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“预测”比“解释”重要的多

,即数据不是用来解释的,而是用来验证的。...过去已经发生,再去找一万个理由解释已经没有什么用处,预测比解释重要的多。达里欧在《原则:应对变化中的世界秩序》谈到,人们可以精确地复述历史,但未来绝对无法精确预测。...对投资者而言,最重要的是对未来有相对正确的预测,而不是准确地理解历史,那是没用的。我所获得的一切成就,主要不是由于我知道什么,而是由于我知道如何应对我所不知道的东西。 预测还可以用来学习。...这样一对比,就知道我们和主人公之间的差距在哪里了。这样重复的次数多了以后,处理问题的水平自然而然提高。...我时常关注库存管理领域的著作,很多书名都带有“预测”字样,从没有哪本是《库存暴涨的一万个理由》 可视化领域也是这样,描述过去的图表是主流,预测未来的图表是稀缺的,BI佐罗还提到一种行为驱动型图表,同样也是稀缺的

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剥开比原看代码10:比原是如何通过create-key接口创建密钥的

在这一篇,我们就要看一下,当比原后台收到了创建密钥的请求之后,将会如何创建。 由于本文的问题比较具体,所以就不需要再细分,我们直接从代码开始。...其中chainkd对应的是比原代码库中的另一个包"crypto/ed25519/chainkd",从名称上来看,使用的是ed25519算法。...如果对前面文章“如何连上一个比原节点”还有印象的话,会记得比原在有新节点连上的时候,就会使用该算法生成一对密钥,用于当次连接进行加密通信。...如果传的是nil,NewXKeys就会在内部使用默认的随机数生成器生成随机数并生成密钥。关于密钥算法相关的内容,在本文中并不探讨。 给当前密钥生成一个唯一的id,在后面用于生成文件名,保存在硬盘上。...在这次的问题中,我们主要研究的是比原在通过web api接口/create-key接收到请求后,在内部做了哪些事,以及把密钥文件放在了哪里。

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    什么东西比地球上的沙子还要多?

    那么找个对比的,就大致知道地球上有多少粒沙子了。 宇宙中的星球! 很多人都听过科学家说宇宙中的星球比地球上的沙子还多,宇宙中有多少星球呢?...如果把沙子看做边长1mm的立方体,而整个地球全是由沙子构成的话,那么沙子的数量在10^21这个数量级,所以宇宙中的星球数量比地球的沙子数量多。 除了宇宙中的星球外,还有什么东西比地球上的沙子要多?...互联网协议(Internet Protocol,IP)的第四版,也是第一个被广泛使用,构成现今互联网技术的基石的协议。...IPv4中规定IP地址长度为32位,而IPv6采用128位地址长度;IPv4的地址数量是2的32次方个,IPv6的地址数量是2的128次方个,2的128次方是什么?...除此之外,IPv6还考虑了在IPv4中解决不好的其它问题,主要有端到端IP连接、服务质量(QoS)、安全性、多播、移动性、即插即用等。

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    ECDH椭圆双曲线(比DH快10倍的密钥交换)算法简介和封装

    背景 对DH和ECDH算法的具体原理这里不做具体介绍了,可以点击链接看。DH和ECDH的主要的作用就是在通信双方发送一些公有参数,保留私有参数,而后通过一系列计算双方都能够得到一个一致的结果。...所以有些工程实践中会每隔一段时间再走一次密钥交换流程来更换密钥。 ECDH和DH 使用ECDH做密钥交换得时候你可能也会看到ECDHE这个词,这个多出来的E的意思是指每次公钥都随机生成。...根据P、G、GY、X计算出密钥 根据group、Q、z计算出密钥 服务器计算密钥 根据P、G、GX、Y计算出密钥 根据group、Qp、d计算出密钥 API 封装了接口以后,现在的接口就非常简单了,...; // 保存客户端计算的密钥 std::vector svr_secret; // 保存服务器计算的密钥 // step 1 - 服务器: 计算密钥对...而最慢的双曲线性能也是两倍多,而平均值是221.049/16/18=1.73ms,性能也是4倍多。 封装接口的时候,其实我是选取了mbedtls目前支持的全部算法。

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    NET中解决KafKa多线程发送多主题的问题

    一般在KafKa消费程序中消费可以设置多个主题,那在同一程序中需要向KafKa发送不同主题的消息,如异常需要发到异常主题,正常的发送到正常的主题,这时候就需要实例化多个主题,然后逐个发送。   ...KafKa异常", ex); }   flowCommond为要发送的对象内容,格式化为Json字符串再发送。   ...这里实现一个线程里面发送多个主题,那下面实现多个线程中如何发送多个主题。   多线程中如果每个线程都new Producer(kfkip) 一次,那KafKa的连接很快会被占满。   ...// 定义一个静态变量来保存类的实例 private static SingleProduct uniqueInstance; // 定义一个标识确保线程同步...以上就完成了多线程多主题的消息发送。

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    剥开比原看代码09:通过dashboard创建密钥时,前端的数据是如何传到后端的?

    在前一篇文章中,当我们第一次在浏览器中打开dashboard时,因为还没有创建过密钥,所以比原会提示我们输入一些别名和密码,为我们创建一个密钥和相应的帐户。就是下面这张图所对应的:  ?...跟之前一样,我们将对这个问题进行细分,然后各个击破: 前端:当我们填完表单,点了提交以后,比原在前端是如何发送数据的? 后端:比原的后端是如何接收到数据的?...前端:当我们填完表单,点了提交以后,数据会发送到后端的哪个接口? 当我们点击了"Register"按钮,在前端页面中,一定会在某个地方触发一个向比原节点webapi接口发出请求的操作。...下一步,将进入比原的节点(也就是后端)。 后端:比原的后端是如何接收到数据的?...由于在这个小问题中,我们问题的边界是比原后台是如何拿到数据的,所以我们到这里就可以停止对这个方法的分析了。它具体是怎么创建密钥的,这在以后的文章中将详细讨论。

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    多轮对话利用AI发送邮件!(底部有免费的学习资料!)

    在实际的开发中,我们经常会遇到发送邮件的需求,下面我们通过一个案例来了解如何利用Prompt来发送邮件。...- 如果用户提供了参数,您需要提示不合法的参数,你不要提供测试用例,你需要提示用户哪些参数不合法。 - 上面要求都满足以后,需要提问用户是否确认发送,如果用户确认发送,那么你需要调用发送邮件。...实现结论 在上面我们实现了通过prompt进行多轮对话然后发送邮件给指定的邮箱,并且对于用户的输入进行了校验,如果用户输入不合法,那么我们会提示用户输入不合法的参数,如果用户输入合法,那么我们会提示用户是否确认发送邮件...,如果用户确认发送,那么我们会调用发送邮件的方法,然后发送邮件。...这一个案例对于AI的要求是非常高的,因为我们需要对用户的输入进行校验,然后对用户的输入进行处理,然后再进行发送邮件,这个案例是一个比较复杂的案例,但是也是一个比较实用的案例,很多模型多无法达到我们的要求

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    在分布式架构下,MVC比DDD,要乱的多!

    什么是系统的工程结构,工程框架的作用是什么? 其实,工程结构的存在作用目的,是为了承载工程系统开发的模型划分,定义工程服务开发过程中实施标准。...在工程开发时会涉及到的核心科目; 如;统一的异常、数据库的连接、日志的打印、外部服务的调用、消息的监听、任务的轮训以及服务的实现等一些列的东西要处理,分配到不同的工程包下承载。...在 DDD 之前,我们一直用 MVC 的分层结构承接这些内容; 通用的、配置的、组件的、持久化的、内部的、外部的,在以往的单体应用时代开发下,其实是没有这么多东西的,那时候的工程结构都偏向于 Service...但随着微服务的演进,越来越多的内容被填充到工程中,这个时候你细心的查看架构,就会发现原本的 MVC 结构其实已经变的非常混乱了。...这块是有差异的。另外这东西没有绝对的好和坏,就像厨房里的碗筷是是放一起的,卫生间的马桶也是共用的,这说明分包也是需要按照最符合自己所需来设定。 1.

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    MQ·将多消息合并为一条消息的发送、消费的设计与实现

    由于mq使用的是亚马逊的sqs服务,而sqs是按请求数消费的原因,所以才有的将多消息合并为一条消息发送的想法。...这个想法从sqs的消息批量发送以及阿里限流中间件的qps统计、netty的EventLoopGroup设计中得到启发。...本篇将介绍如何将多个消息合并成一个消息发送而不影响服务的并发性能,以及由于合并后产生的大消息消费出现的消息堆积现象,开的消费者越多反而消息堆积越多的bug。 为什么要将多消息合并为一个消息发送?...由于sqs限制单条消息的大小最大为256k,根据业务场景估算每点击消息也不可能达到1k,,所以我将256个请求合并为一个消息发送,或者1s内未达到256个消息也合并为一个消息发送,这样每月的费用可以直接除以...如何将大量消息合并为一条消息发送而不影响服务的高并发性能呢? 其实不影响是不存在的,只是让影响变得微弱。

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    你在数据预处理上花费的时间,是否比机器学习还要多?

    Nuts-ml 是一个新的 Python 数据预处理库,专门针对视觉领域的 GPU 深度学习应用。 它以独立、可复用的单元模块的形式,提供主流数据预处理函数。...若与任务的匹配程度高,这就能大幅简化神经网络的训练。请见下面的用 keras 训练采用了数据扩充(augmentation)的模型。...扩展 Keras 这样的库并不是一个轻松的活儿。常见的解决方案是简单粗暴地(重新)实现所需功能。但实现一个强鲁棒性的数据流水线,能按需加载、转换、扩充、处理图像仍然很具挑战性,并且有很高时间成本。...如开头介绍的,nuts-ml 是一个 Python 库,它提供了常见的预处理函数,即所谓的 “nuts”,能自由排列并且轻松扩展,以创建高效的数据预处理流水线。...该示例的完整代码在这里。 Nuts-ml 的作用,是帮助开发者在深度学习任务重更快地创建数据预处理流水线。产生的代码根据可读性,修改后还可试验不同的预处理方案。

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    人工智能创造的岗位可能比淘汰的多

    Gartner预测,人工智能创造的工作岗位很可能比它淘汰的工作岗位多。 在最新发布的报告中,Gartner指出,到2020年人工智能将创造230万个工作岗位,与此同时它将淘汰180万个工作岗位。...接下来的五年,至2025年,和人工智能有关的工作岗位将净增200万个。 不同行业受到人工智能影响的工作数量,将有所不同。...马斯克曾公开表示,在全球竞争环境中,最先拥有人工智能技术的国家将成为第三次世界大战的发起者。...报告称:“信息技术领导者不应该仅仅关注预期内的工作净增加量。为了获得最大化的价值,他们应该将侧重点放在用人工智能来提升人的能力上。充实人们的工作岗位,重新想象旧的任务,并创造新的行业。...11月份,麦肯锡全球研究院发布报告称, 到2030年全球最多将有8亿人的工作岗位被机器人和自动化所取代,相当于当前全球劳动力总量的1/5。麦肯锡的这份报告涵盖了46个国家和800多种职业。

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    int类型的取值范围(为什么负数比正数表示的范围多一位)

    现在也是有时间让我好好写篇文章研究研究它的来龙去脉。 1.int的基本概念: 空间大小: ●int表示的有符号的整形,int占用4个字节。...一个字节是八个比特位,也就是int占用32个比特位,数据在计算机里面存储都是以二进制的形式存储的,并且是以二进制的补码进行存储。 以二进制的原码进行打印。...0000 | 0000 0001 所以当出符号位以外,其他的都存1时,可以表示最大的数。...2.原码、反码、补码 我们输入的数,一开始是原码,要变成补码以后,才能存储的计算机中,打印的是原码。 正数的原码、反码、补码都相同。...当补码为-0的时候,原码表示为-2³¹。 当补码为-1的时候,原码表示为-2³¹+1。

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    JS 一定是最好用的语言,比排名第2第3的总和都多

    本文为大家介绍的是GitHub推出的语言排行榜。也就是在GitHub上什么语言最流行,可以作为区别StackOverFlow的另一版本。供大家学习工作时参考 。...每年 GitHub 都会推出“Octoverse”报告,其中列出了一些年度的数据,包括其网站中最受欢迎的编程语言、开源项目等。今年的数据让人眼前一亮,我们不妨关注一下。...Java 则被挤下到第三位,不过 Java 9 刚发布不久,而且它的模块化特性深受开发者喜爱,霸主地位还是很难撼动的。 排名第一的依然是 JavaScript,而且远甩其他语言好几条街。...被 fork 最多的前十个项目 贡献者最多的前十个项目 review 最多的前十个项目 discuss 最多的前十个项目 上面四个排行榜,TensorFlow 在其中三个都留下了自己的名字,人工智能技术越来越多地被关注...,经历了被称为“人工智能元年”的2016年,人工智能在2017年也迎来了更大的发展。

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    Selenium

    【简单来说就是编写代码,让机器代替人工进行测试工作】 2.Selenium Selenium是web应用中基于UI的自动化测试框架,支持多平台、多浏览器、多语言。...客户端(也就是测试脚本),借助ComandExecutor发送HTTP请求给sever端(通信协议:The WebDriver Wire Protocol,在HTTP request的body中,会以WebDriver...通过Xpath来定位 webDriver.findElement(By.cssSelector("#kw")).sendKeys("软件测试"); 2.操作对象 webdriver 中比较常用的操作对象的方法有下面几个...title String title = webDriver.getTitle(); // System.out.println(title); //判断与预期结果是否相同...前面了解到, sendKeys()方法可以用来模拟键盘输入, 除此之 外, 我们还可以用它来输入键盘上的按键, 甚至是组合键, 如 Ctrl+A、 Ctrl+C 等; 以下为常用的键盘操作: sendKeys

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    饶毅眼中的合理和施一公的担心:比科研造假更多的是一稿多投!

    首先是国内整体科研水平的提升,其次就是学术惩罚力度不够,学术不端的行为盛行,在利益的驱使下,滋生了大量“聪明式”的科研人员,通过一稿多投甚至学术造假来发表论文,特别是一稿多投,属于擦边球,不属于学术造假...,但是别人一稿多投,你不投,那么你的学生就毕不了业,你的科研论文就会比别人少,这也是国内科研灌水论文滋生,高校科研考核水涨船高的重要原因。...其中背后的原因都是缺乏严格规范的学术审核制度,为发论文而发的一稿多投灌水论文泛滥,无效低质专利充数严重。...科研代表作制度 对于科研人员来说,一稿多投其实更多的是无奈,一方面是考核的压力,更多的是大部分高校为了提升学术数据,要求在读研究生必须有SCI论文才能毕业。...因此为了顺利送走毕业生,各种一稿多投的水论文现象屡见不鲜,一稿多投属于比较有良知的学术不端,很多人是被无奈的压力所逼迫,毕竟还有大量为了毕业和升职称而造假买卖论文的人群,因此清华大学早在2019年就率先改革

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