没关系，接下来我们结合实际例子带你去看看它是如何在 Webpack 工作流中使用的。...至于其他参数就显得无关紧要了，我们只要保证需要处理的 item 中存在 getKey 方法需要的属性就可以了。...它需要等待已经在队列中的任务释放出空闲才可以执行接下来的任务。 代码上来说，即是当 item1、item2 加入队列会立即执行，此时 item3 在添加时会进入排队。...我希望的是当存在重复的 key 值时，我会用上一个相同 key 的处理结果来调用重复的 callback 即可，完全没有必要重新在进入队列处理一次。...结尾 至此，基于 NodeJs 的一个简单任务调度器我们已经执行了。 照例，感谢每一位看到结尾的小伙伴。 有兴趣的了解 Webpack 更多知识的朋友可以关注我的专栏 从原理玩转 Webpack。
问： 假设我有这个脚本： export.bash #!...echo $VAR 有没有一种方法可以通过只执行 export.bash 而不 source 它获取 $VAR？ 答： 不可以。 但是有几种可能的解决办法。...在调用 shell 的上下文中执行脚本: $ cat set-vars1.sh export FOO=BAR $ . set-vars1.sh $ echo $FOO BAR 另一种方法是在脚本中打印设置环境变量的命令.../set-vars2.sh)" $ echo "$FOO" BAR 在终端上执行 help export 可以查看 Bash 内置命令 export 的帮助文档： # help export export...help eval 相关阅读： 用和不用export定义变量的区别 在shell编程中$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别 ----
三个阶段的快速提醒： 训练阶段：Mr. Bean 从在课堂上看到的例子中寻找模式，然后将这些模式转换成模型（食谱）。 验证阶段：看看 Mr. Bean 的食谱在他没有明确研究的例子上的表现。...训练阶段相当简单，你可以把例子推到学生身上（把数据推到机器学习算法中），并且大多希望是最好的（我只是在开玩笑）。...Bean 进行训练，找到一个模式（这是一个愚蠢的模式），冲到你的考试中，结果考试不及格，并被踢出数学专业。你抓到并处决了一个无知的人，干得好！ 测试是用来把关的，只有有价值的人才会通过！...机器学习是为了在新的例子上取得成功——如果你关心的只是在旧的东西上表现良好的话，就可以跳过 ML/AI 的麻烦，使用一个查找表就好了。...几乎我在现实生活中看到的每一个糟糕的 ML/ai 灾难都可以追溯到上面列表中的一个条目，所以如果你在寻找 AI dunce 帽子，我给了你一个很好的错误列表供你选择，请自便！ ?
郭一璞 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 机器学习的黑箱性一直让很多人感到头大。 对许多技术人员来说，机器学习在出现问题的时候，总会让人一头雾水，搞不清楚具体是哪里出了问题。...而对于商业应用来说，在医疗等高风险的情况下，机器学习的黑箱性给推广普及造成了困难，说不清楚，要如何让吃瓜群众和监管部门信任？...我在搞关于这个问题的学术研究，这是我当前找到的唯一一本相关的书，简直太棒了。 ?...《可解释的模型》中，作者介绍了线性回归、逻辑回归、决策树等模型，并进行了针对性的解释，介绍了基本的原理和特点，还提出了如果这个模型出现问题时的一些解决办法。...而且，对于更为基础的概念介绍章节，作者用许多平实的语言，结合各类现实生活中的例子介绍了相关的概念，还配了参考链接可以进一步学习了解。 此外，还提供了相关的例子，都有现成的链接，是用R语言写的。
在2018年伊始，我们来聊一下区块链的商业落地难点究竟在哪里，在今年是否有望成功破局？ “狭义区块链”与“广义区块链” 区块链商业落地的第一个障碍就是对于它认知上的局限性。...区块链并不只是一项单纯的技术创新，它在数学领域中可以体现为基于纳什均衡的博弈场，并且在现实生活中也有不同的现实例子。...我们可以把区块链更广义地理解成一种经过充分博弈后达到的“共识系统”和“自治社区”，对它的认知首先是看作是一种理念，然后才是技术，我把它称之为“广义区块链”。...例如：可以通过建立“场景实验室”来模拟一个真实的落地场景，初期依靠人为设定一些简单的规则开始试运行，然后再不断地进行观察、发现问题、改变规则；这个过程中可能会需要数学、行为学、哲学甚至是伦理学的专业人士参与...这样的方法本质上是建立了一个“公理系统”，在找到最初的基本假设之后就可以用逻辑和IT化的方法构建一个庞大的生态体系。
# 1.给出现实生活中需要排序的一个例子或者现实生活中需要计算凸壳的一个例子。 文心一言： 现实生活中需要排序的一个例子： 在一个商店里，顾客需要购买一些商品。...他们需要按照价格从低到高排序，以便更容易地找到他们想要的商品。 现实生活中需要计算凸壳的一个例子： 在一个建筑工地上，工人需要计算一个凸壳的面积。他们需要知道凸壳的高度和宽度，以便计算它的面积。...凸壳的面积是指它的底面积加上它的凸出部分的面积。 这些例子都是现实生活中需要排序或计算凸壳的例子。在实际应用中，排序和计算凸壳的问题可能会更加复杂，需要更多的数学知识和计算技能。...chatgpt： 一个现实生活中需要排序的例子是图书馆中书籍的分类和排列。在一个大型的图书馆中，可能有成千上万本书，这些书籍需要按照一定的规则进行分类并排列。...例如，可以按照作者、主题、出版时间等方面进行分类，并按照字母顺序或者其他方式进行排列，以便读者能够快速地找到自己感兴趣的书籍。 另一个现实生活中需要计算凸壳的例子是在工业生产中对零部件进行检测和分类。
在现实生活里，中国的教育环境更强调了人性里不讲究差异，不需要动脑的一面，比如说笨鸟先飞一般的努力。而正如我昨天的文章拼死拼活的你，不敌别人随便搞搞里说的，人和人的差距，很多时候可能比人和狗还要大。...如果说已经有了方向，努力努力几乎是每个人都会做的事情。但是如何找到正确的方向，无论对个人，对企业，对家庭，很多时候就是不选择是等死，选择是找死，怎么样都还是个死的状态。...在美国这么久，我一个比较明显的印象是，美国人也许没有中国人那么努力，但是做选择的能力更强一些。这和西方社会重商的传统不无关系。事实上， 我对选择这个问题有了更深的理解是在我学习了经济学的知识以后的。...有了这两个概念，选择可以遵循这样一个原则:在边际成本相同的情况下，追求边际收益最大化。举个例子，我是学生，有两门考试：经济学，JAVA程序入门。...我接下来这一小时到底是应该花在经济学上还是花在JAVA程序入门上，主要考虑花在哪里我提升的成绩更高。一般来说，越是离满分近的地方边际收益越低，所以正常情况下我应该复习JAVA程序入门。
在2018年伊始，我们来聊一下区块链的商业落地难点究竟在哪里，在今年是否有望成功破局？ “狭义区块链”与“广义区块链“ 区块链商业落地的第一个障碍就是对于它认知上的局限性。...笔者在《区块链的本质-纳什均衡下的共识系统》一文中已经有过阐述，区块链并不只是一项单纯的技术创新，它在数学领域中可以体现为基于纳什均衡的博弈场，并且在现实生活中也有不同的现实例子。...我们可以把区块链更广义地理解成一种经过充分博弈后达到的“共识系统”和“自治社区”，对它的认知首先是看作是一种理念，然后才是技术，我把它称之为“广义区块链”。...例如：可以通过建立“场景实验室”来模拟一个真实的落地场景，初期依靠人为设定一些简单的规则开始试运行，然后再不断地进行观察、发现问题、改变规则；这个过程中可能会需要数学、行为学、哲学甚至是伦理学的专业人士参与...这样的方法本质上是建立了一个“公理系统”，在找到最初的基本假设之后就可以用逻辑和IT化的方法构建一个庞大的生态体系。
这样做的好处是能够清楚的告诉用户，最小化的元素可以在哪里被找到，如果没有动效引导，可能用户需要花时间去寻找。 ?...能够清楚的告诉用户每个元素的排列情况，从哪里来到哪里去，也显得更加有趣。 ? 6.翻页 当用户实施滑动手势的时候，出现像现实生活中翻页一般的效果。...真正动效转场也能够清晰的展现列表层级的信息架构，并且模仿现实生活中的动效更加富有情感。 ?...12.保存指示器 用户一旦进行保存、下载某个物体，物体会复制一份，同时缩小、移动到保存指示器中。这样可以提示用户下载或者是收藏的内容在哪里可以找到，能够告诉用户对象已经被添加。 ?...例如搜索、添加快捷按钮的点击事件，符合从哪来到哪去的原理。 4.切换对象 适合场景：当用户在元素之间切换。
本文，我将向你展示一些现实生活中技巧和想法的例子，来帮助你清理你的逻辑代码，重构它，让它变得更健壮和模块化。这些技巧将不仅仅帮助你重构你的旧代码，而且给你一些如何从现在开始写出简洁代码的好建议。...不要在没有单元测试的情况下重构生产环境的代码 我的第一条建议是从不在没有完全进行单元测试的情况下开始重构逻辑代码。我的理由是：你将会以很难有修复的损坏的功能收尾，因为你也很难指出是哪里损坏了。...保证你准备重构的部分被测试覆盖到。PHPUnit 代码覆盖分析. 从你代码最底层开始重构 看一下下面的图片。这是一个我从 Github 找到的真实的酒店管理系统项目。...示例：修复魔术数字 不要使用 else 申明，如果你不是真的需要： 在相同的 availablerooms () 函数中，你注意到那个 if 申明， 其中我们可以很容易摆脱 else 部分，而且逻辑保持一致...注意接口污染：仅使用用户可以公开使用的方法。 在公共方法位于顶部的位置组织类方法。 始终在类中应用单一职责的概念。
有许多关于数据科学和机器学习的在线课程将指导您完成理论，并为您提供一些代码示例和对非常干净数据的分析。 然而，为了开始实践数据科学，最好是挑战现实生活中的问题。深入研究数据以便发现更深层次的见解。...利用附加的数据源进行特征工程，构建独立的机器学习管道。 本文将指导您从头开始构建数据科学项目的主要步骤。 它基于现实生活中的问题 - 柏林租赁价格的主要驱动因素是什么？ 它将提供对这种情况的分析。...找一个话题 有很多问题可以通过分析数据来解决，但最好是找到一个你感兴趣的问题，这将激励你。在搜索主题时，你一定要专注于你的喜好和兴趣。...另一个例子-如果你对音乐感兴趣，你可以试着从它的音频预测歌曲的类型。 然而，我建议你不仅要专注于你的兴趣，还要倾听你周围的人在谈论什么。他们的困扰是什么？他们的抱怨是什么？他们在抱怨什么?...大多数新来的人都抱怨说，他们没想到柏林的房价会这么贵，也没有关于这套公寓可能价格区间的统计数据。如果他们事先知道这一点，他们就可以在求职过程中要求更高的薪水，或者可以考虑其他选择。
原来在我们日常生活中也经常碰到“爆炸”的事情，而且我们的第一反应也是逃避，但是逃避之后就会陷入循环之中。通过将《开端》里的剧情映射到我们日常生活，会发现它给我们提供完整的一个解决问题的思路。...辅导作业：视频中提到了辅导作业这个例子（平时看别人发的辅导作业的视频，可以说是很形象了）每天辅导作业之前，就想着这次一定要耐心，不能发脾气，可是过了一会，就忍不住的“爆炸”了。...《开端》就是现实生活中的一个隐喻，它还给我们提供一个如何处理生活中可能会爆掉这个场景的一种解决问题的思路。...《开端》中解决问题的思路 在《开端》中男女主角，想了各种各样解决爆炸问题的方法，大部分我们能想到的方法都想了一遍。 第一步：搞不清问题，很烦躁，想逃避 主角在公交车上醒来很懵，不知道怎么一回事儿。...第二步：发现问题，直面问题 阻止公交车和油罐车相撞，还是会爆炸；后来发现车上有炸弹是可以被引爆的，制止了引爆之后，到了特定的时间，还是会发生爆炸。炸弹到底在哪里，什么东西是炸弹。
骚年 前言 在现实生活中，委派这个词可谓是随处可见，比如在我高一毕业时，去一个连锁婚纱店当推销员，前几天一直出去发传单，找人拍婚纱照，干了几天后，那个女二把手老板 就给我说，上级老板安排整理资料，需要找个员工来整理...dispatch(task); } } 员工具体任务类 员工就是做具体任务，三个员工分别被委托做事，员工刘整理资料，员工张手机资料，员工李传送资料，它们要做什么不由它们，是由部门领导 决定，现实生活中如果老板叫你整理资料...思考 从上面的例子中我们发现委派是不是核代理模式很像，代理模式的思想就是自己不做具体的任务，让别人去做，委派模式也是一样，自己不做具体的任务， 而是委派给其他人来做，区别在于，在委派者这里，它由多种策略组成...使用场景 那么我们在哪里使用委派模式呢？...在SpringMVC中也是使用了委派模式，后面说SpringMVC的时候会详细说到。 今天的分享就到这里，感谢你的观看，我是小四，我们下期见。
就是一个输出语句，这样在服务器中就将信息响应给浏览器了。 我这里使用的是一个字符串，也可是使用某个对应路径的文件，比如图片。...②响应头 同样也是以键值对的形式传递一些信息。 ③响应体 在Response选项卡中可以看到响应体，也就是输出的内容。...404：资源不存在，这也是非常常见的状态码了。 500：服务器内部错误，通常也就是代码哪里写错了。...无论多少次转发就一次请求和一次响应，浏览器上的路径不变。 重定向是多次请求多次响应，浏览器上的路径发生了改变。 用现实生活中的一个例子来理解： 我去吃饭的时候，发现碗里有不喜欢的菜。...当然，这个例子不太准确，毕竟浏览器是主动方，是由它发起请求的，菜碗是被动的。 只是暂且使用这个例子来加深自己对其的理解。 最后 谢谢你的观看。 如果可以的话，麻烦帮忙点个赞，谢谢你。
来源：TC 编辑：元子 【新智元导读】谁能指望从未见过真正走廊的AI了解墙壁和门是什么？考虑到实际机器人在现实生活中的移动速度太慢，不能指望他们很快勾画出现实环境。...要创建这样的“具体化”系统，我们需要使用真实世界的合理摹本来训练它们，没见过走廊的人工智能不可能知道墙壁和门是什么的。考虑到现实生活中机器人的移动速度太慢，我们不能指望他们在这里学到教训。...结果是一个人工智能系统可以在一个3D环境中从一个起点导航到目标，成功率99.9%，很少出错。 简单的导航是“嵌入式AI”或机器人的基础。...下一个目标是找到一种方法，让这些智能体用更少的资源完成它们的任务。每个智能体都有一个虚拟摄像机，它可以提供普通的和深度的图像，但也有一个可靠的坐标系统来告诉它去了哪里，以及一个始终指向目标的指南针。...毕竟，在现实生活中，除了在无摩擦的3D结构中滑行之外，还有更多的东西。
从给出的例子中可以看出，在真实的三维空间里预测和估计物体的状态，会比在二维的画面中更准确。这是因为物体实际上是在三维空间中移动的。...它会把相机拍到的2D图像转换成3D的图像。比如说，如果我们看到一个行人在走路，SV3DT就能估算出这个行人在真实世界中的位置，就像我们在现实生活中看到他一样。...每个圆柱形模型的底部中心表示每个行人在 3D 世界地平面上的位置（用绿点标记） 这个功能的好处是，即使行人被其他东西挡住了一部分，它也能准确地找到行人的脚在哪里。这在现实应用中是一个很大的挑战。...举个例子，如果一个人在商店的狭窄过道里购物，摄像头可能只能看到他的上半身。这种情况下，要确定他的脚在哪里就很难。...上图显示，SV3DT 算法可以成功找到匹配的 3D 人体模型位置，即使人被严重遮挡。
在现实生活中工厂是负责生产产品的,同样在设计模式中,简单工厂模式我们也可以理解为负责生产对象的一个类, 我们平常编程中，当使用"new"关键字创建一个对象时，此时该类就依赖与这个对象，也就是他们之间的耦合度高...，当需求变化时，我们就不得不去修改此类的源码，此时我们可以运用面向对象（OO）的很重要的原则去解决这一的问题，该原则就是——封装改变，既然要封装改变，自然也就要找到改变的代码，然后把改变的代码用类来封装...下面通过一个现实生活中的例子来引出简单工厂模式。 ...在外面打工的人，免不了要经常在外面吃饭，当然我们也可以自己在家做饭吃，但是自己做饭吃麻烦，因为又要自己买菜，然而，出去吃饭就完全没有这些麻烦的，我们只需要到餐馆点菜就可以了，买菜的事情就交给餐馆做就可以了...，这里餐馆就充当简单工厂的角色，下面让我们看看现实生活中的例子用代码是怎样来表现的。
原文地址 https://hdombrovskaya.wordpress.com/2025/09/27/how-i-learned-to-use-wal_inspect/自从上次我写博客讨论任何现实生活中的问题和调查以来...这是我非常高兴的一个，因为它花了一段时间，而且并不明显，但我找到了问题的根本原因！...并不是说我们不能立即删除 WAL，但这种情况使任何数据库恢复都成为一场真正的噩梦。起初，我怀疑回填算法欠佳的长交易。确实，有很多工作定期运行，可以改进，但是，我注意到了几件事。...老实说，我甚至不知道锁记录在 WAL 文件中，所以我感谢 Postgres 社区的慷慨启发！...现在我知道该去哪里看，我运行了以下内容：select * from pg_get_wal_records_info('17797/A167C8E8', '17797/FEDE0CC8')where resource_manager
在12月的一个寒冷的下午，我玩了一个令人兴奋的激光标签游戏：我骑着魔法扫帚在城里飞来飞去，在一个废弃的购物中心杀死僵尸，然后和一个住在大约2000英里(3000多公里)外的老朋友一起出去玩。...而这一切的体验都不用让我踏出客厅一步。"CNN的Rachel Metz写了她在Meta虚拟世界中的第一次经历。 ...一个没有那么奇妙，但更真实的元宇宙 马修·鲍尔在他的一篇题为"元宇宙：这是什么，在哪里找到它，谁将构建它"的文章中，将微软列为"虚拟化未来的主要驱动力"。 ...同样，马修·鲍尔强调了Marshmello在《堡垒之夜》中的现场音乐会，以展示他在元宇宙中的潜力，“用户可以在单一媒介中拥有潜在的无限体验。” ...而且，很难不在今天的 《堡垒之夜 》与史蒂文-斯皮尔伯格的《自由人》或《头号玩家》等电影中阐述的未来主义的元宇宙概念之间找到相似之处，在那里，用户进入虚拟现实宇宙，并可以创造出他们在现实生活中想要的一切
这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。...通俗来说，就好比这么个道理，你在街上看到一个黑人，我问你你猜这哥们哪里来的，你十有八九猜非洲。为什么呢？...那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率。我们可以这么做： 1、找到一个已知分类的待分类项集合，这个集合叫做训练样本集。 2、统计得到在各类别下各个特征属性的条件概率估计。即 ?...1.4 实例：检测SNS社区中不真实账号 为了简单起见，对例子中的数据做了适当的简化。...在SNS社区中这三项都是可以直接从数据库里得到或计算出来的。
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