楼主一而再，再而三的折腾循环依赖，你们不烦，楼主自己都烦了，如果你们实在是受不了，那就...
Spring 的循环依赖，源码详细分析 → 真的非要三级缓存吗 中讲到了循环依赖问题
但是当我们使用IDEA写代码的时候，经常会发现@Autowired注解下面是有小黄线的，我们把小鼠标悬停在上面，可以看到这个如下图所示的警告信息：
前情回顾 一探 Spring 的循环依赖，源码详细分析 → 真的非要三级缓存吗 中讲到了循环依赖问题 同样说明了 Spring 只能解决 setter 方式的循环依赖，不能解决构造方法的循环依赖 重点介绍了 Spring 是如何解决 setter 方式的循环依赖，感兴趣的可以去看下 二探 既然 Spring 不能解决构造方法的循环依赖，那么它是如何甄别构造方法循环依赖的了？ 所以进行了二探：再探循环依赖 → Spring 是如何判定原型循环依赖和构造方法循环依赖的？ 从源码的角度讲述了 Spring 是如何
答：首先，React Hooks 是为了简化组件逻辑和提高代码可读性而设计的。将 Hook 放在 if/循环/嵌套函数中会破坏它们的封装性和可预测性，使得代码更难维护和理解。同时，这样做也增加了代码的复杂度，可能会导致性能下降和潜在的错误。想象一下，如果你把 Hook 放在if/循环/嵌套函数里，那么每次条件改变或循环迭代，Hook 都可能被重新创建，这就有点乱了，对吧？就好像你每次换件衣服都要重新装修整个衣柜一样，不仅浪费时间，还可能弄丢一些东西。
源码：spring的底层大量运用反射、设计模式等，其源码也是不可多得的宝贵学习资料。
随着浏览器性能提升，更多Web Page演变为Web App，特别是在中大型的项目中，就需要一个 前端框架 来:
时间序列是用于记录动态系统测量结果的主要数据类型，并由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于发掘可用数据中隐含的信息丰富性至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最近进步，基于GNN的时间序列分析方法的研究有所增加。这些方法可以明确地模拟时间和变量之间的关系，这是传统的和其他基于深度神经网络的方法难以做到的。在这次综述中，我们对图神经网络进行了全面的时间序列分析（GNN4TS），包括四个基本维度：预测、分类、异常检测和插补。我们的目标是指导设计师和实践者理解，构建应用，并推进GNN4TS的研究。首先，我们提供了一个全面的任务导向的GNN4TS分类。然后，我们介绍并讨论代表性的研究工作，最后讨论GNN4TS的主流应用。关于潜在的未来研究方向的全面讨论完整了这次综述。这次研查是首次汇集了大量关于基于GNN的时间序列研究的知识，突出了图神经网络用于时间序列分析的基础、实际应用和机会。
循环依赖：循环依赖就是循环引用，就是两个或多个bean互相之间持有对方。比如beanA引用beanB,beanB引用beanA,当我们实例化beanA的时候发现beanB作为beanA的成员对象出现了，那么我们就可能在实例化beanA的中间需要先实例化beanB,然后完成beanB的实例化之后，才能完成beanA的实例化，可惜的是beanB中也引用了beanA,在实例化beanB过程中又需要实例化beanA，而beanA正在进行实例化，但完成beanA的实例化的条件是beanB实例化完成，完成beanB实例化的条件是完成beanA的实例化，于是他们最终反映为一个环状依赖，难以完成实例化。
时间序列是用于记录动态系统测量结果的主要数据类型，并由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于发掘可用数据中隐含的信息丰富性至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最近进步，基于GNN的时间序列分析方法的研究有所增加。这些方法可以明确地模拟时间和变量之间的关系，这是传统的和其他基于深度神经网络的方法难以做到的。在这次综述中，我们对图神经网络进行了全面的时间序列分析（GNN4TS），包括四个基本维度：预测、分类、异常检测和插补。我们的目标是指导设计师和实践者理解，构建应用，并推进GNN4TS的研究。首先，我们提供了一个全面的任务导向的GNN4TS分类。然后，我们介绍并讨论代表性的研究工作，最后讨论GNN4TS的主流应用。关于潜在的未来研究方向的全面讨论完整了这次综述。这次研查是首次汇集了大量关于基于GNN的时间序列研究的知识，突出了图神经网络用于时间序列分析的基础、实际应用和机会。推荐阅读：深度时间序列的综述
@Autowired注解相信每个Spring开发者都不陌生了！在DD的Spring Boot基础教程（https://blog.didispace.com/spring-boot-learning-2x/）和Spring Cloud基础教程（https://blog.didispace.com/spring-cloud-learning/）中也都经常会出现。
动态与静态CommonJS与ES6 Module最本质的区别在于前者对模块依赖的解决是“动态的”，而后者是“静态的”。在这里“动态”的含义是，模块依赖关系的建立发生在代码运行阶段；而“静态”则是模块依赖关系的建立发生在代码编译阶段。
Meta-learning可以理解为一种求解问题的工具，下面举一个例子，通俗的说明meta-learning的作用。在正常的machine learning中，需要将数据集分成trainset和testset，模型在trainset上进行训练，在testset上评测效果。但是，在trainset上的训练过程可能导致过拟合，进而引起在testset上效果较差。如何才能设计一种面向testset上效果的训练方法呢？Meta-learning就能达到这个目的。Meta-learning直接评测在trainset训练几轮后的模型在testset上的效果，再使用这个效果作为信号计算并回传梯度，指导模型更新。Meta-learning的learn to learn，相比传统的机器学习，进行了一个两层的优化，第一层在trainset上训练，第二层在testset上评测效果。
Vitis HLS会自动探测算法中的并行性，尽可能将函数或逻辑并行执行以降低整体的Latency。例如，我们以如下函数为例。待综合的顶层函数loop_sequential包括两个for循环，这两个for循环彼此独立，不存在数据依赖关系（所谓数据依赖是指前者的运算结果给后者使用，换言之，前者写数，后者读数）。因此，Vitis HLS会将这两个for循环并行执行。这可在Schedule Viewer视图中确认。Vivado HLS在默认情况下则是将这两个for循环顺序执行，这是和Vitis HLS的差异。
最近在写前面两篇关于依赖注入的文章时，我总是在想用一句怎么的话来简单而朴素的描述依赖注入的概念，让从来没接触过的朋友能比较形象的去理解。想来想去，觉得可以站在依赖注入容器的角度说：
先从testerHome上关于测试平台的话题谈起，再来谈谈接口测试的痛点是什么，然后是我的接口测试的解决方案。希望通过本篇的论述，大家对什么是好的平台能达成统一的认识，且通过创新做出好用，对测试人友好的平台。
考查源码时必然会问到的一个面试题 - -Spring循环依赖是如何解决的。今天，我们就来好好分析下这个话题，我会很细致的讲解。预计，本文会很长很长，希望大家有耐心，去读完，相信你读完之后，对于Spring的IOC部分将有更深的源码理解。采用我的逻辑去把这个问题去解读明白。大致分为以下几部分：
Spring IoC是干什么事的，你肯定知道，无非就是创建Bean放到IoC容器中，至于这个容器是什么，你也不必太Care。
大数据的目的在于挖掘价值，而它的本质与OODA循环决策模型非常相似。用OODA这个原型来理解大数据是最合适的了！在战场上，OODA循环决策的周期越短，胜算越大；在市场中，大数据收集和反馈信息最快，效果
Angular是一个开放源代码的前端Web框架。它是最流行的JavaScript框架之一，主要由Google维护。它提供了一个轻松开发基于Web的应用程序的平台，并使前端开发人员能够管理跨平台应用程序。它集成了强大的功能，例如声明性模板，端到端工具，依赖项注入以及各种其他使开发路径更流畅的最佳实践。
这个其实是一个特别高频的面试题，松哥也一直很想和大家仔细来聊一聊这个话题，网上关于这块的文章很多，但是我一直觉得要把这个问题讲清楚还有点难度，今天我来试一试，看能不能和小伙伴们把这个问题梳理清楚。
Pascal之父尼古拉斯·沃斯因提出著名公式“算法+数据结构=程序”而荣获1984年计算机领域的最高奖项-图灵奖。通过这个公式，可以发现算法对于程序设计的重要性。然而算法思想的学习异常抽象，而且往往虽然理解了算法的思想却难以应用其解决实际问题。
在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如时序问题，比如你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。这个时候，我们怎么办呢？下面有两种解决方案
时间序列是用于记录动态系统测量的主要数据类型，由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于解锁可用数据中隐含的信息财富至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最新进展，基于GNN的方法在时间序列分析中出现了激增。这些方法可以明确地建模时间间和变量间的关系，而传统的方法和其他基于深度神经网络的方法在这方面却难以做到。
精读文章：Dependency Injection in JS/TS – Part 1
昨天有个同学面试回来向我求助，说面试官问他Spring字段注入存在什么问题，他当时没有回答上来。
其重要的两个方法`Storyboard.SetTarget();`绑定动画和`Storyboard.SetTargetProperty();`依赖的属性 一般用法有:
这个问题算是关于Spring的一个高频面试题，因为如果不刻意研读，相信即使读过源码，面试者也不一定能够一下子思考出个中奥秘。
在当今的软件开发中，多线程技术是一种常见的优化方式，可以显著提高程序的性能和响应能力。
对于一个大流量互联网应用来说，系统的稳定性至关重要。可惜，稳定性目标并不那么轻易能够达成。现实中，种种意想不到的问题会出现。但是，本着专业的严谨，还是需要尽可能去规避解决各种问题，提前准备故障真实发生之后的处理手段。
在2018年，我们（CheckMarx）曾对智能合约安全状况进行过初步研究，重点是Solidity[1]编写的智能合约。当时，我们根据公开的合约源代码（译者注：本文称之为已扫描合约，本文出现的 x% 是以此为基数）编写了最常见的10 个智能合约安全问题。两年过去了该更新研究并评估智能合约安全性发展的如何了。
分号对于编程语言来说不是必须的，比如对JavaScript来说，分号你可写可不写，而对于C#来说，没有分号无法通过编译。
选自Nature 作者：Yuchi Tian 机器之心编译 参与：Panda 自动驾驶汽车是一种对安全性有极高要求的人工智能应用，但软件都有漏洞，寻找那些可能导致致命危险的漏洞是至关重要的。近日，来自弗吉尼亚大学和哥伦比亚大学的几位研究者提出了一种自动测试深度神经网络自动驾驶汽车的方法 DeepTest，可以对自动驾驶系统进行更加全面的测试评估。机器之心对该研究的论文进行了摘要介绍，更多详情可阅读原论文。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1708.08559.pdf GitHub 地址
生命所必需的每一次基础生物学进展几乎都是由蛋白质带来的。蛋白质参与创建细胞和组织并保持着它们的形状；构成维持生命所需化学反应的催化酶；充当分子工厂、转运工具和马达；充当细胞通讯的信号和接收器等等。
1968 年， 美国的高德纳（ Donald E.Knuth) 教授在其所写的《计算机程序设计艺术》 第一卷《 基本算法》 中， 较系统地阐述了数据的逻辑结构和存储结构及其操作，开创了数据结构的课程体系。
意图：用一个中介对象来封装一系列的对象交互。中介者使各对象不需要显示地相互引用，从而使其耦合松散，而且可以独立地改变它们之间的交互。
所以我们要推进DevOps的理念，会受到两个方向的阻力，比如运维和开发团队的支持，或者说是上下级同事的支持。
子弹系统和粒子系统比较类似，为了创建出五花八门的子弹，例如追踪，连续继承，散弹等，需要一个拥有众多参数的子弹生成器，这里叫它Shooter好了。
（原创不易，你们对阿超的赞就是阿超持续更新的动力！） （以免丢失，建议收藏） （------------------------------------------------------------------------） Spring是什么 Spring是一个轻量级的IOC和AOP容器框架。是为Java应用程序提供基础性服务的一套框架，目的是用于简化企业应用程序的开发，它使得开发者只需要关心业务需求。 IOC让相互协作的组件保持松散的耦合，而AOP编程允许你把遍布于应用各层的功能分离出来形成可
最近在复习一些旧的知识,随着工作经验的增加,看待问题的眼光也在发生变化,重新谈谈对IoC与AOP新的理解.
XLNet 是一个类似 BERT 的模型，而不是完全不同的模型。总之，XLNet是一种通用的自回归预训练方法。它是CMU和Google Brain团队在2019年6月份发布的模型，最终，XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现，并在 18 个任务上取得了当前最佳效果（state-of-the-art），包括机器问答、自然语言推断、情感分析和文档排序。
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在Java开发中，Ioc意味着将你设计好的对象交给容器控制，而不是传统的在你的对象内部直接控制。理解好Ioc的关键是要明确“谁控制谁，控制什么，为何是反转（有反转就应该有正转了），哪些方面反转了”，那我们来深入分析一下：
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在这篇博文中，我们来探讨循环网络模型和前馈模型之间的取舍。前馈模型可以提高训练稳定性和速度，而循环模型表达能力更胜一筹。有趣的是，额外的表现力似乎并没有提高循环模型的性能。
Dependence Inversion Principle，DIP High level modules should not depend upon low level modules.Both should depend upon abstractions.高层模块不应该依赖低层模块，二者都应该依赖其抽象 Abstractions should not depend upon details.Details should depend upon abstractions.抽象不应该依赖细节；细节应该依赖抽象
本文共1800字，建议阅读8分钟。 我们不能解决通用的大排序问题，但在特定场合下却能设计出好算法提高性能
关于 Spring 循环依赖，松哥已经连着发了三篇文章了，本篇文章松哥从源码的角度来和小伙伴们捋一捋 Spring 循环依赖到底是如何解决了。如果没看过前面的文章建议先看一下，大家在面试中如果遇到循环依赖相关的问题，其实看前面三篇文章就可以答出来了，本文主要是从源码角度来验证一下我们前面文章所讲的内容是无误的。
门控循环神经网络在简单循环神经网络的基础上对网络的结构做了调整，加入了门控机制，用来控制神经网络中信息的传递。门控机制可以用来控制记忆单元中的信息有多少需要保留，有多少需要丢弃，新的状态信息又有多少需要保存到记忆单元中等。这使得门控循环神经网络可以学习跨度相对较长的依赖关系，而不会出现梯度消失和梯度爆炸的问题。如果从数学的角度来理解，一般结构的循环神经网络中，网络的状态
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