一、写在开头 昨晚收到一个粉丝在私信的留言如下: build哥，今天参加了网易的提前批，可以说是一次惨痛的面试体验，直接被虚拟线程问倒了，无论是在校学习的时候还是在公司实习的时候，都使用的是Java8更多，或者Java11，比较点子背的是面试我的这一个面试官，他们团队刚好在做Java21的切换，
这篇文章主要介绍了mindspore深度学习框架中基于InsertGradientOf算子的进阶梯度操作。InsertGradientOf算子的功能跟此前介绍过的bprop功能有些类似，也是自定义梯度，但bprop更倾向于计算梯度，而InsertGradientOf算子更倾向于修改梯度，这里介绍了一...
本文的主要内容是一些统计力学中的基础的概率论知识，如密度函数、分布函数和贝叶斯定理的一些基本概念，主要作为一个简单的知识内容记录和分享，后续还有更多的同系列文章。
GitHub Copilot 是一个改变游戏规则的人工智能助手，可以彻底改变您在 Visual Studio 中的编码流程。在我们的视频系列中，Bruno Capuano 探讨了这个智能编码伙伴如何帮助您更有效地编写代码，同时保持质量和准确性。 Copilot：是助手，而不是替代品 Bruno 强调
本文首发于公众平台：腐烂的橘子 架构师生存法则之二：架构活动需要顺应人性 程序员入行的第一天起就进入了一个机器的世界。在别人的眼中，程序员平时很少说话，更多的时间在和电脑打交道。 程序员工作时间久了大脑会被格式化，就像一个一个方格。它有一定好处，就是你在写代码的时候更容易理清边界，开发模块化的代码，
Anaconda是什么？ Anaconda 是一个开源的 Python 发行版本，主要面向数据科学、机器学习和数据分析等领域。它不仅包含了 Python 解释器本身，更重要的是集成了大量的用于科学计算、数据分析和机器学习相关的第三方库，并且提供了一个强大的包管理和环境管理工具——Conda。 通过C
Combine 文中写一些 Swift 方法签名时，会带上 label，如 subscribe(_ subscriber:)，正常作为 Selector 的写法时会忽略掉 label，只写作 subscribe(_:) ，本文特意带上 label 以使含义更清晰。 Combine Framework
从技术上讲，云一直都是自助式服务，但由于其在实践中的复杂性，许多开发人员并不喜欢。随着公司采用现代架构（云原生、无服务器等）和新的提供商（多云、SaaS 应用程序），以及云提供商发布更多服务，云变得更加难以使用。 这就是为什么有竞争力的工程团队现在都在想办法通过消除瓶颈来成倍提高其 DevOps、网
出于个人知识掌握程度与时间成本等多方面整体考虑，本篇文章对线程生命周期与线程通信的阐述并非非常详细，故可能并不适合所有博友，一些知识点在文中给出的【启发博文】中可能更容易找到答案。 如果文中阐述有不妥或不对的，多多交流。
给我们带来最直接的感受是：看似前景很美好，实质上却很卷。最应该反思和总结的是：尊重价值规律，在价值规律的原则下做事是否具备合理性，这是走的更远的基本保障，但是又很难做到。
C++ 多级继承 多级继承是一种面向对象编程（OOP）特性，允许一个类从多个基类继承属性和方法。它使代码更易于组织和维护，并促进代码重用。 多级继承的语法 在 C++ 中，使用 : 符号来指定继承关系。多级继承的语法如下： class DerivedClass : public BaseClass1
默认情况下 Sentinel 只能接收到 Nacos 推送的消息，但不能将自己控制台修改的信息同步给 Nacos，如下图所示： 但是在生成环境下，我们为了更方便的操作，是需要将 Sentinel 控制台修改的规则也同步到 Nacos 的，所以在这种情况下我们就需要修改 Sentinel 的源码，让其
S3-FIFO 本文作为下一篇缓存文章的预备知识。 背景 基于LRU和FIFO的驱逐 FIFO和LRU都是经典的缓存驱逐算法，在过去几十年中也出现了很多追求更高效率的驱逐算法，如ARC, 2Q, LIRS, TinyLFU。传统观点认为，基于LRU的缓冲未命中率要低于基于FIFO的算法，如CLOCK
本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)向量化执行引擎详解》，作者： yd_212508532。 前言 适用版本：【基线功能】 传统的行执行引擎大多采用一次一元组的执行模式，这样在执行过程中CPU大部分时间并没有用来处理数据，更多的是在遍历执行树，就会导致CPU的有效利用率较低。而在面对OLA
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成两种技术的模型，旨在通过检索大规模知识库来增强文本生成任务的准确性。 要通过reranking（重排序）来提升RAG的准确度，可以采取以下策略： 1. 使用更精细的评分函数 RAG通常会在检索阶段根据输入问题或
如何合理使用动效来获得更好的性能 组件转场动画使用 transition： 推荐使用转场动画（transition）而不是组件动画（animateTo），因为 transition 只需要在条件改变时更新一次，而 animateTo 需要在动画前后做两次属性更新，导致性能开销更大。 反例：通过改变透
C++ 递归 递归是一种使函数调用自身的技术。这种技术提供了一种将复杂问题分解为简单问题的方法，从而更容易解决问题。 递归可能有点难以理解。理解其工作原理的最佳方法是通过实验来尝试。 递归示例 将两个数字相加很容易做到，但将一系列数字相加就更复杂了。在下面的示例中，通过将其分解为将两个数字相加的简单
① Rspress - 基于 Rspack 的高性能静态站点生成器 ② We OCR - 支持离线使用的图片文字识别工具 ③ pnpm v8.9 - MacOS上带来更大的性能提升 ④ 用户体验：嵌套菜单！ ⑤ Draggable objects - 详细介绍网页元素的拖拽实现
纵观神州大地，漫游中华互联网，我看到很多人关注为什么你应该开始学习JavaScript做前端，而对blazor这样的面向未来的框架有种莫名的瞧不起，或者为什么你应该学习Python作为你的第一门编程语言，恕不知有多少公司业务是用Python开发的，Python更多是粘合剂，作为胶水语言来使用。我用C
经过 Tokenize 之后，一串文本就变成了一串整数组成的向量。OpenAI 的 Tiktoken 是 更高级的 Tokenizer ， 编码效率更高、支持更大的词汇表、计算性能也更高。 OpenAI在其官方GitHub上公开了一个开源Python库：tiktoken，这个库主要是用力做字节编码对
