我：StringBuilder不是线程安全的，StringBuffer是线程安全的 面试官：那StringBuilder不安全的点在哪儿？ 我：。。。...（哑巴了） 在这之前我只记住了StringBuilder不是线程安全的，StringBuffer是线程安全的这个结论，至于StringBuilder为什么不安全从来没有去想过。...我们看到输出了“9326”，小于预期的10000，并且还抛出了一个ArrayIndexOutOfBoundsException异常（异常不是必现）。...，直接看第七行，count += len不是一个原子操作。...这就是为什么测试代码输出的值要比10000小的原因。 2、为什么会抛出ArrayIndexOutOfBoundsException异常。
我：StringBuilder不是线程安全的，StringBuffer是线程安全的 面试官：那StringBuilder不安全的点在哪儿？我：。。。...（哑巴了） 在这之前我只记住了StringBuilder不是线程安全的，StringBuffer是线程安全的这个结论，至于StringBuilder为什么不安全从来没有去想过。...我们看到输出了“9326”，小于预期的10000，并且还抛出了一个ArrayIndexOutOfBoundsException异常（异常不是必现）。...我们先不管代码的第五行和第六行干了什么，直接看第七行，count += len不是一个原子操作。...这就是为什么测试代码输出的值要比10000小的原因。 2、为什么会抛出ArrayIndexOutOfBoundsException异常。
引言 你是不是遇到过这种问题： ❝ 面试官：StringBuilder 和 StringBuffer 的区别在哪？...我：StringBuilder 不是线程安全的，StringBuffer 是线程安全的 面试官：那 StringBuilder 不安全的点在哪儿？ 我：。。。...（哑巴了） ❞ 在这之前我只记住了 StringBuilder 不是线程安全的，StringBuffer 是线程安全的这个结论，至于 StringBuilder 为什么不安全从来没有去想过。...，而不是 12。...这就是为什么测试代码输出的值要比 10000 小的原因。 2、为什么会抛出 ArrayIndexOutOfBoundsException 异常。
由于训练时间短，越来越多人使用自适应梯度方法来训练他们的模型，例如Adam它已经成为许多深度学习框架的默认的优化算法。...为了充分理解这一说法，我们先看一看ADAM和SGD的优化算法的利弊。 传统的梯度下降是用于优化深度学习网络的最常见方法。...Adam的优化方法根据对梯度的一阶和二阶的估计来计算不同参数的个体自适应学习率。它结合了RMSProp和AdaGrad的优点，对不同的参数计算个别的自适应的学习率。...上图来自cs231n，根据上面的描述Adam能迅速收敛到一个“尖锐的最小值”，而SGD计算时间长步数多，能够收敛到一个“平坦的最小值”，并且测试数据上表现良好。 为什么ADAM不是默认优化算法呢?...但是，本文这并不是否定自适应梯度方法在神经网络框架中的学习参数的贡献。而是希望能够在使用Adam的同时实验SGD和其他非自适应梯度方法，因为盲目地将Adam设置为默认优化算法可能不是最好的方法。
这种想法是不对的，我们从很早以前就已经有海量的数据了，那时候甚至还没有大数据的概念。那么大数据究竟是从哪里来的呢？为什么我们需要大数据呢？...你只有在想要分析用户的行为时，才会大量收集这样的数据。 而现在的情况是，存储这些数据的成本是比较低的，而且你收集越多的数据，通过比对不同的趋势，你就可能获得更多的价值。...也就是说，大数据并不是你频繁访问的数据，除了作为分析之用，甚至你从来不会去用到它。事实上，除了分析之外，我们可以把大数据“冷冻”起来。...最终的结果也就可想而知。 不要轻视其他数据的价值 现在，你需要从大数据的狂热中退一步思考，你现在最重要的数据也许并不是那些大数据，而是我们所说的热数据。...记住，大数据的最佳实践并不适合这些数据。你的数据也许这是一些重要的有价值的数据，它们并不是大数据。
这种想法是不对的，我们从很早以前就已经有海量的数据了，那时候甚至还没有大数据的概念。那么大数据究竟是从哪里来的呢？为什么我们需要大数据呢？...你只有在想要分析用户的行为时，才会大量收集这样的数据。 而现在的情况是，存储这些数据的成本是比较低的，而且你收集越多的数据，通过比对不同的趋势，你就可能获得更多的价值。...也就是说，大数据并不是你频繁访问的数据，除了作为分析之用，甚至你从来不会去用到它。事实上，除了分析之外，我们可以把大数据“冷冻”起来。...不要轻视其他数据的价值 现在，你需要从大数据的狂热中退一步思考，你现在最重要的数据也许并不是那些大数据，而是我们所说的热数据。...记住，大数据的最佳实践并不适合这些数据。你的数据也许这是一些重要的有价值的数据，它们并不是大数据。
本期就来分享下我们常用的键盘， 它的字母排列方式为什么不是按顺序排列， 而是看似杂乱无章的排列 这个就要从键盘的起源说起了， 有看过老电影的朋友们或许看到过， 在早期没有电脑出现的时候， 文件是通过打字机打出来的...， 而最早期的打字机， 排列还是按照正常顺序排列的。...那为什么这个键盘的顺序, 后来变成了“QWER”呢？ 这个其实是为了降低打字速度你能信？...也就是他把键盘的排列形式， 变成了我们现在使用的样子。 早期打字机都是机械结构的， 因此如果打字速度过快， 某些键的组合很容易出现卡键问题， 卡键时就需要停下来修理， 这就会占用大量的时间。...所以为了避免卡键， 肖尔斯在1868年， 就发明了“QWER”的键盘布局， 这种布局其实并不是最科学的， 仅仅只是为了减低打字速度， 强制你慢下来， 这样就不会卡键了。
[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...，这个问题就很好解释了 如果 useState 返回的是数组，那么使用者可以对数组中的元素命名，代码看起来也比较干净 如果 useState 返回的是对象，在解构对象的时候必须要和 useState 内部实现返回的对象同名...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？
ChatGPT 最开始上线不久的时候，看到的大部分尝鲜和测试结果都是开发者在做进行敲代码测试，可以说职业危机感非常强的一群人了。所以我们会潜意识的认为，开发者是ChatGPT的主流群体。...Measurable.AI，2023年1至2月统计数据 ChatGPT 不受开发者待见的原因 至于为什么 ChatGPT 不被开发者所欢迎，其实 ChatGPT 它自己是有一些回答的。...而恰好开发者基本上是第一批用户，已经玩的差不多了，说真的我个人来说，认为它现在的成熟度还有挺大的进步空间，现在多玩几次就已经过了瘾，再玩的动力不大。...3、应用场景限制开发者发挥价值 如果仅仅是单纯的尝鲜其实是很难有持续使用的效应，基本上问完两个问题满足了好奇的心理就不会频繁使用，除非找到一个特定的场景让 ChatGPT 能够真正的发挥价值。...而一般来讲，技术型产品开发出来最大的难点就在于找到各式各样的应用场景，让其持续的优化和迭代，继而不断的扩充场景实现商业化目的。
今天我们聊一个 Go 语言中的 “热门” 话题——为什么 Go 语言中的 map 默认不是并发安全的呢？...map 默认不是并发安全的呢？...官方方案从 Go 1.6 开始，引入了并发访问 map 的检测机制，如果检测到并发读写，程序会直接崩溃，而不是隐瞒问题。...虽然原生的 map 不是并发安全的，但 Go 提供了其他机制来解决并发访问的问题。最直接的方法是使用互斥锁 sync.Mutex，来确保同一时间只有一个 goroutine 能访问 map。...，我们了解了为什么 Go 语言中的 map 默认不是并发安全的，其实就是一句话概括：Go 官方觉得大部分场景都不需要支持并发，从性能上做的考虑。
，那么其研发团队不是渉众。...既然Sparx Systems的EA研发团队不是EA的目标组织，后面的业务建模、需求工作流都当作其不存在的（参见书中的“投币法”），还谈什么涉众不涉众的，即使硬要排上，不知道排在第几排了。...Sparx Systems做EA的目的应该是想从Rational等公司手里把上面说的A公司这样的客户抢下来，要研究也是研究A公司碰到的问题。...如果这里说的研发人员是另外一个研发团队的研发人员，那他研发的就不会是EA，把“EA”改成“一款建模工具”才不是捏造。...如果该研发团队想研发一款建模工具去和EA竞争，那么，和Sparx Systems的EA研发团队不是EA的目标组织一样，该研发团队极有可能也不是这款建模工具的目标组织。
过去的清单和评论根本不是前进的方向。残酷的事实是，大多数企业在持续交付的道路上相当落后。对软件交付过程本身进行根本性的改变与从货架上取下一些工具这样的半个步骤是完全不一样的。...另一个常见的问题是，当一个组织决定将事情分解为一些小的变更，但是仍然需要开一系列的会议，变更控制委员会或者开发团队必须经过的严格的安全检查。...如果您的组织的目标是通过部署较小的变更堆栈来加快进度，那么在全面重新考虑内部正式的发布周期方法之前，它不会有任何进展。...想要在CI/CD领域取得成功的企业必须找到一种方法，将这种意见编入某种可以快速完成的自动化测试中，而不是从任何人那里获取关于软件是否应该发布的意见。...企业应该更愿意在单个应用程序和团队中推行试验，而不是试图推动整个公司一起进行转变。CI/CD的目标始终是不断变化的，这是有意设计的。
前言 免责声明:以下内容是基于作者的观察——而不是一个行业的学术调查。 有很多文章比较了Python和R在数据科学方面的相对优点。但是这并不在这篇文章的讨论范围。...这篇文章是关于数据分析师和机器学习工程师的分歧，以及他们对编程语言的不同需求。 简单的说法是，机器学习工程师本质上是软件工程师，他们使用的是为软件工程而设计的编程语言，而不是统计学。...负责它们的人不是数据分析师，而是工程师(就职责而言，而不是头衔而言)，他们使用的是软件工程师熟悉的工具和语言，比如Python。R始终是生成仪表板和报告的有效工具。...我们关注的不是设计新模型，而是工程问题，比如: 与流行的机器学习框架集成的最佳语言是什么?---Python 哪种语言最适合编写请求处理代码?---像Python这样的通用语言。...换句话说，我们为机器学习工程师而不是数据分析师建立了一个平台，这意味着我们支持Python而不是R。 ? ·END·
请注意，本文是一个系列的一部分，我们将基于“OPA作为代码介绍”和“集成OPA到Kubernetes”中获得的知识进行。如果你还没有这样做，请浏览本系列中已发表的文章。...为什么使用OPA而不是原生的Pod安全策略？ 使用Pod安全策略来执行我们的安全策略并没有什么问题。然而，根据定义，PSP只能应用于pods。...相应地，你可以有一个统一的OPA策略，适用于系统的不同组件，而不仅仅是pods。例如，有一种策略，强制用户在其服务中使用公司的域，并确保用户只从公司的镜像存储库中提取镜像。...请注意，我们使用的OPA是使用kube-mgmt部署的，而不是OPA Gatekeeper。 Rego的策略代码 在本文中，我们假设你已经熟悉了OPA和Rego语言。...部署策略 OPA会在opa命名空间的ConfigMaps中找到它的策略。
或者为什么项目成员觉得项目工作无所谓 ？ 首先根本原因是人家不会永远是项目的人，项目的临时性，这点没办法改变。所以没有归属感，也没办法改变。...大范围大规模介入其他角色的职责内，变成了半个角色。变成替其他角色干活了 ... 有人替我干活，我急个屁啊 ... 项目经理本身就是一个职责和角色，干嘛替别的角色干活 ？...项目经理对其他角色应该是监督的角色。 监督的目的是让对方主动，让对方思考，让对方干活，让对方有压力。 第二点，没有给到足够的压力，以为咋样都无所谓。...就像家里的二世祖，有人操心又有人不给压力，当然舒服啊。 还有有的项目经理想着尽量大家和睦的相处，不想给压力给成员，觉得这样难看。 虽然我们都想好好说话，好好把工作完成了。但现实来讲，没什么用。
一个人，和他的原生家庭，有着千丝万缕的联系，而这种联系，有可能，影响他的一生。 这种细微末节的差距，可能就体现在生活的方方面面。...依稀记得那段时间，我做梦都想拥有一台属于自己的电脑，这样的话，就可以在家里上网玩五子棋游戏了。是不是很可笑？很有可能，我和w君的差距，就是从这里开始慢慢积累量变，最后导致质变的。...有大学教授说过，“家庭背景决定了学生接触的资源、学习环境、眼界和见识......你来到北航，不仅仅是因为你努力，更是因为你有了上述这些东西。” 后来，也有人跟我说过，并不是努力就能上清华北大的。...短期来看有运气的影响因素，长期来看有家庭环境的影响。包括你父母的教育理念，愿意及能够为教育付出的时间、金钱，你的眼界和视野，你能接触到的一些资源的机会。...那个考上北航的农村大学生为什么不是我？此刻我心里似乎已经有了一个答案。 -END-
它详细介绍了k3s的优势，k3s是作为我们托管Kubernetes服务的一部分而部署的轻量级Kubernetes发行版。...取而代之的是，k3s的不同之处在于它将软件打包为容器的方式。...Rancher Labs的k3s架构 因此，与最初的Kubernetes项目相比，k3s在实现目标和理念上有所不同。...这是为什么我们相信k3s作为平台基础的原因 通过利用k3s的效率，Civo Kubernetes平台实现了对开发人员都重要的两件事：部署速度和资源节约。...在CNCF的世界中，如果不是数千个应用程序，那么在默认情况下，将一个经过验证的应用程序捆绑在一起是一个优势。 k3s较低的系统资源要求为我们提供了另一个速度优势。
网上看到这样一个题目： for(let i=0;i<5;i++){ setTimeout(function(){alert(i)},0) } 它输出的顺序并不是0，1，2，3，4，也不是固定的某一个顺序的数字...为什么是这样呢？...2、setTimeout并不是指定了间隔时间就一定会按指定时间执行。它只是说“在指定时间之后，加入队列，等待执行”。至于什么时候执行，要看进程队列的空闲程度。...3、alert()它会阻塞js的执行，此时js进程是暂停的。 4、题目中使用的是let，这相当于是使用闭包的方式来传入值。如果是var，那么就是直接执行完i=5之后再执行alert了。...这个题目很简单，但包含了几个关键的知识点，我把这个题目添加到了先行者旗下的js问答小组之中， 在我收到的回复邮件中，这个同学的回答很靠谱， ?
大数据文摘出品 来源：medium 编译：Fisher 这篇文章并不是要攻击所有的机器学习工程师或者数据科学家。 我自己是一名机器学习/计算机视觉工程师，这篇文章是基于我在AI行业的观察和体验。...在实际的公司团队中，机器学习人员受到重视，特别是在他们确实工作出色的时候。话虽如此，机器学习工程师的角色仍然只是整个拼图的一小块。 而拼图是指最终的产品。...他们的工作决定了最终的产品采取何种形态或形式。 IT业务分析师：将业务需求表达为可处理的IT规程。他们负责对接项目经理和利益相关方提出的方案，将其转化为工程团队可以处理的任务。 CEO：大老板。...有时候，人工智能背后的团队也会受到瞩目。 结束语 写这篇文章不是要贬低AI业界任何人的工作。 目的是为了向更多人强调，基于AI的产品只有在不同个人和不同的跨职能团队的有效合作下，才有可能实现。...而我们机器学习工程师和数据科学家是这个有机整体的一部分。我们不是这场时代之秀的明星，但我们是“明星们”中的一员。 不管这场时代之秀如何演下去。
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