题目链接 Luogu Codeforces 题意简述 某公司中有 \(n\) 名员工。为方便起见，将这些员工从 1 至 \(n\) 编号。起初，员工之间相互独立。接下来，会有以下 \(m\) 次操作： 员工 \(y\) 成为员工 \(x\) 的上司。保证此前 \(x\) 没有上司。 员工 \(x\)
原子性的意义 原子性特别是在并发编程领域，是一个极其重要的概念，原子性指的是一个操作或一组操作要么全部执行成功，要么全部不执行，不会出现部分执行的情况。这意味着原子性操作是不可分割的，它们在执行过程中不会被其他操作中断或干扰。 原子性的意义在于它保证了数据的一致性和程序的正确性。在多线程或多进程的环
话不多说，上图！ 下面就是对sora的具体阐释： Sora是OpenAI推出的一款革命性的视频生成模型，能够根据文本指令、静态图像或视频生成长达60秒的完整视频。这一模型基于扩散式模型和自注意力深度学习机制，通过将视频片段转换为静态图像并去除噪音以达到清晰效果。 核心技术与功能 技术架构： Sora
这两年，随着人工智能（AI）和计算能力的发展，AI应用的落地速度大大加快。以ChatGPT为代表的AI应用迅速火遍全球，成为打工人的常用工具。紧接着，多模态、AI Agent等各种高大尚的名词也逐渐进入大众视野，吸引了大量关注。那么，到底什么是AI Agent？下文半支烟将带你详细了解这个概念。 1
本文分享自华为云社区《Python微服务与容器化实践详解【从基础到高级应用】》，作者： 柠檬味拥抱。 Python中的容器化和微服务架构实践 在现代软件开发中，容器化和微服务架构已经成为主流。容器化技术使得应用程序可以在任何环境中一致运行，而微服务架构通过将应用拆分成多个独立的服务，从而提升了系统的
为视觉语言多模态模型进行偏好优化 训练模型使得它能够理解并预测人类偏好是一项比较复杂的任务。诸如 SFT (Supervised finetuning) 的传统的方法一般都需要耗费较大成本，因为这些算法需要对数据打上特定的标签。而偏好优化 (Preference Optimization) 作为一种
博客园又遇到了生存危机，老实说，意料之中。 因为，付费会员就能支撑一个完全免费的网站，这种商业模式还没成功过。 博客园的理念我完全理解，但是多听听现实性的建议才是正道。 第一计：祸水东引 博客园不接广告这种坚持我理解，但是，你就不能注册个小号？ 比如注册个：hotspot.dev 开发热点网站，上面
创建园子，是人生的最大押注，相信只要专心为开发者服务，一定会有出路。 二十年的专注，如今除了园子一无所有，却要在2024年第三季度一掷孤注，尽一切可能让这块伴随众多开发者成长的热土被保住。 时间的脚步一刻不停留，将园子推到命运的关口，如果这个季度再不解决资金的缺口，园子将无路可走。 2023年在多方
又到了周三，本周有过半了，大家好呀 ~~ 每月的TIOBE编程排行榜都是技术社区关注的焦点，作为编程语言流行度的晴雨表，它反映了行业趋势和 技术走向。2024年7月的榜单揭晓了一个重要变化：Python再次登上榜首，成为最受欢迎的编程语言。 这个消息对于开发者和企业来说，都具有非凡的意义。 是什么原
理论 我们需要一个数据结构维护树上的问题，仿照序列上的问题，我们需要一个方法快速的刻画出信息。 比如说线段树就通过分治的方式来通过将一个区间划分成 \(\log n\) 个区间并刻画出这 \(\log n\) 个区间的信息。 然后我们考虑把这个东西放到树上类比。你发现线段树上每个非叶节点都有两个儿子
大家好，我是独孤风。又到了好书推荐的时间。近几年来，国内数据治理蓬勃发展，数据的价值不断放大，数据正成为一种资产，也是新型的生产要素。数据血缘一词作为数据治理的一个核心概念，更是被频频提及。 但是国内数据治理方面的书籍还是少之又少，大多数还停留在纯理论阶段，与实践，行业联系不够紧密。不过好消息来了，
制定Git分支管理规范旨在加速团队协作，确保代码质量和主分支稳定性，支持敏捷开发流程。主要涉及分支包括：主分支（master/main）确保生产环境稳定；开发分支（develop）用于集成日常开发成果；特性分支（feature）支持单独功能开发；修复分支（hotfix）快速修复线上问题。规范流程涵盖...
以上是Spring WebFlux 框架核心组件的全部介绍了，希望可以帮助你全面深入的理解 WebFlux的原理，关注【威哥爱编程】，主页里可查看V哥每天更新的原创技术内容，让我们一起成长。
论文提出了经典的Vision Transormer模型Swin Transformer，能够构建层级特征提高任务准确率，而且其计算复杂度经过各种加速设计，能够与输入图片大小成线性关系。从实验结果来看，Swin Transormer在各视觉任务上都有很不错的准确率，而且性能也很高 来源：晓飞的算法工程
ONNX Runtime简介 ONNX Runtime 是一个跨平台的推理和训练机器学习加速器。ONNX 运行时推理可以实现更快的客户体验和更低的成本，支持来自深度学习框架（如 PyTorch 和 TensorFlow/Keras）以及经典机器学习库（如 scikit-learn、LightGBM、
搭建LAMP Web服务器 在家中翻到了以前用的老电脑，在思索一番后，决定把这台电脑改造成一台Web服务器，作为我自己搭建博客的测试机器。 一、Linux服务器 LAMP中的L指的是Linux服务器，其中Linux服务器的版本众多，如，CentOS、Ubuntu等Linux版本，我自己选择了Cent
一、前言 大家好！我是sum墨，一个一线的底层码农，平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文，限于本人水平，如果文章和代码有表述不当之处，还请不吝赐教。 作为一名从业已达六年的老码农，我的工作主要是开发后端Java业务系统，包括各种管理后台和小程序等。在这些项目中，我设计过单/多租户体系系统，
理想很丰满，现实往往很残酷。 一种按照ddd的方式，根据业务来把自己需要的模块一个一个写出来，再按照模块把需要的接口一个一个的写出来，堆砌一些中间件，以及解耦的command，handler等等 ，一个项目就这么成型了。上面的项目有一个非常清晰的特点，就是按需开发，不需要去可以定义业务相关的公共的模
前言 对于后端程序员来说，编写SQL代码是日常工作中不可或缺的一部分。然而，随着数据复杂性的增加，如何高效、准确地编写SQL查询成为了新的挑战。幸运的是，SQL Translator的出现为后端程序员提供了一个强大的工具，将自然语言查询转换为精确的SQL代码，极大地提高了工作效率。 SQL Tran
前置知识 混合精度训练 在参数存储时采取fp32, 开始进行fp/bp时转成fp16运算, 拿到fp16梯度后再转回fp32更新参数. ZeRO对显存占用的估算: 模型状态: Weights(fp16)、grad(fp16) 和 MasterWeights(fp32 模型参数备份)，momentum
