（是的，我们不知道为什么将嵌入向量分割成这样的好处，或者各个部分的具体含义是什么；这只是一个被发现可行的方法之一。） 那么，这些注意力头是做什么的呢？...是的，我会将所有这些内容用于训练一个机器人。） 但是，好的，有了所有这些数据，如何训练一个神经网络呢？基本过程与我们在前面的简单示例中讨论的非常类似。...似乎没有任何基本的“理论”方法可以知道。但实际上，ChatGPT成功地在数千亿个单词的文本上进行了训练。 它多次输入了其中的一部分文本，而其中的另一部分文本只输入了一次。...但不知何故，ChatGPT内在地具备了一种更通用的方法。也许除了“当你有1750亿个神经网络权重时，它就会以某种方式发生”之外，对于它如何实现这一点，我们无法提供更多的解释。...但现在我们可以问，是什么使得这条轨迹对应于我们认为有意义的文本？而在保持“有意义性”的同时，也许存在某种“语义移动的法则”，来定义或者至少限制了语言特征空间中的点如何移动？
为了实现这一点，需要一个设计系统，由设计团队提供，并在所有未来的产品设计中遵循这些设计准则。...组件都放在相应的目录，并使用相同的命名准则。 但这是优点还是有缺点？任何解决方案都有缺点。其中之一是，需要时间来招聘新的工程师。...在你决定拆分应用程序之后，第二个大的话题就是如何将他们连在一起，我们有如下几个方法： 构建时组合：你的项目可以只是 npm 包，在构建时安装和组合。...所以，对应的解决方案是再次统一，并为项目提供一些工具。听起来很简单，但需要大量的时间来实现。 非开发时间测试 我还想谈谈另一种方法，在已经实现和部署了特性之后测试应用程序。监控当然是其中的一部分。...测试 总结：我们有了明确的测试规范，为每个前端应用程序定义必要的测试级别。每个应用程序都有一个单一的 CI 流水线，以及一个 CLI 工具，它可以帮助你在本地进行测试。
下面，我们就来看看目前主流的数据埋点及上报技术有哪些。 我们可以按照自动化程度，将埋点方法分为三类，即手动埋点、半自动埋点、全自动埋点。所有的埋点方式，都要包含基础代码。...总而言之，可视化埋点只是个辅助能力，重点就在于可视化。能够满足一部分需求，解放部分生产力。但是稍微复杂一些的埋点，还是需要编码来完成。...只是对于上报的零散数据有一个基本的认识。 4.1 设备唯一性 前面讲过，设备的基本信息是可以获取的，但是也可能被伪造。那么到底怎样才算是一个真实的设备呢？...或者，如果想通过下单或支付来计算转化率的话，一个简单的办法就是，看用户是否到达了“下单成功”或者“支付成功”页面，并且前面有合理的依赖路径。当然，最准确的方式还是以实际的订单数据和支付数据为准。...问：为什么所有的邀请链接上面都有一串乱码？ 答：邀请机制重点在于记录邀请关系，那么当你把链接分享给别人，别人再打开的时候，系统如何知道是你分享的呢？这就是链接上的乱码参数的作用。为什么是乱码？
（12小时都有了） 这个时候，我们就不再需要这个临时的模板组了，选择所有的hour indicators，把它们全部拖拽到clock的对象下面，让它们成为clock的一部分。...2.1 定义组件类型 一个空的文件并不是一个有效的脚本。它其实需要包含我们想要的clock的组件才行。...在C#语言里，我们定义一个Clock的类型是通过最前面的class，然后紧跟这个类的名字。...到这里之后，编译器已经不会报错了，但其实这个方法或者类目前为止还没做任何有意义的事情，所以接下来我们需要让它干点事情，首先就输出一个日志测试一下功能。 ?...很多时候，我们会看到一个时钟，指针在走的时候不是每秒、每分才动一次，而是持续的以很小的间距不断变化。这里我们就看看如何优化这种情况。 首先我们加一个变量表示我们是否要启用这个功能，代码如下： ?
这种情况下如果businessLogic()调用了其他事务方法，该方法将根据选项确定如何加入正在运行事务。 这个强大机制的一个潜在缺点是它隐藏了底层的运行，当它不能正常工作时很难调试。...在’after’时，切面需要确定事务被提交，回滚或者继续运行。 在’before’时，事务切面自身不包含任何决策逻辑，是否开始新事务的决策委派给事务管理器完成。...事务管理器的决策基于以下两点： 事务是否正在进行 事务方法的propagation属性（比如REQUIRES_NEW总要开始新事务） 如果事务管理器确定要创建新事务，那么将： 创建一个新的entity...EntityManager proxy EntityManager proxy(前面已经介绍过)就是谜题的最后一部分。...了解了@Transactional机制的各个部分，我们来看一下实现它的常用Spring配置。 整合三个部分 如何将三个部分组合起来使事务注解可以正确地发挥作用呢？
所以我们要把注意力集中在他们身上。回归是试图了解你的情节中的点是如何相互关联的。分类是相反的，并试图将你的图中的点分成几个组。有很多方法可以做到这些，而神经网络只是其中之一。...请记住，我们已经告诉每个算法每个点的颜色。这就是所谓的训练数据。它只是试图创建一个区域蓝点进入的规则，以及红点进入的区域。正如你所看到的，结果可能会有所不同。...不太受欢迎的神经网络 正如你前面所看到的，有许多选择。我将重点讨论这两种方法，它们通过两种非常不同的方法给出简单和可预测的结果。为什么?因为大多数情况下，其中之一会很快解决你的问题。...神经网络和其他机器学习方法的区别它们学习的方式。正如我们前面所看到的，神经网络可以猜测出它们的最佳解决方案。他们会考虑你给他们的数据，并使用各种各样的数学优化方法来简单地找到一个最好的答案。...为达此目的，什么是一个很好的算法？什么允许你训练数据而不是定义代码，但是简单易懂？决策树是如何工作的？ 要使用scikit-learn训练任何分类器，你需要两行代码。
在上面的命令中，我们定义一个return_sum()的函数，这个函数返回一个sum的函数，sum函数的作用是求一个可迭代对象的所有元素的和，当我们直接调用return_sum函数的时候，返回值f是一个函数...等到3个函数都返回时，它们所引用的变量i已经变成了3，因此最终结果为9。 所以得到一个约定俗成的结论：返回闭包时牢记一点：返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。...方法是再创建一个函数，用该函数的参数绑定循环变量当前的值，无论该循环变量后续如何更改，已绑定到函数参数的值不变： ? 再看看这个结果： ?...观察这个log函数，它是一个装饰器，它接受一个函数f作为参数，并返回一个函数wrapper，此时需要借助python的@语法（暂时不用纠结这个语法，该语法我们后续会讲到），把这个装饰器放在函数定义的地方...再看一个例子，当我们传入： max2=functools.partial(max,10)时，实际上是将10作为*args的一部分自动加到参数列表前面，如下： ?
为了修改 HTML 页面，我们的前端设计人员需要能够编辑 Python 代码。想象一下，如果页面是10(或者100)倍的复杂，代码会是什么样子。它很快就会变得无法维护。...构造函数还受一个字典参数，一个初始上下文。这些存储在Templite对象中，当模板稍后呈现时将可用。这些都有利于定义我们想要在任何地方都可用的函数或常量，比如上一个例子中的upper。...这简化了我们对函数的调用：我们不必告诉 flush_output 要刷新什么缓冲区，或者在哪里刷新它；它清楚地知道所有这些。...ops_stack 是否为空，不为空说明控制语句格式有问题： 前面我们通过 vars_code = code.add_section() 创建了一个 section，它的作用是将传入的上下文解构为渲染函数的局部变量...这种情况会以 | 做为分隔符进行分隔，并将第一部分传给 _expr_code 继续求值。 剩下的每一部分都是一个函数，我们可以迭代求值，即前面函数的结果作为后面函数的输入。
为了确保它是安全的，有一个称为验证的过程。当我们将程序加载到内核中时，eBPF 验证器会检查程序是否将运行完成。它永远不会取消引用空指针。它将执行的所有内存访问都是安全且正确的。...动态改变内核行为 eBPF 允许我们在内核中运行自定义程序。这是我们改变内核的行为方式。这是一个真正的游戏规则改变者。过去，如果要更改 Linux 内核，需要很长时间。它需要内核编程方面的专业知识。...在前面的示例中，我向您展示了一个连接到网络接口的 eBPF 程序，或者更确切地说，它连接到称为网络接口的 eXpress 数据路径的东西。在我看来，eXpress 数据路径非常酷。...每个集群都有自己的配置和状态数据库存储在 etcd 中。我们运行一些 etcd 代理组件，使我们能够找出我们需要的多集群特定信息，以便所有集群上的 Cilium 代理可以共享该多集群状态。...它可能是在准入控制中完成的，或者作为 CI/CD 过程的一部分，可能会自动执行注入该 sidecar 的过程。然而它必须注入。
我们从视觉上选择了更好的分类器，但是我们需要更精确地定义基本理念，以便将其应用于一般情况。以下是SVM的一个简化版本： 找到所有正确分类训练数据的线。 在所有这些线中，挑选距离最近点且表现最好的线。...识别这条线的最近点被称为支持向量。而他们在这条线上所定义的区域被称为边缘。 以下是支持向量所示的第二条线：带有黑色边的点（其中有两个）和边距（阴影区）。...我们也不想放弃使用线性分类器，因为除了很少一部分游离在一起的点之外，它看上去似乎很适合解决这个问题。 SVM如何处理这个问题？它允许您指定您愿意接受的错误数量。...对于p维向量的i和j，第一个下标表示点，第二个表示维数： image.png 点积被定义为： image.png 如果我们的数据集中有n个点，则SVM只需要每对点的点积就可以找到一个分类器。只是。...当然，没有什么能阻止我们定义自己的内核，或者自己进行投影，但在很多情况下我们不需要。或者我们至少从尝试已有的东西开始。 如果有一个内核可用于我们想要的投影，我们更喜欢使用内核，因为这通常更快。
例如需要返回一个 List，翻译成 JSON 数据就应该是方括号 [] 包裹的 JSONArray。但是在列表为空的时候，服务端返回的数据，什么情况都有可能。...另外还有一个细节，在这个例子中，调用的是 registerTypeHierarchyAdapter() 方法来注册 TypeAdapter，它和我们前面介绍的 registerTypeAdapter()...我们想用 List 来替代所有的 List 子类，就需要使用 registerTypeHierarchyAdapter() 方法，或者我们的 Java Bean 中，只使用 List。...举个例子，前面定义的 User 类，需要存到 SQLite 数据库中，语言（languages）字段也是需要存储的。...，简单来说，虽然 deserialize() 方法传递的参数都是 JsonElement，但是 JsonElement 只是一个抽象类，最终会根据数据的情况，转换成它的几个实现类的其中之一，这些实现类都是
我们将从命令式API开始，然后浏览声明式API，并将看到如何应用文件和文件夹来应用Git存储库只是一个步骤——当执行它时，GitOps出现了。...这是因为它仅仅只是一个起点——你会得到很多部分，但你必须以一种适合你的方式去把它们组合在一起（GitOps就是其中一部分）。...接下来，我们将详细介绍如何定义所需状态:我们将从命令式方式开始，继续使用更重要的声明式方式，并展示所有这些如何使我们离GitOps更进一步。...接下来，让我们看看是否有更好的方法来处理这么多可能的标志。 1.4.2 命令式——配置文件 命令式命令还可以使用配置文件，这使事情变得更容易，因为它们大大减少了我们需要传递给命令式命令的标志数量。...但最近，应用逻辑转移到了服务器端；所有对象都有一个apply方法（从REST API的角度来看，它是一个PATCH方法，带有一个application/apply-patch+yaml内容类型头），并且从版本
（多正弦效果） 你可以看做是一个较小的正弦波正在跟随一个更大的正弦波。或者我们可以让它变成一个较小波动的逐步向较大的波动过渡的效果，只需要加倍一下时间因素。...通过将 static 关键字放在方法或字段定义的前面可以解除方法和实例之间的关联。 ? 这些方法仍然是graph的一部分，但它们现在直属于类，而不再是对象实例。...委托是一种特殊类型，它定义可以引用哪种方法。我们前面定义的数学函数方法没有标准的类型，但是我们可以自己定义它。为此，创建一个新的C#脚本资产并将其命名为GraphFunction。 ?...（增加频率之后） 现在已经有些波纹的雏形了，但现在的波动太极端了。可以通过减小波的振幅来解决这个问题。如果所有的点都用一个振幅来做，效果只是现在效果的缩小版，所以我们让它和距离挂钩。...（一个环） 因为函数还没有使用v，所以所有使用相同v输入的点最终都位于完全相同的位置。所以效果看起来只是一条线。如果要看这条线是如何绕成一个圆的，让Y等于u即可。 ? ?
前言 之前断断续续读过一部分 JDK 常用类的源码，这里想把过程中的一些心得和方法记录下来，如果能帮到需要的小伙伴就再好不过了！ 本文主要分享一下我的阅读工具和阅读顺序。...具体到某一个类，如何去阅读它的源码实现呢？下面继续介绍。 3.2 具体顺序 3.2.1 类和接口 如何阅读一个类的源码呢？主要步骤大概是： 先读接口代码。包括接口说明文档、各个方法的定义和说明文档。...一个接口可以有多个实现类，它们都会按照接口的这种标准来实现接口的各个方法。因此，理解了一个方法的定义，再去看它的实现会更容易理解。 下面以常用的 ArrayList 为例，分析如何去阅读它的源码。...看起来方法挺多，其实不少都是我们平时会用到的，大部分理解起来并不困难，而且方法也都有注释。这部分难度不大。 接下来根据前面提到的两条主线入口，分析 ArrayList 的源码如何阅读。...整体部分搞清楚之后，接下来还可以去读一些不太常用的方法，包括剩余的所有部分。 PS: 这里只是以常用的 ArrayList 为例，其他包下的类的阅读步骤也大同小异。
在那之前，我是一名工程师，是阿帕奇·Kafka的提交人。 Confluent是如何在事件驱动架构上实现的 基本上，在我们尝试了所有其他方法之后，我们以事件驱动的方式着陆。不是那样的。...当我看到这篇文章时，我读到的是编舞与配器，回到我们之前讨论的内容。是否总是有这样一种情况，即一切都应该是编舞，或者是否有这样一种情况，即我们需要有单独步骤的定义良好的编排？马太福音？...或者，至少，您前面可能有一个队列，您可以从中处理积压工作。您不希望积压工作持续很长时间。你有一个有趣的规模挑战，从任何地方，所有的交通可以来自所有这些事件。事实上，你正在存储状态，你是如何存储状态的？...这是一个无状态的服务，这使它变得简单。我们刚刚通过我们的管道推送了大约1000个升级事件，希望所有事件都能得到处理，其中997个能够随着时间的推移自行升级，而3个不会。我们甚至不知道为什么。...因为它是一个主页，我想它是网站上的赛马主页，它只是逐渐变大了。虽然这并不明显，但不幸的是，当该网站在节礼日（在英国，这是一个体育博彩的大日子）宕机时，所有这些事情都出了问题。我们不知道为什么。
需要在开篇明确是，工具只是工具而已，重要的是使用方法和行为模式，因此最后读者们无论是否使用 Roam Research 都不重要，关键的是如何将这套模式吸纳到自己的工具包中。...让我们开始吧！ 1. 知识管理 1.1 新知识的形成：新旧知识的联结 学习的本质是创造新的节点，或者更精确点说，是创造出新的联系。...1.2 知识间的钩子：标签 一种比较容易关联起新旧知识的方法是为两者都添加一个共同的“第三元素”——标签，这是几乎所有笔记软件都有了一种基础能力，标签的介入一方面收纳了知识，另一方面使得标签内的所有知识有了间接的联系...灵活意味着使用起来没有压力，但也会令使用者产生困惑，比如刚才我们说到的标签，它没有。但其实任何一个 Page 和 Block 只要前面加上了「#」，那它就是标签。...这样并不是不对，只是对于「学习」这个目的而言，它的效率会有些低——因为这个笔记记录的是作者的思想，你了解的到也仅仅这是作者想给你看到的东西而已。而自己是否真的理解了？
几次折腾之后，我也慢慢在思考，如何去设计一个工作流系统，其中都有哪些重要的需要考虑到的方面。 Scalability 基本上随便设计什么基础设施，扩展性都是重要的考虑内容。...当有开销较大的资源，我们经常需要 workflow 层面被统一管理起来，管理一份或者几份资源，但是共享给数量众多的 task。 业务逻辑和调度逻辑解耦。...通常 workflow 都会有一个定义如何执行的文件（meta file），但是有一些执行的参数和条件，是在运行时才能够确定的，甚至依赖于上一步执行的结果，或者需要执行一些逻辑才能得到。...这种情况下，任务通常需要被分配到另外活着的节点去，而这里有牵涉到这个 reallocation 的策略，前面已经提到过。 任务的权重。或者叫做优先级，这项功能我只在少数 workflow 中看到。...另外提一句，这里提到的这个可选的图形化工具，毕竟只是一个辅助，它不是 workflow 的核心（你可以说这个 DSL 是核心的一部分，但这个帮助完成的工具显然不是）——我见过一个团队，workflow
本文为大家介绍了通过AI人工智能技术可以提升英雄联盟团队决策水平的方法。 [ 导读 ]英雄联盟是一个需要默契团队配合的多人对战游戏。在瞬息万变的战斗中，如何做出正确的决策非常重要。...换句话说，无论在当时时间点之前还是之后，当前的 MDP（马尔科夫决策过程）概率都有可能发生。在游戏中，这是不正确的。一旦落后，杀人、拿塔、补兵都会变得更难，我们需要考虑到这一点。...所以，我们引入队伍间的打钱效率来重新定义状态。当前目标是建立一个定义状态的 MDP，这个状态可能是事件发生顺序，或者队伍是否落后或领先。...同时增加红队的游戏长度和结果。 将所有空白值 (即在前面步骤中结束的游戏) 替换为匹配的游戏结果，以便所有行中的最后一个事件是匹配结果。...转换为 MDP，其中 P（X_t | X_t-1）用于每个事件数和由金币差值定义的状态之间的所有事件类型。 ?
它添加了一个IsNotifying属性（可用于关闭/打开所有更改通知）、一个NotifyOfPropertyChange方法（可调用该方法引发属性更改）和一个Refresh方法（可用于刷新对象上的所有绑定...所以，再重复一次：若你们需要一个生命周期，从屏幕继承；否则从PropertyChangedBase继承。 Conductors 正如我前面提到的，一旦引入生命周期，就需要一些东西来实施它。...假设您正在构建一个基本的导航样式应用程序。您的shell将是导体的一个实例，因为它一次显示一个屏幕，并且不维护集合。但是，假设其中一个屏幕非常复杂，需要一个多选项卡界面，每个选项卡都需要生命周期事件。...虽然FrameAdapter只是WP7版本的CM的一部分，但如果您希望将其与Silverlight导航框架结合使用，它应该可以方便地移植到Silverlight。...由于所有内置导体都有闭合策略，因此我们可以创建特定于导体的关机机制，并轻松地将其插入。
在 JVM 规范中，每个线程都有它自己的程序计数器，并且任何时间一个线程都只有一个方法在执行，也就是所谓的当前方法。...前面谈程序计数器时，提到了当前方法；同理，在一个时间点，对应的只会有一个活动的栈帧，通常叫作当前帧，方法所在的类叫作当前类。...如果在该方法中调用了其他方法，对应的新的栈帧会被创建出来，成为新的当前帧，一直到它返回结果或者执行结束。JVM 直接对 Java 栈的操作只有两个，就是对栈帧的压栈和出栈。...栈帧中存储着局部变量表、操作数（operand）栈、动态链接、方法正常退出或者异常退出的定义等。...第六，本地方法栈（Native Method Stack）。它和 Java 虚拟机栈是非常相似的，支持对本地方法的调用，也是每个线程都会创建一个。
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