当你向Stack Overflow贡献一个研究得很好的问题时，你做到了。 当你为Stack Overflow提供简洁明了的答案时，你做到了。...当你在Stack Overflow上编辑问题或答案以使其更好时，你就做到了。...我发现失败更有教育意义，在构建业务并为未来进行规划时，我担当了Abyss Domain Expert™的角色，并开始一场激烈的竞争。这只是我喜欢做的一件小事情，你知道…这是为了我 ?...因此，我现在想做的是观察一下那个辉煌的“深渊”，反思一下我所看到StackOverflow在未来10年中所面临的挑战。...在我开始之前，我确实想对一些事情非常清楚: 自2012年2月以来，我没有以任何身份在Stack Overflow工作过，而且自那个日期以来，我已经或多或少地选择了零日常运营投入。
知识星球有一个问题，为什么在driver中使用“在monitor中使用“=” 在driver中使用非阻塞赋值（Nonblocking assignments，NBA）是为了避免竞争冒险（race...conditions）问题，使得driver在“时钟边沿之后”改变驱动的数据值，这个“时钟边沿之后”指的是同一时钟边沿之后的仿真事件队列区域 对于monitor使用阻塞赋值（blocking assignments...非阻塞driver： repeat(10) begin @(posedge clk) d <= $random%2 ; end 如果使用非阻塞赋值d 在仿真事件队列中的执行顺序如下...关于竞争冒险问题，一个通用的规则就是A进程写入一个变量，B进程读取这个变量，并且A进程和B进程都同步到同一个事件，必须使用非阻塞赋值来避免竞争冒险。...此外，在验证平台中program和clocking的使用也是为了同样的目的。 monitor持续对DUT进行监测，不存在竞争冒险问题，使用阻塞赋值。
精辟的解释 object的equals默认是比较内存地址，hashcode默认是内存地址的哈希值，如果equals重写了，他为true时两个对象并不一定内存地址一样，这个时候，如果不重写hashcode...就导致两个对象equals相等但是hashcode不相等，这个对象应用在hashmap作为key时他们是先判断hashcode是否相等再比较equals，不相等就为不同的key，所以这样的对象不能应用在
为什么在重写equals方法时都要重写equals方法呢： 首先equals与hashcode间的关系是这样的： 1、如果两个对象相同（即用equals比较返回true），那么它们的hashCode值一定要相同...； 2、如果两个对象的hashCode相同，它们并不一定相同(即用equals比较返回false) 我们没有在类中里定义hashCode方法。...由于我们在类中没有定义equals方法，系统就不得不调用Object类的equals方法。由于Object的固有方法是根据两个对象的内存地址来判断，所以两个对象一定不会相等。
当下，国内很多汽车生产企业都已经非常了解FMEA在产品开发过程中的作用，并且很多企业都身体力行，付诸实践，但由于FMEA的一个集成性和系统性的工作，很多企业在应用时都流于形式，为了编制FMEA而编制FMEA...而FMEA的编制是一个专家研讨行为，这个过程本身是高投入、低产出的（耗费人力资源，又费时），会在很长一段时间内同时占用大量的专家资源，而且好像没有什么直接性的效益，而很多项目在实施过程中，都存在时间紧，...任务重的问题，很难在计划中拿出一大段时间实施具体的FMEA编制工作。...所以，在很多主机厂都不能充分实施；为了保证项目的其它工作的正常进行，实际上取消了FMEA的小组研讨的工作。2、小组组织问题：无法真正将FMEA涉及的人员组织起来，形成小组进行研讨编制。
对于不太了解python类的同学来说，这些高级特性基本上没用处，但是对于那些要着手写框架或者写大型项目的高手来说，这些特性就比较有用了，比如说tornado里面的异常捕获时就有用到class来定位类的名称...最后需要说清楚的一点， 本文是基于python 2.7.10版本，实际上在python 3 中已经默认就帮你加载了object了（即便你没有写上object）。
在 Kubernetes 中，dockershim 是一个兼容层，旨在让 Kubernetes 与 Docker 容器运行时兼容。...为什么 Kubernetes 需要 dockershim？ 在 Kubernetes 最初的版本中，Kubernetes 使用 Docker 作为其容器运行时。...为什么 Kubernetes 逐渐弃用 dockershim？...• dockershim 需要额外的工作来桥接 Kubernetes 和 Docker，而使用 Containerd 和 CRI-O 则可以简化架构，减少维护的复杂性。 4....在容器管理方面，它们能够提供比 Docker 更高的效率，尤其是在大型 Kubernetes 集群中。
今天为大家发布本系列文章中的第三篇: 在应用中导航时使用 SafeArgs。...然后它会生成代码帮您解决创建 Bundle 时所需完成的冗长的过程，并且在接收侧提取数据。 您也可以直接使用 Bundle，但是我们建议使用 SafeArgs。...要传递 id，这里我们使用 SafeArgs 来实现。 使用 SafeArgs 这里我需要说明一下，我已经完成了全部的代码，大家可以在 GitHub 的 示例 中找到完整的代码。...所以需要将它设置为 gradle 依赖，并且在构建时使其能够正确运行来生成所需的代码。...所以代码里会监听 ViewModel 所提供的 LiveData 对象，并且异步处理请求，当数据返回时填充视图。 当用户点击对话框里的 Done 按钮时，就需要存储用户所输入的信息了。
Dubbo的底层通信使用的是Netty....关于Dubbo的服务暴露流程,网络上已经有很多优质的文章.此篇文章以Dubbo的服务暴露为主线(不会详细讲解),观察一下,Netty在服务暴露过程中何时被使用. // 服务暴露的起点 com.alibaba.dubbo.config.spring.ServiceBean...也就是说,在暴露服务的过程中,在进行doLocalExport本地暴露的时候,会分别经过RegistryProtocol#export和DubboProtocol#export,最后通过Netty创建一个服务端...虽然本地服务已经暴露,但是还需要将服务注册到注册中心(例如ZK) 在没有注册到ZK之前,查看下ZK信息 是没有dubbo节点信息的....总结 Dubbo在暴露服务的过程中,首先会通过Netty创建并启动服务端,监听外部调用接口的请求.紧接着会将服务注册到注册中心(例如Zookeeper).
3、对请求到的日志里的数据，分析、截取、分割操作 1）把结果导入数据库（按项目名、日期、项目id、死链、日志原始链接） 2）拼成html邮件格式(table...
最近在研究BDB时发现速度特别快（非关系型数据库）下面我给大家共享一下我在学习的过程中的一些收获和问题，不知道哪位大神帮忙解决一下。...主要在putNoDupData，不知道该怎么使用 package com.bdb; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import...是否允许创建 dbConfig.setReplicated(false);//是否允许重复 //dbConfig.setSortedDuplicates(true);这里我已经设置了，我不知道下面在我
但初学Spark的人往往都会有这样的疑惑，为什么Spark任务只有在调用action算子的时候，才会真正执行呢？咱们来假设一种情况：假如Spark中transformation直接触发Spark任务！...导致map执行完了要立即输出，数据也必然要落地（内存和磁盘） 2. map任务的生成、调度、执行，以及彼此之间的rpc通信等等，当牵扯到大量任务、大数据量时，会很影响性能 看到这两点是不是很容易联想到...会将多个map算子pipeline起来应用到RDD分区的每个数据元素上（后续将要介绍的SparkSQL中的Dataset/DataFrame也是如此） 下面说几个算子的优化，这也是面试中经常问的问题： 在我们实际的业务场景中经常会使用到根据...任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。...任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。
微信图片_20200709201425.jpg但初学Spark的人往往都会有这样的疑惑，为什么Spark任务只有在调用action算子的时候，才会真正执行呢？...导致map执行完了要立即输出，数据也必然要落地（内存和磁盘） 2. map任务的生成、调度、执行，以及彼此之间的rpc通信等等，当牵扯到大量任务、大数据量时，会很影响性能 看到这两点是不是很容易联想到...会将多个map算子pipeline起来应用到RDD分区的每个数据元素上（后续将要介绍的SparkSQL中的Dataset/DataFrame也是如此） 下面说几个算子的优化，这也是面试中经常问的问题： 在我们实际的业务场景中经常会使用到根据...任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。...任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。...但当重定向输出日志时，会出现异常。...ssh-action.sh” 4.提交Oozie工作流，执行成功 [r8z1nay2tk.jpeg] 5.查看服务/tmp/out.log文件 [a35n6h5ody.jpeg] 3.总结 ---- 在使用...Hue创建Ssh Action的Oozie工作流直接在Ssh command中输入命令重定向会导致运行失败，可以使用在执行命令的目标服务使用Shell脚本的方式实现该功能。...这里Fayson在做测试的时候发现，在命令行前面添加”;”也可以实现重定向输出日志，实现如下（这种实现方式比较诡异，仅供参考）： [ct5y3j3bzl.jpeg] 为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。...但当重定向输出日志时，会出现异常。...command中配置对应服务的Shell脚本”/home/fayson/ssh-action.sh” 4.提交Oozie工作流，执行成功 5.查看服务/tmp/out.log文件 3.总结 在使用...Hue创建Ssh Action的Oozie工作流直接在Ssh command中输入命令重定向会导致运行失败，可以使用在执行命令的目标服务使用Shell脚本的方式实现该功能。...这里Fayson在做测试的时候发现，在命令行前面添加”;”也可以实现重定向输出日志，实现如下（这种实现方式比较诡异，仅供参考）： 为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。
在Java中为什么不推荐使用Float 在Java中，我们可以使用两种数据类型来表示浮点数：Float和Double。...使用Float类型可能会导致精度丢失。 类型转换：在Java中，浮点数常量默认为Double类型。如果要在计算中使用Float类型，需要进行类型转换，这增加了代码的复杂性和易错性。...例如，当我们使用Math类中的数学函数时，需要将Float类型转换为Double类型。...下面是几个在工作中常见的案例，说明为什么在Java中不推荐使用Float类型： 1. 金融计算 在金融领域，精确的计算是至关重要的。例如，计算利息、股票价格或货币兑换时，需要高精度的计算。...科学计算 在科学计算中，需要进行高精度的浮点数运算，以获得准确的结果。使用Float类型可能会导致精度丢失，从而影响实验结果或计算精度。
本文也是读者朋友面试大疆时的面试真题，据读者反馈，面试官问：构造函数和析构函数可以调用虚函数吗？事后读者朋友向我求助时，我的回答是，当然可以。...三个函数 本题从字面中可以看到涉及到三个函数，分别是： 构造函数：构造函数是用来初始化对象的，它会在对象创建时被调用。 析构函数：析构函数是用于清理对象的，它会在对象销毁时被调用。...虚函数：虚函数是由virtual关键字修饰的在基类中定义（通常情况下需要）在派生类中重写的函数。...所以并不符合多态的预期，那也就没有必要使用虚函数了，也就是说虚函数在构造函数和析构函数中是“失效”的，不建议在构造函数和析构函数中调用虚函数。...} 输出结果： Base::cleanup() 建总结议 如上从原理、实验都验证了，构造函数、析构函数中虽然可以调用虚函数，但是虚函数“失效”了，所以并不符合多态的预期，没有必要使用虚函数，所以不建议在构造函数和析构函数中调用虚函数
在JVM的运行时数据区中有个虚拟机栈(或Java栈),在它的里面是由栈帧'叠加'而成.栈帧由局部变量表,操作数栈,动态连接,方法返回地址等组成. 那么我们就从局部变量表角度解答下这个问题....在普通方法中,在它的局部变量表中的第一个槽存放了this, 而静态方法的局部变量表中没有存放this.
前言 目前大部分公司都在使用 Git 作为版本控制，每个程序员每天都要进行代码的提交。...对应的格式： [optional scope]: # 空行 [optional body] # 空行 [optional footer] ❝更严格的项目可能提交要求使用英文描述...如果产生了上述的影响强烈建议在提交信息中写明break change，有利于出问题时快速定位，回滚，复盘。...那么在 Git 提交时，我们可以在foot区域关联本次提交涉及的issue。...在Intellij IDEA的插件市场有很多 Git Commit Message 模板插件，可以可视化的实现这些规范。
为什么在优化算法中使用指数加权平均？ β 如何选择？ ---- 1....所以应用比较广泛，在处理统计数据时，在股价等时间序列数据中，CTR 预估中，美团外卖的收入监控报警系统中的 hot-winter 异常点平滑，深度学习的优化算法中都有应用。 ---- 2....为什么在优化算法中使用指数加权平均 上面提到了一些 指数加权平均 的应用，这里我们着重看一下在优化算法中的作用。...这是为什么呢？ 让我们来看一下这个图， ?...再来看下面三种情况： 当 β = 0.9 时，指数加权平均最后的结果如图红色线所示，代表的是最近 10 天的平均温度值； 当 β = 0.98 时，指结果如图绿色线所示，代表的是最近 50 天的平均温度值
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