这篇文章针对冷启动ID embedding提出了一种基于元学习的方法，探索如何预热冷启动物品ID embedding。...本文基于SIGIR-2021论文《Learning to Warm Up Cold Item Embeddings for Cold-start Recommendation with Meta Scaling...MeLU[3]学习一个全局参数来初始化个性化推荐模型，基于该初始化参数，在特定用户的交互数据上进行更新，得到个性化的模型。然而这些方法都没有同时考虑上述两个挑战。...Meta Scaling Network：我们希望将冷启动物品ID embedding转换到一个更好的特征空间，能更好地拟合深度模型。...因此我们提出了一种公共初始化的方法，以及两个meta networks来将冷启动ID embedding转换到更好的特征空间。实验证明我们的方法是一种高效且通用的方法。
synchronized 又被称为监视器锁，基于 Monitor 机制实现的，主要依赖底层操作系统的互斥原语 Mutex（互斥量）。...synchronized 也是基于此，通过锁对象的 monitor 获取和 monitor 释放来实现，对象头标记为存储具体锁状态，ThreadId 记录持有偏向锁的线程 ID。...小白：这个是挺好用的，但是我们有一些读多写少的场景中比如缓存，大部分时间都是读操作，这里每个操作都要加锁，读性能不是很差吗，有没有更好的方案实现这种场景呀？...这时，我们再来思考下，如果有线程正在读，写线程需要等待读线程释放锁才能获取锁，也就是读的时候不允许写，那么有没有更好的方式改进呢？ 小白：emm，这个真的难倒我了。。。。。。...别担心，乐观读不能保证读到的数据是最新的，所以当把数据读取到局部变量的时候需要通过 lock.validate 方法来校验是否被修改过，如果是改过了那么就加上悲观读锁，再重新读取数据到局部变量。
这个计划大概分为三步，而每一步大概会花一年时间去实践： 用更好的方法来实现功能 Better Code & Architecture 运营(Growth Hacker) 所以，其实这也算这篇文章的三个小节...在我不断地实现一个个系统的时候，最后我才意识到了这一点——学习能力和Tasking才是最重要的。换句话说，你现在学会什么并不重要，重要的是你以后有没有学习的能力。...用楷体来显示也是显示，用宋体显示也是显示——到底要怎样的实现。 这实际上就是：用更好的方法来实现功能。...用更好的方法来实现功能 对于这一步来说，有太多的东西值得去探索: 更好的架构 更好的工具 更好的语言 。。。...我只会在创造一些有意思的东西的时候，才会深入某个领域去学习。而不是为了深入某个领域，再去学习这个领域的知识 。。 每个人都可以用不同的方式成长，知道自己的喜欢的然后去计划。 你的计划呢？
为了做到这一点，这些算法倾向于选择相机的最低有效ISO设置及相应的曝光时长，在保证一定亮度的情况下降低噪声。 它没有考虑到对曝光时间的限制。...那么，有没有办法既能够提升最终融合图像的动态范围，使之反映实际场景，同时又能够在规定的时间要求内得到最佳的暗部区域的信噪比呢？...作者论文中的下面这幅图也说明了这一点： 上图中，左边是不固定曝光时间时，低ISO设定能得到更好的信噪比。而固定曝光时间时，高ISO设定能在图像的暗区得到更好的信噪比。...数码相机成像时的噪声模型与标定，用一种基于噪声模型优化的HDR融合方法来展示了噪声模型的应用。...这种方法指出HDR生成算法本质上是一种多帧融合去噪算法，而以前的方法并没有基于噪声模型精确的进行信噪比的优化。
有没有更好的方式来实现需求呢？ 单例模式 单例模式（Singleton Pattern）的核心目标是保证一个类只有一个实例，并且提供一个全局访问点。...以下是单例模式中常见的问题： 全局变量：单例模式本质上是通过静态变量实现的，这使得它类似于全局变量。...ODR原则要求在程序中同一类型的定义只能出现一次，而单例模式通常违反了这一点，尤其是在不同的模块中对单例的引用处理上，容易引入不一致的状态。...工厂模式：工厂模式（Factory Pattern）可以作为一种替代方案，通过工厂方法来管理对象的创建过程，避免使用单例模式中的静态实例。例如，使用工厂方法来控制实例化过程，避免静态变量的使用。...因此，在面对实际开发时，真的要好好思考下，这个类就非得写成单例模式不可吗，有没有的别的写法。
其实之前我们也举了一些例子，比如最朴素的方法，例如图上所有结点的表示取个均值，即可得到图的表示。那有没有更好的方法呢，它们各自的优点和缺点又是什么呢，本篇主要对上面这两个问题做一点探讨。...在数学上，能表达这种操作的函数也被称为对称函数。 那么我们一般如何实现图读出操作呢？笔者接下来主要介绍两种方法：基于统计的方法 与 基于学习的方法。...尤其是，在这个过程中，每一维上数据的分布特性被完全抹除。 考虑到这一点，文献[1]的作者就提出要用类似直方图的方法来对每维数据分布进行建模。...我们分开统计各个区域的和，可以发现一点原数据的分布特征，就如下右侧子图所示： ? 直方图 如果要实现上面这个直方图的做法，该如何做呢？其实也很简单，我们举个例子。...但在实践中，文献[1]没有直接利用这种方法，而是采用高斯函数来实现名为**模糊直方图(Fuzzy Histogram)**的操作。 ?
如果缺少前者，就不能得出超越现有算法的结论；缺少后者，就不能说明算法比随机猜测的表现更好。...三是量化对比 (Quantitative Comparison) ：比如从有没有置信区间 (CI) 这一点上，评估对比是否正式 (下图为详细标准) 。 ?...而关于算法之间的量化对比是否正式，32%的论文标明了置信区间，但同时解释了置信区间如何计算的寥寥无几，被评判为“正式对比”的只有3%。 这样看来，几乎是全盘否定。 ? 该如何解决呢？...如果，机器学习领域的论文普遍存在论证不完整的问题，要怎么解决呢？...理论上不难，研究人员应该在论文里，表明使用某个方法、使用某种基线的理由，写清现有最先进 (State-of-the-Art) 的方法是什么，用合适的量化方法来体现研究的重要性。
你想想，如果在上千台服务器的集群中，每台服务器中只需要简单的执行一个相同的命令，那别说执行命令了，就是让你依次手动登录上千台服务器，那也够你受的了。...估计依次登录上千台服务器，给你三天时间你可能都登不完，那怎么办呢？有没有什么好的方法来解决这个问题呢？ ? 别急，我们今天就是来解决这个问题的。...这一点不行担心，只要让运维在规划和分配服务器的时候，规划好就行了，无需后面再依次登录服务器处理。...：接收传递进来的命令，将命令分发到主机名为binghe1~binghe1024的服务器上执行，也就是说，使用这个脚本我们能够做到：同时在集群的服务器上执行相同的命令。...很多时候，在做事情之前，要先思考下有没有更好的解决方案，有没有效率更加高效的解决方案。
幸好在Java生态中，实现动态代理的方式除了Java原生的动态代理，还有其他方式，本文将为大家介绍Java中另一种常见的动态代理实现方式——CGLib动态代理。...通常可以使用Java原生的动态代理创建代理，但如果要代理的类没有实现接口或者为了更好的性能，CGLib是一个好的选择。...接下来我们定义我们的代理逻辑： ? 我们的代理逻辑是通过实现MethodInterceptor接口并实现intercept方法来实现的。...而且被代理类BaseLoginService并没有实现任何的接口，这一点是CGLib相对于Java原生动态代理的优势。但是CGLib对被代理类有没有其他要求呢？...既然CGLib代理类是通过继承被代理类来生成的，那么如果被代理类的方法是final或者被代理类是final的还能不能实现代理逻辑呢？我们试一下就知道了。
不知道大家有没有发现，最近有时候将代码复制到 Chrome Devtools 去执行的时候会出现一个新的 Warnning，但是有的人却没有这个 Warning ，这是咋回事呢？...这就不得不提到一种特殊的 XSS 攻击了，这就是 Self-XSS ，也就是自我 XSS 攻击了。 我们怎么攻击自己呢，这里就又会用到 “社会工程学” 了。...通常是通过承诺某种奖励来实现这一点，可能是： 告诉你这段代码可以让你你能够访问隐藏功能或得到虚拟奖励； 假装代码是安全测试或错误修复； 告诉你这单代码可以让你入侵网站来获取某些利益。...所以，在近期的更新中，当 Chrome DevTools 检测到没有经验的用户尝试将代码粘贴到 DevTools 中时，就会停止执行并显示警告。 怎么判断你有没有经验呢？...DevTools 使用了一个非常简单的启发式方法来决定是否显示 Self XSS 警告：它基于用户配置文件的控制台历史记录。
你想想，如果在上千台服务器的集群中，每台服务器中只需要简单的执行一个相同的命令，那别说执行命令了，就是让你依次手动登录上千台服务器，那也够你受的了。...估计依次登录上千台服务器，给你三天时间你可能都登不完，那怎么办呢？有没有什么好的方法来解决这个问题呢？ 别急，我们今天就是来解决这个问题的。...说实话，我在维护上千台服务器集群的时候，并没有去依次手动登录每台服务器，为啥？没错，就是因为我懒啊！我懒的去登录，并且依次登录那么多台服务器，整个人都会崩溃的。...这一点不用担心，只要让运维在规划和分配服务器的时候，规划好就行了，无需后面再依次登录服务器处理。...很多时候，在做事情之前，要先思考下有没有更好的解决方案，有没有效率更加高效的解决方案。
该应用程序将在托管的网站上运行，但我们也希望用户能够下载一个自包含的应用程序，以便他们可以在本地安装，以获得更好的性能或他们根本无法在教室中使用互联网连接。...我们需要能够创建一种一体机类型的安装程序，该安装程序可以安装 Python、依赖项 (Python-LDAP)、一些 Python 代码，并将基于 Python 的 Web 服务器注册为 Windows...我们不担心源代码的安全性（我们的应用程序将是开源的，我们将销售与之匹配的内容），我们只需要非技术 Windows 用户能够下载并使用我们的应用程序而不会出现任何问题。...我们目前的想法是使用 NSIS 创建一个包含 Python 和 Python-LDAP 作为 MSI 的安装程序，然后注册我们自己的简单的基于 Python 的 Web 服务器作为 Windows 服务...NSIS 可以做到这一点吗？例如，NSIS 可以检查当前安装的 Python 副本吗？有没有更好的方法来做到这一点——是否有方便的框架可以让我们将代码放入一个文件夹并将其捆绑起来以制作安装程序？2.
在多线程的场景中可以直接使用Vector类，也可以使用Collections.synchronizedList(List list)方法来返回一个线程安全的List。...那么，到底SynchronizedList和Vector有没有区别，为什么java api要提供这两种线程安全的List的实现方式呢？ 以下看 synchronizedList 部分源码: ? ?...从代码中, 我们可以看出: Vector使用同步方法实现, synchronizedList使用同步代码块实现 两者的扩容数组容量方式不一样(两者在扩容方面的差别就是ArrayList和Vector的差别...但是之后的但是, 如果想要把LinkedList变成线程安全的, 那么我们可以将已有的LinkedList直接转成SynchronizedList, 而不用改变它的底层数据结构, 这一点是Vector无法做到的..., 因为Vector底层结构是使用数组的, 这一点是无法更改的.
Q5：您觉得计算生物有没有可能在制药领域开辟一块新的思路，或者说带来一些新的完全不同的药物呢？ A5：这方面，我没有看到这一点，我看到的是很多 AI 制药的公司在努力去跟随传统制药公司的思路。...当然也基于一定的生物学，因为制剂的目的是为了让分子在体内的吸收，然后它的分配、代谢达到一个最优的状态。...像很多 AI 制药的一些技术手段还没有被证明完全或者系统性地以可靠的方式比CADD 的手段更好，当然这一点是很多人在努力的方向。 某种程度上，我想这也说明，在技术上面还有很大的提升空间。...某种程度上我不认为大药厂在这上面有技术壁垒，但是投入是重要的，所有人都需要投入在数据的产出，而且是让数据能够有效地以被 AI 计算模型可应用的方法来产出。...这个项目相当于一个学术界和工业界联合的学术博士后，也希望借此看看有没有人才培养的创新方式。
我们如何使用Node.js代码执行相同的操作，并调试可以访问文件系统和其他Node.js功能的Node模块？实际上，它非常简单。...单击Open dedicated DevTools for NodeNode目标旁边的链接，您将可以在浏览器DevTools中访问Node.js： 确保你点击它，而不是inspect下面的链接，因为当我们重新启动它时工具自动重新连接到...如果问题是为什么我们要做到这一点，这是很简单的：有没有更好的方法来调试任何JavaScript代码比使用DevTools和他们的工具。...我们可以访问探查器，所有堆栈可视化信息，代码导航工具，非常酷的调试器等等！
曾经面临的浏览器兼容问题现在也不再是问题，该方案已逐渐流行起来。 SVG 方案 对于纯文字的水印来说，有没有办法不生成图片而直接实现平铺呢？...不妨换个角度思考，有没有办法让文字不转成图片就可以用作 background-image 属性的值呢？这样就可以利用 background-repeat 实现平铺效果了。...除此之外，还有一种常见的攻击场景——人为修改，比如在浏览器控制台直接修改或删除对应的 DOM 元素。 可以考虑“监听”这种行为，一旦发生就马上修复，比如重新插入一个。那怎么实现这种“监听”呢？...LSB 水印就是利用了这一点，用水印信息替换载体图像的最低比特位，这样原图像的 7 个高位平面就与表示水印信息的最低位平面组成了新的图像。 LSB 水印鲁棒性（防攻击性）较差，水印信息容易被抹去。...Web 中的数字水印应用 上面介绍了几种常见的不可见水印（盲水印）实现方式，其中鲁棒性比较好的是基于频域的数字图像盲水印，但这种水印主要是针对数字图像，而 Web 上的内容载体并不一定都是图片，常见的需要加水印的载体除了图片还有文本
所以我们可以基于这个思路分两步来设计该算法。...让我们回忆一下数据结构课程上的内容，当数据量比较大而且内存无法装下的时候，我们可以采用外排序的方法来进行排序，这里笔者采用归并排序，是因为归并排序有一个比较好的时间复杂度O(NlgN)。...算法二：Hash Table法 在上个方法中，我们采用了排序的办法来统计每个Query出现的次数，时间复杂度是NlgN，那么能不能有更好的方法来存储，而时间复杂度更低呢？...算法三：堆 在算法二中，我们已经将时间复杂度由NlogN优化到NK，不得不说这是一个比较大的改进了，可是有没有更好的办法呢？...基于以上的分析，我们想想，有没有一种既能快速查找，又能快速移动元素的数据结构呢？回答是肯定的，那就是堆。借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。
【文字识别】用1行Python代码识别身份证信息，准确率超过99%，YYDS【文字识别】基于腾讯云AI，用1行Python代码识别增值税发票，YYDS【文字识别】基于腾讯AI识别车牌号码，轻松写一个停车场管理系统...，YYDS但体验过的朋友都知道，这些识别的通用性不强：它们都是针对标准模板文件的识别，比如用来识别身份证的软件/程序，拿去识别车牌号就不准确了，那有没有一种通用的程序，用同一套软件，可以识别所有常见的卡.../证，甚至从一些没有规律的图片立提取文字呢？...最近我发现腾讯云推出了智能识别Pro版本，做到了这一点！这就是本篇文章要给大家分享的内容。智能结构化OCR，点击直达1....识别手写发票为了让大家更好的理解，本文会通过用腾讯云智能OCR，实现1行Python代码识别手写发票，来带大家体验一下这个功能：直接上代码！
菜菜，上次你讲的cookie和session认证方式，我这次面试果然遇到了 结果怎么样？ 结果面试官问我还有没有更好的方式？ 看来你又挂了 别说了，伤心呀。到底还有没有更好的方式呢？...那有没有一种比较折中的方案呢？...关于信息的安全解决方案，现在普遍的做法就是签名机制，像微信公众接口的验证方式就基于签名机制。...支持跨域访问，Cookie是不允许垮域访问的，这一点对Token机制是不存在的，前提是传输的用户认证信息通过HTTP头传输. 2....那基于token的认证方式有哪些缺点呢？ 1.
待研究的问题 问题 1，难度 ★★ 在 Gym 环境中实现经典贪食蛇游戏的多人版本并尝试解决它。...可以从两条蛇的状况开始，然后逐步增加数量。 智能体：基于自己选择的强化学习算法，通过自我对弈学习的方式解决问题。...自我对弈有不稳定的问题（和大家在 GANs 上遇到的不稳定性很类似），你需要实验多种不同的方法来克服。比如，用一组快速策略作为你的当前策略的对手来训练。那种方式效果最好？...在强化学习中这样做还有个额外的好处：在任意一个时刻，环境内的多个智能体都各自有不同的参数，这有可能带来更好的探索行为。...在这里，可以先根据输入数据训练 VAE，每个训练数据点都会被编码为潜空间中的一个点；接着在潜空间施加一个简单的扰动（比如高斯扰动）然后把它解码回观测空间。有没有可能用这样的方法获得更好的泛化结果呢？
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