那为什么不是我最终只打出一个 NuGet 包，这个 NuGet 包，包含了所有的项目的输出文件？每个项目独立输出是为了解决什么问题？...B.dll 为什么你也将 A.dll 也给我更新了 这就引入了一个问题，无法做到单独更新，必须捆绑 A 和 B 在一起。...这就有趣了，我在最终项目里面安装了 A 的 NuGet 和 C 的 NuGet 包，请问最终输出的 B.dll 是新版本还是旧版本？...让开发者可以作出高版本兼容低版本，做到版本兼容 支持独立更新，可以单独给某个包添加补丁，只需要更新一个包，减少送测过程影响范围 传递依赖引用，解决引用的引用的一条链的自动引用，而不是相互覆盖 让每个项目按需安装...，而不需要带上多余的依赖 支持给每个项目独立的描述信息 那小伙伴是不是会问，如果独立拆开多个 NuGet 会有什么问题 多个 NuGet 包需要上传多次 如果只是有一个 NuGet 包，那么做一次上传就可以了
（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）。...1、为什么输出值跟预期值不一样 我们先看一下StringBuilder的两个成员变量（这两个成员变量实际上是定义在AbstractStringBuilder里面的，StringBuilder和StringBuffer...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。...至此，StringBuilder为什么不安全已经分析完了。如果我们将测试代码的StringBuilder对象换成StringBuffer对象会输出什么呢？ 当然是输出10000啦！
（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）。...1、为什么输出值跟预期值不一样 我们先看一下StringBuilder的两个成员变量（这两个成员变量实际上是定义在AbstractStringBuilder里面的，StringBuilder和StringBuffer...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。...至此，StringBuilder为什么不安全已经分析完了。如果我们将测试代码的StringBuilder对象换成StringBuffer对象会输出什么呢？ ? 当然是输出10000啦！
（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。...StringBuilder线程安全 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）。...1、为什么输出值跟预期值不一样 我们先看一下 StringBuilder 的两个成员变量（这两个成员变量实际上是定义在 AbstractStringBuilder 里面的，StringBuilder 和...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。...至此，StringBuilder 为什么不安全已经分析完了。如果我们将测试代码的 StringBuilder 对象换成 StringBuffer 对象会输出什么呢？ 当然是输出 10000 啦！
不难发现，字符串和数值数组的输出有明显差异： 字符串“hello world”正常输出。 数值数组arr1却输出一个内存地址，而不是其内容。...这是数值数组输出地址的样式，而不是其内容。 字符数组 arr2 arr2为一个字符数组（也称C风格字符串），使用字符数组时，cout对其进行专用处理。...输出时，cout会将字符数组解释为一个以\0为结束标志的字符串，并将组中所有有效字符输出。 因此，arr2 正常输出字符串hello world。 原因详细分析 1....如果要输出数值数组的内容，可以通过循环输出每个元素： 以原代码为核心： for (int i = 0; i < 10; i++) { cout << arr1[i] << " "; } cout...提升编程效率的技巧 随着对C++的深入学习，我也总结了一些提升编程效率的技巧： 模块化编程：将代码分成多个文件，使得每个模块专注于完成特定的任务，从而提高代码的可读性和可维护性。
为了充分理解这一说法，我们先看一看ADAM和SGD的优化算法的利弊。 传统的梯度下降是用于优化深度学习网络的最常见方法。...该技术在1950年代首次提出，可以通过观察参数变化如何影响目标函数，选择一个降低错误率的方向来更新模型的每个参数，并且可以进行继续迭代，直到目标函数收敛到最小值。 SGD是梯度下降的一种变体。...Adam的优化方法根据对梯度的一阶和二阶的估计来计算不同参数的个体自适应学习率。它结合了RMSProp和AdaGrad的优点，对不同的参数计算个别的自适应的学习率。...上图来自cs231n，根据上面的描述Adam能迅速收敛到一个“尖锐的最小值”，而SGD计算时间长步数多，能够收敛到一个“平坦的最小值”，并且测试数据上表现良好。 为什么ADAM不是默认优化算法呢?...但是，本文这并不是否定自适应梯度方法在神经网络框架中的学习参数的贡献。而是希望能够在使用Adam的同时实验SGD和其他非自适应梯度方法，因为盲目地将Adam设置为默认优化算法可能不是最好的方法。
考核内容:js BOM操作 题发散度: ★★★ 试题难度: ★★ 解题思路: alert,write,console 是页面调试及输出的主要方式； 而 createElement() 方法通过指定名称创建一个元素
一、因为GPU 绘图更快更高效相机输出的是一帧帧图像（YUV 或 RGB 数据），如果你： 用 CPU 来处理这些图像再显示 ➜ 慢（拷贝多、耗电多、延迟高） 用 GPU 来直接渲染纹理 ➜ 快（0...拷贝、硬件加速、低功耗） 所以，把相机输出帧变成 GPU 能用的纹理，就可以：优点原因✅ 高性能GPU 专门为图像处理设计，速度远超 CPU✅ 低功耗减少 CPU 参与、避免内存拷贝✅ 可组合图像处理你可以添加滤镜
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 面试题之–java 字符串中的每个单词的倒序输出 1、输入一句英文，将句子倒序输出，忽略最后的标点。...= reverse.length - 1; i >= 0; i--) { System.out.print(reverse[i] + " "); } } } 2、输入一句英文，将句子倒序输出...，并且将最后的标点倒序在首位。
这种想法是不对的，我们从很早以前就已经有海量的数据了，那时候甚至还没有大数据的概念。那么大数据究竟是从哪里来的呢？为什么我们需要大数据呢？...大数据的有限价值 现如今，我们已经能够保存下每个业务流程当中的数据，甚至已经可以保存下用户访问页面的数据或者观众观看哪些节目的数据。物联网的出现改变了游戏规则，为我们开启了一扇门。...也就是说，大数据并不是你频繁访问的数据，除了作为分析之用，甚至你从来不会去用到它。事实上，除了分析之外，我们可以把大数据“冷冻”起来。...最终的结果也就可想而知。 不要轻视其他数据的价值 现在，你需要从大数据的狂热中退一步思考，你现在最重要的数据也许并不是那些大数据，而是我们所说的热数据。...记住，大数据的最佳实践并不适合这些数据。你的数据也许这是一些重要的有价值的数据，它们并不是大数据。
这种想法是不对的，我们从很早以前就已经有海量的数据了，那时候甚至还没有大数据的概念。那么大数据究竟是从哪里来的呢？为什么我们需要大数据呢？...大数据的有限价值 现如今，我们已经能够保存下每个业务流程当中的数据，甚至已经可以保存下用户访问页面的数据或者观众观看哪些节目的数据。物联网的出现改变了游戏规则，为我们开启了一扇门。...也就是说，大数据并不是你频繁访问的数据，除了作为分析之用，甚至你从来不会去用到它。事实上，除了分析之外，我们可以把大数据“冷冻”起来。...不要轻视其他数据的价值 现在，你需要从大数据的狂热中退一步思考，你现在最重要的数据也许并不是那些大数据，而是我们所说的热数据。...记住，大数据的最佳实践并不适合这些数据。你的数据也许这是一些重要的有价值的数据，它们并不是大数据。
Stackoverlfow.com上有一篇有趣的讨论帖： 在这篇帖子里提到了如下的程序： 明明是在程序里使用了java.util.Ramdom()函数产生随机数，为什么每次打出的结果都是Hello world...使用同样的种子实例化的Random对象，每次运行时将会遵循同一种模式，产生同样的序列。”...这就是为什么每次运行该程序都会产生同样的结果的原理啦~ 当然，关于这个话题，高手林立的Stackoverflow上是不缺乏懂行的专家和见解的。...其实对于这个帖子本身，很快就有人论坛上提出了，这不是一个新鲜的问题，之前的某个帖子已经很详细地说明了原理： 参见：stackoverflow.com/questions/8044570/why-does-the-use-of-random-with-a-hardcoded-seed-always-produce-the-same-results...尤其是在复杂的计算环境下的高质量随机数的产生，需要牵涉到非常高深的计算科学和数学方面的理论研究。 在计算机随机数产生的理论研究上，美籍华人姚期智（目前任职于清华大学）是世界顶尖的专家。
那接下来Fayson主要介绍如何通过获取用户每个Session代码运行输出的详细LiveLog日志。...的输出信息 ?...4 总结 1.在CDSW中每个Session会话输出的日志数据通过Docker中的livelog服务将日志写入RocksDB最终存储在CDSW服务器的/var/lib/cdsw/current/livelog...2.RocksDB提供Java API接口，可以通过编写Java代码解析RocksDB数据文件，通过每个Session的ID生成Rowkey获取到输出的日志信息。...3.每个启动的Session会输出多条日志信息，所以在获取这个Session的所有输出时，需要通过组成动态的Rowkey（如：”5ldrhqr7w50oa5x2_output\0\0\0\0\0\0\0
，负载为R6和R5的并联，此时负载电流大约是700mA，我们仿真的方法就是改变ESR电阻R4，切换负载电流，观察输出电压的变化。...下图是R4 ESR取0.1Ω时的输出结果，黑色曲线是从70mA到700mA反复切换负载电流的电流波形，红色是输出电压波形，可以看到电流变化时，输出电压只有微小的波动，整体还是稳定在3.2V。...下图是把ESR改为0.001Ω后的结果，刚开始输出是稳定的，一切换负载电流时，输出就异常。 下图是把ESR改为100Ω后的结果，刚开始输出是稳定的，切换负载电流时，输出也容易出现异常。...总之，LDO的输出电容对于维持稳压器的稳定性至关重要，并且必须满足最小电容和等效串联电阻 (ESR) 的要求。...输出电容的增加会影响环路稳定性和瞬态响应， 电容的容值和ESR，太大或太小都不行 ，都容易引起环路震荡。
本期就来分享下我们常用的键盘， 它的字母排列方式为什么不是按顺序排列， 而是看似杂乱无章的排列 这个就要从键盘的起源说起了， 有看过老电影的朋友们或许看到过， 在早期没有电脑出现的时候， 文件是通过打字机打出来的...， 而最早期的打字机， 排列还是按照正常顺序排列的。...那为什么这个键盘的顺序, 后来变成了“QWER”呢？ 这个其实是为了降低打字速度你能信？...也就是他把键盘的排列形式， 变成了我们现在使用的样子。 早期打字机都是机械结构的， 因此如果打字速度过快， 某些键的组合很容易出现卡键问题， 卡键时就需要停下来修理， 这就会占用大量的时间。...所以为了避免卡键， 肖尔斯在1868年， 就发明了“QWER”的键盘布局， 这种布局其实并不是最科学的， 仅仅只是为了减低打字速度， 强制你慢下来， 这样就不会卡键了。
[count, setCount] = useState(0) 这里可以看到 useState 返回的是一个数组，那么为什么是返回数组而不是返回对象呢？...为什么是返回数组而不是返回对象 要弄懂这个问题要先明白 ES6 的解构赋值，来看 2 个简单的例子： 数组的解构赋值 const foo = [1, 2, 3]; const [one, two, three...，这个问题就很好解释了 如果 useState 返回的是数组，那么使用者可以对数组中的元素命名，代码看起来也比较干净 如果 useState 返回的是对象，在解构对象的时候必须要和 useState 内部实现返回的对象同名...总结 useState 返回的是 array 而不是 object 的原因就是为了降低使用的复杂度，返回数组的话可以直接根据顺序解构，而返回对象的话要想使用多次就得定义别名了 首发自：为什么 useState...返回的是 array 而不是 object？
ChatGPT 最开始上线不久的时候，看到的大部分尝鲜和测试结果都是开发者在做进行敲代码测试，可以说职业危机感非常强的一群人了。所以我们会潜意识的认为，开发者是ChatGPT的主流群体。...Measurable.AI，2023年1至2月统计数据 ChatGPT 不受开发者待见的原因 至于为什么 ChatGPT 不被开发者所欢迎，其实 ChatGPT 它自己是有一些回答的。...而恰好开发者基本上是第一批用户，已经玩的差不多了，说真的我个人来说，认为它现在的成熟度还有挺大的进步空间，现在多玩几次就已经过了瘾，再玩的动力不大。...3、应用场景限制开发者发挥价值 如果仅仅是单纯的尝鲜其实是很难有持续使用的效应，基本上问完两个问题满足了好奇的心理就不会频繁使用，除非找到一个特定的场景让 ChatGPT 能够真正的发挥价值。...而一般来讲，技术型产品开发出来最大的难点就在于找到各式各样的应用场景，让其持续的优化和迭代，继而不断的扩充场景实现商业化目的。
，那么其研发团队不是渉众。...既然Sparx Systems的EA研发团队不是EA的目标组织，后面的业务建模、需求工作流都当作其不存在的（参见书中的“投币法”），还谈什么涉众不涉众的，即使硬要排上，不知道排在第几排了。...Sparx Systems做EA的目的应该是想从Rational等公司手里把上面说的A公司这样的客户抢下来，要研究也是研究A公司碰到的问题。...如果这里说的研发人员是另外一个研发团队的研发人员，那他研发的就不会是EA，把“EA”改成“一款建模工具”才不是捏造。...如果该研发团队想研发一款建模工具去和EA竞争，那么，和Sparx Systems的EA研发团队不是EA的目标组织一样，该研发团队极有可能也不是这款建模工具的目标组织。
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