城边编程 phplog 上一篇文章介绍了数据库中锁的起源，今天将介绍数据库中常用的锁。...乐观锁不是真正的『锁』 乐观锁不会给资源加锁，他通过CAS加自旋的方式在多线程中对资源进行读写操作。我们经常听到无锁版队列、无锁版链表、无锁版数据结构和算法等，底层都是使用乐观锁实现。...age = 31 where name = 'Layne'; 第一条 SQL 使用主键索引来查询，则只需要在 id = 9 这个主键索引上加写锁；第二条 SQL 使用二级索引来查询，首先在 name...而 InnoDB 的二级索引的叶节点存储的则是主键值，所以通过二级索引查询数据时，需要拿对应的主键去聚簇索引中再次进行查询才能拿到数据行。 举个开发中的实际例子。...更新操作必须要根据索引进行操作，没有索引时，不仅会消耗大量的锁资源，增加数据库的开销，还会极大的降低了数据库的并发性能。 2.
所以我们需要让这种副作用是可观察的。...主要原因是不可变的值： 本质上是线程安全的，因此不需要同步 对于equals和hashCode是可靠的 不需要克隆 在非受检unchecked类型转换中是类型安全的 对于函数式编程来说不可变值是最透明的...为此Vavr设计了一个集合类库，旨在代替Java中的集合框架。...原始链表保持不变，新的链表大小保持不变元素被替换了。当然你可以使用其它API来生成一个大小变化的副本，不过可以肯定的是原始的链表一定不会发生改变。...false lazy.get(); // = 0.123 lazy.isEvaluated(); // = true lazy.get(); // = 0.123 // 需要使用数据时才从数据源加载
所以我们需要让这种副作用是可观察的。...主要原因是不可变的值： 本质上是线程安全的，因此不需要同步 对于equals和hashCode是可靠的 不需要克隆 在非受检unchecked类型转换中是类型安全的 对于函数式编程来说不可变值是最透明的...为此Vavr设计了一个集合类库，旨在代替Java中的集合框架。...当然你可以使用其它API来生成一个大小变化的副本，不过可以肯定的是原始的链表一定不会发生改变。...false lazy.get(); // = 0.123 lazy.isEvaluated(); // = true lazy.get(); // = 0.123 // 需要使用数据时才从数据源加载
让我们深入探讨这个问题，并提出一份1000字的技术文章，解决这个问题。本文将探讨itz文档中未提到的如何使用requests库中的r.content来获取响应的问题。...2、如果文档仍然没有包括这方面的信息，那么可以考虑向itz文档的维护者提交一个反馈或建议，建议他们更新文档以包括如何使用r.content的示例和说明。...这将有助于其他开发者更容易地使用requests库。3、在等待文档更新的过程中，开发者可以通过查看requests库的官方文档来获取关于r.content的更多信息和示例。...官方文档通常会提供详细的说明和示例，以帮助开发者更好地使用库的功能。结论：在解决itz文档中未提到的Content-Encoding问题时，我们强调了如何正确使用r.content来获取响应的内容。...我希望这篇文章对你有所帮助，如果你有任何进一步的问题或需要更多的信息，请随时提问。
我一直认为编程语言的能力取决于它的软件库，因此本文将着重介绍我经常使用的一些关于机器学习算法的 R 包和 Python 中的替代包。...pandas 吸取了 R 语言中数据清洗功能的优点并将其引入到 Python 中。...该库中实现了数据框的功能和其他的一些常用操作方法，它基本包含了 reshape/reshape2 和 plyr/dplyr 中的精华之处。...Python 中拥有正则表达式库re,和一个内置的字符串软件包 string。 RStudio -> Rodeo 对于许多用户来说，RStudio 是 R 语言中一款非常友好的编辑器。...sqldf -> pandasql sqldf 是 SQL 用户在 R 中轻松操作数据的一个好方法。在我刚开始喜欢使用 R 语言的时候，我经常利用 sqldf 来处理数据。
Python 中的协程并不是线程安全的，它们应该运行在同一个线程中。如果想要在多线程中使用协程，需要为每个线程创建一个事件循环。...在 Python 中使用 asyncio 库，首先需要确保你的 Python 环境中已经安装了这个库。如果你的 Python 环境是 3.4 或更高版本，那么 asyncio 库应该已经默认安装。...总的来说，asyncio 库提供了一种简单有效的方式来处理异步 I/O 操作，它可以帮助你编写出更高效的 Python 代码。...asyncio 的使用在 Python 中，我们可以使用 asyncio 库来实现异步 I/O 操作。这个库使用了协程（coroutine）的概念，使得我们可以在单线程环境中实现并发操作。...asyncio 库的基本使用方法，希望对你有所帮助。
R.31: If you have non-std smart pointers, follow the basic pattern from std R.31:如果需要实现标准库以外的智能指针，遵照标准库中的基本模式...后面章节中的准则也适用于其他类型的第三方和自定义的智能指针，它们对于发现一般的可能导致性能和正确性问题的智能指针错误很有效。你需要的是对所有智能指针都有效的的准则。...两种情况都犯了sharedptrParam准则指出的错误：p是一个共享指针，但是这里没有用到任何有关共享的功能。...原文链接 https://github.com/isocpp/CppCoreGuidelines/blob/master/CppCoreGuidelines.md#r31-if-you-have-non-std-smart-pointers-follow-the-basic-pattern-from-std...---- 觉得本文有帮助？
Java视图 1、在MyEclipse中，Java视图下，新建一个普通的java project，新建该项目的目的是：用来接收反转引擎生成的实体类和对应的映射文件。...双击打开，我们就会看到需要用到的数据库了。 ? 12、选中表， 右键 Heibernate Reverse Engineering... ?...15、因为默认生成的pojo类名是TUser，不好，我们需要自定义的，如下图所示： ? 16、点击Finish，到此为止，实体类和对应的映射文件就自动生成好了。...所以我们再将我们想要的东西（上图红色框框中的），复制粘贴到我们在Eclipse中的项目里面去，如下图所示： ?...（2）、 将User.hbm.xml 文件中的属性 catalog="bos19" 删除掉，这样该文件就对数据库名称就没有要求了，数据库名称你爱改成什么都行！
代码理解和代码注释 在学习过程中，如果我们对某段代码的逻辑不是很理解，我们可以向 ChatGPT 求助，它能够解释代码的意义并提供代码注释。...以上以快速排序代码为例，仅仅看代码可能难以理解快速排序算法的逻辑，但是结合 ChatGPT 提供的解释，我们就可以更轻松地理解了。...如果在现有的资料库中难以查询到我们所需的结果，我们可以向 ChatGPT 请求帮助。 代码编写 在 Go 语言中，如何正确的初始化一个 int 类型的切片？...然后以个人信息加密为例子，让 ChatGPT 推荐加密算法，加密算法单独使用它推荐的是 AES 或 RSA，如果是为了提高安全性，考虑使用多种加密算法进行叠加加密，例如先使用AES进行对称加密，再使用RSA...在工作中，可以利用 ChatGPT 进行代码生成、重构、API 文档生成和技术方案对比。这些都是非常实用的技巧和建议，可以帮助开发者轻松应对学习和工作中的各种挑战，提高效率和工作质量。
存储模块：结合图数据库和实时分析数据库，以支持灵活高效的trace数据访问。...path数据存储在图数据库中，通过ServiceName， OperationName和Path ID等维度完成两个数据库的关联。...已生成的business flow也会存储到分析型数据库，当用户生成新的business flow时，会现在图数据库中完成匹配，然后把映射关系存储到分析型数据库中。...trace、path和business flow的可视化样式，如下图所示（就是看图理解架构.....）。 错误链的对比 可参考下图，对比展示正常时期和异常时期的EP链，帮助SRE快速定位异常。...3 案例详情 3.1 性能对比 性能对比如下图所示，其中OTD-R是业内常用手段，ATD-R是eBay之前实现的方案。
增强生成：使用检索到的信息形成更明智的响应。 对于检索，Cohere 的 Embed 模型通过搜索数百万甚至数十亿文档来改善上下文和语义理解，显著提高了检索步骤的实用性和准确性。...对于增强生成，通过识别最相关的信息，Command-R 可以总结、分析、打包这些信息，并帮助员工提高工作效率或者创造全新的产品体验。...即使不使用自家的 Embed 和 Rerank 模型，Command-R 在可扩展的生成模型类别中也优于其他模型。不过当配合使用时，领先优势显著扩大，从而在更复杂的领域实现更高的性能。...Tool Use 功能使企业开发人员能够将 Command-R 转变为引擎，以支持需要使用「数据库和软件工具等内部基础设施」以及「CRM、搜索引擎等外部工具」的任务和工作流程的自动化。...下图为 Command-R 与 Llama 2 70B（chat）、Mixtral、GPT3.5-turbo，在使用搜索工具时的多步推理能力比较。
如下图： 4. 重点来了，在这里可以使用“Upload files”功能上传你自己的“知识库”文件给到大模型推理，文件可以是文档、表格、图片等多种格式，这可以理解是一种对LLM的“静态”增强。...那么，如果你基于成本或安全的考虑，想在私域进行自有知识库的“增强”，甚至切换成其它的大模型来使用这个“增强”，就不得不考虑自行开发实现了，这时候就需要了解检索增强生成（RAG）概念和向量数据库技术的应用...一般来说RAG的工作原理是：首先利用一个检索组件在知识库（这个过程一般使用向量数据库实现）中查找与用户查询相关的文档或数据，这一步骤确保了生成过程基于的是与查询高度相关的信息。...在向量数据库中的应用 产生的向量直接用于向量数据库中，以支持快速的相似性检索和推理。 产生的向量可以用于向量数据库。但通常更注重捕捉丰富的语义信息，在需要深度理解的应用场景中作用更大。...在一个集成了大模型、RAG和智能体的智能客服系统中，大模型可用于理解用户的查询和生成自然语言回复，RAG技术可用于从企业的数据库和知识库中检索准确的信息以支持回复，而智能体则负责管理对话流程、处理事务性任务和执行复杂的用户请求
据 AI 科技评论了解，ECharts 为使用 JavaScript 实现的开源可视化库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender，提供直观...据 ECharts 团队介绍，他们希望通过可视化的方法将模型训练过程中的各个参数以及计算的数据流图实时地展现出来，以帮助模型训练者更好地理解、调试、优化模型。...用户只需要通过 Visual DL 提供的接口将模型相关的各种参数数据写入日志中，然后 Visual DL 会读取日志中的模型相关数据将其展示出来，这些数据包括模型训练过程中的各种定量的度量、用户传入的或者中间训练过程生成的各种图片...从该项目的 GitHub 上可以看到部分可视化案例： 下图是对参数分布和张量进行可视化： ? 下图是对张量和中间生成的图像进行可视化： ? 下图是展示训练过程中错误的出现趋势： ?...深度学习可视化工具对于用户理解、调试和共享模型的结构有重大意义，能帮助大家更好地优化和调节网络。
（7）视图模式 视图模式是用来帮助我们完成批量化注释的，例如我们需要注释多行代码，就可以使用视图模式。...（8）多文件编辑 vim 也支持多文件编辑， 我们需要先使用 vim 打开一个文本，进入底行模式，在底行模式中输入vs + 需要打开的文本名字 ，例如下图： 如下图，就可以进行多文件编辑了： 需要注意的是...test.i 即可生成预处理完后的文件，以 .i 后缀结尾，如下图： 我们使用 vim 进入 test.i 文件查看，如下图： 从图中可以看出，我们的代码已经到800多行了，说明前面的头文件已经展开了...在 gcc -E test.c -o test.i 这段指令中，其含义是使用 gcc 进行程序的翻译，待处理完预处理后就停下来，并将预处理完的程序生成以 .i 为后缀的文件；其中 -E 就是对文件进行预处理操作...其后缀名一般为 .a 其中，静态库是 C/C++ 或者其他第三方提供的所有方法的集合，被所有程序以拷贝的方式，将需要的代码，拷贝到自己的可执行程序中； 静态链接的优点：无视库，可以独立运行； 静态链接的缺点
范例是开发人员将其算法的数值写为独立的纯函数，然后使用库将其编译为可以大规模训练的策略。...范例是开发人员将算法的数字编写为独立的纯函数，然后使用RLlib帮助器函数将其编译为可以大规模训练的策略。该建议在RLlib库中具体实现。...（） 从较高的角度来看，这些构建器将许多函数对象作为输入，包括与之前看到的相似的loss_fn，给定算法配置以返回神经网络模型的model_fn以及给定模型输出以生成动作样本的action_fn。...但是，涉及张量运算的函数要么在图模式下调用一次以构建符号计算图，要么在实际张量下以急切模式多次调用。在下图中，以蓝色和橙色显示这些操作如何一起工作： ? 生成的EagerTFPolicy概述。...根据是在计算部署还是在给定大量部署数据的情况下尝试改进策略，以两种方式之一使用策略对象： ? 推论：正向传递以计算单个动作。这仅涉及查询模型，生成动作分布以及从该分布中采样动作。
美团在平台服务的售前、售中、售后全链路的多个场景中都存在大量的咨询问题。我们基于问答系统，以自动智能回复或推荐回复的方式，来帮助商家提升回答用户问题的效率，同时更快地解决用户问题。...因此我们基于问答系统，以自动智能回复或推荐回复的方式，来帮助商家提升回答用户问题的效率，更快地解决用户的问题。...如下图3所示，整体的流程分为四大步骤，以“故宫周末有学生票吗”为例： 图3 美团KBQA解决方案 Query理解：输入原始Query，输出Query理解结果。...依存分析：以分词和词性识别结果为输入，识别问句的主实体、被提问信息、约束等。 实体识别是句法分析的重要步骤，我们先基于序列标注模型识别实体，再链接到数据库中的节点。...对业界查询快速的图数据库比如Nebula来说，三跳以上的一般查询时间约为几十毫秒，在实际上线使用中耗时较长。
这是一个 PyTorch 库，具备高度优化的 3D 算子以实现该系统。...该映射不仅可以帮助我们在类别级 3D 形状背景下理解图像，还提供泛化同类对象之间对应关系的能力。例如，人们在看到下图左侧突出显示的鸟喙时，可以很轻松地在右图中找出对应点的位置。 ?...这种一致性可扩展到特定实例，也可用于需要理解不同对象共性的场景中。 ?...随着前沿技术（如扫描 3D 空间的自动智能体和系统）的发展，我们需要推进针对 3D 数据的目标检测机制。在这些案例中，3D 场景理解系统需要了解场景中有哪些对象以及它们的位置，以支持导航等高级任务。...利用该机制可生成紧邻对象中心的新点，将这些点分组并聚合以生成边界框候选。使用通过深度神经网络学得的投票基本思路，一组 3D 种子点投票竞争对象中心，以恢复对象的位置和类别。
前言 在分析安装过程之前，需要先了解一下 Android 项目是如何经过编译->打包生成最终的 .apk 格式的安装包。谷歌有一张官方图片来描述 apk 的打包流程，如下图所示。...如 下图 文件： image.png 可以看出，R 文件 中的资源 ID 是一个 4 字节的无符号整数，用 16 进制表示。...resources.arsc 相当于一个资源索引表，也可以理解为一个 map 映射表。其中 map 的 key 就是 R.java 中的资源 ID，而 value 就是其对应的资源所在路径。...classes.dex：包含以 Dalvik/ART 虚拟机可理解的 DEX 文件格式编译的类。 AndroidManifest.xml：包含核心 Android 清单文件。...需要使用工具 jarsigner 对其进行签名，因为 Android 系统不会安装没有进行签名的程序。签名之后会生成 META_INF 文件夹，此文件夹中保存着跟签名相关的各个文件。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 由于自己在写这一部分的报告时，总感觉不能很好地理解概念含义，具体的设计目标也不知道用怎样的形式来表达。...在做完相关报告之后，想着把老师指导之后改正的作业展示一下，希望可以给有类似问题的小伙伴一点点帮助。...系统的概念数据库设计 将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构（即概念模型）的过程就是概念结构设计，最后生成的模型是E-R图。...其他的细节就是正常绘制时需要注意的细节了，例如标好实体间的联系（1：n，m:n等） 下图是我画的第一个E-R图，可以看出非常地乱，还有交叉啥的。...下图是自己系统的一个表结构举例： 可能设计得不太合理，不过结构差不多就是这样。 注：需要表明所使用的数据库Mysql或者是其他。
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