张士玉小黑屋

近来工作上接收到一项任务，实现c++后台服务器程序，要求它能承载千万级别的DAU读写请求。目前实现千万级高并发海量数据请求的服务器设计在”套路“上比较成熟，基本做法是形成服务器集群，然后将海量请求分发到集群中的各个服务器，使得服务器面对的请求数量不再“海量”，本质上就是采用分而治之，各个击破的思维来破解高并发的数据请求。后台服务器实现的难点之一在于，当服务器程序运行在不同机器上时ÿ

每天日志打卡1/1一直知道Pearl老先生很厉害，买了书一直也没看，这次先找一篇简单的入个门。这篇发表于2019年的论文我一直没找到什么笔记和评论，只能自己看看了。这篇笔记也是大概梳理一下我看到的重点和思路。INTRODUCTION在机器学习蓬勃发展的时候，人们期望AI获得很大成功，但有三个障碍：鲁棒性、可解释性和因果关系的理解。作者认为，想要解决这三个问题需要在机器学习中加入因果模型的工具。 THETHREELAYERCAUSALHIERARCHY接下来，作者解释了因果的三个等级，我之前在

目录结构： 1、项目介绍 2、网络设计 3、数据采集 4、APP开发 5、APP下载 6、效果展示 1、项目介绍：该项目主要在于探索是否能在通用的安卓手机上实现一个辅助驾驶功能的APP。功能与性能：能够检测行人、自行车、电瓶车、汽车、卡车、公交车等常规交通参与者。在行人等数量较多的情况下，可以发出提醒。在前车距离过小的情况下，可以发出提醒。能够检测出车道线(下一版本增加)在偏离车道线的时候能够发出提醒(下一版本增加)能在手机上较为实时的运行（>=10fps）

如果您正在开发小型或简单的应用程序，则可能看不到在后台运行CoreData操作的好处。但是，如果在第一次启动应用程序时在主线程上导入数百或数千条记录，将会发生什么情况？结果可能是戏剧性的。例如，您的应用程序可能由于启动时间太长而被Apple的监视程序杀死。在本文中，我们研究了在多个线程上使用CoreData时的危险，并探索了解决该问题的几种解决方案。1.线程安全使用CoreData时，请务必记住CoreData不是线程安全的，这一点很重要。CoreData期望在单个线程上

导读：本文介绍不同类型的机器学习方法，以及模型评估的相关概念。作者：布奇·昆托（ButchQuinto）来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01有监督学习有监督学习是利用训练数据集进行预测的机器学习任务。有监督学习可以分为分类和回归。回归用于预测“价格”“温度”或“距离”等连续值，而分类用于预测“是”或“否”、“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”、“恶性”或“良性”等类别。分类包含三种类型的分类任务：二元分类、多类别分类和多标签分类。回归中包含线性回归和生存回归。

作者介绍熊文博,男,西安工程大学电子信息学院,2020级硕士研究生,张宏伟人工智能课题组。研究方向：机器视觉与人工智能电子邮件：996270714@qq.com1.算法简介YOLO英文名字为YoloOnlyLookOnce，意为你只看一次，也就是说你只看一次，就可以把图像中的目标检测出来。YOLO是一种目标检测的算法，其于2015年首次提出，目前最新的已经到Y

标题要说发展的话，远的不说就知乎里劝退的人很多劝进的人也不少，这是仁者见仁智者见智的，关键是看自己喜不喜欢这个行业，适合不适合这个行业。是没错！人工智能和JAVA近期很火，就像我们当年选专业的时候到处打着旗帜说学数控工资高，然后学出来的时候就已经饱和了，很多东西当我们信息量相对比较闭塞的人听到周围在说在提及的时候，其实恰恰就是这个行业已经饱和了，现在不管哪个行业其实都不缺人

  前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、JS中有哪些基本数据类型？（五"原"一"引"）原始类型：Undefined、Null、Boolean、Number、String引用型：Object二、typeof&insta

文：贝壳找房技术团队 贝壳找房作为行业领先的房产服务互联网平台，通过开放数据资源和技术能力，聚合和赋能全行业的服务者，打造产业互联网下的“新居住”品质服务生态，致力于为全国家庭的品质居住提供全方位服务连接，涵盖二手房、新房、租房、装修和社区服务等众多类目。今天我们主要针对一个打算购买二手房的用户，来看一下ta来到贝壳App中所经历的一切，以及平台背后进行的策略优化。首先，用户会现在App上浏览一些ta感兴趣的房源。接着，当ta看到一套合适的房源时，会跟经纪人进行线