当然有,每个人都有一些不变的事情。例如,人们总是想要健康,这是不变的事情之一。此外,人们总是想要快乐和幸福,这也是不变的事情之一。人们总是想要成功和成就,这也是不变的事情之一。人们总是想要爱和被爱,这也是不变的事情之一。
一对多和多对一是一回事,所以就不再提多对一这个词。一对多的概念是一个对象A会对应多个对象B,而从B的角度看,一个对象B只会对于一个对象A。比如说班级和学生就是一对多关系。...对于一对多关系,我们只需要在“多”的这个表中建立“一”的外键关联即可,而“一”这边的表不需要做任何修改。比如前面说到的班级学生关系。班级表不变,学生表增加班级Id作为外键。...纯粹表示关系的中间表很简单,只需要两列:AID和BID,AID以外键关联到A表的主键,BID以外键关联到B表的主键,然后这两个列组成联合主键。...那么我们可不可以反过来,在教师表中建立所管理的班级Id字段,指向班级表,并建立唯一约束呢?除了不满足“每个班必然有一个班主任”这个业务约束外,其他都没有问题。...由于整个数据库的操作都是由我们开发的程序来完成的,所以我们程序可以在开发过程中做好各方面的一致性检查,保证操作的数据是满足外键约束的,而不需要真正的存在这样一个外键约束。
但像刚才提到的那样,一个班级的小朋友,一个跟着一个排着队,有一个打头,有一个收尾,当中的小朋友每一个都知道他前面一个是谁,他后面一个是谁,这样如同有一根线把他们串联起来了。就可以称之为线性表。...公司的组织架构,总经理管理几个总监,每个总监管理几个经理,每个经理都有各自的下属和员工。这样的组织架构是不是线性关系呢? 不是,为什么不是呢?...班级同学之间的友谊关系,是不是线性关系?哈哈,不是,因为每个人都可以和多个同学建立友谊,不满足线性的定义。嗯?有人说爱情关系就是了。...胡扯,难道每个人都要有一个爱的人和一个被爱的人,而且他们还都不可以重复爱同一个人这样的情况出现,最终形成一个班级情感人物串联?这怎么可能,也许网络小说里可能出现,但现实中是不可能的。 ...有个别同学可能会问,数组的大小一定不可以变吗?我怎么看到有书中谈到可以动态分配的一维数组。是的,一般高级语言,比如 C、VB、C++都可以用编程手段实现动态分配数组,不过这会带来性能上的损耗。
于是我老生常谈地想起了牛顿和他的定律。这不是什么新鲜事,毕竟高中那些年对这些所谓“真理”的应用已经可入骨髓,甚至都有点洗脑的意味。...如果只是为了标准化度量、沟通和复现,那发明一个这样每个人心中都主观存在的量,也是一种客观了。这样规定出来的共识,反而我们投入事情发现时光飞逝,在不得志时度日如年的感受,有了一个度量标尺。...接着,对于万事万物的对象,我们观察到了它们碰撞,挤压,还有落地,甚至还观测到碰撞后的运动轨迹似乎和两个球的相对大小有关,挤压的程度和使劲的大小有关,苹果能落地其加速度居然不变,而我在平板上推它也能达成这样的效果...那这些看到看不到的,万事万物之间的各种作用,能不能也像用空间规定时间一样,也规定一个量来统一描述呢? 那就叫力吧,无论压力,弹力还是万有引力,通通都叫这个!...从头到尾理解下来,我并没有发现牛顿这些理论有什么长得像真理,让所有人都有恍然大悟的感觉:噢哟!我怎么没发现这么一条规律呢!
我们的目标 尽可能的缩小沟通的成本,开最少的会,确定大部分的事。 花最少的时间写文档,保证90%的开发人员看懂所有内容。 哪怕不看文档,也能知道各种接口逻辑。...可能有人会说,正常来说不是每张表里都应该有id主键吗?但是,我们项目中由于之前开发不严谨,部分表没有id主键,或者不为id的主键。这里我们采用分布式的全球唯一码来作为id。...page=1&pageSize=50 我们约定了所有名词复数,都会返回list,且list每个对象都有字段为id的唯一id。...使用postman最为接口文档、调试工具 虽然有上文中介绍的rap和swagger都是特别牛的接口神器,但是我们还是选择了postman,开发人员将接口名称、说明、入参、出参,以及各种出参示例都存储,这样开发直接可以看得清接口含义...总结 经过一番的折腾,开发进度总算快了点,也一定程度上达到了快速上线项目的效果。关于restful风格api,每个人都有自己的见解,只要内部约定清楚,能尽可能少的减少沟通,我觉得就是好的理解。
一种可以存储多个元素的Python数据类型 Python有哪些数据容器?...数据容器:list(列表) 为什么需要列表 思考:有一个人的姓名(TOM)怎么在程序中存储? 答:字符串变量 思考:如果一个班级100位学生,每个人的姓名都要存储,应该如何书写程序?...声明100个变量吗? 答:No,我们使用列表就可以了, 列表一次可以存储多个数据 列表(list)类型,是数据容器的一类,我们来详细学习它。...我们可以使用:下标索引 如图,列表中的每一个元素,都有其位置下标索引,从前向后的方向,从0开始,依次递增 我们只需要按照下标索引,即可取得对应位置的元素。...下标索引的注意事项: 要注意下标索引的取值范围,超出范围无法取出元素,并且会报错 列表的常用操作(方法)和特点 列表除了可以: 定义 使用下标索引获取值 以外, 列表也提供了一系列功能: 插入元素
随着互联网的发展,社会协作变得更加自由,每个人都变成了可以与任何人自由联接的一个节点。...比如现在的很多公司,会计可以外包,车辆可以外包,食堂可以外包,甚至宣传和产品生产都可以外包,公司只需要专注于自己的长板即可。 这就是社会充分协作的场景,让专业的人做专业的事。...英国思想家齐格蒙特.鲍曼在2002年就提出了“流动的现代性”理论,维基百科是这样解释的: 社会形式和社会制度再也没有充分的时间去固化人们的行为,也无法作为指引人类行动与长期人生计划的框架或者参考,因此个人不得不寻求创造自己生活的其他途径...处于流动的现代性当中的个人必须计划行动,以及计算在不确定之下行动(或者没行动成)会导致的收益与损失。 社会变化越来越快,对于个人来说,做年初计划都有点过时了,变化太快了了,计划完全赶不上。...你今天干的事可以在你上一个月都还不知道,下个月你要干什么事现在你也不知道。 ---- 社会发展越来越快,但我们每个人学习成长的速度却几乎是不变的,这就是一个矛盾。
这是TensorRT 4.0之后的一个更新,RNN对NLP这块的支持变得越来越好。 除了TensorFlow和Caffe这两个训练出来的模型以外,基本上现在都支持Onnx的网络格式。...这样的话在做计算的时候,转换数据的速度非常快,因为数据类型的原因,它所占用的资源也非常少,这个时候的计算速度就会变得很快。 第二件事是网络层的合并,包括一些张量的重新规划。 第三件事是内核调用。...可以给更多的图片,但是精度肯定是会下降的少一些,但是这个不会说差别非常大。选样本最好是选择特征照片,首先得涵盖各种特征,除了各个类别之外,有正样本负样本等等。...别人转后的TensorRT的模型,转给我用,会给好几个不同的batch size,这几个会有区别吗?对速度有什么影响呢?...首先TensorRT转的并不是模型,转过来的是TensorRT的一个引擎,引擎需要调用模型,这个引擎里边有不同batch size,但速度应该是不变,更多的batch意味着这吞吐量不同,也就是同时的计算能力不用
作者|Polly蜀黍 每个人都会有这样的感触,小的时候上学,老师讲课拖堂1分钟就会很烦躁,不喜欢的课听不进去,学不好,内心一直是一种抵触的状态。...但我慢慢开始喜欢上了做网页(html),那个时候做个网站不需要备案,ip地址还不是动态分配的,所以我就把我自己家的电脑做了服务器,在高中做了我第一个网站——班级主页,里面有同学的简介,班级的简介,班级照片以及老师介绍...从上述三个情况我做一个简单的分析就是,每个人都有自己的一扇门,至于这扇门是否完全打开,要看我们的经历和觉悟,而打开这扇门的过程,就是修行。...其实不停的学习并不是让你完全记住里面的内容,学到专精的程度,只是让你开阔眼界,就好比一定要出去闯闯见见世面是一个道理,掌握的知识越多越全面,大局观和考虑问题的层面就会不一样,至于有什么不一样,多读几本书去自己体会...,不管是难伺候的客户还是繁杂的公司内部斗争,我都应付过来了,这是我打开的第一扇门,做到的第一件我觉得我无法做到的事。
这世界上996的人很多,每天工作12小时、13小时的人很多,比我们辛苦、比我们努力、比我们聪明的人很多,并不是所有做996的人都有这个机会真正做一些有价值、有意义并且还能够有成就感的事。...我除了上课考试以外,做学生会工作花的时间比任何人都多,去学会怎么服务别人,学会怎么样去建立同学之间的关系,让同学们能够在学校里面做得好一点。...商业是最大的公益,创造就业、创造税收,没有商业的税收,没有经济的发展,哪来的高铁、哪来的高速公路?我们为社会的进步做了贡献,我们让阿里的每个人成长,我们创造了无数的就业。...阿里有福报,我们这些人解决了自己的温饱,有自己很好的收入,自己的公司不用太担心盈利,我们还可以为别人去干点事,这是很大的福气。 其实公益是帮自己,慈善可能是帮别人为主。...,不是一件很好的事情吗?
每个人都会有这样的感触,小的时候上学,老师讲课拖堂1分钟就会很烦躁,不喜欢的课听不进去,学不好,内心一直是一种抵触的状态。但如果换是出去玩,打游戏就会有无穷的力量,游戏一打就是一天,或者一夜。...但我慢慢开始喜欢上了做网页(html),那个时候做个网站不需要备案,ip地址还不是动态分配的,所以我就把我自己家的电脑做了服务器,在高中做了我第一个网站——班级主页,里面有同学的简介,班级的简介,班级照片以及老师介绍...从上述三个情况我做一个简单的分析就是,每个人都有自己的一扇门,至于这扇门是否完全打开,要看我们的经历和觉悟,而打开这扇门的过程,就是修行。...其实不停的学习并不是让你完全记住里面的内容,学到专精的程度,只是让你开阔眼界,就好比一定要出去闯闯见见世面是一个道理,掌握的知识越多越全面,大局观和考虑问题的层面就会不一样,至于有什么不一样,多读几本书去自己体会...不管是难伺候的客户还是繁杂的公司内部斗争,我都应付过来了,这是我打开的第一扇门,做到的第一件我觉得我无法做到的事。
源 / 开源中国 文 / Polly蜀黍 每个人都会有这样的感触,小的时候上学,老师讲课拖堂1分钟就会很烦躁,不喜欢的课听不进去,学不好,内心一直是一种抵触的状态。...但我慢慢开始喜欢上了做网页(html),那个时候做个网站不需要备案,ip地址还不是动态分配的,所以我就把我自己家的电脑做了服务器,在高中做了我第一个网站——班级主页,里面有同学的简介,班级的简介,班级照片以及老师介绍...从上述三个情况我做一个简单的分析就是,每个人都有自己的一扇门,至于这扇门是否完全打开,要看我们的经历和觉悟,而打开这扇门的过程,就是修行。...其实不停的学习并不是让你完全记住里面的内容,学到专精的程度,只是让你开阔眼界,就好比一定要出去闯闯见见世面是一个道理,掌握的知识越多越全面,大局观和考虑问题的层面就会不一样,至于有什么不一样,多读几本书去自己体会...,不管是难伺候的客户还是繁杂的公司内部斗争,我都应付过来了,这是我打开的第一扇门,做到的第一件我觉得我无法做到的事。
减负这件事情,我觉得最可怕的是,孩子每天就这么多小时,最主要的是大家集中精力只干一件事。 如果大家花那么多时间,但是都是特别合理的规划,那就不叫负担了。...因为我们是班级授课,有些孩子在个别学科可能一时半会儿有点掉队,老师无法顾及的时候,确实应该寻求机构的帮助,通过“一对一”帮孩子补起来。...所以我们就不得不给他报一个零基础的英语的小学生的班,当我发现他的水平已经能赶上了以后,我就不让他学了。除了这个英语,他就没有参加过别的课外学习。...王殿军:教育的本质应该是促进人的全面发展,健康成长,而且一定要照顾到每个人的需求、个性。...当能够营造出这样氛围的时候,孩子们估计就比较幸福、快乐了,每个人都能找到自己能够施展才华的领域、表达舞台、上升通道。 6 腾讯教育:您是如何看待腾讯教育的?对腾讯教育有什么样的期待?
为了让自己不至于沦落到被裁,孙景疯狂找身边有管理经验的朋友请教。 有个朋友一番话让他醍醐灌顶: 你为什么要跟下面的人抢事干? 做执行,眼里有活就行。...孙景在跟上级对齐月度目标之后,做了完整的业务推进书。进行了目标的拆解,计划制定,预估了任务时间,明确交付物和负责人。 这样一来,什么人在什么时间做什么事,一目了然。...在大家都缩减成本的情况下,最受欢迎的往往是有能力用更低成本去推动大家完成目标的人。 这种leader,都有一个特点: 懂得做正确的事(方向),正确地做事(方法)。...班级群每天有干货讲解和答疑,错过可以集中回看。 Q:报名后如何进群? A:报名后会出现助教老师二维码,扫码添加,等待助教老师通过拉群即可。 Q:添加不上助教怎么办?...A:当日下单的用户,会在48小时内分配班级及助教,分配好后助教老师会第一时间通过好友申请。
为了让自己不至于沦落到被裁,孙景疯狂找身边有管理经验的朋友请教。 有个朋友一番话让他醍醐灌顶: 你为什么要跟下面的人抢事干? 做执行,眼里有活就行。...孙景在跟上级对齐月度目标之后,做了完整的业务推进书。进行了目标的拆解,计划制定,预估了任务时间,明确交付物和负责人。 这样一来,什么人在什么时间做什么事,一目了然。...在大家都缩减成本的情况下,最受欢迎的往往是有能力用更低成本去推动大家完成目标的人。 这种leader,都有一个特点: 懂得做正确的事(方向),正确地做事(方法)。...Q&A Q:学习方式是怎样的? A:情景式学习课堂+微信群分享+助教辅导陪伴。 手机端上课,学习时间自由安排。 班级群每天有干货讲解和答疑,错过可以集中回看。 Q:报名后如何进群?...A:当日下单的用户,会在48小时内分配班级及助教,分配好后助教老师会第一时间通过好友申请。
除了HLM(完全由GUI运行)以外,所有程序的下面都包含用于每个模型的代码/语法。我们提供了HLM和SPSS的屏幕截图。此外,每个模型均以分层格式和混合格式指定。...这些结果与其他程序的结果完全匹配,除了固定效果的t统计量存在一些细微差异。...可以将此变量的输出解释为Extrav的随机斜率分量。我们必须这样做,因为Mplus是为结构方程模型设计的,其多级模型功能是其潜在潜伏分析程序的改编。...对Sex的固定估计意味着,在Extrav不变的情况下,女学生(Sex = 1)的普遍得分比男学生(基线组,Sex = 0)高1.244。...换句话说,教师的经历是否适度了性格外向或性别对受欢迎程度的影响? 可以看到,在分层格式中,Texp在三个方程式的每个方程式内都有一个斜率系数。
但是出于比较的目的,我们将仅研究完全嵌套的数据集。除了HLM(完全由GUI运行)以外,所有程序的下面都包含用于每个模型的代码/语法。我们提供了HLM和SPSS的屏幕截图。...这些结果与其他程序的结果完全匹配,除了固定效果的t统计量存在一些细微差异。...可以将此变量的输出解释为Extrav的随机斜率分量。我们必须这样做,因为Mplus是为结构方程模型设计的,其多级模型功能是其潜在潜伏分析程序的改编。...对Sex的固定估计意味着,在Extrav不变的情况下,女学生(Sex = 1)的普遍得分比男学生(基线组,Sex = 0)高1.244。...换句话说,教师的经历是否适度了性格外向或性别对受欢迎程度的影响? 可以看到,在分层格式中,Texp在三个方程式的每个方程式内都有一个斜率系数。
,我们举个例子,比如有个班级,班级里有50人,老师把这50人的信息录入系统,信息可能包含姓名、年龄、性别、身高、体重、联系方式及各科成绩等,普通方式,我们可以这么处理,每个人都建个对象,对象包含这些信息...上面这种写法,我们会发现做了很多重复的事情,每个人都有名字、年龄等信息,其实我们就可以把这些提取出来。...,我们可以看到我们实例化的对象,有个__proto__属性,这个属性就是隐式原型,这个__proto__是所有对象都有的属性, ?...,当我们访问一个对象的属性时,如果这个对象内部不存在这个属性,那么他就会去__proto__里找这个属性,这个__proto__又会有自己的__proto__,于是就这样 一直找下去,也就是我们平时所说的原型链的概念...__proto__是所有对象都有的属性,通过__proto__的链式查找,可以形成原型链,原型链的终点是null。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云