❝今天在stackoverflow问答平台上看到的一个问题，一段简单的代码，得到的却是预料中不一样的结果。❞ 下列代码会输出什么？...int i = 0; std::cout << i++ << ++i; Qt君使用MSVC编译器输出的是12，而在使用Mingw编译器输出的是02。 「为什么会出现这种情况呢」？ ...「最主要原因是函数形参之间没有明确的求值顺序约定」。这就会导致不同的编译器得出不一样的结果。 ...比如有函数f1(f2(a, b), f3(c, d))，参数1f2(a, b)和参数2f3(c, d)的调用顺序是不确定的，有些编译器会先调用f3(c, d)后再f2(a, b)，而有些编译器会先调用f2...总结 由于上述形参不确定行为，我们尽量避免形参之间自增或自减的操作。
注意，UUID是一种全局唯一性标识符，不保证在不同时间生成的UUID之间是有序的或可比较的，因此不应该依赖于UUID的大小或顺序。 在某些情况下，使用这个API可能对应用程序的可用性产生负面影响。...entropy是什么意思Linux内核使用某些技术，如用户的鼠标移动，硬件风扇噪音的变化，设备驱动程序噪音的变化，来生成随机数。当操作系统中缺乏熵时，随机数生成将减慢。...真实的世界应用程序-java.util.UUID#randomUUID（）API中阻塞的50个线程 下面是一个应用程序的实际线程转储报告，该应用程序正遭受此问题的困扰。...解决方案 JDK升级 这个问题是由Java中的一个已知bug引起的。但是，自JDK 8 u112或JDK 9 b105以来，它已被修复。所以最优先的解决方案就是升级你的JDK版本。...Linux安装Haveged 如果你的Java程序运行在Linux中，那么可以考虑安装haveged库。haveged项目旨在提供一个易于使用的，不可预测的随机数生成器，基于HAVEGE算法的适应。
为什么不是11111111或者2141等其他值 1+1+'1'+1+1+1+1+'1' 实际为 1+1+49+1+1+1+1+49 结果为104 4.java中3元运算符的问题 Integer
小编说：Python 不只是一门支持面向对象范式的语言。在多范式的外表下，Python 用对象来构建它的大框架。因此，我们可以及早切入面向对象编程，从而了解Python的深层魅力。...本文选自《从Python开始学编程》，我们来看看Python那些意想不到的对象。 循环对象 Python 中的许多语法结构都是由对象实现的，循环就可以通过对象实现。...所谓的循环对象包含有一个__next__()方法1。这个方法的目的是生成循环的下一个结果。在生成过循环的所有结果之后，该方法将抛出StopIteration 异常。...调用时的参数说明给了中止的时间。...当然，我们可以完全按照面向过程中的方式来调用这些语法，而不必关注它们底层的对象模型。但出于学习的目的，这些语法结构的对象模型能加深我们对Python 的理解。
虽然π有这么不方便的属性，但它由于在自然和数学中不断出现而声名鹊起，就连一些与圆没什么太大关系的地方我们也能看到它。它并不是唯一一个出现得奇怪的数字，0.577也到处都是。...自然对数比调和级数更难解释，但长话短说的解释版本是如果你取自然对数的值与调和级数的值之间的差，那么你就能得到欧拉常数，取欧拉常数小数点后三位，就是0.577了(和π一样，欧拉常数的小数点后有很多位数字，...0.577能解释的东西非常令人难以置信。 想象一下你有一个周长为一米的元，你在圆的顶端放了只蚂蚁，它以每秒钟1厘米的恒定速率围绕着这个圆行走。...但令人难以置信的是，这种想法是错的。当蚂蚁以恒定速率绕圆走的时候，其实它能够走完这个周长不断在增加的圆，原因在于增加的不只是蚂蚁前面的路，还有它后面已经走完了的路程。...当然，等我们的蚂蚁完成它的旅行时，太阳都烧没了，所以我们讨论的是一系列增长缓慢的数字。 (红色是自然对数ln，蓝色是调和级数的数字。它们相差的部分加起来便是欧拉常数。)
数学就可以带给你这样的惊喜，今天我们就来为大家列举几个用数学就能解决的既简单又让人意外的小问题。 1. ...换门后还会输的可能只存在于你最初的选择就正确的情况，而最初就能选正确的概率是1/3，也就是说换门后输掉的概率也是1/3。这意味着换门后选对的概率为2/3，赢得汽车的可能性瞬间翻倍。 还没被说服？...因此，如果你坚持最初的选择，选对的几率只能是最初的那1/3；而中途换门，赢的几率则能翻倍。 如果还是自信最初选的就是对的？...监狱里的守卫知道被选中的是谁，但不能说出来。狡猾的囚犯A对守卫说：“如果将被处决的是B，请你告诉我C的名字；如果即将被处决的是C，则告诉我B的名字。...而此时B被处决的可能性已被排除。因此A被处决的可能性则为1/3，而C的概率是A的两倍2/3。在这道残忍的概率题里，C确实应该更觉得害怕！
导读 线上有个MySQL实例，存在严重的复制延迟问题，原因出乎意料。 线上有个MySQL 5.7版本的实例，从服务器延迟了3万多秒，而且延迟看起来好像还在加剧。...再看mysqld进程的CPU消耗。 虽然mysqld进程的CPU消耗总是超过100%，不过也不算太高。 再检查MySQL复制现场，确认了几个频繁更新的表都有主键，以及必要的索引。...相应的DML操作也几乎都是基于主键或唯一索引条件执行的，排除无主键、无合理索引方面的因素。 最后只能祭出perf top神器了。...perf top -p `pidof mysqld` 看到perf top最后的报告是这样的 Samples: 107K of event 'cycles', Event count (approx.)...把到下个月底前用不到的表分区全部删除，之后约只剩下1.6万个分区。重启slave线程，问题解决，主从复制延迟很快就消失了。
在日常的开发工作中，我们经常会遇到两张表需要通过某个字段进行联表查询的场景。...然而，如果两张表的关联字段数据类型不一致，例如一张表的字段类型是BIGINT，另一张是VARCHAR，可能会导致查询结果出现重复数据的问题。 ...问题最初没有暴露出来，因为分页查询的前几页没有出现重复，只有在后续的页面才逐渐显现。...，也可能会出现精度损失或错误的转换结果，从而导致部分数据重复 三、解决方案 方式一：修改表结构统一数据类型，这是最直接的解决方式 方式二：可以使用明确的类型转换来避免隐式类型转换的不确定性 SELECT...为了避免这些问题，我们应该尽量保持关联字段的数据类型一致，并在进行类型转换时仔细检查数据内容，确保转换的正确性
作为前端开发工程师，JavaScript 是我们的主要开发语言，它本身语法比较简单，并且生态系统也非常完善，在社区的影响力越来越大。...在我们使用过程中，经常会遇到各种奇怪的问题，让我们经常摸不着头脑。 本文灵感来自 wtfjs[1]，整理了 6 个比较常见并且很有意思的问题。 1....，但是实际上用的是模版字符串[5]。...这是一种高级形式的模版字符串，是带标签的模版字符串。 上面示例代码中：f 函数是模版字面量的标签，标签可以用函数解析模板字符串。标签函数的第一个参数包含一个字符串值的数组。其余的参数与表达式相关。...类似这样的结构会返回最后定义的对象中的值。
similar_text — 计算两个字符串的相似度，返回两个字符串中匹配字符的数目 两个字符串的相似程度。...注意该实现没有使用 Oliver 虚拟码中的堆栈，但是却进行了递归调用，这个做法可能会导致整个过程变慢或变快。也请注意，该算法的复杂度是 O(N**3)，N 是最长字符串的长度。 ?...ac是参数的个数。函数返回的是两个字符串中匹配字符的数目。如果想要获取相似的百分比，则需要传递一个引用参数获取。...php_similar_str内部跑了三个嵌套的循环，这就难怪文档中描述的，时间复杂度是O(N**3)。在最里面的循环中，检查两个字符串连续一致的个数。...3、顺序敏感 顺序敏感其实也是由于拆分的问题导致的。
虽然闭包主要是函数式编程的玩意儿，而C#的最主要特征是面向对象，但是利用委托或lambda表达式，C#也可以写出具有函数式编程风味的代码。...但是仔细观察会发现，当Action对象被调用的时候，CreateGreeting方法已经返回了，作为它的实参的message应该已经被销毁了，那么为什么我们在调用Action对象的时候，还是能够得到正确的结果呢...这里的代码其实就用了闭包，因为我们可以肯定，在control被点击的时候，这个message早就超过了它的声明周期。合理使用闭包，可以确保我们写出在空间和时间上面解耦的委托。...不过在使用闭包的时候，要注意一个陷阱。因为闭包会延迟局部变量的生命周期，在某些情况下程序产生的结果会和预想的不一样。让我们看看下面的例子。...刨根问底，这儿的问题还是出现在闭包的本质上面，作为“闭包延迟了变量的生命周期”这个硬币的另外一面，是一个变量可能在不经意间被多个闭包所引用。
每位设计师都梦想着做出最出色的应用界面（UI）设计，最符合用户习惯的UX设计。 而出色的手机界面设计应该具备两个特点：简洁，易用。这也是每个设计师的职责。...众所周知，UI不仅仅局限于固定的界面，目前很多UI设计已经开始通过动态的形式来吸引用户。从界面设计的角度来看，视频或者动态的表现形式比静态的画面更加生动，能给用户带来更直观的视觉反馈。 3....诸如Mockplus，Proto.io等新的原型设计工具的出现，将大大改善设计师的工作流程，使他们能够花更多的时间思考最终用户，而不用每次从头开始。...平滑的动画，舒缓的调色板和清晰的排版，让用户第一眼就爱上它，想要选择它作为日常天气应用程序。 以上是摩客君为您挑选的5个应用程序界面设计的范例。各花入各眼。...不过，最让人惊艳的还是原型设计，Mockplus的原型设计并不只是满足中低保真，惊艳细致的高度保真也会让人非常意想不到。
比如去自己不熟悉的地方，却怎么也找不到路；或是约了重要的人在地铁站附近见面，到了才发现，好尴尬，各种出口也太复杂了，根本找不到。 尤其是像我这种没有方向感的路痴，恰好遇到赶时间，真的会让人生无可恋。...直到有一天，我遇见了 Ta，一切都改变了，我知道了自己的路在哪里。 想要认识 Ta 的请在微信搜索「查地铁」，并选择你的城市。 ?...之后，你会看到相应城市的地铁查询界面，输入起点和终点，就可以看到具体的路线。 ? 线路清晰，换乘明确，点击右上角地铁图，即显示地铁线路全图。长按可保存、可转发、可收藏，方便帅气。...更重要的是，点击任意路线，就能看到具体站点的出口信息、运营时间、周边信息，还可以全屏查看。 如果你的手机内存小，没有手机地图，这简直是你的福音啊。 ?...最后，祝大家都能够好好的认识 Ta，赶快打开「查地铁」，找属于到自己的路。 ?
前言 序列推荐系统的目标是从用户的历史行为中对用户的兴趣进行建模，从而进行时间相关的个性化推荐。 早期的模型，比如CNN和RNN等深度学习方法在推荐任务中都取得了显著的提升。...在BERT框架下如何利用各种类型的信息仍然是一个悬而未决的问题。 尽管如此，利用其他方面的信息，如商品的类别或tag标签，进行更全面的描述和更好的推荐，在直觉上还是很有吸引力的。...我们在公共数据集和商业数据集上都验证了NOVA-BERT模型，并且我们的方法在计算开销可以忽略的情况下可以稳定地优于最新的模型。 序列化推荐的目标之一基于用户的历史行为，预测用户下一个感兴趣的商品。...商品相关的side信息是静态的，并且包含了每个特定商品的内部特征，所以我们的词典可以被重新表示为： 我们的目标是预测下一个商品的ID： 其中，是潜在行为相关的side信息。...None：是原始的Bert+position ID； 商品相关和行为相关的side信息并未带来准确率的明显提升； 如果结合了与行为相关的side信息，则改进的效果明显大于其中任何一个带来的改进的总和；也就是说不同类型的
HDFS其他功能 一、不同集群之间的数据复制 在我们实际工作当中，极有可能会遇到将测试集群的数据拷贝到生产环境集群，或者将生产环境集群的数据拷贝到测试集群，那么就需要我们在多个集群之间进行数据的远程拷贝...比如test.har，archive的名字的扩展名应该是*.har。 -p参数指定文件存档文件（src）的相对路径。...Trash中的文件在用户可配置的时间延迟后被永久删除。回收站中的文件和目录可以简单地通过将它们移动到.Trash目录之外的位置来恢复。 ...配置 HDFS的回收站就像Windows操作系统中的回收站一样。它的目的是防止你无意中删除某些东西。...但是为fs.trash.interval设置合适的值也是非常重要的，以使垃圾回收以你期望的方式运作。
Billy Beane和穷困的Oakland A队的几乎不可能的成功也许是这其中最令人难忘的故事之一（主要是因为它被拍成了电影）。...但在体育界，数据分析的新时代并不只是数据的爆炸和新的管理角色，实际上它将重塑长期以来的沟通和训练方式。为了理解这一点，让我们先来看看一些运动队到底在收集哪些数据的例子。...类似的数据图可以按月或按对阵某些球队来比较球员的具体表现。 当然，在此之前教练们也一直通过常规的统计数据来比较（球员们的）表现。但近年来，数据的细致性和可获取度有了显著的增加。...利用数据和这个数控板，教练可以看到影响比赛的每个因素—包括场地位置，其他球队进攻的频率，特定球员的命中率等等，从而产生一个预期的得分概率。...正如在去年波士顿举行的MIT斯隆体育分析会议上专家所指出的，谈判过程是应用数据分析的好机会。
大火的ChatGPT与表格插件结合会有哪些意想不到的效果？...尤其可以帮助增强您的应用程序，并将内容从一组简单的数据转换为更加有用、易懂的类似于Excel的仪表板。 好了，言归正传，一起来看看当表格插件遇到ChatGPT之后会擦出什么样的火花。 一....报告、邮件内容生成 除了单纯的问题回复，ChatGPT可以进行对话，根据上下文的内容修正问题的回复，或者获取进一步的分析。...当然ChatGPT插件目前也还有两点明显的问题： 模型预言的限制，ChatGPT是机遇语言模型的，其性能受模型训练和数据集的限制。...同时SpreadJS中的表格数据要发送到ChatGPT服务器，数据的安全性和隐私性也是要考虑的问题。
李杉 陈桦 编译自 IEEE Spectrum 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 等无人车广泛普及，会有什么意想不到的事情发生呢？...早期的电子邮件用户完全不知垃圾信息为何物，就像亨利·福特不可能预见到如今的交通拥堵一样。 科技总会带来意想不到的结果，有时候甚至喧嚣难忍。...正因如此，如果能够提前想到新兴技术可能带来的弊端，完全值得付出一些艰辛。 当今最引人关注的新技术莫过于无人驾驶汽车了。无人驾驶汽车广泛普及之后，是否会带来什么意想不到的后果？你肯定认为会。...我相信最终肯定能实现真正的无人驾驶汽车，可我的担心的是，这类产品会在测试过程中遭遇很多意想不到的后果，从而导致大规模的部署延后数年。...而在某些戾气更重的地方，比如纽约的某些区域，行人和司机往往会展开更有争议的对抗，例如故意避开对方的眼神，以此迫使其让步。因此，可以在某个地区驾驶的无人驾驶汽车，在另一个地方或许难以发挥作用。
不过在 cleverhans 博客近期的一篇博客中，Nicolas Papernot、Ian Goodfellow 两人揭示了一项意想不到的发现：对隐私问题的改善其实可以带来表现更好的机器学习模型，两者并不冲突...PATE 背后的思考 我们的 PATE 方法为机器学习提供差分隐私的基本思路是，如果两个不同的分类器在两个没有共同的训练样例的数据集上训练，二者对一个新的输入分类结果达成一致，于是所得结论不会揭示任何有关单个训练样例的信息...这个结论可能是在没有某一个特定的训练样例的情况下进行的，因为用这个例子训练的模型和没有这个例子训练的模型都得出了相同的结论。 那么假设我们有两个模型在不同的数据上进行训练。...例如，记住一个特定的训练点，如 Jane Smith 的病历，在学习过程中对隐私的侵害，也是一种过拟合的形式，并且损害了与 Jane 的相同病历的患者的模型的泛化能力。...简单起见，代码使用公开可用的图像分类数据集，如 MNIST 和 SVHN。您可以复制它并在 UNIX 环境下适当设置 PYTHONPATH 变量，如下所示： ?
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