对称差是集合论中的一个概念,表示两个集合的差集的并集。具体而言,对于两个集合A和B,它们的对称差定义为所有属于A但不属于B的元素和所有属于B但不属于A的元素的集合。
对于你提到的问题,为什么我的对称差不是真的,可能有以下几个原因:
综上所述,如果你的对称差不是真的,可以检查集合的定义、元素的唯一性以及对称差操作的正确性。确保没有错误后,再进行计算。
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大家好,我是征哥。 之前的工作干的腻歪了,这个月我换了新的工作,从数据开发领域转到了数据安全领域,还有很多东西需要学习,忙于新工作上的事情,很久没有更新了,其实根本的原因还是懒惰,后面将会有所改善。...不知道结果不要紧,先这样想,s1 是你自己知道的信息,s2 是别人知道的信息。 那 s1 & s2 就是你知道的,别人也知道的信息,是交集,两人初次见面,多聊一聊交集,可以增进彼此的关系。...同样的,s2 - s1 就是自己不知道,但别人知道的东西,这些就是沟通中要获取的信息。这个结果集记为 X。...s1 | s2 就是自己和他人的全部信息,代表一个圈子,提升 s1 | s2 就要扩大自己的圈子。这个结果集记为 Y。 s1 ^ s2 就是 C 的结果加上 X 的结果,叫做对称差集。...对称差集越大,表示一个团队的差异性越大,信息就越有流动价值,对自己的提升也大。相反,对称差集越小,表示大家都差不多,信息没有任何流动价值,也许是时候换一个圈子了。
从前,有n只萌萌的糖糖,他们分成了两组一起玩游戏。他们会排成一排,第i只糖糖会随机得到一个能力值bi。从第i秒的时候,第i只糖糖就可以消灭掉所有排在他前面的和他不是同一组的且能力值小于他的糖糖。...输入描述: 第一行只有一个整数T(T<6),表示测试数据的组数。 第二行有两个整数n,m。表示糖糖的个数以及娇姐发功的次数。...糖糖存活的个数。...题意:有n个人,分成2个不同的队伍,每个人都有一个战力值 第i秒,第i个人会消灭前面不属于同一个队伍,且战力值小于他的所有人第i秒,第i个人会消灭前面不属于同一个队伍,且战力值小于他的所有人 与此同时...,求出第n秒的所有人的战力 从后往前遍历,分别记录两个队的战力最大值,如果第i个人的战力小于后面另一个队的最大战力值,则一定会被消灭从后往前遍历,分别记录两个队的战力最大值,如果第i个人的战力小于后面另一个队的最大战力值
同时这类消息往往对时延的要求不是很高,比较适合采用消息队列暂存。 (四)小结 最后我们在对本节的内容做一个简单的总结,上面通过三个简单的实例介绍了消息队列的典型的三个使用场景:异步、解耦、削峰。...换个角度来理解可以看到,消息队列主要适用于处理对消息要求不是很实时,同时一份数据可能会多处使用的场景,不同的使用方处理速率不同。更多的消息队列的使用场景读者可以自行找资料阅读和总结。...(二)不同消息队列对比 上图详细的展示了几种消息队列的各自功能及优缺点,首先,ActiveMQ和RabbitMQ二者属于同一量级,在吞吐量上比后面三者差一个量级;其次,支持强一致性的有RocketMQ...三、消息队列背后的设计思想 在前面,第一节内容中,主要介绍了为什么要使用消息队列,消息队列适合解决哪些问题?在第二节内容中,又介绍了有哪些可选择的消息队列,以及他们之间各自的优缺点。...这个过程就绪通知,类似于推送,但推送的不是数据,而是数据就绪的信号。具体的数据获取方式还是需要通过拉取的方式来主动读。
昨天在查阅某个问题的时候,突然看到了关于各个操作的性能损耗,今天就借助这篇文章,聊聊我们印象中性能很差的虚函数~~。...其次,编译器在包含虚函数的类中添加一个隐含的指针vptr指向类的虚函数表,一般情况下,这个vptr指针在对象的最前面 最后,在运行时,通过查找虚函数表,进而找到正确的应该被调用的函数。...对象 好了,上述这个过程仅仅是本文的后续内容的一个铺垫,往往,我们说虚函数性能差,是因为虚表的查找过程导致性能较普通函数或者普通成员函数查,嗯,相信很多人和我一样,认为这个差,是很差~~ 性能 直到我昨天在查阅某个问题的时候...,恰好看了一张各种操作的性能分析图,算是颠覆了之前的某些认知。...好了,图来了~~ 从上图可以看出,我们所理解的虚函数性能(准确的说是查虚表)的性能,与L3差不多,整数除法操作的一半性能。
或者什么才算的上智能,这个问题说实话不是我回答不出来,讨论了那么多年的地球人也没有对智能做出了一个完美的定义,原因很简单,随着技术的发展,不同时期对机器的可操作性认识是不同的,举个极端的例子,回到钻木取火的时代...为什么我会把它和语音助手相提并论,多少有点侮辱gpt了,但是我身边的人不搞技术的人还是比较多的,他们认知里面GPT就是一个相对比较聪明的语音助手,当我试图和他们解释的时候我发现我竟然说不出来什么理由,他确实就是一个比较聪明的语音助手...-成熟期,我们可以回顾一下所有经历过的技术,几乎都是沿着这个曲线进行发展的,最后到达成熟期之后为人所用,给人类的生活带来便利甚至改变人类的生活方式 , 为什么chatGPT才算是未来最具有意义的人工智能...很显然,他不会,最直观的原因是他的智能不是单一的,他的智能是可以帮助人类解决问题的,而不是简单的和人类比智力,他的出现解决了很多的难题,不管是机械性的回答,还是带有感情性质的指引,他都可以给你一些高仿人类的标准答案...GPT和提示工程师的合作而替代,而且这一天也不会太遥远,也许智能发展是必然的趋势,但是给人类带来便利的同时我们是不是应该考虑一下科技真的带来的只有便利吗?
问题 我之前一直使用 Java,现在开始转向 C++。...我发现使用 C++ 的人经常用指针表示对象,比如像下面这样: Object *myObject = new Object; 而不是, Object myObject; 或者在调用成员函数的时候,都会这样...: myObject->testFunc(); 而不是, myObject.testFunc(); 我有点想不明白为什么这么做?...意思是说你想一直使用某个地址位置的变量,而不是它的副本,对于后者,我们更应该使用 Object myObject; 的语法。 你需要很多内存。 大家都知道,栈空间比堆空间小的多。...引用语义(reference semantics): 有的时候,你希望函数传递进来的参数不是一份副本(copy),因为创建副本的代价很大。这个时候,你就可以通过指针。
这几年看了不少有关铃木敏文的书,这是又一本-《铃木敏文的情感经济学》。本书零零散散讲了65个点,有点类似小故事、语录的样子。本文从“萧条店为什么更萧条”这个话题对本书内容进行介绍。 什么是萧条店?...萧条店就是东西卖不出去的销售差的店。以便利店为例,一个店铺销售不好,卖方倾向于减少进货量,以便减少废弃损失(便利店产品很多是生鲜产品,保质期较短),节约费用。...然而,越是减少进货量,店铺的生意越差,陷入了一种叫“缩小均衡”的恶性循环。 为什么会产生这种现象?...虽然便宜也是顾客追求的价值之一,但只是便宜,顾客并不一定就会买,顾客要买一种商品的时候,首先要看这种商品是不是值得买,要找到一个能够说服自己的理由来证明自己的选择是合理的,必要的。...书中有些锻炼思维的小例子,感兴趣可以自行翻阅。 现在不是过去的延长线。
而目前比较主流的 Web 服务器应用也就是 Nginx 和 Apache 了,今天就给大家阐述一下为什么我一直都推荐大家使用 Nginx 而不是 Apache? ?...有关 Nginx 和 Apache 的介绍我就不做赘述了,大家自行百度、谷歌一下就可以了解了,废话不多说了,直奔主题: 1、作为 Web 服务器:相比 Apache,Nginx 使用更少的资源,支持更多的并发连接...在高连接并发的情况下,Nginx 是 Apache 服务器不错的替代品;Nginx 在美国是做虚拟主机生意的老板们经常选择的软件平台之一。...这里要注意一点,epoll(freebsd 上是 kqueue)网络 IO 模型是 Nginx 处理性能高的根本理由,但并不是所有的情况下都是 epoll 大获全胜的,如果本身提供静态服务的就只有寥寥几个文件...当然,这只是根据网络 IO 模型的原理作的一个假设,真正的应用还是需要实测了再说的。
因为我知道,国庆7天,早点把家里的这6、7亩地的玉米收回去,我就能多出一些时间来玩耍。...依稀记得那段时间,我做梦都想拥有一台属于自己的电脑,这样的话,就可以在家里上网玩五子棋游戏了。是不是很可笑?很有可能,我和w君的差距,就是从这里开始慢慢积累量变,最后导致质变的。...有大学教授说过,“家庭背景决定了学生接触的资源、学习环境、眼界和见识......你来到北航,不仅仅是因为你努力,更是因为你有了上述这些东西。” 后来,也有人跟我说过,并不是努力就能上清华北大的。...我发小跟我说,「我记得你和w君小学、初中的学习成绩都是势均力敌、不分上下的啊,你看看人家现在混的,春风得意马蹄疾啊!这十年,你是怎么为难自己的?」这个问题当时我没有回答。...那个考上北航的农村大学生为什么不是我?此刻我心里似乎已经有了一个答案。 -END-
本文源自 公-众-号 IT老哥 的分享 IT老哥,一个在大厂做高级Java开发的程序员,每天分享技术干货文章 老哥哔哔叨 大家应该都经历过双十一吧,那个流量大的恐怖吧,那个并发高的吓人吧。...那么在一个高并发的系统里,有哪些点是影响系统性能的呢,今天我们来讲其中一个点:自定义异常 如果对大家有所帮助,请给个【在看】和【点赞】 疯狂的异常 为什么异常会影响性能 首先给大家看一段JDK的Throwable...相信大家都接触过异常,对于业务异常,我们只需要简单的知道一个描述问题的字符串即可,栈追踪信息对我们的意义并不大。而对于系统异常,追踪信息才是排查错误不可或缺的参考。...大家试想,如果前端传的参数错了,系统里就抛出一个异常,那么在双十一的情况下一秒钟得抛出多少个异常呢? 问题思考 抛异常的时候是不是会被 synchronized 上同步锁? 需不需要线程去执行?...是不是得创建异常对象? 需不需要堆栈去存储? 需不需要 jvm 去垃圾回收?
当有一个 exa 替代方案时,为什么要花时间眯着眼睛看黑白文字呢? exa 是一个常规 ls 命令的现代替代品,它让生活变得更轻松。这个工具是用 Rust 编写的,该语言以并行性和安全性而闻名。...跟踪文件 你可以使用 exa 来跟踪某个 Git 仓库中新增的文件。 image.png 树形结构 这是 exa 的基本树形结构。--level 的值决定了列表的深度,这里设置为 2。...如果你想列出更多的子目录和文件,请增加 --level 的值。 image.png 这个树包含了每个文件的很多元数据。...image.png 递归 当你想递归当前目录下所有目录的列表时,exa 能进行递归。 image.png 我相信 `exa 是最简单、最容易适应的工具之一。...它的颜色编码让我更容易在多个子目录中进行搜索,它还能帮助我了解当前的 xattrs。
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: ?...image 其实我也想问这个问题。...我先试了Handler_read_*系列,很遗憾没有一个变量能满足条件。 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。...符合我们的预测。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。...而且这会造成一个问题:加载了很多热点不是很高的数据页到buffer pool,会造成buffer pool的污染,占用buffer pool的空间。
对的。但我还是推荐使用wp建站,下面说说我的看法。...两者对比 相对而言,wordpress使用得人更多,插件也更丰富,受众广,而且出现问题解决也方便,但必然少不了wp是真的大,对于使用哪一个程序来做博客,我推荐得是1H1G服务器还是选择ty或者emlog...为什么说WordPress更适合新手 我觉得现在用1h1G的人应该很少很少了,看你们聊天动不动就是32H起步,所以Wp肯定是无压力的,而为什么我主推WP呢?...首先,wordpress基础功能多,就拿媒体库来说,就是ty不曾拥有的,由于我刚开始使用的就是wp,所以压根不明白,为什么要弄什么图床,虽然后面搭了个图床,但是还是喜欢直接放wp媒体库。...另外,如果你想构建小程序,app等等,肯定也是优先考虑WP,没有为什么。 结语 其实,不管什么博客还是cms,并没有谁好谁坏的区别,自己习惯就是做好的,所以,别太在意用什么,好好更新文章吧。
它使用了一种独特的算法(不是基于严格的相等 === )来检测元素是否相同。 这意味着在集合中存储 undefined、null 和 NaN 将只会存储一次,即使是 NaN !...,主要就是数据里的集合操作: 获取两个集合的并集 union 获取两个集合的差集 difference 获取两个集合的交集 intersection 获取两个集合的对称差集 intersectionDifference...操作将返回一个新的集合,新集合只包含在一个集合中并且不在另一个集合中的元素,即数学的差集概念。...{ biggerSet.has(item) && intersectionSet.add(item); }); return intersectionSet; } 对称差集...Javascript Set 不是静态的,它总能在创建后可以公开修改该集合的方法,如 add、delete ,为避免集合被修改,可以创建一个新的 Set ,将其修改方法重置 。
这不是一个对程序员友好的话题,当局者迷,躺平也不是这个社会青年人该有的态度,一个工作10多年的人居然说自己不年轻,多少显得滑稽,也说明IT这个行业对老人是多么的不友好!...思维的懒惰,和身体的勤奋,往往让我们继续选择原地踏步,问题依旧在,得不到改变,想的也不是特别深入,先抛出来,记下来,或许下次谈起,也就能找到出路了! 工作的态度:暴发富模式与打持久战?...我的工作就是为了家人,让他们能生活无忧!我媳妇生病后,我挣的工资就是给她看病,在医无可医时,家人选择让她回家终了,尽管接受了事实,过程走的也异常的辛苦,然逝者已逝,生者前行!...你说我们是否应该换一个更有意义的职业?确实,我在考虑转行! 出路在哪里,挣更多的钱还是改行?...我为什么想要躺平? 1、太累,腰累,身体累,缺觉,需要真正的躺平! 2、天性懒惰,之前已经很努力勤奋了,不想比之前更勤奋,主要是天性如此,因为自律管着!
最近发现单位某些系统的的插入性能不是很好,诚然知道物理存储的性能不是很好,在关键系统都在使用SSD 的时代,我们还没有进入SSD的怀抱。...但另一个点,为什么有的地方使用费SSD 的设备,其实插入的性能还好,或者说如果换装SSD 设备后,其实也看不出区别。 排除数据量小的问题,其实数据库对插入的优化也是需要的。...1 问题, 我们是使用自增的方式 还是使用散列的方式进行数据的插入 其实这是一个好问题,有人说自增型的插入符合了某些数据库的物理数据存放的属性,所以查找快,有人说散列的方式插入快,我把KEY都打散,插入...我个人其实对“一定”这个词不是很有好感,活了这么多年,一定这个词在我这属于不靠谱的词汇 LIST。...显而易见,ID 在大量的插入的时候,可能出现不连续的问题。 ? 我们通过上面的语句可以看到什么,一个插入的语句要使用 using where using temporary, 为什么?
本文其实没有提出一个具体的解决办法,主要是通过CNN能够捕获人类无法感知的高频成分这一现象而对所提假设进行分析。我个人觉得本文应该作为cv领域从业者的必读论文。...有了上述的论证,那么我们可以试图思考:如果我直接把卷积核平滑化是不是可以提高鲁棒性?为此作者采用了如下公式: ? 其实就是在每个位置的核参数都按照一定比例加上邻近位置的核参数,使得核参数平滑。...,还可能包含和数据分布特性相关信息,但是CNN无法针对性的选择利用,如果噪声引入的程度比较多则会出现过拟合,泛化能力下降 暂时没有一个好手段去除高频成分中的噪声,目前唯一能做的就是尝试用合适的半径阈值r...,可以利用该特性稍微提高下CNN的鲁棒性 最后重申一句:人类标注时候仅仅是考虑低频语义信息,而CNN学习会考虑额外的高频成分,从而学习出的模型表现有时候不符合人类想法,这不是bug,也不是CNN...垃圾,而是大家看到的和想的不一样。
作为一位开发人员,我想在本文中与大家聊聊跨平台开发领域的两大核心选项——Flutter 与 React Native 框架,并介绍我自己为什么更偏爱 Flutter。...我之所以更倾向于 Flutter,当然是觉得它在很多方面比 React Native 的表现更好。在解释具体原因之前,咱们不妨先聊聊这些框架的基本情况,以及它们分别适合处理的应用项目类型。...为什么我更倾向于 Flutter 一段时间以来,React Native 一直是全球领先的跨平台开发框架。而且在 Flutter 出现之前,React Native 可谓无可匹敌。...这种对原生模块的访问能力,正是我个人喜爱 Flutter 的核心原因。 缩小应用体积 对于多数应用项目,开发人员总是希望应用体积能够越小越好。...其支持的面向对象、语法简单且易于编码的 Dart 语言则进一步扩大了 Flutter 的比较优势。
正文从这里开始~~~ 最近(或者不是最近,这完全取决于您什么时候阅读这边文章),我正在跟我的团队伙伴讨论如何去处理这种需要根据不同的值去处理不同的情况的方法,通常对于这种情况下,人们喜欢使用 switch...在本文中我将重点介绍第三种方式 (我更为喜欢的方法),即使用对象进行快速地查找。...现在让我们更实际一点,不是我们写的所有条件都会返回简单的字符串,其中很多会返回布尔值,执行函数等等。...: 这真的是问题所在吗?...我认为我们应该更关心为什么我们需要一个返回布尔值,未定义值或字符串的函数,这里存在严重的不一致性,无论如何,对于这样一个非常棘手的情况这也只是一个可能的解决方案。
我:StringBuilder不是线程安全的,StringBuffer是线程安全的 面试官:那StringBuilder不安全的点在哪儿? 我:。。。...(哑巴了) 在这之前我只记住了StringBuilder不是线程安全的,StringBuffer是线程安全的这个结论,至于StringBuilder为什么不安全从来没有去想过。...我们看到输出了“9326”,小于预期的10000,并且还抛出了一个ArrayIndexOutOfBoundsException异常(异常不是必现)。...,直接看第七行,count += len不是一个原子操作。...这就是为什么测试代码输出的值要比10000小的原因。 2、为什么会抛出ArrayIndexOutOfBoundsException异常。
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