参考 ：https://blog.csdn.net/top_code/article/details/78570047
但是volatile只保证了可见性，所谓可见性是指：当一线程修改了被volatile修饰的变量时，新值对其他线程来说总是立即可知的。...volatile不适用于i++这样的计算场景，即运算结果依赖变量的当前值。看个例子：VolatileTest.java。...AtomicLong和LongAdder性能比较 了解了volatile关键字，AtomicLong和LongAdder后，来测试一下AtomicLong和LongAdder性能，两者的功能都差不多，如何选择应该用数据说话...= null) sum += a.value; } } return sum; } | AtomicLong和LongAdder选择 高并发下选择...LongAdder，非高并发下选择AtomicLong。
background-color: skyblue; } HTML5学堂 让HTML5技术通俗易懂~ 结果...class="nav">我是头部 我是内容区域 我是底部 结果...那我们现在暂时把思路返回到之前讲解的三种基本选择器上，假设我们现在对同一个div分别使用标签名选择器、类名选择器、id选择器设置不同的文字颜色，这时候页面最终会展示出来的是哪个颜色呢？...下面我就把所有选择器的一个优先级的权重总结给大家。 四、 选择器的权重值 ? 注意：通配符和继承样式权重都为0 0 0 0，但是单独使用的时候确为0，不过配合其他选择器就会是不一样的结果。...，大家还是动手实现一下吧~ 五、课后作业 根据今天所学的知识点，把每种选择器都在实战中进行使用； 巧妙使用CSS选择器的优先级，尝试书写出不同的效果；
这篇文章中，我将简单的说明一下Ubuntu与Debian究竟有什么不同，它们两者究竟是个什么关系，也许能有助于你做出更好的选择。 1....所以，某种程度上可以说： Debian是Ubuntu的老爸 这就决定了Ubuntu和Debian大多数情况下可能非常一致，但又有一些不同。...对于Linux桌面选择来说，Ubuntu对新手非常友好，而Debian这样的可能需要有点水平才能用的比较好。 如何选择？ 不知道这些信息对你的选择是否有帮助。你想知道我是如何选择的吗？...那对于Debian与Ubuntu这两者来说，Ubuntu更流行，Debian则更稳定。...所以，我的选择是： 对于服务器系统的选择，那就是Debian了 而对于Linux桌面操作系统的选择，则以Ubuntu及类似Linux Mint基于Ubuntu发行的版本为主了 那么，你会如何选择呢？
当我们执行一项监督任务时，我们面临的问题是在我们的机器学习管道中加入适当的特征选择。只需在网上搜索，我们就可以访问讨论特征选择过程的各种来源和内容。 总而言之，有不同的方法来进行特征选择。...Boruta 与 RFE 一样，是一种基于包装器的特征选择技术。可能很少有人听过它的名字，但是它同样强大。Boruta 背后的想法非常简单。...我们用不同的分裂种子重复这个过程不同的时间来覆盖数据选择的随机性。下面提供了平均特征重要性。 令人惊讶的是，随机特征对我们的模型非常重要。...鉴于这些前提，让我们在我们的数据上尝试一些特征选择技术。我们从RFE开始。我们将参数的调整与特征选择过程相结合。和以前一样，我们对不同的分裂种子重复整个过程，以减轻数据选择的随机性。...它通常选择与 CustomerId 相关的随机预测变量。SHAP + RFE 最好不要选择无用的特征，但同时承认一些错误的选择。 作为最后一步，我们重复相同的过程，但使用 Boruta。
当我们执行一项监督任务时，我们面临的问题是在我们的机器学习管道中加入适当的特征选择。只需在网上搜索，我们就可以访问讨论特征选择过程的各种来源和内容。 总而言之，有不同的方法来进行特征选择。...Boruta 与 RFE 一样，是一种基于包装器的特征选择技术。可能很少有人听过它的名字，但是它同样强大。Boruta 背后的想法非常简单。...我们用不同的分裂种子重复这个过程不同的时间来覆盖数据选择的随机性。下面提供了平均特征重要性。 ? 令人惊讶的是，随机特征对我们的模型非常重要。...鉴于这些前提，让我们在我们的数据上尝试一些特征选择技术。我们从RFE开始。我们将参数的调整与特征选择过程相结合。和以前一样，我们对不同的分裂种子重复整个过程，以减轻数据选择的随机性。...它通常选择与 CustomerId 相关的随机预测变量。SHAP + RFE 最好不要选择无用的特征，但同时承认一些错误的选择。 作为最后一步，我们重复相同的过程，但使用 Boruta。 ?
但究竟是什么让它胜过其他数据库？为了回答这个问题，我们将比较 PostgreSQL 和 MySQL，这两者都是广泛使用的开源关系数据库管理系统(RDBMS)。...同一个想法的不同方法 虽然 PostgreSQL 和 MySQL 提供关系型数据库的力量和可靠性，但它们基于不同的理念和功能集来定位自身角色。这种分歧导致了不同的优势，适合不同的使用案例和场景。...多版本并发控制 (MVCC) 允许多个用户同时访问数据库，而不必等待其他操作完成。这个特性对高流量环境极为关键，如电子商务平台，它们需要频繁的同时数据库访问。...物化视图 物化视图持久地存储查询结果，用于更快的数据检索，这极大地提高了大型数据库中的报告和数据分析。 MySQL 相比之下，MySQL 以其简单性和效率而闻名。...随着 Matillion 和 IDG 调查强调数据量快速增长以及企业在将这些数据转化为分析结果方面面临的挑战，这一点变得越来越相关。
https://blog.csdn.net/qq_27717921/article/details/54808836 在机器学习中，我们应该如何去评估我们的学习模型的学习效果，这自然就涉及到了模型评估与选择的问题...–评估方法 –留出法 –交叉验证法 –自助法 评估方法 我们通过实验测试对学习器的泛化误差进行评估并进而做出选择，我们需要测试集来测试学习器对新样本判别的能力，学习模型在测试集上的...问题1： 单次使用留出法得到的估计结果往往是不够稳定的，因为不同的划分会导致不同的训练/测试集，模型评估的结果也会有差别。...很显然K值的选择很重要，一般K=10,5,20.为了减少样本划分不同而引入的差别，K折交叉验证通常要随机使用不同的划分重复P次，最终的结果是这P次K折交叉验证结果的均值。 ?...自助法 留出法和交叉验证法由于只保留了一部分样本用于测试，在实际评估的模型所使用的训练集比D小，引入一些因样本规模不同而导致的估计偏差。而自助法以自助采样为基础。
OLTP是支持 SQL 的这样一类系统，例如 MySQL，一般支持事务不同的隔离级别， QPS 要求比较高，延时比较低，主要用于交易信息和关键数据的存储，比如订单、VIP 信息等。...还有一类数据库是比较中立的，在数据量比较小的时候性能比较好，在数据量较大或复杂查询的时候性能也不差，一般通过不同的存储引擎和查询引擎来满足不同的业务需求，我们把它叫做 HTAP，TiDB 就是这样一种数据库...分级存储就是在 MySQL 之上又用了其他存储方式，例如 TiDB 或其他 TokuDB，两者之间可以进行数据自动搬迁和自动归档，同时前端通过 SDK + Proxy 来做统一的访问入口。...ScyllaDB 性能的提升主要是使用了一些新的技术框架，例如 C++ 异步框架 seastar，主要原理是在每台物理机的核上会 attach 一个应用线程，每个核上有自己独立的内存、网络、IO 资源，核与核之间没有数据共享但可以通信...如果你数据量不是很大的话就不需要选择可以存储大数据量的系统。 第三，当你放弃一个系统时真的是因为不好用吗？还是没有用好？放弃一个东西很难，但在放弃时最好有一个充分的理由，包括实测的结果。
属性选择器 1E[att$=”val”]{ sRules } 选择具有att属性且属性值为以val结尾的字符串的E元素。 1 选择具有att属性值等于val的E元素--> 18 19 选择具有att属性值等于val的E元素 20 选择具有att...--《字符串匹配》属性选择器--> 18 选择具有att属性的E元素--> 19 20 选择具有att属性的E元素 21 选择具有att属性的E元素 22 选择具有att属性的E元素 23 选择具有att属性的E元素 24 25 选择具有att属性的E元素 26 27
在项目快结束时，用一种直观简单的方法，让不具备很强专业知识的人明白相应结果，也是非常重要的。不同的分析与展示目的，需要选择不同的可视化图形，下图展示了不同的需求，建议选择的可视化图形。 ?...散点图 散点图可以直观展现原始点的分布和两个变量间的关系，并可以通过标记不同颜色，观察不同类别数据的关系，如下图： ?...条形图很容易根据各个条形观察出不同类别数据的差异，不同类别的数据很容易区分并且能设定不同的颜色。条形图分为三种：普通条形图，分组条形图，和堆积条形图。...分组条形图可用来比较多重分类变量，堆积条形图可用来反映某一变量上，不同类别的组成情况。三种条形图的样式可依次参见下图： ? ? ?
文章目录 一、基础选择器与复合选择器 二、后代选择器 1、语法说明 2、示例分析 3、完整代码示例 一、基础选择器与复合选择器 ---- CSS 基础选择器 : 在之前的博客中 , 介绍了 CSS...的基础选择器 ; 标签选择器 类选择器 ID 选择器 通配符选择器 在实际开发中 , 基础选择器 不能满足 快速选择标签的需求 ; 复合选择器 是 由 两个以上 的 基础选择器 通过 各种方式 组合 而成的...选择器 ; 复合选择器 可以 更精准 更快速 地 选择 目标元素标签 ; 二、后代选择器 ---- 1、语法说明 后代选择器 可用于 选择 基础选择器选择出的元素组 中的 另外基础选择器选择出的元素组...; 后代选择器 语法 : 父选择器 和 子选择器 都是 CSS 基础选择器 , 父选择器 和 子选择器 之间 使用空格分开 ; 父选择器 子选择器 { 属性名称1:属性值1; 属性名称2:属性值2... 内部文本 内部文本 父选择器 设置为 类选择器 .father , 子选择器 设置为 标签选择器
看看这样一种情形：RAC 的各个节点可以使用统一的 SPFILE 启动，同样也可以选择不同的 SPFILE 来进行启动，这时 GV$SPPARAMETER 视图中获取结果，才是真正各个实例 SPFILE...中设置的结果，其意义由此体现。...test1 open_cursors 500 2 test2 open_cursors 700 已选择...SPFILE，导致两个实例上设置的对方实例的初始化参数值，与对方实例上当前设置值不符。...open_cursors 700 1 test1 open_cursors 600 由此我们可以看到，在不同场景之下
join B b on a.ID = b.id where b.C_DATE <= trunc(sysdate)-1000; 我们知道在CBO优化器模式下，Oralce会基于Cost成本，来选择执行计划...使用索引则用的嵌套循环连接Nested Loop，两个表的记录都很多，哪个表做被驱动表都会导致扫描次数过多，回表也过多，而且索引的CF高，索引扫描的成本，会更高些，SELECT返回所有列，需要考虑回表，因此干脆不回表，选择全表扫描
如何选择锁？ 对于单机环境我们在 JDK 内进行并发控制我们可以使用 synchronized （内置锁） 和 RentrantLock 。
本文将深入探讨两者的区别、各自的优缺点，以及如何根据项目需求选择合适的版本控制工具。 一、Git与SVN的区别 分支管理：Git采用轻量级分支，通过文件快照实现，便于创建、切换和合并。...分布式：Git是分布式版本控制系统，允许开发者在本地提交，再选择性地推送到远程仓库。SVN则是集中式系统，所有操作需在中央服务器进行。...强大的整合性：能够与其他工具如GitHub、GitLab等无缝整合，便于代码审查、项目管理等。 缺点： 学习曲线陡峭：对于初学者来说，Git的命令行操作可能较复杂，需要时间适应。...四、如何选择版本控制工具？ 在选择版本控制工具时，我们需要考虑以下几个因素：项目的规模与复杂性、团队协作的频率与规模、团队的技能水平以及与现有工具或系统的整合需求。...在开源项目中，由于GitHub的广泛使用和强大的开放性生态系统，许多项目都选择在GitHub上托管和协作。
所以我就用资深数据分析师那意味深长的语气劝他（而且一定要营造出分析结果不理想是他数据的问题），R包有很多，为何不换一个呢？...修改设置Rstudio-server选择R版本 修改参数： vi /etc/rstudio/rserver.conf 将下面代码放到里面： rsession-which-r=/mnt/data/R4.1...quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("enrichplot") 原本以为能安装成功，结果发现报错...lib64/libz.so.1: versionZLIB_1.2.9' not found` 先查看这个lib有哪些版本： strings /lib64/libz.so.1 |grep "ZLIB*" 结果
继承与复合 继承与复合都可以在一定程度上对类进行扩展。 继承 假设，B类继承自A类，B类是A类的派生类，子类B具有A类的某些特性。...B类的任何一个实例对象都可以调用现有方法来返回A类的结果，这种方式叫转发。...同样举个例子 车库里有各种各样的灯和不同的车，车库并不关心车库内有什么品牌的车，车本质上并不是车库的一部分，而是只需要实现停车的功能或者需要灯具实现照亮车库的功能，那么我们只需要在车库中包含车辆、灯具的实例就可以实现...、适用场景不同，两者XML合在一起长这样： 但是，我们在扩展类时 需要考虑的点：两者是is-a是与否的关系还是has-a包含关系？...需要明确的点是：继承破坏了封装性，子类依赖于父类特定的功能和细节，但是父类在迭代中，子类可能会遭到破坏，可能导致子类出现坏结果。
/// /// 选择排序 /// /// ...Console.WriteLine(i); } Console.ReadKey(); } 以下为这两种排序算法的对比： 选择排序与冒泡排序比较的次数是一样的...选择排序的交换次数要比冒泡排序的交换次数少 以下为这两种算法的关键点： 为了找出最小的元素而扫描一遍数组，并不能为下一遍扫描提供任何信息， 这样就造成这种现象：一个有序的数组和一个无需的数组排序时间是一样的
各种排序算法所需辅助空间 1、 所有的简单排序方法（包括：直接插入、起泡和简单选择）和堆排序的空间复杂度为O(1)； 2、 快速排序为O(logn )，为栈所需的辅助空间； 3、 归并排序所需辅助空间最多...5、直接插入排序：比较次数 最少n-1次；最多(n-1)(n+2)/2 移动次数 最少0； 最多(n-1)(n+4)/2 使用一个辅助存储空间，是稳定的排序； 6、折半插入排序：比较次数 最少与最多同...使用一个辅助存储空间，是稳定的排序； 7、冒泡排序： 比较最少为：n-1次，最多时间复杂度表示为o(n2); 移动次数最少为0，最多时间复杂度表示为O(n2); 使用一个辅存空间，是稳定的排序； 8、简单选择排序
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