输入 全局作用域中，用const和let声明的变量去哪了? 问题 各位大佬，问个问题，let、const声明的变量，暴露在全局，为什么没挂载到window下？究竟挂载到哪里去了？...console.log(a); // abcd函数的作用域能访问到a }; dir(abcd); 可以在方法的[[Scopes]] 属性中，看到变量a const、let 这类都是，属于声明性环境记录...var这类，属于对象性环境记录，“object environment record”，会挂载到某个对象上，也会沿着原型链去向上查找 说明const、let声明变量不挂载到对象上，但是在全局的活动对象中能访问到...let、const 声明记录，也就是作用域链那边没问题 但是不是全局window对象的属性，所以window.a访问不到 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
让我们退后几步，从0到1来探索语言建模的发展历程。 从根本上讲，像其他任何监督机器学习问题一样，语言建模的目标是预测给定文档d的输出结果y。...显然，这个解决方案所涉及的矢量过程过于稀疏和庞大，无法捕捉语言本质，稍微复杂的语言任务都无法用n-grams和BoW来处理。那么如何解决呢？这里就要用到循环神经网络（RNN）了。...最重要的是，不同的语言表达形式有不同的语法规则集，比如不同的诗歌形式、不同的方言（莎士比亚和古英语）、不同的用例（Twitter上的文字语言，即兴演讲的书面版本）。...小结 循环神经网络（RNN）通过将先前的输出传递给下一个输入来解决传统n-gram和BoW方法的稀疏性、效率低下和信息匮乏的问题，是一种更加序列化的建模方法。
我们通常依赖于卷积核形状来推断 （例如，在传入第一批数据之后），但是我们通常可以指出输入通道的个数 通过 in_channels。...我们的代码相比单一输入通道的情况是没有改变的 在我们用1D 卷积包装之前， 有一个非常值得一提的常见用例。...in_channels 用于指定输入数据期望的通道数，而不是用卷积核形状来推断（通过传入的第一批数据）。channels 被用来指定需要的输出通道数，比如卷积核/滤波器的数量。...图10：常见卷积和深度可分离卷积 MXNet Gluon 中，可以使用卷积参数 groups 来指定如何对操作进行分区。可以看看 用 MXNet Gluon 实现 MobileNet 这个使用实例。...在这个系列的最后一篇博文中，我们将看到两种不同的思维模式来思考转置卷积，并看到一些实际的例子。
译者：Ivocin 校对者：MacTavish Lee, Mirosalva 三年来，我设计的 Web 应用程序都没有使用 .css 文件。...作为替代，我用 JavaScript 编写了所有的 CSS。 我知道你在想什么：“为什么有人会用 JavaScript 编写 CSS 呢？！” 这篇文章我就来解答这个问题。...CSS-in-JS 长什么样？ 开发者们已经创建了不同风格的 CSS-in-JS。...我知道你在想什么：“Max，你也可以通过其他工具或严格的流程或大量的培训来获得这些好处。是什么让 CSS-in-JS 变得特别？”...如果你使用 JavaScript 框架来构建包含组件的 Web 应用程序，那么 CSS-in-JS 可能非常适合。特别是你所在团队中每个人都理解基本的 JavaScript。
MySQL的MVCC是什么，有什么用？ 一、介绍 面试被问到了MVCC，我不知道啊，一脸懵逼！...在MySQL中，这样大幅度提高了InnoDB的并发度。在内部实现中，InnoDB通过undo log保存每条数据的多个版本，并且能够找回数据历史版本提供给用户读，每个事务读到的数据版本可能是不一样的。...4）多版本并发控制流程 上面的概念都看完了，接下来可以讲讲MVCC了，他是怎么使用RR、RC来影响事务读取的数据的呢？...快照读配合当前读会影响，读取的结果，我们看下面的undo log和readView 我们要确定版本时，就是拿着快照读去匹配版本链上的每一个undo log，从最后往前进行判断 使用这些判断条件，MySQL...允许访问 根据上面的判断条件，我们来进行判断 首先是第一个undo log trx_id == creator_trx_id，即TX222 == TX333。
MySQL的MVCC是什么，有什么用？一、介绍面试被问到了MVCC，我不知道啊，一脸懵逼！...在MySQL中，这样大幅度提高了InnoDB的并发度。在内部实现中，InnoDB通过undo log保存每条数据的多个版本，并且能够找回数据历史版本提供给用户读，每个事务读到的数据版本可能是不一样的。...4）多版本并发控制流程上面的概念都看完了，接下来可以讲讲MVCC了，他是怎么使用RR、RC来影响事务读取的数据的呢？...快照读配合当前读会影响，读取的结果，我们看下面的undo log和readView我们要确定版本时，就是拿着快照读去匹配版本链上的每一个undo log，从最后往前进行判断使用这些判断条件，MySQL就能确定要读取的版本了判断...允许访问根据上面的判断条件，我们来进行判断首先是第一个undo logtrx_id == creator_trx_id，即TX222 == TX333。
在SQL优化相关资料中，通常可以看到一个建议：用UNION来代替OR 举例 采用 OR 语句： SELECT * FROM a, b WHERE a.p = b.q or a.x = b.y;...a.p = b.q UNION SELECT * FROM a, b WHERE a.x = b.y UNION 语句中明明是会执行两次查询操作，而 OR语句只有一次查询，OR语句反而会慢一点，这是为什么呢...语句的 type 值为 null，const 表示是常量值引用，非常快 这两项的差距就说明了 UNION 要优于 OR 从我们的直观感觉上也可以理解，虽然这两个方式都用到了索引，但 UNION 是用一个明确的值到索引中查找
为什么会出现上面的结果？我们看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程： 查询到索引叶子节点数据。...证实 下面我们实际操作一下来证实上述的推论： 为了证实select * from test where val=4 limit 300000,5是扫描300005个索引节点和300005个聚簇索引上的数据节点...我只能通过间接的方式来证实： InnoDB中有buffer pool。里面存有最近访问过的数据页，包括数据页和索引页。所以我们需要运行两个sql，来比较buffer pool中的数据页的数量。...也证实了为什么第一个sql会慢：读取大量的无用数据行（300000），最后却抛弃掉。...，地球人类社会底层运行原理 不是你需要中台，而是一名合格的架构师（附各大厂中台建设PPT） 企业IT技术架构规划方案 论数字化转型——转什么，如何转？
为什么会出现上面的结果？我们看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程： 查询到索引叶子节点数据。...肯定会有人问：既然一开始是利用索引的，为什么不先沿着索引叶子节点查询到最后需要的5个节点，然后再去聚簇索引中查询实际数据。这样只需要5次随机I/O，类似于下面图片的过程： 其实我也想问这个问题。...证实 下面我们实际操作一下来证实上述的推论： 为了证实select * from test where val=4 limit 300000,5是扫描300005个索引节点和300005个聚簇索引上的数据节点...我只能通过间接的方式来证实： InnoDB中有buffer pool。里面存有最近访问过的数据页，包括数据页和索引页。所以我们需要运行两个sql，来比较buffer pool中的数据页的数量。...也证实了为什么第一个sql会慢：读取大量的无用数据行（300000），最后却抛弃掉。
导读：用了这么久MySQL ，用 limit 为什么会影响性能？...为什么会出现上面的结果？我们看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程： 查询到索引叶子节点数据。...▐ 证实 下面我们实际操作一下来证实上述的推论： 为了证实select * from test where val=4 limit 300000,5是扫描300005个索引节点和300005个聚簇索引上的数据节点...我只能通过间接的方式来证实： InnoDB中有buffer pool。里面存有最近访问过的数据页，包括数据页和索引页。所以我们需要运行两个sql，来比较buffer pool中的数据页的数量。...也证实了为什么第一个sql会慢：读取大量的无用数据行（300000），最后却抛弃掉。
为什么会出现上面的结果？我们看一下select * from test where val=4 limit 300000,5;的查询过程： 查询到索引叶子节点数据。...肯定会有人问：既然一开始是利用索引的，为什么不先沿着索引叶子节点查询到最后需要的5个节点，然后再去聚簇索引中查询实际数据。这样只需要5次随机I/O，类似于下面图片的过程： ?...证实 下面我们实际操作一下来证实上述的推论： 为了证实select * from test where val=4 limit 300000,5是扫描300005个索引节点和300005个聚簇索引上的数据节点...我只能通过间接的方式来证实： InnoDB中有buffer pool。里面存有最近访问过的数据页，包括数据页和索引页。所以我们需要运行两个sql，来比较buffer pool中的数据页的数量。...也证实了为什么第一个sql会慢：读取大量的无用数据行（300000），最后却抛弃掉。
然而业界用的较多的是Mesos,这篇文章就是为了解释为什么选择用Yarn而不是Mesos来做。 前言 Mesos 其实我不是非常熟悉，所以有些内容可能会有失偏颇，带有个人喜好。...Yarn VS Mesos 我先说说在做容器调度引擎的时候，为什么选择Yarn而不是Mesos. *** 可部署性 *** 先说明下，这里探讨的是Yarn或者Mesos集群的部署,不涉其上的应用。...相比较而言，Mesos更像是一个已经做好的产品，部署了可以直接用，但是对二次开发并不友好。...什么意思呢？就是如果AM挂掉了，在Yarn重新启动AM的过程中，所有由AM管理的容器都会被保持而不会被杀掉。除非Yarn多次尝试都没办法把AM再启动起来(默认两次)。
那么，为什么这个世界上会有坏人存在呢？ 因为在一个全是好人、相互完全信任的世界里，偶尔出现的坏人能够获得巨大的竞争优势。 毕竟，遵守规则的好人，很难赢过没有底线的坏人： ?...那么，既然坏人这么有优势，为什么不是所有人都去当坏人呢？ 当然不行，如果一个社会里的坏人太多，人和人之间永远都在相互防范，合作效率非常低。...那么，在社会这个巨大赛场上，想要成为竞争的优胜者，我们应该做一个什么样的人呢？ 为了找出答案，上世纪有一位名叫罗伯特·阿克塞尔罗德的美国教授，组织了一场关于“合作与背叛”的竞赛。...那么，什么样的程序更可能赢得比赛呢？从最终的比赛结果来看，采用了“一报还一报”的程序多次获得比赛的第一名。 ? 这个程序的策略十分简单： 1.与参赛者X第一次互动的时候，选择合作。
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