我们已经完整的实现了单链表，这真是极好的。现在可以在一个占用费连续的空间的链表结构中，进行添加、删除和查找节点的操作了。
在我学习这些数据结构的时候，曾经问我的同伴在生活中有没有类似的概念。我所听到的例子是购物清单和火车。但是我最终明白了，这些类比是不准确的，购物清单更类似队列，火车则更像是一个数组。
本文讨论了软件架构中的六边形架构和依赖反转原则，以及如何应用这些原则来编写可测试且易于维护的软件系统。作者通过一个实际的例子来说明这些原则，并介绍了如何将它们应用于实际开发中，以解决软件的可维护性和可测试性问题。
其他语言中，switch语句大概是这样的 switch (var){ case value1: do_some_stuff1(); case value2: do_some_stuff2(); ... case valueN: do_some_stuffN(); default: do_default_stuff();}而python本身没有switch语句，解决方法有以下3种: A.使用dictionary values = { value1: do_s
方法论，就是人们认识世界、改造世界的一般方法，是人们用什么样的方式、方法来观察事物和处理问题。概括地说，世界观主要解决世界“是什么”的问题，方法论主要解决“怎么办”的问题。
我们的文章包括了MySQL on Kubernetes在不同平台不同场景下的情况。相关文章的列表如下：
UML的全称是Unified Modeling Language，被翻译为"统一建模语言"，它为不同领域的人们提供了统一的交流方法。
用例点方法(use case point method，UCP)，是由Gustav Karner在1993年针对FPA(function point access)方法而提出的一种改进方法，是在面向对象开发方法中基于用例估算软件项目规模及工作量的一种方法。UCP的基本思想是利用已经识别出的用例和执行者，根据他们的复杂度分类计算用例点。
嗯，这是《软件方法》的定义。不同的方法Business Entity的定义多少有些差异。例如
在听过Martin Fowler、Kent Beck和DHH关于TDD的讨论以后，我想也把我关于TDD的想法记录下来——我为什么要遵从它，以及为什么我会发现它做为一种思考过程，在解决设计问题的时候特别有帮助。 直到我完全理解了用户案例（也即测试案例）之前，我无法设计或者编写生产代码。因此，我从思考用户案例开始，我为它编写代码。现在这样的思考方式本身对我来说，就是“测试驱动”的。并且基于已经确认的测试案例，我开始仔细考虑我的设计。我需要在运行代码前编写测试代码；为了确认我的代码能工作，我需要测试它。 Whil
go-ddd-sample分为application、domain、infrastructure、interfaces四层，其中domain定义repository接口，infrastructure层实现该接口，application层通过domain来编排业务逻辑，interfaces层则基于net/http来提供http接口。
lock_word的初始值为X_LOCK_DECR，每次添加x锁时原子递减X_LOCK_DECR，每次添加S锁时原子递减1。每次添加SX锁时递减X_LOCK_HALF_DECR。如果读写锁支持递归写，那么第一个递归写锁加锁成功时，lock_word 依然原子递减X_LOCK_DECR，而后续的递归写锁加锁成功是，lock_word 只是原子递减1。
Realtime Store Visit Predictions at Scale -- Luca Giovagnoli(Yelp)
Automatic Speech Recognition & The Rise Of Audio Intelligence
在Quora，我们已经使用机器学习方法一段时间了。我们不断提出新的方法，并对现有方法进行大的改进。 重要的是要注意，所有这些改进都是首先通过使用许多不同类型的离线指标进行离线优化和测试，并最终通过A / B在线测试的。在下面的段落中，我将介绍Quora在2015年ML的最重要的应用和技术。
1、能用term就不用match_phrase The Lucene nightly benchmarks show that a simple term query is about 10 times as fast as a phrase query, and about 20 times as fast as a proximity query (a phrase query with slop). term查询比match_phrase性能要快10倍，比带slop的match_phrase快2
This note collect all terms occur in SEPP Lecture 6/7/9. It would be helpful to recap what has learnt and what has already been abstracted away.
1、检查greenplum和matrix的版本信息时候一致，因为gpcopy会校验版本
C3是大名鼎鼎的Tom Siebel（创办了定义CRM概念的Siebel CRM）再次创业的公司，早期应该也是以CRM起家的，很早就提出了Enterprise AI的口号，在这个领域是当之无愧的领导者。在今年2月就宣布了Generative AI Product Suite，算是仅落后于微软的大厂了，从最近发布的AI for ESG和AI for CRM的视频，是已经与ChatGPT相结合了。
bwa mem性能较好、可靠稳定，一直是WES/WGS数据分析的首选比对工具，随着技术的发展，有了越来越多的可替代方案。
Michael Barker edited this page on 2 Mar 2015 · 8 revisions
Sensory于近日发布其嵌入式语音识别算法引擎 - TrulyHandsFree，和其嵌入式大词汇量连续语言识别引擎(Large Vocabulary Continuous Speech Recognition)- TrulyNatural的最新版本，即V6.18.1版本。
react-router-dom依赖react-router，所以我们使用npm安装依赖的时候，只需要安装相应环境下的库即可，不用再显式安装react-router。基于浏览器环境的开发，只需要安装react-router-dom
在WordPress中作为内容管理工具的一个好处是，几乎所有文字处理软件能做的事情（例如文本格式，布局格式，嵌入图像等等）都可以在WordPress编辑器中完成，但比较欠缺的一种功能是表格设计。
Robert Martin 就是我们常说的Bob大叔，是码界的骨灰级人物了，在4年前提出了所谓的简洁架构，值得回顾反思一下，看看是否可以借鉴到微服务中呢？
项目主页：https://tuned-project.org/ 开发语言：Python
由参与者（Actor）、用例（Use Case） 以及它们之间的关系构成的用于描述系统功能的动态视图称为用例图。 其中用例和参与者之间的对应关系又叫做通讯关联（Communication Association）。
这个系列我做了协程和Flow开发者的一系列文章的翻译，旨在了解当前协程、Flow、LiveData这样设计的原因，从设计者的角度，发现他们的问题，以及如何解决这些问题，pls enjoy it。
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
Sparkling Water allows users to combine the fast, scalable machine learning algorithms of H2O with the capabilities of Spark. With Sparkling Water, users can drive computation from Scala/R/Python and utilize the H2O Flow UI, providing an ideal machine learning platform for application developers.
【导读】近期，意大利公数据科学家Mattia Brusamento撰写了基于Tensorflow卷积网络的 短期股票预测教程，在这篇博文中，你将会看到使用卷积神经网络进行股票市场预测的一个应用案例，主要是使用CNN将股票价格与情感分析结合，来进行股票市场预测，CNN网络通过TensorFlow实现。博文一步步展示了从数据集创建、CNN训练以及对模型评估等等入手，带你进入基于TensorFlow实现的股票市场预测分析。 ▌摘要 ---- 在机器学习中，卷积神经网络(CNN)是已经成功地应用于计算机视觉任务中
在开始本文之前，我们将微前端07 : 对single-spa的路由管理及微应用状态管理的分析中的微应用状态切换流程图放到这里，方便大家阅读本文的时候进行回顾：
本文内容是基于vpp maste分支（22.02版本）进行验证和分析，Nat模块应该是vpp代码变更比较大的模块，但相对以往版本更加容易阅读和理解了；而且还增加一个cnat的插件主要是在云环境中使用的。建议在阅读nat模块前，详细了解一下nat的基本概念及发展历史，建议重点阅读一下文章参考资料中的2,5,6，对理解vpp nat实现有一定的帮助。
本章原英文文档：http://qt-project.org/doc/qt-5/qmake-common-projects.html 构建常见的项目类型 本章描述如何设置基于Qt的应用程序、库和插件的三种常见项目类型的qmake项目项目文件。虽然所有的项目类型使用大量相同的变量，但是它们中的每一个都使用项目特定的变量来自定义输出文件。 这里不会描述特定于平台的变量。更多详细修改请查看 Qt for Windows - Deployment 和 Qt for Mac OS X. 绑定一个应
mutex，一句话：保护共享资源。典型的例子就是买票：票是共享资源，现在有两个线程同时过来买票。如果你不用mutex在线程里把票锁住，那么就可能出现“把同一张票卖给两个不同的人（线程）”的情况(保证对票的处理是具有原子性)。我想这个不需要多解释了。
本文通过一个集成电路设计有关的软件项目，讨论了该项目的主要特点和本人所担任的工作，着重讨论了在项目需求分析过程中采用的具体方法和工具以及选用的理由。 由于项目的专业领域的特殊性，分两类不同的需求讨论了需求分析中遇到的问题及解决方法；在这个过程中给出了対选用的具体工具和方法的效果的描述。接着本文讨论了対使用方法的改进的一些想法以及具体的实现过程。最后提出了我対需求分析的某些看法，强调了与客户沟通的重耍性。
CDK是一款为容器环境定制的渗透测试工具，在已攻陷的容器内部提供零依赖的常用命令及PoC/EXP。集成Docker/K8s场景特有的 逃逸、横向移动、持久化利用方式，插件化管理。
在QuestDB(https://questdb.io/)，我们已经建立了一个专注于性能的开源时间序列数据库。我们创建QuestDB是为了将我们在低延迟交易方面的经验以及我们在该领域开发的技术方法带到各种实时数据处理用途中。
Raw CPU performance doesn’t always translate into actually better performance in-real world applications. Synthetic benchmarks are constant and long-running in their nature so performance response isn’t something that’s being tested. Real applications are a lot more bursty in their nature and might not only require high performance, but require high performance as fast as possible. Here a SoC’s scheduler and DVFS settings can have large impact on perceived “responsiveness”.
具体导出的语法比较简单，此处不再赘述，本文重点描述导入的优化过程，最后给出导入的最佳实践。
mongorestore -h node1:20000 -u'liking' -p'passwd!2#' --authenticationDatabase testdb --db testdb --collection history_task /home/mongod/bak/flowtest/history_task.bson > mongorestore.log 2>&1 &
我们正迈入一个由大语言模型（Large Language Model, LLM）驱动的 AI 新时代，LLM在诸如客户服务、虚拟助理、内容创作、编程辅助等各类应用中正发挥着越来越重要的作用。
在现代技术领域，Kubernetes 是一个采用非常广泛的平台。它让组织能够大规模部署和管理应用程序。这一容器编排平台简化了基于微服务的应用程序的基础架构配置工作，并通过模块化设计实现了高效的负载管理。Kubernetes 支持各种部署资源，以帮助运维人员使用更新和版本控制来实现 CI/CD 管道。虽然 Kubernetes 提供了滚动更新作为默认部署策略，但一些用例需要非常规方法来部署或更新集群服务。
This article was initially an appendix in our Reactive Programming with RxJavabook. However introduction to monads, albeit very much related to reactive programming, didn't suit very well. So I decided to take it out and publish separately as a blog post.
你可能会想知道，GitHub是从什么时候开始涉足自动机器学习业务的。好吧，它其实没有，但你可以像有一样的使用它。在本教程中，我们将向你展示如何构建个性化的AutoML软件，并将其托管在GitHub上，以便其他人可以免费使用或付费订阅。
供应者（Providers） Each web application you build is composed of objects that collaborate to get stuff d
Clean Architecture是Bob大叔在2012年提出的一个架构模型。其根据过去几十年中的一系列架构提炼而成：
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