本人的原因是因为引入了jackson-dataformat-xml依赖导致的，下面查看自己项目是否包含此依赖，如果包含的话，可以去掉。 有的人添加了下面注解后可...
，那么为什么是返回数组而不是返回对象呢？...为什么是返回数组而不是返回对象 要弄懂这个问题要先明白 ES6 的解构赋值，来看 2 个简单的例子： 数组的解构赋值 const foo = [1, 2, 3]; const [one, two, three...，那么使用者可以对数组中的元素命名，代码看起来也比较干净 如果 useState 返回的是对象，在解构对象的时候必须要和 useState 内部实现返回的对象同名，想要使用多次的话，必须得设置别名才能使用返回值...array 而不是 object 的原因就是为了降低使用的复杂度，返回数组的话可以直接根据顺序解构，而返回对象的话要想使用多次就得定义别名了 首发自：为什么 useState 返回的是 array...而不是 object？
[javascript] view plain copy const a = async () => { return Sequelize.findAll({}) //这里返回一个promise...] view plain copy const a = async () => { return new Promise((resolve,reject)=>{ resolve...(data) }) } a().then((data)=>{ console.log(data) //拿到了数据 }) OR [javascript] view...OR [javascript] view plain copy const a = async () => { return Sequelize.findAll({}) //这里返回一个...promise } a().then(result=>{ console.log(result) //拿到了数据 })
springcloud中的微服务之间通过网关的api调用时，返回的是xml格式，而不是相应的json串，如果想要返回json格式如何处理呢 解决办法 在所有参与调用的微服务项目的pom.xml文件中，
什么是 MySQL 和 MongoDB MySQL 和 MongoDB 是两个可用于存储和管理数据的数据库管理系统。MySQL 是一个关系数据库系统，以结构化表格格式存储数据。...而 MonogoDB 在 2018 年 10 月 16 日更改 License 为 SSPL 协议，这对于开源社区没啥影响，但是对于云厂商而言 MongoDB 公司会明确要求托管 MongoDB 实例的云厂商要么从...数据模型 MySQL 是一个关系数据库系统，它将数据存储在列、行和表中。我们将数据存储在行中，每列代表不同类型的数据。然后我们就可以使用外键和主键定义数据之间的关系。...数据安全：MySQL 支持 ACID 事务，可以保证数据的完整性和一致性，避免数据丢失或错误。...数据不安全：MongoDB 不支持 ACID 事务，不能保证数据的完整性和一致性，可能导致数据丢失或错误。
本文将比较 Kafka 和 RabbitMQ 的主要区别，并分析何时使用 Kafka 而不是 RabbitMQ。...数据流：Kafka 使用无界的数据流，即数据持续地流入到指定的主题（topic）中，不会被删除或过期，除非达到了预设的保留期限或容量限制。...数据顺序：Kafka 保证了同一个分区（partition）内的数据是有序的，即按照生产者发送的顺序来存储和消费。但是不同分区之间的数据是无序的，即不能保证跨分区的数据按照全局顺序来处理。...RabbitMQ 保证了同一个队列内的数据是有序的，即按照先进先出（FIFO）的原则来存储和消费。但是不同队列之间的数据是无序的，即不能保证跨队列的数据按照全局顺序来处理。...数据持久性：Kafka 将数据持久化到磁盘中，并且支持数据压缩和批量传输，以提高性能和节省空间。Kafka 可以支持TB级别甚至PB级别的数据存储，并且可以快速地重放历史数据。
答案是他们没有将数据移动到评分计算节点，而是将评分计算移动到索引中，以便在数据所在的位置本地执行，从而绕过了整个问题。...使用越来越多的数据来解决问题越来越具有成本效益，这意味着需要重新评分更多数据以保持恒定的质量损失。...随着此类系统数据的消费者从主要为人类转变为主要为 LLM，RAG 解决方案，它在比以前更多的应用程序中更快地提供大量评分数据方面变得有利。...出于这些原因，最大玩家的扩展技巧对于我们其他人来说变得越来越重要，这导致了当前的架构反转的激增，从传统的两层系统（其中数据从搜索引擎或数据库中查找并发送到无状态计算层）转变为将该计算插入数据本身。...Vespa.ai 允许您将结构化数据、向量/张量和全文一起存储和索引在任意数量的机器上，并在数据存储的本地执行任何类型的张量计算和机器学习推理。
Promise的返回值是一个新的Promise，原因见上一条。...首先我们来看下内存数据，我们需要存储当前promise的状态、成功的值或者失败的原因、下一个promise的引用和成功与失败的回调函数。...在存储完相关数据后，我们来看下构造函数。...而如果当ref不是一个thenable对象的then函数时（那么此时值为undefined），那么就会直接执行cn。...也就是说，我们在上一个Promise执行完then函数并且返回一个新的Promise时，我们这个返回的Promise就已经进入了resolving的状态。
MySQL 和 Elasticsearch 的数据模型有以下几点区别： MySQL 的数据模型是严格的，需要事先定义好表的结构和约束，而 Elasticsearch 的数据模型是灵活的，可以随时添加或修改字段...MySQL 的数据模型是二维的，每个表只有行和列两个维度，而 Elasticsearch 的数据模型是多维的，每个文档可以有嵌套的对象或数组。...MySQL 的数据模型是关系型的，可以通过连接（join）多个表来查询相关的数据，而 Elasticsearch 的数据模型是非关系型的，不支持连接操作，需要通过嵌套文档或父子文档来实现关联查询。...MySQL 和 Elasticsearch 的索引和搜索有以下几点区别： MySQL 的索引是基于数据的值的，可以精确地定位数据的位置，而 Elasticsearch 的索引是基于数据的内容的，可以近似地匹配数据的含义...MySQL 的性能和扩展性是以提高写入速度为目标的，它优化了数据插入和更新的效率，而 Elasticsearch 的性能和扩展性是以提高读取速度为目标的，它优化了数据检索和分析的效率。
调用CreateWindow或CreateWindowEx创建窗口返回空句柄时，我们总是会调用GetLastError看下错误码，就知道具体错误的原因（比如窗口类未注册），但如果GetLastError...返回0没有报错，是怎么回事呢？...第二，SendMessage发送WM_CREATE消息，消息处理函数WndProc处理WM_CREATE消息，返回处理结果 第三，如果处理结果为0，窗口创建成功返回窗口句柄，如果处理结果非0，销毁窗口，...返回空句柄。...所以，CreateWindow返回空句柄而GetLastError返回0是因为未正确处理WM_CREATE消息，返回非0值。
今天一位客户说网站错误页面返回的状态码是302而不是404，问ytkah要如何处理。这个应该是设置没有正确的原因。我们一步步来排查一下。
本文将比较 Kafka 和 RabbitMQ 的主要区别，并分析何时使用 Kafka 而不是 RabbitMQ。 影响因素 可扩展性：Kafka 旨在处理大容量、高吞吐量和实时数据流。...数据流：Kafka 使用无界的数据流，即数据持续地流入到指定的主题（topic）中，不会被删除或过期，除非达到了预设的保留期限或容量限制。...数据顺序：Kafka 保证了同一个分区（partition）内的数据是有序的，即按照生产者发送的顺序来存储和消费。但是不同分区之间的数据是无序的，即不能保证跨分区的数据按照全局顺序来处理。...RabbitMQ 保证了同一个队列内的数据是有序的，即按照先进先出（FIFO）的原则来存储和消费。但是不同队列之间的数据是无序的，即不能保证跨队列的数据按照全局顺序来处理。...数据持久性：Kafka 将数据持久化到磁盘中，并且支持数据压缩和批量传输，以提高性能和节省空间。Kafka 可以支持TB级别甚至PB级别的数据存储，并且可以快速地重放历史数据。
一.做产品经理，而不是功能经理 这句话我最早是听天猫总裁逍遥子说的，当时没有感觉，现在发现非常有道理，因为周围太多的产品经理实际上是在做一名功能经理。...有一次开会，淘宝的总裁语嫣姐姐说了一句很朴素但很有道理的一句话：产品能用和好用完全不是一回事！ 二.实现产品需求，而不是用户需求 这个话题很有意思。...对所有用户提出的，都是正确的，他们提的都是自己的期望，但不是产品需求。前些天有张小龙的采访，张小龙说他不看用户的数据。...四.追求人性化，而不是追求完美 很多产品经理，追求完美。这是作为产品经理很好的品质，然而，有一点却经常被产品经理忽视，产品的人性化。...希望2013年能让更多的人把淘宝搜索当成一个朋友，而不是一个工具。 写了这么多，回头看看我这篇文章，好像没有什么产品设计方法，只是一些思考，仅此而已。
虽然根据国家统计局给出的数据来看，今年的2月份至5月份以来，全国一线城市与二线城市的新建住宅价格变动指数同比指数持续下降，但从房屋购买平均总价来看，在北京购买一套140平米左右的房产仍需要花费逾千万元，...此外，有69%的单身女性表示婚房以后由对方提供就好，自己不需要准备；认可租房结婚的女性仅占一成，超过半数的女性都不认可租房结婚这样的选择，理由是“房子不是自己的，没有安全感”。 ?...世纪佳缘数据显示，六成单身男与半数单身女的身边都发生过因“买不起房而分手”这样的爱情悲剧，有63%的二线城市男士曾因买不起房而“被分手”，可见，即使是在二线城市，想要结婚的男士面临的压力也不容小觑。...这样的“金句”，还是此次调研报告中半数以上的单身女性所表现出来的“无房不嫁”的坚定决心，都表明当下社会人们的婚恋观与以前相比已经出现了偏差，似乎越来越多的人开始为了互惠互利而抱团、为了增加财富而结婚。
要完成一项新工作，请重新构建而不是通过添加新“功能”使旧程序复杂化。 期望每个程序的输出成为另一个未知程序的输入。不要用无关信息混淆输出。严格避免列式或二进制输入格式。不要坚持交互式输入。...我不太赞成每个微服务都维护自己的状态副本，可能还有自己的独立数据存储。我认为这通常会在同步方面增加更多的持续复杂性，而不是通过隔离模式来节省。...而在单个进程中运行代码的开销要低得多，因为你不需要转接网络层，而且你通常只是在传递数据的指针，而不是序列化/反序列化。...我不会把这些使事情更有效率的领域称为罕见，而是实际上很常见，它来自于让你的数据决定你的微服务，而不是让你的组织决定你的微服务（尽管如果团队拥有数据，那么他们应该排队）。...分开后，每个服务都有自己的实现，而不是在它们之间共享代码。 IaaS是很重要的。你应该能够推送部署，并且服务的设置与所有基础设施的依赖性。 领域的界限是很重要的。
• 持续集成和部署是你要做的事情，而不是你买的工具。• 过度的治理扼杀了云的效率，但如果你对消耗的东西不够重视，就会造成严重的浪费。...在自己的数据中心和别人的数据中心之间形成成本节约的原因是，自己的数据中心必须为最大需求储备足够的硬件。这有可能是大量的容量，而这些容量在大部分时间是没有使用的。如果是别人的数据中心，你可以集中资源。...在这个案例中，主要的驱动力不是劳动力的老化，而是竞争力和灵活性。他们被竞争对手打败了，因为他们拥有大量的 COBOL 代码，而每次改变都是昂贵而缓慢的。...当你分布式的东西时，所发生的是你有两个问题而不是一个问题。 ? 云原生面条还是面条。...因为我们剪切和粘贴它，而不是链接到它，所以我们是解耦的。” 嗯，不，你不是解耦的。如果当一件事情发生变化的时候，不管是链接还是复制代码，事情就会中断，这就是耦合。
5、传递数据给Activity 从dialog传递数据给Activity，可以使用“fragment interface pattern”的方式，下面通过一个改造上面的登录框来展示这种模式。...builder.create(); } } 拿到username和password的引用，在点击登录的时候，把activity强转为我们自定义的接口：LoginInputListener，然后将用户输入的数据返回...6、DialogFragment做屏幕适配 我们希望，一个对话框在大屏幕上以对话框的形式展示，而小屏幕上则直接嵌入当前的Actvity中。这种效果的对话框，只能通过重写onCreateView实现。...左边为模拟器，右边为我的手机~~~~~ 7、屏幕旋转 当用户输入帐号密码时，忽然旋转了一下屏幕，帐号密码不见了~~~是不是会抓狂 传统的new AlertDialog在屏幕旋转时，第一不会保存用户输入的值...而通过DialogFragment实现的对话框则可以完全不必考虑旋转的问题。
WideNet是一种参数有效的框架，它的方向是更宽而不是更深。通过混合专家(MoE)代替前馈网络(FFN)，使模型沿宽度缩放。使用单独LN用于转换各种语义表示，而不是共享权重。...而WideNet中只有多头注意层和FFN(或MoE)层是共享的，这意味着LN的可训练参数在块之间是不同的，也就是说每一层的LN的权重都不一样。...当将专家数量E增加到16时，通过分解嵌入参数化，获得的可训练参数略低于BERT, WideNet在所有四个下游任务上的表现也优于BERT，这显示了更宽而不是更深的参数效率和有效性。...当WideNet-L比viti - l使用更少的Transformer块(即12个块)时，WideNet-L的性能比viti - l高0.7%，训练时间略少，而参数仅为13.1%，与参数共享的viti
❝Redis 使用该 LRU 算法管理所有的缓存数据么？ 不是的，由于 LRU 算法需要用链表管理所有的数据，会造成大量额外的空间消耗。...所以 Redis 对该算法做了简化，Redis LRU 算法并不是真正的 LRU，Redis 通过对少量的 key 采样，并淘汰采样的数据中最久没被访问过的 key。...Redis LRU 算法有一个重要的点在于可以更改样本数量来调整算法的精度，使其近似接近真实的 LRU 算法，同时又避免了内存的消耗，因为每次只需要采样少量样本，而不是全部数据。...另外，还需要重写removeEldestEntry()，这个函数如果返回true，代表把最久未被访问的节点移除，从而实现淘汰数据。 自己实现 其中代码是从 LeetCode 146....判断一个人是否牛逼，不是看网上有多少人夸赞他，而是要看有多少人愿意跟他发生交易或赞赏、支付、下单。 因为赞美太廉价，而愿意与他发生交易的才是真正的信任和支持。
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