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HBase 使用与原理总结
摘要：window启动： 点击 bin/start-hbase.cmd 即可; UI： 16010 创建连接：public static Connection Conn() { Configuration config = HBaseConfiguration.create(); // 本地测试 conf
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Java8 的一些使用总结
摘要：nohup java -jar -Xmx1024M china-map.jar > log.txt & 在ssh退出后， 也不会终止进程； Object[] a = IntStream.range(0,100). map(i->String.valueOf(i).hashCode()). mapTo
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对Redis的一些理解
摘要：阻塞IO：当使用read或者write对某一文件描述符（File Descriptor FD）进行读写的时候，如果数据没有收到，那么该线程会被挂起，直到收到数据。 I/O多路复用：多个连接的管理可以在同一进程， 把多个连接的事件通知业务代码处理， 该方法能同时监控多个文件描述符（fd）的读写情况，当
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BERT原理解析 -- 转载
摘要：原文地址： https://terrifyzhao.github.io/2019/02/18/BERT原理.html Bert其实并没有过多的结构方面的创新点，其和GPT一样均是采用的transformer的结构，相对于GPT来说，其是双向结构的，而GPT是单向的，如下图所示 结构 先看下bert的
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BERT模型源码解析 -- 转载
摘要：原文地址： http://www.ishenping.com/ArtInfo/941132.html 感谢作者的辛勤付出！ 一、模块一之生成预训练数据 bert模型的预训练数据生成主要在create_pretraining_data.py及tokenization.py中。 执行命令： create
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注意力机制解析--转载Attention
摘要：原文地址： https://terrifyzhao.github.io/2019/01/04/Attention模型详解.html attention是一种能让模型对重要信息重点关注并充分学习吸收的技术，它不算是一个完整的模型，应当是一种技术，能够作用于任何序列模型中。 传统Seq2Seq 在开始讲
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Transformer模型解读 -- 转载
摘要：原文地址： https://terrifyzhao.github.io/2019/01/11/Transformer模型详解.html Transformer，抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN ，目前大热的Bert就是基于Transformer构建的，这个模型广泛应用于NLP领
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Golang-后端总结
摘要：什么时候用指针, 什么时候用值传递, 结构体、尤其sync包下的， 都要用指针传递; 而一些轻量的数据可以使用值传递,也不改变其值;尽量避免反射，在高性能服务中杜绝反射的使用多进行复用, 使用sync.Pool 线上问题优化:批量读与写, 主要问题: CPU占用过高, 主要因为申请释放大量资源造成的
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Golang-基础自测题
摘要：平衡二叉树： 父节点的左子树和右子树的高度之差不能大于1，也就是说不能高过1层，否则该树就失衡了，此时就要旋转节点，在编码时，我们可以记录当前节点的高度，比如空节点是-1，叶子节点是0，非叶子节点的height往根节点递增，比如在下图中我们认为树的高度为h=2。 /* 1 写出以下逻辑，要求每秒钟调
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Golang-基础
摘要：###应用： 数据接口API， 自动邮件 ### 1. 值传递与引用传递 -> 1. 任何值传递都无改变原始值(map自带地址属性, 数组内的元素自带地址属性)， 其他只能通过地址引用； func do(a *[]int){ *a=append(*a,5)} var a = []int{1,2,3}
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