写在开头 之前给一个大四正在找工作的学妹发了自己总结的关于Java并发中线程池的面试题集，总共18题，将之取名为《Java并发编程之线程池十八问》，今天聊天时受了学妹的夸赞，心里很开心，毕竟自己整理的东西对别人起到了一点帮助，记录一下！ Java并发编程之线程池十八问 经过之前的学习，我们知道在Ja
> golang errgroup 的作用. errgroup 的超时检测通常是一种事后得到结果的方式。 errgroup本身并不直接支持超时控制，而是依赖于与之关联的context.Context来实现超时和取消功能。 当context超时时，它会关闭Done通道，这将通知errgroup中的协程
Stable diffusion中的models Stable diffusion model也可以叫做checkpoint model，是预先训练好的Stable diffusion权重，用于生成特定风格的图像。模型生成的图像类型取决于训练图像。 如果训练数据中从未出现过猫的图像，模型就无法生成猫
RunnerGo 最新V4.6.0版本不仅对原有功能进行了深度优化和改进，还新增了一些新功能。 UI 插件：浮窗升级，优化浏览体验 此次更新UI插件全新升级至V2.1版本。新版取消了页面内右下角按钮的设计，在浏览器右侧开启了浮窗，从而更方便客户操作浏览器界面。 RunnerGo UI插件本次升级前&
node-sass 安装过程 npm 拉下 node-sass包； 根据node版本和node-sass版本拉取对应的binding.node编译器，原因是sass的编译语言比较特殊，需要下载对应版本的编译器才能编译；（node scripts/install.js 阶段） 如果能拉下binding
论文提出了T2T-ViT模型，引入tokens-to-token（T2T）模块有效地融合图像的结构信息，同时借鉴CNN结果设计了deep-narrow的ViT主干网络，增强特征的丰富性。在ImageNet上从零训练时，T2T-ViT取得了优于ResNets的性能MobileNets性能相当 来源：晓
扩展apisix原始插件 当apisix提供的插件不能满足我们要求时，我们可能需要将它的plugin进行个性化扩展，例如一个jwt认证插件jwt-auth，它本身具有验证jwt有效性功能，支持rs256,hs256等常用签名算法，但在验证之后，如果希望将jwt中的用户信息取出来，并放请求头向上游传递
可以理解的是，概率密度函数，一般情况下都是连续的。但是对于采样或者随机试验来说，其实都是离散采样。大数定理通过取一个极限，将概率密度函数跟试验联系了起来。这篇文章主要介绍的是常用的几个概率密度函数的期望值和方差的计算，以及大数定理的基本概念。
Spring Bean是单例模式，即在整个应用程序上下文中只有一个实例。在多线程环境下，Singleton Scope Bean可能会发生线程安全问题。Spring Bean是否线程安全取决于Bean的作用域和Bean本身的实现。在使用Singleton Scope Bean时需要特别注意线程安全问...
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 卷积神经网络（CNN）通过从原始数据中自动学习层次特征表示，在图像识别任务中取得了巨大成功。虽然大多数时间序列分类（TSC）文献都集中在1D信号上，但本文使用递归图（RP）将时间序列转换为2D纹理
线程组 线程组作为JMeter测试计划的核心组件之一，对于模拟并发用户的行为至关重要。线程组元件是整个测试计划的入口，所有的取样器和控制器必须放置在线程组下。 可以将线程组视为一个虚拟用户池，其中每个线程可被理解为一个虚拟用户，多个虚拟用户同时执行相同的一批任务。 在这个虚拟用户池中，每个线程之间是
具体的软硬件实现点击http://mcu-ai.com/MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 心音分类在心血管疾病的早期发现中起着至关重要的作用，特别是对于小型初级卫生保健诊所。尽管近年来心音分类取得了很大进展，但其中大多数都是基于传统的分段特征和基于浅层结构的分类器。这些传统的声学表示和分类
在深度学习时代，设立开发集和测试集的方针也在变化。 可能听说过一条经验法则，在机器学习中，把取得的全部数据用70/30比例分成训练集和测试集。或者如果必须设立训练集、开发集和测试集，会这么分60%训练集，20%开发集，20%测试集。在机器学习的早期，这样分是相当合理的，特别是以前的数据集大小要小得多
这几天，偶然的机会想到了困扰自己和其他网友多年的Intel Pentium III系列处理器缓存延迟（L2 Cache Latency），以及图拉丁核心版本是否支持硬件预取（Hardware Prefetch）问题。 手头的支持图拉丁核心处理器的i815主板还在正常服役中，铜矿和图拉丁核心处理器也都
abstract抽象的 abstraction抽象性、抽象件 access访问 access level访问级别 access function访问函数 adapter适配器 address地址 address-of operator取地址操作符 aggregation聚合 algorithm算法
命令式命令式有时也称为指令式，命令式的场景下，计算机只会机械的完成指定的命令操作，执行的结果就取决于执行的命令是否正确。GPT 之前的人工智能就是这种典型的命令式，通过不断的炼丹，告诉计算机要怎么做，计算机只是机械的完成指定场景下的任务。声明式声明式也称为描述式或者申明式，这种方式告诉计算机想要的，
arm 四种栈 1 空栈 栈指针指向空位，每次存入时可以直接存入然后栈指针移动一格；而取出时需要先移动一格才能取出 2 满栈 栈指针指向栈中最后一格数据。每次存入时需要先移动栈指针一格再存入。取出时可以直接取出，然后再移动栈指针 3 增栈 栈指针移动时向地址增加的方向移动的栈 4 减栈 栈指针移动时
arm64寄存器更多 X0-X30 SP CPSR PC 64位 W0-W30 32位 PC寄存器的值禁止修改 参数放在 X0-X7/W0-W7 结果放在 X0 函数返回 RET 相当于 bl lr Arm64 没有LR寄存器， lr用X30 栈底用X29 ARM64 取消了ldm/stm push
先重温一下什么叫反向代理，正向代理。 鹅厂二面，nginx回忆录 所谓正向/反向代理取决于代理的是出站请求，还是入站请求。 正向代理： 代理的出站请求， 客户端能感知到代理程序，架构上距离客户端更近。 反向代理： 代理的是入站请求，客户端认为代理程序就是服务器，客户端感知不到代理逻辑，架构上距离服务
第一部分：迭代器 例1. for....in 运行机制 li=[1,2,3,4] # 在列表中取值从第一个取到最后一个结束 # for i in li: # print(i) # 1,2,3,4 i=0 while i < len(li): # 索引 # print(i) # 输出索引 0,1,2,
