引言 在互联网应用中，处理货币是一项常见的任务。为了确保准确性和精度，我们需要选择适当的字段类型来存储货币数据。本文将讨论在MySQL和Java中记录货币时应选择的字段类型，并提供相应的代码示例。...MySQL中的货币字段类型 在MySQL中，我们可以使用DECIMAL数据类型来存储货币数据。DECIMAL提供了固定精度和小数位数的数字存储，非常适合处理货币金额。...Java中的货币字段类型 在Java中，我们可以使用java.math.BigDecimal类来表示和处理货币数据。BigDecimal提供了高精度的十进制计算，适合处理货币金额。...结论 在MySQL和Java中记录货币时，我们需要选择适当的字段类型来确保准确性和精度。在MySQL中，使用DECIMAL类型存储货币金额是一种常见的做法。...而在Java中，使用BigDecimal类来表示和处理货币数据是推荐的方式。本文详细介绍了在MySQL和Java中记录货币时的字段类型选择，并提供了相应的代码示例
seaborn在matplotlib的基础上进行开发，当然也继承了matplotlib的颜色梯度设置, 同时也自定义了一系列独特的颜色梯度。...在seaborn中，通过color_palette函数来设置颜色， 用法如下 >>> sns.color_palette() [(0.12156862745098039, 0.4666666666666667...该函数接受多种形式的参数 1. seaborn palette name 在seaborn中，提供了以下6种颜色梯度 1. deep 2. muted 3. bright 4. pastel 5. drak...4. cubehelix palette 通过子函数cubehelix_palette来实现，创建一个亮度线性变化的颜色梯度，在color_palette中，通过前缀ch:来标识对应的参数，用法如下 >...在seaborn中，还提供了4种独特的渐变色，用于绘制热图 1. rocket 2. flare 3. mako 4. crest rocker是默认的颜色梯度 >>> sns.heatmap(data
setfile="1.log" # 定义一个文件变量，为指定文件 setn=( `cat -n $se...
在 Spectro Cloud 的一份 新报告 中接受调查的近一半 Kubernetes 用户表示，他们在选择和验证要在生产环境中使用的基础设施组件时遇到了问题。...根据调查参与者的回答，对于组织来说，选择实在太多了。在新报告中，48% 的人表示，他们发现很难从 广泛的云原生生态系统 中决定使用哪些堆栈组件。...对于在生产中运行 Kubernetes 的组织来说，出现了一系列新的挑战。...采用平台工程的用户遇到的问题较少 平台工程 已成为在 Kubernetes 上运行分布式系统时解决复杂性过高和工具选择过多的问题的解决方案。...在采用平台工程的 70% 的组织中，不到一半的人强烈认为它已被完全采用。
问： 如何验证程序是否存在，以一种要么返回错误并退出，要么继续执行脚本的方式? 这看起来应该很容易，但它一直困扰着我。...或 type # 检查内置项和关键字 避免使用 which。..."; return 1; } 或者在文件 /etc/profile 末尾追加如下代码： which() { type "$@" || { echo >&2 "I require $@ , but it's...---- 参考： stackoverflow question 592620 man bash 相关阅读： 为什么在可执行文件或脚本名称之前需要..../（点-斜杠），以便在bash中运行它 在shell编程中$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别
Nginx负载均衡选择在秒杀系统中的应用 简介 在构建高性能秒杀系统时，负载均衡器的选择至关重要。Nginx作为一款强大的负载均衡工具，支持四层（传输层）和七层（应用层）负载均衡。...当在面试中遇到关于秒杀系统和Nginx负载均衡的问题时，我们应该如何回答呢？ 面试题解答思路 面试题：在设计秒杀系统时，为何要选择Nginx作为负载均衡器？四层和七层负载均衡在这个场景中如何选择？...实际应用中的选择： 可以根据实际需求和系统复杂性进行四层和七层负载均衡的混合使用，充分发挥各自的优势。 在设计秒杀系统时，负载均衡器的选择直接关系到系统的性能和稳定性。...Nginx作为一个功能强大的负载均衡工具，我们通常会在面临四层和七层负载均衡选择时进行权衡。 首先，在面试中，我们会强调秒杀系统的独特需求：高并发和低延迟。...在秒杀系统中，我们通常会选择四层负载均衡的原因如下： 快速分发： 在秒杀活动开始时，请求会迅速涌入系统。
问： 在 Bash shell 脚本中什么命令检查某个目录是否存在?...答： 要检查目录是否存在，请执行以下操作： if [ -d "$DIRECTORY" ]; then echo "$DIRECTORY does exist." fi 一行代码的形式则如下： [...要检查目录是否不存在，请执行以下操作： if [ !...如果不考虑符号链接到目录的情况，后续命令可能无法按预期工作，因为符号链接也会通过这个检查。...在 Unix 的早期设计中，许多系统资源都被抽象为文件，以实现统一和一致的接口处理，这样程序员可以使用相同的系统调用来操作不同的资源，如普通文件、目录、设备等。
Date(year,month,'01'); let timeEnd = dateEnd.getTime()-3600 * 1000 * 24; // 时间选择范围...// 结束时间 let timeEnd = Date.now() -3600 * 1000 * 24; // 时间选择范围
以太坊协议定义了一种方法，用于人们通过网络与智能合约相互作用。为了获得关于合约、账户余额和新交易状态等最新的信息，协议需要与网络上的节点进行连接。这些节点不断地共享最新的数据。...一旦决定要选择什么节点选项，就需要选择连接哪个网络。通常，你在公有链和测试链之间进行选择。 我可以用MetaMask作为节点吗？ MetaMask不是一个节点。它是一个与节点交互的接口。...如果你试图使用已在MetaMask中创建的帐户，请参阅如何使用Web3.Py中的MetaMask帐户？ 我应该连接哪个网络？ 一旦你回答了我该如何选择使用哪一个节点？你必须选择连接哪个网络。...有一些替代网络限制了垃圾邮件和攻击的破坏，但是它们对节点软件没有完全标准化。geth运行自己的（Rinkeby），Parity运行自己（Kovan）。...一旦确定了连接哪个网络，并为该网络设置节点，就需要决定如何连接它。在大多数节点中有一些选项。请参见选择如何连接到节点。
还是用VBA做一个吧，以后相同的工作也可复用，方便， 也可考虑整合到VSTO中。...End With End Sub Sub DeleteEmptyRowsInSelection() Dim rng As Range Dim r As Long ' 检查选择区域是否为空...For r = UBound(rows) To LBound(rows) Step -1 ' 检查整行是否有数据 If WorksheetFunction.CountA(...Debug.Print r Selection.rows(r).Interior.ColorIndex = 20 End If Next r End Sub 代码中先用涂色...，测试，如果要删除修改一下就可以啦 【运行】 我们可以先选择区域，再运行代码， 【成功】 如图
我们通常会用一个 Array 字段来储存一组用户 ID 列表或者一组文章 ID 列表。当我们需要查询某个用户是否在这个 Collection 的某个 Array 字段时就会用到本文中提到的方法。...示例数据源 图片 查询数据 以上面数据为例，我们要查询 MoAGij5SatoPsP5G3 这个数据是否在 invitationIds 这个数组字段中时，可以使用如下查询： CollectionName.find
新智元报道 编辑：时光 【新智元导读】距离达尔文提出「性选择」理论整整150年了，他在1871年发表的《人类的起源与性选择》一书中，如何阐述择偶理论？后人又取得了哪些进展？...Ryan合作在Science上发表论文，回顾了自达尔文提出「性选择」概念以来、150年的择偶研究。 「性选择」是物种形成和适应环境的基础，其中，理解择偶机制是关键。...然而，尽管这些现象在达尔文所处的时代都可以观察得到，但达尔文的「性选择」理论仅仅解释了吸引眼球的性别特征，却忽略了「爱美」以外的上述现象。 自达尔文以来，研究集中于个体特征和择偶偏好如何共同进化。...然而，即便大多数人的注意力仍然在「爱美」这个直觉上，研究前提却是十分脆弱的，因为偏好也会进化。 择偶偏好促进遗传差异 即使凭着「漂亮」和健康来繁殖后代，择偶机制仍然陷入了讨论中。...第一，择偶的「漂亮」，综合了神经科学、基因组学和生理学，我们不需要把自己局限在达尔文眼花缭乱的「羽毛」和「舞蹈」，这给了我们一个更加丰富的择偶画面。
特征选择在微博经历了从最原始的人工选择，到半自动特征选择，到全自动特征选择的过程，如图1所示。我们将详细介绍微博在各个阶段的实践与心得。...图1 特征选择在微博的演进 人工选择 在互联网领域，点击率预估（Click Through Rate）被广泛地应用于各个业务场景，在微博，CTR预估被应用在各个业务的互动率预估中。...再者，在人工特征选择完成后，需要整理相关数据进行重训练，从而验证新引入的特征对模型预测性能的提升是否有效，这是一个反复迭代的过程，期间会消耗大量的时间和精力。...从严格的意义讲，降维法不能叫作特征“选择”/“筛选”方法，因为降维法（如PCA、SVD）原理是将高维度特征压缩到低维空间中，压缩的过程中造成了信息的丢失和损失，却在低维空间保留（生产）了新的区分度更高的特征集合...本文首先介绍了不同特征选择算法的各自特点及其在微博业务应用中的演进历程，最后通过对比试验，给出了不同方法对于模型预测性能效果的提升，希望能够对读者有参考价值。
知乎上有人提问： 在 VMware 和腾讯的 offer 中应当选择哪个？...有时候，你选择了一个不好的选择，其实可能会是一个好的选择，而你选择了一个看似好的，其实可能会是不好的。我说个几个真实的例子，前几个都是刚毕业几年的年轻人，都是在我身边的人。...（注：如果他有一天不喜欢美帝了，回国，那么北京上海都对于海归都可以在一年内拿到落户口的政策，而且我相信，那时他要去 BAT 这些公司是随便去的，而且级别都不差）。...（他的答案不重要，重要的是选择有时候就是一个说不清楚的事） 3）这是一个女孩子，在 2013 年阿里校招的时候，我认识了她，我是她的终面官，这个女孩子的技术能力也很不错，我从一个简单的技术问题开始，不断地增加难度...所以，不必纠结一开始选择的公司是什么，而应该更关注是否能在未来为你开启更广阔天地的可能性。什么叫长期的可能性？以下的几个例子供题主参考和思考：学好英语，是不是会比英语不好的有更多的可能性？
为精确和近似搜索建立索引dense_vector 字段类型对于存储你的嵌入，你可以选择两种主要的 dense_vector 字段索引类型：flat 类型（包括 flat 和 int8_flat）存储原始向量...这是否意味着你不能用 HNSW 字段类型使用精确的 kNN？并非如此！...这根据你的搜索用例提供了更多的灵活性。使用 HNSW 字段类型意味着需要构建 HNSW 图结构，这需要时间，内存 和磁盘空间。如果你只是使用精确搜索，你可以使用 flat 向量字段类型。...这确保了你的嵌入被最优地索引并使用更少的空间。请记住，无论如何都要避免在 _source 中存储你的嵌入，以减少存储需求。...检查以下内容：有多少文档？少于 1 万个（在应用过滤器后）可能是使用精确搜索的好例子。你的搜索是否使用过滤器？这影响了需要搜索的文档数量。
在本文中，你将学习如何构建使用完全自定义 CSS 设置样式的 Vue.js 组件。 ?...当用户在组件外部单击时，blur 事件将关闭我们的组件。 input 参数发出选定的选项，父组件可以轻松地对更改做出反应。...我希望这可以帮助你创建自己的自定义选择组件，以下是完整组件要点的链接： 最后，在线演示的示例：https://codesandbox.io/s/custom-vuejs-select-component
选择并遮住工作区中的“工具”面板。 启动“选择并遮住”工作区 在 Photoshop 打开图像并执行以下几种操作： 选择“选择”>“选择并遮住”。...启用选区工具，例如“快速选择”、“魔棒”或“套索”。现在，单击“选项”栏中的“选择并遮住”。 ? 在“图层蒙版”的“属性”面板中，单击“选择并遮住”。...要使用对象选择工具来选择图像中的对象，请执行以下步骤： 从“工具”面板中选择对象选择工具。 选取一种选择模式并定义对象周围的区域。 在选项栏中，选取一种选择模式：矩形或套索。...Photoshop 会在已定义的区域内自动选择对象。 ? 3.从选区中删减或添加到选区 在选项栏中，单击其中一个选区选项：新建、添加到、删减，或与选区交叉。新建是在未选择任何选区的情况下的默认选项。...自动将选区流向图像边缘，并应用一些您可以在选择并遮住工作区中手动应用的边缘调整。
线程是一个执行单元，它可以与进程中的其他线程并发运行。可以使用线程来同时执行多个任务，或者并行化计算密集型的工作。委托和线程之间的区别在于，委托是一种引用方法的方式，而线程是一种执行方法的方式。...可以使用委托在不同的线程上调用方法，要么使用委托的 BeginInvoke 和 EndInvoke 方法，要么使用 ThreadPool 或 Task 类。...在爬虫程序中，哪一种更合适取决于具体的设计和需求。一般来说，使用委托与 ThreadPool 或 Task 比创建和管理自己的线程更高效和方便。...也可能想要考虑使用 C# 5 或更高版本中的 async/await 关键字，它们使异步编程变得更容易和清晰。...在处理采集结果时，代码会等待所有异步采集任务完成后再进行处理，以保证异步任务全部完成。
本文的作者就是一位在谷歌工作了六年之久的老员工，但是他的离职却与这些因素没有关系，相反，他对这些事件不以为然、并且极为赞许谷歌内部的企业文化。不过为了更好的风险回报，他还是最终选择了离职。...当然我并不是贬低其他公司，它们中也有很多颇具创新性。但是在人工智能和机器学习领域，谷歌毫无疑问地走在前列。谷歌在技术人才的数量和质量方面都处于前列。...老实说，谷歌不再是一个小的初创公司，在一个8万人的大公司中寻找平衡很难。 这让我想到了 Google Cloud。...我们迫切希望在激烈的竞争对手中找到产品市场，这些竞争对手拥有多年的领先优势（AWS）以及销售和营销团队（Azure）。面对强劲的对手，用户都怀疑我们是否能坚持下去。...当然，这并不影响我在谷歌工作六年半后最终选择离职。
当开始研究数据科学时，我经常面临一个问题，那就是为我的特定问题选择最合适的算法。在本文中，我将尝试解释一些基本概念，并在不同的任务中使用不同类型的机器学习算法。...常用的机器学习算法 现在我们对机器学习任务的类型有了一些直观的认识，让我们来探索一下在现实生活中应用的最流行的算法。 1.线性回归和线性分类器 这可能是机器学习中最简单的算法。...在每个节点中，我们选择了所有特征和所有可能的分割点之间的最佳分割。每一个分割都被选择，以最大化某些泛函。在分类树中，我们使用交叉熵和Gini指数。...其次，结果取决于在开始时随机选择的点，而且算法并不能保证我们能达到泛函的全局的最小值。 5.主成分分析(PCA) 你是否曾在考试的前一天傍晚甚至最后几个小时才开始准备?...该算法提供了降维。有时，你的特征范围很广，彼此之间的关系可能高度相关，而且模型可以很容易地覆盖大量的数据。然后，你就可以应用PCA了。
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