观察者模式又称为：事件订阅者、监听者、Event-Subscriber、Listener、Observer。观察者是一种行为设计模式，允许定义一种订阅机制，可在对象事件发生时通知多个“观察”该对象的其他对象。
这篇教程是帮助你回答：什么是MySQL？以及告诉你为何 MySQL 是世界上最流行的开源数据库的原因。
企业在向供应商采购时，供应商在某些时候会给予一些赠品或数量折扣，例如：买一双鞋子赠送一双袜子或者买10双鞋子赠送同款的1双鞋子等，这些赠品或数量折扣在采购订单中无价值，一种常规的处理方式是把赠品/折扣货物创建免费采购订单，另一种方式就是创建含有赠品的采购订单。
Etsy的用户喜爱这个市集，货品丰富且数量繁多。不过对于那些自己也不清楚要找什么的用户来说，东西太多太杂反而更让人困扰。7月份，我们更新了UI界面，将搜索的热门品类放在顶级分类中。针对类似“礼物”这样的查询，用户都能获得相关的搜索结果了。会进行这样宽泛搜索的用户通常并不确定自己具体要找什么东西，所以很有可能空手而归。我们的团队主管Gio上个月发布了一篇博文，描述了我们修改UI的动机与过程，对了解这个项目的背景会有所帮助。本文着重于描述在对“泛类”进行分类查询的启发式搜索上，我们是如何进行开发与迭代的。 下图
在学习MySQL之前，首先需要了解数据库和SQL。 如果您已经知道数据库和SQL，那么可以直接跳转到下一章节的学习。
demo: 如果我们需要提供上课的提示信息，假设如果为周一则上午有课，如果为周三则下午有课，其它时间没课。
本文实例讲述了PHP PDO和消息队列的个人理解与应用。分享给大家供大家参考，具体如下：
上述代码，分别输出0,1,2 静态变量$a在第一次定义并初始化后就会常驻内存，直到脚本执行完毕。
本文实例讲述了PHP面向对象五大原则之里氏替换原则(LSP)。分享给大家供大家参考，具体如下：
【新智元导读】几百年间，人类和工具（包括机器、AI）的关系发生了重大变化，这甚至折射在了人类的时间观上。人类从作为自己时间的完全的主人，到和工具一起共同遵照新主人——时间进度表的吩咐，再到在工业系统中彻底完成自己的历史使命，我们应如何面对这场宿命般的变革？ 工作方式会影响我们的时间观 我们把时间当成理所当然的东西。不，我不是要跟你说“活在当下“（虽然你确实该这么做）。如果你正戴着手表，看看它吧。它有秒针吗？为什么？是为了让你闯进奥运百米决赛后计时用吗？有分针吗？这个几乎肯定有。时间，对人类来说其实是个很新的
Define the skeleton of an algorithm in an operation,deferring some steps to subclasses. Template Method lets subclasses redefine certain steps of an algorithm without changing the algorithm's structure.
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】最新研究结果表明，AI在心智理论测试中的表现已经优于真人。GPT-4在推理基准测试中准确率可高达100%，而人类仅为87%。 GPT-4的心智理论，已经超越了人类！ 最近，约翰斯·霍普金斯大学的专家发现，GPT-4可以利用思维链推理和逐步思考，大大提升了自己的心智理论性能。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.11490 在一些测试中，人类的水平大概是87%，而GPT-4，已经达到了天花板级别的100%！
这不，你们希望的鞋子研发出来了，不同于以往的鞋子，这是一款科技满满的鞋子。一家位于美国宾州匹兹堡、由华人主导的「机器人与工程」新创团队 Shift Robotics 推出了一款名为「月球漫步者」（Moonwalkers）的鞋子，并声称这是世界上最快的鞋子，它可以让你以跑步的速度行走。穿上它，步行速度能够提高 250%，在不到一半的时间内让你到达目的地。
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Kafka被广泛认为是一种强大的消息总线，可以可靠地传递事件流，是流式处理系统的理想数据来源。流式处理系统通常是指一种处理实时数据流的计算系统，能够对数据进行实时的处理和分析，并根据需要进行相应的响应和操作。与传统的批处理系统不同，流式处理系统能够在数据到达时立即进行处理，这使得它们特别适合需要实时响应的应用程序，例如实时监控和警报、实时推荐、实时广告投放等。
1、两电脑都在同一个网络环境中，A 电脑访问不到 B 电脑的共享文件。此现象可能是哪些 方面所导致？怎样处理？
自动抢鞋软件bot是一款超级易于使用的抢鞋工具软件。您可以在这里关注最新最时尚鞋。时尚潮流爱好者都可以关注它。您可以轻松地发现更多时尚的新鞋。如果您要寻找的鞋子，可以直接在线下订单。在这个时候，软件会自动帮你争取速度了。您可以及时关注有关时尚鞋预售的信息。
还记得在《头号玩家》中，男主脚下那个可以全方位移动的VR跑步机吗？其作用，就是实现男主在物理世界中小范围行走，同时又可在虚拟世界中“无限移动”。这也是目前VR体验一直在追求的重点之一。
近年来，限量运动鞋成为许多年轻人的热门话题，限量运动鞋的数量有限，造成了它的稀缺性和珍贵性。
还在为买什么鞋子发愁吗？本文数据侠分析了美国鞋品消费数据，并通过可视化技术获得了一些洞察，快来看看吧！
obj-c本质就是"改进过的c语言"，大家都知道c语言是没有垃圾回收(GC)机制的(注：虽然obj-c2.0后来增加了GC功能，但是在iphone上不能用，因此对于iOS平台的程序员来讲，这个几乎没啥用)，所以在obj-c中写程序时，对于资源的释放得由开发人员手动处理，相对要费心一些。 引用计数 这是一种古老但有效的内存管理方式。每个对象(特指：类的实例)内部都有一个retainCount的引用计数，对象刚被创建时，retainCount为1，可以手动调用retain方法使retainCount+1，同样也
鞋子的仿品和假冒品如此之多，所以如果你想在Craigslist或eBay这样的二手在线市场买到一双Nike Air Force 1，你怎么能肯定它们是真的？
在日常销售报表制作中，我们经常需要用到百分比，数据透视表可以方便的展示各种维度的百分比，以下举例三种常用的。
阿迪达斯与硅谷新创公司Carbon达成合作，采用最新3D打印技术Digital Light Synthesis打造鞋子。 早前，阿迪达斯已经采用了3D技术打造鞋子，但还只是小批量的供应。为了增加3D打
这是中国盲人协会2019年5月的数据，也就是说，我国视障人数的数量已经增长至1731万人。
论文：Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation
工作流，是对工作流程中的工作按一定的规则组织在一起并按其进行执行的一种模型。比如常见的行政系统中的加班申请、请假申请；工作流要解决的问题就是为了实现某个特定的目标，让多个参与者之间按某种预定的规则自动的传递信息。
今年是SUPERSTAR诞生五十周年，我本人也极喜欢这款鞋子，C77124（暗号）都不止穿过一双。这款鞋子确实称得上是球鞋界的巨星，从篮球场上到街头，无不散发着耀眼的光芒。
两会期间，中国互联网也黯淡不少。今天Super快报第一次只能提供3条价值资讯。此前都是5条。 1、谷歌发布“会说话的鞋Talking Shoe” 当大家都在讨论Google Glass时，Google在SXSW 2013大会上展示了一款会说话的鞋Talking Shoe。这双鞋会会根据你的运动状态给你传达有趣的语音消息，例如在你站着的时候说：“如果站是一项运动，你就会成为世界冠军。”或者当你运动激烈的时候它会说：“快打火警电话，你状态太火啦！”等。如果有一天“会说话的鞋”应用在现实场景，这就像运动场的监
前几天在Python黄金交流群【ᝰꫛꫀꪝ⁵²º⅓¼】问了一个Excel公式问题。问题如下：有大佬在么 =SUMIFS(I:I,D:D,"周二",!E:E,"鞋子")+SUMIFS(I:I,D:D,"周一",E:E,"鞋子")，这个相加的函数怎么合并到一起？
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者：Aileen，姜范波 微信后台（非评论区）回复“画猫”获取相关原文论文。 说起人工智能，最经常被人提起的案例就是可以训练机器分辨图片哪些是猫那些是狗。这两天人工智能圈继续拿毛孩子们搞事情，火了一个叫做edges2cats的玩意儿。一个叫Christopher Hesse的人用大约2000张猫的图片和从这些图片自动产生的边缘线进行训练，做了一个网页版小应用：只要画出一个轮廓，人工智能就能自动根据你给出的轮廓画出喵星人来。作者本人亲自示范如下，是不是可爱炸了！？ 这个插件
一家名为GOAT的潮鞋交易平台正尝试用机器学习，从七张照片中识别出一双鞋子是否是真的。
30年后，鞋子都比你聪明 量子位(QbitAI) | 若朴 编译整理 在量子位的微信群里，曾经有家长问：面对未来的AI世界，怎么才能让孩子提早准备？ 然而也许不必如此费心了…… 昨天在巴塞罗那移动世界
最近用于图像合成的生成模型备受关注 [7, 12, 18, 24, 49, 51, 32]。生成目标的图像需要对它们的外观和空间布局的详细理解。因此，我们必须分辨基本的目标特征。一方面，与观察者视角相关的有目标的形状和几何轮廓（例如，一个人坐着、站着、躺着或者拎着包）。另一方面，还有由颜色和纹理为特征的本质外观属性（例如棕色长卷发、黑色短平头，或者毛茸茸的样式）。很明显，目标可以自然地改变其形状，同时保留本质外观（例如，将鞋子弄弯曲也不会改变它的样式）。然而，由于变换或者自遮挡等原因，目标的图像特征会在这个过程中发生显著变化。相反，衣服的颜色或者面料的变化对其形状是没有影响的，但是，它还是很清晰地改变了衣服的图像特征。
oracle分两块，oracle数据库软件和oracle数据库。oracle数据库软件位置通过以下命令可以找到：
选自arxiv 作者：Patrick Esser等 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 由于深度生成模型通常是直接生成目标图像，没有对本质形状和外观之间的相互影响建模，导致在空间转换时出现性能退化。来自德国海德堡大学的研究者提出了条件 U-Net，将变分自编码器输出的外观条件化。实验证明，这个模型能够完成条件图像生成和转换。在多个数据集上进行的定性和定量实验表明，该方法比目前最先进的方法都有所提升。 研究展示页：https://compvis.github.io/vunet/ 简介 最近
暖暖的阳光透过脏兮兮的玻璃窗，恰到好处地洒在屋内的地板上，屋里暖和了，我的心也跟着暖和了起来。我挪动身子，摘下厚厚的眼镜，闭上长年累月盯着电脑屏幕的近视眼，努力地把整个脸都塞进阳光里。
近日，日本知名潮牌鬼冢虎（Onitsuka Tiger），联手知名服装品牌Anrealage推出全新限量版鞋子“Anrealage Monte Z”。与此同时，它们还推出了一款AR应用，用户使用App
在做需求迭代的时候，会进行开发设计，时不时会想出一些不错的点子。这些点子跳出了开发舒适圈，帮助我提升自身技术。
最近因为鸿星尔克给河南捐了5000万物资，真的是看哭了很多的网友，普通一家公司捐款5000万可能不会有这样的共情，但是看了鸿星尔克的背景之后，发现真的是令人心酸。鸿星尔克2020年的营收是28亿，但是利润却是亏损2个亿，甚至连微博的官方账号都舍不得开会员，在这种情况下，还豪气地捐赠5000万，真的是破防了。
特别说明：本节【SAS Says】基础篇：复制、堆叠、合并数据，用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记，我们认为这是打基础的最好选择。 前面我们介绍过导入数据、ODS的使用、产生一个描述性结果的报告。到这一节，终于开始玩数据了。本节就开始复制和合并数据。 本节目录： 1. 使用SET语句复制数据集 2. 使用SET语句堆叠数据 3. 使用SET语句插入数据集 4. 一对一匹配合并数据 5. 一对多匹配合并数据 6. 合并统计量与原始数据 7. 合并total和原始数据 ---
如果你管着一份10000条的客户数据，有一天，老板拿着一个500人的表告诉你，这表上的500位客户的信息发生了变动，而且变动的变量很不规律，如客户102是收入发生了变动、客户126是职业发生了变动....，叫你在10000条的那个客户主数据中改一下，你怎么办？ 用合并？用IF筛选有没有变动？还是一个一个手动去改？都不需要，用update语句更新一下即可。 本节目录： 6.1 使用SET语句复制数据集 6.2 使用SET语句堆叠数据 6.3 使用SET语句插入数据集 6.4 一对一匹配合并数据 6.5 一对多
现在市场上炒得火热的可穿戴设备未来出路在何方？做可穿戴的创业者应该关注哪些机会？传统服饰厂商又到底如何借助互联网进行转型？本文以智能童鞋为例，用故事的形式，提前带你进入激动人心的未来世界。
未来，一些简单的、重复性的流程化工作正在被人工智能取代！或许，某一天你一觉醒来，发现已经失业。 阿迪达斯“速度工厂”：机器人定制运动鞋 阿迪达斯旗下有一家全新的自动化工厂Speed Factory，地址位于德国安斯巴赫，这家工厂在最近两年为阿迪达斯赚足了噱头——它是阿迪达斯集团重点提出的工业4.0项目，得到了德国在政府的大力支持，并且合作伙伴都是德国的知名工业大学（如慕尼黑工业大学、德国亚琛工业大学）和科技公司（德国凯尔曼特种设备公司、美国江森自控有限公司）。 📷 与这家工厂同时展现的，是阿迪达斯在制鞋领域
越复杂的神经网络 , 越多的数据 , 我们需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多. 原因很简单, 就是因为计算量太大了. 可是往往有时候为了解决复杂的问题, 复杂的结构和大数据又是不能避免的, 所以我们需要寻找一些方法, 让神经网络聪明起来, 快起来.
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