在 Java 8 中，对于 ConcurrentHashMap 这个常用的工具类进行了很大的升级，对比之前 Java 7 版本在诸多方面都进行了调整和变化。...不过，在 Java 7 中的 Segment 的设计思想依然具有参考和学习的价值，所以在很多情况下面试官都会问你：ConcurrentHashMap 在 Java 7 和 Java 8 中的结构分别是什么...它们有什么相同点和不同点？ 所以今天我们就对 ConcurrentHashMap 在这两个版本的特点和性质进行对比和介绍。...默认有 0~15 共 16 个 Segment，所以最多可以同时支持 16 个线程并发操作（操作分别分布在不同的 Segment 上）。...正是由于这些规则和要求的限制，红黑树保证了较高的查找效率，所以现在就可以理解为什么 Java 8 的 ConcurrentHashMap 要引入红黑树了。
4G的局限 不知道你有没有这种经验，在集会、演唱会、或者什么人很多的会场，会忽然发现4G网络瘫痪了，虽然手机上显示网络的连接信号还是很强，但是数据根本发送不出去，也接收不进来。...那么为什么不可能在4G的基础上，通过提高基站的功率和带宽实现两种网络的融合呢？...随着现在需要联网的设备越来越多，4G的带宽已经快不能满足这么多设备同时上网了，在制定4G标准时，其实就没有打算让那么多设备同时上网。 所以4G网络已经不适应这个时代未来的发展要求了。...今天大家使用IoT设备，要么是通过蓝牙和你相联之后再上网，要么是通过家里的Wi-Fi联网，要么是在设备里插上电话卡，总之不能直接联网。...上面说了这么多次的IoT，那么IoT究竟是什么呢？
文/谢秉航（解读商业，解读增长） 做市场&运营这么久，很多人来问我ToB和ToC的市场营销，对人员的要求有何不同？我答了好几次了，在这里做个总结。 这是两个方向。...一、ToC的市场营销，重点是两个词，覆盖面和速度。 C端从来都是一个非常大的市场（相对B端而言），市场营销的重点，永远都是，在小范围验证了模式以后，在最短的时间内，尽可能更多的覆盖掉目标人群。...所以对速度和覆盖面的要求，ToC的市场营销远远高于ToB的要求。这就是你为什么看到一个做C端业务的公司，短期之内在各种广告媒体、获客渠道狂轰滥炸。对这些公司来说，时间就是金钱。...李云龙在《亮剑》里有过一个非常著名的要求：全团要对着对面的攻坚阵地，5分钟内扔完3000颗手榴弹，一颗都不能留。这句话是对C端做市场营销投入的最精炼的总结。...二、ToB的市场营销，重点是另外两个词，深度和口碑。 B端跟C端不同，toB的产品/服务，第一个必须具备而且明确的就是，行业属性。
概念辨析 CPU time 指的是计算机处理器在执行一个特定程序时花费的时间，也就是程序在处理器上实际运行的时间。...怎么计算CPU time 和Clock time 1.fortran语言中 在 Fortran 程序中，可以使用 Fortran 标准库中的 CPU_TIME 函数来计算程序的 CPU time，以及可以使用系统调用...由于不同计算机的计时器可能有不同的分辨率，因此需要先调用 SYSTEM_CLOCK 函数获取时钟频率（即计时器每秒的计数数目）并除以该频率以将时钟周期转换为秒数。...语言中 在 Python 中，可以使用 time 模块来计算程序的 CPU 时间和 Wall Clock 时间。...具体使用方式为在命令行前加上 time 命令，例如： time ./my_program.exe 该命令会输出程序的 CPU 时间、wall time 和其它统计信息。
在Bash编程中，set -e（或更正式地写作set -o errexit）和使用trap命令来捕获EXIT或ERR信号有相似的目的，即在脚本中检测错误并作出相应处理，但它们在行为和使用场景上有一些不同点...不同点 控制粒度： set -e提供的是全局性的错误处理机制，一旦任何命令失败，整个脚本立即终止。这可能导致在某些情况下过于严格，比如在预期某些命令可能会失败但希望后续命令继续执行的场景。...适用范围： set -e影响整个脚本，包括直接执行的命令和子shell。...综上所述，set -e 提供了一种快速简单的错误退出机制，适合那些希望在命令失败时立即停止脚本的场景。...而 trap 'exit ERR' ERR 提供了更高级的错误处理能力，允许在脚本退出前进行额外的处理。
在单节点系统和多节点构成的集群系统中声明队列（queue）、交换机（exchange）以及进行绑定（binding）会有一些不同之处，主要体现在高可用性和数据分布方面。...以下是详细的对比：单节点系统声明队列命令：在单节点系统中，声明队列的命令与在集群系统中相同。...进行绑定命令：绑定队列和交换机的命令与在集群系统中相同。...进行绑定命令：在集群系统中，绑定队列和交换机的命令与单节点系统相同。...多节点集群系统：队列、交换机和绑定关系会在多个节点上同步，提高系统的高可用性和容错能力。可以通过配置镜像队列等方式进一步增强高可用性。
♣ 题目部分 在Oracle中，归档和非归档模式之间的不同点是什么？它们各自的优缺点是什么？ ♣ 答案部分 在Oracle数据库中，数据库可以设置为归档模式和非归档模式。...归档模式保存所有的事务日志，包括在线Redo日志和归档日志，而非归档模式没有归档日志，只有在线Redo日志。归档模式是指可以备份所有的数据库事务并恢复到任意一个时间点。...DBA必须做出的一个重要决策是将数据库配置为在ARCHIVELOG模式下运行还是将其配置为在NOARCHIVELOG模式下运行。。...4）当执行数据库备份时，必须备份数据库的所有数据文件和控制文件。 归档和非归档模式有以下几点区别： l 在NOARCHIVELOG模式下，每次进行日志切换时都会覆盖联机重做日志文件。...l 在大多数情况下，数据库处于NOARCHIVELOG模式（默认模式）时，只能恢复到最后一次备份时的状态。在该备份之后执行的所有事务处理都会丢失。
Step 2 - 在Botframework上注册账号 创建一个Bot, 同时下载Botframework提供的SDK／Sample( Node.js|C#)，连接到Telegram。 ?...基于Botframework的对话，要写很多代码实现，这样我们更需要一个连接到已经提供一些对话的服务上。...长对话，其实就是能在用户场景下对话，要识别场景，就需要考虑时间、地点、刚刚用户都说了什么，以及用户和Bot的关系。...开放领域和封闭领域 这两个主要从话题层面进行区分。在开放语境下，用户可以和聊天机器人聊任何话题。在封闭语境下，只能聊机器人设定的主题。 这主要取决于数据：有什么数据，就能聊什么主题。...意图识别 就像API.AI， 及其WIT.AI, LUIS.AI们构想的一样，要完成有效的对话，先要搞清楚用户在表达什么意图。
为了支撑这个模型，在设计Bot Engine过程中，要考虑如下的要点： 低成本的构建对话 能区分不同类型的对话 规范化输入 高效率的规则引擎 用户画像 回复时，考虑对话的历史记录 低成本的构建对话 构建聊天内容最好是不需要有开发技能...即便像Botframework这样的大厂的产品，在构建对话时，都不够友好，只能面向有开发技能的人，而且是一种硬编码。这样对于维护对话很不利。...使用Botframework的waterfall，设计对话的人需要了解builder.Prompts接口和session.beginDialog|endDialog。这样做很不合理。...能区分不同类型的对话 设计对话时，至少有三种类型的对话: system 系统对话，只能聊一次，或者只能由系统主动发出。比如自我介绍，bot和小明进行初次对话，bot会问：“你叫什么名字？”。...daily 这些是bot可以重复和用户聊的主题，可能并不是每天，它们可以每隔一段频率就触发，比如：问候，节日祝福，“你在做什么”, etc. business 和一些闲聊的机器人不同，bot应该提供一些价值
在C#中集成深度学习框架并实现复杂的模型训练和预测功能可以通过以下步骤进行： 选择适合的深度学习框架：目前在C#中可用的深度学习框架有多种选择，如TensorFlow.NET、CNTK、ML.NET等...安装和配置深度学习框架：根据选择的框架，按照框架提供的文档和指南进行安装和配置。这通常包括安装框架本身、依赖项和必要的开发工具。...数据准备和预处理：在进行模型训练和预测之前，需要准备和预处理数据。这包括数据收集、数据清洗、数据标准化等步骤。 构建模型：使用深度学习框架提供的API或库来构建模型。...部署和优化：根据具体需求选择合适的部署方式，如将模型封装为Web服务、移植到移动设备等。根据目标平台和硬件环境，对模型进行优化和调整，以提高性能和效率。...因此，在选择框架和进行集成时，需要根据具体需求和限制进行评估和选择。
整个系统应该包含了不同的机器人，这些机器人通过一个对话管理系统（Dialog Management）进行统一管理。对话管理系统可以将不同问题根据系统中每一个机器人的处理能力，分发给不同的机器人。...通过阿里巴巴公开分享的技术文档来看，在阿里小蜜中有一个比较核心的功能模块。这个核心模块功能，除了自然语言理解和对话管理之外，智能问答模块用来完成问答类任务，智能聊天用来完成闲聊类任务。...它对外提供了SaaS平台支持，PaaS平台支持以及BotFrameWork支持，BotFrameWork为用户提供可定制化智能助理平台服务。...图4智能对话交互中的核心模块 在核心模块中可以突显出几个重要的知识点：第一，自然语言理解NLU是整个系统的核心；第二，智能问答和智能聊天是游离在NLU功能模块；第三对话系统提供不同平台的服务功能。...最后，通过介绍两种不同领域对话系统的一般性架构来串联所有对话系统架构设计共性知识。通过学习本章，可以使我们在设计架构对话系统时有一个全新的认识。
本着“精益创新，竭尽分享”的精神，Rockq 已经举办过 30 余次不同内容的分享活动。呤呤英语是一家儿童英语在线教育服务公司，有面向儿童的国际化社交网络和高等专业的外教团队。...这两年 API.AI 升级比较大的地方是不同知识域的会话，在你自己上传的数据之外，它可以给用户提供训练好的语言模型，比如一些打车的服务，直接可以在它的平台上调用。...例如下图所示的 topicRedirect 函数，用来在不同的 topic 之间灵活跳转。 下面讲一下知识图谱的部分。...因为我们在编写脚本的时候其实思路是面向过程的，比如先说了什么，然后回复什么，然后又说了什么，等等。但是 SuperScript 在执行时其实是面向对象的，因此要首先解析成 data.jason。...在调研了很多第三方服务之后，SuperScript 让我放弃了使用Botframework, TensorFlow让我放弃了使用api.ai.
reference：https://arxiv.org/pdf/1911.02290.pdf seq2seq式 现在训练还有诸多难点，其实效果很难在现实中应用。...总体来说应该作为对检索和其他模式的补充 总结 工业应用检索依然是主流，无论是从前几年的Alexa Prize还是最新的小冰的介绍，都还是如此。...在检索模型上增加各种功能模块应该是主流，如小冰的“比喻能力”，其实可以认为是一个基于规则的、基于搜索的模型。...对话管理，可以认为是根据我们对这一句的理解，上一句的理解，上上句的理解，其他上下文信息等等，共同决策机器人应当回复什么。...如果意图是查天气意图 去做什么 1.5. 否则 去做什么 智周如何做对话管理的？ ? BotFramework是如何做对话管理的 ? ?
他在美国威斯康星大学先后获硕士和博士学位，然后在加拿大滑铁卢大学任教获得终身正教授。其间，他还任麻省理工学院研究职位。...幸好在认知科学中有一套正在发展的理论，它把任意一个纯符号树状或图状结构（可以高效率且具有强解释性用在逻辑推理上）跟一个高维度的张量建立起同构。...Microsoft Bot Framework 网站https://dev.botframework.com/ 有相当详细的信息。...邓力：主要想讲三类深度学习模式——深度监督学习、深度非监督学习和深度强化学习之间的关系和区别。在哪种人工智能应用中选用哪种模式？为什么？洞见（insights）在哪里？...破解高质量大数据缺失的思路包括以上讲的深度非监督学习和深度强化学习，以及新型的基于高维张量的结构表征和知识库。 CSDN：哪些人适合听这个报告？需要什么预备知识？他们会有什么收获？
二、具体 1、安装 是的，安装超级简单，用pip就可以啦 pip install chatterbot 2、流程 大家已经知道chatterbot的聊天逻辑和输入输出以及存储，是由各种adapter来限定的...3、每个部分都设计了不同的“适配器”(Adapter)。...Adapter 以MongoDB database方式来存储对话数据 输入形式 => Input Adapters Variable input type adapter 允许chatter bot接收不同类型的输入的...chatterbot import ChatBot from settings import Microsoft ''' 关于获取微软的user access token请参考以下的文档 https://docs.botframework.com..."Training demo") Chinese_bot.set_trainer(ListTrainer) Chinese_bot.train([ '你好', '你好', '有什么能帮你的
聊天机器人实现的技术途径大约可分为以下4种： （其中第一种是属于“调用第三方API”，也就是说核心代码和数据库不掌握在自己手里）（第二、三、四种属于开源框架，也就是说我们可以下载其源码，采用，相对快速的自己搭建一个聊天机器人...，核心代码和数据库都掌握在自己手里） http://homepage.fudan.edu.cn/zhengxq/deeplearning/ 一、调用第三方API实现的聊天机器人 （仅以作为技术对比参考）...4.Cleverscript http://www.cleverscript.com/about/ 二、基于AIML技术实现的聊天机器人 (即手工编辑对话库规则：当问题中出现什么关键词----类似正则表达式...流行程度：147,000 简介：有较好的澄清机制，基于规则的系统，没有太多的机器学习和深度学习技术，在参数调节部分用到了机器学习技术。...4.Microsoft Bot Framework 网址：https://dev.botframework.com/ 机构/作者：Microsoft 流行程度：532,000
Q-40：len() 函数在 Python 中有什么作用？ Q-41：chr() 函数在 Python 中有什么作用？ Q-42：ord() 函数在 Python 中有什么作用？...Q-47：Python 中的 join 方法有什么作用？ Q-48：Title() 方法在 Python 中有什么作用？ Q-49：是什么让 CPython 与 Python 不同？...Q-86：三元运算符在 Python 中是如何工作的？ Q-87：“self”关键字有什么作用？ Q-88：在 Python 中复制对象有哪些不同的方法？...在 Python 中，所有对象共享公共类或静态变量。 但是对于不同的对象，实例或非静态变量是完全不同的。 C++和Java等编程语言需要使用static关键字将变量作为类变量。...在几乎所有面向对象的语言中，它都作为隐藏参数传递给方法。 回到目录 ---- Q-88：在 Python 中复制对象有哪些不同的方法？ Python中有两种复制对象的方法。
在六西格玛管理中，水平对比有三种常见的应用方式，以下优思学院[1]将会逐一解释一下： 六西格玛管理的导入 在导入六西格玛管理之前，组织需要了解和借鉴行业中最成功的标杆企业的做法，然后决定自己如何实施。...通过比较不同企业之间的差异，组织能够更好地了解自己的短板并指导改进。你需要考察的是： 标杆企业导入六西格玛管理通过什么方式？ 它们在什么背景下被导入六西格玛管理？ 六西格玛管理对它们来说是什么表现？...有什么值得借鉴的地方？ 六西格玛项目的选择 六西格玛项目的选择来源于企业战略、客户需求、内部流程问题、以及竞争对手的比较等因素。通过水平对比，组织可以找出存在的问题并确立改进方向和具体的六西格玛项目。...你需要考察的是： 竞争对手中有哪些绩效比我们做得好？ 标杆企业中有哪些过程与我们相近而又是值得我们借鉴？ 订立六西格玛项目的目标 正确的确立项目目标是成功的关键。...水平对比在六西格玛管理中的重要性 水平对比在六西格玛管理中是非常重要的，通过比较不同的事物，组织可以更好地了解自己的现状，并找到改进的方向和具体的项目。
不同人有不同说法，我已经蒙了，兄弟们。。。。 说法一： 识别：说明图中有哪些目标对象。 检测：在识别的基础上，再给出位置和大小。 说法二：（与说法一相反...） 检测：说明图中有哪些目标对象。...识别：在识别的基础上，再给出位置和大小。 我的理解： 检测： 1、传统的方式：通过特征匹配（如边缘检测等算法），提取出图像中的目标。...这样的话，只是提取出了目标，并不知道目标是什么，因此需要“识别”来进一步知道是什么物体。如人脸检测，是个人脸都给框出来。...2、深度学习的方式：本身就通过已知物体进行训练，因此在检测过程中，就可以知道这个“目标”是什么物体，所以间接已经包括了一部分“识别”的过程。...其他： 1、所以“检测”和“识别”都能画框、确定位置和大小； 现在似乎两者很像，有些说“检测”的，也能识别出物体。
因此，对于某个类而言，在实例化时，不需要指定它是什么类，比如说在java中有Dog这么一个类，在新建它的实例时，都会使用Dog dog = new Dog()，而在python中只需要dog = Dog...假设有多个不同的子类继承了该类，那么，该父类的引用指向不同子类的实例，就可以实现不同的功能。这就是多态的思想。...再拿本段代码而言，在Person类中的game方法，需要传入的是一个Dog对象（python并不用显示的指定它的类型），当传入wc时很好理解，但是，为什么还可以传入sonWc?...子类重写了父类的play方法，在调用时，会调用子类的play方法。 那么，假设父类中有而子类没有，子类中有而父类中没有的方法会怎么样呢？...讲这么一个是为了说明什么，多态使得父类可以访问到子类的方法和属性，虽然在python中并不显得那么明显。 总结： 本文通过例子讲述了python中的多态：父类的引用指向子类的对象。
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