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在策略模式定义了一系列算法或策略,并将每个算法封装在独立的类中,使得它们可以互相替换。通过使用策略模式,可以在运行时根据需要选择不同的算法&a…
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2024/12/15 13:22:04
Spark UI中Shuffle dataSize 和shuffle bytes written 指标区别
背景
本文基于Spark 3.1.1 目前在做一些知识回顾的时候,发现了一些很有意思的事情,就是Spark UI中ShuffleExchangeExec 的dataSize和shuffle bytes written指标是不一样的, 那么在AQE阶段的时候,是以哪个指标来作为每个Task分区大…
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2024/12/23 18:41:38
Android APK瘦身实践:二次瘦身如何再减少大小?(4M—2.9M)
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因为平时就考虑到大小的限制,所以很多工作已经做过了,如下列举现在的状态: 7.3M(Debug版本)和6.5M(Release版本) 开启minifyEnabled 开启shrinkResources 已经去除不相关的大型库 图片和…
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2024/12/18 7:30:36
A - Block Sequence
思路:
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(2)注意到总是要求将最后一位数清洗完,即前面信…
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2024/12/24 20:13:37
TDesign设计系统全方位解析
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2024/12/6 1:14:07
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引言:
WebDriver的显性等待和隐形等待是用于在测试过程中等待元素加载或操作完成的两种等待方式。了解此两种方式是为后面自动化找到适合的方法去运用
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显性等待是通过使用WebDriverWait类和ExpectedConditions类来…
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2024/12/21 6:37:13
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.2 注意力汇聚:Nadaraya-Watson 核回归
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l1964 年提出的 Nadaraya-Watson 核回归模型是一个简单但完整的例子,可以用于演示具有注意力机制的机器学习。
10.2.1 生成数据集
根据下面的非线性函数生成一个人工数据集,其中噪声项 …
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2024/12/9 0:59:07