它没有被分页的原因可能有以下几点:
需要注意的是,以上只是可能的原因之一,具体原因可能因为问答内容的特点和设计考虑而有所不同。
可操作性与可扩展性问题 OpenFlow的终端用户以及市场人员明确指出其技术问题:操作复杂,很难测试以及扩展。 这不是OpenFlow的核心技术问题,但确是其...
那么,为什么 GATK 在众多争议中依然屹立不倒呢?...它采用了基于局部组装的方法,可以更准确地识别出基因组中的变异位点,尤其是在处理复杂的变异和重组事件时表现出色。...它结合了多种先进的算法和技术,可以在肿瘤测序数据中准确识别出体细胞变异,为癌症研究提供了有力支持。 GATK 的优势 GATK 之所以备受推崇,主要得益于以下几点优势: 1....GATK 这么难用,为什么没有被淘汰? 尽管 GATK 存在一定的挑战,但它在变异检测方面的卓越性能以及丰富的功能和工具使得它仍然是生物信息学家的首选工具之一。...综上所述,尽管 GATK 存在一定的不足和挑战,但其在变异检测方面的卓越性能和丰富的功能使得它仍然是生物信息学家的首选工具之一。
Nginx被它打败了?
作者 | Buttondown 译者 | Sambodhi 策划 | Tina 测试驱动开发 在 1999 年左右是最前沿的技术,也是现代开发的基础,但为什么直到现在还没有被广泛使用? ...对于 TDD 没有广泛被应用的问题,GeePaw Hill 发了系列 推文 进行了探讨。他认为问题在于其支持者在组织方面的失败,他们推动得太猛,想将“TDD”转化为“测试很好”。...它会让你养成一种习惯,就是在你实际没有使用单元测试的情况下,也要考虑你的代码如何被验证。 等等,这些不就是和极繁的 TDD 一样的好处吗?“它检查你是否有笨拙的界面”听起来非常像“倾听你的测试”。...为什么 TDD 还没有征服世界 今天真是大开眼界。测试驱动开发在 1999 年左右是最前沿的。它是现代开发的基础。我无法想象不使用它。...所以,在所有这些之后,我有了我的假设,即为什么 TDD 没有传播开来。老实说,这是一种相当反常的假设。极繁的 TDD 并不像极繁主义者所认为的那么重要。TDD 在方法组合中使用得更好。
转载自知乎专栏 LSTM 和 Transformer 都是当下主流的特征抽取结构,被应用到非常多的领域,各有它的擅长和优缺点。...关于 LSTM 与 Transformer 结构的强弱争论,笔者认为还是要根据具体的研究领域进行讨论才有意义,毕竟目前很多模型改进的方向,其实就是改造使得它更匹配领域问题的特性。...LSTM 为什么火? RNN 的这种结构在某种程度上来讲,是在序列领域火起来的,为什么?...为了能够在不同时间步输入之间进行并行计算,Sliced RNN 就是打断隐层之间的连接,但是又不全打断,因为这样基本就无法捕获组合特征了,所以它选的策略就是部分打断,比如每隔2个时间步打断一次。...事实也证明 Transformer 确实在大部分场景下,是一个非常不错的选择,也正是 Transformer 的出现,打开了原本 RNN 占据的江山,现在还不能说LSTM(RNN)被替代,因为有着属于它自己的优势
♣ 题目部分 在Oracle中,为什么索引没有被使用? ♣ 答案部分 “为什么索引没有被使用”是一个涉及面较广的问题。有多种原因会导致索引不能被使用。
对 Java 线程状态而言,不存在所谓的running 状态,它的 runnable 状态包含了 running 状态。 我们可能会问,为何 JVM 中没有去区分这两种状态呢?...所以,解决办法就是:一旦线程中执行到 I/O 有关的代码,相应线程立马被切走,然后调度 ready 队列中另一个线程来运行。 这时执行了 I/O 的线程就不再运行,即所谓的被阻塞了。...它也不会被放到调度队列中去,因为很可能再次调度到它时,I/O 可能仍没有完成。 线程会被放到所谓的等待队列中,处于上图中的 waiting 状态: ?...当然了,我们所谓阻塞只是指这段时间 cpu 暂时不会理它了,但另一个部件比如硬盘则在努力地为它服务。...处于 IO 阻塞,只是说 cpu 不执行线程了,但网卡可能还在监听呀,虽然可能暂时没有收到数据: 就好比前台或保安坐在他们的位置上,可能没有接待什么人,但你能说他们没在工作吗?
但是问题来了,对于 select * from table limit offset , pagesize 这种分页方式,原来一条语句就可以简单搞定的事情会变得很复杂,本文将与大家一起探讨分库分表后"分页...所以这里要向移1位,从第2个数字开始取pagesize条数据) -------------------------------------------------------- 场景3(前提:分段法) 为什么说分段法...2,2 -> limit 1,2 -> {2,3} --注:这里就已经把正确的数据给丢掉了 (5,6,7,8) -> limit 2,2 -> limit 1,2 -> {5,6} --注:这一段里根本就没有这一页的数据...------------------------------------------------------- 场景4(前提:取余法) 取余法的前提下,如果某个分表的数据,被清掉一部分,也就是某个分表数据偏少...比如下面这个,按奇数、偶数分成2个子序列,但是偶数故意删除了几个(相当于现实业务中,这个分表上的数据被干掉了一部分) 原序列:(1,3,5,6,7,8,9,11),需要取出limit 2,2 ,即:(5
这就是为什么很多SaaS公司前期可以靠市场红利,靠销售规模去赢得市场,到后期,客户续费率低,销售成本越来越高,导致亏损严重,就是这个原因。 据我了解业内有几家公司都遇到类似这样的问题。...而单纯的将成本投入在销售上只能带来新增客户的增长和短期收入的增长,无法带来客户留存和LTV的提升,也没有资金杠杆效应,一个公司无法形成组织发展的复利和产品的复利。...贵吧,复杂吧,但链家的服务费贵不贵,为什么好多人吐槽链家收费贵还有大把的人愿意在链家买房、卖房?
本系列推送主要参考: Stanford University CS20SI: Tensorflow for Deep Learning Research. 01 — 为什么会有TensorFlow ?...易用性的类库对于科研是无比珍贵的,因为这样科技工作者们才更方便地研究出新的模型框架,但是,如果考虑到实际生产的话,它们往往训练又太慢而没有实际的应用价值。...03 — 为什么选择TensorFlow?
可以说,如果Hooks存在如下两个生命周期函数的替代品,就能全面抛弃ClassComponent了: getDerivedStateFromError componentDidCatch 那为什么还没有对标的...「事件回调中发生的错误」无法被ErrorBoundary捕获 —— 事件回调并不属于「React工作流程」。...this.setState(this.state, componentDidCatch.bind(this, error)) 处理“未捕获”的错误 可以发现,「React运行流程」中的错误,都已经被React...如果开发者没有定义ErrorBoundary,那么React最终会在ReactDOM.render的回调中抛出错误。...笔者猜测,这是没有提供对应原生Hooks的原因之一。
在JavaScript中,Promise是用于处理异步操作的对象,它代表一个异步操作的最终完成(或失败)及其结果值。然而,JavaScript的Promise并不提供内置的取消(cancel)机制。...这篇文章,将围绕着设计的哲学,以及从状态机的角度,解释为什么不需要cancel。 即使如此,文章最后部分,还是会提供一些方法,来实现一下cancle。...如果某个Promise被取消,其影响可能会传递给其他依赖于它的Promise,导致意外的行为和难以调试的问题。 资源管理 异步操作通常涉及到外部资源,如网络请求、定时器等。...如何实现取消功能 尽管标准的Promise没有内置的取消功能,可以通过一些方法来实现类似的功能。...结语 虽然JavaScript的Promise没有内置取消功能,但这并不意味着我们无法实现取消功能。
而且,我们经常在面试中,经常被问到hashMap的底层实现,怎么存放数据的,怎么过去数据的,它的加载因子LoadFactor为什么是0.75等等问题。...如果,我们在平时没有很好的了解或者是没有看过其源码的话,对于这些问题,一般就会出现不知道怎么去回答或者回答不到点子上,甚至是直接回答不上来。...并判断p是否为null tab[i] = newNode(hash, key, value, null); //1.1.1、当p为null时,表明tab[i]上没有任何元素,那么接下来就
它们被证明在逻辑推理上存在严重的短板。大家可能都有类似体验——当你需要LLM帮你推导一个复杂的逻辑问题时,它们的回答往往模棱两可,甚至牛头不对马嘴。这背后的原因是什么?...我准备好入坑了,因为它的逻辑能力确实有望弥补LLM的这一重大缺陷。1. LLM为什么“不会推理”?要理解为什么LLM无法进行有效的推理,首先要明白它们的运作方式。...它可能会给出一个看似合理但没有实际逻辑支撑的答案。因为LLM不是真的在“理解”这些前提与结论之间的关系,它只是根据概率推测下一个可能的词或句子。2....然而,Prolog虽然强大,但也不是没有挑战。首先,它是一种非常不同于主流编程语言的语言,习惯了传统编程方式的开发者可能需要时间来适应。它更像是在写数学公式,而不是在写代码。...这也是我为什么准备入坑Prolog的原因——在未来的智能系统中,它的地位不可忽视。一些思考在当下的大语言模型浪潮中,逻辑推理能力一直是一个亟待解决的问题。
为什么不支持无限分页强如Google搜索,为什么不支持无限分页?无非有两种可能:做不到没必要「做不到」是不可能的,唯一的理由就是「没必要」。...首先,当第1页的搜索结果没有我们需要的内容的时候,我们通常会立即更换关键词,而不是翻第2页,更不用说翻到10页往后了。这是没必要的第一个理由——用户需求不强烈。...我自然不知道Google的搜索具体是怎么做的,因此接下来我用ES(Elasticsearch)为例来解释一下为什么深度分页对搜索引擎来说是一个头疼的问题。...比如现在一个集群中有3台节点,索引被分成了5个分片,分配方式大致(因为具体如何平均分配取决于ES)如下图所示。...页数越深,每个节点处理的文档也就越多,占用的内存也就越多,耗时也就越长,这也就是为什么搜索引擎厂商通常不提供深度分页的原因了,他们没必要在客户需求不强烈的功能上浪费性能。----完。
之前口头跟调用方约定要做缓存,现在看到QPS在120左右,(QPS证明没有做缓存),遂要求对方做缓存,降低QPS。...开始怀疑,是否DB连接池在高并发下出现排队,tddl默认的连接池大小是10.一查监控,整个占用的连接数从来没有超过7个,排除连接池不足的问题 ? 至此,造成RT高的原因,在数据库层面被排除。...本地调用耗时: 267ms 客户端发送请求: 0ms 服务端处理请求: 0ms 客户端收到响应: 1ms 总耗时: 1ms 这时候问题逐渐清晰,问题出现在本地方法执行的耗时过长,可是再次检查该服务所有代码,并没有需要长耗时的本地执行逻辑
图片首先,有没有六西格玛听起来很高大上的感觉呢?其实它就是一套管理工具,用于帮助我们提高效率、降低错误率。你可以把它看成是一个魔法箱子,里面有很多魔法道具,可以帮我们完成各种任务。...那么,为什么它叫做六西格玛呢?其实是因为它是用标准差来度量达到某种质量水平的能力的。这点有点抽象,不过我们不妨用一个例子来解释下:比如我们做一道数学题,如果我们答对了,那就认为我们达到了标准。...其实它主要围绕「DMAIC」流程展开。
这就是一个典型的数组越界引发的问题,如果大家细心读程序观察结果,就会发现虽然str字符串的内容没有问题,但旁边的整形变量a似乎有点“抢镜”哦,原来是5,可现在竟然输出0!...再看看代码,又没有被赋值,就莫名由5改成了0!真是躺着也中枪啊! 那这里为什么a的值被更改了呢?下面我们为大家详细解释! ?...a确认是5没有问题,由于str数组的地址我们观察到比a要小,所以内存监视这里我们更新为str的地址。 可以顺便观察str和它后面的a两个值, 如下图: ?...可以看到str地址0x0019ff30处还未初始化,而a的地址为0x0019ff3c且初始化为5,没有问题! 执行下一步继续观察: ?...这就使得第13个字节处的内容也就是a的地址也被字符串末尾的\0进行覆盖,所以原来的5被0覆盖!这就是a躺着也中枪的真实原因! 超长的字符串加上结尾的\0使得下一个变量的值也受到了影响!
曾经我也想过ipv5去哪了… 所有文档都表示,ipv5被视为一个内部项目而没有广泛使用。我们都被骗了。经过我的努力调查发现,ipv5事实上是一个真实存在的秘密项目……只不过很多人对其不了解。...ipv5没有用于一般的商用计算,仅仅用于机器直接的通讯。 而这些机器的通讯,促生形成了一个超大型分布式的人工智能。...它深入到地球的每一个角落,掌控着人类社会的电力,医疗,交通,教育…… 而这一切人类都没有察觉到。人类误以为自己所有通讯都是基于ipv4和ipv6的。现代人从未考虑过构建ipv5的网络监控设备。...随后不断有人质疑现代的网络,也不断有人被AI杀死。 随着事态的扩大,AI对于无法掩盖的证据,选择了杀掉证据的全面知情人。...没人知道它的中央服务器在哪,也没人知道怎么关闭它。AI甚至开始干涉战斗机和航母的程序,让人类作战设备失效。 人类终于发现自己可能会被AI灭绝。决心拾起一百年前的传统武器装备和AI决战。地球生灵涂炭。
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