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任何新生的事物在到来之前总会引起争议这也是铁的事实，网络直播最早传播是在色情网站使用的比较多，随着移动互联网的快速发展手机用户大量增多，特别是粉丝经济的快速发展，特别是在电商领域发展速度非常的快速，发展历程已经从传统的电商过度到了社交电商...，只要是自己的偶像喜欢的东西都会不顾一切的去购买，这也是直播过程中为什么销量如此巨大的重要原因，现在很多的网络媒体公司也在开始打造自己直播电商平台，直播卖货不是普通人就能随便搞的动的，首先需要有巨量的粉丝群需要大量的粉丝来支持...，所以明星大咖做直播是有极大的主推作用的，但是粉丝比较少的账号是很难获得关注的，直播电商需要的门槛还是非常高。...而且直播电商在选择商品也值得讲究，首先是日用品或者消耗品在直播电商中卖的更加火热，如果是价位非常高的产品在销量必然不占优势，不容易制造声势，而且价位便宜的产品即使买到了质量差的产品，从心里上讲也不至于非常的沮丧...，回答是节目参加多了大家对你的期待感就会严重下降，也会影响观众对一个演员的评价，作为明星还是要爱惜自己的羽毛，像直播电商这种快钱还是不要去赚。
科技的发展是永远没有极限的，而且科技的发展有可能在很短的时间内就能完成质变，就拿手机行业的发展来看发展速度都是极其惊人的，在很长一段时间内家里配备一台电话机来通讯，而且电话费极高，但如今的智能手机已经发展到了稳定期了...随着5G技术在全球快速发展，以美国为首的国家开始不断抛出6G的概念，甚至更加先进的概念但这些仅仅都停留在理论的阶段，中国的华为公司在通讯领域的技术优势已经是不可改变的事实了，如果没有任何政治因素的干预现在的华为公司的成绩将是惊人的...从国家层面已经采取了很多的措施在挽救这种颓势，华为的任正非也是频频亮相国内有名的高校，就是在借助国内自己的力量来共同挽救国内这一重大的缺失，从科学规律上讲这是需要时间的，即使有了新的思路也是需要足够的时间来进行测试验证...，华为一路从追赶者成为了领先者，到现在被精准打击都是中国科技取得进步的表现，相对来讲华为公司走在前列了，未来还会有更多的中国公司崛起，因为单纯从国内的教育以及工业基础上在全球范围内是发展潜力最为巨大的。...单纯从通讯技术领域发展的龙头已经被中国掌握，无论是华为公司还是中兴在全球的市场占比都是巨量的，而且在未来通讯领域的投入也是十分巨大的，而且通讯技术对于全球的网络建设也有着至关重要的作用，通讯领域是全球互联网的核心基础
如果两个树在结构上相同，并且节点具有相同的值，则认为它们是相同的。...解题思路 先比较根节点的值是否相同 && 左子树相同 && 右子树相同 代码 public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) { if
树模型的 1 和 0 选择 VS 神经网络的概率选择 当然，这是一个抽象的结论，甚至可能是有争议的。诚然，建立这种联系有许多障碍。不管怎样，这是理解基于树的方法何时以及为什么优于神经网络的重要部分。...神经网络并非显式地对 x>3 这样的条件给出真 / 假的预测，而是将输入放大到一个很高的值，从而得到 sigmoid 值 1 或生成连续表达式。...例如，预测用户是否从某电商网站购买一样商品，这时树模型是很好的选择，因为用户天然地遵循基于规则的决策过程。用户的决策过程可能看起来像这样： 我以前在这个平台上有过愉快的购物经历吗？如果有，继续。...我现在需要这件商品吗？（例如，冬天我应该买太阳镜和泳裤吗？）如果是，继续。 根据我的用户统计信息，这是我有兴趣购买的产品吗？如果是，继续。 这个东西太贵吗？如果没有，继续。...其他顾客对这个产品的评价是否足够高，让我可以放心地购买它？如果是，继续。 一般来说，人类遵循基于规则和结构化的决策过程。在这些情况下，概率建模是不必要的。
RAG是有前途的，普通RAG只是开始 RAG只是一个框架，一个完美运作的RAG，无论其后端如何，都将为无数用例带来巨大的价值。如果你对RAG有所了解则可以跳过此节。...但是这里必须强调的是，像余弦相似性这样的向量比较度量是很难处理的，因为它们没有绝对的意义——这些值完全取决于嵌入模型和涉及文本的上下文。假设你将一个问题与一个答案匹配，得到了0.73的余弦相似性。...这是一个好匹配吗？ 我们提出一个问题“What is rain？”并将其与三个相关性不同的文本进行比较。在下表中看到，使用两个不同的OpenAI模型的余弦相似性的范围和解释有很大差异。...本季度鞋类销售的整体趋势如何？每小时的几秒钟内有不寻常的行为吗？像新年这样的重大事件周围用户参与度如何变化？...，来识别最高质量的问题 发送给人类进行进一步的判断（这步就要人工成本了） 语义 + 相关性排名 几乎每个主要搜索引擎都在使用这个方法，所以这可能是我们能得到的更大的好处的方法。
传统的hash算法产生的两个签名，如果原始内容在一定概率下是相等的；如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任何信息，因为即使原始内容只相差一个字节，所产生的签名也很可能差别很大。...这样我们的字符串就变成了一串串数字，还记得文章开头说过的吗，要把文章变为数字计算才能提高相似度计算性能，现在是降维过程进行时。...难道是比较两个simhash的01有多少个不同吗？对的，其实也就是这样，我们通过海明距离（Hamming distance）就可以计算出两个simhash到底相似不相似。...我们要查找一个key值时，通过传入一个key就可以很快的返回一个value，这个号称查找速度最快的数据结构是如何实现的呢？看下hashmap的内部结构： ? ...原理： 借鉴hashmap算法找出可以hash的key值，因为我们使用的simhash是局部敏感哈希，这个算法的特点是只要相似的字符串只有个别的位数是有差别变化。
如果超出这个总和的部分可能导致数据更新出错；不足这个总和可能导致对象无法创建。...在完成字段总和的校验之后，单个字段的值，需要符合规定的逻辑，这里的逻辑就包含该值应该是什么数据类型，值的大小应该在什么范围，以及如果这是一个结构体，应该具备什么结构，具体结构节点上的数据类型又应该是什么...这件事我们不一定要在正式环境做，在开发和测试阶段我们就可以利用这一特性，检查后端吐出数据的边界，避免上了正式环境才来互怼。 有人可能会说：有什么是一份 API 文档解决不了的呢？...领域模型共建 无论是校验逻辑，还是数据结构，它们都太单调了，它们是静态的，虽说有点意思，却无法解决我们实际编程中所面临的业务问题。我们所面临的问题，多半是“有状态”问题。...总而言之，领域模型是基于描述的抽象体，是我们业务流转的核心和基础。 你可能会埋怨：我们用得着领域模型吗？前端需要领域模型吗？ 需要的。
传统的hash算法产生的两个签名，如果原始内容在一定概率下是相等的；如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任何信息，因为即使原始内容只相差一个字节，所产生的签名也很可能差别很大。...这样我们的字符串就变成了一串串数字，还记得文章开头说过的吗，要把文章变为数字计算才能提高相似度计算性能，现在是降维过程进行时。...难道是比较两个simhash的01有多少个不同吗？对的，其实也就是这样，我们通过海明距离（Hamming distance）就可以计算出两个simhash到底相似不相似。...我们要查找一个key值时，通过传入一个key就可以很快的返回一个value，这个号称查找速度最快的数据结构是如何实现的呢？...看下hashmap的内部结构： 如果我们需要得到key对应的value，需要经过这些计算，传入key，计算key的hashcode，得到7的位置；发现7位置对应的value还有好几个，就通过链表查找
对于原始数据进行处理，往往是高度领域/任务相关的，即我们需要针对数据的形式、任务的形式，来设计增强的方法，这样就不具有通用性。比如对于图像的增强方法，就没法用在文本上。...我们知道，对原始的数据进行数据增强，很多时候就根本不是真实可能存在的样本了，比如我们在NLP中常用的对文本进行单词随机删除，这样得到的样本，虽然也能够提高对模型学习的鲁棒性，但这种样本实际上很难在真实样本空间存在...本文提到的这句话则提示我们，如果我们把各种操作，放在高维的特征空间进行，则更可能碰到真实的样本点。...所以是先有了一个表示模型来得到样本的特征，再进行增强，而不是边训练边增强。框架结构如下： 下面我们来看作者具体是怎么增强的： 1....作者在结尾还提到他们做过一些进一步的探究，发现了一个有意思的现象：对于类别边界非常简单的任务（例如线性边界、环状边界），interpolation是有帮助的，而extrapolation则可能有害。
你想想，如果知道其中有几个“-”，是不是就知道会分出来多少列了？ 小勤：对啊。有几个“-”，然后加1，就是多少列了。 大海：嗯。...然后咱们知道了每一个行会有多少列，那咱们也就可以知道最大可能有多少列了，这样咱们就可以动态的生成列名了。 小勤：对啊。那具体怎么做呢？感觉这个公式好像也有点儿复杂。...大海：这样： Step-01：我们在拆分列之前，先识别每行里有多少项内容： List.Count( Text.PositionOf( [待拆分列], "-",...，即得到有多少个“-”，再加1就是内容项数。...理解PQ里的数据结构之二、行列引用》）的最大值，得到最多可能分出的内容数。 然后用Text.From转为文本（因为列名必须是文本） 最后用构造列表的方法去得到动态的字段名序列。 小勤：啊。
如果你问一名软件工程师：“如何给产品添加搜索功能？”或者“如何构建一个搜索引擎？”你可能会得到这样一个回答：“我们刚刚推出了ElasticSearch集群，以后再也不用担心构建搜索功能了。”...但真的是这样吗？许多现有产品仍然有很不友好的搜索体验。很多工程师对搜索引擎的工作原理知之甚微，而这些知识往往是提高搜索质量的必要条件。...尽管有很多的开源软件包，也有了很多的研究成果，但很少有介绍关于如何构建稳定搜索体验的文章。更讽刺的是，如果在网上搜索关于搜索技能的专业，得到的结果其实并不是自己想要的。...如果你不了解搜索相关的问题有多复杂，那么产品的用户体验也肯定很糟糕，这样不仅让之前的努力付出东流，产品还很有可能会失败。 如果你缺乏耐心或者已经了解了很多知识，那么可以直接浏览工具和服务部分。...索引速度：需要实时索引吗?或者批量构建索引有没有问题? 查询语言：查询是否是结构化的，是否需要支持非结构化查询? 查询结构：是否是查询文本、图像、声音?还是街道地址，记录的身份证，人脸?
还记得JAVA里有个HashMap吗？我们要查找一个key值时，通过传入一个key就可以很快的返回一个value，这个号称查找速度最快的数据结构是如何实现的呢？...看下hashmap的内部结构： 如果我们需要得到key对应的value，需要经过这些计算，传入key，计算key的hashcode，得到7的位置；发现7位置对应的value还有好几个，就通过链表查找，...2、如果有元素，则把链表拿出来顺序查找比较，直到simhash小于一定大小的值，整个过程完成。...原理： 借鉴hashmap算法找出可以hash的key值，因为我们使用的simhash是局部敏感哈希，这个算法的特点是只要相似的字符串只有个别的位数是有差别变化。...那这样我们可以推断两个相似的文本，至少有16位的simhash是一样的。具体选择16位、8位、4位，大家根据自己的数据测试选择，虽然比较的位数越小越精准，但是空间会变大。
机器学习算法通过摄像机拍摄的每一帧图像来学习哪里是道路的边缘，是否有停车标志或者是否有车靠近。 文本分析 文本分析是我们从文本文件，比如推特，邮件，聊天记录，文档等中提取或分类信息。...你有标记的数据吗？也就是输入和对应的输出。如果有，那么你可以使用监督式学习算法。如果没有，那么使用非监督式算法可以解决问题。 分类，回归还是聚类？ 这主要取决于你想要解决什么样的问题。...这种方式可能可行，但是如果我们提供更高层次的特征可能会工作得更好： 图像包含人脸吗？\ 肤色是什么？ 眼睛是什么颜色的？ 脸上有毛发吗？...通过提供更高层次特征我们就在“帮”机器学习算法得到更好的学习信息来判断我的或者其他某个人的脸是否出现在一张图像中。 如果我们实施更好的特征提取： 我们算法能够学习并得到预期结果的可能性会更高。...需要牢记的是，训练和测试数据集不能重合，这是测试模型泛化能力和预测能力的唯一途径。你可能在你的训练数据上能够得到较高的准确率，但如果在单独的测试集上则得到较差的准确率。
但如果你写了一些类似于 Vue, Typescript, JSX 这样的语言，你可以明确指定得到正确的高亮。 注意第一行中的 ```jsx 这意味着代码段将会呈现出: (这个扩展于 gists 。...对于结构化的页面来说 —— 例如你的文档：不能说这个页面是其他页面的子页面，或则是有 “下一节”，“上一节” 这样的便捷按钮。...我的建议是: 如果你已经有多个 README.md 文件，并且想要一些关于用户指南或更详细的文档的不同的页面，那么你应该选择 Gwiki。 如果缺乏结构化/导航开始让你不爽的话，那就试试其他的吧。...11 GitHub Pages 你可能已经知道使用 GitHubPages 来托管一个静态网站。如果你不知道，现在就来学习，这一节是专门用于讨论使用 Jekyll 来构建一个站点的。...可能是一个版本控制系统，甚至是一个审核流程。 我的建议是:使用 GitHub 厂库中的 Markdown 文件来存储这些文本内容，然后使用前端组件来拉取这些文本块并展示在页面上。
机器学习算法通过摄像机拍摄的每一帧图像来学习哪里是道路的边缘，是否有停车标志或者是否有车靠近。 文本分析 文本分析是我们从文本文件，比如推特，邮件，聊天记录，文档等中提取或分类信息。...你有标记的数据吗？也就是输入和对应的输出。如果有，那么你可以使用监督式学习算法。如果没有，那么使用非监督式算法可以解决问题。 分类，回归还是聚类？ 这主要取决于你想要解决什么样的问题。...这种方式可能可行，但是如果我们提供更高层次的特征可能会工作得更好： 图像包含人脸吗？ 肤色是什么？ 眼睛是什么颜色的？ 脸上有毛发吗？...通过提供更高层次特征我们就在“帮”机器学习算法得到更好的学习信息来判断我的或者其他某个人的脸是否出现在一张图像中。 如果我们实施更好的特征提取： 我们算法能够学习并得到预期结果的可能性会更高。...需要牢记的是，训练和测试数据集不能重合，这是测试模型泛化能力和预测能力的唯一途径。你可能在你的训练数据上能够得到较高的准确率，但如果在单独的测试集上则得到较差的准确率。
比如："如果明天下雨，那么我就待在家里，否则我就出门" 编程语言中自然也需要提供这样的语法，进而描述出类似的语义 我们用文本内容表达环境情况，代码如下： - 变量 env_tmr 保存一个文本(字符串...- env_tmr == '下雨' ，用 双等号 ，判断2边的值是否相等 - 这里的语义是："变量 env_tmr 等于 文本内容'下雨'"，结果返回的 True，表示这描述是正确的。...遍历与循环 如果我们需要从一个序列中获取每个值做处理，难道要一次次写 nums[0]、nums[1] 的代码吗？...我们总不可能写代码定义一个有10个数值的列表吧。 Python 提供了一个快速输出序列的方法： - range(10) ，生成一个有10个元素的序列 > range 得到的不是列表，而是生成器。...- range 可以快速生成有规律的序列 下一节介绍 Python 中常用的集合数据结构，敬请关注。
比如："如果明天下雨，那么我就待在家里，否则我就出门" 编程语言中自然也需要提供这样的语法，进而描述出类似的语义 我们用文本内容表达环境情况，代码如下： - 变量 env_tmr 保存一个文本(字符串...- env_tmr == '下雨' ，用 双等号 ，判断2边的值是否相等 - 这里的语义是： "变量 env_tmr 等于 文本内容'下雨'"，结果返回的 True，表示这描述是正确的。...遍历与循环 如果我们需要从一个序列中获取每个值做处理，难道要一次次写 nums[0]、nums[1] 的代码吗？...我们总不可能写代码定义一个有10个数值的列表吧。 Python 提供了一个快速输出序列的方法： - range(10) ，生成一个有10个元素的序列 > range 得到的不是列表，而是生成器。...- range 可以快速生成有规律的序列 下一节介绍 Python 中常用的集合数据结构，敬请关注。
机器学习算法通过摄像机拍摄的每一帧图像来学习哪里是道路的边缘，是否有停车标志或者是否有车靠近。 文本分析 文本分析是我们从文本文件，比如推特，邮件，聊天记录，文档等中提取或分类信息。...你有标记的数据吗？也就是输入和对应的输出。如果有，那么你可以使用监督式学习算法。如果没有，那么使用非监督式算法可以解决问题。 分类，回归还是聚类？ 这主要取决于你想要解决什么样的问题。...这种方式可能可行，但是如果我们提供更高层次的特征可能会工作得更好： 图像包含人脸吗？ 肤色是什么？ 眼睛是什么颜色的？ 脸上有毛发吗？...如果我们实施更好的特征提取： 我们算法能够学习并得到预期结果的可能性会更高。 我们可能不需要那么多训练样例。 这样一来，我们可以显著减少训练模型所需的时间。...需要牢记的是，训练和测试数据集不能重合，这是测试模型泛化能力和预测能力的唯一途径。你可能在你的训练数据上能够得到较高的准确率，但如果在单独的测试集上则得到较差的准确率。
bin文件也取md5，如果5个md5值相同，说明一致 （2）用户A将msg以及消息的md5同时发送给用户B，用户B收到msg_t后也取md5，得到的值与用户A发送过来的md5值如果相同，则说明msg_t...这样我们的字符串就变成了一串串数字，还记得文章开头说过的吗，要把文章变为数字计算才能提高相似度计算性能，现在是降维过程进行时。...大家可能会有疑问，经过这么多步骤搞这么麻烦，不就是为了得到个 0 1 字符串吗？我直接把这个文本作为字符串输入，用hash函数生成 0 1 值更简单。...难道是比较两个simhash的01有多少个不同吗？对的，其实也就是这样，我们通过海明距离（Hamming distance）就可以计算出两个simhash到底相似不相似。...我们目标是一天100w次，通过增加两个线程就可以完成。但是如果要一个小时100w次呢？则需要增加30个线程和相应的硬件资源保证速度能够达到，这样成本也上去了。能否有更好的办法，提高我们比较的效率？
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