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并发开篇——带你从0到1建立并发知识体系的基石
并发开篇——带你从0到1建立并发知识体系的基石 前言 在本篇文章当中主要跟大家介绍并发的基础知识，从最基本的问题出发层层深入，帮助大家了解并发知识，并且打好并发的基础，为后面深入学习并发提供保证。本篇文章的篇章结构如下： 并发的需求 我们常用的软件就可能会有这种需求，对于一网络数据管理是自动化的基石
今天看了一下这篇博文： Data management as the foundation of your automation strategy 文章里面给出了几个有 Enterprise Management Associates (EMA)组织调研的数据，说明实际的网络和网络未来技术的规划者心目中的网络还有很大的差距： 1）48%的有数据中心网络的公司还存在需要手准备好成为 DevOps 的基石了吗？多云
企业正在探索如何在不影响可靠性、安全性或性能的情况下跨数据中心、公共云和边缘的任意组合交付应用程序。 从应用程序到其运行的基础设施， IT 现实都是分布式和异构的。企业正在探索如何在不影响可靠性、安全性或性能的情况下跨数据中心、公共云和边缘的任意组合交付应用程局部性原理——各类优化的基石
https://www.cnblogs.com/xindoo/p/11303906.html 学过计算机底层原理、了解过很多架构设计或者是做过优化的同学，应该很熟悉局部性原理。即便是非计算机行业的人，在做各种调优、提效时也不得不考虑到局部性，只不过他们不常用局部性一词。如果抽象程度再高一些，甚至可以说地球、软件质量的基石：测试方法论
本文首发于 TesterHome 社区，作者 @quqing， 原文链接 https://testerhome.com/topics/10842 **** 测试行业最难的命题不是测试技术，而是测试质量。 大家对这个场景都很熟悉：出现生产问题，解决问题，生产事故复盘、责任分配到人。 如果你所处的团队经常遇到这种情况，不是运气不好，也不必人才是数字化转型的基石。
这是一个最好的时代，也是一个最坏的时代，数字化转型浪潮给人类带来颠覆性变革。 基于对数字化转型本质的认识，服装企业始终坚持“面向应用、面向价值、回归本源”的初心，将数字化技术与传统制造深度融合，形成了一系列卓有成效的方法，开拓一系列新产品、新服务。 数字化转型，并非靠技术创新药指数成投资主线，基石药业有望迎价值重估
随着全球范围内人口老龄化的加剧，创新药逐渐成为医药行业发展的主旋律，创新药产业链正迎来发展机遇。 根据医药魔方PharmaGo数据库统计的结果，2021年中国国家药品监督管理局（NMPA）共批准83款新药，从疾病领域来看，2021年NMPA批准的新药仍以肿瘤药居多，占比31%（26/83）；其他占比较高的疾病领域1.算法设计的基石
一.几种基本的算法思想 首先，我们先认识几个词：分治法，动态规划法，回溯法，分支限界法，贪心法。 我们必须知道，上面五种思想将贯穿我们的算法学习的全过程，这五种思想并没有啥深度和技术含量，他们更像是一种基石。 在我们以后写任何算法的时候，我们都要思考，我们写的这个算法是用的那种思分布式系统的基石之 ZooKeeper
由于 ZooKeeper 集群的实现采用了一致性算法，所以它成为一个非常可靠的、强一致性的、没有单点故障的分布式数据存储系统。但它的目标不是提供简单的数据存储功能，而是成为分布式集群中不可或缺的基础设施。 1.ZooKeeper 的原理与功能 前面我们提到，绝大多数分布式系统都采用了java基石-JVM
我对java这门语言的理解： 主要从以下几个方面阐述：1、java平台无关性(跨平台，一次编译，到处运行)；2、GC；3、语言特性（反射，泛型，lamda表达式）；4、面向对象(封装，继承，多态)；5、类库（java本身自带的集合，并发库，网络库，IO，NIO等；6、异常处理） 如何实现平台无关的： 编译期javac命令可以把java源文数据分析的基石-真实世界
这是我的第4篇原创 什么才是数据分析的基石？ 回答：数据分析的基石是数据，其次是方法论，然后是各种分析模型，再高级点就是各种算法、机器学习、AI。 具体流程如下： 1、以业务为基础，了解各个业务环节； 2、围绕某具体问题，收集和整理数据，理清指标和维度； 3、遵循各种分析套路，从各个维度进Flink 四大基石之时间和水位线原理介绍！
原文链接：Flink四大基石之时间和水位线原理介绍！ 在Flink中，涉及到时间和水位线这一概念，时间是Flink中的四大基石（Checkpoint、State、Time、Window）之一，是实现流批统一的一个重要特性。本文讲解内容包含以下六部分： Flink 时间分类 WaterMark引入水印运行原理水AI：2020年6月21日北京智源大会演讲分享之14:50-15:15穗志方教授《从语言到知识——构建语言智能的基石》
AI：2020年6月21日北京智源大会演讲分享之14:50-15:15穗志方教授《从语言到知识——构建语言智能的基石》 导读：首先感谢北京智源大会进行主题演讲的各领域顶级教授，博主受益匪浅，此文章为博主在聆听各领域教授或专家演讲时，一张一张截图进行保存，希望与大家一起学习，共同进步，一起见证或从0到1Flink的成长之路(十七)-高级特性(Flink四大基石)
Flink 高级特性（一） 1. Flink 四大基石 Flink之所以能这么流行，离不开它最重要的四个基石：Checkpoint、State、Time、Window。 Checkpoint Flink最重要的一个特性，Flink基于Chandy-Lamport算法实现了一个分布式的一致性的快 照，从而提供了一致性的语义。 Chandy-Lamport算法实际上数据中心是公有云发展的基石
前不久，摩根斯坦利发布报告称，阿里巴巴旗下的阿里云虽然刚成立七年，却单独估值已经达到390亿美元，和电商、支付共同成为阿里巴巴的三驾马车。由此可见，投资界是多么看好阿里云的未来，毕竟投资投的就是预期和未来。阿里云席卷了全球的公有云市场，尤其是国内市场，一度占领超过50%的市场份额，并筑数字经济基石，数字认证诠释信任的力量
“互联需要信任，信任需要互联。”——2021年信任互联大会这个观点不仅充满了哲理，也折射出当今数字世界稀缺却最有必要的基础要素：数字信任。 在一个加速到来的数字世界里，数字信任最大的价值在于可以在信任未知或信任薄弱环节中形成可信任的纽带，节约所需时间和成本，赋能数字世界和数机器学习基石 之 多分类（Multi-Classification）
多分类（Multi-Classification） One-Versus-All (OVA) Decomposition 以逻辑回归为例，其思路是将其中一类和剩下的类分开，做二分类，并对全部类做次操作，这样便有了K个逻辑回归分类器，只要取其中概率最大hypothesis所对应的分类作为分类结果即可。 for \(k \in \mathcal { Y }\) , obtain机器学习基石 之 非线性转换（Nonlinear Transformation）
非线性转换（Nonlinear Transformation） 前面讲了许多线性模型，但是假如数据并不是线性可分的，该如何处理呢？基本思路是将数据样本（特征）空间 \(\mathcal{X}\) 映射到 \(\mathcal{Z}\) 空间后，在 \(\mathcal{Z}\) 空间数据是线性可分的话，便可以在 \(\mathcal{Z}\) 空间上使用线性模型对数据机器学习基石 之 逻辑回归（Logistic Regression）
逻辑回归（Logistic Regression） 软性二分类（Soft Binary Classification） 逻辑回归实际上是一种软性二分类（Soft Binary Classification），与 硬性二分类（Hard Binary Classification）的区别是数据一致，但是目标函数不同，软性二分类的目标是给出分类结果为正负样本的概率分别为多少，比如预测是数据分析的基石-真实世界
什么才是数据分析的基石？回答：数据分析的基石是数据，其次是方法论，然后是各种分析模型，再高级点就是各种算法、机器学习、AI。具体流程如下：1、以业务为基础，了解各个业务环节；2、围绕某具体问题，收集和整理数据，理清指标和维度；3、遵循各种分析套路，从各个维度进行数据探查和发现；4、根据发现的快手十大基石投资者落定，GIC、富达、贝莱德、阿布达比投资局等国际投资者入局...
快手港股发行火爆，10家基石投资者的投资比重占到47.29%，解禁日期为2021年8月5日。据AiPO.ORG数据网最新数据，按发行上限价计，基石投资者共认购发售股份的45.23%，其中，The Capital Group Companies认购比例最高，为9.65%，新加坡主权基金GIC、Aranda Investments Pte. Ltd.认购比例均为6.Filecoin热度稳步上涨，Filecoin需奠定扎实技术基石！
Filecoin热度稳步上涨，Filecoin需奠定扎实技术基石！ 经历过“黑天鹅”事件的2020年，在未来注定会被载入史册，随着2021年的到来，全球的经济逐渐向好的方向发展，我国的经济外部发展环境也在变得更好。而且更值得可喜的是，其中数字经济在这一年更是异军突起，获得了长足的进步。 疫情推动DL基石-神经网络的批标准化
训练学习系统的一个主要假设是在整个训练过程中输入分布是保持不变的。对于简单地将输入数据映射到某些适当输出的线性模型，这种条件总是能满足的，但在处理由多层叠加而成的神经网络时，情况就不一样了。在这样的体系结构中，每一层的输入都受到前面所有层参数的影响(随着网络变得更深，对假期福利 | 林轩田《机器学习基石》资源汇总
假期福利 | 林轩田《机器学习基石》资源汇总 课程介绍 台湾大学林轩田老师的《机器学习基石》课程由浅入深、内容全面，基本涵盖了机器学习领域的很多方面。其作为机器学习的入门和进阶资料非常适合。而且林老师的教学风格也很幽默风趣，总让读者在轻松愉快的氛围中掌握知识。在此，笔图灵机：计算机世界的理论基石
**有个古老而经典的逻辑游戏：** 如果一个人说“我正在说谎”，那么他到底在不在说谎呢？如果他不在说谎，那么“我正在说谎”这句话就是真的；如果 他在说谎，那么“我正在说谎”这句话就是假的。无论从哪个方向推演，得到的都是自相矛盾的结论，我们无从判定他 在不在说谎。 这就是公元前4世纪，由