这篇文章我本来是想写了放到极客时间上我写的专栏里面的，但是专栏的内容是需要仔细斟酌的。这篇文章我认为还是偏难，不适合整个专栏的内容和难度的定位，因此我把它稍微加工了一下，放到我这个博客上。...在专栏中的第 36 讲的选修课堂中，我介绍了 Diffie–Hellman 密钥交换这一算法，它可以说是质数在加密技术中的一个应用，并且是通过其中的 “模幂运算” 来实现的。...今天，我来介绍质数的另一个应用，RSA 背后的算法。...我在互联网上搜索了一下，我发现基本没有能把它背后的实现原理用浅显的中文叙述讲清楚的，但我还是想试一试，看看能不能尽可能避开那些难懂的术语，用尽量形象和易于理解的方式，把 RSA 背后的原理讲清楚。...g 这其实是什么？
2022年12月份的时候，ChatGPT还只是个被人各种撩的聊天工具。但进入2023年后，已经向着效率工具迈进了。...但ChatGPT并不是一蹴而就，以更广阔的的视野来看，这背后是AIGC“智慧涌现”的大浪潮。那么，AIGC的发展节点有哪些？企业竞争靠什么？ AIGC是如何一步步突破的？...GAN的开创性在于，精巧地设计了一种“自监督学习”方式，跳出了以往监督学习需要大量标签数据的应用困境，可以广泛应用于图像生成、风格迁移、AI艺术和黑白老照片上色修复。...2016年，AlphaGo击败人类围棋的最高代表韩国棋手李世石，Go背后正是谷歌旗下的DeepMind。...在对话机器人Sparrow、剧本创作机器人Dramatron等背后的语言大模型中找到灵感，构建了会聊天、会干活、会玩游戏的Gato。 Meta在加速AI的商业化落地。
为帮助用户了解极致体验背后的关键技术点，本期带来腾讯云数据库专家工程师王鲁俊给大家分享的腾讯云原生数据库TDSQL-C的架构探索和实践，内容主要分为四个部分： 本次分享主要分为四个部分： 第一部分，介绍腾讯云原生数据库...Serverless 上图描述的是一些业务预测未来一段时间的数据存储或者数据计算的需求是持续上涨的，但实际上可能真实的用户需求是图中灰色的曲线。...此外，TDSQL-C 也可以做到并行回档，每一个分片并行回档各自的数据的全量和增量的备份，并行回放自己的日志。还有 PITR，也就是可以快速的恢复到数据库的任意时间点的数据的状态。...之后再新写入的数据都是按四列写入的，原来的数据在磁盘上存的是三列的，新插入的数据会打上新格式数据的标记，原来的数据是没有标记的，当用户读取的时候，返回客户之前根据标记来决定。...RDS 构建索引的时候，尤其是 8.0 的相对早一点的版本，都是单线程构建的。
其背后的原理是，for 语句对容器对象调用 iter()。该函数返回一个迭代器对象，该对象定义了 __next__() 方法，该方法一次访问一个容器中的元素。...对类添加 iterator 的行为，可以通过在类中定义 __iter__() 方法实现，该方法返回一个包含 __next__() 的对象；如果类已经定义 __next__()， __iter__() 可以返回...Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。...可以把这个数据流看做是一个有序序列，但我们却不能提前知道序列的长度，只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据，所以Iterator的计算是惰性的，只有在需要返回下一个数据时它才会计算。...Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流，例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。
虽然产品众多，但从营收构成来看，2022全年九号公司来自两轮电动车业务的营收已经占到总营收的26%，成为公司的新增长引擎。...2022年，九号公司的净利率只有4.43%，同期主营两轮电动车的企业雅迪、爱玛的净利率分别为7.03%、8.85%。...而其中高价位电动车车主把两轮电动车作为其他交通工具的补充特征更为突出。"...仅从数据来看，九号智能两轮电动车的销量还不及头部企业的零头，同为“新势力”的小牛表现也差不多。...两轮车竞争加剧前文提到，以九号公司为代表的“新势力”，正在搅局由雅迪、爱玛等组成的老牌两轮电动车企业市场格局。而随着各种新技术的出现，两轮电动车品牌的智能化竞争日趋激烈。
在看面试题的时候，看到了一篇比较有意思的场景题——如何实现一个扫码登录功能基本的账号密码登录我们在日常登录网站时，经常会使用到扫码登录这个选项，如果要理解背后原理，我们可以从最简单的用户登录场景切入：基础的使用账号密码登录背后逻辑很简单...，有使用淘宝这种本地APP登录PC端淘宝官网的场景，也有使用微信这种第三方应用登录其他应用的，这里我们先来探讨一下本地应用扫码登录的背后原理一般来说，二维码只是一个随机生成的像素图片，生成二维码包含前端与后端两层处理...，但是还未被确认已授权：登录信息已经被用户确认，这时已经可以访问网站信息已过期：一般来说，网站的登录二维码会设置过期时间，如果超过过期时间会失效由于登录网站的过程是一个比较迅速的过程，因此我们可以使用Redis...url后面携带对应的应用State信息才能获取到最终对应的用户信息2、微信开放平台其实可以比喻为一个巨大的容器，里面有众多的第三方授权应用，我们每次在新的第三方应用登录就是往里面添加元素，登录以前用过的应用就是获取了原来的信息...，其实现的关键核心就在于：生成临时token来进行确认登录至此，本文的内容就全部结束了，关于扫码登录背后的逻辑还是很有趣的，希望对你有所帮助！！！
另一方面，按名引入使得rollup之类的工具能够把模块扁平地拼接起来，压缩工具就能在此基础上进行更暴力的变量名混淆，进一步减小bundle size 只把源码切换到了ES Module，单测用例并未切换...'); 从表面上解决了长路径引用的问题（并没有解决项目结构深层嵌套的根本问题），使用非标准模块机制有几个典型的坏处： 与标准不和，接入标准生态中的工具时会面临适配问题 源码难读，不容易弄明白模块依赖关系...Gulp/Grunt+Browserify手搓的一套工具，后来在扩展方面受限于工具，例如： Node环境下性能不好：频繁的process.env.NODE_ENV访问拖慢了SSR性能，但又没办法从类库角度解决.../cjs/react.development.js'); } 常用手段，构建时把process.env.NODE_ENV替换成目标环境对应的字符串常量，在后续构建过程中（打包工具/压缩工具）会把多余代码剔除掉...，这个应用就指主站） 人工测试用例，需要的时候人工验证DOM相关的改动 不做浏览器环境的自动化测试主要有3个原因： 浏览器环境的测试工具不那么可靠（flaky），依以往经验来看，并不能如愿发现很多问题
01 AI“还原”帝王相 逼真的让人惊叹 从去年开始，AI修复技术开始显现，从开始的修复北京老照片，再到AI“还原”帝王相，简直逼真的不能再逼真了。 ? ?...而前一段时间贾玲执导的《你好，李焕英》火爆全网，AI技术也修复了其母亲的照片，简直和贾玲一模一样，唤起了人们的共鸣。...并且运用了大量的算法进行分析，以建模的方式勾画面部形状、特征、头发和皮肤。这种图像融合和创造的技术，推动了AI行业的进一步发展。 ?...在整个AI领域分类很多，比如，AI训练师、模型训练师、技术、算法，方方面面都可以掺到产业链中，不管是否成为一名机器学习的技术从业者，对于了解机器学习，可以帮助我们提高掌握时代的机会，使得我们及时的了解时代新概念...并且在时代发展的风口下怎样进行乘风破浪？我们知道，人工智能是目的，是结果；深度学习、机器学习是方法，是工具。
随着国内外低代码公司的融资频频，低代码也成为了ToB的新风口。 不过，虽然有知名创投机构和互联网大厂的入局，但是他们对低代码平台的商业认知水平，还停留在初级的概念阶段。...老一代码农，也正是靠着这些高效率的开发环境，攒了一个又一个的项目，才过上有房有车的生活。...利用低代码的效率优势，实现项目低成本快速签单 低代码平台公认的优势，是软件的生产效率。...但从软件业务的整个商业过程来看，低代码平台的商业价值，并不是软件生产效率；而是整个项目周期的效率，包括销售、开发和交付的效率。特别是销售效率，在很大程度上，决定了软件业务的成败。...一般情况下，同样的业务内容，SaaS的平均销售周期，可以低至软件的30%以下。这是因为SaaS可以通过配置方式，快速搭建近似最终方案的业务模型，可以加载业务数据，实现快速的业务验证。
至少从我的角度来说，外包本身的存在无论对企业还是对个人求职者来说，是利大于弊的。至于外包好或者坏的定论，更多的是出自个人的利益角度，而非真的好与坏。...其次，大厂的技术实践和话题在舆论中占据主流，即使是小公司也是什么都想和大厂对标，比如做什么业务，用什么系统架构和技术框架，因此在招聘时对求职者的要求也是鸡蛋里挑骨头。...但是，你在这份工作带来的平台上，可以接触到相对更规范的作业流程、更复杂的业务、更好的技术实践，以及整体来说更优秀的一批软件工程师。而这些因素，在我看来才是对一个人最好的成长环境。 接触不到核心业务？...更规范的作业流程背后是更严谨和成熟的质量保障以及软件研发交付体系，很多业内知名的技术实践你也可以旁敲侧击的去学习去咨询，而其中最难得的资源，则是那些更优秀的甲方工程师。...这年头根本就没有所谓稳定的岗位，只有自己的能力才是稳定的，也是支撑个人去选择更好平台的底气。 你的能力决定了你的可选范围，顺带影响你的工作履历和项目经验。
dijkstra算法也被称为狄克斯特拉算法，是由一个名为狄克斯特拉的荷兰科学家提出的，这种算法是计算从一个顶点到其他各个顶点的最短路径，虽然看上去很抽象，但是在实际生活中应用非常广泛，比如在网络中寻找路由器的最短路径就是通过该种算法实现的...那么dijkstra算法原理是什么？dijkstra算法的缺点是什么？ image.png 一、dijkstra算法原理是什么？...二、dijkstra算法的缺点是什么？...在dijkstra算法的应用过程中，某些有权图的边可能为负，也就是说，即使有权图中并不包含可以从节点到达的负权回路，dijkstra算法依然是可以继续应用的，但是假如存在一个可以直接从节点到达的负回路，...以上为大家介绍了dijkstra算法的原理以及缺点，dijkstra算法不管是在实际生活中，还是在网络中都有非常广泛的应用，在使用时应当尽力避免算法的缺陷，才能最大程度发挥算法优势。
——费曼 XGBoost是一个很优美的算法，它的过程不乏启发性。这些通常简单而美丽的概念在数学术语中消失了。...为了解XGBoost是什么，我们首先要了解什么是梯度提升机Gradient Boosting，以及梯度提升机背后的数学概念。...请注意，这篇文章假设你对梯度提升机非常熟悉，并试图触及梯度提升机和XGBoost背后的直觉和数学。现在我们开始吧。...我们将遵循梯度下降法，逐步逼近损失函数的极小值，算法的学习速率将给出每一次更新的步长。在损失函数最小的情况下，我们的错误率也最低。 因此，我们将在损失函数的-ve梯度处建立新模型hₜ₊₁ ?...二阶导数对于加快梯度下降非常重要，因为在一个损失函数的山谷里，如果算法的修正方向是锯齿状的下降，那么您在沿着山谷的实际梯度上的进展就非常缓慢， 通过二阶导数调整方向将使您的下降方向朝山谷的实际梯度方向倾斜
得益于社交网络的爆发式发展，“社会计算”尤其是社交网络分析成为数据挖掘的新宠儿。下面我们就针对微博网络分析的一些算法进行简单的介绍，其中的有些算法对于其他的社交应用可能也适用。...技术篇：微博推荐引擎体系结构简述 探寻微博背后的大数据原理：微博推荐算法简述 标签传播 微博用户量浩大，不同的人有不同的兴趣。挖掘每个用户的兴趣有助于更加精准的广告投放、内容推荐。...为了得到最终的用户标签，先做第一个假设： 每个用户的好友(或粉丝)中与该用户具有相同兴趣的人占多数。 这就引出了本文介绍的第一个算法，即标签传播算法。...在网页排名中，基于网络关系的算法还有HITS、HillTop算法等，这些算法也可以借鉴到影响力计算中来。 上面的算法有什么缺点呢？...对于标签传播算法得到的结果，对同一标签下的用户运行影响力计算算法，可以得到该标签下的影响力排名，即领域内影响力排名。
又快到春节了，春节最幸福莫过于有红包收；而在某年因为手机抢红包而红遍大江南北的微信将春节加了一把火。那我们今天就来说说抢红包的机制及后面的算法。...首先抢红包必须要满足以下的条件： 1、所有人抢到的金额加起来必须等于红包的金额，不能少或多。这是必须的。 2、每个人的金额尽量平均，这样体现公平工作。...我的思路是，首先将随机得到一个100以内的数值，然后减去，在剩余的随机，再随机。...当这个后我发现还有一个算法： 每次抢到的金额=随机区间[0.01, m/n x 2 - 0.01]元 这个比较简单点，至于行不行就各位自己测试了。。...} Console.WriteLine("Program End:"); } } } 为什么要写这篇文字呢，是因为这种算法很多时候需要用到
02 机器学习问题的分类 机器学习算法是一个大的家族，狭义上是统计学的一个分支，广义上是人工智能研究的基础。按照不同的标准，机器学习算法可以有不同的分类方式。...在下一章节我们深入讨论每一种典型的机器学习算法原理之前，我们先看一下如何对机器学习算法进行大的分类。...（2）非参数化：非参数化算法对底层数据遵守的规律不做任何假设，直接依靠数据得到模型。比如决策树算法，kNN算法（k最邻近算法）。同参数化算法相比，非参数化算法更加灵活，效果有时候比较强大。...然后根据贝叶斯公式，我们可以得到最终的预测方程P(Y|X)。比较典型的例子，是朴素贝叶斯算法。 （2）判别式：判别式算法直接根据数据去训练并且得到预测方程P(Y|X)，比如逻辑回归算法。...这些算法包括K-means聚类算法，朴素贝叶斯，逻辑回归，PageRank等。 （2）非分布式：许多效果优异的机器学习算法，并不容易被改造成分布式计算方式。
Microsoft的Azure也在下周的维护窗口中做好了安排，而Amazon的AWS也安排在周五对相关的设施进行维护。...虽然Linux和Windows基于不同的考虑，对此持有不同的看法，但是这两个操作系统——当然还有其它的x86操作系统，比如FreeBSD和macOS—对系统内存的处理采用了相同的方式，因为对于操作系统在这一部分特性是与底层的处理器高度耦合的...虚拟内存的使用为我们提供了很多除了简单寻址之外的有用的特性。其中最主要的是，每个程序都有了自己独立的一组虚拟地址，有了它自己的一组虚拟地址到物理地址的映射。...在一些常见案例中，在地址可写入的地方，处理器节省了一些时间，因为它以并行方式计算出内存中的目标是什么。...同样的，处理器仍然是保护Ring0的内存不被来自Ring3的程序所访问，但是同样的，它的缓存和其它内部状态已经发生了变化，产生了可测量的差异。
DirectX修复工具最新版：DirectX Repair V4.1 标准版 NEW!...软件简介： DirectX修复工具(DirectX Repair)是一款系统级工具软件，简便易用。本程序为绿色版，无需安装，可直接运行。...程序主要针对0xc000007b问题设计，可以完美修复该问题（详情请参见我的博客《运行游戏时出现0xc000007b错误的解决方法》，其他用途请参见我的博客《让作者告诉你DirectX修复工具到底能解决什么问题...只要在主界面的“工具”菜单下打开“选项”对话框，找到“扩展”标签，点击其中的“开始扩展”按钮即可。扩展过程需要Internet连接，扩展成功后新的数据包可自动生效。...更新日志： DirectX修复工具V4.1更新日志 新增的功能： 新增支持C++在线修复功能。
想冠军作品背后的故事？ 那不要错过这个节目 下次直播，小心错过 作为观众，我们只是感叹这个作品的诸多方面，等到深入研究以后，我们更好奇作者在创作这个作品背后的故事。...供应商维度分析 作品对供应商维度分析的设计考虑了最核心的退货问题，并以直观形式呈现，如下： 作品使用了主次分明的结构，环绕型图片，桑基图等，对供应商的宏观指标进行呈现。...折扣分析 作品对折扣对生意给出的影响做出了通用的分析和展示，如下： 通过甘特图展示了不同的活动以及根据活动折扣对生意的历史影响做出了回归分析得到参数，并由此再给出预测，对决策者策划生意规模给出了实用的...数据明细 作品给出了各种维度分析对应的分组汇总动态明细，如下： 这便于决策者可以了解生意背后的实际数据。但本次讲解不陷入技术细节，而是讲解思路。...总结 本作品有清晰定位，并在各个方面做到了很好的平衡，敬请期待作品作者为我们带来背后故事的分享。 下次直播，小心错过
第一时间看干货文章 1 2022年12月份的时候，ChatGPT还只是个被人各种撩的聊天工具。但进入2023年后，已经向着效率工具迈进了。...但ChatGPT并不是一蹴而就，以更广阔的的视野来看，这背后是AIGC“智慧涌现”的大浪潮。 那么，AIGC的发展节点有哪些？企业竞争靠什么？ AIGC是如何一步步突破的？...GAN的开创性在于，精巧地设计了一种“自监督学习”方式，跳出了以往监督学习需要大量标签数据的应用困境，可以广泛应用于图像生成、风格迁移、AI艺术和黑白老照片上色修复。...2016年，AlphaGo击败人类围棋的最高代表韩国棋手李世石，Go背后正是谷歌旗下的DeepMind。...也许同行相轻，Meta首席人工智能科学家Yann LeCun对ChatGPT的评价并不高，他认为从底层技术上看，ChatGPT并不是什么创新性、革命性的发明，除了谷歌和Meta，至少有六家初创公司拥有类似的技术
： 1、构建“中台”背后的商业底层逻辑是什么？...那在这个时期，阿里巴巴的战略是什么？战略背后的商业洞察是什么？...最成功的互联网企业都是在在线化的基础之上，在网络化和智能化方面取得重大突破，这是一个非常简单且有效的分析和思考的工具。...“共享服务”，所有业务单元想要得到阿里妈妈的流量，都必须使用“中台”，这就是“共享服务”背后的平台价值。...人工智能只是人类的一个工具。智能商业的核心特征就是能主动地了解用户，通过学习不断提升用户体验。而真正把用户、数据和算法创造性地连接起来的是“产品”，这也是互联网时代特别强调产品重要性的根本原因。
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