接触过TensorFlow v1的朋友都知道，训练一个TF模型有三个步骤：定义输入和模型结构，创建tf.Session实例sess，执行sess.run()启动训练。不管是因为历史遗留代码或是团队保守的建模规范，其实很多算法团队仍在大量使用TF v1进行日常建模。我相信很多算法工程师执行sess.run()不下100遍，但背后的运行原理大家是否清楚呢？不管你的回答是yes or no，今天让我们一
本系列前面讲解了Spring的bean定义、bean实例化、bean初始化等生命周期阶段。这些步骤使我们能够了解bean从创建到准备好使用所经历的过程。但是，除了这些步骤，bean的销毁也是非常重要的一步。在本系列的最后，我们将深入探讨bean的销毁过程，包括在什么情况下会发生销毁、销毁的顺序以及如何在bean销毁之前执行一些清理任务等。通过学习bean的销毁过程，我们将更全面地了解Spring的
作为开发我们都知道，页面性能很重要，一个性能良好的页面可以给用户带来非常好的用户体验。那么，怎么能知道自己写的页面性能是好是坏呢？ Lighthouse 是Chrome提供给开发者用来测量页面性能的工具。通过Lighthouse，我们可以很清楚的看到页面的性能情况。 当前页面的性能总体得分为96分，
自动信息抽取发展了几十年，虽然模型很多，但是泛化能力很难用满意来形容，直到LLM的诞生。虽然最终信息抽取质量部分还是需要专家审核，但是已经极大的提高了信息抽取的效率。因为传统方法需要大量时间来完成数据清洗、标注和训练，然后来实体抽取、实体属性抽取、实体关系抽取、事件抽取、实体链接和指代消解等等。现在
经典老项目 system-design 教你如何设计一个健壮的系统，新项目 noodle 教你如何提升教育效率，而后者甚至单日获得了 1,600 star，刚开源就获得了 6k+ 的 star。除了，新老项目的交锋，还有一些能帮上忙的周边工具，比如用来享受游戏编程的 raylib，搞定游戏系统妥妥的；清理的内存的 memreduct，则让你放心使用 Windows 系统。不想搬砖，又得实现需求？也许 MetaGPT 能帮上忙，内置多种工种，随时 cosplay 所需工种。
线程池是个神器，用得好会非常地方便。本来觉得线程池的构造器有些复杂，即使讲清楚了对今后的用处可能也不太大，因为有一些Java定义好的线程池可以直接使用。但是（凡事总有个但是），还是觉得讲一讲可能跟有助于理解后面的常用线程池，所以该打脸还是打吧 因为直接结合代码看会更清楚一些，所以我把带注释的代码贴出
本文分享自华为云社区《选择KV数据库最重要的是什么？》，作者：GaussDB 数据库 。 经常有客户提到KV数据库，但却偏偏“不要Redis”。比如有个做安全威胁分析平台的客户，他们明确表示自己对可靠性要求非常高，需要的不是开源Redis这种内存缓存库，而是KV数据库。 虽然最后我也没问清楚他们业务
在线免费体验ChatGpt：https://www.topgpt.one；你是否还在为记不住Excel的繁琐函数和公式而苦恼？如果是这样，那么不妨试试ChatExcel。即使你对函数一窍不通，也能轻松处理表格。只要你能清楚地描述你的需求，它就可以帮你搞定。此外，ChatExcel 的作者还制作了一张工作流程对比图，一眼就能明白ChatExcel的原理！快来试一试吧！
责任链模式是开发过程中常用的一种设计模式，在SpringMVC、Netty等许多框架中均有实现。我们日常的开发中如果要使用责任链模式，通常需要自己来实现，但自己临时实现的责任链既不通用，也很容易产生框架与业务代码耦合不清的问题，增加Code Review 的成本。
随着AIGC的爆火，ChatGPT，GPT-4的发布，我作为一个算法工作者，深感AI发展的迅猛。最近，OpenAI的插件和联网功能陆续向用户公开，我也在第一时间试用了这些最新的功能。在OpenAI的插件市场上，我被一个可以帮助分析食谱，并生成购物清单的功能所吸引。
sed的全称是stream editor， 表示它是一个流编译器。可以处理文本内容和终端命令的流标准输出，对文本做查找，替换，插入，删除操作。 它是把文件中的内容逐行copy到缓冲区，然后在缓冲区中进行处理，最后把处理的结果显示到屏幕上并清空缓冲区 然后再从文件中读取下一行到缓冲区，重复这个过程，直
