极市导读作者灯会为21届中部985研究生，凭借自己整理的面经，去年在腾讯优图暑期实习，七月份将入职百度cv算法工程师。在去年灰飞烟灭的算法求职季中，经过30+场不同公司以及不同部门的面试中积累出了CV总复习系列，此为深度学习上篇。 优化算法深度学习优化学习方法（一阶、二阶）一阶方法：随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、牛顿动量法（Nesterov动量）、AdaGrad（自适
前言在过去一年的文章中，我们讨论了很多关于知识图谱构建、结合NLP应用的方法。逐渐，这些算法开始深入到许多业务中的搜索、推荐工作中。很自然的做法是，为了契合各个业务的实际场景，我们会为每个业务方独立出各自的知识图谱，方便与业务方共同管理数据。随着业务深入，很快会发现单个业务知识图谱因为规模小，在文本语义理解类任务上非常受限，此时需要将多个知识图谱进行融合，打通知识边界。比如在丁香园的场景中，有问诊
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2024-07-22 06:25:47
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插入排序直接插入排序、希尔排序选择排序简单选择排序、堆排序交换排序冒泡排序、快速排序归并排序基数排序排序基类Java代码1. package sort;
2.
3. import java.util.Arrays;
4. import java.util.Comparator;
5. import java.util.Random;
6.
7. /**
8. * 排序接口，所
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2024-10-22 10:24:07
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关于DevOps概念的介绍以及发展历程，网络上已经有非常详尽的资源，在此不再赘述。关于DevOps的理解：与任何工具无关，这只是一种理念、一种思想。DevOps 的核心思想就是持续改进。DevOps已经成为一种越来越普遍的软件交付方法，开发和运营团队使用它来构建、测试、部署和监控应用程序，实现更快的速度、更高的质量和更好的控制。传统交付的痛点： 交付周期长； 阶段隔离化； 自动化差； 风险失控化；
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2024-02-27 18:37:23
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一直要找个地方好好安定下来，各样的博客很多，有很多都不喜欢，今天查系统问题时偶然被链接到了一个博客，发现博客的样式我很喜欢，于是我就来了，希望能符合个人的操作习惯．
原创
2009-05-19 21:56:52
352阅读
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# Redis落地和不落地实现流程
## 简介
Redis是一个高性能的内存数据库，但是由于内存的限制，当Redis服务器重启时，内存中的数据会丢失。为了解决这个问题，我们可以将Redis中的数据实现落地，即将数据保存到硬盘中，以便重启时能够恢复数据。本文将介绍如何实现Redis落地和不落地的过程。
## 实现流程
下面是实现Redis落地和不落地的流程图：
```mermaid
gantt
原创
2023-12-30 06:39:13
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MegEngine 生态工具，希望能为用户提供一个快速、高效、灵活的深度学习算法落地平台，以更好地实现算法落地。
原创
精选
2023-03-30 18:19:02
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落地数据：就是被持久化的数据，这种数据一般放在硬盘或是其他的持久化存储设备里，例如：图片、系统日志、在页面上显示的数据以及保存在关系数据库里的数据等等，落地数据一定会有一个固定的载体，他们不会瞬时消失的。 不落地数据：一般指存储在内存或者是网络传输里的数据，这些数据是瞬时，使用完毕就会消失，例如：我
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2016-03-01 12:48:00
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本文通过对贫血三层架构进行精炼，推导出适合我们落地的应用架构，并且将之实现为Maven Archetype以应用到实际开发，然而应用架构只是落地DDD的一个知识点，要完整落地DDD还必须体系化地掌握限界上下文、上下文映射、充血模型、实体、值对象、领域服务、Factory、Repository等知识点。
1. 前言常见的DDD实现架构有很多种，如经典四层架构、
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2023-09-26 17:17:10
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流程: 1.设计并创建数据库; 2.编写操作数据库接口; 3.修改业务数据存储逻辑,按照先写入mysql再写reids的方式;拉取时如果在reids中找不到数据,就查找mysql; 4.迁移数据; 5.测试注意事项:&n
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2023-05-25 14:58:21
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朱宏图，滴滴统计学家导读：一个成功的数据产品有三个核心层，包含一个中心（应用层）与两个基本点（数据层和算法层）。其中应用层最重要，就是说给谁创造价值，也可以叫业务目标。判断一个数据产品的好坏在于它有没有真正给受众创造价值，创造多大价值。我们以一套数据产品为例来阐述它的三个核心层。比如说，“5G红外成像测温”作为一个数据产品已逐步在全国各类重要区域投入使用。应用层是要做到在公共场所中（像飞机场，或火
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2022-10-19 17:57:57
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一、现代视频分析技术栈
视频分析技术已经深入到我们生活的方方面面，从手机美颜到工厂质检，从自动驾驶到智慧城市。下面我们用一个完整的代码示例来展示现代视频分析管道的核心组件：
# 视频分析基础管道
import cv2
import numpy as np
from typing import List, Dict
class VideoAnalyzer:
def __init__(sel
目录概述和微服务的联系具体划分遵循依赖倒置原则其他规范具体实现代码总结概述领域式驱动（DDD）这种模式的核心就是根据功能去划分领域，然后在这个领域内只做这个领域的事情。和微服务的联系和微服务有什么类似的地方，划分模块。例如：一个大的服务，有基础微服务，人力资源微服务等，然后在具体的微服务下面可以分，更加具体的子类。基础微服务需要提供，账号相关功能，团队相关功能，权限相关功能，而权限相关功能和账号相
从我接触微服务以来，迄今也得有五六年了。断断续续要么从零开始，要么中途接手，也经历了 5 套微服务项目了。从这些项目中的经验以及和同行交流来看，根据业务切分微服务的方法总的来说思路不复杂，但是落地总是出现了各种各样的问题。一直到现在，我也还在探索着最好的微服务落地的最佳办法。在上一篇文章我也提过，一个服务一个数据库是微服务最基本的模式，也谈了为什么要搞微服务。今天这篇文章我想谈谈：一个服务一个数据
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2024-06-06 20:48:58
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关于Redis高可用方案，看到较多的是keepalived、zookeeper方案。keepalived是主备模式，意味着总有一台浪费着。zookeeper工作量成本偏高。本文主要介绍下使用官方sentinel做redis高可用方案的设计。阅读目录：Redis Sentinel故障转移消息接收的3种方式整体流程图总结Redis SentinelSentinel介绍Sentinel是Redis官方为
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2023-10-09 18:46:16
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