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  • 来自专栏祝威廉

    其实连Docker公司把Docker用错啦

    Docker其实是static link 的一种回归。 我们在学C的时候,就有静态链接,动态链接,本质上是程序代码库的复用而已。那个时候我们认为动态链接库是最优的。为什么呢? 如果是以前,你分发一个程序要几百M,你自己吐血了,但是现在,大家已经毫不犹豫的感觉什么都没有发生的一样,接受了动则几百M的镜像了。

    45120发布于 2018-08-27
  • 来自专栏全栈程序员必看

    其实Unix很简单

    也就是说,Unix下的各种应用程序和别人不相干。这就是贯穿整个Unix的思维——模块和程序的高度独立性。这样的设计和做法,会让你的系统比较的稳定,也会让你的系统特别地容易管理和维护。 也许很多人觉得Unix的命令行太过复杂。一个命令有着若干的参数,异常地复杂。但之所以今天Unix下的应用程序还在以字符界面为主,这恰好体现了Unix的简单的特征。 到了Windows下,用户标识叫Token,进程标识叫Handle(其实也就是一个DWORD的类型),我看到网上很多问题都在问Windows下的Handle的概念问题。 Unix就是这么简单,各位想在Unix下学开发的朋友,Windows那么复杂的操作系统过来了,你还会怕这么简单的Unix么?

    38810编辑于 2022-07-18
  • 来自专栏生信开发者

    bcftools其实很好用

    *Filter variants per region (in this example, print out only variants mapped to chr1 and chr2)

    1.6K20发布于 2020-10-27
  • 来自专栏Lauren的FPGA

    列表排序其实不难

    借助命令lsort可对列表进行排序。该命令可提供多个选项,从而实现不同的排序方式。lsort接受一个列表作为参数,返回值为排序后的结果,默认情形下,返回的新列表按照-ascii-increasing顺序排序。例如:

    1.1K10发布于 2019-10-30
  • 来自专栏java一日一条

    Spring 测试:其实很简单

    那么,为这个工程写测试用例以及在持续集成系统中完成这些测试时所遇到的问题基本差不多: 每次测试都会有交易进行,每次交易需要付出金钱成本,这些成本最终由客户承担; 测试时发出的过多的请求有可能被认为是恶意请求 但是当对整个巨大的业务流程进行测试的时候,意味你需要对多个部件进行测试,这时,需要你将这些部件纳入到Spring容器中进行管理。

    1.2K20发布于 2018-09-14
  • 来自专栏软件测试小助手

    接口测试其实很简单

    在软件行业中,软件测试算是入行门槛比较低的工作了,相信有很多小伙伴是在犹豫要不要转行做测试,或者又担心没有测试基础怎么办,作为测试,我认为必会的就是接口测试了,那我们就来一起看看到底难不难?

    77521发布于 2020-07-28
  • 来自专栏云深之无迹

    真空其实也可以传声

    人们常看到这种现象:电磁波能在真空任意传播,但声波却不能。科学家也一直认为声波几乎不可能穿越真空。事实上这是个大误会。我们深入研究后发现,声波同样能穿越 真空传播。这一发现极具研究价值。

    1.3K40发布于 2021-04-14
  • 来自专栏为学

    稀疏矩阵及其实

    稀疏矩阵及其实现 这一节用到了数组的一些知识,和线代中矩阵的计算方法。建议没有基础的读者去看一下矩阵的相关知识。 和之前的博客一样,这次依然参考了严蔚敏的《数据结构(C语言版)》。

    77110发布于 2019-12-17
  • 来自专栏性能与架构

    UNIX哲学及其实

    KEEP IT SIMPLE , STUPID ! "保持简单和笨拙" -- 尽量用简单的方法解决问题,是Unix哲学的根本原则 这种哲学信奉的是: 工具应该只做一件事,并且把它做好 从UNIX系统中的命令就可以看到这个思想:每个命令只负责把自己的功能做好,不涉及其他 UNIX早就有了现在很流行的概念 -- 连接 当需要完成复杂需求时,可以把多个命令连接起来,实现强大的功能 单个命令是“点”,连接机制是“线” 通过线,把点串联起来,使得UNIX既保证了简单,又变得极为强大 这个连接机制就是

    88150发布于 2018-04-03
  • 来自专栏电脑网络小帮手

    远程办公,其实很容易!

    其实大多数时候,我们都可以通过远程来解决这些问题。 其实向日葵也考虑到了,提供了远程开机棒可选,只是价格稍贵。有远程开机需求的朋友可以自行到向日葵官方网站查看哟!

    2.1K40发布于 2019-07-05
  • 来自专栏开源部署

    MySQL事务及其实

    原子性是指数据库中不可分割的工作单位,只有使事务中所有的数据库操作执行成功,才算整个事务成功。 锁 锁是一种最为常见的并发控制机制,在一个事务中,我们并不会将整个数据库加锁,而是只会锁住那些需要访问的数据项, MySQL 和常见数据库中的锁分为两种,共享锁(Shared)和互斥锁(Exclusive 使用时间戳实现事务的隔离性时,往往都会使用乐观锁,先对数据进行修改,在写回时再去判断当前值,也就是时间戳是否改变过,如果没有改变过,就写入,否则,生成一个新的时间戳并再次更新数据,乐观锁其实并不是真正的锁机制

    61010编辑于 2022-08-17
  • 来自专栏数据指象

    聚类,其实就是近朱者赤

    简而言之,聚类分析就是将研究对象(若干个个集合)按照某种标准分成若干类。相似性的度量,参考多种距离计算公式:欧式距离,绝对距离,切氏距离,明氏距离,马距氏离,兰距氏离。你也可以根据研究对象特征自己定义出一种度量相似度的距离公式

    29420编辑于 2022-04-27
  • 来自专栏前后两端不设限

    虚拟DOM及其实

    virtual-dom 和 Snabbdom 提供了函数调用的方式来创建 Virtual Tree,这个过程就是渲染了: var vTree = h('div', [ h('span', 'hello 其实提到 Virtual DOM 的差异比对,有人会对其内部如何处理数组感兴趣。的确,如果数组元素的位置发生了改变,这个要识别起来是有点麻烦。 但是这两个框架/库从“数据变化与UI同步更新”的角度来看,的确解决了问题,而且解决问题的方式大家挺认可(至少在喜欢它们的同学眼里是这样的)。 如果我们把一个简单的div元素的属性打印出来,你会看到: 而这仅仅是第一层。真正的 DOM 元素非常庞大,这是因为标准就是这么设计的。 当然这样做其实没什么卵用,因为真正的页面其实没有改变。 但是可以用新渲染的对象树去和旧的树进行对比,记录这两棵树差异。

    58720编辑于 2022-12-24
  • 来自专栏宇宙之_一粟

    查找算法其实不简单

    在LeetCode刷题或者面试过程中发现,查找问题一直是不可避免的。对任何数据结构的遍历过程无非就是查找过程。

    53651发布于 2020-10-26
  • 来自专栏编程

    详解栈及其实

    本文介绍了栈及其在编程中的实现方式,包括基于数组和链表的栈实现,并给出了具体的代码示例。同时,还探讨了栈的一些常用操作,如压栈、弹栈、获取栈顶元素等。最后,通过一个简单的测试案例,验证了栈的常用操作和基于链表实现的栈的可行性。

    1K60发布于 2018-01-04
  • 来自专栏爱编码

    Feign其实也不是很难

    Feign是一个http请求调用的轻量级框架,可以以Java接口注解的方式调用Http请求。Spring Cloud引入 Feign并且集成了Ribbon实现客户端负载均衡调用。

    73820发布于 2021-08-05
  • 来自专栏Coding Diary

    AQS解读及其实

    ."); } }.start(); Thread.sleep(1000L); } }/* 开启6个线程,main线程希望6个线程执行完某个操作后,才执行某个操作 可以用CountDownLatch来实现

    70320发布于 2019-09-25
  • 来自专栏给永远比拿愉快

    基追踪及其实

    \min \|\alpha\|_1 \quad \mathrm{s.t.} \; \Phi\alpha = s

    1.2K30发布于 2019-01-22
  • 来自专栏月梦·剑心的技术专栏

    堆排序及其实

    大根堆:每个节点的值大于或者等于它的左右孩子的值 小根堆:每个节点的值小于或者等于它的左右孩子的值 完全二叉树在数组中的存储 当二叉树按层序遍历的顺序保存在数组中时,如果根节点存放在array[0] 可以采用小根堆而不是大根堆的方式来实现,小根堆只维护k个元素,减少了堆调整的次数 小根堆存放k个元素,根节点存储这k个元素中的最小值 在解决这个问题时: 首先把前k个元素读入堆中,然后维护成一个小根堆; 由于要求最大的前k个值,之后进来的元素

    35830编辑于 2023-08-31
  • 来自专栏计算机视觉理论及其实现

    MLP算法及其实

    Softmax回归可以算是多分类问题logistic回归,它和神经网络的最大区别是没有隐含层。理论上只要隐含节点足够多,即时只有一个隐含层的神经网络也可以拟合任意函数,同时隐含层越多,越容易拟合复杂结构。为了拟合复杂函数需要的隐含节点的数目,基本上随着隐含层的数量增多呈指数下降的趋势,也就是说层数越多,神经网络所需要的隐含节点可以越少。层数越深,概念越抽象,需要背诵的知识点就越少。在实际应用中,深层神经网络会遇到许多困难,如过拟合、参数调试、梯度弥散等。

    2.9K30编辑于 2022-09-03
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