我们可以使用tf.shape()获取某张量的形状张量。..., 10]) sess = tf.Session() sess.run(tf.shape(x)) Out[1]: array([10, 10, 10]) 我们可以使用tf.shape()在计算图中确定改变张量的形状...sess.run([tf.size(x), tf.size(y)]) Out: [1000, 504] tensor.get_shape()或者tensor.shape是无法在计算图中用于确定张量的形状...我们可以使用tf.rank()来确定张量的秩。tf.rank()会返回一个代表张量秩的张量，可直接在计算图中使用。...768. 512.]] [[ 968. 1452. 968.] [1460. 2190. 1460.] [ 968. 1452. 968.]]]] (2, 3, 3, 2) 以上这篇TensorFlow中如何确定张量的形状实例就是小编分享给大家的全部内容了
最近在帮忙定位一个问题，涉及到某个应用自动启动了，为了确定是谁调用的，使用如下的日志进行查看（注：为了简单考虑，下面的启动者为launcher） 1 2 3 4 (pre_release|✔) % adb...确定 uid 10070 是哪个 App 确定uid不能说明问题，我们至少需要确定是哪个应用，我们尝试使用下面的命令过滤进程有关数据 1 2 adb shell ps | grep 10070 没有任何数据输出...156312 0 0 S com.huawei.android.launcher 我们发现了u0_a70和10070貌似有一些关联（至少都含有70） 于是我们使用下面的命令确定...u0_a70 的含义 u0 默认的手机第一个用户（可以通过设置里面的多用户新增和切换） a 代表app 70 代表着第70个应用 转换公式 简单而言，对应的公式是这样 u0_a70 = “u0_” +...“a” + (uid(这里是10070) – FIRST_APPLICATION_UID(固定值10000)) 具体复杂的转换，请参考这段代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
因此，发生在分布式系统内多个机器的事件，很难准确地确定其先后顺序。...在图中所有待同步的数据都会被打上一个时间戳，接收到同步来数据的节点会根据时间戳对所有写入应用到本地。那么如何使用时间戳呢？...逻辑时钟不会追踪自然时间或者耗时间隔，而仅用来确定的系统中事件发生的先后顺序。...但现实中，由于时钟同步的不确定性，用这种方法产生事务 ID 是不太靠谱的。 但 Spanner 就使用了物理时钟实现了快照隔离，它是如何做到可用的呢？...那么一个很直接的问题就是：对于每个主副本来说，为了保证安全的接受写入，我们需要确定它仍是事实上的主副本。那我们如何确定呢？
因此，如何应对这种未来的不确定性，从中找寻到确定性，是每一位在职业道路上寻求进阶的人必须面对和解决的问题。 面对未知：认知的鸿沟 首先，我们需要认识到的是，面对未知并不意味着无助。...因此，对未来的不确定性感到恐惧，实际上是一种对未知的自然反应，它存在于每个人的生活和职业中。 在职业发展中，我们可能会面对新的职业角色，新的行业环境，或者新的技术挑战，这些都可能带来未知和不确定性。...应对策略：从不确定性中找寻确定性 虽然未来充满了未知，但我们可以采取一些策略，来找寻确定性，以应对未来的挑战。 明确长远目标：首先，我们需要明确自己的长远目标。...因此，接受不确定性，不再抵抗它，而是将其视为一个学习和成长的机会，这是我们找到职业发展中的确定性的关键。 在面对职业发展的不确定性时，我们不能等待未来自己揭示出来。...总结 在我们的职业生涯中，无论我们是初入职场的新手，还是经验丰富的专家，我们都会面临未来的不确定性。这是一种无法避免的现实，但并不需要让我们感到恐惧。
背景 在我们日常业务开发过程中，或多或少都会用到并发的功能。那么在用到并发功能的过程中，就肯定会碰到下面这个问题 并发线程池到底设置多大呢？...其实这是极不正确的。那为什么呢？ 首先我们从反面来看，假设这个说法是成立的，那我们在一台服务器上部署多少个服务都无所谓了。因为线程池的大小只能服务器的核数有关，所以这个说法是不正确的。...(线程 IO time + 线程 CPU time) 该请求计算时间 （线程 CPU time） CPU 数目 请求消耗时间 Web 服务容器中，可以通过 Filter 来拦截获取该请求前后消耗的时间...，只要知道这个查询 DB 的耗时（CPU IO time），计算的时间不就出来了嘛，我们看一下怎么才能简洁，明了的记录 DB 查询的耗时。...不过最后的最后，我们还是需要通过压力测试来进行微调，只有经过压测测试的检验，我们才能最终保证的配置大小是准确的。
不确定性原理的前世今生 · 数学篇 这篇文章中从数学的角度讲的是：任何信息的时空分辨率和频率分辨率是不能同时被无限提高的。...此外，不确定原理涉及很多深刻的哲学问题，用海森堡自己的话说：“在因果律的陈述中，即‘若确切地知道现在，就能预见未来’，所得出的并不是结论，而是前提。我们不能知道现在的所有细节，是一种原则性的事情。”...这里面说的其实是鱼和熊掌不可兼得。在工作中，其实也有很多类似的冲突。 从公司的宏观层面来说，有着《战略的悖论-企业求成得败的原因及应对之道》。...那么宏观层面的不确定性，则会将不确定传导到微观执行层面。 在一个公司中，微观执行层面，指的更多的是技术层面，比如软件开发人员。在技术层面的东西，其实确定性反而是非常高的。...因为微观没有得选择，都是被动的。 那么从微观往上看。宏观层面的需求，不确定性的属性是无法改变的。能改变的就是微观技术层面，如何能够快速响应宏观层的需求的快速变化。
在这里，主要分享一下我是如何慢慢一步步做到自己比较理想的职业的。...而且，随着互联网的普及，这个社会每天都在产生新的你从没听说的职业，也同时有很多旧的职业在消失，根本看不清未来哪些职业是靠谱的、适合的、有前景的。...在不断变化的职业世界中，我发现需要找到自己内在不变的东西，也就是我的兴趣、能力、价值观三者的交汇处。于是，我仔细回顾我的成长经历、家庭背景、大学干过的各种事。...于是，即使是在油田工作那半年业余时间我也是做销售，后来从油田辞职出来去的一个做企业培训工作中做的是培训助教和销售的工作，后来又做了几份销售工作，在去年10月份我开始运营一个微信公共号幸福销售人，截止目前写了...今年4月份，我跳槽到一家在线教育的公司，一个月后凭借我上面的一些积淀和领导的信任，我顺利地转岗做了企业内部的销售培训师，终于初步实现了自己大四时的规划，目前对我来说工作和生活没有绝对的界限，是一种比较享受的状态
在Spring Boot中需要开启： spring: rabbitmq: # 通常选择 correlated publisher-confirm-type: 通常有三种选择： NONE...这里我使用CORRELATED模式，声明一个ConfirmCallback并设置到RabbitTemplate中 rabbitTemplate.setConfirmCallback((correlationData...在Spring Boot中需要同时开启： spring: rabbitmq: publisher-returns: true template: mandatory: true...RabbitTemplate中的mandatory设置值优先级要高一些。...总结 消息投递失败的处理在使用RabbitMQ的使用中时非常必要的，能够帮助我们追踪消息的投递情况，以及处理消息投递异常或者成功后的逻辑处理，为消息丢失进行一些兜底或者记录。
在GWAS项目分析时，我们会得到所有位点的P值，那么如何确定显著性阈值呢？确定阈值分为了不同的流派。...1，Bonferroni矫正 这种方法应用最多，一般是N表示参与分析的SNP的个数，阈值可以是： * 1/N * 0.05/N * 0.01/N 文章中前两种用得较多，这种方法比较严格，有时候1/N...也没有显著性位点，这时候，可以考虑降低N的个数。...2，降低N的个数 由于SNP之间有连锁，可以通过LD筛选，用剩余SNP作为N，从而达到降低阈值的目的，比如使用plink命令 --indep-pairwise 50 10 0.2筛选LD，用剩余的位点作为...：上面的这些方法，不会改变原始P值的排名，如果你是要挖掘数据，直接根据原始的P值筛选，进行后面的验证也可以，但是没有显著性的话，可靠性较差。
虽然Kaizen的最终目标是每天逐步持续改进，但你必须从某个地方开始。当您第一次开始实施Kaizen时，您可能需要进行流程审查，以确定最初的改进机会。以下是审查流程以获得可能改进的一些基础知识。...绘制流程图-获取流程图/流程图以及可能存在的任何工作说明、控制计划或其他流程文件。如果您没有流程图，请构建一个流程图。彻底了解流程的当前状态，了解真正发生了什么。如果你不理解你的过程，你就无法改进它。...这工作是怎么做的/应该怎么做?流程步骤多久执行一次/需要多久执行一次?继续回顾流程和每个流程步骤，直到您涵盖了每个步骤。学会超越当前状态，展望未来的改进过程。我们必须摆脱“我们总是这样做”的咒语。...允许这种态度只会阻止对流程的任何更改或改进。通过执行流程审查并提出正确的问题，您将能够：从流程中删除任何不需要的步骤或任务。确定哪些工序必须分开进行，哪些工序可以并行完成。...重新安排工序的顺序，以减少浪费;在许多情况下，对操作的顺序或顺序稍加改变就能使我们减少浪费的时间和精力。
内网域名解析 内网域名解析，顾名思义是通过内网的DNS服务器在局域网内做域名解析。 内网域名解析的好处： 1、较高的性能和较低的延迟； 2、能够有效地防范外部攻击，解决劫持问题。...原因也很简单，就是数据包在网络设备上传输的路径短了。 另外内网的网络质量是可控的，大多数情况下都比外网好些，即使不好也很容易换个比较好的设备来解决。...如何确定K8s应用的内网域名 K8s应用的内网域名是由K8s集群内部的域名解析服务来进行解析的，整个过程都在K8s集群内。...K8s中应用的全限定域名由三部分组成： 1、应用在K8s中定义的服务名 2、应用在K8s集群中的命名空间 3、集群本地服务名称中使用的可配置集群域后缀。 示例： 一个Service的YAML定义文件。...另外，应用的K8s内网域名是ping不通的 小技巧： 所有的K8s应用都有YAML定义文件。
视频回放地址：https://www.bilibili.com/video/BV1ZV411p7Y3/ 引子 在我的读者微信群里，有朋友提出了这个问题：《如何在面试中 确定 Rust 程序员水平？》。...如何在面试中确定 Rust 程序员水平？ 这个问题意味着，如何在面试中判断一名 Rust 程序员水平是否合格。...可以着重于以下几个问题： 如何理解编程？ 能应聘实习工作的，应该不会是零基础，至少是有一定的计算机和编程基础的，虽然不一定有项目经验。这个问题的意图是判断新手对编程的认知程度。 你是如何自学编程的？...但至少可以确定应聘者是否真的自己去思考和学习过相关资料，而不是人云亦云。其实考察的还是元技能。 你能否对 Rust 所有权进行一个简单的总结？...并且出品了 cargo-audit 依赖于该安全数据库来检查你的crate及其依赖中的安全风险。
它其实就是一个执行上下文中的一个属性，大家也可以简单的把 this 当作一个对象，只不过该对象指向哪儿是在函数调用的时候确定的。...4.this 绑定规则到这里我们知道了 this 的绑定是在函数调用的时候确定的，以及 this 不指向函数自身等等问题。那么，函数在某个位置被调用时，我们怎么确定 this 该绑定到哪里呢？...我们这里可以先简单总结一下 4 条规则以及 this 绑定确定流程。this 绑定确定流程：先确定函数调用位置，然后确定使用哪条规则，然后根据规则确定 this 绑定。...6.this 绑定总结到这儿，我们基本上能够确定一个函数内部的 this 指向哪儿了，我们这里做出一些总结，以供在项目实践中判断 this 绑定。...总结this 绑定虽然是一个比较难的知识点，但是我们作为一个前端开发者，必须要学会如何理解和使用它，因为它确实能给我们带来很多的便利和好处。
此类程序运行的过程中，CPU占用率一般都很高。...简单的说，就是需要大量的输入输出，不如读文件、写文件、传输文件、网络请求。 如何确定线程池大小？ 线程数不是越多越好。...在《Java并发编程实践》中，是这样来计算线程池的线程数目的： 一个基准负载下，使用 几种不同大小的线程池运行你的应用程序，并观察CPU利用率的水平。...： Nthreads = Ncpu x Ucpu x (1 + W/C) CPU数量是确定的，CPU使用率是目标值也是确定的，W/C也是可以通过基准程序测试得出的。...这个经验公式的原理很简单，T个线程，每个线程占用P的CPU时间，如果刚好占满C个CPU,那么必有 T * P = C。 如果一个web程序有CPU操作，也有IO操作，那该如何设置呢？
♣ 题目部分 在Oracle中，如何确定坏块的对象名？...♣ 答案部分 根据绝对文件号和块号确定数据块对象的SQL语句如下： SELECT TABLESPACE_NAME, SEGMENT_TYPE, OWNER,...可以确定段占用的数据块： SELECT DBMS_ROWID.ROWID_OBJECT(ROWID) OBJECT_ID, DBMS_ROWID.ROWID_RELATIVE_FNO(ROWID...，仅仅坏块上的数据无法被查询或读取，其余正常块的数据依旧可以使用。...& 说明： 有关数据块的恢复的内容可以参考我的BLOG：http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2139709/ 有关NOLOGGING引起的坏块的内容可以参考我的
在 TCP 连接中，客户端在发起连接请求前会先确定一个客户端端口，然后用这个端口去和服务器端进行握手建立连接。那么在 Linux 上，客户端的端口到底是如何被确定下来的呢？...2.2 选择可用端口 我们找到 inet_hash_connect 的源码，我们来看看到底端口是如何选择出来的。...那么我们接着来看，如何来确定一个端口是否可以使用呢？...如果使用了 bind，那么在 bind 的时候就会确定好端口，并设置到 inet_num 变量中。 一般非常不推荐在客户端角色下使用 bind。因为这会打乱 connect 里的端口选择过程。...四、结论 客户端建立连接前需要确定一个端口，该端口会在两个位置进行确定。 第一个位置，也是最主要的确定时机是 connect 系统调用执行过程。
步骤 1 – 从上述公式中获取位置偏差 P（不带 MMC/LMC 的位置） 步骤 2 – 从下表中获取材料条件 (MC)，具体取决于零件特征和条件类型。...步骤 3 — 根据零件的特征和条件类型，从下表中获取补偿公差 (BT)。 步骤 4 – 获取具有补偿公差的 TP = TP + BT 如果 P<=TP，则该特征在允许的位置范围内。...最大实体条件(MMC) 表示具有最大体积/尺寸的特性的最大或最小允许容许度。 在孔里 ,MMC=根据公差允许的最小直径。 在轴上 ,MMC=根据公差允许的最大直径。...将真实位置与MMC结合起来是非常有用的。当该特性的尺寸处于其最大实体条件时，考虑最大允许位置偏差。当零件的测量尺寸和它的MMC之间的差异增加时，你会在位置上使用更大的公差。...这个额外的公差范围被称为补偿公差。 什么是补偿公差? 由于该特性相对于其最大物质条件的尺寸，补偿公差增加了允许的位置偏差。最小加成公差是零，最大公差是零件大小的公差域。
在一个Kafka集群中如何选择topics/partitions的数量 翻译自How to choose the number of topics/partitions in a Kafka cluster...： kafka的基本运行原理 kafka的性能如何 kafka为何效能好 kafka有哪些瓶颈 目前在Kafka 2.0版本中已经支持单集群200K的Partition数量，这真是可喜可贺啊～～～...为了避免这种情况，一种通常的作法是提前多分配一些Partition，基本上，你可以根据未来1到2年的吞吐量来确定Partition数量，这样来使Partition数量在一个长时期内保持不变。...更多的Partition需要更多的打开文件句柄 正如上面提到的，每个Partition最终会对应到Broker上文件系统中的一个目录。...因此，更多的partition，就意味着需要配置更多的允许打开的文件句柄数。我们在生产环境中见到过每台broker上有多于30万的打开文件句柄。
一般系统的服务划分有以下两种维度： 按模块划分 这个比较适用于偏业务的场景：复杂的系统，最好先按业务领域横向拆分成可独立部署的子系统，每个子系统内部再按技术纵向拆分成不同的子模块。...按角色划分 这个比较适用于基础服务类的场景：一个大系统，每个服务看起来关联都很紧密，存在相互的调用关系。这时候可以考虑它们各自承担的角色和使命。...服务自治 当一个服务的逻辑单元由自身的领域边界内所控制，不受其他外界条件的影响（外界条件带有不可预测性），且运行环境是自身可控，完全自给自足，我们认为这个服务是自治的。...自治的服务自身可以很好的对稳定性做把控。 可发现性 因为服务是被用来复用的，如果在服务设计过程中，并不能发现一个已经存在的服务，而需要重新建立多个同样逻辑元旦的服务，会极大增加管理和维护成本。...2.运行时发现(程序) 服务的消费者可以通过服务注册中心查到特定服务的接口调用地址调用。 要根据系统的规模和人员配置情况。 比如如果系统一个系统的日活跃用户在万级和千万级，粒度肯定是不一样的。
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