小知识积累中...

知识积累如何影响意识功能 知识积累,意识功能,人工智能,深度学习,神经网络,认知科学,知识表示,知识图谱,机器学习 1. 背景介绍 意识,这个人类独有的复杂现象,一直以来都是哲学、心理学和神经科学研究的焦点。随着人工智能技术的飞速发展,我们开始尝试用机器学习和深度学习等方法来模拟和理解意识的运作机制。然而,如 阅读详情
  1. linux 下改变环境变量:

    export PATH=/usr/local/mongodb/bin:$PATH

    //配置完后可以通过echo $PATH查看配置结果。

    生效方法:立即生效

    有效期限:临时改变,只能在当前的终端窗口中有效,当前窗口关闭后就会恢复原有的path配置

    用户局限:仅对当前用户。

  2. 双数据源时,从库的sql 需要在表的前边加数据库名称在查询。
  3. vim 下: dd  删除当前行; yy 复制当前行;u:撤销当前操
  4.  jsp EL表达式展示json出错解决: 将表达式用单引号引用,因为json内容里面有双引号,造成读取截断失败,正确的表达式如下:
<input type="hidden" name="huserInfo" id="huserInfo" value='${huserInfo}'>

5. linux 中tar命令:

压缩:tar -czvf  file.tar  filename

解压:

tar -xvf file.tar //解压 tar包

tar -xzvf file.tar.gz //解压tar.gz

6. 涉及到list 多线程异步动态增加删除时,arraylist 不可用,此时可以用concurrent 包里的ConcurrentLinkedDeque,队列.

ConcurrentLinkedQueue 是单向链表结构的无界并发队列。元素操作按照 FIFO (first-in-first-out 先入先出) 的顺序。适合“单生产,多消费”的场景。内存一致性遵循对ConcurrentLinkedQueue的插入操作先行发生于(happen-before)访问或移除操作。

ConcurrentLinkedDeque 是双向链表结构的无界并发队列.

ConcurrentLinkedQueue .toArray(T[] a) 可以转成array数组。 比如:

queue.toArray(new StompSession[0]. 
注意toArray方法:

List接口的toArray()方法就是直接调用Arrays.copyOf(elementData, size),将list中的元素对象的引用装在一个新的生成数组中。

List接口的toArray(T[] a)方法会返回指定类型(必须为list元素类型的父类或本身)的数组对象,如果a.length小于list元素个数就直接调用Arrays的copyOf()方法进行拷贝并且返回新数组对象(不是a,是新生成了一个数组对象),新数组中也是装的list元素对象的引用,否则先调用System.arraycopy()将list元素对象的引用装在a数组中,如果a数组还有剩余的空间,则在a[size]放置一个null,size就是list中元素的个数,这个null值可以使得toArray(T[] a)方法调用者可以判断null后面已经没有list元素了。

基准测试ArrayList的toArray方法:

    //速度排名 1
    @Benchmark
    public Object[] simple() {
        return LIST.toArray();
    }

    //速度排名 2,性能最好,推荐使用
    @Benchmark
    public Character[] zeroCached() {
        return LIST.toArray(EMPTY_CHAR_ARRAY);
    }

    //速度排名 3
    @Benchmark
    public Character[] zero() {
        return LIST.toArray(new Character[0]);
    }

    //速度排名 4
    @Benchmark
    public Character[] sized() {
        return LIST.toArray(new Character[LIST.size()]);
    }

结果:

Benchmark                   Mode  Cnt   Score   Error  Units
ToArrayPerfTest.simple      avgt    5  37.278 ± 0.669  ns/op
ToArrayPerfTest.sized       avgt    5  59.346 ± 0.272  ns/op
ToArrayPerfTest.zero        avgt    5  49.682 ± 1.067  ns/op
ToArrayPerfTest.zeroCached  avgt    5  47.982 ± 1.024  ns/op

7. SpringBoot启动加载数据CommandLineRunner:

SpringBoot应用程序在启动时,会遍历CommandLineRunner接口的实例并运行他们的run()方法。也可以利用@Order注解或者Order接口来规定所有CommandLineRunner实例的运行顺序。

8. java8: Map.computeIfAbsent(k,(k-v)->v):

computeIfAbsent:存在时返回存在的值,不存在时返回新值

9. ReentrantReadWriteLock: 读写互斥锁,只有读读共享,有写都会互斥,以此可得出读读共享,写写互斥,读写互斥,写读互斥。 基准测试BenchMark 后发现 lock 与sync性能差不多

10. 循环依赖:使用@Async异步注解导致该Bean在循环依赖时启动报BeanCurrentlyInCreationException异常的根本原因分析:

@Slf4j
@Service
public class B {
    @Lazy
    @Autowired
    private B b;

    public void test() {
        this.b.tran();
    }

    //必须为 public 以便能够被代理
    @Async
    @Transactional
    public void tran() {
        log.info("ddd");
    }
}


如果是 @Transactional 可以不加 @Lazy

如果是 @Async 必须加 @Lazy , 否则 启动 spring boot 报错.. 原理参考 使用@Async异步注解导致该Bean在循环依赖时启动报BeanCurrentlyInCreationException异常的根本原因分析,以及提供解决方案【享

使用@Async异步注解导致该Bean在循环依赖时启动报BeanCurrentlyInCreationException异常的根本原因分析,以及提供解决方案【享学Spring】_Java方向盘-优快云博客

11. 【读阿里巴巴开发手册有感】-1:

比较的时候 java.sql.TimeStamp 的毫秒不会参与比较,为 000, 所以同一个秒内的两个时间, 一个为new Date,一个为new Timestamp, 用 before 和 after 比较时,Date 的总是大于 TimeStamp,所以程序种不要使用TimeStamp

12. StringBuilder:

1)循环中需要使用StringBuilder来操作字符串拼接工作,不要使用string += str,因为反编译出的字节码文件显示每次循环都会 new 出一个 StringBuilder 对象,然后进行append 操作,最后通过 toString 方法返回 String 对象,造成内存资源浪费,这虽然减少了jvm常量池的压力,但也无疑增加了jvm中新生代的压力(增加了垃圾回收的几率)

2)普通代码中使用加号连接字符串会被jvm优化成使用StringBuilder拼接

13. 局域网拷贝:

scp a.tar root@局域网的ip地址:/usr/local/xgj /urs/local/xgj

进入跳板机,输入l可查看外网地址和内网地址

14. nginx 所在目录:/var/nginx 或者 /etc/nginx/

日志所在目录:/var/log/nginx/access.log

15.

## 创建时间插入时更新,更新时间在更新时才更新
ALTER TABLE cdk_wd_sysapi_log_oms
    MODIFY COLUMN created_date timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    MODIFY COLUMN last_up_date timestamp NULL DEFAULT null ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP;

16. 一个普通的bean, 能否作为map的key?  需要注意什么?

重写equals和hashcode方法

17. synchronized 方法的实现是在锁定的对象上加锁, 方式锁定对象的最开始的两位设置为锁, 俗称markWord

  • 对于同步方法,锁是当前实例对象 this。 
  • 对于静态同步方法,锁是当前对象的Class对象 this.XX.class。
  • 对于同步方法块,锁是Synchonized括号里配置的对象 。
  • 锁定方法和非锁定方法 可同时执行
  • 锁升级: 偏向锁-->自旋锁 -->重量级锁(操作耗时太长, 用重量级锁)
  • 原子性
  • String,Integer, Long 等不能用sychronized

17.2 volatile : 两个特点

  1. 保证可见性:缓存一致性协议
  2. 禁止指令重排: 单例模式下, double check Lock时 ,一般情况下能保证线程安全, 超高并发下, 可能会有问题, 原因:new Instance() 很不幸它并不是一个原子操作,其实际上可以抽象为下面几条JVM指令:(读写屏障)
     
memory =allocate(); //1:分配对象的内存空间

ctorInstance(memory); //2:初始化对象

instance =memory; //3:设置instance指向刚分配的内存地址

我们可以看出 第一条指令对第二条指令有依赖关系,但是第二条指令与第三条指令并没有依赖关系,所以根据JVM指令重排的规矩可以对第二条与第三条指令的执行顺序进行交换,这样看起来没有什么问题,但是在多线程中这样就会产生问题了

我们假定有两个线程,第一个线程调用单例模式的getSingInstance() 开始执行1 ->2 -> 3要是这个时候在JVM中执行的是 1 -> 3 ->2,也就是分配好内存空间后,为instance分配内存地址,这个时候线程二抢占cpu资源,执行getSingInstacne发现instance不为空 就会返回instance,这个时候返回的instanc还没进行初始化,肯定会报错了

解决方案
给单例类中引用的instance加上volatile关键字,volatile关键字有一个作用就是防止JVM对其进行指令重排序
在 volatile 变量的赋值操作后面会有一个内存屏障,大多数的处理器都支持内存屏障的指令。

单例模式: 有懒汉模式,饿汉模式

17.3 CAS : compare and set: 比较并且设定, 无锁优化 自旋, 利用CPU原语Unsafe; Automic方法是使用CAS,
 

 18. @Transactional 注解加在private方法上不起作用;

serviceA.methdA 里面调用本类方法@Transactional .methodB,  如果不加serviceA. , 则事务注解不起作用, 需要serviceA.methB调用. serviceB 本类注入使用延迟注入注解@Lazy

19. 1.  oracle: mybatis中用Map接收oracle的结果集key默认是大写的: select name  as   "name" from detail;   这样处理即可,注意是双引号,    as   "name"

20:  ZK保证一致性, 但不能保证可用性: 因为可能master与其他集群失去联系, 此时会重新推荐master 导致整个zk不可用,  

Eureka 保证可用性: 各个节点平衡, 如果挂掉一个, 其他不受影响, 所以服务会一直可用;

21. on duplicate key update  存在即修改。但是当修改时,数据库中没有字段值变化,即返回的影响行为0时,这时是不返回主键的!!!!!!

所以要确保一定有主键返回,就必须让mysql有影响行

on duplicate key update  修改时如果原值保存,就不能确保一定有字段值更新,就不保证一定有影响行,确保影响行就是加上更新时间字段,每次带上。updated_at = NOW(); 最为合适

请不要依赖Mysql  datetime的 修改自动填入值 (ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP),因为影响行依然为0;

22. truncate = drop+create, 是新建了一张表, 自增主键会从1开始;

delete 是一行一行的删除, 自增主键不会重置, 会继续

trop 直接删除了表, 表不存在;

23. ulimit -a 查看inginx最大接入量

知识积累对意识管理的影响 知识积累对意识管理的影响 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在当今信息爆炸的时代,我们每天都面临着海量的信息输入,这些信息不断地冲击着我们的意识,塑造着我们的认知。然而,我们如何有效地管理这些信息,如何将知识转化为智慧,并最终提升我们的意识水平,成为 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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FireOfStar的专栏 2143

知识积累:谢志辉著作的源泉与启示

以[韵之队诗集]为例,书中从[漂泊]入手,展示现代诗歌的优美,也是其大学开始到现在真实的自己,逐步深入到后来又创作一本书[漂泊],由一首现代诗延伸到又是一本书的创作方法,是写作技巧也是其思想层层递进、环环相扣的知识布局,正是知识长期积累与精心构建的结果。谢志辉的几部著作以其丰富的内涵与深刻的见解为我们展示了知识积累的巨大力量。我们应当从谢志辉的创作历程中汲取经验,重视知识积累,在这个信息瞬息万变的时代,以扎实的知识积累为根基,努力创造出更多有价值的成果,为个人、社会以及人类文明的进步贡献自己的力量。

2401_88791402的博客 591

积累知识比积累金钱更重要

许多天赋很高的人,终生处在平庸的职位上,导致这一现状的原因是不思进取。而不思进取的突出表现是不读书、不学习。宁可把业余时间消磨在娱乐场所或闲聊中,也不愿意看书。也许,他们对目前所掌握的职业技能感到满意了,意识不到新知识对自身发展的价值;也许,他们下班后很疲倦,没有毅力进行艰苦的自我培训。 他们心甘情愿陷于颓废的境地,尚未做任何努力就承认了人生的失败。这种心态下,也许连那个卑微的饭碗都不是十拿九

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雨冰
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