> 最近在学习实践精益Kanban方法，结合自己团队实践Srum的经历，整理些资料二者的差异。相较于Scrum, 我更推崇精益Kaban。 Agile是一套理论和原则，就像天边的北极星。Devops是一种软件开发和运维团队间自动化和集成过程的方法。当实现Agile和Devops方法时，Kanban和
System.Threading.Timer 基于线程池的定时器，相较于另外几种定时器，其安全性较高，适用性最强，因此本文通过重载、属性、方法等方面介绍此定时器的相关内容。
摘要：Nacos是 Dynamic Naming and Configuration Service的首字母简称，相较之下，它更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。 本文分享自华为云社区《Nacos入门指南 - Nacos是什么》，作者：华为云PaaS服务小智。 什么是Naco
新媒体时代，广告样式越来越丰富。相较于传统的图文信息，视频类广告更具有直观性，能够让消费者在了解产品知识和功能的同时加深对产品的印象。 因此在各类网站或App上投放视频类广告是个很好的宣传方式，但广告商们如果想在网站上展示视频广告，必须确保视频广告投放协议与发布渠道的播放器兼容；如果不能兼容，广告商
https://my.oschina.net/u/4526289/blog/5605693 摘要：Nacos 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，相较之下，它更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。 本文分享自华为云
SemaphoreSlim 可对同时访问某一共享资源或资源池的线程数加以限制，相较于 Semaphore 更加轻量、快速，因此推荐使用，本文也着重介绍。
经济全球化的今天，人们在工作和生活中经常会与外语打交道。相较传播性较广的英语而言，其他语种的识别和阅读对大多数人来说是一件难事，此时就需要借助语言翻译软件来帮助理解。 华为 HMS Core 机器学习服务（ML Kit）翻译功能提供了多种翻译模式，不仅可以满足应用出行购物、网络社交等日常场景，还提供
TL;DR Learn in Public 强调将学习到的知识 分享到公共空间，相较于纯输入式的学习有诸多好处。AI 工具极大降低了信息检索、整理、概括的门槛，使得输入信息更容易，但对我们真正掌握知识的帮助仍然有限，所以我们更需践行要像 Learn in Public 这样能提供 有效输出 的学习方
https://www.cnblogs.com/zhengchunyuan/p/12923692.html WebSocket是目前比较成熟的技术了，WebSocket协议为创建客户端和服务器端需要实时双向通讯的webapp提供了一个选择。其为HTML5的一部分，WebSocket相较于原来开发这类
https://www.cnblogs.com/wzj4858/p/15853846.html twemproxy背景 在业务量剧增的今天，单台高速缓存服务器已经无法满足业务的需求, 而相较于大容量SSD数据存储方案，缓存具备速度和成本优势，但也存在数据安全性的挑战。为此搭建一个高速缓存服务器集群来
https://www.cnblogs.com/onlyac/p/6262096.html twemproxy背景 在业务量剧增的今天，单台高速缓存服务器已经无法满足业务的需求, 而相较于大容量SSD数据存储方案，缓存具备速度和成本优势，但也存在数据安全性的挑战。为此搭建一个高速缓存服务器集群来进行
9.2 TiFlash 架构与原理 相比于行存，TiFlash 根据强 Schema 按列式存储结构化数据，借助 ClickHouse 的向量化计算引擎，带来读取和计算双重性能优势。相较于普通列存，TiFlash 则具有实时更新、分布式自动扩展、SI（Snapshot Isolation）隔离级别读
本文由葡萄城技术团队原创并首发。转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 前言 微信小程序相信大家都用过，相较于APP，微信小程序的优势在于其便捷性，只需要下载一个微信就可以访问所有的小程序，因此许多开发者也逐渐将自己开发的系统部署到微信小程序上以供
我们知道Bert 预训练模型针对分词、ner、文本分类等下游任务取得了很好的效果，但在语义相似度任务上，表现相较于 Word2Vec、Glove 等并没有明显的提升。
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
扩展欧几里得算法详解 在了解扩欧之前我们应该先了解欧几里得算法 欧几里得算法 这是一个递归求最大公约数(greatest common divisor)的方法 $$ gcd(a, b) = gcd(b, a % b) $$ 可以通过一个类似的简单公式推导而来 好像叫做辗转相减法来着？ $$ gcd(
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
筛法 本文不作为教学向文章。 线性筛 线性筛是个好东西。一般来说，可以在 \(O(n)\) 内处理几乎所有的积性函数。 还可以 \(O(n)\) 找出所有的质数……（废话 杜教筛 放在偏序关系 \((\Z, |)\) 中卷积…… 如何快速的求 \(S(n) = \sum_{i = 1}^n f(i)
后缀排序 本文不作为教学向文章。 开篇膜拜 Pecco：算法学习笔记(84): 后缀数组 - 知乎 (zhihu.com) 有些时候，其实 \(O(n \log^2 n)\) 的排序也挺好。又短又简单。 其中 \(rk[i]\) 表示从第 \(i\) 个字符开始的后缀的排名，\(sa[i]\) 表示
# 矩阵树定理 > 本文不作为教学向文章。 > > 比较好的文章参考： > > - [矩阵树-定理以及凯莱公式](https://zhuanlan.zhihu.com/p/593934554) > > - [【学习笔记】矩阵树定理（Matrix-Tree）_繁凡さん的博客-CSDN博客](https
