大家好，我是我是皮皮。一、前言前几天在Python最强王者交流群【小王】大佬分享了一个Python代码，关于百家姓的，按百家姓排名名字顺序。这个方法虽好，但是【德善堂小儿推拿瑜亮老师】大佬觉得与其穷举构造字典，不如直接用《百家姓》返回其index，在粉丝【mofyl】的请求下，完成了代码编写。二、解决过程下面这个是针对单字姓的，百家姓是从网上直接复制的，

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

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

Hash数据结构是一种非常常见的数据结构，作为一个程序员，你可能每天都在和它接触，尽管很多时候你可能没有意识到。Hash在PHP内核中扮演了非常重要的角色，数组、变量作用域、函数参数列表等均是基于Hash实现。所以，在PHP里你能看到各种对于Hash的优化。Hash数据结构Hash数据结构，本质上为了解决计算机中真正意义的数组只能使用数字作

一、背景运营者能够对用户行为进行分析的前提，是对大量数据的掌握。在以往，这个数据通常是由开发者在控件点击、页面等事件中，一行行地编写埋点代码来完成数据收集的。然而传统的操作模式每当升级改版时，开发和测试人员就需要重复不断对代码进行更新，整个流程耗时长，无法满足业务的需求。为帮助开发者解决这一痛点，个推应用统计“个数”推出“可视化埋点”这一技术

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,