本文主要记录Python的基础知识，这同样是每一个Python用户所要走过的必经之路。任何一段复杂的Python代码，归根结底都是由最简单的元素构成。只有夯实基础，方能轻松自如。
用C语言实现状态机，主要有三种方法：switch—case 法、表格驱动法、函数指针法。下面给大家详细介绍一下。
elasticsearch 是一个近实时的搜索和分析平台，这意味着从索引文档到可搜索文档都会有一段微小的延迟（通常是1s以内）。这种延迟主要是因为 elasticsearch 需要进行数据刷新和索引更新。
2、如果事务中存在异常，只要对异常进行捕获和处理，都为执行成功，否则都不会执行成功。
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最好情况时间复杂度就是在程序最理想的状态下，数组第一个元素就是我们要查找的元素，只需要查找一次；而最坏情况时间复杂度就是在程序最糟糕的状态下，数组最后一个元素才是我们要查找的元素，需要查找完整个数组；
REQUIRED(TransactionDefinition.PROPAGATION_REQUIRED),
摘要：不同的认知过程对局部分离和全局整合的大脑活动提出了不同的要求。然而，静息状态下的大脑如何配置他们的功能性组织，以平衡网络分离和整合的需求，以最好地服务于认知，这仍然是一个有待解决的问题。本文采用一种基于特征模式的方法来识别脑功能网络中的层次模块，并量化网络分离与整合之间的功能平衡。在大量健康青年样本(n = 991)中，我们将全脑静息状态功能磁共振成像(fMRI)数据与扩散张量成像得出的结构网络的平均场模型结合起来，证明静息状态的大脑网络平均接近平衡状态。这种状态允许在分离和整合配置和高度灵活的切换之间有一个平衡的时间保持。此外，我们利用结构方程模型估计了9个任务的一般和特定领域的认知表现型，并证明网络分离、整合和它们在静息大脑中的平衡预测了不同认知表现型的个体差异。更具体地说，较强的整合能力与较强的一般认知能力有关，较强的分离培养固定智力和处理速度，个体趋向平衡支持更好的记忆。我们的研究结果对大脑支持不同功能需求和认知能力的功能原理提供了全面和深入的理解，并推进了现代网络神经科学的人类认知理论。
GitHub 使用的是 “ GitHub Flavored Markdown ” ，简称GFM，有site-in issues,comments,pull requests等功能，它与标准的Markdown有一些区别，并增加了些新的扩展功能
非确定性有限自动机 : Nondeterministic Finite Automaton , NFA ;
Spring 事务是 Spring 框架提供的一种机制，用于管理数据库操作或其他资源的一组相关操作，以确保它们在一个原子、一致、可靠和隔离的执行单元内进行。事务用于维护数据的完整性并支持并发访问数据库时的数据一致性。
MySQL8.0.18终于在昨天2019年10月14日正式发布了，Hash Join如期而至。
Chang Stream(变更记录流) 是指collection(数据库集合)的变更事件流，应用程序通过db.collection.watch()这样的命令可以获得被监听对象的实时变更。BigQuery是Google推出的一项Web服务，该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。
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这篇指南介绍描述了 HTTP+JSON API 的一种设计模式，最初摘录整理自 Heroku 平台的 API 设计指引 Heroku 平台 API 指引。
1、构建矩阵 *1)、集合形式建立矩阵 asmatrix()函数。 (1）数组形式建立矩阵 函数matrix(data,dtype=None, copy=True)，data为数值类型的集 合对象，dtype指定输出矩阵的类型，copy=True进行深度拷贝建 立全新的矩阵对象，copy=False仅建立基于集合对象的视图（深 度拷贝、视图的原理见5.2节内容)。功能类似于mat()函数、
创建数据库目录: MongoDB的数据存储在data目录的db目录下，但是这个目录在安装过程不会自动创建，所以你需要手动创建data目录，并在data目录中创建db目录。
RESTful API有且只有一个入口点（entry point）。入口点的URL要告知API客户端，以便它们可以找到。
点击下方公众号关注并分享获取 MongoDB 最新资讯 一.查询文档 本段提供了使用 mongo shell中 db.collection.find() 方法查询的案例。案例中使用的 inventory 集合数据可以通过下面的语句产生。db.inventory.insertMany([ { item: "journal", qty: 25, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" }, { item: "notebook", qty: 50, s
作者：Noam Brown, Tuomas Sandholm, Brandon Amos
ConcurrenHashMap 在扩容过程中主要使用 sizeCtl 和 transferIndex 这两个属性来协调多线程之间的并发操作，并且在扩容过程中大部分数据依旧可以做到访问不阻塞，具体是如何实现的，请继续 。
总结：MongoDB 可以每行数据的结构都不同，支持非结构化数据。 区别于 传统的严格结构化数据。
在大型语言模型（LLM）的加持下，与视觉结合的多模态任务，如图像描述、视觉问答（VQA）和开放词汇目标识别（open-vocabulary object detection）等都取得了重大进展。
1.举例对比形式化方法和欠形式化方法的优缺点。 形式化说明： 优点：(1)简洁准确的描述物理现象，对象获动作的结果。 (2)可以在不同软件工程活动之间平滑的过度。 (3)它提供了高层确认的手段。 缺点：大多形式化的规格说明主要关注系统的功能数据，而时序的问题，控制和行为等方面的需求却更难于表示。 非形式化说明： 优点：难度低 缺点：可能存在矛盾，二义性，含糊性，不完整性级抽象层次混乱等问题 以一个简单的俄罗斯方块游戏系统规格说明为例，用自然语言描述如下： 游戏的每个状态对应一个游戏界面，开始状态下，但变量cd_start=1是进入正常游戏的状态，cd_start=2时 进入读取游戏状态，cd_start=3是进入得分榜界面查看。在得分榜界面按任意键返回开始界面，在读取游戏界面，当游戏数据读取完成后进入正常游戏状态，正常游戏状态下，同时按下左键和右键进入储存游戏界面，数据储存结束后返回正常游戏状态，在正常游戏状态下，如果变量game_res=0，则游戏结束，进入游戏结束画面。可见，用自然语言书写的系统规格说明书，罗嗦繁杂，并且可能存在矛盾，二义性，含糊性，不完整性及抽象 层次混乱等问题。
项目中所有的源码都可以在此链接的仓库中找到：https://github.com/chenhaoxiang/uifuture-ssm
SQLAlchemy 特色是一个广泛的事件监听系统，贯穿于核心和 ORM 中。在 ORM 中，有各种各样的事件监听器钩子，这些钩子在 ORM 事件的 API 级别有文档记录。这些事件的集合多年来已经增长，包括许多非常有用的新事件，以及一些曾经不那么相关的旧事件。本节将尝试介绍主要的事件钩子以及它们何时可能被使用。
这个例子比上面的单表映射复杂很多，首先数据表和实体类的属性并不是一一对应的，有些属性名称不同，还有一些外键在实体类中是类，而在数据表中只有主键ID，有些属性还是集合类型。
华为面试流程总共是 3 轮技术面+1 轮 hr 面，在约面之前，还得先进行机试，基本都是算法题，达到150分就算机试通过，然后就进行后面的技术面试。
嵌套查询相当于进行了两次查询，而连接查询将两张表连接然后再进行查询，这样只进行了一次查询
MongoDB是一个基于文档模型的NoSQL数据库，它的数据建模与传统的关系型数据库有很大的不同。在MongoDB中，数据是以文档的形式存储的，文档是一种类似于JSON的数据格式，非常灵活和扩展。
在TP5的框架使用过程中，Db类是一定会接触到的，上手不难，但若想随心所欲的用，还是需要了解一番。用了千次，却没看过一次源码，学习源码，起码对TP5这个框架使用更加得心应手，毕竟技术服务于业务，能够写出更简介、更方便、更有效的业务代码，本身就是一件身心愉悦的事儿;
选自DeepLearning4j 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李泽南 从 AlphaGo 到自动驾驶汽车，我们能在很多最先进的人工智能应用中找到强化学习的身影。这种技术是如何从零开始慢慢学会完成任务，成长为「超越人类水平」的专家的？本文将会进行一番简要介绍。 神经网络造就了最近我们在计算机视觉、机器翻译和时间序列预测等领域上的突破—同时它也可以和强化学习算法结合来创建一些惊人的成果，例如 AlphaGo（参阅：无需人类知识，DeepMind 新一代围棋程序 AlphaGo Zero 再次
今天模拟京东的购物车实现原理完成了购物车模块的开发， 给大家分享下。 京东的购物车实现原理：在用户登录和不登录的状态下对购物车存入cookie还是持久化到redis中的实现。下面就来具体说次购物车的实现过程 两种情况： 用户登录，购物车存入redis中 用户未登录，购物车存入cookie中 比较两种方式的优缺点： cookie：优点：数据保存在用户浏览器中，不占用服务端内存；用户体检效果好；代码实现简单 缺点：cookie的存储空间只有4k；更换设备时，购物车信息不能同步；cookie禁用，
实际项目开发中现在无法逃避的一个问题就是缓存问题，而缓存问题也是面试必问知识点之一，如果面试官好一点可能会简单的问你二八定律或者热数据和冷数据，但是如果问的深入一点可能就会问到缓存更新、降级、预热、雪崩、穿透等问题，而这些问题可能会拦下大部分平时不怎么关注缓存的朋友，这些问题实际上都和缓存服务器息息相关，我们日常中经常使用的缓存服务器一般有两种：Redis和Memcached。本篇开始正式进入Redis系列文章，本篇主要讲讲Redis使用单线程为何速度还能如此之快？
摘要 本次演讲通过对百度脑图的解析，展现了如何进行web应用的渐进式开发。具体分别讲解了百度脑图的总体结构、kity坐标交换、kityminder-core的命令模式、渲染和布局等。 嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/5a7RLl 百度脑图是什么？ 百度脑图是一款在线思维导图编辑工具，常被用在工作规划、头脑风暴、会议记录、读书笔记、考试大纲等方面。 百度脑图结构 百度脑图的底层是基于SVG矢量图形库，在此基础上是一个思维导图的封装——Kityminder-core，还有一个完善导图功能的
列表是 Python 中最基本也是最常用的数据结构之一，它是一个 有序可重复的元素
索引的值是按照一定顺序排列的，因此，使用索引键对文档进行排序非常快。然而，只有在首先使用索引键进行排序时，索引才有用。
需要用到pojo,但是我们可以通过依赖Mapper项目来简介添加Pojo项目 需要用到Spring Data整合Solr的坐标
我们说处理javascript异步最常用的方式就是通过回调函数，对于回调函数我们昨天对此做了介绍 简单快速， 我们一般使用嵌套回调或者链式回调，会产生以下问题
ElasticSearch 中可以进行全文索引，而且可以快速的将数据从海量的数据中提取出来， 其中倒排索引是ElasticSearch 中比较核心的处理数据的概念。那么理解倒排序是理解ElasticSearch 快速处理数据的一个关键.
! 给 数据命名 例子: 这个是用 union的方法 (except 可以去除) 例子 预定 红船和绿船的 水手:需要做一个自联接 更简单 用集合的交集 ## 嵌套查询非关联 19 基于嵌套子查询的查询语句 相当于双重循环 这是关联嵌套 运算符 op是任意大小等于 例子 查询方法小结 1集合的交 2表的自联结 3第三种:
而在MongoDB中，表示表关系，使用的是嵌套，即，一个文档嵌套一个文档的方法，作为MongoDB的两个文档的关联，以及使用，reference link作为文档和文档之间的关联。
在使用mybatis时，当我们遇到表与表之之间存在关联的时候，就可以使用嵌套查询 比如说 当一个对象包含了另一个对象
强化学习是人工智能领域中的一种学习方式，其核心思想是通过一系列的试错过程，让智能体逐步学习如何在一个复杂的环境中进行最优的决策。这种学习方式的特点在于，智能体需要通过与环境的交互来获取奖励信号，从而逐步调整自己的行动策略，以期在长期的时间尺度下获得最大的总奖励。
之前在“这个场景更适合使用NoSQL”文章中通过和SQL的对比 介绍了NOSQL数据存储结构的特点，一位朋友看后希望再介绍下NOSQL查询方面的特点 这里以NOSQL中比较典型的mongodb数据库为例，先从用法上看下mongodb的操作方式，以后会更深入的介绍mongodb查询方面的细节 下面从3个方面看下mongodb的查询方式 （1）简单查询 类似于sql的 select * from table; （2）条件查询 类似于sql的 select * from table where
转载自 https://www.cnblogs.com/kenhome/p/7764398.html
🍓🍓前言： 数据库原理及应用上机实验报告的一个简单整理后期还会不断完善🍓🍓
今天和大家聊『状态模式』这个设计模式，也是由于业务上遇到了一个极其难以维护的订单状态，不得不去重构。
查询操作 比较运算符 英文 数学符号 $lt Lower Than < $lte Lower Than or Euqal <= $gt Greater Than > $gte Greater Than or Equal >= $ne Not Equal != 逻辑运算符 含义 $or 或运算 $in 元素 In 集合（数组） $nin 元素 not In 集合（数组） $not 取反 //查询集合内所有文档，pretty格式化查询结果 db.inventory.find( {} ) db.invento
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