或许对于许多Android开发者来说，所谓的Android工程师的工作“不过就是用XML实现设计师的美术图，用JSON解析服务器的数据，再把数据显示到界面上”就好了，源码什么的，看也好不看也罢，反正应用层的开发用不上，再加上现在优秀的轮子越来越多，拿来主义泛滥，能用就是，反正老板也不关心是不是你自己写的，用我现在老大的话来说，阅读源码似乎只是一种“锦上添花”

自然语言表征模型最近受到非常多的关注，很多研究者将其视为NLP最重要的研究方向之一。例如在大规模语料库上预训练的BERT，它可以从纯文本中很好地捕捉丰富的语义模式，经过微调后可以持续改善不同NLP任务的性能。因此，我们获取BERT隐藏层表征后，可用于提升自己任务的性能。但是，已有的预训练语言模型很少考虑知识信息，具体而言即知识图谱(ht

作者介绍：吴叶磊PingCAPCloud工程师。随着Kubernetes（K8s）的全面成熟，越来越多的组织开始大规模地基于K8s构建基础设施层。然而，考虑到数据库在架构中的核心地位与K8s在有状态应用编排上的短板，仍有不少组织认为在K8s上运行核心数据库会带来颇高的风险。事实上，在K8s上运行TiDB不仅能实现企业技术

Tars是腾讯从2008年到今天一直在使用的后台逻辑层的统一应用框架，目前支持C,Java,PHP,Nodejs，Golang语言。该框架为用户提供了涉及到开发、运维、以及测试的一整套解决方案，帮助一个产品或者服务快速开发、部署、测试、上线。它集可扩展协议编解码、高性能RPC通信框架、名字路由与发现、发布监控、日志统计、配置管理等于一体，通过它可以快速用

应用层的东西，找到接口实现它即可。如果想要自己选择序列化工具，难点还是在自动转型上，在序列化字符串转成对象的过程中，Spring并未提供有效的、带Class参数的接口，类型自动转换问题，需要第三方框架自行处理。最好选用带自动转型的序列化框架，错误的写法，很容易导致类型强转失败，本文采用的是FastJSON。简单的工具类，按自己需求封装，可以指定

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一：适用范围：tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数，它一般用在全连接层二：原理：　　dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元。也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p，让其停止工作，这次训练过程中不更新权值，也不参加神经网络的计算。但是它的权重得保留

\TOC\可靠数据传输原理如何在一条不可靠的信道上得到可靠的传输？不可靠的原因：可能出现比特差错、丢包停等传输下的情况从简单到难的情况一步步分析：1.经过完全可靠信道的可靠数据传输这时只需要一发一收，值得注意的是：发送端的发送动作是由上层（应用层）触发，接收端的接收动作是由下层（网

QUIC全称：QuickUDPInternetConnections，是一种实验性传输层网络协议，提供与TLS/SSL相当的安全性，同时具有更低的连接和传输延迟。QUIC目前的主要应用于http协议，基于QUIC的HTTP/3协议（RFC9114），除了拥有HTTP/2的各项优点，同时由于QUIC的特性，在弱网环境下拥有更强大的性能优势。QUIC由Google自研，2012年部署上线，2013年提交IETF，2021年5月，IETF推出标准版RFC9000。

近日，中国电子学会在北京隆重召开科技攻关项目成果鉴定会。鉴定委员会一致认为：天翼云大数据平台研发项目涉及的大数据存储、计算、调度等一系列关键技术，复杂度高、研制难度大、创新性强，总体技术达到国际先进水平，其中分布式存储元数据两层视图管理等关键技术指标达到国际领先水平。