`Binding` 解决了**修正外部指针指向**的问题。例如程序中调用`NSLog`方法,在编译时期生成的 `mach-o` 文件中,会创建一个符号 `NSLog`(目前指向一个随机的地址),然后在运行时(从磁盘加载到内存中,是一个镜像文件),会将真正的地址给符号(即在内存中将地址与符号进行绑定,是 `dyld` 做的,也称为动态库符号绑定),一句话概括:绑定就是给符号赋值的过程。#### 面试题扩展- `load` 方法中是否可以调用 cateory 中的重名方法?- `lo...
让我们举起 AI 绘画的神笔,一起绘制出梦想中的世界。## 一、基础原理### Diffusion在 AI 绘画之前,我有必要简短给大家介绍一下 AI 绘画的基本原理。 我们先来想一个问题,你认为 AI 是怎么进行绘画的?是... 很多朋友的电脑其实未必能吃得住 AI 绘画,因此就需要一个在线的 AI 绘画平台,对于这种情况,就有两种解决方案,我最推荐下面的几类方案 - 方案一:自己搭建 - colab 搭建方法,这是借助 Google Colab 平...
就加深了app的不稳定性。这就是为什么在开发中,要尽量在小的范围去使用setState,避免不必要的重建任务。为了优化这个问题,官方就更新出了const关键字,被const修饰的widget,就代表永远不会被重建。比如在上述代... const Image(image: NetworkImage('https://flutter.github.io/assets-for-api-docs/assets/widgets/owl.jpg')), Text("$_counter") ],);```在Image前加上const,Text则不加,当调用setState时,观察两个wi...
# BMF 的部署与安装详细拓展在进行 BMF 的部署与安装过程中,我深入了解了框架的各个组成部分,并解决了一些具体问题。以下是我在部署和安装过程中的详细拓展。## 部署环境准备BMF 被设计为跨平台框架,支持 Linux、Windows 和 Mac OS。在选择部署环境时,我首先考虑了项目的实际需求以及各个平台的特点。- Linux 平台 ——选择 Linux 作为部署平台的主要原因是其稳定性和广泛的应用领域。我在一台配备 NVIDIA GPU 的 Linu...
通常认为其有两个核心的概念:Notebook 和 Kernel。- Notebook 指的是代码文件,一般在文件系统中存储,后缀名为`ipynb`。Jupyter Notebook 后端提供了管理这些文件的能力,用户可以通过 Jupyter Notebook 的页面创... 同时还接入了 DataLeap 提供的 Python & SQL 代码智能补全功能。额外地,我们还开发了定制的可视化 SDK,使得用户在 Notebook 上计算得到的 Pandas Dataframe 可以接入 DataLeap 数据研发已经提供的数据结果分析模...
再在内存中进行过滤,这就使得模型训练的带宽需求非常大,数据的读取成为了整个训练的瓶颈。**基于痛点的需求梳理**基于上述问题,我们与业务方一同总结了若干需求:1. 存储原始特征:由于在线特征抽... 例如上面左图中,Iceberg 和 Parquet 分别有 ABC 三列,对应 ID 1、2、3。那最终读取出的 Dataframe 就是 和 Parquet 中一致包含 ID 为1、2、3的 ABC 三列。而当我们对左图进行两个操作,删除旧的 B 列,写入新的 B 列...
是源代码(不仅限于JavaScript,同时还应用于其他语言,例如: Python,Rust等)语法结构的⼀种抽象表示。它以树状的形式表现编程语⾔的语法结构,树上的每个节点都表示源代码中的⼀种结构。AST 运⽤⼴泛,⽐如:- ⾼级语... operator 属性表示一个赋值运算符,left 和 right是赋值运算符左右的表达式- ArrayExpression(数组表达式节点): interest:["篮球","羽毛球"],`elements` 属性是一个数组,表示数组的多个元素,每一个元素都是一个表...
kAudioProfileTypeFluent 1 流畅音质。单声道,采样率为 16kHz,编码码率为 24kbps。流畅优先、低延迟、低功耗、低流量消耗,适用于大部分游戏场景,如 MMORPG、MOBA、FPS 等游戏中的小队语音、组队语音、国战语音等。... Defined in : IRTCVideo.cs 成员变量类型 名称 Interval 信息提示间隔,单位:ms EnableSpectrum 是否开启音频频谱检测 EnableVad 是否开启人声检测 (VAD) AudioFrameCallbackMethod csharp public enum bytertc.Au...
再在内存中进行过滤,这就使得模型训练的带宽需求非常大,数据的读取成为了整个训练的瓶颈。![]()## 基于痛点的需求梳理基于上述问题,我们与业务方一同总结了若干需求:1. 存储原始特征:由于在线特征抽取在特... 例如上面左图中,Iceberg 和 Parquet 分别有 ABC 三列,对应 ID 1、2、3。那最终读取出的 Dataframe 就是 和 Parquet 中一致包含 ID 为1、2、3的 ABC 三列。而当我们对左图进行两个操作,删除旧的 B 列,写入新的 B 列...
StableDiffusion可以生成不同的图片风格,比如:Anime 动画,realistic 写实,Landscape 风景,Fantasy 奇幻,Artistic 艺术。 还有很多其他的风格的,大家都可以在网上看到。![picture.image](https://p6-volc-commun... 但这段与Stable Diffusion的“缘分”如同一场艺术画,每一笔勾勒都是对技术探索的独特贡献。或许,未来还有更多的发现等待着我,让我在技术的海洋中不断前行,发现更多未知的宝藏。接下来我就比赛中的优化方向、思路和...
再在内存中进行过滤,这就使得模型训练的带宽需求非常大,数据的读取成为了整个训练的瓶颈。 **基于痛点的需求梳理**基于上述问题,我们与业务方一同总结了若干需求: 1. **存储原始特征**:由于在线特征... 例如上面左图中,Iceberg 和 Parquet 分别有 ABC 三列,对应 ID 1、2、3。那最终读取出的 Dataframe 就是 和 Parquet 中一致包含 ID 为1、2、3的 ABC 三列。而当我们对左图进行两个操作,删除旧的 B 列,写入新的 B 列...
[image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/27cd0e723a1242ccb391d7163901fdf3~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)接下来,本文将分享一些我们在对 MAD 实践过程中的心得和案例# 1. Kotlin![ima... Immutable 还体现在集合类的类型上。我们在项目中提倡非必要不使用 `MutableList` 这样的 Mutable 类型,可以减少 `ConcurrentModificationException` 等多线程问题的发生,同时更重要的是避免了因为 Item 篡改带来的...
可以通过几个用户 case 了解一下。 **User Story 1**某流量级产品商业化系统,M 级日志条数/秒;希望秒级监控日志延迟、关键字段空值,T+1 检测日志波动率。**User Story 2**某内部业务系统,日志存储 ES;希望每 5 分钟检测上一周期日志波动情况。**User Story 3**某内部指标平台,业务数据由 Hive 定期同步到 ClickHouse;希望每次同步任务后检查 Hive 与 ClickHouse 中的指标是否一致。通过上面的介绍,大...