，此外，它也不支持通过 extends 关键字来显式定义类型之间的继承关系。...所以，严格来说，Go 语言并不是一门面向对象编程语言，至少不是面向对象编程的最佳选择（Java 才是最根正苗红的），不过我们可以基于它提供的一些特性来模拟实现面向对象编程。...要实现面向对象编程，就必须实现面向对象编程的三大特性：封装、继承和多态。...传统面向对象编程中，显式定义继承关系的弊端有两个：一个是导致类的层级越来越复杂，另一个是影响了类的扩展性，很多软件设计模式的理念就是通过组合来替代继承提高类的扩展性。...四、多态 此外，我们还可以通过在子类中定义同名方法来覆盖父类方法的实现，在面向对象编程中这一术语叫做方法重写，比如在上述 Dog 类型中，我们可以重写 Call 方法和 FavorFood 方法的实现如下
前言 在上一篇讲述了入门和实操https://cloud.tencent.com/developer/article/2360594 本章节使用字节码和byte-buddy来玩 通过字节码对方法增强 新建一个...自动传入 java.lang.instrument.Instrumentation 是 instrument 包中定义的一个接口， * 也是这个包的核心部分，集中了其中几乎所有的功能方法，例如类定义的转换和操作等等...} } }).start(); } } PreMainAgent 重新 install，然后在运行效果如下图所示： 使用 byte-buddy 来实现类的增强...自动传入 java.lang.instrument.Instrumentation 是 instrument 包中定义的一个接口， * 也是这个包的核心部分，集中了其中几乎所有的功能方法，例如类定义的转换和操作等等...自动传入 java.lang.instrument.Instrumentation 是 instrument 包中定义的一个接口， * 也是这个包的核心部分，集中了其中几乎所有的功能方法，例如类定义的转换和操作等等
这里介绍的方法与我们自学习外语的时候使用的方法是有共同之处的，例如我们要学习英语，可以使用以下三个关键的练习帮助我从笨拙地将中文单词翻译成英语，转变为直接用英语思考和回答（英语思维）。...当你第一次学习编码时，重复和语境化是必不可少的。通过不断的重复，你开始记住词汇和语法。通过项目开发，你能够理解如何以及为什么使用不同的功能和技术，并开始看到在不同的上下文环境中如何使用的代码。...通过建立这些连接、反复与新语言交互以及与项目的上下文化，任何理解Python或R的人都可以快速地开始在另一种语言中编程。 基础 可以看到Python和R的功能和外观非常相似，只是语法上的细微差别。...} 列表和向量：这个有点难，但是我发现上面说的关联的方法很有用。 在python中，列表是任何数据类型的有序项的可变集合。Python中的列表索引从0开始，不包括0。...这两种语言都配备了能够加载、清理和处理数据的包。 python使用pandas、R使用tidyverse，并且他们的函数基本相同。 两种语言都允许多个操作通过管道（pipe）连接在一起。
算法决定我们在新闻流中与谁互动；它们在世界上最大的搜索引擎给网站排名；他们教机器人学习和想象；它们甚至将股市交易自动化。在许多方面，算法使软件开发者变成了现代世界的统治者。但算法究竟是什么？...归并排序，快速排序和堆排序 基于比较的归并排序（Merge Sort）采用“分治法”（Divide and Conquer），快速排序（Quick Sort）也一样，但快速排序有不同的排序方法，而且不稳定...堆排序算法（Heap Sort）使用优先队列来减少数据中的搜索时间。这些算法是数据挖掘、人工智能、链接分析和大多数计算操作使用的最重要的一些算法。 ?...算法应用的一个有名的例子是谷歌的佩奇排名（PageRank），它决定某一网站在Google搜索结果的排名顺序。 通过建立一个被称为马尔可夫链的随机模型，PageRank彻底改变了世界获取信息的方式。...相反，程序员使用由数TB数据驱动的学习算法来训练它执行复杂的任务。计算机本质上是自己学习如何识别所需的对象，文本或动作。 ?
Spring 框架提供了对 AOP 的支持，我们可以使用 Spring AOP 来实现方法级别的拦截和增强。...本文将介绍如何通过自定义注解来实现 Spring AOP，以便更加灵活地控制方法的拦截和增强。2....@Around 注解表示使用环绕通知来进行方法拦截和增强。"...在执行该方法时，会触发 MyAspect 类中定义的拦截和增强逻辑。5. 总结通过自定义注解实现 Spring AOP，我们可以更加灵活地控制方法的拦截和增强。...这种实现方式不仅简单易用，而且可以有效地提高代码的可维护性和可扩展性，具有很高的实用性和稳定性。在实际开发中，我们可以根据业务需求定义不同的注解，来实现对不同类型的方法进行切面编程。
具体来说，这项工作研究了决策问题的各个方面的低秩结构和经典确定性规划的效果稀疏性，以及基于端到端模型的方法所依赖的性能。我们首先展示了后继表示中的低秩结构如何使高效在线学习算法的设计成为可能。...类似地，我们展示了如何在Bellman算子中找到相同的结构，我们使用Bellman算子来制定最小二乘时间差分学习算法的有效变体。...我们进一步探索状态特征中的低秩结构，以学习完全允许在低维空间中进行高效规划的有效转换模型。然后，我们进一步了解基于模型的端到端方法，以便更好地理解它们的属性。...我们通过约束优化和隐式微分的视角来研究这类方法。通过隐式视角，我们得到了这些方法的属性，这些属性使我们能够确定它们执行良好的条件。...在本文的最后，探索了如何利用经典规划问题的效果的稀疏性来定义一般的领域无关启发式方法，通过使用基于潜在的奖励塑造和提升函数近似，可以用来大大加快领域相关启发式方法的学习。
为此本文中作者做了一种操作简单的替代方案：原位抑制剂合成和筛选（ISISS），它将生物正交合成（组合化学）与荧光偏振筛选技术联系起来， 展示了如何通过荧光偏振技术将酰肼和醛的通过组合方式得到的苗头化合物进行活性筛选...因此高通量药物筛选（HTS）成为大多数药企获得先导化合物的一种方式，它通过构建筛选方法去利用现有化合物库进行苗头化合物的发现，大大减少了获得先导化合物的时间。...组合化学是一种高效、快速合成大量不同化合物的方法。它的核心在于通过并行合成策略，创建化合物库，以供后续的生物活性筛选使用。因此组合化学与高通量筛选的结合为先导化合物的发现提供了一个强大的工具。...这种方法的核心在于并行合成和高通量筛选，以发现具有生物活性的化合物。组合化学库的设计基于不同的化学构建模块，通过这些模块的不同组合，可以合成出大量结构多样性的化合物。...组合化学的举例（来源于网络） 03、原位抑制剂合成和筛选 (ISISS) 方法构建 方法构建框架：首先将片段A与片段B与蛋白一起加入到384孔板的单孔中孵育，然后加入荧光探针，最后通过监测荧光强度 (mP
带权重的消息队列：可以通过 score 来控制消息的优先级。时间线：使用 Zset 来实现时间线功能。例如将发布的消息作为元素、消息的发布时间作为分数，然后用 Zset 来存储和排序所有的消息。...你可以定期扫描 Zset，处理已经到达执行时间的任务。以上只是 ZSet 的一些常见应用场景，实际上Zset 的应用非常广泛，只要是需要排序和排名功能的场景，都可以考虑使用 ZSet。...2.3 跳表详解学习一个新知识，从三方面分析：WHAT、WHY、HOW2.3.1 跳表是什么（what）**SkipList（跳表）**首先是链表，在有序链表的基础上，增加了多级索引，通过多级索引位置的转跳...成员对象（obj）：各个节点中的 o1、o2 和 o3 是节点所保存的成员对象。...、依次往后遍历即可，但红黑树范围查找的效率没有跳表高（每一层加了指针）跳表实现比红黑树及平衡二叉树简单、易懂：可以有效控制跳表的索引层级来控制内存的消耗，四、Hash、B+树、跳表的比较数据结构实现原理
父类和子类对象的获取值的方式验证，通过父类属性的方式获取不到值，需要使用get方法 静态属性通过类.属性的方式获取，对象获取使用get方法获取 package com.example.core.mydemo.java...String channelName) { this.channelName = channelName; } /** * partnerName: //通过父类属性的方式获取不到值...，需要使用get方法 * channelName: //通过父类属性的方式获取不到值，需要使用get方法 * partnerName2:合作商名称 * channelName2...* channelName3:渠道商名称 //对象自身的属性值可以获取 * partnerName4:合作商名称 * channelName4:渠道商名称...* MAX=100 静态属性通过类.属性的方式获取，对象获取使用get方法获取 * @param args */ public static void main(String
（LLMs）来预测文本序列中的下一Token，并结合传统的无损压缩技术，探索了文本数据压缩的新方法。...实验结果：通过在不同的文本数据集上测试，验证了LLaMA-7B模型压缩性能的有效性，特别是在text8数据集上获得了优异的压缩比。...这些压缩算法通过利用数据中的重复或可预测模式来有效减少所需的比特数，从而在保持数据完整性的同时最大化压缩效率。...讨论编码排名的想法是为了建立直觉，通过直接使用LLM产生的概率结合算术编码可以实现更好的压缩效果。...文章通过实验数据证明了这种基于语言模型的预测能力和算术编码结合的压缩方法，在处理大规模文本数据时，不仅压缩效果好，而且能够提供较低的熵估计，从而推动了信息理论和数据压缩技术的进步。
理想汽车前端面试经历，面试题分享面试题目1、http与https有什么区别2、HTTP1和HTTP1.1与HTTP2的区别3、会改变原数组的方法有哪些？4、深拷贝5、SSH的原理6、RSA是什么？...HTTP/2引入了HPACK压缩算法，对头部信息进行压缩，减少了数据传输量 。安全性：HTTP/1.x默认不加密，虽然可以通过HTTPS来加密数据传输。...常见的深拷贝方法有：使用JSON.parse()和JSON.stringify().它有一些限制，例如不能拷贝函数、undefined、循环引用的对象等。...更好的响应式系统：Vue.js 3.0对响应式系统进行了重写，使用了Proxy代理对象来实现数据变化的监听和依赖追踪。...九、移动端响应式的原理主要是通过灵活的布局和CSS媒体查询来确保网页在不同设备和屏幕尺寸上都能提供良好的用户体验流体布局（Fluid Layouts）：使用相对单位（如%、vw、vh）而非绝对单位（如px
让我们先对比下重排和排序模块在经典框架和RAG中的异同排序模块经典框架：pointwise建模，局部单一item价值最大化，这里的价值可以是搜索推荐中的内容点击率，或者广告中的ecpm，价值由后面使用的用户来决定...通过排名来解决不同打分之间scale的差异性。公式如下，其中r(d)是单一打分维度中的文档排名，K是常数起到平滑的作用，微软实验后给的取值是60。...以下是微软搜索中使用RRF类合并文本检索和向量检索的一个示意图，使用RRF分别对文本检索和向量检索的多路召回内容进行混合排序1.2 信息熵打分除了使用排名来对各路召回的内容质量进行归一化，当然也可以使用统一的模型打分来对内容质量进行衡量...因此单纯使用内容自信息的计算方式更适合短语粒度的上文内容压缩，似乎不完全适合对RAG召回的段落内容进行打分，不过不要着急接着往后看哟~以下是Selective-Context通过自信息对Context进行压缩的效果...也就是先筛选TopN段落，再在段落内筛选有效Token。不过看论文效果感觉段落排序的重要性>>内容压缩，这部分就不再赘述，感兴趣的朋友去看论文吧~2.
这里面许多方法允许你使用C语言重复编译器在你写OC代码时是怎样工作的。其他基础功能形式通过NSObject类的方法来导出。...消息传递机制 这一部分描述了如何把消息表达式转换成objc_msgSend函数调用，怎样通过名字找到方法。然后解释了如果你需要的话怎么通过objc_msgSend来绕过动态绑定。...这个NSInvocation封装了原始的消息，参数通过它传递。 你可以通过实现forwardInvocation：方法来指定一个默认的响应或者通过其他方式来避免这个错误。...要查看转发的范围和意图，你可以想象以下情况：首先，你假设你正在设计一个可以响应谈判消息的对象，并且他可以响应另外一种对象的响应。你可以轻易地通过发消息给另外一个包含你实现谈判方法的对象来实现。...它是像这样工作的：当一个对象因为没有这个消息对应的方法选择器来响应这个消息。运行时系统通过发forwardInvocation：消息通知对象。
在这篇文章中，我们将全面解析 Redis 的 Zset 类型。我们将从 Zset 的基本概念和特性开始，然后深入到它的内部实现和性能优化。我们还将通过实际的示例来展示如何在实际应用中使用 Zset。...例如，你可以将用户的 ID 作为元素，用户的分数作为分数，然后使用 Zset 来存储和排序所有用户的分数。你可以很容易地获取到分数最高的用户，或者获取到任何用户的排名。...时间线：你可以使用 Zset 来实现时间线功能。例如，你可以将发布的消息作为元素，消息的发布时间作为分数，然后使用 Zset 来存储和排序所有的消息。...以上只是 Zset 的一些常见应用场景，实际上，Zset 的应用非常广泛，只要是需要排序和排名功能的场景，都可以考虑使用 Zset。...以上只是 Zse 其他 Hash 命令的一些常用命令，更多的命令和详细的使用方法，可以查阅 Redis 的官方文档。
•重新排序上下文检索的结果：不直接返回检索到的文档，可以使用给定查询的上下文来压缩它们，以便只返回相关信息。•生成AI系统集成：将检索到的文档及其元数据传递给生成AI系统。...•Cohere Re-Ranker: 通过重新排序检索到的上下文来提高相关性。利用Cohere的重新排序终端点，改善人机交互。•上下文压缩: 通过压缩和过滤基于查询上下文的文档来解决检索中的挑战。...重新排序是什么 技术搜索过程中的重新排序涉及到一个名为 RAG 的两阶段过程： 第一阶段 — 关键词搜索 第二阶段 — 基于语义的前 K 项检索 在传统语义搜索中，采用了两步骤的方法。...首先，检索机制对一组文档进行大致扫描，创建一个初步的文档列表。随后，重新排序机制将该候选文档列表重新组织。重新排序的过程通过根据特定参数重新组织结果来提高模型性能。 为什么重新排序是必要的？...这种异步编程的方法是一种有效的管理多个任务的方法，允许程序在没有中断或阻塞的情况下运行。 “async”和“await”关键字用于在Python中定义和处理异步代码。
我们需要进行大规模快速试验的能力，我们需要在人们的兴趣范围内获得更强的信号，我们需要一种计算效率高的方法来确保我们的推荐是高质量和新鲜的。...我们的工程团队反复使用不同的算法，我们需要一种方法，既能有效地尝试新思想，又能轻松地将有前途的思想应用到大型系统中，而不必过多地担心 CPU 和内存使用等计算资源的影响。...使用模型蒸馏来预先选择相关的候选项 在我们使用 ig2vec 根据个人兴趣来识别最相关的帐户之后，我们需要一种方法来对这些帐户进行排序，使其对每个人来说都是新鲜和有趣的。...我们的方法是训练一个超轻量级的模型，它从我们的主要排名模型中学习并尽可能地接近它们。我们从更复杂的排序模型中记录具有特征和输出的候选输入。...候选排序 有 500 个候选对象可供排序，我们使用一个三阶段的排序基础结构来帮助平衡排序相关性和计算效率之间的权衡。
命令 ziplist 编码的实现方法 zset 编码的实现方法 ZADD 调用 ziplistInsert 函数， 将成员和分值作为两个节点分别插入到压缩列表。...压缩列表方式 压缩列表内的集合元素按分值从小到大进行排序， 分值较小的元素被放置在靠近表头的方向， 而分值较大的元素则被放置在靠近表尾的方向。...通过这个跳跃表， 程序可以对有序集合进行范围型操作， 比如 ZRANK 、ZRANGE 等命令就是基于跳跃表 API 来实现的。...值得一提的是， 虽然 zset 结构同时使用跳跃表和字典来保存有序集合元素， 但这两种数据结构都会通过指针来共享相同元素的成员和分值， 所以同时使用跳跃表和字典来保存集合元素不会产生任何重复成员或者分值...2）一个 zset 结构同时包含一个字典和一个跳跃表。 3）zset 结构跳跃表和字典通过指针来共享相同元素的成员和分值。
该方法的有效性在多个基准模型和数据集上得到验证，其性能优于SOTA的后训练量化算法。...在各种压缩方法（如剪枝和权重分解）中，量化方法能够通过使用较低的位宽来压缩神经网络，而不改变模型结构，这对于精心设计的网络结构（如Transformer）特别有用。...后训练量化是一种有效的模型压缩技术，它可以直接量化神经网络模型，而无需进行微调。大多数现有的后训练量化方法是为卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN）设计的。...为了更好地保留注意机制的功能，作者深入分析了注意层和传统层（如MLP）之间的差异。 然后，引入排名损失（Rank Loss）来保持注意值的相对顺序。...因此，作者引入排名损失（Rank Loss）来解决量化过程中的该问题： 其中，表示基于成对排序的损失函数，而γ表示权衡的超参数。
3、文字的歧义 对于一些多义字，我们不知道他在特定的环境下的含义，这样就有可能造成歧义。解决这种问题最好的方法就是联系上下文，来判断这个字在该环境下的真实意思是什么。...(这就是为啥英文和汉字表达的信息可以是一样的) 5、为什么现在用的是十进制而不是其他 因为早期人类计数是通过数指头，人类只有十根手指，所以就用的十。...06|布尔代数和搜索引擎 1、搜索引擎的原理: 建立一个搜索引擎的大致流程是自动下载尽可能多的网页；建立快速有效的索性(这里的索性类似于图书馆的索性，图书馆里面每本书代表一个网页，那些分类索性和搜索这里的索性是一致的...)；根据相关性对网页进行合理的排序。...07|图论和网络爬虫： 1、图论 图论〔Graph Theory〕是数学的一个分支。它以图为研究对象。
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