本节使用上节Traits特性，研究iterator源码，来实现一个简单的iterator_category，同时对iterator的源码结构进行分析。
term代表完全匹配，也就是精确查询，搜索前不会再对搜索词进行分词，所以我们的搜索词必须是文档分词集合中的一个，此字段如 "无分词"，则完全匹配此字段（如果对于某个字段，你想精确匹配，即搜索什么词匹配什么词，类似sql中的=操作，则应该采取此操作），下面是用的kibana的示例数据的Term操作。
9家专利持有者准备离开MPEG LA HEVC，转而选择了HEVC Advance。尽管对于那些已经和MPEG LA HEVC签注授权协议的企业而言，他们的协议依然可以包含这9家所拥有的专利，但不可否认，两大专利组织的平衡正在发生倾斜。MPEG LA HEVC的专利授权量超过HEVC Advance的两倍多，而且MPEG LA HEVC控制着一些重大的专利。这是从2014年9月MPEG LA HEVC成立之后，首次发布专利成员离开的消息。
正在举行的北京冬奥会上，有众多黑科技被搬到台前：AI 裁判、视觉追踪特效、物流机器人、炒菜机器人等等，它们成为了比赛的重要组成部分。随着技术的进步，人工智能正逐渐进入生活的各个方面。
Mozilla的Firefox浏览器今天宣布了一项名为Advance的新实验扩展，它使用机器学习来帮助用户在上下文中更直观地浏览网页。此扩展是Firefox正在进行的Test Pilot计划的一部分（用户可以随时选择），并且由启动Laserlike的机器学习主干提供支持，以更好地了解用户的浏览习惯。
《2022 上半年度人工智能行业报告》显示，去年全球人工智能市场收支规模达 850 亿美元，中国 AI 产业规模占全球 9.6%，仅次于美国和欧盟，排名第三。IDC 预测，2022 年全球市场规模将同比增长约 20% 至 1017 亿美元。
不久之前，CZ 转发的一则社交媒体报道引发了网友的热烈讨论。根据 CoinDesk 的报道，Binance 在贯彻 KYC（Know Your Customer）之后损失了 90% 的用户，同时也让 Binance 减少了数十亿美元的收入。
Go语言已经为开发者内置配套了很多性能调优监控的好工具和方法，这大大提升了我们profile分析的效率。此外本文还将重点介绍和推荐uber开源的go-torch，其生成的火焰图更方便更直观的帮我们进行性能调优。我也是在实际一次的性能调优中，接触到go-torch，非常棒。 go tool pprof简介 Golang内置cpu, mem, block profiler Go强大之处是它已经在语言层面集成了profile采样工具,并且允许我们在程序的运行时使用它们，使用Go的profiler我们能获取以下的样
我们需要做的是词法分析，将标签、属性、文本全部解析出来，然后生成 AST 树，最终通过 AST 树生成 render 函数。
本指南向您展示如何使用 Linkerd 和 Flagger 来自动化金丝雀部署与 A/B 测试。
中位数是有序序列最中间的那个数。如果序列的长度是偶数，则没有最中间的数；此时中位数是最中间的两个数的平均数。
8月11日，钛媒体发布了第三期「创新场景50」系列文章，数字身份验证服务商ADVANCE.AI的「星鉴」数字身份验证及风险管理解决方案实践案例因为聚焦数字安全与风控创新场景，凭借算法精准度与良好的使用效果被成功收录报道。
第一层判断是否包含 <，如果不包含则是 text，如果包含则再判断是哪一种，如果是开始标签，还要对其内容再取属性，直到遇到 > 就重新判断。
T.121: Use template metaprogramming primarily to emulate concepts
其实ConcurrentHashMap我自己已经看过很多遍了，但是今天在面试阿里的时候自己在描述ConcurrentHashMap发现自己根本讲不清楚什么是ConcurrentHashMap，以及里面是怎么实现的，搞的我突然发现自己什么都不懂，所以我想要再次的来分析一下这个源码，完全理解ConcurrentHashMap，而不是以为自己懂了，实际上自己不懂。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 列车调度 描述 题目分解 1.全排列 2.判断合法输出序列 3.S容量小于A的情况，输出合法出栈序列 4.输出操作 5.输出操作 完整可运行代码 注 描述 描述 某列车调度站的铁道联接结构如Figure 1所示 📷 其中，A为入口，B为出口，S为中转盲端。所有铁道均为单轨单向式：列车行驶的方向只能是从A到S，再从S到B；另外，不允许超车。因为车厢可在S中驻留，所以它们从B端驶出的次序，可能与从A端驶入的次序不同。不过S的容量有限，同时驻留的车厢不得超过m节。
合并连接是一种匹配算法，其中外表的每个记录与内表的每个记录进行匹配，直到存在连接子句匹配的可能性为止。仅当两个表都已排序并且join子句的运算符是“=”时，才使用该算法。
作为后台开发团队，服务性能优化是我们持续在做的事情，涵盖面比较广，包括锁优化、缓存优化、查找优化等等。这里举一个查找优化方面的例子进行说明。
Unsafe:是CAS的核心类，由于Java方法无法直接访问底层系统，需要通过本地（native）方法来访问，Unsafe相当于一个后门，基于该类可以直接操作特定内存的数据。 常见方法：
什么是金丝雀部署？也称“灰度部署”，通常来讲，在原有版本可用的情况下，同时部署一个新版本应用作为“金丝雀”，测试新版本的性能和表现，在保障整体系统稳定的前提下，尽早发现、及时调整。
在日常的项目开发过程中时，我们时常会面临服务变更的挑战，为不影响用户体验，我们往往尽可能需要规避服务不可用风险。因此，持续交付便应运而生，其被接受为一种企业软件实践，并且是完善的持续集成原则的自然演变。然而，持续部署仍然非常罕见，这可能是由于管理的复杂性以及担心部署失败会影响系统可用性。在整个持续交付体系中，金丝雀发布，或许是最为经典的一个场景，基于此，我们能够很快发现不健康和“有问题”的服务，并且可以毫不费力地回滚到上一个的版本。
注：上述原理用到了Unsafe类的知识，这篇文章有总结：https://cloud.tencent.com/developer/article/1951649
光学影像由于受到天气因素（云、雨和雾等）影响，导致单张影像数据存在大量坏死像元。此处，坏死像元指由于受到云遮挡等导致下垫面地物覆盖不能准确被卫星信息捕捉从而不能正常用于实际应用的像素（云识别等研究除外，因为这类研究就是需要有云像素）。坏死像元的存在造成实际应用中数据需求难以得到满足，因此有必要考虑时序影像合成等技术来补充/弥补影像。 时序影像合成，从粗到细，可以分为年合成、半年合成、季度合成、月度合成和半月合成等，在不同学科研究中都有广泛应用，例如半月合成在降雨侵蚀（B因子计算等）中被广泛采用。按照学科和研究需求不同，可以自主选择适合自己研究的合成方式开展研究。 下面就分别以北京主城区为例，使用Landsat-8影像数据集分别实现年合成、半年合成、季度合成、月度合成和半月合成等其中合成方式选择median（大家也可以选择mean、max、min等其他合成方式）。
关于 \r\n 的由来 说到换行，大家都知道在在写程序时，提示语的结尾换行，在 Win 下 \r\n 在 Mac 和 Linux 下 \n 表示，说到这里就要引用下阮一峰大神的一篇关于换行的文章: 回车和换行。 在计算机还没有出现之前，有一种叫做电传打字机（Teletype Model 33）的玩意，每秒钟可以打10个字符。但是它有一个问题，就是打完一行换行的时候，要用去0.2秒，正好可以打两个字符。要是在这0.2秒里面，又有新的字符传过来，那么这个字符将丢失。 于是，研制人员想了个办法解决这个问题，就是
这个库是io库的实现，如果需要自行实现io库可以看一下这个库中Read和Write相关函数的实现。
上图可以看出 client-go 用到了 workqueue 队列 来处理 从 DeltaFIFO pop 出来的内容，workqueue 队列用到了限流队列（微服务中常用的技术，防止性能过载，从而导致任务处理失败）。
正文: 目标 首要目标:保持并发的可读性,同时最小化更新产生的竞争 次要目标:保持与HashMap相同或更好的空间消耗,并支持许多线程在空表上的高初始插入率。 设计 使用CAS代替之前版本的分段锁 红黑树 putVal()方法 /** * sizeCtl：表初始化和调整控制。当负值时，表被初始化或调整大小:-1用于初始化，-(1 +主动调整大小的线程数)用于调整大小，默认为0。初始化完成后，保存下一个元素count值，以调整表的大小。 */ private final Node<K,V>[] initT
flagger是一个k8s operator,可以基于多种ingress 实现金丝雀升级，以进行流量转移,并使用Prometheus指标进行流量分析。canary分析器可以通过webhooks进行扩展，以运行系统集成/验收测试，负载测试或任何其他自定义验证。
Django安装及简单使用1.5 代码都在github： URL:https://github.com/njxshr/codes/tree/master/testdj Django Admin 管理工具 Django 提供了基于 web 的管理工具。 Django 自动管理工具是 django.contrib 的一部分。你可以在项目的 settings.py 中的 INSTALLED_APPS 看到它： NSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin',
（3）扩容门槛写死的是桶数组大小的0.75倍，桶数组大小即map的容量，也就是最多存储多少个元素。
上一篇详细分析了HashMap源码，介绍了HashMap的数据结构以及并发编程中HashMap的问题，这篇就来看下ConcurrentHashMap。因为ConcurrentHashMap与HashMap结构是一样的，本文将重点介绍ConcurrentHashMap在并发编程中如何保证线程安全：
随着国家对环境大气监测越来越重视，一种新型移动监测车出现了，他满足了可以随处走动，随时随地的监测数据，本次就是在此方案的影响下完成本次的环境监测小车。当然这里我只是做了一个简单的模型，已经做到了采集温湿度传感器上云，后续可以自己添加一些传感器，真实采集大气的环境的TVOC传感器，还可以加入GPS上传小车行进轨迹。
线程安全的 Map - ConcurrentHashMap，让我们一起研究和 HashMap 相比有何差异，为何能保证线程安全呢.
进度条元素 ▪ 总量 ▪ 当前进度 ▪ 耗时 通过以上元素可以延伸出：完成百分比、速度、预计剩余时间、根据设置速度快慢阈值用不同的颜色来显示进度条。 实现 进度条 type Bar struct { mu sync.Mutex line int //显示在哪行 多进度条的时候用 prefix string //进度条前置描述 total int
Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。
在通过GEE计算遥感的地表参量以后，我们就需要对计算出来的数据进行统计。GEE上面画图的功能并不是很齐全，得到的效果也不尽如人意。因此我们就需要将GEE对区域的统计量进行导出，导入到本地以后，再进行绘图。
跨境电商数字身份验证服务商ADVANCE.AI 成立于2016年，是领先的人工智能公司，提供数字转型、反欺诈和流程自动化等解决方案，已成功服务全球超700家知名企业客户，聚焦服务行业/领域包括银行、金融服务、金融科技、支付、零售、电商、物联网、出行以及共享经济。
Elasticsearch 是通过 Lucene 的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在 18 和 30 之间，性别为女性这样的组合查询。倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的 b-tree 索引快在哪里？到底为什么快呢？
并发队列里面的Iterators是弱一致性的，next返回的是队列某一个时间点或者创建迭代器时候的状态的反映。当创建迭代器后，其他线程删除了该元素时候并不会抛出java.util.ConcurrentModificationException异常，能够保持创建迭代器后的元素一定被正确的next出来。
最近在使用限频器时发现golang辅助系统库中的限频器有bug，分享出来与大家一起探讨一下。
这一章我们开始讲模板解析编译:总结来说就是通过compile函数把tamplate解析成render Function形式的字符串compiler/index.js
Flagger 是一个渐进式的交付工具，可以为运行在 Kubernetes 上的应用程序自动发布流程。它通过逐步将流量转移到新版本，同时测量指标和运行一致性测试，降低了在生产中引入新软件版本的风险.
很多时候我们在长时间序列的研究中会忽略使用Landsat7 因为充满条带，而且在使用的时候我们因为需要填充，所以比较麻烦，但是我们今天使用一个填充函数来快速实现后，然后进行下一步ndvi和LST的计算。
这篇主要来将JDK动态代理底层的原理，以及有关$Proxy0、InvocationHandler相关的原理。
想必大家对HashMap数据结构并不陌生，JDK1.7采用的是数组+链表的方式，JDK1.8采用的是数组+链表+红黑树的方式。虽然JDK1.8对于HashMap有了很大的改进，提高了存取效率，但是线程安全的问题不可忽视，所以就有了线程安全的解决方案，比如在方法上加synchronized同步锁的HashTable，或者并发包中的ConcurrentHashMap线程安全类，本文就来和大家一起探讨一下关于ConcurrentHashMap的源码，版本是JDK1.8，下面让我们正式开始吧。
为了使用表格，导入所有称为datascience的模块，这是为这篇文章创建的模块。
很多时候我们可以直接进行影像图表的加载，但是如何获取不同天数，或者给了指定的时间节点，如何获取这个指定时间范围内的月或者日的结果，从而正确的加载影像波段值的图表。我们需要了解几个函数：
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