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这个坑你能填吗？

今天利用java发邮件，本地windows上测试时发送ok的，部署到服务器上却报异常，让我们走进异常，探索到底坑在哪里，并填之。...MimeMessageHelper(mailMessage); messageHelper.setFrom("smallsoup@outlook.com"); //用于接收邮件的邮箱...messageHelper.setTo(to); //邮件的主题 messageHelper.setSubject(subject);...//邮件的正文，第二个boolean类型的参数代表html格式 messageHelper.setText(content, true); LOGGER.info("-...但是这不能解释本地能发出去邮件的事实。继续排查、google，实在找不到解决办法。那就试着登陆下outlook邮件看能不能登进去，登陆正常，有一封最近的一次登录存在某些异常的邮件。 ?

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这个问题你能答对吗？

如果还没看到抽奖活动的小伙伴，请点击下面的：传送门今天首先来看个问题，用原生servlet实现的接口，大家看下控制台输出结果是什么？ web.xml如下： <!...; } } 运行结果： From A! From B! 在这个例子中，对象A的构造函数中，用new B(this)把对象A自己作为参数传递给了对象B的构造函数。...也就是说你只能用它来调用属于当前对象的方法或者使用this处理方法中成员变量和局部变量重名的情况，而且，更为重要的是this和super都无法出现在static 修饰的方法中，static 修饰的方法是属于类的...如果使用的是类来调用而不是对象，则 this就无法指向合适的对象.所以static 修饰的方法中不能使用this 本文由“壹伴编辑器”提供技术支持最后我为大家收集了些学习资料，如果你准备入IT坑，励志成为优秀的程序猿...，那么这些资源很适合你，包括java、go、python、springcloud、elk、嵌入式、大数据、面试资料、前端等资源。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

学你的课能发文章吗？

学你的课程能发文章吗？...承蒙大家关注和支持，相对之前发的那几个只有100次的apple视频而言站长一个"试讲的""超长的”直播回放视频已有1700多人次观看不过，那个视频真的有点对不起大家了“画面不清晰，还全是废话，实质内容就那么一个...后来，站长看完内心也会吐槽其实，这些内容很简单，就是建立一个服务器，而它已成为大家入生信门的钥匙，在耐心的解答中，让大家成功下载了想要的数据，有的人已经按照之前的教程做完了所有分析.更重要的事！...更重要的事！更重要的事！就是用这套教程里面的技能，Chris出品的BBRC文章online。所以现在站长终于敢回答，很多还没有加入星球的学员那句话“学你的课程能发文章吗？”...当然你也可以根据自己需求选择相应的课程。

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你能选对IO调度算法吗？

二、I/O调度的4种算法 1) CFQ(Completely Fair Queuing, 完全公平排队) 特点: 在最新的内核版本和发行版中,都选择CFQ做为默认的I/O调度器,对于通用的服务器也是最好的选择...CFQ试图均匀地分布对I/O带宽的访问,避免进程被饿死并实现较低的延迟,是deadline和as调度器的折中. CFQ对于多媒体应用(video,audio)和桌面系统是最好的选择....工作原理: CFQ为每个进程/线程单独创建一个队列来管理该进程所产生的请求,也就是说每个进程一个队列,各队列之间的调度使用时间片来调度,以此来保证每个进程都能被很好的分配到I/O带宽.I/O调度器每次执行一个进程的...可以从应用程序中预订一个新的读请求,改进读操作的执行,但以一些写操作为代价. 它会在每个6ms中插入新的I/O操作,而会将一些小写入流合并成一个大写入流,用写入延时换取最大的写入吞吐量....**注意:磁盘调度的优先级与进程nice的优先级没有关系.

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关于 servlet 的这个问题，你能答对吗？

正文今天首先来看个问题，用原生servlet实现的接口，大家看下控制台输出结果是什么？ web.xml如下： <!...; } } 运行结果： From A! From B! 在这个例子中，对象A的构造函数中，用new B(this)把对象A自己作为参数传递给了对象B的构造函数。...System.out.println("i = " + i); i++; } public static void main(String[] args) throws Exception { new C(); } } 运行结果...而this指代的是当前的对象在方法中定义使用的this关键字,它的值是当前对象的引用。...也就是说你只能用它来调用属于当前对象的方法或者使用this处理方法中成员变量和局部变量重名的情况，而且，更为重要的是this和super都无法出现在static 修饰的方法中，static 修饰的方法是属于类的

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你的接口，真的能承受高并发吗？

如何切入解决问题线上遇到高并发的问题,由于一般高并发问题重现难度比较大,所以一般肥朝都是采用眼神编译,九浅一深静态看源码的方式来分析.具体可以参考本地可跑,上线就崩?慌了!....好在这个并发问题的难度并不大,本篇案例排查非常适合小白入门,我们可以通过本地模拟场景重现,将问题范围缩小,从而逐步定位问题....本地重现首先我们可以准备一个并发工具类,通过这个工具类,可以在本地环境模拟并发场景.手机查看代码并不友好,但是没关系,以下代码均是给你复制粘贴进项目重现问题用的,并不是给你手机上看的.至于这个工具类为什么能模拟并发场景...,由于这个工具类的代码全是JDK中的代码,核心就是CountDownLatch类,这个原理你根据我提供的关键字对着你喜欢的搜索引擎搜索即可....敲黑板划重点之前肥朝就反复说过,遇到问题,要经过深度思考.比如这个问题,我们能得到什么拓展性的思考呢?我们来看一下之前一位粉丝的面试经历 ?

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你能分清比例和比率吗？

比例用来反映一个整体中各部分之间的组成情况，一般用 a ：b 的形式表现，比如东南西北四个区的贷款数量之间的比例为：35:30:20:15，这四部分组成了全国这一个整体。...比率则用来反映组成总体的某一部分在总体中的一个占比情况，一般用百分比来表示。比如坏账率就是总贷款量中的坏账量在总贷款量中的一个占比。每个区域的坏账率就是每个区域内坏账量在这个区域内总贷款量的一个占比。...现在总共有100笔坏账，其中东南西北四个区各自区域的坏账比例为：50:25:15:10。东区的坏账量在全国的坏账量里面比例是最高的，但是能说东区是全国坏账最严重的地方吗？显然不太能。...我们还需要看一下这100笔坏账是来自于哪些贷款的,即每个分区的坏账是基于多少贷款量产生的，也就是看一下各自区域内的坏账比率，下图所示：通过上图可以发现，虽然东区的坏账量在全国坏账量里面的比例是最高的，...所以在日常分析过程中，首先要清楚分析的目的，然后根据实际情况使用比例或比率或两者结合同时使用，不能想当然的以比例或比率得出结论。

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你造吗，null 也能 toString()！

null 也能 toString() 话说我有一段代码，经过运算会得到一个变量，它可能为 null： fun resolveCurrentMatchPoint(): MatchPoint?...：谁要你 crash 了，你看看清楚！...= "If not necessary" 其次，Kotlin 编译器做了很多工作帮我们识别出那些虽然被定义为可空类型但却一定不为空的变量，这种变量通常也得是不可变的，也就是说，定义变量时，能定义只读变量就绝对不定义可变变量...—— 这时候，大家能体会到为什么 Kotlin 的函数参数都是只读变量了吗？...: throw IllegalStateException() 如果你想很好的适应 Kotlin 的可空类型，你必须慢慢养成“多用不可空类型，多用只读变量”的习惯，Kotlin 提供了很好的语法特性让我们去适应这样的要求

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你的团队能通过电梯测试吗？

你知道你到底要问多少次“为什么”才会得到你的客户真正在意的答案吗——哪怕只要挨上一点边？正如“你要舔多少次才能吃完一根tootsie pop棒棒糖”这个问题，答案一定会让你很吃惊！ ?...如果你把远景声明搞清楚了，你团队里的每个人都应该能通过由陌生人主持的“电梯测试”——在60秒之内，清晰地解释他们在做什么，以及为什么人们会在意他们正在做的事情。...译者注：Mad Libs是一个文字模板游戏，由一方向另一方提供一系列备选单词，然后用这些单词替换故事模板里的空白，结果常常会非常好笑。...实践证明，想出15~20个产品特性是容易的。难就难在，要选出其中3~4个能促使人们购买这个产品的特性。这个过程中还经常会发生关于“谁是真正的客户”的激烈争论。...Microsoft Bob的推出主要是为了满足初级计算机用户的需求，虽然有着很好的创意，但是过于简单，只是讲解如何使用计算机，而售价却高达100美元，结果在没有市场的情况下被淘汰了。

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蝗虫过境，你的系统能扛住吗？

Locust的本意为”蝗虫“，意为由Locust生成的并发请求就跟一大群蝗虫一样，对我们的被测系统进行攻击，以此来检验系统在高并发下的性能。大家可以随意感受下。 ?...熟悉Requests库的人都知道，这个库能够非常方便的发送请求和处理响应，很多其他编程语言的HTTP库都借鉴它的思路。...采用多线程模拟多用户时，线程数会随着并发数的增加而增加，而线程之间的切换需要占用资源，IO阻塞等原因不可避免的造成并发效率下降；正因如此，LoadRunner和Jmeter这类依靠进程和线程的工具，在单机上很难有较高的并发...之后的操作方法同web类型。测试结果相比于LoadRunner，Locust结果展示很简单，可以实时在web页面中看到。主要指标包含：并发数，RPS，响应时间，异常率。...结束语 Locust有很强的可扩展性，当遇到一些复杂的性能测试场景时，可以方便的进行定制化测试。

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现在的工程结构能满足你的需求吗？

但如果项目很大，功能很多，你还能继续使用单模块工程吗？项目过大，结构肯定也越来越复杂这时候如果你继续使用单模块工程，进展就会遇到各种问题。同时维护起来也是很麻烦的事情。...这个时候你就可以考虑将功能细化，使用多模块工程来替代单模块了。一、使用maven多模块工程的好处复杂项目拆分成多个模块多模块的划分可以降低代码之间的耦合性，方便维护。...结构拆分清晰了，那么公司团队中每个人负责的代码模块也就清晰了。不会出现两个人改了同一段代码，如果功能出现问题责任追踪也很方便。方便代码的重用。...如果你有一个新的swing项目需要用到app-dao和app-service，添加对它们的依赖即可，你不再需要去依赖一个WAR。...比如app-util，就可以作为成公司的一份基础工具类库，供所有项目使用。这是模块化最重要的一个目的。解决了包的问题。maven将包的依+赖关系定义在了pom.xml中，所有jar包放在.m2里。

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“我能分清奥特曼们了，你能分清我的口红吗？”

---- 我能分清奥特曼们了，你能分清我的口红吗？ “口红颜色都分不清？明明这颜色，它就完全不一样的呀！？” ? 如上图所示，我不知道各位能不能分清，但是对于我这个标准大直男而言，我是真的分不清。...我老婆直接就说一句：“卧槽，这不是都一个样吗？” 粉丝神器 zark是一个刚入门AI的研一学生，从自动化转专业过来的。他一直想做一些有趣的东西，前两天，他就做了个桌面奥特曼识别器。...如果我们输入赛文的图。 ? 那么右边就会输出模型名称，模型大小，预测时间以及预测结果。操作十分简单，而作者表示后面还是会继续优化界面与模型。当看到赛文，我就想到了那个奥特曼。 ?...或许下次的对话就会成为这种场景：女：“你连我的口红都分不清，你不爱我！” 男：“真不怪我，那你能分得清奥特曼吗？” 女：“可以呀，你看！（打开代码，加载模型...）”...加我私信，与我分享你的困惑。

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文献分享(一)：你的风险模型能预测你的风险吗？

接下来summary里讲了风险模型的用处以及好的风险模型的评价标准。...好处是不用直接估计N只股票的协方差，可以把股票协方差阵分解为因子协方差、特质风险两部分，速度更快。上图V是股票协方差阵，右边的B,F,D是风险模型需要估计的因子的因子暴露、协方差、特质风险。...报告用的是时序和截面模型的组合。后面还介绍了风险模型的四个用途估计跟踪误差：短期的模型对于市场波动很敏感，统计模型对于估计跟踪误差更优。...首先是看是否每一个风格因子都增加了模型的解释度，报告用AIC和BIC来看，每次删一个风格因子，看指标的变化情况结果来看，删去任何一个因子，指标都有不同程度的上升，说明每个风格因子都是有贡献的。...混合模型和截面模型的比较，但这里的对比最终只说明混合模型和界面模型的估计结果在风格因子上高度相关，没能说明混合模型的优势。

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GPT-4能「伪装」成人类吗？图灵测试结果出炉

此图由AI生成「机器能够思考吗？」为了解答这个问题，图灵设计了一个能间接提供答案的模仿游戏。该游戏的最初设计涉及到两位见证者（witness）和一位审问者（interrogator）。...Cameron Jones 和 Benjamin Bergen 在 652 位人类参与者的帮助下检验了 GPT-4 模仿人类的能力，结果发现表现最好的设置能达到 41% 的成功率，还不及随机乱猜，更不及人类水平的...图 10 给出了审问者判断时最常采用的 20 个理由。讨论 GPT-4 通过了图灵测试吗？这里的结果表明，一些 GPT-4 见证者满足图灵设定的标准，即 30% 的时间骗过审问者，使其判断错误。...这里测试的所有 AI 见证者都没达到 50% 的成功率，更不及人类水平（63%）了。因此，对于这里使用的 prompt，可以判定 GPT-4 没能通过图灵测试。 GPT-4 能通过图灵测试吗？...A Gamified Approach to the Turing Test》的结果相近，因此可以认为这能代表当前 LLM 的能力。

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业务增长这场比赛，你的企业能赢吗？

业务增长对于每一家企业来说，都是一场激烈的、持久的“挑战赛”，各个环节、各个阶段都不容松懈。...在“连接智能”这个环节，企点客服不断打磨产品，又为你的“增长”提供的这些制胜法宝，你get了吗？...高效沟通法宝：连接全面，增长更快客户从四面八方涌来，你的客服人员还在多个平台间频繁切换、回复消息吗？即使是“三头六臂”也难免错过重要信息，遗漏商机，成为业务增长的一大阻力。...想要在连接客户时，游刃有余的提高接待能力，保持高效沟通吗？企点客服独家法宝：微信+QQ双通路双接待，全渠道触达。...#会倾听的“引导留资机器人”# 个性服务法宝：体验更好，增长更快有了连接、有了线索，更好的服务体验才能真正提供满足客户需要的服务，实现长效增长。

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你能发现这段 Python 代码中的 bug 吗？

我的任务是分析文本文件中的一些以逗号分隔的数据，如下所示：这个文本文件包含若干宽度可变的十六进制值，每行至少三个字段。我只关心第一个和第三字个段。...下面是我编写的代码：你发现 bug 了吗？反正我没看出来。下面，我来详细解释一下这段代码，并深入剖析我究竟错在哪儿了。...这个嵌套列表会生成以下字节码：然后，我一些自己的代码进行扩展，最终得到了以下代码：错误事实证明，Python 无法按照我的想象将可迭代的文本分解与推导式结合起来，你必须把 .split(",...下图展示了正确的生成器表达式与我编写的代码之间的差异：你看出问题所在了吗？代码中的问题在于，在分解文本之前，.split() 的返回值是迭代器。...最后，我在 CPython 的贡献者 Crowthebird 的帮助下解决了这个问题，他演示了在不使用推导式的情况下重写代码的问题。错误的写法：正确的写法：这个问题可以得到解决吗？

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AR---MR----VR 你能分清吗？

简而言之，Rift是放置于你脸上的一个屏幕。开启设备后，它会欺骗你的大脑，让你认为自己正身处一个完全不同的世界，例如太空中的飞船上，或者摩天大楼的边缘。...该设备有一天可以让你置身于实况篮球比赛的现场或者躺在沙滩上享受日光浴。 2 什么是AR？...购买房子的客户不用跑腿看楼盘，可以直接在家走进某个建筑里，体验和比对各楼盘的优劣。 2 UI设计： ? 你设计的界面将不局限于某个设备（电脑，手机，pad，手表），整个世界都是你的屏幕。...你设计的界面不一定是二维的平面，可以是曲面，也可以是三维的空间。你设计时要考虑人眼轨迹，人眼聚焦，身体动作与界面的交互，而不再是鼠标或手指与屏幕的交互。...人们在购买衣服时可以在家试穿虚拟的衣服，然后购买，不会出现网购尺码或样式不满意的结果。看看效果： ?

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你能发现这段 Python 代码中的 bug 吗？

下面是我编写的代码：你发现 bug 了吗？反正我没看出来。下面，我来详细解释一下这段代码，并深入剖析我究竟错在哪儿了。代码详解CSV文件是列表的列表我简单地认为，CSV 数据就是列表的列表。...这个嵌套列表会生成以下字节码：然后，我一些自己的代码进行扩展，最终得到了以下代码：错误事实证明，Python 无法按照我的想象将可迭代的文本分解与推导式结合起来，你必须把 .split(",") 调用放在另一个列表中...下图展示了正确的生成器表达式与我编写的代码之间的差异：你看出问题所在了吗？代码中的问题在于，在分解文本之前，.split() 的返回值是迭代器。...我不确定，但我相信这关系到最初提出列表推导式的建议时确立的实现细节。最后，我在 CPython 的贡献者 Crowthebird 的帮助下解决了这个问题，他演示了在不使用推导式的情况下重写代码的问题。...错误的写法：正确的写法：这个问题可以得到解决吗？这实际上是因为我对 Python解释器的理解有错，解释器本身没有问题。

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学 Python ，能提升你的竞争力吗？

你可能会疑惑：老师，你这不是前后矛盾吗？不是。 Python 要学，但这项技能，真的不是这么应用的。连接 Python 无门槛，这么简单，学会了也毫不稀奇，那学它还有什么用？用处大了。...随便打开一个代码文件，是这样的： ? 结果是，大部分学员，根本就不知道，该如何完整撰写一个协同过滤算法的程序。大家只能满足于课程的要求，即在每个文件指定的位置上，做完形填空。...因此，那时候你要是打算使用机器学习，就必须要抱着一本 Matlab 的书啃下来。因为只有明白了它怎么用，你才真正能壮起胆子，尝试从头到尾，去实践自己从 MOOC 学来的机器学习技能。...要是说你对 Python 的知识全面系统获取到了，那简直是在骗人。就像你学龄前的时候，基本上也算能用中文对话了，对吧？但是，你知道“回”字有四种写法吗？...小结通过阅读本文，希望你能掌握以下知识点：首先，Python 本身不是什么独门绝艺，不要被人忽悠，以为学了 Python 就能……；其次，Python 是你连接到一个巨大协作网络的桥梁，网络的正外部性会让你充分受益

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丰富你的结果，单基因泛癌也能发7+！

然而，相对于邻近的正常组织，其在KICH中的表达被下调(图2N)。CPTAC数据集的结果显示，经UALCAN数据库分析，LUAD和UCEC原代组织中FUCA2蛋白表达上调(图2O，P)。...对于DFI，CESC、COAD和LIHC患者的高FUCA2表达与显著降低DFI相关(图4B)。这部分结果表明FUCA2的表达水平与泛癌的预后显著相关。...图5 结果显示，FUCA2甲基化水平是BRCA、LAML、LGG和LUAD患者OS的预后因素(图6A-D)。...这部分结果主要说明了FUCA2基因表达和突变及甲基化的关联，并且FUCA2的甲基化与泛癌患者的预后水平显著相关。...这部分结果中，作者通过三种工具评估了FUCA2在泛癌中与免疫细胞浸润的关系。

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