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你能发现这段 Python 代码中的 bug 吗？

我的任务是分析文本文件中的一些以逗号分隔的数据，如下所示：这个文本文件包含若干宽度可变的十六进制值，每行至少三个字段。我只关心第一个和第三字个段。...下面是我编写的代码：你发现 bug 了吗？反正我没看出来。下面，我来详细解释一下这段代码，并深入剖析我究竟错在哪儿了。代码详解CSV文件是列表的列表我简单地认为，CSV 数据就是列表的列表。...这个嵌套列表会生成以下字节码：然后，我一些自己的代码进行扩展，最终得到了以下代码：错误事实证明，Python 无法按照我的想象将可迭代的文本分解与推导式结合起来，你必须把 .split(",") 调用放在另一个列表中...下图展示了正确的生成器表达式与我编写的代码之间的差异：你看出问题所在了吗？代码中的问题在于，在分解文本之前，.split() 的返回值是迭代器。...错误的写法：正确的写法：这个问题可以得到解决吗？这实际上是因为我对 Python解释器的理解有错，解释器本身没有问题。

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你能发现这段 Python 代码中的 bug 吗？

我的任务是分析文本文件中的一些以逗号分隔的数据，如下所示：这个文本文件包含若干宽度可变的十六进制值，每行至少三个字段。我只关心第一个和第三字个段。...下面是我编写的代码：你发现 bug 了吗？反正我没看出来。下面，我来详细解释一下这段代码，并深入剖析我究竟错在哪儿了。...这个嵌套列表会生成以下字节码：然后，我一些自己的代码进行扩展，最终得到了以下代码：错误事实证明，Python 无法按照我的想象将可迭代的文本分解与推导式结合起来，你必须把 .split(",...下图展示了正确的生成器表达式与我编写的代码之间的差异：你看出问题所在了吗？代码中的问题在于，在分解文本之前，.split() 的返回值是迭代器。...最后，我在 CPython 的贡献者 Crowthebird 的帮助下解决了这个问题，他演示了在不使用推导式的情况下重写代码的问题。错误的写法：正确的写法：这个问题可以得到解决吗？

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

学你的课能发文章吗？

学你的课程能发文章吗？...承蒙大家关注和支持，相对之前发的那几个只有100次的apple视频而言站长一个"试讲的""超长的”直播回放视频已有1700多人次观看不过，那个视频真的有点对不起大家了“画面不清晰，还全是废话，实质内容就那么一个...后来，站长看完内心也会吐槽其实，这些内容很简单，就是建立一个服务器，而它已成为大家入生信门的钥匙，在耐心的解答中，让大家成功下载了想要的数据，有的人已经按照之前的教程做完了所有分析.更重要的事！...更重要的事！更重要的事！就是用这套教程里面的技能，Chris出品的BBRC文章online。所以现在站长终于敢回答，很多还没有加入星球的学员那句话“学你的课程能发文章吗？”...当然你也可以根据自己需求选择相应的课程。

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你的团队能通过电梯测试吗？

你知道你到底要问多少次“为什么”才会得到你的客户真正在意的答案吗——哪怕只要挨上一点边？正如“你要舔多少次才能吃完一根tootsie pop棒棒糖”这个问题，答案一定会让你很吃惊！ ?...作为软件开发者，我们花了那么多时间沉浸在没完没了的、支离破碎的细节中，以致于我们太容易掉入为了编码而编码的陷阱中。...如果你把远景声明搞清楚了，你团队里的每个人都应该能通过由陌生人主持的“电梯测试”——在60秒之内，清晰地解释他们在做什么，以及为什么人们会在意他们正在做的事情。...玩玩“MadLibs”吧，看你能想到些什么——绝对不能没有远景声明，也不要一个毫无感觉、用杂乱无章的拼盘伪装成的远景声明。然而，我认为Jim关于开发远景声明的第二个建议更能给我们带来希望。...实践证明，想出15~20个产品特性是容易的。难就难在，要选出其中3~4个能促使人们购买这个产品的特性。这个过程中还经常会发生关于“谁是真正的客户”的激烈争论。

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你的接口，真的能承受高并发吗？

本地重现首先我们可以准备一个并发工具类,通过这个工具类,可以在本地环境模拟并发场景.手机查看代码并不友好,但是没关系,以下代码均是给你复制粘贴进项目重现问题用的,并不是给你手机上看的.至于这个工具类为什么能模拟并发场景...,由于这个工具类的代码全是JDK中的代码,核心就是CountDownLatch类,这个原理你根据我提供的关键字对着你喜欢的搜索引擎搜索即可....=5 由于最大连接数是5.所以当1000个线程并发进来的时候,你可以想象是一个队伍有1000个人排队,最前面的5个,拿到了连接,并且执行业务时间为1秒.那么队伍中剩下的995个人,就在门外等候.等这5个执行完的时候...敲黑板划重点之前肥朝就反复说过,遇到问题,要经过深度思考.比如这个问题,我们能得到什么拓展性的思考呢?我们来看一下之前一位粉丝的面试经历 ?...其实这个和我们这个压测问题是一样的.首先你本地事务中调用RPC既不能起到事务作用(RPC需要分布式事务保证),但是又会因为RPC不可控因素导致数据库连接占用时间过长.从而引起接口超时.当然我们也可以通过

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关于 servlet 的这个问题，你能答对吗？

它的父类ParentServlet重写了，所以请求会到ParentServlet的doGet()方法，但是这里的doGet方法中的this.handleGet中的this指的是什么呢？...因此，this只能在类中的非静态方法中使用，静态方法和静态的代码块中绝对不能出现this，并且this只和特定的对象关联，而不和类关联，同一个类的不同对象有不同的this。...就可以调用类本身的其他构造器了。如果类中有多个其他构造器定义，系统将自动根据this()中的参数个数和类型来找出类中相匹配的构造器。注意：在构造器中可以通过this()方式来调用其他的构造器。...在这个例子中，对象A的构造函数中，用new B(this)把对象A自己作为参数传递给了对象B的构造函数。例2、注意匿名类和内部类中的中的this 有时候，我们会用到一些内部类和匿名类，如事件处理。...也就是说你只能用它来调用属于当前对象的方法或者使用this处理方法中成员变量和局部变量重名的情况，而且，更为重要的是this和super都无法出现在static 修饰的方法中，static 修饰的方法是属于类的

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蝗虫过境，你的系统能扛住吗？

简介经过一段时间的服务端性能测试，也先后了解及使用过一些性能测试工具，本篇中，向大家推荐Locust这款开源工具。...Locust的本意为”蝗虫“，意为由Locust生成的并发请求就跟一大群蝗虫一样，对我们的被测系统进行攻击，以此来检验系统在高并发下的性能。大家可以随意感受下。 ?...在Locust测试框架中，测试场景是采用Pure Python脚本描述，并且HTTP请求完全基于Requests库。...接口； Client.get()用于指定请求路径；在Locust类中，具有一个client属性，对应着客户端的请求能力。...task_set：指向一个定义的用户行为类； min_wait：每个任务之间的时间间隔下限； max_wait：每个任务之间的时间间隔上限；执行测试（一）单进程运行：在终端中输入如下命令

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现在的工程结构能满足你的需求吗？

但如果项目很大，功能很多，你还能继续使用单模块工程吗？项目过大，结构肯定也越来越复杂这时候如果你继续使用单模块工程，进展就会遇到各种问题。同时维护起来也是很麻烦的事情。...这个时候你就可以考虑将功能细化，使用多模块工程来替代单模块了。一、使用maven多模块工程的好处复杂项目拆分成多个模块多模块的划分可以降低代码之间的耦合性，方便维护。...结构拆分清晰了，那么公司团队中每个人负责的代码模块也就清晰了。不会出现两个人改了同一段代码，如果功能出现问题责任追踪也很方便。方便代码的重用。...如果你有一个新的swing项目需要用到app-dao和app-service，添加对它们的依赖即可，你不再需要去依赖一个WAR。...3.1 在启动类中修改pom文件(也就是web层的) <!

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“我能分清奥特曼们了，你能分清我的口红吗？”

---- 我能分清奥特曼们了，你能分清我的口红吗？ “口红颜色都分不清？明明这颜色，它就完全不一样的呀！？” ? 如上图所示，我不知道各位能不能分清，但是对于我这个标准大直男而言，我是真的分不清。...我老婆直接就说一句：“卧槽，这不是都一个样吗？” 粉丝神器 zark是一个刚入门AI的研一学生，从自动化转专业过来的。他一直想做一些有趣的东西，前两天，他就做了个桌面奥特曼识别器。...数据是他用爬虫从网上爬取的，虽然可以爬取，但是依旧需要很大的人工成本进行挑选，据他说百分之70都是不能用的，自己还从动漫中手动进行截取，所以他又把这几部奥特曼看了一遍。...或许下次的对话就会成为这种场景：女：“你连我的口红都分不清，你不爱我！” 男：“真不怪我，那你能分得清奥特曼吗？” 女：“可以呀，你看！（打开代码，加载模型...）”...加我私信，与我分享你的困惑。

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文献分享(一)：你的风险模型能预测你的风险吗？

接下来summary里讲了风险模型的用处以及好的风险模型的评价标准。...好处是不用直接估计N只股票的协方差，可以把股票协方差阵分解为因子协方差、特质风险两部分，速度更快。上图V是股票协方差阵，右边的B,F,D是风险模型需要估计的因子的因子暴露、协方差、特质风险。...三种风险模型的估计方法。时序、截面、统计模型，差异在于对协方差阵结构的假设。 1....报告用的是时序和截面模型的组合。后面还介绍了风险模型的四个用途估计跟踪误差：短期的模型对于市场波动很敏感，统计模型对于估计跟踪误差更优。...混合模型和截面模型的比较，但这里的对比最终只说明混合模型和界面模型的估计结果在风格因子上高度相关，没能说明混合模型的优势。

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学 Python ，能提升你的竞争力吗？

你可能会疑惑：老师，你这不是前后矛盾吗？不是。 Python 要学，但这项技能，真的不是这么应用的。连接 Python 无门槛，这么简单，学会了也毫不稀奇，那学它还有什么用？用处大了。...因此，那时候你要是打算使用机器学习，就必须要抱着一本 Matlab 的书啃下来。因为只有明白了它怎么用，你才真正能壮起胆子，尝试从头到尾，去实践自己从 MOOC 学来的机器学习技能。...那是因为这个巨大协作网络中开发框架的人，“刚巧”也是用 Python 来封装细节。你们在说同样的语言，因此你可以把他们的研究成果，“拿来”使用。...要是说你对 Python 的知识全面系统获取到了，那简直是在骗人。就像你学龄前的时候，基本上也算能用中文对话了，对吧？但是，你知道“回”字有四种写法吗？...资源学习 Python 的资源，我在《如何高效学Python？》一文中已经为你详细做过介绍和推荐，这里就不再赘述了。此处只介绍我最近发现的2个新资源，都是免费的。一个是 IBM 提供的系列课程。

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业务增长这场比赛，你的企业能赢吗？

在这场“比赛”中，腾讯企点的“新一代智慧客户服务”通过“连接智能”、“数据智能”、“运营智能”帮助企业修炼内功，在各个环节为业务增长持续提供新功能。...在“连接智能”这个环节，企点客服不断打磨产品，又为你的“增长”提供的这些制胜法宝，你get了吗？...高效沟通法宝：连接全面，增长更快客户从四面八方涌来，你的客服人员还在多个平台间频繁切换、回复消息吗？即使是“三头六臂”也难免错过重要信息，遗漏商机，成为业务增长的一大阻力。...想要在连接客户时，游刃有余的提高接待能力，保持高效沟通吗？企点客服独家法宝：微信+QQ双通路双接待，全渠道触达。...，共享增长好方法，不容错过哦～在即将举办的2021腾讯数字生态大会“数智驱动无限增长——智慧客服与营销企点专场”中，我们不仅会揭晓增长的方法论，更会有“服务营销一体化”、“数智运营一体化”“产业智连一体化

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数据库的几种日期时间类型，你真的会用吗？

当使用此种方式进行处理日期，不仅性能有问题，比较、处理、取范围等都是麻烦事。之所以提出这种方式，也是提醒大家，如果你的数据库日期字段还在用字符串存储，需要慎重考虑一下了。...也就是说：如果你将服务器的时区进行修改，数据库中记录的日期和时间并不会对应的变化。那么，读出的数据与新存储的数据便是不一致的，也可以说是错误的。...3、显示问题也很容易处理，各个展示端，只需要根据所在时区对数值进行转换即可，即便是JavaScript也能正常处理。有朋友可能会说，数据库的可读性太差。...上图中，数据库存储的是毫秒数，通过FROM_UNIXTIME函数，在查询时将其转换成指定格式即可。如果你的数据库存储的单位为秒，则在SQL中无需除以1000。...的确如此，毕竟每个公司的业务范围不同，使用场景也不同。优秀的理念可以参考，但不能照搬。就好比本篇文章，介绍了不同类型的日期和时间存储，而根据你的业务场景选择最适合的那便是最好的。

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你知道这种开发模式能更好的帮你排错吗？

（1）针对原声sql语句当然就比较好解决了，当然有时候我们写程序的时候程序就已经告诉你了sql语句是否有问题，这样当然就更好了，如果不报错的话，我们可以将我们的sql语句粘贴到mysql的管理器中，比如导航猫...（相信大家都知道的可视化客户端），还有就是网页版本的phpmyadmin，一执行便知道sql语句的问题了。...（2）让人头疼的是在某个框架中，我们使用框架封装好的方法我们去操作数据库，这样在一定程度上我们就不会用编写原声sql语句而头疼了，但是就是这样我们的sql语句出现问题我们排错也是更加困难的，接下来小编就给大家说两种我们在日常开发中常用的两种框架...之后在对应的文件夹下面就出现了一个文件，里面就记录了我们执行的sql语句 ? 2）还有一个简单暴力的方法 ? 这样也能打印出sql语句，当然这个sql语句就是一个预处理sql语句 ?...以上就是我们开发中最常用的排错以及去优化sql语句具备的基础操作，希望我们在日常开发中遇到sql语句的问题我们完全可以按照上面的操作去打印sql语句然后排错以及进行sql的优化

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你的机器学习算法真的能准确预测股价吗？

事实上，我把我职业生涯的大部分时间都献给了以下公式：其中增长率g是先验数据的一个确定性函数，其值并不一致。我想说的是，你应该为遇到的任何模型都选择至少一个正确的基准进行对比。...均方根百分比误差，或 RMSPE，由于在数学上更容易处理，因此在统计分析中更常用的是 rms 百分比误差，它与误差的方差有关。确定系数，或 R²。从线性回归的框架中，我们得到了著名的R²值。...：马丁格尔模型的现象学在粒子物理学中，现象学指的是某物的一般统计特性，而不涉及理论。...这种不合理是由于数据中存在长尾分布导致的。在现实场景中，长尾分布的存在是非常普遍的。因此当使用机器学习算法进行股价预测时，仅仅关注预测指标是不够的，其需要能战胜合理的比较基准。...原文链接: [核桃量化]你的机器学习算法真的能准确预测股价吗？转载请申请。

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原创 | 你能想出解法，让你的基友少氪金吗？

题意这道题的题意也很有意思，背景也是游戏。说是有一天你和你的基友一起在家打游戏，这个游戏一共有n个boss。这些boss的难度不同，有些boss简单，有些boss困难。...你的技术要比基友的好一些，你们两人轮流打boss。游戏规定每次进行游戏最少打1个boss，最多打两个boss。由于你的实力更好，你可以战胜所有的boss。...但是你的基友比较菜，只能打得过简单的boss，如果碰上hard模式的boss就只能氪金。基友的钱也是钱，你们希望在尽量少氪金的前提下把游戏通关。...我们可以用之前介绍过的等价判断法来判断一下这个贪心策略可不可行，对于这道题而言，贪心的本质是让氪金的次数最少。所以当基友的第二个怪是0的时候，杀和不杀对于当前的氪金次数来说是没有影响的。...动态规划如果你熟悉动态规划的话，那么几乎可以发现这是一道经典的动态规划问题。对于每一个怪来说，它都有两种状态，分别是被基友杀或者是被“我”杀。

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你能体会那种写 Python 时不用 import 的幸福吗？

，再 import 一波，如果你用的是类似 jupyter 的编辑器，你添加完 import 语句之后还得再运行一下代码块。...你已经是个成年人了，能不能在我写代码调用到相关库的时候，你给老子自动导入啊？别报错啊！ ? 像这样： ?...很简单，进入到你安装的 pyforest 中，在 user_imports.py 中添加即可，一般路径如下： ~/.pyforest/user_imports.py 比如，我在这里添加一个 import...接着我就可以在不用导入 requests 的情况下，直接请求了： ? 你完全可以根据你自己的习惯，在 user_imports.py 添加 import 语句。...OK，以上就是小帅b今天给你带来的分享，如果你之前没了解过这个，不妨去试试，它会让你心情变好的呢，希望对你有帮助。

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面试官：你能聊聊string和[]byte的转换吗？

前天在一个群里看到了一份Go语言面试的八股文，其中有一道题就是"字符串转成byte数组，会发生内存拷贝吗？"；这道题挺有意思的，本质就是在问你string和[]byte的转换原理，考验你的基本功底。...string类型虽然是不能更改的，但是可以被替换，因为stringStruct中的str指针是可以改变的，只是指针指向的内容是不可以改变的。...那你知道他们内部是怎样实现转换的吗？...但是如果你是在高性能场景下使用，是可以考虑使用强转换的方式的，但是要注意强转换的使用方式，他不是安全的，这里举个例子： func stringtoslicebytetmp(s string) []byte...我们前面介绍过，string类型是不能改变的，也就是底层数据是不能更改的，这里因为我们使用的是强转换的方式，那么by指向了str的底层数组，现在对这个数组中的元素进行更改，就会出现这个问题，导致整个程序

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你的简历能帮你争取到面试机会吗

最近我在帮朋友的公司招人，招人的第一步是要筛选简历，在这过程中，我发现虽然能收到很多简历，但实际能通过筛选能进入到技术面试流程的简历不多，估计10份里不会超过4份能通过筛选...如果出现持续三个月以上的“不在职状态”，需要在简历中说明情况，比如这段时间你是换城市发展了，或辞职复习考研或复习考公务员，总之得找个能说得过去的理由。 ...那么如果小丁能很好地在简历中很好地说明这个情况，而且还能在面试中很好地回答相应的问题，那么我们不得不相信小丁在这个三个月里确实做的是商业项目。 ...的项目经历并写到简历中，这至少能帮大家争取到更多的技术面试机会。 ...能承担大的工作压力 1 由于客户方催进度的原因，这个项目需要加班（总之加班原因不是你造成的） 2 在这种情况下，你能和你的团队一起连续奋斗，最终成功地完成进度。

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你不理解苏大强的作，AI能吗？

导读：在最近的热播剧《都挺好》里，“作精老父亲”苏大强凭借他的各种金句在苏氏男团中成为了毫无疑问的C位。...苏大强时常出现的词不达意，重复地说着“我就要钱”，没完没了地抱怨他人，在剧中或许意在体现人物性格。但同济大学最近的研究告诉我们，如果类似的情况发生在生活中，则有可能是一种病理性的反映。...在这一过程中，我们不得不依赖于人工智能的帮助。那么在研究老年人语言退化上，AI究竟能做到些什么呢？ ? 从同济大学和AI独角兽的合作上，我们大概能总结出以下几点。...而在AI的语音识别训练中，语音音域、对话逻辑等等的变化，都会影响识别的精准度。这就造成了一个问题，如果我们没有充足的老年人语音处理经验，很有可能到几十年后，满屋子的智能家居都无法与我们顺畅沟通。...即将语音交互习惯分成几大类，如男性/女性或成人/儿童/老年人，再在冷启动时通过几句简单的对话交互获取个人用户语音数据，从中再分析出一些更细化的习惯，并在日常使用的过程中不断进化。

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