权衡专题
阿里巴巴数学竞赛成绩未公布：背后的权衡与期待
文 | 头部财经首席评论员白立新 发布 | 头部财经 top168.com 导语：2024 年阿里巴巴数学竞赛成绩迟未公布，引发广泛猜测。中专生姜萍的表现备受瞩目，达摩院陷入两难困境。这场竞赛结果的公布，关乎多方利益与社会影响，究竟何时能有定论？ 在当今数字化、科技驱动的时代，数学作为基础学科的重要性愈发凸显。阿里巴巴举办的数学竞赛，本应是一场智慧与才华激烈碰撞的盛宴，然而今年的竞
Java后端服务端渲染与客户端渲染：SSR与CSR的权衡
Java后端服务端渲染与客户端渲染：SSR与CSR的权衡 大家好，我是微赚淘客返利系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！ 服务端渲染（SSR）与客户端渲染（CSR） 在Web应用开发中，服务端渲染（SSR）和客户端渲染（CSR）是两种主要的页面渲染方式，它们各自有不同的优势和适用场景。 服务端渲染（SSR） 服务端渲染指的是在服务器上生成完整的HTML内容，然后将其发
从一到无穷大 #34 从Columnar Storage Formats评估到时序存储格式的设计权衡
本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。 本作品 (李兆龙 博文, 由 李兆龙 创作)，由 李兆龙 确认，转载请注明版权。 文章目录 引言Parquet / ORC功能与结构对比差异Indexes and Filters压缩影响 TsFile总结 引言 随着 Parquet，ORC，TsFile等开源存储格式的发展，各家时序厂商的压缩
使用注解反射与代码生成技术：Java开发中的选择与权衡
在Java开发中，我们经常需要选择合适的技术来实现特定的功能。两种常见的方法是使用注解（Annotation）和反射（Reflection），以及代码生成技术。这两种方法各有优缺点，适用于不同的场景。本文将详细讨论它们的特点、应用场景，以及如何根据项目需求做出最佳选择。 一、注解和反射 注解是Java语言中的一种元数据机制，允许开发者在代码中嵌入描述性信息。这些信息可以在编译时或运行时被工具和
容器编排工具的选择：Kubernetes（K8s）与 K3s 的权衡与实践｜Kubernetes｜K3s｜容器编排｜资源受限环境
目录 1. 什么是 Kubernetes（K8s）？ 2. 什么是 K3s？ 3. K8s 与 K3s 的核心区别 3.1 架构上的区别 3.2 功能上的差异 3.3 性能与资源使用 4. K8s 与 K3s 的适用场景分析 4.1 资源受限环境 4.2 大规模集群 4.3 开发与测试环境 5. 如何在本地环境中使用 K3s 进行学习和测试 5.1 K3s 的安装与基本操作
【ElasticSearch】（五）“Result window is too large 深度分页”的利弊权衡
如题，在使用elastic search的dsl查询过程中，遇到了如下问题： {"error": {"root_cause": [{"type": "query_phase_execution_exception","reason": "Result window is too large, from + size must be less than or equal to: [200]
机器学习和数据挖掘（8）：偏见方差权衡
偏见方差权衡 偏见和方差 我们一直试图在近似和泛化之间找到一个平衡。 我们的目标是得到一个较小的 Eout E_{out}，也希望在样例之外也表现得非常棒的 Eout E_{out}。复杂的假设集 H \mathcal H将有机会得到一个接近目标函数的结果。 VC维分析使用的是泛化边界来进行泛化。根据公式 Eout≤Ein+Ω E_{out}\leq E_{in}+\Omega，其中 Ei
CTO创业6年经验分享：没有谷歌的命，得了谷歌的病！技术选型我们如何权衡决策？
1998 年的谷歌和今天的谷歌相差甚远，他们也是利用了一定技巧和捷径才走到今天的位置。 谷歌也曾从小鱼慢慢发展为庞然大物。如果没有强大的开发军团，就做不了在全球部署的产品。公司规模的不同，决定了技术决策的不同。 我的大部分职业生涯是在小公司度过的。我之前是初创公司 Housekeep 的 CTO，这家公司给了我 6 年宝贵的经验，我将在这篇文章里逐一分享。这些策略虽然有些反直觉，但它们最终让
【大模型】 基于AI和全球化进程的权衡：开源大模型与闭源大模型
【大模型】 基于AI和全球化进程的权衡：开源大模型与闭源大模型 前言 实际上关于开源or闭源，一直以来都是颇有争议的话题，人们争执于数据的隐私性和共享性，到底哪一方能获得的收益更大。而对于开源与闭源哪个更好实际上也就是说是隐私更好还是公开更好。 是想要共享这个世界？还是想要独自打怪升级？ 这取决于你自己。 但是基于AI和全球化进程的权衡，往往有时候你不得不在遵循自己的同时顺应时代的潮流，
质量属性定义与风险点敏感点权衡点
1.质量属性 常见的软件质量属性有多种，例如性能（Performance）、可用性（Availability）、可靠性 （Reliability）、健壮性（Robustness）、安全性（Security）、可修改性（Modification）、可 变性（Changeability）、易用性（Usability）、可测试性（Testability）、功能性 （Functionality）和互操作
设计模式学习笔记 - 开源实战五（上）：Mybatis如何权衡易用性、性能和灵活性？
概述 前面几篇文章讲解了 Spring 框架，剖析了背后蕴含的一些通用设计思想、设计原则，以及用到的十几种设计模式。从本章开始，我们再剖析一个 Java 项目中经常用到的开发框架：Mybatis。本次也分为三篇文章进行讲解： 第一篇文章，分析 Mybatis 如何权衡代码的易用性、性能和灵活性。第二篇文章，学习如何利用职责链模式与代理模式实现 Mybatis Plugin。第三篇文章，总结逻辑
【项目亮点】大厂中分布式事务的最佳实践 问题产生-＞难点与权衡(偏爱Saga)-＞解决方案
【项目亮点】大厂中分布式事务的最佳实践 问题产生->难点与权衡->解决方案->底层实现->应用案例 不断有同学问我大厂中实践分布式事务的问题,这里从分布式事务的产生,到强弱一致性与性能的权衡,再到最终落地的解决方案,再到实际的代码实现,再到我工作中实际使用SAGA模式的应用案例,一篇文章讲清楚. 问题的产生 83.7%分布式事务的产生都是因为拆分微服务导致的: 过去:曾经在单体服务的时代
数据结构与算法之美学习笔记：总结课 | 在实际开发中，如何权衡选择使用哪种数据结构和算法？
目录 前言总结 前言 本节课程思维导图： 今天是一篇总结课。我们学了这么多数据结构和算法，在实际开发中，究竟该如何权衡选择使用哪种数据结构和算法呢？今天我们就来聊一聊这个问题，希望能帮你把学习带回实践中。 我一直强调，学习数据结构和算法，不要停留在学院派的思维中，只把算法当作应付面试、考试或者竞赛的花拳绣腿。作为软件开发工程师，我们要把数据结构和算法，应用到软件开发中，解
【机器学习300问】44、P-R曲线是如何权衡精确率和召回率的？
关于精确率和召回率的基础概念我已经写了两篇文章，如果友友还不知道这两个评估指标是什么，可以先移步去看看这两篇文章： 【机器学习300问】25、常见的模型评估指标有哪些？http://t.csdnimg.cn/JtuUO 总结一下这两个概念，这里直接最凝练的说出其本质：精确率（误测，测正类有多准，查准率）；召回率（漏测，测正类有多全，查全率） 【机
精确率（召回率）的权衡（Machine Learning研习十六）
精确率（召回率）的权衡 为了理解这种权衡，让我们看看 SGDClassifier如何做出分类决策。 对于每个实例，它根据决策函数计算分数。 如果该分数大于阈值，则将该实例分配给正类； 否则它会将其分配给负类。 图 3-4 显示了从左侧最低分数到右侧最高分数的几个数字。 假设决策阈值位于中心箭头（两个 5 之间）：您会在该阈值右侧发现 4 个真阳性（实际为 5），以及 1 个假阳性（实际上为 6）
TOFEC：使用纠删码实现云存储的最佳吞吐量延迟权衡
第一部分：论文中的名词解释 TOFEC（Throughput Optimal FEC Cloud） 吞吐量最优的FEC云，FEC是指前向纠删码并行连接：指同时使用多个网络来传输数据的一种技术，这样可以提高数据传输的速率和效率，特别是在云存储中。有限分块是指将一个大的数据对象分成若干个较小的段，每个段都有自己的标识符和哈希值。这样可以提高数据去重的能力，减少存储空间的占用，以及降低传输延迟。
权衡后台数据库设计中是否使用外键
目录 引言 外键简介 对比 真实后台项目中的权衡 结论 引言 在大学学习数据库课程时，我们会早早的接触到外键这一概念，同时我相信大部分人在懂了外键的概念后都会觉得外键很重要，在涉及多表一定要用，但后来在我接触到真实项目的这数月间，发现外键在我的项目基本没出现过，我也确实可以不用外键，本文旨在认真去探讨项目中是否用外键。 外键简介 外键是一种数据库约束，用于建立两个表之
系统学习Python——装饰器：“私有“和“公有“属性案例-[使用伪私有、破坏私有和装饰器权衡]
分类目录：《系统学习Python》总目录 使用伪私有 除了泛化，这个版本还使用了Python的_X伪私有保持不变混合功能，通过将这个类的名称自动作为其前缀，就可以把wrapped属性局部化为代理控制类的变量。这避免了上一版本与一个真实的被包装类可能使用的wrapped属性冲突的风险，并且它在类似这样的通用工具中也可以发挥优势。然而它不是很“私有"，因为混合版本的名称可以在类之外自由地使用。
CAP告诉你系统没法做到完美，只能做到权衡和适当
一、CAP介绍 CAP原理，全称为Consistency（一致性）、Availability（可用性）和Partition tolerance（分区容错性），是分布式系统设计中的基本原理。它强调了在设计分布式系统时，通常无法同时满足这三个指标，而需要在它们之间做出权衡。 一致性（Consistency）：指的是所有节点在同一时间看到的数据都是完全一致的。在CAP原理中，一致性强调的是强一致
技术选型思考：分库分表和分布式DB（TiDB/OceanBase） 的权衡与抉择
码到三十五 ： 个人主页 心中有诗画，指尖舞代码，目光览世界，步履越千山，人间尽值得 ! 在当今数据爆炸的时代，数据库作为存储和管理数据的核心组件，其性能和扩展性成为了企业关注的重点。随着业务的发展和数据量的不断增长，传统的单库单表架构逐渐暴露出性能瓶颈和扩展性限制。为了应对这些挑战，企业常常需要在分库分表、TiDB 和 OceanBase 等技术方案中进
线程同步与IPC：单进程多线程环境下的选择与权衡
目录标题 1. 引言 (Introduction)1.1. 线程同步与IPC的基本概念 (Basic Concepts of Thread Synchronization and IPC)线程同步（Thread Synchronization）进程间通信（IPC, Inter-Process Communication） 1.2. 为什么这个话题重要 (Why This Topic Matt
探索C++中回调函数的数据结构和封装的权衡以及示例
目录标题 1. 引言：C++数据结构的重要性1.1. C++编程中数据结构的基本角色1.2. 回调函数在现代编程中的应用回调函数的定义 第2章：回调函数的基础2.1 什么是回调函数？What are Callback Functions? 2.2 回调函数的常见用途Common Uses of Callback Functions 3. 回调函数的数据结构选择3.1 二维数组（Array
探索 SPA 与 MPA：前端架构的选择与权衡
查看本专栏目录 关于作者 还是大剑师兰特：曾是美国某知名大学计算机专业研究生，现为航空航海领域高级前端工程师；CSDN知名博主，GIS领域优质创作者，深耕openlayers、leaflet、mapbox、cesium，canvas，webgl，echarts等技术开发，欢迎加底部微信，一起交流。 热门专栏精彩推荐图文案例Openlayers综合(300+）
向量数据库的特性、索引和分析权衡
向量数据库概述 向量数据库的特征 数据库多样性：向量数据库在实现、性能、可扩展性和易用性方面存在差异，支持语义搜索应用。融资与地理位置：多数向量数据库初创公司集中在加州湾区，但资金并不直接反映数据库能力。编程语言：现代数据库多采用Golang或Rust编写，以实现高性能。Java和Python也在一些数据库中使用。时间线：Vespa是最早引入向量相似性搜索的供应商之一，随后Weaviate、M
小米需要造车，但如何权衡模式上的轻与重？
新能源汽车兴起，互联网科技巨头下场造车的争夺战或已打响。 2月19日，多家媒体报道称小米已确定造车，并视其为战略级决策，造车大任或将由小米集团创始人雷军亲自带队。紧接小米回应称，“等等看看，暂时没有”。再到2月21日，小米再度回应，“就电动汽车制造业务的研究还没有到正式立项阶段。” 造车传闻四起与小米否认传闻间，其股价经历了大幅的波动。2月19日港股收盘，小米股价大涨6.42%，收于30.65