Java 中的 LinkedHashMap 和 HashMap 有什么关系?...不同点： 1.HashMap里面存入的键值对在取出的时候是随机的,也是我们最常用的一个Map.它根据键的HashCode值存储数据,根据键可以直接获取它的值，具有很快的访问速度。...在Map 中插入、删除和定位元素，HashMap 是最好的选择。 2.TreeMap取出来的是排序后的键值对。但如果您要按自然顺序或自定义顺序遍历键，那么TreeMap会更好。...大多数情况下，只要不涉及线程安全问题，Map基本都可以使用HashMap，不过HashMap有一个问题，就是迭代HashMap的顺序并不是HashMap放置的顺序，也就是无序。...LinkedHashMap中的双向链表 (doubly-linked list) ?
使用了OAuth2.0授权协议之后我们在API的访问控制时又多了一个scope的概念。它和角色访问控制的作用类似，有点让人有点模糊不清。今天我们来理清楚这两个概念。...scope scope是 OAuth 2.0 中的一种机制，用于限制客户端应用程序对用户帐户的访问。...客户端获得的访问令牌access_token将包含用户最终指示的scope。该access_token将只能访问其包含的scope限定的的资源。...role role是RBAC权限控制的重要概念之一。一方面它限制了资源的访问，资源该由那些角色访问；另一方面它确定了用户在应用程序中承担何种角色。它让资源和用户之间不再耦合，简化了权限的管理。...被授权给第三方访问的API一定可以被该用户访问；能被该用户访问的API则不一定可以被授权给第三方访问。
Windows Server 2008就要上市了，用虚拟机安装了两个版本的，一个Server Core的，也就是类Unix的命令行管理的版本，另一个是企业板。...微软推出Server Core不就是为了在加强服务器的安全性吗，难道微软不要.NET 作为服务器，这点就比不上同为.NET Framework的实现的Mono，最新的Mono1.2.6,完全支持Asp.net...2.0, 不也一样好好跑在Linux的命令行下吗，当然图形界面可以方便管理员的管理工作，IIS 7.0已经完全用XML文件配置，像apache一样完全胜任用命令行管理了，期待微软在Server Core...微软还在讨论，这个还有什么可讨论的啊，微软给出点魄力出来吧。...另外即将发布的Vista SP1里，.NET Framework 3.0 & 2.0的SP1补丁包会随之而来。
我们在现实生活中接触到的域名有很多，有.com的域名，也有.cn的域名，还有.net的等等。...大家可知道，这些域名并不是一拥有就可以使用的，域名并不是和ip地址一样被机器认可，机器只能识别ip地址，那么域名与ip地址有什么关系呢？怎么样机器来识别域名呢？域名与ip地址表示形式又有什么区别？...域名与ip地址有什么关系 域名与ip地址有着很多关系，有相同之处，也有不同之处。相同之处就是，都可以访问网站，不管是通过域名的形式，还是ip地址的形式都是可以达到访问网站的目的。...域名与ip地址有什么关系？通过以上的分析，域名与ip地址的关系就很明朗有显示出来了。...而且现在我们实际接触的域名还是比较多的，毕竟域名解析直接就解析到ip地址了，我们也没有必要再去记ip地址，记域名就可以了。
在运行XGBoost之前，必须设置三种类型的参数：通用参数、提升器参数和学习任务参数。 通用参数与要使用的提升器有关，通常是树或线性模型 提升器参数取决于选择的提升器 学习任务参数决定学习场景。...例如，回归任务可能使用与排名任务不同的参数 命令行参数与XGBoost的CLI版本的行为有关 全局配置 以下参数可以在全局范围内设置，使用 xgboost.config_context()（Python...用户可以将其设置为以下值之一： 有关 GPU 加速的更多信息，请参见 XGBoost GPU 支持。在分布式环境中，序号选择由分布式框架而不是 XGBoost 处理。...n-、map@n-：在 XGBoost 中，NDCG 和 MAP 在没有任何正样本的列表的分数是1， 通过在评估指标名称后附加“-”，可以要求 XGBoost 将这些分数评估为 0，以在某些条件下保持一致性...有两种NDCG的增益函数形式: 当ndcg_exp_gain为true（默认值）时，相关度不能大于31 命令行参数 以下参数仅用于XGBoost的控制台版本： num_round：提升轮数 data：训练数据路径
Lua 中的元表（Metatable）是 Lua 语言中一个重要的特性，它可以用于实现对象的特殊行为，通过改变对象的元表可以改变对象的默认行为。...以下是 Lua 中元表的一些高级应用场景： 自定义操作符：通过元表可以自定义对象的算术、关系和逻辑操作符的行为，例如可以定义对象的相加、相减、相乘等操作。...重载函数：通过元表可以为对象定义特定的函数，当对象调用该函数时会执行元表中定义的函数，可以实现函数重载的功能。...安全性增强：通过元表可以限制对象的操作，例如禁止对对象进行删除操作或者限制对象的修改行为，从而增强程序的安全性。...这些是 Lua 中元表的一些高级应用场景，通过元表可以实现更灵活和可定制的对象行为，提高程序的可扩展性和重用性。
装饰器是一种特殊的函数，它可以在不修改原始函数的情况下，为函数添加额外的功能。装饰器的工作原理是通过使用一个函数来包装另一个函数，在调用被装饰的函数时，实际上是调用了装饰器函数。...装饰器的语法使用“@”符号，放在函数定义的上方。 装饰器的实际应用场景有很多，以下是一些常见的示例： 日志记录：装饰器可以用于记录函数的调用日志，包括函数名称、参数和返回值等信息。...计时器：装饰器可以用于计算函数的执行时间，可用于性能分析和优化。 缓存：装饰器可以在函数执行前先检查缓存中是否已经有结果，如果有则直接返回结果，避免重复计算。...权限验证：装饰器可以用于验证用户的权限，比如需要登录才能访问的接口。 输入验证：装饰器可以用于验证函数的输入参数是否符合要求，比如检查参数的类型或取值范围等。...总的来说，装饰器提供了一种灵活且可复用的方式来为函数添加额外的功能，可以提高代码的可读性和维护性，并且可以在不修改原始函数的情况下对其进行扩展。
在开始之前，需要说明的是，XGBoost是一个以树模型为重点的梯度提升库，这意味着在XGBoost内部有两个明显的部分： 由树组成的模型 用于构建模型的超参数和配置 如果是专注于深度学习领域，那么应该清楚由固定张量操作的权重组成的神经网络结构与用于训练它们的优化器...因此，当调用 booster.save_model（在R中是 xgb.save）时，XGBoost会保存树、一些模型参数（例如在训练树中的输入列数）以及目标函数，这些组合在一起代表了XGBoost中的“...至于为什么将目标函数保存为模型的一部分，原因是目标函数控制全局偏差的转换（在XGBoost中称为base_score）。用户可以与他人共享此模型，用于预测、评估或使用不同的超参数集继续训练等。...JVM包有其自己的基于内存的序列化方法。...自定义目标和度量标准 XGBoost支持用户提供的自定义目标和度量标准函数作为扩展。这些函数不会保存在模型文件中，因为它们是与语言相关的特性。
AP组在工作中的实际作用 我们都知道，AP上线默认情况下是在default组里面的，适用于常见场景，今天就来说说什么情况下需要分多个AP组的案例。...比如这样一个学校场景，有实验楼、教学楼、食堂、寝室等楼层，都部署了无线AP构建无线网，按我们常见的部署是统一一个无线SSID的VAP，最终调用在AP组里面，但是在学校的场景中，除了一个统一的SSID以外...vlan pool在工作中的实际作用 商场/学校/医院/办公的场景都会有一个统一的SSID，对于这种人流量过多的场景，都会面临一个问题，那么就是人流量非常大，会造成地址容易枯竭的问题。...就是1000个地址左右，这种方法最简单，但是带来的问题就是广播域会增大，而且容易被攻击，通常在有线环境中，我们会通过划分VLAN，然后把一个大的网段划分成多个小的网段，来解决广播域/攻击等问题，在无线中我们要想划分多个小的网段...新接入的STA会被动态的分配到VLANpool中的各个VLAN中，减少了单个VLAN下的STA数目，缩小了广播域；同时每个VLAN尽量均匀的分配IP地址，减少了IP地址的浪费。
theme: channing-cyanhighlight: atom-one-dark在 TypeScript 中，类型系统提供了极大的灵活性和强大的表达能力。...分析代码中的每个部分typeTypeScript 中的 type 是用于定义类型别名的关键字。它允许我们为复杂类型取一个易于理解的名字，便于复用和维护。...它表示从类型 T 中取出所有 keyof T & number 对应的值。keyof Tkeyof T 表示获取类型 T 的所有键的联合类型。....& number& 是交集操作符，用于取两个类型的交集。在这里，keyof T & number 表示仅保留 keyof T 中属于数字的部分。...通过对每个组成部分的逐步分析，以及示例的展示，相信你对这一类型提取工具的意义和用途有了更深刻的理解。
在深度学习中，模型通常需要优化一个包含多个子目标的损失函数。例如，多任务学习（Multi-task Learning）中，模型需要同时优化主任务和辅助任务，每个任务的损失函数都有一个对应的权重参数。...实际应用场景动态权重优化广泛应用于以下场景：多任务学习在多任务学习中，不同任务的损失函数可能对模型的梯度更新产生不同影响。...动态权重优化可以根据定位误差和分类误差的变化动态调整两者的比重，提高检测精度。生成对抗网络（GAN）在 GAN 的训练中，生成器和判别器之间存在动态博弈关系。...结合不确定性量化将贝叶斯方法引入动态权重优化，根据不同损失项的不确定性动态调整权重，提升模型的鲁棒性。跨领域迁移将动态权重优化应用于更多领域，如自然语言处理中的多任务翻译、语音识别中的多模态学习等。...通过动态权重优化，深度学习模型可以更高效地适应复杂任务需求，并在多种实际应用中表现出色。
作者：王爷 团队：搜索中台 概述 有赞搜索中台作为有赞企业级搜索能力复用平台，在解决各个业务域搜索问题时是如何探索与实践的，这个过程中有哪些心得，本文与大家一起分享探讨下。...增量写 这里简单提下同步的扩展点设计，与业务解耦，业务同学不需要关心同步细节，搜索中台又可以不涉及业务太深，通过扩展点方式来解耦。 ?...通用DSL语言 这个不用赘述，由于不同存储的 sql 语法是不同的，如果让业务前置感知就侵入太大了，而且同一存储的不同版本有时候变动也较大，业务方兼容不实际。...心得 这里简单谈几点心得，能够参与到有赞搜索中台的搭建从无到有是蛮幸运的，过程中有很多兄弟团队的支持，使得整个中台的初步落地还算顺利，回顾这期间有些关键节点感悟。...总结 本文简单回顾了下有赞搜索中台在赋能业务搜索过程中的探索与实践，业务场景可能不同，不过这套折叠+协同的思维框架模型是相似的，这里希望引用下《企业IT架构转型之道-阿里中台战略思想与架构实战》钟华老师的话作为结语
随着项目规模的增长，单机Redis可能无法满足性能和可用性的需求，因此Redis集群成为一个理想选择。本文将介绍如何搭建Redis集群，并结合Spring Boot在实际开发中的应用。...--cluster-replicas 1 这里的 是各个节点的IP地址， 是各个节点的端口号。--cluster-replicas 1 指定每个主节点有一个从节点。...编写Redis操作代码 创建一个Spring Boot的Service类，用于封装与Redis集群的交互操作。...缓存商品信息 在商品详情页加载时，可以将商品信息缓存在Redis中，加速后续的页面加载。 2. 用户购物车 将用户的购物车数据存储在Redis中，实现快速的购物车操作。 3....总结 本文介绍了如何搭建Redis集群，以及如何将Redis集群与Spring Boot应用集成，结合实际项目中的应用场景进行说明。
但现实中，可能部分接口的业务流程并不存在完全闭环的情况，比如我们某个项目有个新增企业的业务，如果按照方式4，那么调用顺序就是新增企业-->修改企业信息-->查询企业信息并断言修改字段是否生效-->删除企业...之前我们组小伙伴所写的自动化测试用例中，使用的是上述第一种方式，即每次新增不一样的企业数据，新增后不删除（原因是开发没有提供删除接口，SQL语句涉及的表较多，且表与表之间存在诸多关联，刚好视图中的数据够多...、新增企业成功 最后查询数据库，断言返回值中的企业ID与数据库查到的是否一致 2.优缺点分析 在真正回归测试过程中，上述方案是可以正常运行的，但也面临诸多问题，下面深入分析该设计的优缺点： 优点 方便，...，也会给前端页面的使用造成一定的压力； 运行次数有上限：因为是通过配置文件，不断读取第三方视图中的企业数据，然后添加这些企业数据到我们的系统中，尽管目前三方企业数据量较多，大概有一万多条，但总有用完的一天...、几条数据这么简单，但实际上它背后涉及了十几张表的关联查询、插入、更新和删除； 当然，以上并不一定就是最优的设计，还存在诸多优化空间，如果你有更好的方案，欢迎留言交流！
PHP 中的 data() 函数显示的时间是格林威治时间，和北京时间正好相差8个小时，其他时间相关的函数，如 strtotime() 也有相同的问题，同样可以通过下面的方法来解决： 1....修改php.ini设置： 打开 php.ini，查找 "date.timezone =" ，并在其后面加上设置的时区值，重启服务即可。...直接加上加上8小时的秒数 <?php echo date("Y-m-d H:i:s",time()+8*60*60); ?> ----
计算机科学中的局部性原理，是描述程序运行时访问模式的一种关键概念。它主要分为时间局部性和空间局部性两个方面，广泛应用于系统优化、硬件设计以及高效软件开发中。...实际应用场合CPU 缓存优化：缓存的设计依赖于时间局部性，通过缓存最近访问的数据以减少对主存的访问频率。...数据布局优化：开发中合理安排数据的存储顺序，以提高程序的空间局部性。...时间局部性与空间局部性的结合在实际程序中，时间局部性和空间局部性通常是相辅相成的。例如，矩阵的操作中，既有对相同数据的重复访问，也有对相邻数据的顺序访问。...示例：矩阵的行优先与列优先遍历#include #include #include int main() { const int size =
; } } 使用线程的场景： 需要对线程执行进行低级控制。 有对线程优先级或状态的特定要求。 处理已使用线程的旧代码。...Task是.NET Framework 4中引入的一种更高级别的构造，提供了一种在C#中并发运行代码的更灵活的方式。...：{firstCompleted.Result}"); 线程与任务的主要区别： 使用方便性 线程：直接管理线程可能比较复杂，需要手动处理线程状态、优先级和同步。...在 C# 中选择 Thread 或 Task 对应用程序的性能和可维护性有很大影响。线程提供了更细粒度的控制，适用于需要低级管理的特定场景。...然而，由于线程状态管理、同步复杂性及潜在的性能问题，它们并非总是最佳选择。 相比之下，Task 提供了更高的抽象，简化了异步编程。它们更易用，能够更优雅地处理错误，且易于与取消和返回值配合使用。
在这里，作者发现与语言相关的脑网络中，由特定频率下有节律性的神经元同步可以促进脑区间的相互作用。...这些结果表明在语言处理过程中，有节律的定向交互的功能相关性取决于由不同频率段支持的脑区间相互作用的方向。这种功能相关性可扩展到其他认知领域，即反映一种与任务相关的脑网络中的信息动态流向的通用机制。...在本研究中，保证了在不同条件下时域信号差异和词汇频率边缘分布的平衡性。由于脑区对特定的分段数量因脑区对有差异，因此只用一个分段子集来计算GC。最终保留了147个分段。...此外，在右半球中发现，额叶到颞叶、颞上回到颞中回之间存在显著的调制连接（置换检验，p的多重比较校正）。 ? 图4 有向交互的强度受语言输入的调节。...在这篇论文中，证明了大脑中与语言相关的脑区之间的作用是由有节律性的神经元同步促成的，不同的节律反映信息流的方向。这些发现可能反映了一种在认知处理过程中，允许与任务相关脑区中的信息动态流向的通用机制。
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