liwen01 2024.06.09 前言 Linux系统中的ext2、ext3、ext4 文件系统，它们都有很强的向后和向前兼容性，可以在数据不丢失的情况下进行文件系统的升级。目前ext4是一个相对较成熟、稳定且高效的文件系统，适用于绝大部分规模和需求的Linux环境。 ext4它突出的特点有：数
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)，在工厂类中对象决定创建出哪一种产品类的实例。这些产品类都实现了相同的接口，或者继承了相同的父类。 结构图 Factory（工厂角色）：它是核心，负责实现创建所有实例的内部逻辑。在工厂类中，提供了一个静态方法，可以直接被外界直接调用，以创建
注意：本文是依据 俞志宏 老师的 《我在硅谷管芯片：芯片产品线经理生存指南》 一书阅读后归纳总结得到。可以试做此书的读后感，对芯片产业感兴趣的同僚强烈推荐此书 为什么要见客户 和客户面对面主要是获取与客户相关的各类信息，包含但不限于： 市场变化情况 客户新项目和具体需求 客户目前量产项目的进展和变化
1. python 判断一组数呈上升还是下降趋势的方法 要判断一组数（数列）是呈上升趋势、下降趋势还是无明显趋势，我们可以比较数列中相邻元素的差值。如果大部分差值都是正数，则数列呈上升趋势；如果大部分差值都是负数，则数列呈下降趋势；如果正负差值数量相当或差值接近于零，则数列无明显趋势。 以下是一个使
Sentence Transformers 是一个 Python 库，用于使用和训练各种应用的嵌入模型，例如检索增强生成 (RAG)、语义搜索、语义文本相似度、释义挖掘 (paraphrase mining) 等等。其 3.0 版本的更新是该工程自创建以来最大的一次，引入了一种新的训练方法。在这篇博
UDP是一种不可靠的、无连接的、基于数据报的传输层协议。相比于TCP就比较简单，像写信一样，直接打包丢过去，就不用管了，而不用TCP这样的反复确认。所以UDP的优势就是速度快，开销小。
在开发工作中，虽然CPU，内存和硬盘都是必不可少的硬件，不过，编程中，我们常常受到困扰的往往是内存相关的bug（编程中遇到CPU和硬盘相关的bug极少）。 这是因为我们的程序和数据虽然是存放在硬盘上的，但是运行时，CPU并不是直接从硬盘加载程序和数据的。直接从硬盘读取指令非常慢，会成为整个系统的严重
目前为止，radash库的所有方法我们已经分享完毕。如果你想尝试使用，又或者想了解下源码，阿瓜的文章都值得一读，相信你总能有所收获。后续我们回整理一份使用说明进行发布。
异常拦截器ExceptionMapper 在JAX-RS（Java API for RESTful Web Services）中，ExceptionMapper接口用于将Java异常映射到HTTP响应。通过实现ExceptionMapper接口，你可以自定义如何处理特定类型的异常，并生成相应的HTT
Linux项目部署启停 WEB应用（WAR包）部署 实际开发中，难免遇见新业务项目构建、项目重构（重新优化整个项目的架构，相当于重写），也可能是项目拆分多个模块，也可能部分拆分，但项目的模块化分离，就存在新建项目，新开服务端的可能，在Linux部署中，我们通常遇见需要搭建一个新的服务： WEB应用（
目录计算过程投影分量计算 假设你有一家理发店,已经记录了过去一年中所有顾客的头发长度和发型偏好的数据。现在你想从这些数据中提取一些主要的信息,比如顾客最常选择的发型类型,以及不同发型之间的相关性等。这对于你未来开展有针对性的营销活动很有帮助。 具体来说,我们可以将每个顾客的发型偏好用一个多维向量来表
416. 分割等和子集 题目难易：中等 给定一个只包含正整数的非空数组。是否可以将这个数组分割成两个子集，使得两个子集的元素和相等。 注意: 每个数组中的元素不会超过 100 数组的大小不会超过 200 示例 1: 输入: [1, 5, 11, 5] 输出: true 解释: 数组可以分割成 [1,
摘要 基于毫米波的手势识别技术提供了良好的人机交互体验。先前的工作专注于近距离手势识别，但在范围扩展方面不够，即他们无法识别距离相当大的噪声运动超过一米的手势。在本文中，我们利用一种新的数据处理方法和定制的人工卷积神经网络（CNN）设计了一个远程手势识别模型。首先，我们将手势分解为多个反射点，并提取
前言 容器类库是指一组用于存储和管理数据的数据结构和算法。它们提供了各种不同类型的容器，如数组、链表、树、图等，以及相关的操作和功能，如查找、插入、删除、排序等。 容器类库还可以包含其他数据结构和算法，如堆、树、图等，以及相关的操作和功能，如排序、查找、遍历等。它们可以用于解决各种不同的问题和场
大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣] 1. 引言 数据分析中聚类算法的作用 在数据分析中，聚类算法用于发现数据集中的固有分组，通过将相似对象聚集在一起来揭示数据的结构和模式。这种方法常用于市场细分、社交网络分析、组织复杂数
本文为从零开始写 Docker 系列第十七篇，利用 linux 下的 Veth、Bridge、iptables 等等相关技术，构建容器网络模型，为容器插上”网线“。 完整代码见：https://github.com/lixd/mydocker 欢迎 Star 推荐阅读以下文章对 docker 基本实
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逐层拆分ElasticSearch的概念 Cluster：集群，Es是一个可以横向扩展的检索引擎（部分时候当作存储数据库使用），一个Es集群由一个唯一的名字标识，默认为“elasticsearch”。在配置文件中指定相同的集群名，Es会将相同集群名的节点组成一个集群。 Node：节点，集群中的任意一
大家好，我是Charzie。在C++编程中，i++和++i是两个常见的自增运算符，用于将变量的值增加1（有时与i+=1效果一样）。然而，虽然它们的功能看似相似，但在实际使用中却存在显著的区别。本博客将深入探讨这两个运算符在语法、语义、使用场景以及性能等方面的差异。 语法与语义 i++和++i在语法上
一：背景 1. 讲故事 这些天有点意思，遇到的几个程序故障都是和Windows操作系统或者第三方组件有关系，真的有点无语，今天就带给大家一例 IIS 相关的与大家分享，这是一家国企的.NET程序，出现了崩溃急需分析。 二：WinDbg 分析 1. 为什么会崩溃 崩溃原因相对还是好找的，双击dump文
