进行改写之前，首先给大家简单介绍一下函数柯里化，写一个简单的例子来演示一下。
开篇 在上一篇文章中，给 nue-cli 添加了与用户终端交互的功能，这一次来实现一个拉取版本号的功能。 这个功能的背景是，有时候我们在使用脚手架的时候，不同版本的脚手架可能会有不同的功能，所以用户有可能会根据自己的需求选择不同的版本，所以这里将会实现一个根据用户选择的版本号，拉取对应的版本号的模板
0 导读 之前的文章中，我们介绍过分布式事务的基础知识，也了解了分布式场景下常见一致性问题和解决方案，对分布式锁和CAS模式有一定的了解，有兴趣的同学可以通过下面链接到作者的两篇相关文章。 五种分布式事务解决方案（图文总结） 高并发下的数据一致性保障（图文全面总结） 1 介绍 本文聚焦高并发场景下分
神经网络是深度学习的基础，正是深度学习的兴起，让停滞不前的人工智能再一次的取得飞速的发展。 其实神经网络的理论由来已久，灵感来自仿生智能计算，只是以前限于硬件的计算能力，没有突出的表现，直至谷歌的AlphaGO的出现，才让大家再次看到神经网络相较于传统机器学习的优异表现。 本文主要介绍神经网络中的重
作者：来自 vivo 互联网大数据团队-Ye Jidong 本文主要介绍了由FileSystem类引起的一次线上内存泄漏导致内存溢出的问题分析解决全过程。 内存泄漏定义（memory leak）：一个不再被程序使用的对象或变量还在内存中占有存储空间，JVM不能正常回收改对象或者变量。一次内存泄漏似乎
归并排序的时间复杂度O（nlogn），空间复杂度为O（n） 首先我们先假设有两个有序数组，我们去进行一次归并 用代码实现 def merge(li: list, start: int, mid: int, end: int) : res=[] j = mid +1 while start <= mi
通过vmstat分析性能 如上图所示，我们在命令vmstat后面添加了两个参数，1表示间隔一秒获取一次，10表示总共获取10次 我们一列一列数据来看： r：代表目前实际运行的指令队列，很高表示CPU很繁忙通常会CPU使用率过高 这个数据如果高于服务器CPU核数就可能出现瓶颈（需要结合后五列CPU使用
-- 痞子衡维护的 NXP-MCUBootUtility 工具距离上一个大版本(v3.5.0)发布过去 9 个月了，这一次痞子衡为大家带来了版本升级 v4.0.0，这个版本主要有两个重要更新需要跟大家特别说明一下。 一、v4.0更新记录 二、几个不可忽视的更新 2.1 更多MCU型号支持 v4.0
忽如一夜春风来，亚洲天后孙燕姿独特而柔美的音色再度响彻华语乐坛，只不过这一次，不是因为她出了新专辑，而是人工智能AI技术对于孙燕姿音色的完美复刻，以大江灌浪之势对华语歌坛诸多经典作品进行了翻唱，还原度令人咋舌，如何做到的? 本次我们借助基于Python3.10的开源库so-vits-svc，让亚洲天
