Canvas绘制一条线条可以使用strokeStyle方法来绘制线条的颜色。但是却是绘制一条直线的。 示例如下： 绘制一条黑色的线 的颜色不能设置渐变色呀，那么怎么办呢？ 下面让我们来换个思路，首先线是由点来组成的，也就是说可以绘画无数个点，每个点设置不同的颜色，最后组合成为一条线，那么就可以绘画出渐变色来。...绘画255个点，设置颜色从0-255变化的点，组成线条 <!...，组成渐变色线条*/ for (var i = 0; i < 255; i++) { ctx.beginPath(); // 开启路径，设置不同的样式...ctx.strokeStyle = "rgb("+i+","+i+","+i+")"; // 设置每个点的颜色，从 0 - 255，从黑到白
attempt_rebias) { //3:没有线程获取了偏向锁 } else if (mark->has_bias_pattern()) { //4:已经偏向了 } //5:没有执行偏向，通过启发式的方式决定到底是执行撤销还是执行...HeuristicsResult heuristics = update_heuristics(obj(), attempt_rebias); if (heuristics == HR_NOT_BIASED) { //5.1:偏向状态改成了不需要偏向...，说明撤销成功，BIAS_REVOKED本身是一个枚举 return BIAS_REVOKED; } 已经被其它线程获取了偏向 //已经被线程偏向了，获取Klass对象，即类本身的头，obj则是它的实例...prototype_header->has_bias_pattern()) { //对象当前的偏向状态已经过期,并且是不可偏向的，直接设置成已经撤销偏向即可 // This object...= mark->bias_epoch()) { //实例的epoch和类本身的epoch值不一样，说明它已经过期，也就是说这个对象当前处于未偏向但是可偏向的状态(rebiasable) //
sample_df = df.sample(100) 分层采样 假设我们需要估计选举中每个候选人的平均票数。...相反，如果我们选择从 A、B 和 C 镇分别抽取 10、20 和 30 个随机样本，那么我们可以在总样本大小相同的情况下，产生较小的估计误差。...因此，每个项目被选中的概率相同：2/3 或者用一般的公式表示为 K/N 随机欠采样和过采样 我们经常会遇到不平衡的数据集。 一种广泛采用的处理高度不平衡数据集的技术称为重采样。...它包括从多数类（欠采样）中删除样本或向少数类（过采样）中添加更多示例。 让我们先创建一些不平衡数据示例。...在这个算法中，我们最终从 Tomek Links 中删除了大多数元素，这为分类器提供了一个更好的决策边界。
采样问题是数据科学中的常见问题，对此，WalmartLabs 的数据科学家 Rahul Agarwal 分享了数据科学家需要了解的 5 种采样方法，AI 开发者将文章编译整理如下。...sample_df = df.sample(100) 分层采样 ? 假设我们需要估计选举中每个候选人的平均票数。...相反，如果我们选择从 A、B 和 C 镇分别抽取 10、20 和 30 个随机样本，那么我们可以在总样本大小相同的情况下，产生较小的估计误差。...它包括从多数类（欠采样）中删除样本或向少数类（过采样）中添加更多示例。 让我们先创建一些不平衡数据示例。...在这个算法中，我们最终从 Tomek Links 中删除了大多数元素，这为分类器提供了一个更好的决策边界。 ?
Java中的锁是多线程编程中重要的同步机制。在并发环境下，锁的性能和效率对系统的性能和可伸缩性至关重要。Java的锁机制在不同的场景下会采用不同的锁升级策略，从最轻量级的偏向锁到最重量级的重量级锁。...但当多个线程竞争同一个锁时，就需要进行锁升级以保证线程安全和并发性能。偏向锁的升级过程如下：偏向锁：初始状态下，锁是偏向于第一个获取它的线程的。...锁的升级过程从偏向锁开始，当多个线程竞争同一个锁时，逐渐升级为轻量级锁、自旋锁，最终升级为重量级锁。每个阶段的锁升级策略都有其适用的场景和优化目标。...偏向锁适用于存在线程独占的场景，可以避免锁竞争带来的性能损失。但一旦有多个线程竞争同一个锁，就需要升级为轻量级锁。轻量级锁通过CAS操作来避免线程的阻塞和唤醒，提高并发性能。...因此，在编写多线程代码时，需要根据具体场景和性能需求来选择合适的锁策略。总之，Java锁的升级过程是为了在不同的并发场景下保证线程安全和提高性能。
而数据中心的停机 事件通常会成为头条新闻，企业也开始关注数据中心可用性， 这促进了数据中心应变能力的需求。...无论人们对数据中心的未来会有什么样的争论，每个人都认同 的事，当今的数据中心并不是未来需要的数据中心。 当前的数据中心设计太复杂，浪费资源和成本，并且不可持续。...也许这是因为数据中心供应商和运营商建设和运营TierIV数据 中心的成本是巨大的，而当建成这样的数据中心时，许多数据 中心运营商或者不能满足他们自己的设计规格，或者他们在施 工过程中选择“价值工程”的决定...虚拟化和云计算技术也让 那些投资大型数据中心的人受到了惩罚，因为浪费了大量的数 据中心空间。 未来的数据中心将发展成指数级更小的占地面积，但具有更大 的实用性。...人们现在需要重新评估数据中心作为一个单一的集成机器，其 设计和操作对其成功建设和运营至关重要。 宇众网络-小天
简单随机抽样 假设您要选择总体中的一个子集，其中子集的每个成员都有被选择的相同概率。 下面我们从数据集中选择100个采样点。...sample_df = df.sample（100） 分层抽样 假设我们需要估算一次选举中每位候选人的平均票数。...创建一种算法，从该流中随机选择一个项目，以使每个项目均被选择的可能性相同。 我们该怎么做？ 让我们假设我们必须从无限流中采样5个对象，以使每个元素具有相等的被选择概率。...，在样本中，每个元素都具有从流中选择的相同概率。...它包括从多数类中删除样本（欠采样）和/或从少数类中添加更多示例（过采样）。 让我们首先创建一些不平衡数据示例。
题解 还是老规矩，我们从最简单的方法入手，一点点推导出最佳的思路。 暴力 首先最简单的当然是暴力，这题让我们寻找一个矩形，直接寻找矩形是有点麻烦的。...锁定一个矩形的方法一般有两种，第一种是用矩形的中心点和长宽来确定。这一种在各种图像识别和目标检测算法当中经常用到，模型预测的结果就是图像中心点的坐标以及长宽的长度。 ?...干想肯定是不行的，我们需要转变一下思路，寻找一下突破口。 我们枚举的复杂度规模这么高是因为我们遍历了所有矩形，遍历矩形本身就是一个时间复杂度开销非常大的举动。...所以我们需要遍历作为底层的行，然后用这种方法寻找最大面积，全局当中找到的最大面积就是答案。...除了上面提到的之外，还有其他的一些细节，比如数组的创建的长度，还有矩形面积的计算公式等等。很多时候算法之所以难以实现，也正是因为需要考虑的细节很多，整体的逻辑不是非常清楚，需要我们进行大量的思考。
人们通过浏览器来访问网站，获取自己需要的资讯或者了解某种网络产品或服务。 4、提升销售业绩转化。...帮助中心不仅仅停留在展示上，而是能在本质上能为用户带来便利，企业为用户提供了方便，用户自然更乐意为产品付费。 在制作帮助中心的时候需要考虑用户使用感受以及是否便捷，是否解决了用户当前的问题。...在制作帮助中心时，要考虑以下几点 怎么让用户养成“有问题，去帮助中心”的习惯？ 帮助中心应该怎么设计，才能更方便用户寻找答案？ 帮助中心和运营、客服之间的关系，怎么做到互补？ 自主搭建帮助中心难？...怎么样解决这个问题，后期的运营维护又怎么做呢？ 传统的帮助中心制作方法 代码编辑（HTML）：即通过代码的方式对帮助中心内容进行编辑。维护不方便，帮助中心的维护需要专门的技术人员，对人员配置要求较高。...编辑不方便，若进行内容更新、更改错别字、插入图片等，需要程序员重新编写代码进行。 智能移动办公平台：只能在团队内部查看，不支持外部分享，不能检索，使用效率低。
帮助中心的定位 帮助中心的定位是帮助用户解决直接解决问题。...帮助中心的用户 将用户分为有新用户和老用户，新用户点进来最可能需要一个新手指导； 老用户点进来可能需要咨询一般问题，比如修改密码，查看优惠券，修改订单等，在帮助中心用户咨询的问题可能不能第一眼看到，因此需要一个搜索框帮助用户搜索问题...帮助中心问题分类 分为服务类问题与直接展示答案类问题。有的问题需要用户根据步骤进行一步一步点击操作，即自主化服务，有的问题提供文字解释即可。...根据用户咨询问题是否解决的情景 分为三个部分，首先帮助中心恰好有用户需要咨询的问题，用户可以通过点击相关问题即可解决自己的问题； 其次，用户第一眼没有在帮助中心解决问题，有个搜索框，用户的问题如果搜索框没有办法解决...； 那么就需要进行最后一步，留下客服相关联系方式（智能机器人），用户就可以进行人工服务，让用户有问题都能够得到解决，不至于遗憾离开。
而全球更是有数万名医护人员没能逃过被感染的厄运。 针对这一现状，各医疗、科研机构都在积极开发自动化解决方案，从源头上减少医护人员的交叉感染风险。...从收样到反馈结果，需要经过灭活、转板、核酸提取、试剂反应、结果判定等多个步骤，期间检测员面临的风险依然很高。 ?...传统方式下，整个流程中需要多次手动操作 因此，自疫情爆发之后，国内外多家科研机构、医疗设备制造商，都相继研发出了核酸自动检测仪，不仅提高检测效率，也让相关的医务人员得到有效保护。...自动检测第二步：RT-PCR 上机检测 这一步主要是使用的是荧光定量 PCR 仪。该类设备已属于非常成熟的检测设备，检测时长和检测通量相差不多，基本上可以通过增加设备数量来应对大规模筛查的需要。...目前，各科研机构仍在不断改进自动化核酸检测方案，争取更加便捷、快速、准确的疫情监控。未来，从样本进设备，到报告结果出设备，将只需数十分钟。
软件可用的数据越多，软件就越好，这使得为采用更多的数据变得更加容易。这个过程对许多云计算应用程序的成功至关重要，从金融交易到客户关系管理和搜索引擎。...许多云计算应用程序开发人员的通常做法是在本地存储数据以符合驻留法律，同时使用加密措施保护数据安全。这意味着需要保护加密密钥。...自带密钥(BYOK)是终端用户企业(而不是云服务提供商或供应商)控制加密密钥的解决方案。企业可以将密钥存储在本地，并在需要时将其提供给云服务提供商的软件。...因此，最终用户企业可以从云服务提供商提供的服务中受益，它保留了数据的密钥，并控制谁可以使用这些数据以及哪些软件可以使用这些数据。这就像是一个远程存储和保护的密码箱。...客户在本地存储他们的密钥从而避免依赖特定云计算提供商的情况。对于在全球范围内在公共云和本地数据中心运营的企业客户以及希望获得真相和控制来源的企业客户来说，这一要求尤其重要。
“从零到一” -- 是要从这本书说起吗？ 当然不是。 要从一个前同事的朋友圈说起。...当然今天讨论的不是“全栈工程师”，而且现在大家对于“全栈”的定义普遍在于技术的全栈。 而“从零到一”这种要求更多的是适配到产品本身，运营等一系列围绕产品的创建和增长的周期中的基本能力。...为什么需要“从零到一”的能力呢？ 我们工作当中经常会听到类似的话： “我们是一家互联网公司，要拿出一个互联网从业者的样子，写好代码，迭代自己”等等。...从零到一”关技术毛事，其实技术的从零到一就是 深入 参与到一款项目的需求，研发，测试，上线，迭代升级中。...在这个生命周期中，从前端到后端，从app到数据库，从前端框架选型到架构搭建，从单机部署到SOA，从用redis到引入mq等等，对整个技术的深度广度都是一次很好的修行。
因此，从长期来看，随着技术的不断发展，如何保持数据中心的可靠性和安全性对于企业组织而言无疑是至关重要的。...而如何有效选择数据中心的架构可能是较为困难的决定，因为在这方面几乎有无限的选择。故而企业组织在选择数据中心的架构时所务必需要考虑的一些关键要素包括： 1.企业业务是否需要镜像数据中心?...2.企业需要兼顾多少地域的多样性? 3.在发生故障中断的情况下，数据中心需要多长的时间才能够恢复正常运营? 4.数据中心的扩建需要多少空间资源?...如下，我们将为广大读者朋友们介绍一些推动了数据中心从静态和刚性环境演进的关键性技术，这些环境使企业组织具备了流动性，敏捷的基础设施，进而能够满足数字化业务的需求。...为了帮助构建和规划未来数据中心的路线蓝图，我们需要注意当前世界正在变得越来越动态化和分布的现状。那些有助于加速数据中心转变的技术无疑是将来所需要的技术。
在虚拟化和集成化的环境中，将应用层从其运行的物理基础中抽象出来变得越来越重要。 它对有编程自己的物理基础需求的应用程序也能提供良好的支持。有关更多信息，请参阅“应用程序特定的策略”。...然而，在一个现代数据中心的背景下，数据层是一个数据结构，其中包含了所有需要在数字上下文中处理和传递的（例如在一个网页中）给其他相关联的应用程序的所有数据。...Hyperscale架构具有很好的弹性，因为它将存储容量从计算容量中分离出来。...Apache Mesos从机器（物理的或虚拟的）中抽象出CPU、内存、存储器和其他计算资源，并且允许容错和弹性分布系统能够有效且轻松地构建和运行。...软件定义的这个概念抽象出物理资源和自动化操作, 并使基础结构的编程能够满足特定的应用程序和工作负载需要。
从腾讯这些年积极参与的很多开源项目，到腾讯的开放平台，微信的开放平台等等，腾讯以一种开放共赢的姿态积极推行开放战略，并希望互联网服务不仅连接设备、连接人、连接服务，未来更能够连接一切。 ?...据IDC圈记者了解到，腾讯从2006年首先涉足数据中心领域至今，已经经历了三代产品更迭。...从最初采用传统的电信解决方案，数据中心PUE（能效比）仅为1.6左右；发展到后来第二代采用自然冷却技术的第二代数据中心，将PUE降低到了1.4。...钟远河先生介绍说，数据中心所有的创新基本都需要整个产业链一起来完成，腾讯不可能把所有事情做完，我们也没这个能力。...IDC圈记者随笔： 实际上对于普通用户而言，了解腾讯仅仅只是从QQ，微信等社交工具上开始的，但实际上正是这些简单的社交工具，要想使其平稳运行，背后就需要打造一个坚实的技术平台；而本次的腾讯数据中心分享日和开放日活动
上面两图都是去除高频和低频信息，但是中间的频率确实一个可选范围，所以当范围往外扩大的时候，其结果就会偏向高通滤波。...，两者重复位置进行点乘，结果写回其中心(新的信号)。...4.光栅化基本方式–采样(Sampling) (1)例子(辅助理解) 此处的采样是指用像素的中心来对屏幕空间进行采样。...(2)反走样 从走样的原因出发，理论上只要提高采样率，就能解决走样的问题，但是受物理限制(比如高分辨率显示器)。...上面说过，走样是原信号和搬移信号发生混叠现象，而低通滤波(上图中的虚线矩形)去除高频信号后再采样后，就没有混叠了，即反走样。
从2006年开始，Gartner选择以“魔力象限”的形式评估各个市场的技术和服务提供商，通过统一的评估准则，按照执行和战略两个维度进行分析，帮助客户快速确定提供商的竞争定位和综合能力。...在数智化浪潮席卷千行万业的大背景下，企业网络也需要顺应潮流，加速向智能化迈进。...以体验为中心建网: 基于AI和ML的华为iMaster NCE-Campus网络管理平台提供以体验为中心的有线和无线局域网服务质量和网络保障服务。...原因在于，随着行业智能化的深入，网络不仅仅要联接人、联接物、支持传统应用，还需要应对大模型训练、分发、推理、迭代等全流程的挑战。...，而是围绕企业的应用场景，以体验为中心去建网。
2、安全：既需要总体运行的安全，更需要个体数据的安全 云计算，或者说中心化云计算似乎生来就带有安全方面的挑战。...3、体验：既需要灵活多样的弹性服务，更需要定制化的专业服务 尽管传统中心化云计算一直在进行弹性存储和计算方面的技术更新，但这种弹性往往只是尽可能拟合现实需要，企业实际应用时，在需要变动十分复杂时，还是会不可避免地出现配置资源不足或浪费的情况...这是由于传统中心化云计算一般都是先有订单再有服务，资源的配置需要系统的划分，弹性调整需要极为复杂的技术来实现，往往无法做到真正的“要多少、给多少、收多少费用”。...不可忽视的是，去中心化云计算本质可以算是区块链技术的一个重要应用，从区块链的角度看，它则是中国乃至全球区块链产业蓬勃发展的代表，成为业界所期待的有效落地项目之一。...而正是从这个角度，而不是单纯从云计算角度看，去中心化云计算又可以为数字经济带来新的价值想象空间。
在玩私域流量的路子上，美妆行业杀出了不少黑马。 但是，更多的企业却依然在摸黑前进，学习黑马们的做法——拉微信群、打造个人人设，还面临着人设同质化的问题。...首先是链路清晰，只需要加入乐享社区，就成为了社区的一员，不用经过加个人微信、验证、拉群等繁琐步骤。...二是增加客户触点，丰富的内容和物料、闺蜜般的KOC、有趣的活动、精彩的直播……用户加入了社区后，多方位接触客户，提升客户体验。...在母婴社区的首页，可以看到“怀孕-分娩-产后-育儿”四个专区，育儿的全过程都能有品牌的陪伴。每一个环节，妈妈都能从社区里找到需要的知识。...只需要观看乐享直播→进入自有的购物小程序→下单，即可完成购物。 比起用三四个步骤才能跳转到App，乐享直播简直太方便了！ 为转化和复购服务 粉丝社区原来有这么多玩法！
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