前言很多人提起Vue中的computed，第一反应就是计算属性会缓存，那么它到底是怎么缓存的呢？缓存的到底是什么，什么时候缓存会失效，相信还是有很多人对此很模糊。本文以Vue2.6.11版本为基础，就深入原理，带你来看看所谓的缓存到底是什么样的。注意本文假定你对Vue响应式原理已经有了基础的了解，如果对于Wat

搞内核研究的经常对中断这个概念肯定不陌生，经常我们会接触很多与中断相关的术语，按照软件和硬件进行分类：硬件CPU相关：IRQIDTcli&sti软件操作系统相关：APCDPCIRQL一直以来对中断这一部分内容弄的一知半解，操作系统和CPU之间如何协同工作也是很模糊。最近花了点时间认真把这块知识进行了梳理，不当之处，还请高手

!(http://pic.wblog.cn/F21D67BC6A7C498FACFF9F0E28C60A8A.png)常常在业务开发中会遇到大列表的查询需求或者按照各项条件搜索内容，一般的做法往往都是数据库直接搞定，但是到了一定的程度只有这类需求会带来巨大的开销，一个表格中涉及到了5张表的数据，搜索要求从其中3张表的不同字段做到模糊查询，

1、图像锐化理论基础1、锐化的概念 　　图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来，主要用于增强图像的灰度跳变部分，这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反。而且从算子可以看出来，平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的，而锐化则是通过其逆运算导数（梯度）或者说有限差分来实现的。2、图像的一阶微分和二阶

阅读文本大概需要3分钟。http://arthornye.github.io/2018/mysql/mysql%E4%BA%8B%E5%8A%A1%E5%92%8C%E4%BA%8B%E5%8A%A1%E9%9A%94%E7%A6%BB%E6%9C%BA%E5%88%B6在学习mysql的事务隔离机制的过程中，对mysql的会话和事务的概念有点模糊不

在建表的时候，总有一些模糊的点让我不得不百度：1、金钱字段存储应当选择float、decimal、double？应当选择decimal。他是以字符串形式存储的，不会损失精度，为啥浮点型的（单精度、双精度）会损失精度呢，看下面的例子：定点数如果不写精度和标度，则按照默认值decimal(10,0)来操作，也就是存储11.1时候，会自

IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中

这是几个月前在EuroPython邮件列表（主要用来组织和计划EuroPython会议的邮件列表）出现的问题。这是一个非常有意思的问题，我看到这个词被无数次地使用，但鲜有人尝试解释它的含义。在这条线索之后，许多不同的人，包括我自己，都给出了自己的答案。现在我把我的答案放到博客上，并且润色了一下，希望它能对您有所增益。Pythonnic是一个模糊

无论是在科技行业还是其他地方，我遇到很多人对这个相当普遍的术语有着模糊的理解。从技术上讲，API代表应用程序编程接口，大多数大公司都曾为客户或内部使用构建过API。但如何用简单的语言来解释API呢？除了开发和商业中使用的定义外，是否还有更广泛的含义？首先，让我们退后一步看看网络本身是如何运作的。

如果把大语言模型比作一个超级聪明但有点迷糊的朋友，那么提示词就是你与他沟通的桥梁。如何让这个“朋友”理解你的意图并给出满意的答案，取决于你如何构建这些提示。如果提示模糊不清，AI的回答可能就会像一团乱麻，让人无从下手。因此，掌握有效的提示词撰写技巧显得尤为重要。