前言 这是我今天收到的一条推送文章，发现自己好像也没有去思考过这个问题，于是点进来了 明白了原因之后，想用自己的话梳理一遍，分享给其他还不了解的同学 正文 先来看看 useState 的日常用法 const...[count, setCount] = useState(0) 这里可以看到 useState 返回的是一个数组，那么为什么是返回数组而不是返回对象呢？...为什么是返回数组而不是返回对象 要弄懂这个问题要先明白 ES6 的解构赋值，来看 2 个简单的例子： 数组的解构赋值 const foo = [1, 2, 3]; const [one, two, three...总结 useState 返回的是 array 而不是 object 的原因就是为了降低使用的复杂度，返回数组的话可以直接根据顺序解构，而返回对象的话要想使用多次就得定义别名了 首发自：为什么 useState...返回的是 array 而不是 object？
原因很简单，很多时候，在复杂点的缓存场景，缓存不单单是数据库中直接取出来的值。 比如可能更新了某个表的一个字段，然后其对应的缓存，是需要查询另外两个表的数据并进行运算，才能计算出缓存最新的值的。...另外更新缓存的代价有时候是很高的。是不是说，每次修改数据库的时候，都一定要将其对应的缓存更新一份？也许有的场景是这样，但是对于比较复杂的缓存数据计算的场景，就不是这样了。...举个栗子，一个缓存涉及的表的字段，在 1 分钟内就修改了 20 次，或者是 100 次，那么缓存更新 20 次、100 次；但是这个缓存在 1 分钟内只被读取了 1 次，有大量的冷数据。...其实删除缓存，而不是更新缓存，就是一个 lazy 计算的思想，不要每次都重新做复杂的计算，不管它会不会用到，而是让它到需要被使用的时候再重新计算。...如果删除缓存失败了，那么会导致数据库中是新数据，缓存中是旧数据，数据就出现了不一致。 解决思路：先删除缓存，再更新数据库。如果数据库更新失败了，那么数据库中是旧数据，缓存中是空的，那么数据不会不一致。
C/C++ 小误区：void main() 这是基于我们学校老师一直使用void main（），而发的感慨，大一学习C语言时，我就在想，老师上课演示的为什么一直用void main（），而不是int main...（void main( )从来就不存在于C++或者C）下面我分别说一下C和C++标准中对main函数的定义 1....，我还是建议大家最好在main函数的最后加上return语句，虽然没有这个必要，但这是一个好的习惯注意，vc6不会在目标文件中加入return 0;，大概是因为vc6是98年的产品，所以才不支持这个特性现在明白我为什么建议你最好加上...这当然也不是标准 C/C++ 里面定义的东西！...char *envp[] 是某些编译器提供的扩展功能，用于获取系统的环境变量因为不是标准，所以并非所有编译器都支持，故而移植性差，不推荐使用 ******************************
我发现使用 C++ 的人经常用指针表示对象，比如像下面这样： Object *myObject = new Object; 而不是， Object myObject; 或者在调用成员函数的时候，都会这样...： myObject->testFunc(); 而不是， myObject.testFunc(); 我有点想不明白为什么这么做？...是出于效率方面么？ 回答 对于现代 C++ （尤其是 C++ 11 之后），大量使用 new 动态分配是不明智的选择。 下面从两个方面来解释： 什么时候该使用 new？ 什么时候该使用指针？...意思是说你想一直使用某个地址位置的变量，而不是它的副本，对于后者，我们更应该使用 Object myObject; 的语法。 你需要很多内存。 大家都知道，栈空间比堆空间小的多。...切片的意思就是说：在函数传参处理多态变量时，如果一个派生类对象在向上转换（upcast），用的是传值的方式，而不是指针和引用，那么，这个派生类对象在 upcast 以后，将会被 slice 成基类对象，
无论是 Nginx 还是 Apache 都是 Web 服务器应用，通俗点说我们的网站都是需要 Web 服务器应用来展现给客户的，而服务器是供 Web 服务器应用正常稳定的运行的基础。...而目前比较主流的 Web 服务器应用也就是 Nginx 和 Apache 了，今天就给大家阐述一下为什么我一直都推荐大家使用 Nginx 而不是 Apache？ ?...有关 Nginx 和 Apache 的介绍我就不做赘述了，大家自行百度、谷歌一下就可以了解了，废话不多说了，直奔主题： 1、作为 Web 服务器：相比 Apache，Nginx 使用更少的资源，支持更多的并发连接...Nginx 相对 Apache 的优点 轻量级，同样起 web 服务，比 Apache 占用更少的内存及资源 抗并发，Nginx 处理请求是异步非阻塞的，而 Apache 则是阻塞型的，在高并发下 Nginx...这里要注意一点，epoll(freebsd 上是 kqueue)网络 IO 模型是 Nginx 处理性能高的根本理由，但并不是所有的情况下都是 epoll 大获全胜的，如果本身提供静态服务的就只有寥寥几个文件
当有一个 exa 替代方案时，为什么要花时间眯着眼睛看黑白文字呢？ exa 是一个常规 ls 命令的现代替代品，它让生活变得更轻松。这个工具是用 Rust 编写的，该语言以并行性和安全性而闻名。...跟踪文件 你可以使用 exa 来跟踪某个 Git 仓库中新增的文件。 image.png 树形结构 这是 exa 的基本树形结构。--level 的值决定了列表的深度，这里设置为 2。...如果你想列出更多的子目录和文件，请增加 --level 的值。 image.png 这个树包含了每个文件的很多元数据。...image.png 递归 当你想递归当前目录下所有目录的列表时，exa 能进行递归。 image.png 我相信 `exa 是最简单、最容易适应的工具之一。...它的颜色编码让我更容易在多个子目录中进行搜索，它还能帮助我了解当前的 xattrs。
对的。但我还是推荐使用wp建站，下面说说我的看法。...两者对比 相对而言，wordpress使用得人更多，插件也更丰富，受众广，而且出现问题解决也方便，但必然少不了wp是真的大，对于使用哪一个程序来做博客，我推荐得是1H1G服务器还是选择ty或者emlog...为什么说WordPress更适合新手 我觉得现在用1h1G的人应该很少很少了，看你们聊天动不动就是32H起步，所以Wp肯定是无压力的，而为什么我主推WP呢？...其次，WordPress在不装任何插件下，有经典编辑器和可视化编辑器，写文章时可以直接排版，直接上传图片，而ty则需要通过链接的方式插入，或者更新文章用mark编辑器书写。...另外，如果你想构建小程序，app等等，肯定也是优先考虑WP，没有为什么。 结语 其实，不管什么博客还是cms，并没有谁好谁坏的区别，自己习惯就是做好的，所以，别太在意用什么，好好更新文章吧。
正文从这里开始~~~ 最近（或者不是最近，这完全取决于您什么时候阅读这边文章），我正在跟我的团队伙伴讨论如何去处理这种需要根据不同的值去处理不同的情况的方法，通常对于这种情况下，人们喜欢使用 switch...在本文中我将重点介绍第三种方式 (我更为喜欢的方法)，即使用对象进行快速地查找。...console.log('infinite'); } 控制台将输出以下内容： first second has access to first second infinite 试想一下，由此而引起的错误和突变是如此之多...使用布尔值 我喜欢创建返回类型一致的值的函数, 但是, 由于 javascript 是动态类型语言，因此可能存在函数可能返回动态类型的情况，因此我将在此示例中考虑这一点，如果找不到键，我将创建一个返回布尔值...我认为我们应该更关心为什么我们需要一个返回布尔值，未定义值或字符串的函数，这里存在严重的不一致性，无论如何，对于这样一个非常棘手的情况这也只是一个可能的解决方案。
作为一位开发人员，我想在本文中与大家聊聊跨平台开发领域的两大核心选项——Flutter 与 React Native 框架，并介绍我自己为什么更偏爱 Flutter。...双方都能帮助开发人员更快、更轻松地构建并发布应用程序，但作为成熟度更高的框架选项，React Native 的社区规模更大；而 Flutter 则提供更多内置工具，可帮助用户减少对第三方工具的依赖。...我之所以更倾向于 Flutter，当然是觉得它在很多方面比 React Native 的表现更好。在解释具体原因之前，咱们不妨先聊聊这些框架的基本情况，以及它们分别适合处理的应用项目类型。...为什么我更倾向于 Flutter 一段时间以来，React Native 一直是全球领先的跨平台开发框架。而且在 Flutter 出现之前，React Native 可谓无可匹敌。...更重要的是，凭借对 C++ 引擎的支持，Flutter 开发难度也更低一些。
HahahahahaSoFunny 为什么 Docker 和 Kubernetes 工具是用 Go 写的而不是 C#？ 总所周知，现在开发人员使用的很多新工具大多是用 Go 写的。...为什么不是 C# 呢? .NET 和 C# 现在功能已经很强大了，是不是社区缺少这种文化？如何才能培养一种更加开源的文化, 因为很多开发人员对 .NET 和 C# 仍然还抱有偏见。...haho5: 不确定为什么 Docker 是用 Go 写的, 但是 Kubernetes 确实是 Google 开发的， 并且 Golang 也是。...而像 C/C++ 这样的稍微低级的语言可以让您更接近硬件，对性能有要求时，这是最合适的。 我可以用螺丝刀敲打钉子很多次，也可以用锤子花很大的力气把螺丝打进去，都可以完成工作。...它从 2.0 到现在的 10.0 变化非常快，相同的代码逻辑可以用太多不同的方式编写。 而 GO 是一门简单的语言，很受欢迎，因为好的代码应该易于阅读和理解，以便成千上万的开源程序员做出贡献。
令我感触最深的是，想要用ggplot2随心所欲的画图，ggplot2掌握的再熟练，也只是勉强过的了技术关，而图表背后的思维和结构更考验人，更具有挑战性。...好在我学习R语言之前，就已经利用Excel临摹了大量的高难度信息图，这一点可视化素养的积累，再结合对ggplot2勤加练习获得的图感，分分钟做出一副自己喜欢的作品，已经不在话下了。 ---- ?...tea_bump是上半部分（模块2）中堆积柱形图的数据源，我没有使用传统的堆积柱形图去做，而是使用了矩形几何对象，所以数据源中需要指定X轴起始点，Y轴起始点。...以下数据是构造模块2辅助数据： （上半部分堆积柱形图的下侧连接带数据）的辅助数据，我打算使用多边形几何对象了来模拟那些参差交错的连接带。...这就意味着我要找到每一条带子，即四边形的四个拐点坐标，并按顺序排列。） 如果你看的不是很懂，实属正常，这种笨拙的想法，我也不知道是从哪里学来的。
第二种：β风险：如果过程是异常，但也会有部分点位于控制界限内，如果抽取到这样的产品，就会被判断为正常，从而犯了第二类错误，即漏发警报。犯第二类错误的概率记为β。如何减少两类错误所造成的损失？...图片举例：举例来说，我们按照μ±3σ的规则，如果发现数据点在μ±3σ之外，我们认为这个数据点是异常的，但我们这个判定是错误的概率是α，即0.27%，少于统计学中的5%的显著性水平。...一个解决方案是：根据使两种错误造成的总损失最小的原则来确定UCL与LCL二者之间的最优间隔距离。经验证明：休哈特所提出的3σ方式较好，在不少情况下， 3σ方式都接近最优间隔距离。...因为常规控制图的设计思想是先确定犯第一类错误的概率α，再确定犯第二类错误的概率β。...这就是为什么常规控制图的异常判定准则有两类，即：点超出控制限就判异和控制限内点排列不随机判异两类。
见：基因集的转录因子富集分析 通过学习，我们知道这个RcisTarget包内置的motifAnnotations_hgnc是16万行，可以看到每个基因有多个motif。...=1) motifs_AUC 可以看到是 24453个motifs的AUC值都被计算了： > motifs_AUC AUC for 1 gene-sets and 24453 motifs....值看起来满足正态分布，一般来说，对正态分布，我们会挑选 mean+2sd范围外的认为是统计学显著，但是作者卡的比较严格，是 mean+3sd ，示意图如下： ?...我这里也不想耗费时间去深究，去讲解了。不理解原理并不影响大家使用，知道这个概念，知道如何根据AUC值去判断结果就好。...然后看看motif的详情 这个RcisTarget包内置的motifAnnotations_hgnc是16万行，可以看到每个基因有多个motif，我们挑选出来了105个moif，去这个表格里面筛选一下，
但是仔细一想，发现这个明明调用的是子线程的join（）方法，按道理应该子线程等待执行才是，为什么反而是主线程等待了呢？...源码中注释说明的是等待这个线程终止，那就是等待调用Join（）的线程终止，再继续往下看： /** * Waits at most {@code millis} milliseconds for...注意按照程序的执行顺序，我们这里是主线程调用的Thread的Join方法，所以是判断子线程的存活状态，满足则让子线程执行，主线程来等待。...wait 等待方法是让线程进入等待队列，使用方法是 obj.wait(); 这样当前线程就会暂停运行，并且进入obj的等待队列中，称作“线程正在obj上等待”。...可以把子线程t理解为一个普通的obj对象，调用t的wait()方法，实际上就是主线程（main线程）在childThread对象的队列上等待，可以转换为如下写法进一步理解： /** * 主线程 */
人工智能的腾空出世，让许多人心存疑惑，这究竟对人类来说，是机遇，是挑战，还是某种未知的危险？成为了一个饱受争议的问题。...随着当前智慧城市建设的推进，人工智能技术会广泛应用于出行、医疗和日常消费领域，这对于普通人的影响还是比较直接的。另外，随着智能家居的发展，未来更多的家庭也将采用智能家居的解决方案。...当第一次工业革命——蒸汽机出现时，人们担心蒸汽机会取代我们的工作。现在，人工智能的出现，人们还是会担心它所带来的危机，当然，有后顾之忧是正确的。...但是，新技术不是让人失业，而是让人做更有价值的事情，让人不去重复自己，而是去创新，让人的工作能够进一步进化。...人工智能虽然在未来依旧有很大的发展空间，但是远远达到不了威胁人脑的地步，人类无须因人工智能而恐慌。面对新技术的威胁，与其担心、不如担当。与其担心技术夺走就业，不如拥抱技术，去解决新的问题。
今天我在跟同学们讲课，讲到做轮播图的时候，脑子里突然蹦出一句话，“学js学前端，是学习用程序、用机器的思维方式来解决现实当中的问题，而不是学这几十上百条的js语句”。...现在放空脑子想想，前端开发是做什么？它并不是一个做网页的，虽然这个职位看起来和做起来，都是一个做网页的。...我口语化的描述一下，这个职位它实际上是把人们在现实生活当中的需求，放到网上来给它实现了，是做线下需求网络化的。这是我的个人主观的想法。 以前是线下买东西，线下排队看病挂号，线下排队买票看电影，。。。...，它在我眼里是一台发动机的“剖面图”； // 而当我面对一个网站的时候，它在我眼里就是一整台运行中的发动机。...这是我眼中，我心中的前端开发。 前端开发为什么叫前端？就是因为它用肉眼能看到。后端开发为啥叫后端？因为它肉眼看不到。所以前端开发也可以放在可视化开发的大范畴里。
原翻译传送门is here 你可能在学习编程语言而不是编程本身 别对学习计算机科学(CS)不是研究计算机这种言论感到惊讶。相反的，学习CS是对自动解决问题的研究。...解决问题的是计算机科学，而不是编程。这就是为什么许多CS的学生似乎不明白自己为什么要学习算法和数学。 如果之前你有去上过CS的课程，你就不会对我这里说的话感到惊讶。...我自己就是一个受害者。 我花了十几年的时间学习各种编程语言。我学的越多，发现建立简单的东西就越难。我总有那么种感觉是我没找到合适的工具。...但是，问题出在当我还没有意识到我要做的工作时，忘了寻找适合的工作而不是寻找适合的工具。 而且奇怪的一点是：编程语言总是在不断发展的。编程语言几乎每天都有所变化，我们很难跟上其步伐。...老木工对上面提到的注意点更感兴趣，而不是锤子和钉子。在对工作科学研究的期间，他还会花时间去检查钉子、着色板和木材等的质量。
类似的还有，左拐弯，右拐弯，还是大拐弯，小拐弯 Alan 2022-9-7 9:46 在发糕的系统里，一个A系统的所有系统实例 的消息.责任 数量总和， 是不是与 A系统的责任 数量 相等呢？...UMLChina潘加宇 这个“所有实例”的数量可是无穷大了。 应该说，去掉重复元组之后，得到的结果是责任集合的子集。 ****** 这个问题问的实际上就是: 序列图上的消息是否覆盖了类的所有操作？...虽然从各种“流水大数据”（条件是维护的数据全面的，像上面说的“有可能的场景都列出来”）来推算本质的模型系是可能的，但这个推算的逻辑也不是从天上掉下来的，也是先要理清楚本质的模型是什么，以及各种流水和本质模型的关系...一旦找到其中规律，就没有必要从之前做试验得到的已有巨量数据来推测新数据了，我们只需记住探索出来的物理公式即可。 更何况，不是所有的系统都会保存“流水”。...就像之前我写的那篇状态机文章中说的： *有事件发生，未必需要记录事件（有A未必有B）电梯每天上上下下，不知发生多少次“召唤”事件，但是目前的电梯不会记录“召唤”事件的细节——谁召唤的、什么时候召唤的……
本文是“洞察：SaaS”系列文章之一，是该系列的第一篇文章。 很多朋友问我为什么不在中国创办 SaaS 公司。中国是一个大市场，你是中国人。在中国，你知道如何经营企业，如何适应当地文化。...为了评估未来趋势，风险投资家需要数据而不是故事。中国有 3,000 家 SaaS 公司可以在互联网上找到，另外还有 4,000 到 6,000 家可能从数据中丢失。...客户通过使用免费版本和试用版来决定是否订购 SaaS 产品，而且购买的决策者通常是公司员工，而不是 CEO/CIO。...Product-Led Growth的SaaS产品往往脱颖而出，客户能感受到产品的价值。SaaS公司必须不断改进他们的产品才能吸引更多的客户。推动公司增长的是产品，而不是销售。这是国际业务的理想选择。...在上海，我也可以发展。如果每个客户都必须触摸 FAE 才能购买，我作为外国人不适合我。
这些对于数据库有什么影响，其实就是成本的问题，一个企业本身是一个盈利机构，盈利机构中就必须要针对投入产出比进行衡量，IT 的成本尤其是机房的建设本身对于企业的消耗是蛮大的，并且这些还是一个持续性的投入，...随着经济的问题凸显，各个企业的项目会缩减，维稳是一个主基调，对于一些项目的建设大多是基于灵活性的运作方式，也就是项目是走一步算一步，并且灵活性很高，而针对这些新的项目的建设就需要评估，而在搞不清这些项目的持续回报的情况下...国产数据库本身的买家大部分都不是企业，而是国内的政府机构，之前国内的政府机构的预算充足，可以进行阶段化的持续性的购买，并且对于投入的产出比并不会进行细致的估算，大多是形象项目。...同时对于企业来说，降低IT 类雇员的数量也是一个轻装上阵的方式，更少的维护人员，与更高的稳定性本身并不是一个矛盾体，通过云上的基础建设可以满足以上的要求。...基于数据库产品，国内的大部分云厂商都提供了产品，并且随着使用的企业越来越多，对于产品的持续迭代和快速的更新也是吸引企业持续使用云上产品的保证书，终究企业都是希望使用的产品是被验证过的，而不是去当小白鼠。
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