Docker，一个新的容器技术，它能够在相同的旧服务器上运行的更多的应用程序，这也使得它很容易打包和发布程序。...它可以得到相同的硬件上比其他技术运行更多的应用（小的开销内存/ CPU/硬盘，这意味着更低成本）;它使开发人员能够快速创建简单的，现成的运行容器化应用;它使管理和部署应用程序更加容易。...二、库控制受限 库已经成为任何容器会话的中心议题。公共库是最有价值的，因为他贡献了大量的预置容器，节省了许多的配置时间。然而，在沙盒里使用它是有风险的。...三、没有清晰的审计跟踪 提供容器是很简单的，但知道提供容器的时间、原因、方式以及提供方却不容易。因此，在提供之后，你并不掌握多少出于审计目的的历史。...运行实例的低可见性：如果没有经过深思熟虑的行动，实例提供后很难接触到运行容器的对象，也很难知道哪些应该出现在那里，哪些不应该出现在那里 Docker并不是全能的，设计之初也不是KVM之类虚拟化手段的替代品
上一篇介绍了商业分析的价值。今天来聊聊商业分析的局限性。在对待商业分析的态度上有两类极端观点： 极端顶：老子已经掌握了底层分析思维，战无不胜啦！ 极端踩：分析啥，老子有钱，老子就是对的！...但主观意愿问题是人的主观情绪，人的情绪很大程度上不是客观、理性、有逻辑的。主观、冲动、情绪化才是常态，特别是和个人利益相关的时候。...是滴，就是“在违法的底线，疯狂的试探”。通过不同的结果，来反推：到底政策、规则是什么。或者找到能够规避政策的个案进行研究，反推政策。...本来嘛，伟大的创意是伟大的产品经理、伟大的文案、伟大的美工做出来的。只有那些做山寨货的，才会把别人的创意拿来，然后加减乘除改一改，凑合着用。...执行类和支撑类的工作考验的都是人的硬技能，商业分析更多是监控进度，总结经验。但是干的这一步是万万不可替代的。
在AI视频创作领域，OpenAI的Sora为内容创作者、教育工作者、市场营销人员和企业提供了前所未有的便利和效率，Sora作为一个革命性的工具，已经大大降低了视频制作的门槛，但对于追求高质量视频输出的程序员来说...然而，为了达到更专业的视频制作水平，程序员和开发者可以通过构建辅助工具和插件来优化Sora的使用体验和视频质量，下面是一些我们可以做的点。1....自动化脚本编写工具目标是可以自动生成更加丰富和精确的文本提示，以提高视频内容的准确性和丰富度。这个最直接的方式是使用prompt的方式来搞。...可以利用OpenCV库来分析和调整视频图像的质量，同时结合机器学习技术自动学习并应用最佳的视频质量提升方法。3. 智能素材库目标时提供与视频脚本内容匹配的高质量图片和视频片段，丰富视频的视觉元素。...通过这些思路，开发者不仅可以提高Sora视频的质量，还能够为Sora生态系统贡献自己的力量，促进AI视频创作技术的发展。
IoT的局限性以及WoT的解决方式 By Dominique Guinard and Vlad Trifa 在本文中，摘自《搭建WoT》一书，我们定义了IoT及其局限性，并描述了WoT是如何帮助IoT...尽管如此，广泛认可的IoT定义不再仅仅是一个连接多媒体集合的页面，而是通过大量嵌入式设备扩展到自然的实时的世界。...IoT是可以以任何形式连接到互联网的事物。小到一盒带有电子标签的橘子，大到一个智能城市，其间的所有被数字增强的物品构成了IoT。...IoT没有独特而通用的应用协议可以在当今众多网络接口中使用。说穿了，今天的IoT本质上是一个孤立的，不能真正互相交流的。...谈谈WoT 一旦人们希望将来自不同制造商的设备集成到单个应用程序或系统中，物联网的局限性就会暴露出来。为了说明物联网如何处理这些限制，我们来看看全球著名连锁酒店老板Johnny B.的生活。
，包括当今深度学习的局限性和深度学习的未来。...你只需要有一个足够高维的空间，用来发现原始数据中的所有内在联系。 深度学习的局限性 这个简单的方法几乎可以应用到任何空间中，然而对目前的深度学习来说，即使给了它海量的数据，也还是还有很多应用无法实现。...拟人化机器学习模型的误区 当代对于人工智能的一个非常普遍的误区是误解了深度学习模型的作用，并高估了它们的能力。...咱们对它的训练，和咱们想的不一样，这种训练仅局限在非常狭窄范围里：仅仅是在训练他们把输入数据逐点映射到目标罢了。如果你喂给它们有偏差的训练数据，他们可能就会皮得不行。...为了降低神经网络的局限性，让它能和人脑相提并论，我们需要从简单的输入到输出的映射中跳出来，进入推理和抽象的层次。电脑程序可能可以作为普适抽象建模的基础。
其中，带学生的主要任务之一就是一起做项目，指导他们上手开始写真正的项目代码，而不再是实验性质的课程作业。 我开始工作的头几年，可以说是我写程序最多的几年，基本也就写出了我个人的一些习惯和喜好。...比如，工程的目录结构、类的命名模式、接口的参数定义，甚至注释和签名的方式，都是我特别在意的地方。每当看到新同学们各自按自己的想象写得随心所欲，就感到非常地焦心。...在程序界形成编程共识最经典的例子来自 Unix 的发展历史，而 Unix 几十年的发展历程，不仅仅是一个软件系统的进化，也是程序设计和编程方式的进化。...从它的进化历程中，形成了独特的设计原则，而且已广为流传，达成共识。 共识，意味着看待问题共同的思考方式和角度，所有能形成共识的方法都是值得关注的。...其理论基础是：两个程序员具有相同的缺点和盲点的可能性很小，所以通过结对编程的时候会获得一个更好的代码实现。 但在实际中，结对编程也有它的缺点和劣势，比如更高的开发成本（毕竟要同时占用两个人）。
他认为，目前基于大数据的人工智能的应用局限之一在于依赖于要求输入输出有匹配的大训练数据的深度监督学习，而破解目前大数据人工智能的缺失的思路包括深度非监督学习和深度强化学习，以及新型的基于高维张量的结构表征...另外50%时间在微软的商业部门任首席人工智能科学家，将人工智能和各类深度学习的技术和研究成果应用到人工智能产品和云端服务。...CSDN：微软做了不少人工智能的API提供给开发者，您是否认为人工智能会成为未来app的普遍属性？当前开发人员需要学习哪些人工智能相关的知识？如何上手？...CSDN：能否再解释基于大数据的人工智能的应用局限，以及一些破解高质量的大数据人工智能的缺失的一些思路？...邓力：目前基于大数据的人工智能的应用局限之一在于依赖于深度监督学习，就是说要在有输入输出匹配的大训练数据之后才能使用端到端的backpropagation。
许多喧嚣人工智能的报道其实是由那些从没亲手训练实现过一个神经网络的记者，或是那些还没解决任何实际商业问题却想招募天才工程师的初创公司写的。怪不得大众会对人工智能能做什么不能做什么有那么多误解。...Cholle是谷歌人工智能研究员，也是发明了深度学习Keras的著名开发者。他认为人工智能最关键的问题是抽象和推理。...我们如何克服深度学习的局限性并通向通用智能呢？Chollet最早的计划是从数学证明领域开始使用超越人类的模式识别，比如深度学习来帮助增强搜索和形式系统。...卷积神经网络的创始人兼脸书人工智能研究总监Yann LeCun提出了一种基于能量的模型来克服深度学习中的局限性。通常而言，我们只会训练神经网络产生一个输出，像是一个图像的标签或者一句话的翻译。...Hinton希望块状的神经网络结构能够更有效的应对之前Goodfellow提出的对抗训练。 也许所有这些克服深度学习局限性的方法都有自己的价值，也许都没有。
久在职场，会不自觉养成一种职业习惯，或者叫”职业病“，无形中把自己包装中对外的一个形象。在与外界沟通的过程中，难免是涉及到自己的领域内，如何与职业外人的人融洽的沟通，自然就成了一件大事。 ?...题图 from unsplash 程序员小伙伴们在交流的时候，难免会掺杂一些难懂的技术语言在里面，就好比你跟一个海归聊天，里面不掺杂点英文（特别是没听过的词汇）总感觉代表不了自己的份，其实这无形中就给对方造成了一个沟通理解的障碍...，传达的效果就是打折，虽然这会让自己显现的逼格很高并且很专业（也许达到了这样的效果）。...这个“人话”，其实是双方都能够沟通理解消化的词，比较具有普适性，而是生硬的专业词汇，特别是计算机行业里，造新词的速度远比其它行业快的多。...先让别人能听懂，才能将自己更多的想法传递他，否则一开始就降低了别人的接受度，后面就没有机会传递更多的信息出来。
问题：TCP的RTT计算是采用的采样方式，比如每个窗口中有8个报文段时，采样速率为1/8,但是如果有100个报文段时，采样速率为数据速率的1/100,造成采样不精确，容易引起不必要的重传。...问题1：假如网络中有一个被延迟一段时间的报文，它的连接被释放，一个新的连接在两个主机之间建立，这个报文段有可能再次被送达 解决思路：IP首部中的TTL定义每个IP段的生存时间上线，并且每个报文段有一个生存时间...，但是序号要小，就抛弃 TCP的实际运用的限制有哪些？...不能比最慢的链路运行得更快 不能比最慢的机器的内存运行的更快 不能够比由接收方提供的窗口大小除以往返时间所得到的带宽运行的更快 路径MTU是如何影响TCP分段的？...在连接建立时，TCP使用输出接口或对端声明的MSS的最小MTU最为起始的报文段大小， 此后，这个链接上的所有被TCP发送的IP数据报都将设置DF比特，如果某个中间路由器需要对一个设置了DF标志的数据报进行分片
1.Zookeeper的优点与局限性 在学习了Zookeeper（后文都简称zk）的介绍和功能后，您已经很好地理解了zk。现在，在这个zk教程中，我们将讨论zk的优点和局限性。...zk有几个功能对用户非常有益,但同时也存在一些局限性，所以在我们使用zk前，必须先了解一下。让我们分别学习一下zk的优点与局限性 2.zk的优点 下面列出了使用zk的各种优点 ?...但是，在MapReduce中，我们使用此方法（序列化）来协调队列以执行正在运行的线程 05.速度 在读请求多的情况下，能以很快的速度运行 06.可扩展性 此外，可以通过部署更多机器来加强zk的性能 07...众所周知，zk中的消息是有序的。所以，为了实现更高级别的抽象，需要有序性。...，要么全部失败，没有中间状态的情况 11.实时性 zk保证在一定时间段内，客户端最终一定能从服务器上读到最新的数据状态 3.zk的局限性 正所谓，"每个硬币都有两面"，zk在有这么多优点的同时也存在一些缺点
HDFS体系结构的局限性 HDFS（Hadoop分布式文件系统）是一个用于存储大规模数据的分布式文件系统，它被设计用于运行在廉价硬件上，并且能够提供高可靠性和高吞吐量的数据访问。...然而，HDFS也有一些局限性，下面将介绍这些局限性以及对应的解决方案。 首先，HDFS不适合存储大量小文件。这是因为HDFS会将文件切分成多个块，并在集群中的不同节点上进行存储。...对于小文件，存储和管理的开销可能会超过文件本身的大小。解决这个问题的方法是将小文件合并成更大的文件，减少存储和管理的开销。 其次，HDFS不支持高并发写入。...HDFS的设计目标是提供高吞吐量的数据访问，而不是高并发的写入操作。当多个客户端同时写入时，可能会出现性能瓶颈。为了解决这个问题，可以使用其他的分布式文件系统如Ceph，它支持高并发写入操作。...由于数据存储在多个节点上，并且需要较长的时间进行复制和恢复，因此无法提供低延迟的数据访问。
java泛型的局限探究 1、泛型类的静态上下文中类型变量失效。 ... NormalGeneric(); NormalGeneric normalGeneric = new NormalGeneric(); 4、不能创建参数化类型的数组...Restrict[] restrictArray; Restrict[] restricts = new Restrict[10]; 以上就是java泛型的局限探究
本文首发于个人网站：Java泛型的局限和使用经验 这篇文章主要总结泛型的一些局限和实际的使用经验 泛型的局限 任何基本类型不能作为类型参数 经过类型擦除后，List中包含的实际上还是...Object的域，而在Java类型系统中Object和基本类型是两套体系，需要通过“自动装包、拆包机制”来进行交互。...由于Java的泛型是编译期泛型（在进入运行时后没有泛型的概念），因此运行时的类型转换和类型判定等操作都没有效果。...2017-12-0920.31.09.png 泛型的常用经验 尽量消除异常，初学者容易写出使用原生类型的代码，或者使用泛型不当的代码，现在编辑器非常先进，尽量消除提示的异常；对于开发者自己确认不需要消除切可以工作的代码...，可以使用@SuppressWarnings("unchecked")屏蔽掉异常； 能用泛型类（或接口）的时候尽量使用；能用泛型方法的时候尽量使用泛型方法； 定义API时，尽量使用泛型； public
当然，由于是 ES6 的特性，我们使用 for…of 的时候，依然要借助 Babel 进行转码。我们来看看 Babel 是如何处理 for…of 代码的。 ES6 原生代码如下。...一种数据结构只要具有 Iterator 接口，我们就可以认为该数据结构是“可遍历的”（iterable）。原生数据结构中具有“可遍历”属性的包括数组、Set、Map、以及字符串之类的类数组对象等。...具体到 Iterator 接口上，ES6 规定，默认的 Iterator 接口部署在该数据结构的 Symbol.iterator 属性上（Symbol 是 ES6 新增的原始数据类型，表示独一无二的值，...实际上，要想完全抹平 ES6 特性带来的新 API 也是可行的，只要在项目中引入 babel-polyfill 并配置好即可，但是这样带来的另一个问题就是因为 babel-polyfill 本身的体积，...我们的代码也会变庞大不少。
隧道视野效应的定义 隧道视野效应：一个人若身处隧道，他看到的就只是前后非常狭窄的视野。不能缺乏远见和洞察力，视野开阔，方能看得高远。识时务者为俊杰。一件事情，重要的不是现在怎样，而是将来会怎样。...要看到事物的将来，就必须有高远的眼光。看清了它的将来，坚定不移地去做，事业就已经成功了一半。明智的人总会在放弃微小利益的同时，获得更大的利益。...农村和城市的年轻人相比，相差最大的不是分数，很多农村人都是考着高分出来的。差的是见识。这种非学业知识对未来的成就至关重要。...隧道视野效应的案例 案例一： 朋友的媳妇是农村的一名小学教师，有一次她在班上讲KFC，但发现有1/3的孩子连KFC是什么都不知道........2、你的认知决定了你看到的短期收益和长期收益。 3、只有了解决策逻辑背后的本质，才能做出相对更好的决策。而这取决于对本质的认知。 认知很重要，而这大多是非学科带来的知识，跟你所见所闻有关。
在下面的代码示例中如果两个不同的线程同时调用同一个Counter 实例的Increment 方法，将会发生什么?...多个线程能够同时进入锁内修改_i,而且调 Monitor.Exit还会抛出异常.Monitor.Enter 方法接收的是System.Object类型的参数，是一个引用，而我们传递的是值类型(按值传递)...尽管此时(在需要引用的地方传递值)，我们所传递的值并没有被更改，但是传递给 Monitor.Enter 方法的值与传递给Monitor.Exit方法的值具有不同的标识。...类似地，在一个线程里传递给Monitor.Enter方法的值，与另一个线程里传递给Monitor.Enter的值也具有不同的标识。...方法本可以返回在方法执行时存储i的栈位置，但得到的将是到无效内存地址的引用，因为方法的栈帧会在方法返回前清空。这说明默认情况下按值复制的值类型语义，并不适合需要对象引用(指向托管堆)的地方。
即使是长度为150bp的reads，理论上在基因组也有很多,是没办法unique定位 比如： CACTACAATTATGTGTGGCAACGCATGTGTCGGCATTATGGCTGTCGCATGGGGAATTGGCTTTCTCCATTCGGTGAGCCAGTTGGCGTTTGCCGTGCACTTACTCTTCTGTGGTCCCAATGAGGTCGATAGTTTTTATTGTGACCTTCC
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。...因此对于构建隔离的标准化的运行环境，轻量级的PaaS(如dokku), 构建自动化测试和持续集成环境，以及一切可以横向扩展的应用(尤其是需要快速启停来应对峰谷的web应用)。...PaaS环境是不言而喻的，其设计之初和dotcloud的案例都是将其作为PaaS产品的环境基础 因为其标准化构建方法(buildfile)和良好的REST API，自动化测试和持续集成/部署能够很好的集成进来...因为LXC轻量级的特点，其启动快，而且docker能够只加载每个container变化的部分，这样资源占用小，能够在单机环境下与KVM之类的虚拟化方案相比能够更加快速和占用更少资源 局限 Docker...可能最大的障碍在于管理实例之间的交互。由于所有应用组件被拆分到不同的容器中，所有的服务器需要以一致的方式彼此通信。
前言 在《DeepSeek火爆出圈：使用方法及接入API全解析》中有用户说感觉自己刚学习的提示词技巧都没用，在我看来不是的DeepSeek-R1并不是适用于所有场景，最佳的使用方式应该是在合适的场景使用合适的模型...，推理模型和通用模型都有自己的优缺点。...首先，收集数千条冷启动数据进行初始微调，然后进行以推理为导向的强化学习训练，最后通过拒绝采样和SFT生成新的SFT数据，再次进行RL训练。...后续配合自我生成的优质数据，形成良性循环 知识蒸馏：展示了从DeepSeek-R1到更小密集模型的推理能力蒸馏，结果表明蒸馏后的模型在基准测试中表现优异，特别是14B模型在多个推理基准上超越了现有的开源模型...对提问方式敏感，建议直接问问题别绕弯子 软件工程任务的挑战：由于评估时间长，影响了RL过程的效率，DeepSeek-R1在软件工程任务上没有显示出显著的改进。 软件工程类任务训练效率低
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