写在前面 前段时间跟领导讨论技术债概念时不可避免地提到了代码的质量，而影响代码质量的因素向来都不是单一的，诸如项目因素、管理因素、技术选型、人员素质等等，因为是技术债务，自然就从技术角度来分析，单纯从技术角度来看代码质量，其实又细分很多原因，如代码设计、代码规范、编程技巧等等，但我个人觉得这些都是技
一、日常问题 1）CDN 异常 5 月中旬，发现图像异常的上报量比平时多了 10 多倍，日常 300 多，现在 4000 多。 但是看不到异常的错误码，不能确定是域名问题还是服务问题。还特地查看了错误分布的时间段，但并没有看出说明规律。 本来以为是证书的问题，因为正好那几天证书到期了，但是证书更新后
场景：输入在指定的错误(错误应涵盖数据类型不匹配的情况)行数内，trans不报错，但通过错误处理步骤捕捉，并记入文件，整个数据管线正常完成直至处理完最后一个输入行。 解决方案：使用步骤【数据检验】进行处理。这个步骤和常规的业务系统对接三方接口一个逻辑，将符合规则的数据放行，不符合的记录。 数据准备（
今天介绍一个新的Vue后台管理框架，相比其他后台功能丰富管理系统，这个后台管理系统可以用干净简洁来形容——Nova-admin Nova-admin Nova-admin 是一个基于Vue3、Vite5等最新技术的后台管理平台。用简单的方式实现完整功能，并尽可能的考虑代码规范，易读易理解无过度封装，
背景 最近项目上有一个需求，需要将两张表(A表和B表)的数据进行关联并回写入其中一张表(A表)，两张表都是分区表，但是关联条件不包括分区字段。 分析过程 方案一 最朴素的想法，直接关联执行，全表关联，一条SQL搞定全部逻辑。想法越简单，执行越困难。由于数据量大，服务器规模较小，尽管各台服务器内存和C
这篇文章介绍了Tailwind CSS框架的特点与优势，包括其作为实用性的CSS框架如何通过预设的样式类实现快速布局和设计，以及如何在不牺牲响应式和自适应性的同时减少开发时间。此外，还提及了框架的可定制性，允许开发者轻松创建符合项目需求的样式规则，从而提高前端开发效率。
Vizing 定理 定义 考虑如下的问题：对一个无向图的边进行着色，要求相邻的边染不同种颜色。问 需要的最少的颜色数是多少。 解决上述问题需要借助 Vizing 定理（又称维金定理）。 在开始之前，我们先进行一些符号的规定。 \(\Delta(G)\)：无向图 \(G=(V,E)\) 的最大度数，即
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
作者引言 很高兴啊，我们来到了IceRPC之依赖注入>快乐的RPC，基础引导，打好基础，才能让自已不在迷茫，快乐的畅游世界。 依赖注入和IceRPC 了解 IceRPC (C#) 如何为依赖注入（DI）提供支持。 DI作为可选功能 DI的第一条规则是:不要引入对DI的依赖。 IceRPC (C#)
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 今天我们唠唠 吴恩达：机器学习的六个核心算法！ 之决策树算法。 决策树是一种用于分类和回归的机器学习算法。它通过一系列的决策规则将数据逐步划分，最终形成一个类似于树状结构的模
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」 今天我们来战 过拟合和欠拟合，特别是令江湖侠客闻风丧胆的 过拟合，简称过儿， Emmm 过儿听起来有点怪怪的 1. 楔子 机器学习模型是一种能够从数据中学习规律并进行预测的算法。我们希望
tc（Traffic Control）是 Linux 中用于流量控制和网络模拟的强大工具。你可以使用它来模拟网络延迟、带宽限制、数据包丢失等。 以下是一个使用 tc 模拟网络延迟的基本步骤： 1.查看当前的 qdisc（队列规则）和 filter（过滤器） 首先，确保你的网络接口没有设置任何 qdi
短剧高温下，谈谈AIGC的助攻路线。 短剧，一个席卷全球的高温赛道。 以往只是踏着霸总题材，如今，内容循着精品化、IP化的自然发展风向，给内容、制作、平台等产业全链都带来新机，也让短剧消费走向文化深处，触发更大的社会渲染力。 从国内到全球，短剧行业亦然乘风。业内预测分析，2027年海外微短剧市场规模
基于原型编程 在面向对象的编程语言中，类和对象的关系是铸模和铸件的关系，对象总是从类创建而来，比如Java中，必须先创建类再基于类实例化对象。 而在基于原型编程的思想中，类并不是必须的，对象都是通过克隆另外一个对象而来，这个被克隆的对象就是原型对象。 基于原型编程的语言通常遵循下面的规则： 所有的数
目录数组和指针多维数组的物理结构证明数组a和&a不同数组与指针的差别之一什么时候数组名表示整个数组?数组训练理解指针与数组的题所有的数组,都可以看成一维数组.所有的数组传参,最终都会降维成一维数组函数函数的地址函数的规范内存管理malloc返回给用户的只有申请内存的起始地址,那free是如何准确释放
目录 目录目录前言与背景传统 LB 技术的局限性HDSLB 的特点和优势HDSLB 的性能参数基准性能数据对标竞品HDSLB 的应用场景HDSLB 的发展前景参考文档 前言与背景 在云计算、SDN、NFV 高速发展并普遍落地的今天，随着上云业务的用户数量越来越多、数据中心的规模越来越大，云计算规模成
继上一篇文章从Torch的两个Issue中找到一些类似的问题之后，可以发现深度学习框架对于自定义反向传播函数中的传参还是比较依赖于必备参数，而不是关键字参数，MindSpore深度学习框架也是如此。但是我们可以使用一些临时的解决方案，对此问题进行一定程度上的规避，只要能够自定义的传参顺序传入关键字参...
上次老周扯了有关主、从实体的话题，本篇咱们再挖一下，主、从实体之间建立的关系，跟咱们常用的一对一、一对多这些关系之间有什么不同。 先看看咱们从学习数据库开始就特熟悉的常用关系——多对多、一对一、一对多说起。数据实体之间会建立什么样的关系，并不是规则性的，而是要看数据的功能。比如你家养的狗狗和水果（你
## 概述 HuggingFace是一个开源社区，提供了开源的AI研发框架、工具集、可在线加载的数据集仓库和预训练模型仓库。HuggingFace提出了一套可以依照的标准研发流程，按照该框架实施工程，能够在一定程度上规避开发混乱、开发人员水平不一致的问题，降低了项目实施的风险及项目和研发人员的耦合度
好家伙， 题目如下： 1.舞伴配对问题：假设在周末舞会上，男士们和女士们进入舞厅时，各自排成一队。跳舞开始时，依次从男队和女队的队头上各出一人配成舞伴。 2.若两队初始人数不相同，则较长的那一队中未配对者等待下一轮舞曲。要求编写程序，模拟上述舞伴配对问题，且规定： 程序的输入时：进入舞厅人员的姓名和
