我的分享 关于什么是KISS原则，在这里我并不想过多阐述，网上资料也很多，感兴趣的小伙伴，可以深入去了解一下细节。...这个原则认为架构是可以演进的，我们平时做的软件架构，应避免过度设计，尽可能的做到简单、明了，因为只有这样设计出来的系统，才能做到系统运行的较为稳健，不易出错。...（其他细节这里就过多展开了） 刚有提到，这次新的协同工单需求功能，和以往的工单功能有很多相似性，如果单从这个角度出发，那是不是代表可以照搬照抄，以往的一系列方案呢，比如Mysql分库分表、ES存储查询等等...主要都是内部客服人员在界面手动提交产生，它不像外部工单，有超多外部来源➕内部界面提交产生。 所以在这样的背景下，如果用以往的工单方案来做设计，明显不适合，架构显得太过重且复杂。...所以，大家平时的软件架构设计中，并不是不是越复杂越好（比如用了很多你认为牛逼的技术），一定是什么阶段才用什么矛。
：方法的调用要么是通过对象，要么是通过类，而 main 方法的话因为是由虚拟机调用的，所以无需生成对象，那么声明为 static 即可； main ：至于为什么方法名称叫 main，我想应该是参考的是...:3 main方法执行:2 main方法执行:1 main方法执行:0 所以说即使是作为应用程序入口的 main 方法，也是可以被其他方法调用的 2 main方法可以继承么？...当类继承时，子类可以继承父类的方法和变量，那么当父类定义了 main 方法，而子类没有 main 方法时，能继承父类的 main 方法，从而正常的运行程序么？...，同样打印了hello world，这说明 main 方法也是可以继承的。...那么还有一种隐藏的情况也很显然了，子类定义自己的 main 方法，隐藏掉父类中的实现，那么这也是可以的。 总结 除了main方法作为应用程序的入口比较特殊外，其他情况下与正常的静态方法是没什么区别的。
其实提前能去实习是有一些好处的，先不说大多数公司实习期也会有发放一定额度的正式期工资。...参加工作的前两个月我需要接受自己从学生->打工人的转变，也需要接触一些自己以前从没做过的东西，那段时间真的很窘迫。 要是有会后悔药可以吃的话，我肯定选择签完三方后至少去实习1-2个月。...前段时间有几个学习圈的学弟学妹们问了我一个类似的问题：签完三方后无法去实习，有什么能弥补一下的吗？...不过微信联系方式有些人不太爱给，职场中有些人会把职场和生活分的比较开，所以轻易不会给微信联系方式。所以你也可以问下HR你们内部沟通用的软件是什么？是钉钉还是飞书？或者是其余的聊天软件？...所以这才是你这个时候应该做的，而不是这个时候还盯着秋招时期岗位描述去看和准备，就比如上面的岗位描述，它的范围是很宽的，有平台开发、有app研发，还有CV算法岗或者图像这些东西。。。。
static修饰的函数叫做静态函数，静态函数有两种，根据其出现的地方来分类： 如果这个静态函数出现在类里，那么它是一个静态成员函数； 静态成员函数的作用在于：调用这个函数不会访问或者修改任何对象...其实很好理解，类的静态成员(变量和方法)属于类本身，在类加载的时候就会分配内存，可以通过类名直接去访问；非静态成员（变量和方法）属于类的对象，所以只有在类的对象产生（创建类的实例）时才会分配内存，然后通过类的对象...如果它不是出现在类中，那么它是一个普通的全局的静态函数。 这样的static函数与普通函数的区别是：用static修饰的函数，限定在本源码文件中，不能被本源码文件以外的代码文件调用。...而普通的函数，默认是extern的，也就是说它可以被其它代码文件调用。 在函数的返回类型前加上关键字static，函数就被定义成为静态函数。...因此定义静态函数有以下好处： 其他文件中可以定义相同名字的函数，不会发生冲突。 静态函数不能被其他文件所用。
今日话题：如何快速掌握一门新技术，有什么独特的学习方法和技巧可以分享吗？图片这个话题引起了我的思考和总结，现在的技术这么多，我们该如何高效的学习呢？我先总结一下我所了解的技术和学习的路径。...，有很多也用不上了。...针对这么多的技术，我也总结了我学习过程中的技巧。快速学习技巧学习目标的确立在学习一门新技术之前，可以先确定自己学习的目标，为什么要去学，要学到什么程度。如为了更高的薪资、为了学习技术。...可以跟着视频教程做项目，也可以根据实际的问题开发出对应的代码。如：shigen上次就使用python开发了一个在控制台阅读Excel文件内容的工具。...不断的分享新技术新体验新技巧，主打一个与shigen一起，每天不一样！以上就是shigen对于如何快速掌握一门新技术，你有什么独特的学习方法和技巧可以分享吗？的经验总结和分享了。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【黑科技·鼓包】问了一个Pandas数据库数据处理的问题，一起来看看吧。 PD有随机填充的功能吗？...例如我有类似的第一列PD数据的话没有NA值，我希望在第二列生成指定数量例如300条（比左侧少）随机位置的固定字符串。有无什么随机填充的方法啊？...后来他自己找到了GPT4，也得到了正确的解答。 下图这是第一次生成的： 下图这是最后一次生成的： 顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python数据库处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
本文总结了常见的 OOM 原因及其解决方法，如下图所示。如有遗漏或错误，欢迎补充指正。 ?...超出预期的访问量/数据量，通常是上游系统请求流量飙升，常见于各类促销/秒杀活动，可以结合业务流量指标排查是否有尖状峰值。 过度使用终结器（Finalizer），该对象没有立即被 GC。...如果是业务峰值压力，可以考虑添加机器资源，或者做限流降级。 如果是内存泄漏，需要找到持有的对象，修改代码设计，比如关闭没有释放的连接。 2....此类问题的原因与解决方法跟 Permgen space 非常类似，可以参考上文。需要特别注意的是调整 Metaspace 空间大小的启动参数为 -XX:MaxMetaspaceSize。 5....解决方案 升级配置，为机器提供更多的内存； 降低 Java Heap Space 大小； 修复应用程序的线程泄漏问题； 限制线程池大小； 使用 -Xss 参数减少线程栈的大小； 调高 OS 层面的线程最大数
.*", "laravel/tinker": "~1.0" }, 使用命令 php artisan --version 或者查看composer.json中require的laravel/framework...，可以看到大版本 { "name": "laravel/laravel", "description": "The Laravel Framework
问了一个Python处理PDF数据的实战问题。问题如下： 大佬们 想请教下有什么处理pdf的库可以删pdf指定文本的内容以及调整文本内容吗,都是文字型的PDF。...文件因为安装了加密系统没法发出，查了下一些库的介绍似乎更多是读内容 删页 合并拆分等。 二、实现过程 这里【瑜亮老师】给了一个思路：你自己用word制作内容，然后转成pdf，发到群里不就行了？...把想要删除的部分框选好，最好是有原文件+处理后的结果文件，这样更一目了然 顺利地解决了粉丝的问题。...：我想把上方框选的两个信息直接删除(系统导出PDF自动生成出来的固定内容,日期取的是导出当天） 下方框选的内容细节部分1.【客户】及对应的文本值 删除 ; 2....【资质要求】中对应的文本值 替换成固定的值 如XXX。我试着去看看word的处理 谢谢老师的提示。 三、总结 大家好，我是Python进阶者。
一、前言 前几天在Python钻石交流群有个叫【进击的python】的粉丝问了一个Python基础的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。...他的数据如下图所示： 有什么方法可以快速筛选出 pitch 中的值 在0.2 > x > -0.2 的值呢？...二、解决过程 这个问题肯定是要涉及到Pandas中取数的问题了，从一列数据中取出满足某一条件的数据，使用筛选功能。 他自己写了一个代码，如下所示： 虽然写的很长，起码功能是实现了的。...也是可以实现这个需求的。 后来他自己对照着修改了下，完全可行。 其实有空格的话，也是可以直接引用过来的，问题不大。...这篇文章主要分享了一个Pandas筛选的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。
sleep()方法（休眠）是线程类（Thread）的静态方法，调用此方法会让当前线程暂停执行指定的时间，将执行机会（CPU）让给其他线程，但是对象的锁依然保持，因此休眠时间结束后会自动恢复（线程回到就绪状态...，请参考第66题中的线程状态转换图）。...wait()是Object类的方法，调用对象的wait()方法导致当前线程放弃对象的锁（线程暂停执行），进入对象的等待池（wait pool），只有调用对象的notify()方法（或notifyAll(...)方法）时才能唤醒等待池中的线程进入等锁池（lock pool），如果线程重新获得对象的锁就可以进入就绪状态。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【Wendy Zheng】问了一个重复值删除的问题，这里拿出来给大家分享下。...如果不想码代码的话，也可以在Excel中进行操作。 不过涉及到多个重复值删除的话，需要用到高级功能，具体操作方法如下： 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个英文文本中统计关键词方法处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【Wendy Zheng】提问，感谢【郑煜哲·Xiaopang】给出的思路和代码解析，感谢【dcpeng】等人参与学习交流。
对于GC 来说，当程序员创建对象时，GC就开始监控这个对象的地址、大小以及使用情况。 通常，GC 采用有向图的方式记录和管理堆(heap)中的所有对象。...通过这种方式确定哪些对象是"可达的"，哪些对象是"不可达的"。当GC 确定一些对象为"不可达"时，GC 就有责任回收这些内存空间。 可以。...程序员可以手动执行System.gc()，通知GC 运行，但是Java 语言规范并不保证GC 一定会执行。
开发者甚至可以将Keras用作低级跨框架语言，以开发自定义组件，例如层、模型或指标。...- 最大限度地扩大开源模型版本的覆盖面。 想要发布预训练模型？想让尽可能多的人能够使用它吗？如果你在纯TensorFlow或PyTorch中实现它，它将被大约一半的社区使用。...Model 类的主要特点有： 层图：Model允许创建层图，允许一个层连接到多个层，而不仅仅是上一个层和下一个层。 显式输入和输出管理：在函数式API中，可以显式定义模型的输入和输出。...状态和训练管理：Model类管理所有层的状态和训练过程，同时提供了对层的连接方式，以及数据在模型中的流动方式的更多控制。...对于Keras的大更新，有网友使用下面的图片表达自己的看法： 虽然小编也不知道为什么要炸TensorFlow。
每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？ 注意：给定 n 是一个正整数。 示例 1： 输入： 2 输出： 2 解释： 有两种方法可以爬到楼顶。...//比如说有5阶，第1阶你可能会爬1个台阶或者2个台阶。...//第1阶爬1个台阶的方法数 = 爬剩下的4个台阶的方法数； 同理，第2阶爬2个台阶的方法数 = 爬剩下3个台阶的方法数。...//爬5个台阶的方法数 = 爬3个台阶的方法数 + 爬4个台阶的方法数。...return res[n]; } } By CaesarChang 合作: root121toor@gmail.com ~关注我 带你看更多精品技术和面试必备
为了解决这个问题，有几种方法可以尝试：方法一：升级TensorFlow版本最简单的方法是将TensorFlow升级到与你的代码兼容的版本。...方法二：使用tf.compat.v1.placeholder替代如果你不能升级到与代码兼容的TensorFlow版本，可以使用tf.compat.v1.placeholder来替代placeholder...它可以用作输入数据或中间结果的占位符。为placeholder提供数值在运行计算图时，我们通过feed_dict参数将具体的数值传递给placeholder。...placeholder的应用场景使用placeholder的主要应用场景是在训练和测试过程中，数据不是固定的，需要在每次迭代或每个批次中提供不同的数值。...通过使用placeholder，我们可以灵活地输入不同的数据，例如使用不同的训练样本或不同的超参数。
tf.data.Dataset将输入流程表示为元素集合和一系列对这些元素起作用的转换。转换的方法被链接在一起或者按顺序调用--只要确保对返回的Dataset对象保留引用即可。...模型是特征与标签之间的关系。对于鸢尾花分类问题来说，模型定义了萼片和花瓣测量结果与鸢尾花种类之间的关系。简单的模型可以用简单的代数来描述，但是复杂的机器学习模型有有很多难以概括的参数。...可以在不使用机器学习的情况下，确定四种特征与鸢尾花种类之间的关系吗？就是说，能否用传统的编程技术（比如大量的条件语句）来创建模型呢？...有好几类神经网络存在，本教程使用密集的，或者被称为完全连接的神经网络：某一层的神经元接接收来自前一层中每个神经元的输入连接。...这个工作模式总体上和大脑神经元的连接方式相同。有许多可用的激活函数，隐藏层通常使用修正线性单元(即代码中的relu)。 隐藏层和神经元的理想数量取决于问题和数据集。
有关 EIGEN_STRONG_INLINE 和 /d2Reduced OptimizeHugeFunctions 的更多信息。请参阅 configure.py。...除了 tf.data.Dataset 之外，还可以使用 numpy 数据支持的 TPU 上的 .fit，.evaluate，.predict，在 TensorFlow Model Garden 中提供了许多流行模型的...需要注意的是，数据集的行为也略有不同，因为重新标记的数据集基数将始终是副本数的倍数。 tf.data.Dataset 现在支持在分布式环境中（包括在 TPU pod 上）自动进行数据分发和分片。...tf.data.Dataset 的分发策略，现在可以调整为： tf.data.experimental.AutoShardPolicy(OFF, AUTO, FILE, DATA) tf.data.experimental.ExternalStatePolicy...如果当时，不是在 session.run()期间，输入张量的值已知，则某些 if.assert_* 方法现在在操作创建时会触发断言。这仅当图形执行会导致错误时才会更改行为。
文章目录 数据集的构建和预处理 数据集的预处理办法 TFRecord ：TensorFlow 数据集存储格式 数据集的构建和预处理 tf.data.Dataset类，提供了对数据集的高层封装...tf.data.Dataset由可迭代的访问元素组成。每个元素包含一个或多个张量。...使用于小数据集的方法：tf.data.Dataset.from_tensor_slices() ，构成一个大的张量。...数据集的预处理办法 Dataset.map(f):对数据集的每个元素应用函数f，得到一个新的数据集 Dataset.shuffle(buffer_size) ：将数据集打乱 Dataset.batch(...) ：将数据集分成批次，即对每 batch_size 个元素，使用 tf.stack() 在第 0 维合并，成为一个元素； TFRecord ：TensorFlow 数据集存储格式 TFRecord 可以理解为一系列序列化的
： Python 3.4 或更高版本 具有 Ubuntu 16.04 或更高版本的计算机（对于大多数基于 *NIX 的系统，例如 macOS 或其他 Linux 变体，说明仍然相似） 什么是新增的？...在非常高的水平上，参差不齐的张量可以被认为是变长链表的 TensorFlow 模拟。 这里要注意的一个重要事实是，这种可变性也可以存在于嵌套大小中。 这意味着有可能… 真正的参差不齐的张量是什么？...总结一下这些要点，我们可以指出，参差不齐的张量的形状目前仅限于以下形式： 单个统一大小 后跟一个或多个参差不齐的大小 后跟零个或更多个统一大小 构造参差不齐的张量 TF 2.0 提供了大量可用于创建或返回锯齿张量的方法...我们的模型包括四个全连接层。 纯粹出于说明目的，我们假设每个全连接层包含 10 个节点或神经元。 这些层中的每一层都使用整流线性单元（ReLU）激活函数。 最终输出通过softmax层获取。...您的数据集中可能有成千上万的图像。 由于硬件内存（CPU 内存或 GPU 内存）的限制，我们无法将所有图像存储到内存中。 tf.data.Dataset提供了构建此管道的有效方法。
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