微软小冰第六代发布会上正式宣布上线全新的共感模型，同时也开始公测一种融合了文本、全双工语音与实时视觉的新感官。这项新技术可以实时预测人类即将说出的内容，实时生成回应，并控制对话节奏，从而使长程语音交互成为可能。而采用该技术的智能硬件设备不需要用户在每轮交互时都说出唤醒词，仅需一次唤醒，就可以轻松实现连续对话，使人与机器的对话更像人与人的自然交流。
文章来源：blog.csdn.net/gu131007416553/article/details/120934738
MQ是面试中比较高频的问题，面试官在面试候选人时，如果发现候选人的简历中写了在项目中使用了 MQ 技术（如 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ）。通常面试官会给他抛出一个问题：
我们在2019年的寒假，参加了 2019 ITMO Chinese Winter Camp ，十几个队伍在北京连续进行了六天的训练。
面试官在面试候选人时，如果发现候选人的简历中写了在项目中使用了 MQ 技术（如Kafka、RabbitMQ、RocketMQ），基本都会抛出一个问题：在使用 MQ的时候，怎么确保消息 100% 不丢失？
准备好了解物联网世界了吗？这个世界可能是由通过电子学、传感器和软件嵌入的联网的设备和其他物体组成的，物联网的世界是由健身追踪器、应用、汽车、路由器以及无数个其他连接的物体组成的。系好安全带我们开始进入物联网世界之旅吧。
点击关注公众号，Java干货及时送达 作者：美得让人心动 来源：blog.csdn.net/gu131007416553/article/details/120934738 面试官在面试候选人时，如果发现候选人的简历中写了在项目中使用了 MQ 技术（如 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ），基本都会抛出一个问题：在使用 MQ 的时候，怎么确保消息 100% 不丢失？ 这个问题在实际工作中很常见，既能考察候选者对于 MQ 中间件技术的掌握程度，又能很好地区分候选人的能力水平。接下来，我们就从这个
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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年底这段时间一直在研究苹果的APNS（英文全称：Apple Push Notification Service）服务，进行了很多尝试，积累了一些经验。写出来总结一下，有不对的地方欢迎指正。
在本文中，作者将描述时间图网络（Temporal Graph Network，TGN），这是一个用于深度学习动态图的通用框架。
推特上大约一半的回答都是错误的。答案并不是 V8（或者虚拟机）！！虽然“JavaScript”计时器” 很出名，但是 setTimeout 和 setInterval 函数并不是 ECMAScript 规范或者任何 JavaScript 引擎实现。定时器由浏览器实现，在不同浏览器中的实现也会有所不同，Node.js 也实现了自己的定时器。
因此主流MQ其实都提供了可靠性投递机制，确保即使网络异常，消息也能可靠传递，而不会丢失。
其实这是很常见的一个问题，这俩问题基本可以连起来问。既然是消费消息，那肯定要考虑会不会重复消费？能不能避免重复消费？或者重复消费了也别造成系统异常可以吗？这个是 MQ 领域的基本问题，其实本质上还是问你使用消息队列如何保证幂等性，这个是你架构里要考虑的一个问题。
我们公司业务系统一开始体量较小，很多组件都是单机版就足够，后来随着用户量逐渐扩大，我们程序也采用了微服务的设计思想。
以下是c++的一段非常神奇的代码。由于一些奇怪原因，对数据排序后奇迹般的让这段代码快了近6倍！！
http://iamin.blogdriver.com/iamin/1204404.html
问卷是一种广泛使用的工具，用于收集用户在各个活动中的反馈和心理状态的变化，但容易受到与认知相关的其他变量的影响，使得在最佳条件下的正确时刻捕捉用户心理变得困难。在实际体验 VR 之后回答相关问卷也意味着用户必须更换设备，例如他们必须摘下头戴式显示器 (HMD) 并坐在台式 PC 上才能填写，每当用户戴上或摘下 HMD 时，他们都需要在虚拟或现实世界中重新定位。设备的变化会导致一种称为存在中断 (BIP) 的现象，使得用户感受被干扰，可能会导致负面情绪并且影响回忆起体验状态，从而对经验性 VR 研究产生影响。
拜占庭问题是容错计算中的一个老问题，有莱斯特兰伯特等人在1982年提出。拜占廷帝国为5-15世纪的东罗马帝国，拜占庭城邦拥有巨大的财富，令他的十个邻邦垂涎已久，但是拜占庭高墙耸立，固若金汤，没有任何一个单独的邻邦能够成功入侵，任何单个城邦的入侵行动都会失败，而入侵者的军队也会被歼灭，使得其自身反而容易遭到其它九个城邦的入侵。这十个城邦之间也互相觊觎对方的财富并经常爆发战争。
2022 年 11月 ChatGPT 像一股风暴席卷全球。时隔数月，OpenAI 终于在 3 月 1 日正式推出了 ChatGPT 的开放 API。这意味着，我们通过简单的 API 调用，就可以与 ChatGPT 进行对话。可以预见的是像自来水一样使用 AI 的时代已经到来，我们可以随时随地使用它，而不需要关心算法实现细节。
可以利用消息队列的有序性来验证是否有消息丢失。在Producer端给每个发出的消息附加一个连续递增的序号，然后在Consumer端来检查这个序号的连续性。如果没有消息丢失，Consumer收到消息的序号必然是连续递增的，如果检测到序号不连续，那就是丢消息了。还可以通过缺失的序号来确定丢失的是哪条消息，方便进一步排查原因
作者：hymanzhang，腾讯 IEG 运营开发工程师 背景 部门的开发同学最近在开发一个活动的过程中，需要关注大量的应用后台逻辑，捕捉各种事件的触发。在设计时打算采用 kafka 消息队列进行业务逻辑的解耦，这样活动开发和后台开发同学的工作就分离开了。但是使用的同学不是很熟悉其原理，担心以下几个问题： 我什么业务场景下使用消息队列 我发消息的时候，需要等 ack 嘛 我发了消息之后，消费者一定会收到嘛？ 申请腾讯云的 kafka 实例后，各种参数怎么设置呀？ 遇到各种故障时，我的消息会不会丢？
部门的开发同学最近在开发一个活动的过程中，需要关注大量的应用后台逻辑，捕捉各种事件的触发。在设计时打算采用 kafka 消息队列进行业务逻辑的解耦，这样活动开发和后台开发同学的工作就分离开了。但是使用的同学不是很熟悉其原理，担心以下几个问题：
本文摘编于《Flink SQL 与 DataStream 入门、进阶与实战》，作者羊艺超，经出版方授权发布，转载请标明文章出处。
原则上，该模型将自动发现正确数量的因子，以及每个因子中正确数量的状态之间的正确数量的路径。
其实看一个会写程序的人功力怎么样,我觉得看ta的键盘F10,F11就能知道,如果磨得没有字了,或者油腻腻的(别问我为什么是油腻腻的这个形容词).因为程序写好运行的时候,就像一个个小工厂一样.有条不紊的全力运行,某种意义是打断就不没了,因为动起来本身就是一种生命力.上个月看一本讲操作系统的书,里面有个大佬说,操作系统一旦动起来连它的设计者都搞不清它内部在时空上每一刻的详细状态(大致意思就是这样,我也没记).
衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 想不想简单轻松地拥有一个私人订制GPT？ 不如试试askwise，只需要上传word、pdf等各种文档，就能生成个性化知识库，然后AI在你的知识库中上下求索，进行回答。 浅试了一下，准确性还可以！ 同时，它背后接入了GPT能力，知识库里没有的东西，它也能调用GPT-3.5的API，跟你叭叭叭唠上几句。 不过最最重要的是，目前上传以及批处理的文档数量无上限，还人人免费，国内外都可用。 Chat with各种格式的本地文档 Ok，一起来了解一下这款能根据自
问题描述 在生物学中，DNA序列的相似性常被用来研究物种间的亲缘关系。现在我们有两条 DNA序列，每条序列由 A、C、G、T 四种字符组成，长度相同。但是现在我们记录的 DNA序列存在错误，为了严格满足 DNA 序列的碱基互补配对即 A-T和C-G，我们需要依据第一条 DNA 序列对第二条 DNA 序列进行以下操作: 1.选择第二条 DNA 序列的任意两个位置，交换他们的字符, 2.选择第二条 DNA 序列任意一个位置，将其字符替换为 A、C、G、T 中的任何一个。 需要注意的是:每个位置上的碱基只能被操作一次! 你的任务是通过最小的操作次数，使第二条 DNA 序列和第一条DNA序列互补。并且已知初始两条 DNA 序列长度均为 N。 输入格式 第一行包含一个整数 N，(1 ≤ N ≤ 103)，表示 DNA 序列的长度。 接下来的两行，每行包含一个长度为 N 的字符串，表示两条 DNA序列。 输出格式 输出一个整数，表示让第二条 DNA 序列和第一条 DNA 序列互补所需的最小操作次数。
在并发编程时，如果多个线程访问同一资源，我们需要保证访问的时候不会产生冲突，数据修改不会发生错误，这就是我们常说的 线程安全 。
(1)client发出请求连接报文段，SYN=1，Seq=x。client进入SYN-SENT状态。
本文关注离散生成模型的结构学习或发现。它侧重于贝叶斯模型选择和训练数据或内容的同化，特别强调数据被摄取的顺序。在接下来的方案中，关键的一步是根据预期自由能优先选择模型。在这种情况下，预期自由能减少到一个受约束的相互信息，其中约束继承了优于结果(即首选结果)的先验知识。产生的方案首先用于在MNIST数据集上执行图像分类，以说明基本思想，然后在更具挑战性的发现动态模型的问题上进行测试，使用简单的基于精灵的视觉解缠结范例和汉诺塔(参见，blocks world)问题。在这些例子中，生成模型被自动构建以恢复(即，解开)潜在状态的阶乘结构——以及它们的特征路径或动力学。
相对与上一个版本的计算机网路面试知识总结，这个版本增加了 “TCP协议如何保证可靠传输”包括超时重传、停止等待协议、滑动窗口、流量控制、拥塞控制等内容并且对一些已有内容做了补充。
请用正确的x-www-form-urlencoded方式提交参数，也可以参考GitHub上的demo：https://github.com/kuaidi100-api
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昨天，在我的开源项目chat-system中查看聊天记录时，发现消息中如果有图片滚动条的位置就会算错，导致最后一条消息定位不准确。
【新智元导读】昨天 GAN 作者 Ian Goodfellow 已经离开 OpenAI，重新回到谷歌大脑工作的消息在业界引起议论。新智元第一时间报道了这一消息，今天带来跟进， Goodfellow 本人在 reddit 上回答了自己为何离开 OpenAI 并回到谷歌大脑。 根据新智元昨日得到的最新消息，GAN 作者 Ian Goodfellow 已经离开 OpenAI，重新回到谷歌大脑工作。在 GAN 技术火热的当下，谷歌大脑又迎来一员大将。 Ian Goodfellow 的个人主页和 Google Sch
ChatGPT插件数量大爆发！总数已达390个，与刚开放时的74个相比，增长超过400%。
场景：数据比较集中且实时要求不是太高，如果同步处理，假如业务高峰需要4台服务支撑，那么在业务高峰过了之后，就会出现资源闲置，如果引入消息队列的话，将数据放到消息队列后直接返回成功，提升了响应时间，真正的业务在消息队列后面消费处理，可能2台服务就能够支撑的住，而且流量更加均匀。
来源：https://xie.infoq.cn/article/19e95a78e2f5389588debfb1c
一个6亿的表a，一个3亿的表b，通过外间tid关联，你如何最快的查询出满足条件的第50000到第50200中的这200条数据记录。
以阿里的钉钉为例，钉钉的产品定位是用于商务交流，其“强制已读回执”功能，让职场人无法再“假装不在线”、“假装没收到”。更有甚者，钉钉的群聊“强制已读回执”功能，甚至能够知道谁读了消息，谁没有读消息（老板的福音啊）。
最近抽风，出去面试了不少公司，和不少算法工程师招聘的朋友有所交流，整理了相关比较有意思的题目，供大家参考：
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