最近了解了下websocket和socket这个东西，说不得不来说下为何要使用WebSocket，和为何不用http。为何需要WebSocket？HTTP协议是一种无状态的、无连接的、单向的应用层协议。它采用了请求/响应模型。通信请求只能由客户端发起，服务端对请求做出应答处理。这种通信模型有一个弊端：HTTP协议无法实现服务器主

UC提供的锁机制，可以保证在同一个JVM进程中同一时刻只有一个线程执行操作逻辑；多服务多节点的情况下，就意味着有多个JVM进程，要做到这样，就需要有一个中间人；分布式锁就是用来保证在同一时刻，仅有一个JVM进程中的一个线程在执行操作逻辑；换句话说，JUC的锁和分布式锁都是一种保护系统资源的措施。尽可能将并发带来的不确定性转换为同步的确定性；

JavaNIO之Buffer　　Java传统的I/O模型是面向单个字节的，它将输入输出抽象为字节流或字符流。这种单个字节的读取或写入模型的效率比较低，而且不符合操作系统的I/O特点。操作系统的IO是面向字节块的，通常是直接从磁盘中读取一块数据到内存或写入一块数据到磁盘。JavaNIO提供了缓冲区来实现字节块的读写。

_1，js组成_       核心：ECMAScript标准                 此标准指定了js的基础语法，数据类型，关键字，操作符，对象；       DOM：文档对象模型标准(DocumentobjectModel)         是js针对xm

这是我2020年收集的27个感悟，希望你能看到最后。注：部分完全是摘录，但同样构成感悟。1、运气是成功的重要因素。意大利研究团队构建了一个社会模型，每个人的技能、智力、能力都是平均分布，彼此相差不远，但是社会的发展都是随机事件驱动。模型发现，运行四十年后，财富分布是80:20，即20％的人口拥有大约80％的财富，与

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序列数据和文本的深度学习用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法：理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据；为序列化数据使用一维卷积。可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。文档分类器：识别推文或评论的情感，对新闻文章

构建高质量的大语言模型数据集是训练强大自然语言处理模型的关键一步。以下是一些关键步骤和考虑因素，有助于创建具有多样性、准确性和时效性的数据集：数据收集：数据集的首要任务是收集大量文本数据。这可以包括从互联网上抓取文本、购买已有的数据集、与合作伙伴合作获取数

本文介绍了均匀分布和逻辑分布。均匀分布是连续概率分布，所有事件在指定范围内有相等概率发生，常用于随机数生成。其概率密度函数为f(x)1/(ba)，其中a和b分别为下限和上限。NumPy的random.uniform()可生成均匀分布的随机数。Seaborn可用于可视化分布。文中还提供了练习及解决方案，包括生成不同范围的均匀分布随机数、比较分布形状变化及模拟抛硬币实验。逻辑分布则常用于S形增长现象的建模，其PDF为(scale/(π(1(xloc)/scale)^2))，由位置参数loc和尺度参数scale定义。