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Go-Zero技能提升：深度探究goctl的妙用，轻松应对微服务开发挑战！（三）

前言有位同学在群里说：“Go-Zero官方文档太简洁了，对小白有点不友好。好奇你们是怎么学习的？项目是怎么封装的？有什么提高开发效率的技巧吗？”。来来来，这期内容给你安排上，先教你goctl的妙用！前两篇文章分享了 Go-Zero微服务快速入门和最佳实践（一）和 Go-Zero从0到1实现微

神经网络极简入门

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

Python多线程编程深度探索：从入门到实战

title: Python多线程编程深度探索：从入门到实战 date: 2024/4/28 18:57:17 updated: 2024/4/28 18:57:17 categories: 后端开发 tags: 多线程并发编程线程安全 Python 异步IO 性能优化实战项目第1章：Pyth

leetcode 二叉树的最大深度

给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。二叉树的最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。示例 1：输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：3 示例 2：输入：root = [1,null,2] 输出：2 解题思路这里可以转化思路为

leetcode 二叉树的最小深度

给定一个二叉树，找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。说明：叶子节点是指没有子节点的节点。示例 1：输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2：输入：root = [2,null,3,null,4,null,5,

Python生成器深度解析：构建强大的数据处理管道

# 前言生成器是Python的一种核心特性，允许我们在请求新元素时再生成这些元素，而不是在开始时就生成所有元素。它在处理大规模数据集、实现节省内存的算法和构建复杂的迭代器模式等多种情况下都有着广泛的应用。在本篇文章中，我们将从理论和实践两方面来探索Python生成器的深度用法。 ## 生成器的定义

Go语句与表达式深度解析：全案例手册

关注公众号【TechLeadCloud】，分享互联网架构、云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。语句语句是Go编程语言中完成特定操作的单

Python设置递归最大深度

> 博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ ```python import sys sys.setrecursionlimit(100000) # 设置最大递归深度，默认是3000 ```

使用栈解决迷宫问题（深度优先搜索 / 回溯法）

博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # -*- coding: utf-8 -*- maze = [ [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1], [1, 0, 0, 1, 0

在 win11 下搭建并使用 ubuntu 子系统（同时测试 win10)——（附带深度学习环境搭建）

对于一个深度学习从事者来说，Windows训练模型有着诸多不便，还好现在Windows的Ubuntu子系统逐渐完善，近期由于工作需求，配置了Windows的工作站，为了方便起见，搭建了Ubuntu子系统，网上教程比较多，但是都或多或少存在一些小问题（也许是他们没有遇到），于是我自己在尝试中，将自己

构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)

毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统，直接使用深度学习框架反而更加简单，深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征，不需要手动选择和提取特征。

Python TensorFlow深度学习回归代码：DNNRegressor

本文介绍基于Python语言中TensorFlow的tf.estimator接口，实现深度学习神经网络回归的具体方法~

Python TensorFlow深度神经网络回归：keras.Sequential

本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法~

[转帖]IPv6报文头深度解析

https://blog.51cto.com/key3feng/5725797 IPv6报文由IPv6基本报文头、IPv6扩展报文头以及上层协议数据单元3部分组成。上层协议数据单元一般由上层协议报文头和它的有效载荷构成，上层协议数据单元可以是一个ICMPv6报文、一个TCP报文或一个UDP报文。1、

[转帖]国产服务器CPU行业104页深度研究报告

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1728503633052299683&wfr=spider&for=pc （报告出品方/作者：西南证券，王湘杰、叶泽佑、邓文鑫）一、服务器及CPU综述 1.1 服务器——信息化时代的基石产品服务器的定义服务器是一种高性能计算机

[转帖]Mysql使用limit深度分页优化

https://www.cnblogs.com/jackssybin/p/16257505.html 1、背景： mysql使用select * limit offset, rows分页在深度分页的情况下。性能急剧下降。例如：select * 的情况下直接⽤limit 600000，10 扫描的是

[转帖]JVM 运行数据区深度解析

https://my.oschina.net/jiagoushi/blog/5597878 运行数据区字节码只是一个二进制文件存放在那里。要想在 jvm 里跑起来，先得有个运行的内存环境。也就是我们所说的 jvm 运行时数据区。 1）运行时数据区的位置运行时数据区是 jvm 中最为重要的部分，

[转帖]Redis由浅入深深深深深剖析

https://juejin.cn/post/6844903943688945677 前言常用的SQL数据库的数据都是存在磁盘中的，虽然在数据库底层也做了对应的缓存来减少数据库的IO压力，但由于数据库的缓存一般是针对查询的内容，而且粒度也比较小，一般只有表中的数据没有发生变动的时候，数据库的缓存才

[转帖]Redis 使用指南：深度解析 info 命令

https://www.cnblogs.com/hwpaas/p/9442410.html Redis 是一个使用 ANSI C 编写的开源、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库，被广泛应用于大型电商网站、视频网站和游戏应用等场景，能够有效减少数据库磁盘 IO，提高数据查询效率，减轻管理维护工作

ESXi规避ESXiArgs勒索软件的简单方法

摘要今天查看深信服科技的公众号发现有一个ESXiArgs 的勒索软件. 感觉对公司存在一定的风险.但是感觉操作手册有点简单. 这里想着写全面一点. 作为操作手册使用. 并且深信服仅是解决了在运行, 没有将服务设置为开机不启动. 不过感谢原作者提供的知识. 漏洞原理攻击 slpd服务. 缓解的办

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