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高效编程实践 • 避免不必要的循环 - 尽量使用集合操作如 map、filter 来减少显式的循环。 • 使用尾递归优化 - 对于需要大量递归的情况,考虑使用尾递归以优化性能。 • 内联函数 - 对于传递 Lambda 表达式的函数,使用 inline 关键字可以减少运行时开销。 通过上述指南,您应该能够更好地理解 Kotlin 中的循环和函数,并能够编写更加高效和简洁的代码。Kotlin 的设计哲学鼓励开发者编写易于理解和维护的代码,而掌握循环和函数是实现这一目标的关键步骤。 如果您想了解更多关于 Kotlin 的循环和函数的信息,以下是一些官方文档和资源,它们可以提供额外的参考
由于我们是把 state 存放在父组件的,每次请求会造成 table 进行 render 一遍,如果再加入 loading 等状态,render 次数会更多。Table 组件默认情况下没有对 rerender 行为做优化,父组件更新,如果 columns 中的提供了自定义 render 方法, 对应的每个 Cell 都会重新 render 。 针对这种情况我们就需要进行优化,根据 shouldCellUpdate 来自定义渲染时机。 那么每个 Cell 的渲染时机应该是: 1. FormItem 增删位置变动时 2. 该 Cell 消费的对应 tableOptions 变动时 第一种情况很好判
使用上的注意事项 1. 切换到一个新的Screen的时候,如果之前的Screen不再使用,需要手动调用Screen.dispose方法,进行资源的释放 2. 给Game对象设置Screen的时候,设置的新的那个Screen会调用onShow()方法,而之前的Screen会调用onHide()方法 3. 如果有需要的话,一般在onShow()方法,给当前Screen设置一个输入监听器 优化尝试 - 全局game对象
尽管Python最近成为了编程语言的首选,但是Java在人工智能领域的地位同样不可撼动,得益于强大的Spring框架。随着人工智能技术的快速发展,我们正处于一个创新不断涌现的时代。从智能语音助手到复杂的自然语言处理系统,人工智能已经成为了现代生活和工作中不可或缺的一部分。在这样的背景下,Spring AI 项目迎来了发展的机遇。尽管该项目汲取了Python项目如LangChain和LlamaIndex的灵感,但Spring AI并不是简单的移植。该项目的初衷在于推进生成式人工智能应用程序的发展,使其不再局限于Python开发者。
目前有 乱糟糟的一堆 规划策略,所以我们选择了一个相对简单的预先计划工作流程。每隔 N 步,我们生成两件事情: • 我们已知或可以从上下文中推导出的事实摘要和需要发现的事实 • 基于新观察和上述事实摘要,逐步制定解决任务的计划 可以调整参数 N 以在目标用例中获得更好的性能: 我们为管理智能体选择了 N=2,为网页搜索智能体选择了 N=5。 一个有趣的发现是,如果我们不提供计划的先前版本作为输入,得分会提高。直观的解释是,LLM 通常对上下文中任何相关信息有强烈的偏向。如果提示中存在先前版本的计划,LLM 可能会大量重复使用它,而不是在需要时重新评估方法并重新生成计划。 然后,将事实摘要和计划
接下来,让我们看看 SUID3NUM 在枚举 SUID 二进制文件方面的表现如何。 3.2、枚举 SUID 二进制文件 – SUID3NUM 我们将用来枚举 SUID 二进制文件的第二个工具是 SUID3NUM。这是一个很棒的工具,因为它是专门为枚举 SUID 二进制文件而创建的。但这还不是全部,它还提供了可用于提升权限的命令(命令从 GTFOBins 中提取)。 这还不是最好的部分,SUID3NUM 还具有内置的 autopwn 功能,可以通过 -e 开关激活! 在 OSCP 考试中也使用此工具,只要您不使用自动利用功能。 3.2.1、下载并执行 SUID3NUM 我们可以从 GitHubs
上述为之前给公司做内部通讯软件时个人整理内容,水平有限,如有错误之处,望各位园友不吝赐教!如果觉得不错,请点击推荐和关注!谢谢~๑•́₃•̀๑ [鲜花][鲜花][鲜花]
-itd - 后台运行,允许使用 podman exec nacos bash 指令登录进容器,调试建议改成 -it 并 删除后面的 --rm -rm - 容器stop或者程序挂掉后直接自动删除,如果想要长时间运行不建议使用此选项 --net=host - 容器使用宿主机的网络,这样比较偷懒,但是也比较灵活
5,配置url重写规则(重写后端请求) 注:如果没有Application Request Routing Cachefourcloudbdueclaim和URL重写,则是第二部的那两个插件没装上 打开iis,点击计算机->点击Application Request Routing Cache -> 打开功能
简介的翻译如下: 一个集成到语义内核中的计划器,可以在所有基于LLMs聊天(Mistral、Bard、Claude、LLama 等)上实现函数调用。 根据这个项目提供的方法我去尝试了一下: 把这个项目中的类,添加到自己的项目中:
可以看到这里只生成了后端接口,目前 v8.2.0 还不支持前端代码的生成,所以我们还需要手动去将对应版本的 前端代码 下载一份到项目中(只保留),并调整下目录结构,前端代码放到 admin-ui ,后端代码放到 admin-api 运行前后端项目,确认项目运行没问题后开始添加通用代码生成器模块代码。后续任意模块代码都可以参考步骤 1.后端项目引用关系配置 • 将生成的模块代码 ZhonTai.Module.Dev 拷贝到在新项目中 修改库中的引用,默认生成的 ZhonTai.Module.Dev.csproj 引用是相对源码的路径 • 所以需要修改下,直接引用 ZhonTai.Admin 的包
这也是一个很好的学习WPF的项目,可以通过看源代码提升自己的WPF水平。 WPF Gallery演示如何在标记中指定 XAML 控件,因为每个控件页都显示用于创建每个示例的标记。它还将显示您的应用程序的所有可能的布局选项。 WPF Gallery应用还包含有关使用颜色、排版和图标开发特殊应用程序的设计指南。它还包括一个示例页,用于演示如何使用不同的控件在 WPF 应用程序中创建用户界面。 WPF在.NET 9中可以使用Win11主题的控件了,有助于WPF开发者们开发出更符合现在设计风格、更美观的界面。 希望WPF越来越好。
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• 多语言性: 目前,BigCodeBench 仅支持 Python,无法轻松扩展到其他编程语言。由于函数调用大多是特定于语言的,在 Python 以外的语言中找到具有相同功能的包或库是一个挑战。 • 严格性: 虽然我们在 BigCodeBench 的地面真值解决方案中实现了高测试覆盖率,但这并不能保证 LLM 生成的所有代码解决方案都能正确评估现有的测试用例。以前的工作如 EvalPlus 尝试通过 LLM 和基于突变的策略扩展有限的测试用例。然而,将EvalPlus 适应于 BigCodeBench 的测试框架是一个挑战。尽管 EvalPlus 强调输入输出断言,BigCodeBench
4. Fody 有很多其他的“插件”,大家可以多试试 AutoProperties.Fody: 这个外接程序为您提供了对自动属性的扩展控制,比如直接访问backing字段或拦截getter和setter。 PropertyChanged.Fody: 将属性通知添加到实现INotifyPropertyChanged的所有类。 InlineIL.Fody: 在编译时注入任意IL代码。 MethodDecorator.Fody:通过IL重写编译时间装饰器模式。 NullGuard.Fody: 将空参数检查添加到程序集。
SELECT SECOND('12:45:31'); -- 结果: 31 请注意,以上结果取决于实际查询执行的时间和日期。在实际的数据库操作中,通常会使用列名作为参数,而不是直接使用硬编码的日期或时间值。例如: SELECT YEAR(birthdate) FROM employees; 这将返回 employees 表中每位员工的 birthdate 列的年份。日期和时间函数在处理数据时非常有用,特别是当你需要对日期和时间进行操作或计算时。 ————————————————
网络上很多问文章介绍使用ffmpeg推送和拉流,经常遗漏安装rtsp-simple-server的步骤,执行推流命令:
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也就是说 “其中三地址指令29”条这句话,完全可以翻译成“三地址这种类型的指令一共能有29种不同的可能性” 这样说就清晰多 因为这就意味着 我们需要用若干个字节 来表示这29种不同的可能性 然后又已知每一个字节位能表示的可能性是2种(0/1),那么我们想有多少个字节可以表示29种不同的可能呢?最少5种 (因为2的4次方=16<29),2^5=32>29,也就是说有32-29=3种可能性是不在三地址指令这种类型的指令集里面的,所以这3 种余出来的可能性要被利用 就在下一种 “二地址指令集”中利用到
重传丢失的数据包; 如果再收到重复的 ACK,那么拥塞窗口值加 1; 如果收到新数据的 ACK 后,把拥塞窗口值设置为慢启动门限值,原因是该 ACK 确认了新的数据,说明丢失的数据包已收到,快速恢复过程结束,再次进入拥塞避免状态; 没有像超时重传一夜回到
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意节点的左子树和右子树的层高差不大于1,为了维护树的平衡,我们介绍了树的左右旋转。但是,AVL树维护平衡的代价是比较大的。所以,我们又介绍了红黑树这种数据结构,这是因为红黑树插入的效率相对AVL树是比较高的,在统计意义上来讲红黑树在插入和查找综合上效率是比较高的,这也是为什么红黑树为什么广泛应用在计算机各个方面。
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但是随着时代的发展,人们对于速度的要求越来越高,人们不断地改良网络模型,我的兄弟也在升级,已经有了IPv6,而与我患难与共的HTTP,则是不断的从1.0优化到了3.0,这个版本的出现彻底的让我感到emo,因为http3.0版本已经使用我的死对头来替换了我,他们将UDP的速度发挥起来,并且对于安全连接和数据校验相关做了很好的控制。
后记 遇到这样一个问题,其实还挺有趣的,虽然是一个小点,但是梳理了一个比较完整的思考过程,希望能对小伙伴们解决相关问题带来参考和想法。
工厂模式一般配合策略模式一起使用,当系统中有多种产品(策略),且每种产品有多个实例时,此时适合使用工厂模式:每种产品对应的工厂提供该产品不同实例的创建功能,从而避免调用方和产品创建逻辑的耦合,完美符合迪米特法则(最少知道原则)。
三 结尾 如果文章中有什么不足,欢迎大家留言交流,感谢朋友们的支持! 如果能帮到你的话,那就来关注我吧!如果您更喜欢微信文章的阅读方式,可以关注我的公众号
现在的光纤宽带接入 FTTx 都要使用 PPPoE 的方式进行接入。在 PPPoE 弹出的窗口中键入在网络运营商购买的用户名和密码,就可以进行宽带上网了 利用 ADSL 进行宽带上网时,从用户个人电脑到家中的 ADSL 调制解调器之间,也是使用 RJ-45 和 5 类线(即以太网使用的网线)进行连接的,并且也是使用 PPPoE 弹出的窗口进行拨号连接的
实现的意思并不是指抽象的派生类,而是指通过组合来代替继承关系,从而降低抽象和具体实现产品两个可变换维度之间的耦合,就像我们的相机品牌和相机产品类型之间的分离
解决2:检测和跟踪需要分开训练。uniad 原作者使用的是 bevformer 预训练的检测权重。因此,先要写一个检测代码,作单帧检测任务。然后将训练好的检测权重 load 到跟踪的代码中。
对比 E-H:同样增加速度增强之后,放大图像的调整范围,DAL 会比 BEVFusion 略微提升。作者说速度增强挑战了点云线索的回归任务预测,这迫使模型利用图像线索。(没懂,插个眼)
中国的 GB 编码和日本的 JIS 编码在兼容 ASCII 的同时,又给 ASCII 中的可见字符做了个“全角”编码(原 ASCII 中的字符被称为“半角”字符)。所谓全角和半角字符,在字形和字意上都完全相同,只是全角字符占用宽度(注意不是字形本身的宽度)是半角字符的两倍(据说是为了中英文混排时的美观效果),按照 Unicode 的设计原则,这种问题应该交由文字渲染程序去处理,
description 英文翻译中文 根据年份、传感器模态过滤 待续。。。 日期 2024/03/19:根据 NDS、mAP、Date 排序 2024/03/14:文章撰写日期
伯纳斯·李提出了网关(Gateway)的概念来解决此问题。 网关其实就是一个文档格式转换器:将现有的不符合万维网标准的文档转换成标准文档,然后发给客户端。
原先属于X的空结点被A“继承”。如果被删除结点是黑色结点,则可能造成树的黑色高度变化。
每增加一个产品就要增加一个具体产品类和一个对应的具体工厂类,这增加了系统的复杂度。
系统要求使用算法的客户不应该知道其操作的数据时,可使用策略模式来隐藏与算法相关的数据结构。
远程代理,这种方式通常是为了隐藏目标对象存在于不同地址空间的事实,方便客户端访问。例如,用户申请某些网盘空间时,会在用户的文件系统中建立一个虚拟的硬盘,用户访问虚拟硬盘时实际访问的是网盘空间。
如果拷贝的时候共享被引用的对象就是浅拷贝,如果被引用的对象也拷贝一份出来就是深拷贝。(深拷贝就是说重新new一个对象,然后把之前的那个对象的属性值在重新赋值给这个用户)
定义一个中介对象来封装一系列对象之间的交互,使原有对象之间的耦合松散,且可以独立地改变它们之间的交互。中介者模式又叫调停模式,它是迪米特法则的典型应用。
遍历任务交由迭代器完成,这简化了聚合类。 C. 它支持以不同方式遍历一个聚合,甚至可以自定义迭代器的子类以支持新的遍历。
只不过在主节点中叫做master_repl_offset; 从节点也有一个偏移量叫做slave_repl_offset,用来记录从节点已经从主节点的repl_backlog_buffer中同步到的最新写指令的位置;
系统要求所有的数据库帮助类必须实现ISqlHelp接口,面向该接口编程,如SQLServerHelp类。 此时第三方提供了一个新的MySql的帮助类(假设是dll,不能修改),它的编程规范和ISqlHelp不兼容,这个时候就需要引入适配器类,使二者能相互兼容。
在解决缓存一致性的过程中,有多种途径可以保证缓存的最终一致性,应该根据场景来设计合适的方案,读多写少的场景下,可以选择采用“Cache-Aside结合消费数据库日志做补偿”的方案,写多的场景下,可以选择采用“Write-Through结合分布式锁”的方案,写多的极端场景下,可以选择采用“Write-Behind”的方案。
该文探讨了如何在互联网大厂项目中设计和使用缓存,以应对百万级流量。作者以秒杀系统为例,提出采用本地缓存+分布式缓存的混合型缓存架构,强调了缓存设计在抗高并发流量中的重要性。文章详细阐述了秒杀系统对缓存的核心诉求,包括流量分层、读写策略和并发控制,以及如何处理缓存失效的情况。此外,还介绍了缓存的使用场景,如接口缓存策略,并分析了缓存集群方案、缓存交互流程和缓存刷新机制。最后,讨论了数据一致性问题和代码的扩展性实现。文中提供了开源的缓存方案链接,包括GitHub、Gitee和GitCode仓库。