机器学习是为了预测某个值而利用算法来学习数据中模式的科学。利用足够的数据，在所有输入变量与待预测值之间建立映射。在有限的输入变量的情况下，系统更容易预测一个新的值。这种方法不同于传统，传统方法是基于先前设臵的规则开发的，而机器学习模型是使用数据驱动的。
针对一个完全二叉树，进行层序遍历，会出现两种阶段 1）任何一个节点都一定有左子树和右子树。 当遇到某个节点只有左子树没有右子树的时候，那么就切换到第二阶段； 如果只有右子树没有左子树的时候，那么就一定不是二叉树 2)任何一个节点，一定没有子树
信息系统战略规划方法主要分为三个阶段，每个阶段都围绕着企业的不同需求和目标进行规划和实施，以确保信息系统的发展能够支持企业的整体战略目标。下面是各个阶段的详细讲解：
在学习Java的过程中，还是遇到了挺多问题的。要说的话，最困难的并不是学习Java的开始，而是学习编程的开始。最开始接触编程是接触C语言，个人认为C语言还是比Java难挺多的。但是C语言前面的部分要比Java简单（其实难度差别不是非常大），直到指针和后面部分才加大难度。
CountDownLatch(闭锁)是一个很有用的工具类，利用它我们可以拦截一个或多个线程使其在某个条件成熟后再执行。
7月20日消息，英特尔近日宣布，作为美国国防部“快速保障微电子原型-商业计划（RAMP-C）” 计划第二阶段的一部分，英特尔代工服务事业部将新增两位客户：波音 ( Boeing) 和诺斯罗普·格鲁曼 (Northrop Grumman) 。
二分类结局的两阶段估计方法和连续型结局类似，只是其中第二阶段（X–Y）回归使用对数线性或逻辑回归模型。
这个阶段主要是熟悉3D图形学的基本原理，和基本api的使用。 特别是对于空间的变换，矩阵的原理要有非常清楚的认识。 能够用简单的资源，做一个简单的demo，基本上就是达到了。 这个阶段比较简单，基本上每个人都可以达到，学习方法也很简单，就是看书，看demo,写代码。 时间周期大概1年。
影像组学特征可以量化医学影像呈现的特点。然而，缺乏标准化定义和有效参考值限制了临床应用。
在 Rust 中，早期释放（2-Phase Drop）是一种特殊的机制，用于在析构函数中提前释放资源。通过使用早期释放机制，我们可以控制资源的释放顺序，避免资源泄漏和不一致的状态。
1. 四种理论的I/O模型 1） 调用者（服务进程）： 阻塞： 进程发起I/O调用，如果调用为完成，进程被挂起休眠，不能再执行其他功能 非阻塞：进程发起I/O调用，被调用的函数完成之前，依然可以执行其他功能 2） 被调用函数或过程（系统调用I/O读写操作） 同步： 函数或功能被进程调用时，不立即返回值，直到此调用完成 异步： 函数或功能被进程调用时，不能立即完成则返回未完成状态，完成后通知调用进程 3）四中理论模型
nginx 利用 rewrite 屏蔽IE浏览器 1. 四种理论的I/O模型 1） 调用者（服务进程）： 阻塞： 进程发起I/O调用，如果调用为完成，进程被挂起休眠，不能再执行其他功能 非阻塞：进程发起I/O调用，被调用的函数完成之前，依然可以执行其他功能 2） 被调用函数或过程（系统调用I/O读写操作） 同步： 函数或功能被进程调用时，不立即返回值，直到此调用完成 异步： 函数或功能被进程调用时，不能立即完成则返回未完成
视频上色任务可以认为是给定每一帧 L 通道的信息，获得 AB 通道。要求生成的 AB 通道首先要尽可能的与真值相似，其次还要保证帧间一致性，这种一致性不仅体现在相邻帧，远距离帧也要考虑到。最近的自动上色算法使用前面的相邻帧作参考，将视频上色以马尔可夫的方式进行。一些基于参考的上色方法在参考前面的相邻帧的同时还参考输入的参考帧，通过参考帧的监督来实现对上色风格的控制。参考帧的选取无疑是需要大量时间的，因此本文提出了一种两阶段的上色方法，自动生成参考帧并指导上色。
两阶段方法包括两个回归阶段：遗传IV对暴露的第一阶段回归，以及第一阶段暴露的拟合值对结局的第二阶段回归。
前面我们介绍了为解决分布式事务而提出来的的二阶段协议，本文首先来讲解二阶段的不足，然后阐述三阶段协议，三阶段协议也是一个标准的协议，也并没有说具体如何实现。
JSP访问原理/流程总结 第一阶段（请求阶段）：客户端发起请求，请求JSP到服务器。 第二阶段（处理阶段）：Tomcat生成请求对象，然后处理请求。执行JspServlet（或Jsp引擎）将Jsp文件
MapReduce概述 MapReduce是Hadoop的另一个重要组成部分，是一种分布式的计算模型。由Google提出，主要用于搜索领域，解决海量数据的计算问题。 MapReduce执行主要分为两个阶段： map阶段：将任务分解。 reduce阶段：将任务汇总，输出最终结果。 MapReduce执行过程 总体执行过程 MapReduce运行的时候，通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的map方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，
今天介绍两篇大厂推荐系统中提升两阶段建模一致性的文章，都是今年KDD'23上录用的论文。第一篇文章是快手发表的工作，对超长用户历史行为序列建模中，两阶段的用户行为筛选目标不一致问题进行优化，让第一阶段产出的用户行为有更高的比例在第二阶段打高分。第二篇文章是美团发表的工作，对两阶段重排建模进行优化，让第一阶段筛选出的重排组合有更高的比例成为第二阶段的高分结果。
II期临床试验是确定一种药物或方案是否具有足够的临床疗效的关键，需要进行更广泛的研究和开发。 在两阶段设计中，将患者分为两组或两个阶段。 在第一阶段完成时，将进行临时分析以确定是否应进行第二阶段。 如果有疗效的患者人数大于一定数量，则进行第二阶段。 否则，相反。
如果我们是零基础或者非计算机专业毕业的，或者是计算机毕业的铜须，那么我们的基础我认为是比较不扎实的，换句话来说就是即使作为实习生来说，工作给我们的小任务我们都无法完成，我们只能请叫老同志寻求帮助。
1.Linux 能够流畅的使用Shell脚本来完成很多自动化的工作；awk/sed/perl 也操作的不错，能够完成很多文本处理和数据统计等工作；基本能够安装大 部分非特殊的Linux程序（包括各种库、包、第三方依赖等等，比如MongoDB/Redis/Sphinx/Luncene/SVN之类的）；了解基 本的Linux服务，知道如何查看Linux的性能指标数据，知道基本的Linux下面的问题跟踪等
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，曾荣获AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续4年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 量化投资与机器学习公众号 独家解读 量化投资与机器学公众号 QIML Insight——深度研读系列 是公众号全力打造的一档深度、前沿、高水准栏目。
过去一年，Open RAN成为主流，随着越来越多的运营商开始在全球范围内试用和部署该技术，以及越来越多的无线电、服务器和软件供应商加入到这一生态系统中，我们不仅面临着解耦后的无线电、硬件，软件的集成挑战，如何管理和升级所有组件也是一个必须解决的问题。
Phaser，顾名思义，是一个用于阶段同步的工具。与CountDownLatch和CyclicBarrier等同步工具相比，Phaser提供了更为灵活的同步机制。它允许一组线程在多个阶段上进行同步，而不是仅仅在一个点上。这使得Phaser在处理复杂的多阶段并发任务时非常有用。
一个复杂的系统往往都是从一个小而简的系统发展衍化而来，为了满足日益增长的业务需求，不断的增加系统的复杂度，从单体架构逐步发展为分布式架构，而分布式系统架构的设计主要关注：高性能，高可用，高拓展
本文介绍了NIPS 2018 AutoML挑战赛的最终结果，清华大学计算机系朱文武团队斩获第二，高校排名雄踞第一。
Future 是Java 5添加的类，用来描述一个异步计算的结果。前文中，我们领略了 Future 的便利，但它还是存在诸多不足，比如：
本文把php程序员划分为中、高级程序员两大类程序员，并针对这两大程序员应具备的技能进行分类探索。
AutoResetEvent可以在线程与线程间传递信号，来告知其他线程自己已经完成某一阶段的任务。
分布式事务中的TCC模式，貌似是阿里提出来的，所以阿里自研的分布式事务框架总是少不了TCC的影子。
导语：Java作为一门广泛应用于软件开发的编程语言，其强大的标准库——Java API（Application Programming Interface）为开发者提供了丰富的功能和工具。本文将为您介绍Java API的学习路线，从基础到高级，帮助您掌握Java API的使用和应用。
以下是我为您提供的原创Java学习路线图，该路线图旨在帮助您系统地掌握Java开发所需的各个阶段的知识和技能。
按照了解的很多 PHP/LNMP 程序员的发展轨迹，结合个人经验体会，抽象出很多程序员对未来的迷漫，特别对技术学习的盲目和慌乱，简单梳理了这个每个阶段 PHP 程序员的技术要求，来帮助很多 PHP 程序做对照设定学习成长目标。
第一阶段：基础阶段（基础PHP程序员） 重点：把LNMP搞熟练（核心是安装配置基本操作） 目标：能够完成基本的LNMP系统安装，简单配置维护；能够做基本的简单系统的PHP开发；能够在PHP中型系统中支持某个PHP功能模块的开发。 时间：完成本阶段的时间因人而异，有的成长快半年一年就过了，成长慢的两三年也有。 1.Linux： 基本命令、操作、启动、基本服务配置（包括rpm安装文件，各种服务配置等）；会写简单的shell脚本和awk/sed 脚本命令等。 2.Nginx： 做到能够安装
很多人想学习大数据，但是都不清楚大数据学习应该怎么下手。大数据开发工程师简单整理了一下大数据学习路线图，希望对于学习大数据的朋友，有一定的帮助。
目前人工智能和大数据火热，使用的场景也越来越广，日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。
学习内容：Java 语言入门 → OOP 编程 → Java 常用Api、集合 → IO/NIO → Java 实用技术 → Mysql 数据库 → 阶段项目实战 → Linux 基础 → shell 编程
原文出处： 黑夜路人 按照了解的很多PHP/LNMP程序员的发展轨迹，结合个人经验体会，抽象出很多程序员对未来的迷漫，特别对技术学习的盲目和慌乱，简单梳理了这个每个阶段PHP程序员的技术要求，来帮助很多PHP程序做对照设定学习成长目标。 本文按照目前主流技术做了一个基本的梳理，整个是假设PHP程序员不是基础非常扎实的情况进行的设定，并且所有设定都非常具体明确清晰，可能会让人觉得不适，请理解仅代表一家之言。（未来技术变化不在讨论范围） 第一阶段：基础阶段（基础PHP程序员） 重点：把LNMP搞熟练（核心是安
目前，Hive底层使用MapReduce作为实际计算框架，SQL的交互方式隐藏了大部分MapReduce的细节。这种细节的隐藏在带来便利性的同时，也对计算作业的调优带来了一定的难度。未经优化的SQL语句转化后的MapReduce作业，它的运行效率可能大大低于用户的预期。本文我们就来分析一个简单语句的优化过程。
一，分布式事务简介 在当前互联网，大数据和人工智能的热潮中，传统企业也受到这一潮流的冲击，纷纷响应国家“互联网+”的战略号召，企业开始将越来越多的应用从公司内网迁移到云端和移动端，或者将之前孤立的IT系统联网整合，或者将原来厚重的企业应用拆分重组，独立成一个个轻量级的应用对外提供服务，这对传统的业务处理的数据一致性，带来了严重的挑战，我们已经身处一个分布式的计算环境，分布式事务的需求越来越普遍。 举一个例子，某行业电商网站经过几年的发展，业务数据累积越来越多，查询越来越慢。经过内部评审分析，认为系统的瓶颈就
有赞作为一家商家服务公司，OLAP对有赞非常重要，从商家后台的数据看板，再到最近有赞门罗发布会上的有赞贾维斯，都离不开OLAP。具体到技术栈，有赞的MOLAP采用Apache Kylin（参考文章：有赞出品｜升级 Kylin 4 最强攻略！），ROLAP 采用了ClickHouse（参考文章：ClickHouse 在有赞的实践之路）。
以精益的视角，如何打造强大的生产现场是每个制造企业所追求的目标。强大的现场意味着高效的生产运转状态，业绩指标行业领先，系统实践的管理方法。本文结合中小企业生产现场管理和改善经验，和各位共同探讨分享：
前文 可达性分析深度剖析：安全点和安全区域 提到过，在可达性分析中，第一阶段 ”根节点枚举“ 是必须 STW 的，不然如果分析过程中用户进程还在运行，就可能会导致根节点集合的对象引用关系不断变化，这样可达性分析结果的准确性显然也就无法保证了；而第二阶段 ”从根节点开始遍历对象图“，如果不进行 STW 的话，会导致一些问题，由于第二阶段时间比较长，长时间的 STW 很影响性能，所以大佬们设计了一些解决方案，从而使得这个第二阶段可以不用 STW，大幅减少时间
前面我们已经聊过众多指令微调的方案，这一章我们重点讨论下如何注入某一类任务或能力的同时，尽可能不损失模型原有的通用指令理解能力。因为在下游或垂直领域应用中，我们设计的推理任务风格或形式，往往很难通过prompt来稳定实现。这种情况下就会依赖微调来注入稳定的推理风格，但同时在部分场景下我们又需要模型微调前的通用指令理解能力。虽然理论上说有得必有失，但成年人真的不想做选择！这里我们讨论两种方案，来尽可能降低通用能力的损失，一种数据方案，一种训练方案。
NIPS 2018 AutoML挑战赛结果出炉：印度团队autodidact.ai第一，清华计算机系朱文武实验室Meta_Learners团队斩获第二。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.05528.pdf
只需Image Tokenizer，Llama也能做图像生成了，而且效果超过了扩散模型。
大脑在自发言语回忆前的活动为记忆提取的认知过程提供了一个窗口。但是这些记录中包含了与记忆提取无关的神经信号，例如与反应相关的运动活动。本研究中，我们探究了极端记忆要求条件（被试在几秒钟或几天后进行内容回忆）下记忆提取的EEG频谱生物标志物。这种操纵方式有助于分离出与长时记忆提取相关的脑电成分。在回忆提取之前，我们观察到theta (4-8Hz)频段功率增加(+ T)，alpha (8-20Hz)频段功率(-A)降低和gamma (40-128Hz)频段功率增加(+ G)，这种频谱模式(+ T-A + G)区分了长延迟回忆和立即回忆的情况，我们认为频谱模式（+ T-A +G）可以作为情景记忆提取的生物标志物。
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