GSAP 3Blue1Brown给我留下了深刻印象。利用动画制作视频，内容简洁，演示清晰。前两天刚好碰到一件事，我就顺便学习了一下怎么用代码做动画。 以javascrip为例，有两个动画引擎，GSAP和Animajs。由于网速的原因，询问了GPT后，我选择了GSAP来制作我的第一个动画视频。 制作动
重温Tarjan, 网上看了许多博客感觉都讲的不清楚. 故传上来自己的笔记, 希望帮到大家. 提到的一些概念可以参考 oi wiki, 代码也是 oi wiki 的, 因为我不认为我能写出比大佬更好的代码了. 强连通分量: 有向图的最大强连通子图 ( 有向图中任意两点可达 ) Tarjan 对每个结
借助ModelArts提供的AI开发能力，实现基于LangChain+ChatGLM3的本地知识库问答，通过具体案例让开发者更加清晰的了解大模型AI应用开发过程。
简介： 还在使用原生的sqllite？有这么清爽且稳如狗的room为啥不用呢？ Room是Google官方推荐使用的数据库，相比较某些优秀数据库框架来说，不用过于担心某天库会停止维护，且访问数据库非常流畅，并且提供了与常规的ORM框架一样，通过添加编译期注解来进行表和字段的配置，譬如@Databas
最近翻译的一篇分享中，主要讲解了多任务学习的各个方面，很多的专业术语与概念都不清楚，因此简单的整理了下相关的知识，做个笔记。 ### 概述 现在大多数机器学习任务都是单任务学习。对于复杂的问题，也可以分解为简单且相互独立的子问题来单独解决，然后再合并结果，得到最初复杂问题的结果。这样做看似合理，其实
目录 前言 数据删除场景 lazy free 概念 配置 源码剖析（版本 6.2.6） 场景一：客户端执行的显示删除/清除命令 场景二：某些指令带有的隐式删除命令 场景三：删除过期数据 场景四：内存淘汰数据删除 场景五：主从同步清空从库 小结 前言 都说 redis 是单线程的，其实并不是说 red
https://www.yisu.com/zixun/574746.html 这篇文章主要讲解了“Redis延迟问题怎么排查”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Redis延迟问题怎么排查”吧！ 使用复杂度高的命令 如果在使用Redis时，发
https://www.bbsmax.com/A/WpdKAgmnJV/ 测试前提 我们在进行测试时，都会分清楚: 测试对象：要区分硬盘、SSD、RAID、SAN、云硬盘等，因为它们有不同的特点 测试指标：IOPS和MBPS(吞吐率)，下面会具体阐述 测试工具：Linux下常用Fio、dd工具, W
https://cloud.tencent.com/developer/article/1678208?areaSource=103001.2&traceId=rX8kmZPurwFtXqEtY-bY- 本文被 1 个清单收录，推荐清单 Linux超能力eBPF技术学习分享 本篇文章概述了 BPF
介绍 fio 功能强大的性能测试工具， 具备多线程、报告清晰、多种引擎。 没有任何基础的，建议看完fio介绍！后继续阅读。 接下来，以ubuntu为例展示安装和使用过程。 准备条件 fio 各个版本下载各个os下fio依赖包 libaio依赖库libaio centos 备用链接 安装 安装liba
https://segmentfault.com/a/1190000022163856 概述 在k8s中节点会通过docker pull机制获取外部的镜像，那么什么时候清除镜像呢？k8s运行的容器又是什么时候清除呢? api-server: 运行在master，无状态组件，go自动内存垃圾回收 co
1 介绍 在之前的一篇文章《一次缓存雪崩的灾难复盘》中，我们比较清晰的描述了缓存雪崩、穿透、击穿的各自特征和解决方案，想详细了解的可以移步。 最近在配合HR筛选候选人，作为大厂的业务方向负责人，招人主要也是我们自己团队在用，而缓存是必不可少的面试选项之一。下面我们就来聊一聊在特定业务场景下缓存击穿和
MiniFilter 微过滤驱动是相对于`SFilter`传统过滤驱动而言的，传统文件过滤驱动相对来说较为复杂，且接口不清晰并不符合快速开发的需求，为了解决复杂的开发问题，微过滤驱动就此诞生，微过滤驱动在编写时更简单，多数`IRP`操作都由过滤管理器`(FilterManager或Fltmgr)`所接管，因为有了兼容层，所以在开发中不需要考虑底层`IRP`如何派发，更无需要考虑兼容性问题，用户只需
STL 简单讲解 网上有很多很好的资料可以参考 而直接看标准是最准确清晰的 vector stack queue / priority_queue deque array map / multimap set / multiset unordered_map unordered_set 关于指针和迭
在智能工厂的建设过程中，为了让每条生产线的生产进度和状态更加清晰，经常需要将生产信息情况显示在电视看板上，称为智能工厂-车间数据可视化大屏方案。 根据工厂和车间的大小，可能会使用 10到100 台甚至更多的电视看板来显示数据可视化大屏仪表板内容。 智能车间看板（数字工厂智慧车间可视化大屏）方案示意图
数据集拆分是将一个大型的数据集拆分为多个较小的数据集，可以让数据更加清晰易懂，也方便对单个数据集进行分析和处理。 同时，分开的数据集也可以分别应用不同的数据分析方法进行处理，更加高效和专业。 数据集合并则是将多个数据集合并成一个大的数据集，可以提供更全面的信息，也可以进行更综合的数据分析。 同时，数
字符串转数字的用途和场景很多，其中主要包括以下几个方面： 1. 数据清洗：在进行数据处理时，经常会遇到一些数据类型不匹配的问题，比如某些列中的字符串类型被误认为是数字类型，此时需要将这些字符串类型转换为数字类型，才能进行后续的数值计算或统计分析。 2. 数据整理：有时候输入的原始数据可能存在格式问题
映射列值是指将一个列中的某些特定值映射为另外一些值，常用于数据清洗和转换。 使用映射列值的场景有很多，以下是几种常见的场景： 1. 将字符串类型的列中的某些值映射为数字。例如，将“男”和“女”分别映射为 0 和 1，以便进行机器学习算法的训练和预测。 2. 将缩写替换为全称。例如，将“USA”和“U
这是难度为Hard的一道题，涉及到素数筛选和并查集基本操作，请随本文一同理清楚思路
