北极星指标的标准：核心价值体现、反应用户活跃度、反应经营状况、易理解易沟通。具备目标指导性
一、重新认识spring 一个简单的spring应用需要包含哪些基础的东西呢？ 一个项目结构 ，需要引入一些web应用的依赖包 一个web.xml文件 一个启用了springMVC的spring配置 一个控制器类 一个用于部署应用程序的WEB应用服务器 说明：比如我们只想实现一个简单的helloword应用功能，我们在项目中就需要引入这些资源。所以微服务的设计就需要我们考虑了。能不能简化应用的过多引用呢。 二、Spring Boot 主要的核心是什么 主要是四个核心
HOSMEL: A Hot-Swappable Modularized Entity Linking Toolkit for Chinese
安和X先生已经建立了他们新的经营基地，在等待引渡文件通过时，你和你的调查小组秘密监视她的活动，最近Ann得到了一台全新的AppleTV并配置了静态IP地址192.168.1.10，本次分析的文件正是捕获她最近的活动，现在你的任务是找出Ann搜索的内容，建立她的兴趣档案并恢复证据，包括:
1月18日晚，在第19期互联网前沿沙龙上，创新工场投资总监高晓虎提出，中国互联网结构正在加速融合演变，新内容泛娱乐是时代的产物。一个优秀的新内容公司有两个判断标准：一是能否整合线上内容做生态；二是
借用大神李建忠的思路，应用一个模式的时候，我们的动机是什么，如果最初的动机都不清楚，那只能是为了用模式而用模式了。 用一种模式，是为了解决一类实际项目中遇到的问题。 进入正题： 访问者模式的使用动机是什么？ 答曰：我们在开发时，为了程序能更好的扩展、解耦。。。总之一系列的目的吧，我们会使用接口来实现多态。也就是说，一个方法，不同的子类中有不同的实现。 然后。。。很久以后，我们要在接口中加一个方法，怎么做呢？1->修改接口；2->修改每一个实现类（实现这个方法嘛）。如果是个成熟的程序，这种修改，是可能带来风险
作者：陆勤 ---- 摘要：介绍玩数据的四部曲，分别是数据、算法、计算引擎和知识表达。 文章《R语言玩数据：R语言和数据》介绍了R语言和数据。 文章《R语言玩数据：流程和环境》介绍了玩数据的流程和环境
我们都知道前端工作离不开适配，虽然之前Apple Xib的一些设计适配起来很方便了。但是在pad或者tv上还是要写不同的代码去做在不同的平台运行。
显然，仅知道这个答案并不是一件唯一重要的事情，除此之外，「了解其他三种范式是什么以及范式之间转化的内在逻辑的价值更加凸显」。这有两个好处：
在这个游戏中，agent 从一个给定的位置开始，即起始状态。 在不穿越迷宫墙壁的前提下，在每个状态时，都可以选择上下左右四个方向走一步，或者原地不动， 上下左右这四个动作的每一个都会将 agent 带到网格的一个新的单元格，即新的状态， 在迷宫中有一个网格处有宝箱，这个网格就是目标状态， 此外，在某些网格处还有一些炸弹， 我们的目标是找到一条没有炸弹的路径，以最快的速度从起始状态到达目标状态。
从今年四月份到现在已经工作快9个月了，最开始是做推荐系统，然后做机器学习，现在是文本挖掘，每个部分研究的时间都不多，但还是遇到了很多问题，目前就把一定要总结的问题总结一下，以后有时间多看看，提醒自己看有没有解决。 推荐系统： 1.冷启动热启动区别和联系？各个阶段需要的算法？ 2.每个算法的数学推导、适用情况、优缺点、改进方法、数据类型？ 3.如何平衡热启动时的准确率和召回率，两者不可能同时高，怎么平衡？从算法本身还是业务层面？惊喜度怎么添加？ 4.如何评价推荐系统的好坏？指标是啥？
我们的宇宙是否稳定，黑洞熵的起源和温度是什么，爱因斯坦的相对论和标准场论总是有效的吗，时空几何中是否存在奇异的性质，化学、应用物理和科技的极限是什么……“在达到完全开悟的道路上，这42个基本问题必须得到解答。”
提示: 这个题的考点在于”版本”, 千万不要回答成: 我用的是IDEA, JDK, VMware...这种无效回答.
有了这个方案，Llama-65B输出的信息准确率提升了一倍，甚至超过了ChatGPT。
任务也涉及到NLP领域方面的知识，关于这个领域我就不做过多的介绍了，我也是个小白，现在连脚趾头都还没有迈过门槛
进入5月，同学们陆续入职新公司，很多人咨询如何在不熟悉的领域开展数据分析工作。这个问题很普遍，很多转行的同学在面试时就有被问到：“在不熟悉的领域做数据分析，你要怎么学习”今天系统性解答一下。
关键词：机器学习、推荐系统、文本挖掘 正文如下： 从今年四月份到现在已经工作快9个月了，最开始是做推荐系统，然后做机器学习，现在是文本挖掘，每个部分研究的时间都不多，但还是遇到了很多问题，目前就把一定要总结的问题总结一下，以后有时间多看看，提醒自己看有没有解决。 推荐系统： 1.冷启动热启动区别和联系？各个阶段需要的算法？ 2.每个算法的数学推导、适用情况、优缺点、改进方法、数据类型？ 3.如何平衡热启动时的准确率和召回率，两者不可能同时高，怎么平衡？从算法本身还是业务层面？惊喜度怎么添加
ZAB 协议是为分布式协调服务 Zookeeper 专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议。
本文讲解了 Java 设计模式中的原型模式，并给出了样例代码，原型模式的主要目的是通过复制或克隆现有对象来创建新对象，而无需依赖于显式的实例化过程。
上面这副图就是我们今天要处理的了，我们想把它从拍照视角变成鸟瞰图，这是机器人导航中的常用手段，以便在该平面上进行规划和导航。
定义：需求管理引擎是一个框架模型，规范了从需求分析到需求逻辑产品化过程中的所有思考路径和思考边界，有利于培养模型化思维。
春节一过，很多人就开始蠢蠢欲动了，准备给自己找个新的下家（主要是涨工资、换个新环境、找个好点的平台）。有的人估计又在造谣说“啊，受疫情影响，今年工作又非常难找了”，真的是这样吗？
2017年9月，美国众议院通过了美国首部自动驾驶汽车法案（H.R.3388），该法案的通过标志着自动驾驶进入了一个新的历史时期。 在新的历史时期之下，我想问自动驾驶五个问题。 问题一：自动驾驶对城市交通最大的影响是什么？ 答：提高交通效率，从此和“堵车”say goodbye! 解答：基于摄像头、雷达的自动驾驶技术再结合上5G、V2X，每一辆自动驾驶汽车将变成在互联网上一个快速移动的节点。同时，强大的云计算系统会根据每一辆车最初设定的出发点和终点来高效、精准的规划每一辆汽车的行驶路径。这种情况下，红绿灯
T客汇官网：tikehui.com 原文作者 | Ekaterina Gianelli 译者 | 李哲 风投公司通常都会应用尽职调查来评估潜在的投资机会，决定是否投资一家公司以及对它进行估值。尽管技
如果一个基本快中的指令跳转到另外一个基本快之中（那么这两个基本快就形成了一条边）就形成了控制流图。
这篇属于论文解读系列，往期写过一篇关于平面设计作品视觉焦点识别的论文解读，本期解读下《Deep Visual Analogy-Making》这篇论文。 有没有想过让机器帮你做上图这类的图形推理题？ 再
初学者思维，也叫初学者心态。指的是不要无端的去猜测，不要期望，不要武断，也不要偏见。不对事物预设立场，渴望探索新的可能性。面对问题时，愿意思考“这事我们这么做会怎样？”、“这事为什么不这么做？”，而不会用过来人的心态轻视问题。
遗留系统（Legacy System）指的是那些已经投入使用，并且对当前运营至关重要，但技术基础较为落后的信息系统。随着技术的发展和业务需求的变化，遗留系统需要进行适当的演化以适应新的要求。常见的遗留系统演化策略包括集成、改造、淘汰和继承四种方式。
问题至少40个……老子面试了立马复盘都忘了一小半…… 面试的是3年的岗位（老子实际开发时间就100天！！！） 外包的岗位…… 个人评价：面试的题目荤素不忌，难的简单的一起上……自己能答出65%左右…… Java 重写hashcode的原因 可重入锁和不可重入锁的区别，synchronized是什么级别的锁。 为什么叫做不可重入锁，recheck（？）是什么类型的锁？ Java的四种锁粒度…… hashcode的实现、扩容算法、为什么红黑树…… 扩容算法为什么只能二进制？ hashMap头插法和尾插法 头插法
1.1需求挖掘：看四块，自己行业,总体趋势,未来方向，商业模式。最直接的需求一定来源于用户，用户访谈，用户反馈，调查问卷，社交平台。
本文为RSAC2022圆桌论坛“Why does cyber tech so often fail? Addressing the Cybersecurity ‘Market for Lemons’”
技术人的人生，大多都是持续不断地在与代码、bug 的斗争中度过。996爆肝、35岁危机、职业发展瓶颈，数不清的压力正在席卷着技术人。按部就班地工作，似乎成了一道枷锁，锁死了很多技术人员的创造力，也锁死了未来的职业方向。
近两年，基于预训练+精调的研究范式，迅速席卷了整个 NLP 领域。这种研究范式被大家普遍认同为是 NLP 研究的革命性范式，在此之前则有“专家系统”、“统计模型”和“神经网络模型”等。
1、构造函数与普通函数相同，但不需要调用。构造函数通过new关键词调用，构造函数名称的首字母通常大小。
Midjourney 跟 ChatGPT 在 prompt 的使用上有很多不一样的地方，本章会详细介绍下 Midjourney 的 text prompt 区别。
数据是会骗人的，尤其是平均数据（真实世界会有用户每个月下单2.5次吗？很可能是两个分别下单1次和4次的客户而已），一个中等的平均的用户画像其实完全是用数据创造出来的虚幻的形象。而一个漂亮的平均数所创造出来的这种虚幻景象，往往会给我们的决策造成误导。但是事实上，数据并不会说谎，只是分析数据的人没有做到精准分析而导致对数据呈现的错误解读！因此，Cohort Analysis的分析方法应运而生。
昨天我们分享了怎么不停机进行分库分表数据迁移（数据库分库分表后，我们生产环境怎么实现不停机数据迁移）后来有好多朋友问我，说他们的系统虽然也到了差不多分表的地步了，但是，不知道具体拆分多少张表，分多了又怕浪费公司资源，分少了又怕后面怎么去扩容，还有另一些朋友说，所在的公司规模还不大，尚在发展中，公司压根就没这么资源给他们这么去拆分。
为了演示一个区块链, 我们将使用一个名为Blockchain CLI的开源命令行界面.
“数据时代的到来了，一个数据小白也可以炼成动植物学家” ,你是不是惊讶之余带着一丝不屑嗤之以鼻呢？先放下你的小脾气，预留10分钟的时间，我带你探索真真相，耐心看完全文：
ChatGPT一出来，一堆搞NLP的立马哭了。为什么？不该问为什么哭，而该问为什么还不哭。
这个方法背后其实践行了一种我们称之为 Think Big，Start Small，Move Fast 的原则，既要想得长远，又要快速切入，并保持持续演进
产品界，有一个特别虚幻的名词：“产品感”，这个词经常被人挂在嘴边（呵呵哒，也包括我）。 比如： 面试结束后，HR问你，这个小朋友怎么样啊？ 你回答：产品感不好。 这个时候HR也就不再追问了。 这种对话，特别像见丈母娘，你表现再好，丈母娘一句话“不靠谱”就给定性了。 产品感是不是真实存在的东西呢？在我看来，是存在的。比如射箭，韩国的林东贤，高度近视，但不妨碍他拿一堆的金牌，靠的就是一种内在的感觉。 Q：请你推荐几款比较有意思的产品？ A：微信、微博、人人。 Q：有哪些产品的交互你觉得特别好？ A：微信的红包
源码中对 ConstrainedBox 的介绍为：为子组件施加额外的约束。那什么是约束？为什么说是 额外的 ？约束的作用是什么？ 通过本文一起来看一下。
春节过后就是招聘旺季，因为疫情的影响，今年的金三银四有些特别，危机面前，持续的提高自己才是王道，提前准备下面试，有备无患。在这免费分享Spring，SpringBoot,springCloud的高频面试题及解析，同时还有视频和学习笔记给大家为了不影响阅读，我已经把解析整理成pdf免费分享出来，有需要的朋友可以加QQ群：930254941 找管理员免费获取 或者直接添加管理员QQ：3186979332 免费领取 备注”简书“否则不给予通过
null 表示有意不存在任何对象值，而 undefined 表示不存在值或未初始化的变量。
事情的选择可以依据“紧急/重要四象限图”，“紧急、不紧急”作为横轴，“重要、不重要”作为竖轴：
在软件开发中，散布于应用中多处的功能被称为横切关注点（crosscutting concern）。通常来讲，这些横切关注点从概念上是与应用的业务逻辑相分离的（但是往往会直接嵌入到应用的业务逻辑之中）。把这些横切关注点与业务逻辑相分离正是面向切面编程（AOP）所要解决的问题。
【新智元导读】Facebook的图像机器学习处理Lumos日前进行了系统更新，在原来对照片和视频进行分类的基础上，运行速度更快，自动识别图像边界，能解释图中人物行为，并且利用以往的知识。Lumos 依靠Facebook的图像文本转换系统和 FBLearner Flow，Facebook表示其目标是使其达到像素般精确。 Facebook去年在Web Summit会议上公布了Lumos平台。它是一个可扩展的系统，用于对照片和视频进行分类。它可以扫描照片，快速训练A.I.识别新照片，查看照片中的对象并描述对象，从
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