简介主要介绍以下几点：1.提炼函数2.合并重复的条件片段3.把条件分支语句提炼成函数4.合理使用循环5.提前让函数退出代替嵌套条件分支6.传递对象参数代替过长的参数列表7.少用三目运算符8.合理使用链式调用9.分解大型类10.活用位操作符11.纯函数本文会不断更新，不足之处欢迎

原文链接：什么是高阶函数？有两种情况都可以被定义为高阶函数，第一种是把函数作为参数传递给另外一个函数，第二种是把函数作为另一个函数的返回结果。就像我们平时调用函数，一般都是传递值类型或者对象和数组等参数，或者是函数返回结果是值类型或者是对象和数组，高阶函数

一：介绍libvirt是基于xen、kvm等虚拟化技术之上的进一步操作封装，通过他可以快速调用kvm、xen命令快速创建、管理虚拟机。比如libvirt通过xml配置文件的方式记录kvm创建虚拟机需要的参数，然后每次启动虚拟机就只需要读取这个xml的配置信息即可，不需要每次都输入那么多命令和参数。他们的关系如下：!(https://os

Nginx作为一个成熟、久经考验的负载均衡软件，与其提供丰富、完整的内置变量是分不开的，它极大增加了对Nginx网络行为的控制细度。这些变量大部分都是在请求进入时解析的，并把他们缓存到请求cycle中，方便下一次获取使用。首先来看看Nginx对外都开放了那些API。$arg\_name：请求中的name参数$args：请求中的参数

GET和POST是HTTP请求的两种基本方法，要说它们的区别，接触过WEB开发的人都能说出一二。最直观的区别就是GET把参数包含在URL中，POST通过requestbody传递参数。你可能自己写过无数个GET和POST请求，或者已经看过很多权威网站总结出的他们的区别，你非常清楚知道什么时候该用什么。当你在面试中被问到这个问题，你的内心充满了自

概述Pytorch多GPU训练本质上是数据并行，每个GPU上拥有整个模型的参数，将一个batch的数据均分成N份，每个GPU处理一份数据，然后将每个GPU上的梯度进行整合得到整个batch的梯度，用整合后的梯度更新所有GPU上的参数，完成一次迭代。其中多gpu训练的方案有两种，一种是利用nn.DataParallel实现，这种方法是最早引入

MAT是一个强大的内存分析工具，可以快捷、有效地帮助我们找到内存泄露，减少内存消耗分析工具。内存中堆的使用情况是应用性能监测的重点，而对于堆的快照，可以dump出来进一步分析，总的来说，一般我们对于堆dump快照有三种方式：添加启动参数发生OOM时自动dump：java应用的启动参数一般最好都加上XX:HeapDumpOnOutOfMe

lambda表达式允许你通过表达式来代替功能接口。lambda表达式就和方法一样,它提供了一个正常的参数列表和一个使用这些参数的主体(body,可以是一个表达式或一个代码块)。Lambda表达式还增强了集合库。JavaSE8添加了2个对集合数据进行批量操作的包:java.util.function包以及java.util.stre

在linux开发的动态链接库需要被python调用，首先需要生成.so文件。生成动态链接库的方法网上有很多，这里就不用多说，主要就是首先根据源文件编译生成.o，然后链接这些.o文件shared生成.so。需要注意的是，在编译链接生成动态库的时候一定要加fPIC参数。而且如果在链接时需要链接其他库的话，必须保证其他库编译时也是加了fPIC参数

第四章函数的工作原理1、函数的组成部分    函数主要由以下几个成分组成：函数名、函数参数、局部变量、静态变量、全局变量、返回地址、返回值（1）函数参数及几个变量：这是在逻辑上对函数的涉及到的数据进行规划，实际上当前运行的指令只能通过直接、间接、立即数三种方式访问数据。（2）返回地址：在汇编语言中，实际上是某