P1（紧急）系统容易崩溃；功能设计与需求严重不符；内存泄漏；严重的数值计算错误；系统无法登陆；循环报错，无法正常退出。对系统核心部件功能使用有重大影响，导致无法正常工作。P2（严重）通常表现为：影响系统功能或操作，主要功能存在严重缺陷，但不会影响到系统稳定性。比如：1.功能未实现；2.功能存在报错；3.数值轻微的计算错误。P3（一般）通常表现为：界面、性能

内置各种数据监控的tio仍然可以跑出炸裂的性能数据友情提醒：开监控很耗性能，有时候为了数据得以监控必须采用性能更差的算法测试程序在tiostudy中，见下图参数设置如果想跑出好的成绩，总连接数大约保持在50300间总连接数过多或过少，不太容易跑出600万以上的数据，但是跑出100多万的连接数的范围是非常大的，各位可以亲测一下当然跑出啥成绩，还跟你的机器性能有

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一、前言在日常生活或者工作中的时候，我们偶尔会遇到这样一种让人头大的情况——当单个Excel文件较大或需要根据某一列的内容需要拆分为多个CSV文件时，用Excel的筛选功能去慢慢筛选虽然可行，但是来回反复倒腾工作量就比较大了。不过小伙伴们不用惊慌，其实这个情况我们只需要用Python几行代码就能实现！一起来看看吧二、项目目标将单个Excel文件拆分为多个

这是近期的一个h5项目，由于某些原因，预览地址不能放出来。不过这不是重点，没有demo不就可以好好看文章了吗哈哈哈~文中提到的pixi是pixiJs，精灵是pixiJs中的概念。阅读本文假设你已经知道了这些东西，不过这在本篇文章中并没有太多关于这个库的内容觉得这篇文章有帮助到自己，就让它去收藏夹吃灰；觉得没用或觉得写的不好的，可以留下

随着BERT等预训练模型横空出世，NLP方向迎来了一波革命，预训练模型在各类任务上均取得了惊人的成绩。随着各类预训练任务层出不穷，也有部分研究者考虑如何在BERT这一类模型中引入或者强化知识图谱中包含的信息，进而增强BERT对背景知识或常识信息的编码能力。本文主要关注于如何在BERT中引入知识图谱中信息，并survey了目前已公布的若干种方法，欢迎大家批评和

备忘录模式在GOF的《设计模式:可复用面向对象软件的基础》一书中对备忘录模式是这样说的：在不破坏封装性的前提下，捕获一个对象的内部状态，并在该对象之外保存这个状态。这样以后就可将该对象恢复到原先保存的状态。有时有必要记录一个对象的内部状态。为了允许用户取消不确定的操作或从错误中恢复过来，需要实现检查点和取消机制，而要实现这些机制，你必须事先

用户的偏好不同，对产品的需求也不一样，要想更好地培养用户粘性，就需要因人施策，精细化运营，而受众细分是精细化运营的重要方法之一。受众细分是根据用户属性和行为数据，将具有相同或类似特征的用户归为一个群组的过程，并针对不同群组的用户制定差异化运营策略，以提升用户留存与转化。受众细分的应用场景日常工作中，我们常常遇到以下场景和问题：

一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法。比如，一个分布式的存储系统，要将数据存储到具体的节点上，如果采用普通的hash方法，将数据映射到具体的节点上，如key%N，key是数据的key，N是机器节点数，如果有一个机器加入或退出这个集群，则所有的数据映射都无效了。一致性哈希算法，解决了普通余数Hash算法伸缩性差的问题，可以保证在上线、下线服务

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