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如何正确地实现虚拟类?

抽象基类不可实例化,其主要作用是定义一组抽象方法,子类必须实现这些抽象方法才能被实例化。要正确实现虚拟类(抽象基类),可以按照我下文写的步骤来。...在现有的实现中,通过一种汇总方式将对虚拟类的调用重定向到基础类。...4​shape_dont_know_what_it_is = Shape("It's big")shape_dont_know_what_it_is.number_of_edges(parameters)这种重定向方式并不理想,因为它只适用于对...(这应该是可能的,Python的反射能力足以实现这一点)。...不过,在具体的示例中,并不清楚虚拟类如何简化解决方案,或者为什么需要使用虚拟类。在这几个例子中:Animal 是一个抽象基类,定义了一个抽象方法 make_sound。

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学了统计、算法,如何正确应用机器学习?

但是在机器学习中,问题就变得复杂多了,很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法,就像我之前的“简单易学的机器学习算法”一样,注重算法的实现,但是机器学习问题中不仅仅是机器学习算法,还有一些其他的知识需要我们去注意...类似于传统的计算机学科中的算法,数据结构,如何将实际的问题转换成计算机可以表示的方式。这部分可以见“简单易学的机器学习算法”。...而这样的映射的集合我们便把它称为假设空间(hypothesisspace)。我们其实是在这样的假设空间中寻找满足具体问题的一个映射。对于分类问题而言,映射主要分为: 概率模型:主要是条件概率( ?...如上图,在1000个样本以下时,Bayes的方法的准确性要比决策树高,尽管正确的模型是基于规则的,直到数据量超过了1000,决策树的准确性才能高于bayes,这也说明:一个强错误假设比那些弱正确假设更好...在上面提及到的文章中有一些方法,可以应用到特征的选择中。

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    机器学习在实践中如何正确应用?

    但是在机器学习中,问题就变得复杂多了,很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法,就像我之前的“简单易学的机器学习算法”一样,注重算法的实现,但是机器学习问题中不仅仅是机器学习算法,还有一些其他的知识需要我们去注意...类似于传统的计算机学科中的算法,数据结构,如何将实际的问题转换成计算机可以表示的方式。这部分可以见“简单易学的机器学习算法”。...而这样的映射的集合我们便把它称为假设空间(hypothesisspace)。我们其实是在这样的假设空间中寻找满足具体问题的一个映射。对于分类问题而言,映射主要分为: 概率模型:主要是条件概率( ?...如上图,在1000个样本以下时,Bayes的方法的准确性要比决策树高,尽管正确的模型是基于规则的,直到数据量超过了1000,决策树的准确性才能高于bayes,这也说明:一个强错误假设比那些弱正确假设更好...在上面提及到的文章中有一些方法,可以应用到特征的选择中。

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    如何正确地迁移到云原生应用架构

    本章节我们将会解释原生云应用架构如何能够具有创新特性。然后我们会验证原生云应用架构的一些主要特性。 为什么是原生态云应用架构?...在传统企业中,提供新应用环境和部署新版本的软件所花费的时间通常以天、周、或月计算。这是种极度缺乏速度的做法,将严重限制发行版本所能承担的风险,因为产生和修补错误的成本也需在同一时段内衡量。...那么怎样才能实现更快、更安全呢? 可视化 架构须提供当错误发生时能看到它的工具,和能够度量一切的能力 – 建立一个“什么是正常的”的配置文件,检测偏差(包括绝对值和变化率),并确定这些偏差的组成部分。...我们也将看到如何因由这些特性达成我们刚才讨论过的动机。...只要这些变化被限制在一个单一的有限制的环境下,这项服务就可以继续完成它已有约定的任务合约,这些变化可以修改,并与其他剩余的业务任务合作部署。结果就是实现更加频繁更加快速地部署。

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    如何正确实现Java中的hashCode方法

    你知道一个对象的唯一标志不能仅仅通过写一个漂亮的equals来实现 太棒了,不过现在你也必须实现hashCode方法。 让我们看看为什么和怎么做才是正确的。...HashCode 准则 引用自官方文档 hashCode通用约定: * 调用运行Java应用程序中的同一对象,hashCode方法必须始终返回相同的整数。...这个整数不需要在不同的Java应用程序中保持一致。 * 根据equals(Object)的方法来比较,如果两个对象是相等的,两个对象调用hashCode方法必须产生相同的结果。...它应该相当严格。虽然它允许如果一些字段改变对应的哈希码发生变化(对于可变的类是不可避免的),但是哈希数据结构并不是为这种场景准备的。 正如我们以上所见的哈希码用于确定元素的桶。...但是:我们可以使用一个通用的算法,只到分析表明并不正确,才需要对哈希算法进行修改。

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    报表应用系统中如何正确使用图表功能

    相信对于报表应用系统研发人员而言,都不会对图表功能感到陌生,因为报表数据通常以图表和表格的形式显示。但是,你真的了解为什么需要使用图表功能吗,不同图表类型的最佳应用场景?本文将为你解开这些谜团。...将原始数据转换为有用的管理决策信息 当数据变得易于阅读和理解时,我们就容易记住它,并在以后使用到这些数据,充分发挥数据的影响力。...(二) 如何选择合适的图表类型 先来看一看以下这幅图,他为我们提供了选择正确图表类型的基本导向。 ?...柱形图:柱形图通常用于显示一定范围内数据的变化情况或用于各项数据的比较。例如,下图展示了当年各类产品的销售总额。 ?...组合图:是将两种或多种图表类型显示在同一图表,主要是实现将不同角度的数据放到同一图表中,以便发现数据之间的关联性。

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    如何在网页设计中正确应用色彩?

    如何在网页设计中正确应用色彩? 在网页设计中正确应用色彩从来都不是一件容易的事情!当网页上的产品介绍、推销言辞和客户评价在为访问者传递产品信息时,颜色也会在情感层次上与访客产生交流。...应用正确的颜色不仅可以帮助访问者快速理解看到的内容,还会促使访客对品牌总体产生积极的看法。反之,在网页设计中错误地应用色彩,则可能会导致潜在用户流失。...如何才能正确应用色彩?别着急!了解了这些色彩理论和原则,你就能轻松应对了! 不同的颜色分别代表什么? 选择颜色不能光凭个人喜好,还需要知道其背后的含义。...只有选择并应用了正确的颜色,用户即使没有看到商标也能认出熟悉的品牌。 ? 除了上面提到的颜色背后的含义外,还有一些常见的色彩应用规律可以帮助品牌创造知名度。...一个实现60-30-10规则的网站案例,由JPSDesign设计。 色彩对比 色彩对比是视觉构图中非常重要的一部分。

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    Android应用商店拦截,如何正确归因App下载来源

    而没进行推广的手机厂商应用商店安装包,却莫名其妙多了很多自然量。如果不找出原因,渠道质量从何评估?ROI如何衡量?投放策略也无从优化。...具体又该如何通过openinstall准确归因渠道的推广效果呢?Android手机厂商是怎样拦截渠道包的?...除了手机厂商应用商店外,从各个移动端的不同渠道下载,也会出现不同的应用商店拦截情况,比如从QQ浏览器下载,会弹窗引导你先下载应用宝;从百度App下载,会弹窗引导你先下载百度手机助手......这些渠道相比起前者...Android应用商店拦截如何正确归因数据作为第三方渠道归因监测工具,采用openinstall进行全局Last Click归因(最后一次点击归因),能够在数据统计上,有效避免因应用商店拦截/劫持造成的数据误差...图片总结起来,Android手机厂商的应用商店拦截和劫持安装包行为导致了推广渠道的数据偏差,但通过使用openinstall这样的第三方归因监测工具,可以实现准确的数据归因和监测,还原真实的推广结果,帮助评估渠道质量

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    如何用redis正确实现分布式锁?

    先把结论抛出来:redis无法正确实现分布式锁!即使是redis单节点也不行!redis的所谓分布式锁无法用在对锁要求严格的场景下,比如:同一个时间点只能有一个客户端获取锁。...首先来看下单节点下一般redis分布式锁的实现,其实就是个set: 加锁: /** * 尝试获取分布式锁 * @param jedis Redis客户端 * @param...场景2: 线程1执行完set以后,redis服务端执行成功,在执行if的时候,jvm发生了FullGC,应用暂停,超过了expireTime以后,GC完成,程序继续执行,此时线程1仍然认为自己是持有锁的...综上,可以看出来,就算是在单节点情况下,redis也是无法实现严格意义上的分布式锁的! 如果想要实现严格意义上的分布式锁呢?最常用的就是zookeeper了。...我们来看下zookeeper为啥可以实现分布式锁。

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    HarmonyOS 开发实践——基于子窗口实现应用内悬浮窗

    场景描述app应用会使用悬浮窗/悬浮球的方式来给用户展示一些应用重要&便捷功能的入口,类似android和iOS应用中常见的应用内可拖拽的悬浮球和小窗口视频悬浮窗,点击悬浮窗修改悬浮窗样式和响应事件跳转页面...场景四:悬浮窗内组件事件触发主窗口的页面跳转(Router和Navigation两种都要有)。场景五:悬浮窗的窗口大小自适应组件,子窗口中页面设置了宽高,需要让子窗口自适应页面组件大小。...场景七:视频类应用主动调用画中画完成后台播放,以及返回桌面时自动启动画中画。...效果图方案通过获取窗口上下文,实现在悬浮窗点击后,实现主窗口Router跳转。通过配置NavPathStack全局变量,实现主窗口navigation跳转 。...Q:子窗口可以用于应用外么?A:子窗口只能在应用内使用。Q:子窗口的默认大小是多大?A:子窗口默认不设置大小的话是除安全区外的屏幕区域。Q:UIExtension可以用子窗口么?

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    【机器学习】机器学习在实践中如何正确应用?

    但是在机器学习中,问题就变得复杂多了,很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法,就像我之前的“简单易学的机器学习算法”一样,注重算法的实现,但是机器学习问题中不仅仅是机器学习算法,还有一些其他的知识需要我们去注意...类似于传统的计算机学科中的算法,数据结构,如何将实际的问题转换成计算机可以表示的方式。这部分可以见“简单易学的机器学习算法”。...而这样的映射的集合我们便把它称为假设空间(hypothesisspace)。我们其实是在这样的假设空间中寻找满足具体问题的一个映射。...如上图,在1000个样本以下时,Bayes的方法的准确性要比决策树高,尽管正确的模型是基于规则的,直到数据量超过了1000,决策树的准确性才能高于bayes,这也说明:一个强错误假设比那些弱正确假设更好...在上面提及到的文章中有一些方法,可以应用到特征的选择中。

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    揭秘Transformer基于上下文学习的能力:看它如何学到正确的线性模型?

    它通常指的是:一个经过预训练的语言模型,当你输入一些具体的任务指示和少数几个范例 (demonstration) 之后,再输入一个新问题 (query input),该模型可以依据提供的范例给出正确的解答或者标注...GPT 可以给出你正确的回答(不信你可以自己试试)。 在 GPT3 及此后的许多大模型中,人们都观察到了 ICL 的现象 [1]。如何理解这种现象,目前学术界并没有给出统一的答案。...下表中,我们使用约等号,表示并没有严格的理论说明 GPT(或者类似结构)严格学到了这个算法,但是它和该算法在任务上的表现几乎一致。...在训练的过程中,我们最小化如下的目标函数: Transformer 如何学到正确的线性模型?...也就是说,当提供的范例足够多的时候,经过预训练的一层 Transformer 可以从范例中学到正确的线性模型对应的参数,并将这个参数应用到新的输入中,得到正确的标签预测。 更多有趣的现象?

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    如何正确实现一个自定义 Exception

    异常必须可序列化才能跨越应用程序域和远程处理边界正确工作。 一定要在所有异常上都提供(至少是这样)下列常见构造函数。 确保参数的名称和类型与在下面的代码示例中使用的那些相同。...那么到底该怎么实现呢? 正确的方式 我们还是按照微软 guideline 进行编写,但是在序列化构造器的上调用 base 的构造器。...我们的子类需要 override 它。把自己需要序列化的字段添加到 SerializationInfo 对象中,这样在上面反序列化的时候确保可以把字段的值给恢复回来。...记住不要忘记调用 base.GetObjectData(info, context), 确保基类的字段数据能正确的被序列化。...方法,把需要序列化的字段添加到 SerializationInfo 对象上,同样不要忘记调用基类的 GetObjectData 这个问题虽然在自定义 Exception 上暴露出来,其实可以推广到所有实现

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