前言数组去重是一个老生常谈的话题，也是前端童鞋在面试时的一道高频题。本文将深入的探索数组去重的原理及实现，为各位小伙伴提供多种可以反手“调戏”面试官的解决方案。话不多说，上去就来一梭子...数组去重核心原理价值100W的核心原理上来就给你了...，记得留言点赞鸭！1.一般我们都会创建临时变量tmp，存储不重复的元素（以数组元素存储或对

Go语言能做什么一、我们为什么选择Go语言选择Go语言的原因可能会有很多，关于Go语言的特性、优势等，我们在之前的文档中也已经介绍了很多了。但是最主要的原因，应该是基于以下两方面的考虑：执行性能缩短API的响应时长，解决批量请求访问超时的问题。在Uwork的业务场景下，一次API批量请求，往往会涉及对另外接口服务的多次调用，而在之前的PHP实现模式下，要做到

云原生正变得越来越流行，在2020年，统计发现，其中83％的组织也在生产环境中使用kubernetes。由于，团队可以轻松地构建和使用，，，以及管理服务，而不必担心底层的服务器。但是，云原生安全性仍然是一个真正的挑战。奇怪的是，云原生安全性的最大问题与所有新技术无关。首席安全官表示，如果组织希望以更好地开始新的一年，则应着手解决五个主要的云原生安全性问题。有

工作中由于前期规划不足，导致磁盘空间分配较大，而且是厚置备。后期不再需要时，无法把用不到的空间释放出来，造成空间浪费。经过摸索和实验验证，到最终解决问题，总结出来两种方案。 _风险提示：两种方案的实验都验证通过了，但第一种方案在生产环境中没有成功，如有类似问题，建议采用第二种方案！_环境：Esxi6.5，vCenter6.5U1e，Ub

第1章初识微服务微服务的入门，我们从传统的单体架构入手，看看在什么样的环境和需求下一步步走到微服务的，然后再具体了解一下什么才是微服务，让大家对微服务的概念有深入的理解。然后我们一起画一个微服务的架构图，再从架构上去分析微服务架构的优势和不足。...第2章微服务带来的问题及解决方案分析通过传统服务与微服务对比的方式去学习，

前一阵，我想把deepin15.10系统装在我的U盘上，首先你的用2个U盘，一个是安装盘，一个U盘是当你想安装到的硬盘，如果一个U盘的话写入时没用的，他也不能自己把自己分区，执行安装了。硬盘模式，我用的是MBR，貌似GPT也可以，还更好用！我还没来得及实践。安装成功了也没什么问题，HDMI显示器我的不显示，解决方法是$xrandrli

前面我们讲解了数组，数组更多的是用来进行数据的存储，纯粹用来存储数据的数据结构，我们期望的是插入、删除和查找性能都比较好。对于无序数组，插入快，但是删除和查找都很慢，为了解决这些问题，后面我们会讲解比如二叉树、哈希表的数据结构。　　而本篇博客讲解的数据结构和算法更多是用作程序员的工具，它们作为构思算法的辅助工具，而不是完全的数据存储工具。这些数据结构的生

1、分库分表很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分库与分表是一个很不错的解决途径，也就是性能优化途径，现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢，同事的做法是将其散列到100个表中，分别从members0到members99，然后根据mid分发记录到这些表中，牛逼的代码大概是

PyTorch已为我们实现了大多数常用的非线性激活函数，我们可以像使用任何其他的层那样使用它们。让我们快速看一个在PyTorch中使用ReLU激活函数的例子：在上面这个例子中，输入是包含两个正值、两个负值的张量，对其调用ReLU函数，负值将取为0，正值则保持不变。现在我们已经了解了构建神经网络架构的大部分细节，我们来构建一个可用于解决真实问题的深度学习架构。

卷积神经网络表征可视化研究综述（1）转载自：人工智能技术与咨询源自：自动化学报作者：司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,