前言做前端开发一段时间后，你会不会发现自己在持续的做着页面重复开发的工作，后面甚至干脆是CtrlC、CtrlV操作。你可能会说，那就使用组件啊！的确，通过抽取公用视图，创建子组件的方式确实可以提升代码复用度。上面是回答是基于你

在整个人脸识别的整个工程当中，必然是少不了人脸检测的，它承担着很重要的职责。首先摄像头在捕捉到的图像中，需要用人脸检测技术，检测这张图片当中是否有人脸，检测到人脸以及人脸的位置之后，才进行后续的特征提取、特征对比等步骤，最后才形成一个完整的人脸识别过程。

在自动化测试实践中，为了更好的契合被测业务场景，需要不断优化框架分层结构。本文结合产品模块化思路，意在介绍通过策略模式改造原本复杂分支语句代码，通过理论讲解、思路分析、方案设计、及代码演示，提供自动化脚本重构的落地方案。

总线嗅探机制把所有的读写请求都通过总线（Bus）广播给所有的CPU核心，然后让各个核心去“嗅探”这些请求，再根据本地的情况进行响应。MESI协议基于写失效（WriteInvalidate）如果某个CPU核心写入一个CacheLine，则会广播一个失效请求告诉所有其他的

CPU高速缓存（CacheMemory）CPU为何要有高速缓存CPU在摩尔定律的指导下以每18个月翻一番的速度在发展，然而内存和硬盘的发展速度远远不及CPU。这就造成了高性能能的内存和硬盘价格及其昂贵。然而CPU的高度运算需要高速的数据。为了解决这个问题，CPU厂商在CPU

当我们研究AQS框架时(对于AQS不太熟知可以先阅读《什么是JDK内置并发框架AQS(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%3F__biz%3DMzU3OTc1MDM1Mg%3D%3D%26mid%3D2247495050%26idx%3

最近在整理redis分布式集群，首先就整理一下分布式算法原理。常见的分区规则有哈希分区和顺序分区两种，Redis采用的是哈希分区规则。节点取余分区使用特定的数据，如Redis的键或用户ID为key，节点数量为N，则：hash(key)%N，计算出哈希值，然后决定映射到哪个节点上，如节点数为4时，哈希值的结果可能为0、1、2，3.现假

来源：嘶吼专业版ID：Pro4houDevOps概念的流行跟近些年微服务架构的兴起有很大关系，DevOps是Dev(Development)和Ops(Operations)的结合，Dev负责开发，Ops负责部署上线，Docker出现之前，公司需要搭建一个数据库环境，有了Docker之后，只需在一些开源的基础镜像上构建出公司自己的镜像即可。因此目前

前几天聊的“协同过滤（CollaborativeFiltering）”和“基于内容的推荐（ContentbasedRecommendation）”，都必须分析用户的历史行为数据（例如电影点击数据，职位查看数据等），针对不同的用户进行个性化推荐。如果系统没有用户的历史行为数据积累，如何实施推荐呢？今天接着用通俗的语言说说推荐算法中的“相似性推

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