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Golang 中 for-loop 和 goroutine 的问题

3,因此最高下标为2,在非并行编程中代码中的for-loop应该是很直观的,我当时并没有意识到有什么问题。...由于闭包只是绑定到这个 val 变量上,因此极有可能上面的代码的运行结果是所有 goroutine 都输出了切片的最后一个元素。...这是因为很有可能当 for-loop 执行完之后 goroutine 才开始执行,这个时候 val 的值指向切片中最后一个元素。...}(val) } 在这里将 val 作为一个参数传入 goroutine 中,每个 val 都会被独立计算并保存到 goroutine 的栈中,从而得到预期的结果。...另一种方法是在循环内定义新的变量,由于在循环内定义的变量在循环遍历的过程中是不共享的,因此也可以达到同样的效果: for i := range valslice { val := valslice

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    Simulator 和 Emulator 的相同和不同;

    在看模拟器的时候,出现了关于Simulator和Emulator两种词汇;都可以翻译为模拟器;但在调研游戏模拟器的时候,多为Emulator; 两者词汇的含义和应用场景有什么异同呢?...相同: Simulator和Emulator两者都可以在灵活的软件定义的环境中执行软件测试。而且这种方式比在真机中测试更快速更简单。真机测试往往在软件发布以用于生产力之前。...不同: Simulator用于创建包含了应用程序真实生产环境中的变量和配置的模拟环境。...从某种程度来说,你可以认为Emulator是Simualtor和真机之间的一层。Simulator只是模拟了可以用软件定义或配置的功能环境,而Emulator模拟了软硬件功能。...Simulator Emulator 一定程度上模拟其它系统 精确模仿其它系统 不一定遵循所有的被模拟系统的规则 严格遵循被模拟系统的参数和规则 应用程序和事件的模型 就是其它系统的拷贝 参考链接:

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    笨办法学 Python3 第五版(预览)(三)

    代码x += 1与x = x + 1相同,但输入更少。你可以称之为“递增运算符”。对于-=和许多其他表达式,你以后会学到的也是一样。...在使用for-loop之前,你需要一种方法来存储循环的结果。最好的方法是使用lists。Lists正是它们的名字所说的:一个按照从头到尾顺序组织的东西的容器。这并不复杂;你只需要学习一种新的语法。...__next__()的结果赋给名为number的变量 这就是for-loop实际上所做的一切。它主要是一个单字节代码FOR_ITER,结合其他几个来遍历列表。...练习 34:While 循环 现在让我们用一个新的循环完全震惊你,while-loop。while-loop会持续执行其下的代码块,只要布尔表达式为True。 等等,你一直跟上术语了吗?...它与正常的布尔逻辑相反(0==False)的原因是你可以使用不同的数字来指示不同的错误结果。你可以使用 exit(100) 来表示不同的错误结果,而不同于 exit(2) 或 exit(1)。

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    mysql explain用法和结果的含义

    可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。...从最好到最差的连接类型为const、eq_reg、ref、range、index和ALL type显示的是访问类型,是较为重要的一个指标,结果值从好到坏依次是:system > const >...将在表4.3中讨论,但这里可以看到的坏的例子是Using temporary和Using filesort,意思MYSQL根本不能使用索引,结果是检索会很慢 extra列返回的描述的意义 Distinct...index:该联接类型与ALL相同,除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快,因为索引文件通常比数据文件小。 ALL:对于每个来自于先前的表的行组合,进行完整的表扫描。...此时mysql会根据联接类型浏览所有符合条件的记录,并保存排序关键字和行指针,然后排序关键字并按顺序检索行。

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    mysql explain用法和结果的含义

    可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。...:UNION中的第二个或后面的SELECT语句 DEPENDENT UNION:UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询 UNION RESULT:UNION 的结果 SUBQUERY...index:该联接类型与ALL相同,除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快,因为索引文件通常比数据文件小。 ALL:对于每个来自于先前的表的行组合,进行完整的表扫描。...SELECT语句,取决于外面的查询 UNION RESULT:UNION 的结果 SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT DEPENDENT SUBQUERY:子查询中的第一个SELECT,取决于外面的查询...index:该联接类型与ALL相同,除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快,因为索引文件通常比数据文件小。 ALL:对于每个来自于先前的表的行组合,进行完整的表扫描。

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    mysql explain用法和结果的含义

    :UNION中的第二个或后面的SELECT语句 DEPENDENT UNION:UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询 UNION RESULT:UNION 的结果 SUBQUERY...index:该联接类型与ALL相同,除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快,因为索引文件通常比数据文件小。 ALL:对于每个来自于先前的表的行组合,进行完整的表扫描。...index:该联接类型与ALL相同,除了只有索引树被扫描。这通常比ALL快,因为索引文件通常比数据文件小。 ALL:对于每个来自于先前的表的行组合,进行完整的表扫描。...一.select_type的说明 1.UNION: 当通过union来连接多个查询结果时,第二个之后的select其select_type为UNION。...此时mysql会根据联接类型浏览所有符合条件的记录,并保存排序关键字和行指针,然后排序关键字并按顺序检索行。

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    源目的IP和端口都相同的连接出现的原因

    线上遇到了一个比较特殊的连接,它的源目的IP和端口完全相同,复现的场景是:同一个机器上的两个模块A和B通信,A模块会向B模块的监听套接字发起连接请求,B模块重启的时候就很容易出现这样的问题。...下图是在线下复现的连接情况: ? 这种类型的连接产生的过程类似于同时打开的情况。...同时打开的情况是两个机器同时向另一个机器的已知端口发送SYN段,一个机器上发送的SYN段的目的IP和端口是另一个机器上发送SYN段的套接字的本地IP和端口(注意这两个机器上没有对应端口的监听套接字),状态迁移过程如下图所示...接收到这个SYN段后,会调用__inet_lookup()来查找对应的套接字。由于这个SYN段的源目的IP和端口信息和sk套接字的信息完全匹配,所以会由sk套接字来处理。...因为此时sk套接字期望接收的序列号,要比SYN+ACK段的序列号大1,相当于接收到了重复的段,所以还要发送一个D-ACK段,表示接收到了重复的段,但是不会影响sk套接字的状态。

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    请说明Java的接口和C++的虚类的相同和不同处。

    与继承相比,接口有更高的灵活性,因为接口中没有任何实现代码。...当一个类实现了接口以后,该类要实现接口里面所有的方法和属性,并且接口里面的属性在默认状态下面都是public static,所有方法默认情况下是public.一个类可以实现多个接口。...02 写在后面 本文章将以“指导面试,智取Offer”为宗旨,为广大Java开发求职者扫清面试道路上的障碍,成为面试官眼中的精英,朋友圈里的大神。...在面试场上“胸有成竹”,坦然面对每个面试官的“拷问”,做到进可攻“项目经理、项目总监”等高级职务,视之为翘首可及;退可守“Java工程师、Java测试工程师”等职务,视之为探囊取物。

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    对比分析useMemo和useCallback的相同点和不同点。

    useMemo 和 useCallback 是 React 中用于性能优化的两个重要 Hook,它们基于相同的依赖项比较机制,但适用场景不同。...以下是它们的详细对比:相同点核心作用一致undefined两者都用于缓存数据,避免在组件每次渲染时重复执行不必要的操作,从而优化性能。...依赖项机制相同undefined都通过第二个参数(依赖数组)控制缓存失效:当依赖项未发生变化时,返回缓存的结果当依赖项变化时,重新计算/创建新值使用原则相似 都不应过度使用(本身有缓存比较的开销)依赖数组必须包含所有外部变量...避免因函数重新创建导致子组件不必要的重渲染示例对比1. useMemo 缓存计算结果// 缓存复杂计算的结果const total = useMemo(() => { // 假设这是一个耗时计算 return...当需要缓存非函数类型的计算结果时,使用 useMemo。两者的核心优化目标都是:减少不必要的计算/创建操作,避免子组件因依赖变化而产生的多余渲染。

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    RAG的核心-结果召回和重排序

    优化检索模型:使用适合任务的检索模型如BM25、BERT等,这些模型可以更好地捕捉文档之间的语义和相关性,从而提升召回结果的质量。...无论采用哪种方法,都需要结合具体的业务需求和数据特点来选择合适的合并检索结果的策略,以确保最终展示给用户的结果具有更高的相关性和质量。...利用领域知识和规则过滤:结合领域知识和规则,对召回结果进行过滤和筛选,去除明显不相关或低质量的文档。例如,可以使用领域词典、实体识别等技术进行过滤。...加入用户反馈机制:收集用户对召回结果的反馈信息,如点击、滑动、停留时间等,根据反馈信息调整召回模型和排序策略,提高用户满意度和相关性。...通过综合利用以上方法,在召回阶段可以更有效地优化召回结果,减少干扰信息对LLM的影响,提高模型的性能和效果。

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    论文解释:Vision Transformers和CNN看到的特征是相同的吗?

    模型架构几乎与原始 Transformer 相同,但有一点不同,允许将图像做为输入,就像自然语言处理一样。 首先,ViT 将图像分成 N 个“patches ”,例如 16x16。...从这个结果和“ViT在数据小的时候不能达到准确率”这一事实,我们可以看出,用足够的数据训练的ViT得到的“局部表征”对准确率有显着的影响。 但是数据量和获得的表示之间是什么关系呢?...在这里,我们比较了ImageNet(虚线)和JFT-300M(实线)上的实验结果,ImageNet包含130万张图片,JFT-300M包含3亿张图片。...该 MLP-Mixer 可以达到与 ViT 相同或更高的精度。下图以与之前相同的方式比较了 MLP-Mixer 的表示。将此图与图 1 和图 2 进行比较,作者表示总体趋势与 ViT 相似。...MLP-Mixer通过将图像分割成像ViT这样的patchs来传播图像,因此它在结构上更接近ViT而不是ResNet。这种结构可能是导致这种结果的原因。

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