1.由同事抛的一个问题开始 最近项目组的一个同事遇到了一个问题，问我的意见，一下子引起的我的兴趣，因为这个问题我也是第一次遇到。...平时自认为对spring循环依赖问题还是比较了解的，直到遇到这个和后面的几个问题后，重新刷新了我的认识。...下面用一张图告诉你，spring是如何解决循环依赖的： ? 图1 细心的朋友可能会发现在这种场景中第二级缓存作用不大。...我非常负责任的告诉你程序能够正常启动。...答案在AbstractBeanFactory类的doGetBean方法的这段代码中： ? 它会检查dependsOn的实例有没有循环依赖，如果有循环依赖则抛异常。 4.出现循环依赖如何解决？
现在，和大家分享如何查看网站收录的几种方法，如下：查看网站收录方法1、在百度中搜索 这是相对最简单的方法，只需要在百度中输入 【site:您的网址】。...如site:nicebox.cn 就可以快速查看到网站的收录情况，如果没有收录会显示没有结果。...2、使用站长工具 注册和使用百度站长工具，添加验证网站后，可通过站长工具从索引、收录、等多个维度了解到网站的收录和搜索情况，也可以快速将网站提交给百度进行快速收录。...3、使用第三方工具 使用类似站长之家这样的第三方工具，也可以快速了解到网站的一些收录以及索引情况，不过第三方工具都是使用采集模式，时效性相对会有一些延时。比如今天只能查看前一天的收录访问情况。
AI 模型的训练和推理涉及到一系列软硬件的系统优化，才能保证 AI 作业稳定、快速、高效地运行，能够在长时间的计算过程中保证业务可靠运行，并且可以使 AI 任务的计算用时更短，对资源的利用率提升至最高。...在 12 月的 4 期分享中，来自百度智能云及 NVIDIA 团队的研发人员，将针对调度异构资源、编排 AI 作业、AI 训练和 AI 推理加速等关键点进行全面系统的讲解，介绍基本原理和核心方法，分享百度百舸平台的最佳实践...AI 训练瓶颈 全面掌握 AI 加速训练的各种方法的原理 了解百度百舸平台的 AI 训练加速套件 AIAK-Training 的工程实践效果 12月22日19:00-20:00《「 AI推理 」加速原理解析与工程实践分享... 》 分享嘉宾： 孙鹏，百度智能云资深研发工程师，AIAK-Inference 研发负责人 你将获得： 了解 AI 推理加速的核心原理、评估指标以及相应的优化方法 了解百度百舸平台的 AI 推理加速套件...你将获得： 如何结合 profiling 工具，发现训练与推理的性能瓶颈； 结合 GPU 产品特点，利用算子融合、低精度等技术，以及 Faster Transformer 最佳实践，提升性能并加快吞吐。
那么阿里程序员是如何去读代码的呢? 2.分布式架构特点及设计理念 首先需要说明的是，分布式系统是一个复杂且宽泛的研究领域，学习一两门在线课程，看一两本书可能都是不能完全覆盖其所有内容的。...当初学者对这个领域建立起一个大的 Picture之后，可以根据自己的兴趣，有选择性的深入不同领域进行进一步的学习。 3.为什么微服务会这么火? 接下来我们总结下微服务的优点。...很多程序员也经常找我说，没有经验就没有靠谱的公司收，没有靠谱的公司也就没有经验，我看了无数的书，自己做了无数的实验拼命想找个靠谱公司去深入，但是感觉好难，简直是个死循环 读者群的朋友大家都比较关注高并发...我认为，学习项目实战最重要的还是学习项目管理，作为程序员，都应该学点项目管理。...这就是我们学习“项目实战”的终极意义。 或许作为程序员的你想提升自己，却找不到突破口，公司没人带。又或许你已经工作6年了，却还是很迷茫，很多知识都还是不懂，也没有达到自己期望的一个职位，薪资。
但是这不是结束，以后的每一天她都是这种状态 3.gif 痛点在哪里？ 看完上面的动图，我猜你已经在替小姐姐一起骂娘了，这做的什么玩意，太垃圾了。SSO是统一登录，你们这搞的是什么东西。...，没有一点技术含量 image.png 是的，就这 ，第一次帮小姐姐解决了困扰她许久的问题，晚上就请我吃了麻辣烫，还夸我"技术"好（此处不是开车） 试试效果 gif中前半部分没有开启自动登录的脚本需要手动登录...，就可以进入像chrome控制台一样调试了 image.png 看完流程你应该大概知道问题在哪里了, 远程调试页面列表不仅仅包含我自己的页面，还包括很多其他人的，导致很难快速找到自己想要调试的页面 该如何解决...我，好奇的大叔： “细心”了解下，她正在做一个h5活动项目，场景复杂，涉及的状态很多，需要用不同的账号来做测试。...基本诉求：本地开发阶段，希望有更便捷的方式来模拟用户登录 多账号：一个项目需要多个账号，不同项目间的账号可以共享也可以不同 指定域: 只有指定的域下才需要模拟ua，不能影响浏览器正常使用 过期处理: 账号过期后
感觉：大量的编码，做了大量的不同类型的系统，已练就成一个高级代码工：（CodeSmith代码生成器+批量生成增删改查）。 如何破：（让自己静下来）。...感觉：也许我懂的很多，但是我不懂的更多。 如何破：（转行卖水果。。。） 总结一下： 上面的内容，其实只是个大概的节点情况，太多细节点的过程，来不及细说，全面汇总成以下几点： 1：大量的编码实战。...我想汇总一下我的知识体系，身体又懒的动，只因大脑感觉要写完天都要亮好几回，若不写，这随谈又要谈什么呢？...在我这几年当总监的岁月里，拿到的Offer最高月薪也只有4W，这在Java界轻松就能突破的数字，在.NET界却不那么容易。...因此，从现实出发，混到总监的，有些也不在乎技术了，也没有技术情节和忠诚感，转个技术方向突破薪资才是硬道理。 生态圈的良性循环，还是得靠占据总监位置的同志们，坚持。。。
技术的突破创造了如此多的炒作，吸引了许多新人，他们往往热情很高，但经验很少。 深度学习领域中一个被误解的突破就是循环神经网络（Recurrent neural network：RNN）家族。...此外，我还想说明以下几点： 这并不意味着统计方法总是更好。在有大量数据的情况下，LSTM 的性能可以比 ARIMA 更好； 统计方法需要更多的数据预处理。...循环与注意力如何关联起来 为了学习不同尺度的时序关系，TFT 使用循环层进行局部处理，使用可解释的自注意力层进行长期依赖。...但要记住：一个特定的单词可以有不同的嵌入，这取决于它的含义和它在句子中的位置。 但是，在时间序列模型中，非时变数据的影响要大得多。...卷积神经网络的命运 我希望这篇文章对LSTM的价值作出了很好的论证。但是毫无疑问Transformer是机器学习领域一个惊人突破。这种突破性的成功将会促进未来更高级别的研究。
看过石头哥云开发基础课的同学肯定都知道，直接在小程序里请求数据每次最多只能返回20条数据，云函数里请求数据每次最多只能返回100条数据，如果想突破这个限制，最好的方式就是做分页，当然分页我在云开发基础里也有教大家...今天就来教大家如何通过云函数每次最多返回100条的限制。 一，云函数突破100条的限制 ?...这样我们虽然是可以拿到103条数据，但是要做两次请求，我们该如何做，才能一次请求就可以获取这103条数据呢。...1-1，突破100条的原理 其实原理和我们分页的原理是一样的，只不过我们用for循环做多次请求，然后把这多次的请求组合到一起，然后把组合好的数据一次性全部返回。这样就通过一次请求获取所有数据。...二，小程序直接请求数据库突破20条 2-1，开启async和await 原理我们这里不在说了，和上面是一模一样的，只不过小程序里使用await需要做下简单的操作，也可以去看下我的另外一篇文章。
我缺乏一些具体的知识，而这些知识并不能从课程中得到。例如：如何质疑数据？需要探索什么数据？需要利用什么数据？ 那么如何修正这个问题呢？我很幸运能够成为澳大利亚最优秀的人才，但我也愿意学习并愿意做错。...你无法跟上每一个新的突破，但可以在获得基本原则的坚实基础下应用它们。这些基础经受住了时间的考验，新突破也是基于这些基本原则实现了突破。 接下来是探索与开发问题。 7....相反，与同事探讨一下，假装他们是你的橡皮鸭，可能事情会很容易解决，比如： 「Ron，我正在尝试遍历这个数组并跟踪它的状态，同时循环访问另一个数组并跟踪状态，然后我想将这些状态组合成一个元组列表。」...「循环中的循环？你为什么不把它矢量化呢？」 「我能这样做吗？」 「让我们来看看。」 10. 从头开始构建的模型数量正在下降（或者至少你不需要开始重新构建） 这和机器学习工程与软件工程的融合有关。...所以，最大的挑战仍然是：如何应用它们。 结语 作者还有更多的经验与建议分享，但如果你能够消化这 12 条，已经足够用很久了。
你有没有发现： 有些公司可以构建持续发展的动力，不断跨越新技术和行业的竞争持续做到从优秀到卓越？而其它公司不行？ 有些团队能够长盛不衰，面对不同的挑战都能持续突破？而其它团队不行？...有些人能够经得住时间和不同岗位的考验，持续打怪升级，实现跃迁？而其他人不行？ 对，我也发现了。那这里面有什么奥秘吗 吉姆.柯林斯在《从优秀到卓越》第八章提出的“飞轮效应”回答了这个问题。...这篇文章给你分享一下我对飞轮效应的理解，包含如下内容： 什么是飞轮效应 亚马逊的增长飞轮 让飞轮发挥效应的逻辑 如何构建飞轮 作为知识工作者的你 写在最后 ---- 01 什么是飞轮效应 ?...然，让亚马逊接受住时间考验的关键并不仅在于此，而在于贝佐斯及其管理团队持续的推动飞轮，在不同部分加大投入增加飞轮的运转速度。通过循环往复的积累与蓄能，形成持续运转的增长动力。...第七步，使用刺猬理论的灵魂三问来检验飞轮。 ? 这七步法其实是一个分析、提炼和呈现的结构，背后展现的是你对企业运作的洞察。因此，它更适用于有一定运行时间或规模的公司。
看过石头哥云开发基础课的同学肯定都知道，直接在小程序里请求数据每次最多只能返回20条数据，云函数里请求数据每次最多只能返回100条数据，如果想突破这个限制，最好的方式就是做分页，当然分页我在云开发基础里也有教大家...[20210628103956169.png] 今天就来教大家如何通过云函数每次最多返回100条的限制。...这样我们虽然是可以拿到103条数据，但是要做两次请求，我们该如何做，才能一次请求就可以获取这103条数据呢。...1-1，突破100条的原理 其实原理和我们分页的原理是一样的，只不过我们用for循环做多次请求，然后把这多次的请求组合到一起，然后把组合好的数据一次性全部返回。这样就通过一次请求获取所有数据。...二，小程序直接请求数据库突破20条 2-1，开启async和await 原理我们这里不在说了，和上面是一模一样的，只不过小程序里使用await需要做下简单的操作，也可以去看下我的另外一篇文章。
吴恩达老师这节课，主要讲了这四部分内容： AI能做什么？各种算法有多大商业价值？ 做AI产品要注意什么？ 怎样成为真正的AI公司？...计算机学科不断有新突破，每隔几年就变个天。这四个领域中的任何一个都可能发生突破，几年内这个顺序就可能要重排。 我注意到的另一件事情是，机器学习依靠结构化数据，比非结构化数据创造了更多的经济效益。...我很清楚该如何构建搜索算法，但是如果没有大型搜索公司那样的数据集，简直难以想象一个小团队如何构建一个同样优秀的搜索引擎。这些数据资产就是最好的壁垒。...如果我现在建立一个AI团队，做AI项目，很多时候应该用图模型，有时应该用知识图谱，但是最大的机遇还是在于机器学习，这才是几年来发展最快、出现突破的领域。 接下来我要和大家分享一下我看问题的框架。...计算机，或者说算法是怎样知道该做什么的呢？它有两个知识来源，一是数据，二是人工（human engineering）。 要解决不同的问题，该用的方法也不同。
在此基础上，我们正在开发类似AlphaZero的规划机制，通过世界模型来制定实现具体世界目标的计划。 这包括将不同的思维或推理链条串联起来，或者利用树搜索来探索广阔的可能性空间。...但在定义奖励函数和目标时，如何确保系统朝着正确的方向发展，将是我们面临的挑战之一。 谷歌为什么半个月能出5个模型？ 问：你能谈谈为什么Google和DeepMind同时研究这么多不同的模型吗？...因为我们一直在进行基础研究，我们有大量的基础研究工作，涵盖各种不同的创新和方向。 这意味着，我们同时在构建主要的模型轨道——核心Gemini模型，同时也有许多更具探索性的项目正在进行。...相互之间进行循环，这就是我们能够持续进步的方式。...也许让我们回溯五年或六年，当我们做像AlphaGo这样的事情时，在AI领域，我们一直在探索性地研究如何达到 AGI，需要什么突破，应该押注什么，以及在那种情况下，你想做一系列广泛的事情，所以我认为那是一个非常探索性的阶段
往往一位数据科学家所做的与另一位会有很大的不同。机器学习工程师也是如此，只有在使用历史（数据）来理解或预测未来（建模）这方面比较相似。 为了将这些要点展现在下文中，我首先解释一下我工作中所担任的角色。...你无法跟上每一个新的突破，但可以在获得基本原则的坚实基础下应用它们。这些基础经受住了时间的考验，新突破也是基于这些基本原则实现了突破。 接下来是探索与开发问题。 7....「循环中的循环？你为什么不把它矢量化呢？」 「我能这样做吗？」 「让我们来看看。」 10. 从头开始构建的模型数量正在下降（或者至少你不需要开始重新构建） 这和机器学习工程与软件工程的融合有关。...这意味着了解数据科学和机器学习的基本原理仍然是我们所需要做的，但是知道如何将它们应用到实际问题中则更有价值。 11. 数学还是代码？ 对于我所处理的客户问题，我们都是代码优先。...所以，最大的挑战仍然是：如何应用它们。 结语 作者还有更多的经验与建议分享，但如果你能够消化这 12 条，已经足够用很久了。
往往一位数据科学家所做的与另一位会有很大的不同。机器学习工程师也是如此，只有在使用历史（数据）来理解或预测未来（建模）这方面比较相似。 为了将这些要点展现在下文中，我首先解释一下我工作中所担任的角色。...你无法跟上每一个新的突破，但可以在获得基本原则的坚实基础下应用它们。这些基础经受住了时间的考验，新突破也是基于这些基本原则实现了突破。 接下来是探索与开发问题。 7....「循环中的循环？你为什么不把它矢量化呢？」 「我能这样做吗？」 「让我们来看看。」 10. 从头开始构建的模型数量正在下降（或者至少你不需要开始重新构建） 这和机器学习工程与软件工程的融合有关。...这意味着了解数据科学和机器学习的基本原理仍然是我们所需要做的，但是知道如何将它们应用到实际问题中则更有价值。 11. 数学还是代码？ 对于我所处理的客户问题，我们都是代码优先。...所以，最大的挑战仍然是：如何应用它们。 结语 作者还有更多的经验与建议分享，但你如果能够消化这 12 条，已经足够用很久了。
我个人认为，最大的不同在于本轮数字化转型有国家政策的统一推动，一个非常强大的推动力，从政策角度理解数字化转型非常重要。 从政策角度解读数字化转型的好处之一是能够在最大范围内，权威性地统一大家的认识。...这三方面就是企事业单位需要做的事情。...如何在一到两个月的时间内完成一篇对中台深入分析的文章。计划确定下来后，一到两个月就是一个时间资源投入到我的计划中，我要学习什么，收集哪些资料，有什么产出，确立一个明确的目标。...一定要有这样突破性的过程，过了这个阶段之后，碎片化时间的学习效率就会明显提升，因为你已经有了知识体系，碎片只是用来做填补，这种方式结合起来，你才能有真正的突破。...在企业端，这种课程配置具有较强的定制化。在与企业合作过程中，我们发现几乎所有企业都急需理解如何根据数字化转型要求，针对不同岗位应补充哪些新的能力，而这种新能力就是新的人才成长路径。
“破圈”和“跨界”是最近两年的超级流行词。破圈指的是突破某个小圈子，被更多的人接纳并认可。这与企业和管理中常说的舒适圈/拓展圈也有相似之处——如何发现和界定这个“圈”，进而突破这个“圈”？...这其实是所有人都应该关注的话题。 2021年，“toC 流量枯竭”“消费互联网向产业互联网转变”“toB 时代来临”等论调声量渐高，同时“国内大循环为主体、国内国际双循环”的新发展格局也在不断形成。...这个背景下，科技领导者应当如何破圈，展现我们的责任和担当？如何在社会大势中，发挥自身和科技的力量？...今年的 GTLC 峰会 · 厦门以“探索圈外的世界”为主题，力图打造突破舒适圈的能力模型，呈现更加全面的科技领导者技能树，并结合当前趋势，提供相应的经验交流。...腾讯云开发首席产品架构师田凌翔将出席上午主会场分享《云原生架构的探索与实践》，腾讯开源联盟主席Mark（单致豪） 也将出席下午闭门会参与《一个开源项目的几个关键时刻》主题分享。
开源本质上也是一种商业模式，自由分发只是其手段之一，不同时期形成的不同开源协议，以不同方式成就了开源世界，最终形成了今天开源软件的格局。...唯一的方案就是：汇聚生态，共同突破，合则力强！ 无论如何，一定要跳出低层次循环。...openGauss 以开源生态，让国产数据库在这一方向真正避免了低层次循环，例如，云和恩墨基于 openGauss 的 MogDB ，就可以大踏步的去探索更具前瞻性的技术创新，在高效压缩算法、内存融合技术等方向重点突破...如何破解这一难题呢？ 我曾经给一些国产 MySQL 领域的朋友提过建议：成立一个生态联盟，进行基于 MySQL 的开源根生态建设。...如果能够共同构建数据库基础组件，共同进行前瞻技术领域的突破创新，进而在此之上发展合规的、多样化的商业数据库发行版，则中国的数据库产业必然可以跳出低层次循环、加速发展。
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