在现代的多线程编程中，Semaphore和CountDownLatch是两个非常常见和重要的工具类，它们都可以用来实现多线程间的同步和互斥，提高程序的并发性能和效率。...本文将详细介绍Java中的Semaphore和CountDownLatch这两个工具类的使用方法和实际应用场景。...一、Semaphore1.1 概述Semaphore是Java中的一个同步工具类，用来控制多个线程对共享资源的访问。...三、总结通过以上示例，我们可以看到在实际应用中，Semaphore和CountDownLatch也都是非常实用的工具类，它们可以帮助程序员有效控制多线程的并发数量和任务执行顺序，提高程序的性能和效率。...有了这两个工具类的帮助，我们可以更加方便地进行多线程编程，实现更加复杂的业务逻辑。需要注意的是，在使用这两个工具类时，应该结合实际需求场景来选择合适的方法和参数，避免程序出现不必要的死锁和阻塞。
因为静态库会被链接到程序中，所以用户不需要在他们的系统上安装任何额外的库。更新：如果你的库经常更新，或者你希望用户能够利用库的新版本，那么动态库可能是一个更好的选择。...示例假设你正在开发一个数学库，这个库提供了一些基本的数学函数，如加法、减法、乘法和除法。你希望这个库能够被其他程序员在他们的程序中使用。...静态库如果你选择创建一个静态库，那么当其他程序员在他们的程序中使用你的库时，他们需要在编译他们的程序时链接你的库。这意味着你的库的所有代码都会被复制到他们的程序中。...动态库如果你选择创建一个动态库，那么当其他程序员在他们的程序中使用你的库时，他们只需要在运行他们的程序时加载你的库。这意味着你的库的代码不会被复制到他们的程序中，而是在运行时被加载。...使用动态库时需要注意的事项：库的位置：动态库在运行时被加载，所以你需要确保库在你的程序可以找到的路径中。你可以通过设置环境变量（如LD_LIBRARY_PATH或PATH）来指定库的路径。
为什么选择bcrypt而非MD5：安全性在实际应用中的重要性 1. 不可逆性 无论是bcrypt还是MD5，它们都是哈希函数，旨在将数据转化为固定长度的字符串。...bcrypt的优势： bcrypt不仅哈希密码，还为每个密码加盐。这意味着即使两个用户使用相同的密码，其结果也是不同的。 2. 计算时间 bcrypt设计时就考虑到了密码破解的时间成本。...bcrypt具有可调的工作因子，允许开发者选择哈希的复杂性。...哈希速度 MD5的问题： MD5是一个速度非常快的哈希算法。对于文件校验和其他一些应用来说，这是一个优势。但在密码存储中，这反而是一个问题。其快速的速度意味着攻击者可以在短时间内尝试大量的组合。...bcrypt的优势： bcrypt的哈希速度相对较慢。这听起来可能像是一个缺点，但在密码存储中，这增加了破解的时间和成本。
在 SCSS 中实现复杂的嵌套选择器时，可以遵循以下几个原则以确保代码的可维护性： 限制嵌套层级：避免层级过深的嵌套，最好不要超过三级。...过多的嵌套会增加代码的复杂性和选择器的特异性，降低代码的可读性和维护性。 使用父元素选择器：尽量使用父元素选择器 & 来限定样式的作用范围，避免使用全局选择器或依赖于特定的 HTML 结构。...BEM 规范将样式分为 block、element 和 modifier 三个层级，使代码结构更清晰，易于理解和维护。...利用 SCSS 的特性：SCSS 提供了许多方便的特性，如变量、函数、混合器等，可以帮助简化和优化代码。...综上所述，通过限制嵌套层级、使用父元素选择器、提取共用样式、使用 BEM 命名规范和利用 SCSS 的特性，可以在 SCSS 中实现复杂的嵌套选择器并确保代码的可维护性。
本文将详细介绍如何在 Python 中实现这一功能，以便帮助你处理字符串差异分析的需求。...然后，我们使用一个循环遍历 get_opcodes 方法返回的操作码，它标识了字符串之间的不同操作（如替换、插入、删除等）。我们只关注操作码为 'replace' 的情况，即两个字符串之间的替换操作。...SequenceMatcher 对象还提供了其他方法和属性，如 ratio()、quick_ratio() 和 get_matching_blocks() 等，用于更详细地比较和分析字符串之间的差异。...结论本文详细介绍了如何在 Python 中查找两个字符串之间的差异位置。我们介绍了使用 difflib 模块的 SequenceMatcher 类和自定义算法两种方法。...在实际应用中，根据具体需求和性能要求，选择合适的方法来实现字符串的差异分析。
Java程序员学成归来，无论是自学还是培训，都将面临着一个问题，那就是自己的技术要通过面试官的检验才能拿到自己梦寐以求的高薪offer。那面试官都喜欢什么样的Java程序员你知道吗?...，才有幸成为专业的Java讲师，培养一批一批的年轻的追梦者。...也许你仅仅工作一年，也许你做的是项目中微不足道的模块，当然这些一定是你的劣势且无法改变，但是如何弥补这个劣势?我总结了以下几点： 明确你的项目到底是做什么的，有哪些功能。...明确你的项目的整体架构，在面试的时候能够清楚地画给面试官看并且清楚地指出从哪里调用到哪里、使用什么方式调用。 明确你的模块在整个项目中所处的位置及作用。...在你无法改变自己的工作年限、自己的不那么有说服力的项目经验的情况下(这一定是扣分项)，可以通过这种方式来一定程度上地弥补并且增进面试官对你的好感度。
CSS中两个类选择器写在一起一、CSS层叠样式表设计当中，两个类选择器写在一起，那么如果这两个类选择器之间没有使用英文的“,”隔开，而是使用空格，那么一般表示的是选择第一个类选择器的子元素中类名为第二个类选择器的所有元素...，即这两个类选择器一般是父、子元素（或后代元素）的递进关系，目的是为了更精确地选择到HTML的元素，比如.A .B就可以选择A类中的B类元素，而不是所有的B类元素（A类元素之外可能还有B类元素）。...二、如果这两个类选择器之间有英文“,”隔开，那么这两个类的元素是被同时选择，比如.A, .B就是同时选择A类元素和B类元素，并可以同时这两个元素设置相同的CSS样式。...CSS中两个类选择器写在一起实例代码，及在线编辑器下方的实例中，运行之后，可以将两个类选择器中的空格改成英文的“,”，然后再运行看看二者效果上的区别：这是段落p，不包含子元素...class='e1'>这是段落p，包含子元素这是span元素 .e1 .e2{color:green;}原文：CSS中两个类选择器写一起是什么意思
猫头虎 分享：如何在服务器中Ping特定的端口号？ 网络调试的实用技巧，学会这些工具，你将成为运维与开发中的“Ping”王！...在日常开发和运维中，我们经常需要检查目标主机上的某个端口是否开启，并确定网络连通性。...常规 Ping 的局限性 传统 Ping 只测试 ICMP 通信： 无法确认特定服务是否正常运行。 端口 Ping 的优势： 确认服务是否正常工作。 检测防火墙是否阻止了特定端口通信。...使用 Telnet Ping 端口 Telnet 是检查端口连通性的经典工具，虽然简单，但功能强大。...使用 nmap Ping 端口 Nmap 是一款专业的网络扫描工具，适合批量测试。
这些动作涵盖了广泛的类别，包括人与物体的互动，如演奏乐器，安排鲜花，修剪草坪，打蛋等。 Moments in Time 视频数量：1000000 动作类别：339 年份：2018 ?...如您所见，此数据集的显著特征是存在负样本，如下图所示。 ? SLAC 数据集的负样本 数据集包括从 ActivityNet 数据集获取的 200 个动作类。...人们更倾向于标记不寻常的东西，例如，在游泳池里跳，呈现天气，或玩竖琴。因此，可用数据集通常不平衡，包含异常事件，日常活动数据较少的这种情况较多。...为了解决这个问题，加利福尼亚大学的研究人员建议从我们实际需要的数据集开始，即交互丰富的视频数据，然后在动作发生后对其进行说明和分析。...研究人员决定关注交互的关键部分、手，以及它们如何在帧级别与语义对象交互。因此，此数据集还可以在理解手部动作的难题上取得进展。 最后 动作识别问题需要大量的计算成本和大量的数据。
通常情况下，对工具的选择会随着时代的发展不断变化，今天我们选择工具的出发点也和以往不同。 大部分案例中，工具的选择都是基于遗留系统（我们拼命维护的系统）的架构，而非当前可用的工具种类。...随着Puppet和Chef逐渐发展流行，两个工具进入了“零和竞争”的状态。只要一方开发出新的功能或有了新的改进，另一方就会立刻模仿并进行相同的改动。...这样一来，两个工具各自的功能都越来越多，复杂性也越来越高，相应的学习起来的难度也越来越大。 对比来说，Chef对于开发人员要更加“友好”，而Puppet则更适合运营和系统管理类的任务。...两款工具不分伯仲，开发人员在选择时通常也是经验居多，并没有什么判断标准。 Puppet和Chef工具都很成熟，应用都很广泛（尤其是在商业环境中），开源社区的贡献也都很多。...CF引擎、Chef和Puppet的架构都过于复杂，学习起来比较困难，至少与Ansible相比是这样的。 上面我们简述的4个工具只是众多CM工具中的一部分，你大可认为这4个都不是最好的，选择其他的工具。
在实际项目研发结束后，服务的部署频率（Deploy Frequency）不仅说明了运维的稳定性，还能折射出业务的繁荣程度。这一切的背后都离不开运维工具强有力的保障。...让我们一起学习下Puppet,Chef, Ansible等工具的前世今生，花五分钟明白如何在容器化的今天，选择一个靠谱的配置管理工具。...通常情况下，对工具的选择会随着时代的发展不断变化，今天我们选择工具的出发点也和以往不同。 大部分案例中，工具的选择都是基于遗留系统（我们拼命维护的系统）的架构，而非当前可用的工具种类。...两款工具不分伯仲，开发人员在选择时通常也是经验居多，并没有什么判断标准。 Puppet和Chef工具都很成熟，应用都很广泛（尤其是在商业环境中），开源社区的贡献也都很多。...CF引擎、Chef和Puppet的架构都过于复杂，学习起来比较困难，至少与Ansible相比是这样的。 上面我们简述的4个工具只是众多CM工具中的一部分，你大可认为这4个都不是最好的，选择其他的工具。
我数据库中的原始数据是这样的： year value 2016 100 2017 200 2018 140 2019 300 2020 150 2021 180 但是我们前端需要展现的是一条折现，显示的是增长率...我们还是先来研究下公式， 我们假设今年的数据是 t1. 去年的数据是t2, 那么增长率为 （t1 - t2）/ t2 , 通过分解等价于 t1/t2 -1 ,这应该比较好理解吧。...那么我们既然要用sql去实现他，当务之急，即使如何在我们的sql中获取今年和去年的数据，如果能够获得，我们我们就可以直接套用上面的公式即可。...我们怎么获取相邻两个年份的数据呢，其实我们我们可以用两张相同相同的表想关联，只不过让他们的关联条件不是我们常用的相等，而是进行错位关联。...当t1.year=2018年是， t2.year就是2017年，这样t1和t2就代表了两个相邻年份的数据，有了两个相邻年份，我们就可以计算增长率了。
我数据库中的原始数据是这样的： year value 2016 200 2017 160 2018 230 2019 100 2020 250 但是我们前端需要展现的是一条折现，显示的是增长率，或者叫同比增长...我们还是先来研究下公式， 我们假设今年的数据是 t1. 去年的数据是t2, 那么增长率为 （t1 - t2）/ t2 , 通过分解等价于 t1/t2 -1 ,这应该比较好理解吧。...那么我们既然要用sql去实现他，当务之急，即使如何在我们的sql中获取今年和去年的数据，如果能够获得，我们我们就可以直接套用上面的公式即可。...我们怎么获取相邻两个年份的数据呢，其实我们我们可以用两张相同相同的表想关联，只不过让他们的关联条件不是我们常用的相等，而是进行错位关联。...当t1.year=2018年是， t2.year就是2017年，这样t1和t2就代表了两个相邻年份的数据，有了两个相邻年份，我们就可以计算增长率了。
导言 特征工程是机器学习中至关重要的一部分，它直接影响到模型的性能和泛化能力。在LightGBM中进行高级特征工程可以进一步提高模型的效果。...本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行高级特征工程，并提供相应的代码示例。 1. 特征交叉 特征交叉是指将两个或多个特征进行组合生成新的特征，以提高模型的表达能力。...特征选择 特征选择是指从原始特征中选择出对模型训练有帮助的子集。LightGBM提供了特征重要性的评估，可以根据特征重要性来进行特征选择。...时间特征处理 对于时间序列数据，需要特殊处理时间特征，如提取年份、月份、季节等信息。...我们介绍了特征交叉、特征选择、特征编码和时间特征处理等常用的高级特征工程技术，并提供了相应的代码示例。 通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用LightGBM进行高级特征工程。
在一次操作中，你可以选择两个 不同 的下标 i 和 j ，其中 0 两个数组中每个元素出现的频率相等，我们称两个数组是 相似 的。请你返回将 nums 变得与 target 相似的最少操作次数。测试数据保证 nums 一定能变得与 target 相似。...答案2022-04-22：给定两个长度相等的整型数组 nums 和 target，要求将 nums 变为与 target 相似，并返回最少需要的操作次数。...具体地，每一次操作可以选择两个下标 i 和 j，并满足以下条件：0 中的对应元素，计算它们之间的差值的绝对值之和。这一步可以使用 abs() 函数和循环实现。将差值的绝对值之和除以 4，即得到最少操作次数。整个过程就是这样。
优化内容主要有两个： 1、数据分析层面：在可视化报告中单独的一个销售业绩指标是没有意义的，只有通过对比指标才能知道销售业绩指标的好坏。...在PowerBI中会自动识别业务数据中涉及的日期范围生成日期表。在本文中业务数据的日期范围从2018-1-1到2019-12-31的所有日期。当然我们还需要添加日期列，如年份，月份等。...操作和Excel中操作方式相同，用Year函数创建年份，用Month函数创建月份即可，这里就不做展现了大家可以看销售目标中的公式参考。创建完成后将该表标记为日期表。 ? ...这种方式不需要使用公式，直接在功能列表中操作提取年份，季度，月份等字段。...按照下图添加相应的值 ? 切换到格式选项卡，选择类型为sum ? 在格式中我们可以设置完成业绩的为绿色，为完成为红色 ?
去年新上榜的ACL则从72名突飞猛进到了第58名，排名上升14位。 同样是新登榜单的AAAI更是厉害，一下子从去年的96名跳到了第59名，仅次于ACL，排名上升37位。...在排名方面，显然谷歌学术更倾向于AI，而JCR则更偏重医学，尤其对Nature相关期刊爱的深沉。 GS在手，天下我有 相比起直接用谷歌，谷歌学术的搜索更加专业。...用谷歌学术搜索能够降低寻找学术信息的难度，与普通的谷歌搜索有很多区别，比如： 可以选择复制不同风格的格式化引文 给出与搜索内容相关度最高的可靠研究 尽管谷歌学术搜索是免费的，但大部分内容并不是免费的，谷歌会尽可能找到可全文阅读的副本...搜索作者：如果知道作者全名，可以直接搜索姓+名的缩写，如Jane Goodall可以用「J Goodall」或「Goodall」搜索，但这样也会出现其它的检索结果 不区分大小写：所以不用花时间把「machine...在搜索词组中添加年份：可以获得在特定年份发表的文章。 使用侧边栏控件调整搜索结果：使用左侧面板的选项，可以进一步筛选搜索结果，限制年份，包含或排除专利等，还可以根据相关性或日期对结果进行排序。
他将本文的核心步骤概括为： 获取 Twitter 和新闻数据，并按年份和月份进行分类； 选择一个 LLM，并按月或按年对其副本分别进行微调，更新模型权重； 从原始 LLM 的权重中分别减去微调后模型的权重...人类到现在都不知道时间是如何在大脑中工作的，但如果我们是语言驱动的学习者（如 LLM），而「意识」是一个内心里循环启动的「进程」，那么人和 LLM 可能会有相似之处。...在第 2 章中，本文利用按时间组织的数据集分析时间向量的结构，用于语言建模、分类和总结。研究结果一致表明，时间向量直观地分布在一个流形上；在时间上更接近的年份或月份产生的时间向量在权重空间上也更接近。...通过在两个时间向量之间进行插值，可以产生新的向量，这些向量应用到预训练模型时，可以提高模型在间隔月份或年份中的性能（第 4.3 节）。...与之前的研究结果一致，本文观察到每个任务中都存在着线性退化的特点，无论模型的大小（更多详情请参见表 4）。与 早先研究结果一样，有些任务（如政治派别分类）的退化比其他任务更明显。
正确地处理日期时间对于确保应用程序的准确性和可靠性至关重要。 1.2 文章目的与读者对象 本文旨在介绍Java中获取年份和月份的常用方法，并提供实际的代码示例。...文章适合以下读者： Java初学者，希望了解如何在Java中处理日期时间。 有经验的Java开发者，想要回顾或学习新的日期时间API。 需要在项目中实现日期时间功能的任何Java开发者。...在实际开发中，推荐使用java.time包中的类，因为它们更加强大且易于使用。 2. Java日期时间API概述 2.1 Java中日期时间API的演变 Java的日期时间API经历了几次重要的演变。...高级日期时间操作 在Java中，除了基本的获取年份和月份外，还可以进行更高级的日期时间操作，如格式化日期、解析字符串、计算日期差等。以下是一些高级操作的示例代码。...使用java.time包中的类可以方便地完成这些任务。 5. 实际应用案例 在实际应用中，获取和处理日期时间的能力对于各种应用程序都是非常重要的。以下是几个实际应用案例，以及相应的Java代码示例。
这两个领域仍然在持续快速发展，无论是发表论文数还是参与学术会议的人数都打破了往年的记录。也许最值得注意的是 NeurIPS 大会门票在 11 分 38 秒内售罄的事件。...这种选择是为了覆盖机器学习和语言技术领域最知名和高级别的会议。和去年相比，我移除了 SemEval，因为它很大一部分是关注共享任务的论文，我在其它会议中也没有包括这些主题。...此外，我添加了 AAAI，它在过去的排名中并没有出现。NeurIPS 去年改名了（原名为 NIPS），在这里将使用最新的名称。 这个分析是通过一系列脚本自动完成的，这些脚本多年来一直在不断改进。...前面所提到的作者大部分是团队领导人，而通常一作才是实际研究、做实验和撰写论文大部分内容的人。这类作者当中的佼佼者当属南洋理工大学的 Yi Tay。...从下图时间线中，我们可以看到 CMU 多年来维持大量的论文输出，且仍在继续增长。谷歌和微软竞争激烈，目前似乎谷歌稍占上风。中国大学（如清华、北大）目前的论文输出数量正在飞速增长。
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