java中有很多list,但是原生支持并发的并不多,我们在多线程的环境中如果想同时操作同一个list的时候,就涉及到了一个并发的过程,这时候我们就需要选择自带有并发属性的list,那么java中的并发list到底有哪些呢?今天要给大家介绍的是ArrayList、CopyOnWriteArrayList、ConcurrentLinkedDeque这几个。
前面博阳与大家共同探讨了许多关于购物中心,商场百货会员营销的方法以及经典案例(不熟悉的朋友可以往前翻看),今天,我们就一起来聊聊购物中心的会员营销体系需要注意什么?
CMS 作为企业一个非常重要的信息化工具,在我所服务的中大型企业中是一个一定要用的系统,而中小企业对 CMS 并不了解,也不怎么使用。这也间接导致人们对 CMS 的理解产生较大误差,有的人觉得 Excel 就可以管理,有的人以为 ERP 就可以完全包含 CMS 工作,有的人甚至觉得 CMS 是一个鸡肋系统,日常工作中完全不需要。我可以很负责的告诉大家,无论你是职场新人,还是高端人士,CMS 一定是未来 10 年企业数字化转型中最重要的板块之一,CMS 所带来的数字化工作流程,数字化内容运营思想,以及高效工作都是企业提升市场竞争力的重要利器。
---- 新智元推荐 来源:至顶网 【新智元导读】IBM Research 称,已经开发出了一种内存计算新方法,可以为微软和谷歌寻求的高性能和机器学习应用的硬件加速器提供答案。该方法被称为“混合精度内存计算”,论文发表在 Nature Electronics 期刊。 IBM Research 称,已经开发出了一种内存计算新方法,可以为微软和谷歌寻求的高性能和机器学习应用的硬件加速器提供答案。 在近日 Nature Electronics 期刊上发表的一篇论文中,IBM 研究人员描述了这种新的 “混
夏乙 编译自 DeepMind Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 神经网络的强大功能有目共睹,但它往往需要大量与目标测试领域数据分布相似的训练数据;而用于符号领域的归纳逻辑编程只需少量
数字化转型有多种形式。随着企业希望以某种方式获得新的价值,有许多不同的转型项目:迁移到SAP S/4HANA;迁移到云端;将多个系统合并为一个系统;执行全面的技术升级而不是新的实施;合并、收购或剥离其他业务;是否保存和扩展历史数据。但贯穿所有这些项目和不同数字化方式的共同主线是企业的一个关键“必备品”:一系列可供探索的选项。
全局属性通常适用于某一种或多种类型的绝大多数HTML元素,包括标准属性和事件属性。
在大型会议上不会鼓励你进行辩论,因此人们会变得更谨慎,也没有足够的时间让每个人发光发热。
继承 Thread 类后需要重写父类 run() 方法,修饰符为 public void 方法是没有参数的。
自动化测试在产品测试上有着非常重要的作用。实现测试自动化有多种积极的方式,包括最大限度地减少测试执行时间;在关键的发布阶段,用更少的时间确保更大的覆盖范围;在产品开发阶段,可靠又重复性地运行以确保没有
LeNet-5是一个经典的卷积神经网络(CNN)算法,由Yann LeCun等人于1998年提出。它是第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络,将深度学习引入到了计算机视觉领域。LeNet-5算法由七个网络层组成,其中包含了卷积层、池化层和全连接层,以及非线性激活函数等。
通常,LLM会在各种各样的数据上进行训练,这使它们具有广泛的理解能力,但可能会导致在特定的知识领域存在差距。有时,它们甚至可能产生与目标无关或带有偏见的信息——这是从广阔但未经筛选的web学习的副产品。为了解决该问题,我们引入了向量数据库(Vector Database)的概念。这些数据库以一种称为"向量嵌入"的独特格式存储数据,可以让LLMs掌握和使用的信息更连贯和准确。
一、串联端接方式 靠近输出端的位置串联一个电阻,要达到匹配效果,串联电阻和驱动端输出阻抗的总和应等于传输线的特征阻抗Z0。
Online Judge,翻译成中文,即在线评判系统,简称OJ。简单的说:OJ就是一个网上做编程题的系统,你可以根据人家给的题目编程,提交之后系统会判断你做的对不对。
低代码(Low-Code Development Platform)开发是近年来迅速崛起的软件开发方法,让编写应用程序变得更快、更简单。有人说它是美味的膳食,让开发过程高效而满足,但也有人质疑它是垃圾食品,缺乏定制性与深度。
近年来,硬件的不断发展使数据并行计算成为现实,并为加速神经网络训练提供了解决方案。为了开发下一代加速器,最简单的方法是增加标准 minibatch 神经网络训练算法中的 batch size。在这篇论文中,我们的目标是通过实验表征增加 batch size 对训练时间的影响,其中衡量训练时间的是到达目标样本外错误时模型所需的训练步骤数。
Airbnb 表示,尽管很多团队都依赖 React Native 并计划在可预见的将来使用它,但他们最终还是无法实现最初的目标。此外,还有一些他们无法克服的技术和组织挑战,如果继续使用 React Native,这些挑战最终会变成更大的难题。
Geoffrey Hinton 的研究改变了人工智能领域的研究格局,深深影响了这个时代。无论是反向传播、Dropout、知识蒸馏、胶囊网络,还是近年来主推的「非永生计算」(Mortal Computing),Hinton 总是以其对于人工智能独特的思考,一次次为研究者们指引前进的方向。
数据科学领域日新月异,在当今时代,用诸如“21世纪最性感的工作”和“数据是新的石油”等说法来强化数据科学,已经并不时髦了,取而代之的是更现实的商业问题和更理性的技术挑战,数据科学所面对的变化,就是这两个方面。因此,现在需要我们做的:(1)分析来自生产和实验的需求,(2) 云技术的快速应用。
a、芯片输出引脚到串联端接电阻的距离应尽可能短,尽量控制在不考虑传输线效应的长度范围内。
而输入显著性方法(如 LIME 或 Integrated Gradients)是实现此目的的常用方法。
人群判存服务也被称为判定服务,即判断用户是否在指定的人群中。判存服务在业务中的使用也比较广泛,比如运营人员在画像平台上圈选了“游戏高转化”人群,对于人群中的用户需要在客户端上显示游戏入口从而引导用户进入游戏宣传页并下载应用,该需求可以通过人群判存服务来实现。当用户进入到客户端指定页面后可以调用判存服务,传入当前用户UserID并判断是否在“游戏高转化”人群中,客户端根据返回结果控制是否展示游戏入口。
ArrayList和Vector都是Java中的集合类,用于存储和操作一组对象。它们都实现了List接口,并且底层使用数组来保存数据。
本文要点在于Python内置函数int()的用法,所以计算等比数列前n项和时没有使用数学上的公式Sn=a1*(1-q^n)/(1-q)。 一般遇到这样的问题,很容易想到使用循环来实现,以计算1+2+4+8+16+...+2^199为例,也就是计算比值q=1且数列首项a1=1的等比数列前200项的和: >>> s = 0 >>> for i in range(200): s += 2**i >>> s 1606938044258990275541962092341162602522202993782792
描述: 本章以物联网以及工业控制入门学习的朋友为主,针对微控制器四大平台的一个概览,简单讲讲这些平台都有什么样的特点,能胜任什么样的任务,以及未来这些平台的发展趋势,最后谈谈学习这四大平台的切入点。
在互联网和大数据的背景下,越来越多的网站、应用系统需要支撑海量数据存储、高并发请求、高可用、高可扩展性等特性要求。传统的关系型数据库 RDBMS 已经难以应对类似的需求,各种各样的 NoSQL(Not Only SQL)数据库凭借易扩展、大数据量和高性能以及灵活的数据模型成功的在数据库领域站稳了脚跟。本文将分析传统数据库的存在的问题,以及几类 NoSQL 如何解决这些问题。在不同的业务场景下,作出正确的数据存储技术选型。
在探索式测试落地实践中奏出了协奏曲后进入到高级阶段,如何在问题定位和经验积累中发挥作用,也可以理解为在生活达到非常和谐后,如何孕育一个后代并为其提供良好的环境,因此本章的名字叫做生活进阶曲,表明在本章内容结束后生活将发生了质的改变,有了良好的传承。 1反馈跟踪 前面讲的都是开发迭代过程,在实际中我们还有很重要的一个环节就是上线后的用户反馈跟踪。通过各种渠道,我们可以收集到各种用户反馈,能否将用户反馈复现出来直接影响到问题的定位和解决,另外一方面,随着用户反馈问题的复现,我们可以回顾反思漏测问题。 1.1
在探索式测试落地实践中奏出了协奏曲后进入到高级阶段,如何在问题定位和经验积累中发挥作用,也可以理解为在生活达到非常和谐后,如何孕育一个后代并为其提供良好的环境,因此本章的名字叫做生活进阶曲,表明在本章内容结束后生活将发生了质的改变,有了良好的传承。 1 反馈跟踪 前面讲的都是开发迭代过程,在实际中我们还有很重要的一个环节就是上线后的用户反馈跟踪。通过各种渠道,我们可以收集到各种用户反馈,能否将用户反馈复现出来直接影响到问题的定位和解决,另外一方面,随着用户反馈问题的复现,我们可以回顾反思漏测问题。 1.1
问题:我怎么才能收到你们公众号平台的推送文章呢? 📷 熟悉工具可以让工具在工作中发挥出更大的作用。尽管江湖传言 JavaScript 很难调试,但如果你掌握了几个技巧,就能用很少的时间来解决错误和bug. 文中已经列出了14个你可能不知道的调试技巧,但是可能需要你牢记在心,以便在下次需要调试JavaScript代码时使用! 一起来看 大多数技巧都适用于Chrome控制台和Firefox, 尽管还有很多其他的调试工具,但大部分也适用。 1. debugger 除了, 是我们最喜欢、快速且肮脏的调试工具。执行代
文章主要介绍了如何利用KNN算法对手写数字进行分类,通过获取数据集,提取特征,训练模型,测试算法,并给出了具体的代码实现。同时,还介绍了一个基于KNN算法的简单邮件分类系统,用于区分垃圾邮件和正常邮件。
滤波优缺点: 优:可克服偶然误差;对缓慢变化的数据有很好的滤波效果。 缺:不适用于快速变化的数据。
一张图片可以储存为多种格式,为什么有的几十KB,有的几百MB,有的静止不动,有的是好几个画面循环播放?在项目开发的过程中经常会读取或保存图像文件,不同类型的图像特点不同,适用的范围也不同,简要介绍BMP、GIF、TIFF、PNG、JPG和SVG格式图像的特点。
我们在学习python时候肯定会碰到关于进制转换,其实这是非常简单的,这个就像小学学习数学乘法口诀意义,只要记住转换口诀即可轻松应用,一起来看下具体的操作内容吧~
算法选择:对称加密AES,非对称加密: ECC,消息摘要: MD5,数字签名:DSA
当我们进行编程时发现,谷歌浏览器对于12px以下的字体大小均解释为12px,而在其他浏览器中可以实现。
深度学习模型越来越强大的同时,也占用了更多的内存空间,但是许多GPU却并没有足够的VRAM来训练它们。
选自yuri.is 作者:Yuri Vishnevsky 机器之心编译 编辑:蛋酱、小舟 从诞生之日起,Julia 已经走过了十多个年头。 作为一个面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言,Julia 在许多情况下拥有能与编译型语言相媲美的性能,且足够灵活。 曾有开发者盛言赞美 Julia,从速度、通用性、多重派发等多个维度出发,认为 Julia 甚至比 Python 更胜一筹。 当然,也有人发现了 Julia 尚存在一些不足之处,开发者 Yuri Vishnevsky 就写了一篇博客控诉 Julia,并
如果我告诉您有一个 Redis 的分支版本,它的性能比原生的 Redis 快 5 倍,而且延迟却降低近 5 倍,你会不会想了解一下这个项目?而如果您不再需要哨兵节点并且您的副本可以接受读取和写入,这将有可能使分片数量减少 10 倍,这样对你的吸引力是不是更大了呢?
为了顺利实施RPA,并最大限度地发挥其影响和价值,企业或组织一定要弄清楚哪些流程适合RPA技术的实施。
例如, 罗马数字 2 写做 II ,即为两个并列的 1。12 写做 XII ,即为 X + II 。 27 写做 XXVII, 即为 XX + V + II 。
本文最初发表于 medium.com(《The Agile Developer’s Survival Guide for 2020》),由 InfoQ 翻译并分享。
冒泡排序是一种简单的排序算法,通过重复遍历待排序数列,比较相邻元素的大小并交换位置,使得每一轮遍历后最大(或最小)的元素都会“冒泡”到数列的一端,直到整个数列有序。这种算法的时间复杂度较高,但在处理小规模数据或近乎有序的数据时表现良好,除此之外,与其他排序算法相比,冒泡排序更适用于教学而不适应于实际生活
本文讨论了旋转数组的最小值问题,提出了一种有效的算法解决方案,并通过示例进行了详细的分析和实现。该算法的时间复杂度为O(log n),可以快速地找到旋转数组的最小值。
组织出于各种原因采用多个云平台,例如提高效率和分配计算资源。根据《2021年Flexera云现状报告》,92%的企业采用了多云战略,80%的企业采用了混合云战略。但这些企业也经常经历管理复杂性的增加,这会影响安全性并增加风险。在多个部署点(包括分散的数据中心、混合和多云)上分发大量应用程序,扩大了攻击面,同时,这些分布式环境的可见性继续缩小。
作者:Mike Mason , Karl Brown and Mark Ettrich译者:牛昊天Thoughtworks 第 28 期技术雷达中提出,市场中低代码平台能力在近些年取得巨大进步,但依然主要集中在解决中低复杂度场景问题,当面对复杂的业务场景时,仍然存在一定的平台限制。所以建议企业考虑采用低代码技术前,仔细深入评估自己的需求和低代码技术之间的平衡——有界限地使用低代码平台。
C#入门教程(一)–.Net平台技术介绍、C#语言及开发工具介绍-打造C#学习教程
本文最初发表于 Cortex 网站,经原作者 Caleb Kaiser 许可由 InfoQ 中文站翻译分享。
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