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怎样用此列表来排序彼列表 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233private List<TagGroup> reorder(Long id, List<TagGroup> entities) { final AccountSettings accountSettings = getAccountSetting( id); final List<Long> tagGroupOrders = accountSettings.getTagGroupOrders(); // 根据 tagGroupOrders 里提供的 tagGroupId 对 entities 排序 if (CollectionUtils.isNotEmpty(tagGroupOrders)) { entities.sort((o1, o2) -> { int index1 = tagGro...

Redis 特性 Redis 高性能的原因 Redis 的读写性能达到 10w/s，主要基于以下原因： 数据主要放在内存中。 Redis 使用距离 OS “层次更近”的 C 语言实现。 Redis 使用单线程架构，没有很高的 lock contention。 IO 多路复用技术 Redis 的代码实现得优雅而兼顾性能 Redis 的数据结构 Redis 本身是 Remote Dictionary Server 的简称，其中，老的、常见的数据结构有： 字符串 哈希 列表 set（集合） zset（有序集合） 但后来追加了几种新颖的数据机构，包括：bitmap、hyperloglog，更后来更添加了 GEO 地理信息相关的工具。 基于这些数据结构，我们可以实现一些常见的功能： 键过期，可以用来实现缓存，进而实现分布式锁。 发布订阅功能，进而实现消息系统（TODO）。 Lua 脚本功能，可以实现自定义的 Redis 命令（TODO）。 实现简单的事务功能，能在一定程度上实现事务特性。 提供流水线功能，能够让客户端一次性把一批命令一次性上传到 Redis 里，能够合并 IO 并...

世界线 大模型发展.xmind RNN的雏形可以追溯到90年代Jeffrey L.Elman的经典文章：Finding Structure in Time（1990） 2013年Google提出的Word2Vec可能是最为人熟知的Embedding技术之一 Encoder-Decoder架构来自论文：Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation（2014） 注意力机制参考论文：Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate（2014） LLM的技术发展和相互关系：Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond（2023） Transformer出自一篇经典论文：Attention Is All You Need（2017） 国外模型的对比可以参考大...

英语.xmind

纽约时间比加州时间早三个小时， New York is 3 hours ahead of California, 但加州时间并没有变慢。 but it does not make Californiaslow. 有人22岁就毕业了， Someone graduated at the age of 22, 但等了五年才找到好的工作！ but waited 5 years before securing a good job!  有人25岁就当上CEO， Someone became a CEO at 25, 却在50岁去世。 and died at 50. 也有人50岁才当上CEO， While another became a CEO at 50, 然后活到90岁。 and lived to 90 years. 有人依然单身， Someone is still single, 同时也有人已婚。 while someone else got married. 奥巴马55岁就退休， Obama retires at 55, 川普70岁才开始当总统。 but Trump starts ...

思维导图 常见算法题 常见算法题.xmind 常用数学公式 公式 名称 说明 ∑i=1ni=n(n+1)2\sum\limits_{i=1}^{n}i=\frac{n(n+1)}{2}i=1∑n​i=2n(n+1)​ 等差数列和 1+2+3+…+n ∑i=1n(2i−1)=n2\sum\limits_{i=1}^{n}(2i-1)=n^{2}i=1∑n​(2i−1)=n2 奇数和 1+3+5+…+(2n-1) ∑i=1ni2=n(n+1)(2n+1)6\sum\limits_{i=1}^{n}i^{2}=\frac{n(n+1)(2n+1)}{6}i=1∑n​i2=6n(n+1)(2n+1)​ 平方和 12+22+32+...+n21^{2}+2^{2}+3^{2}+...+n^{2}12+22+32+...+n2 ∑i=1ni3=(n(n+1)2)2\sum\limits_{i=1}^{n}i^{3}=\left(\frac{n(n+1)}{2}\right)^{2}i=1∑n​i3=(2n(n+1)​)2 立方和 等于平方和的平方 ∑i=0n−1...

三种模式 AM、FM和NOAA是不同类型的无线电广播服务： AM（Amplitude Modulation，调幅）：这是一种无线电波的调制方式，通过改变无线电波的振幅来传输信息。AM广播通常用于长波和中波波段，它的传播距离较远，可以覆盖较大的范围，但音质相对较差，容易受到干扰 。 FM（Frequency Modulation，调频）：与AM不同，FM通过改变无线电波的频率来传输信息。FM广播通常用于高频（VHF）波段，音质较好，抗干扰能力强，但传播距离相对较短，适合城市和局部地区的广播 。 NOAA（National Oceanic and Atmospheric Administration，美国国家海洋和大气管理局）：NOAA天气广播是一种特殊的广播服务，它使用特定的频率（通常是AM波段）来播送天气、灾害预警和其他重要信息。NOAA广播对于应急准备和公共安全非常重要，特别是在自然灾害发生时，如飓风、洪水或地震 。 世界上有些国家强制汽车拥有AM收音的原因主要是因为AM广播的覆盖范围广，在自然灾害或其他紧急事件期间，即使现代通信网络瘫痪，AM广播仍然可以提供关键的信息和警...

飞马模型来自 IBM 的 FSDM 模型 飞马模型可以覆盖银行、证券和保险业务场景，更加容易实现“全局最优”的金融信息互通、集成标准的建立。 飞马模型包括9类主题：产品、合约、条件、参与者、账户、事件、渠道、资源项、位置 。与FSDM的9大概念（ 参与者、合约、条件、产品、地点/位置、分类、业务方向、事件、资源项）相比，飞马模型少了分类和业务方向，增加了账户和渠道两个主题，更加贴合金融业务特点。 账户的概念来源于会计核算中的会计账户。银行账户是客户在银行开立的存款账户、贷款账户、往来账户的总称。银行业务就是在账户体系基础上为个人和对公客户提供各种金融服务。账户体系定义所有的操作均以交易的形式发生，也就是信息模型中的事件。 渠道是银行为客户提供金融产品和服务的场所。渠道的作用在于触达客户、传递产品和服务、达成交易。对于传统金融机构，同时拥有线下渠道和线上渠道。而对于互联网金融来说，完全是线上渠道。这也决定了互联网金融的业务模式与传统金融机构相比存在较大的差异，渠道对于互联网金融来说意义更大。互联网渠道不仅能够完成触达客户、传递产品和服务、达成交易的基本作用，而且其所带来的全新优质...

窗口函数 OVER OVER用于为行定义一个窗口，它对一组值进行操作，不需要使用GROUP BY 子句对数据进行分组，能够在同一行中同时返回基础行的原始列和聚合列。 在这里要引入窗口函数/开窗函数（Window Function）的概念： 12345678910111213141516171819202122232425CREATE TABLE Employee(ID INT PRIMARY KEY,Name VARCHAR(20),GroupName VARCHAR(20),Salary INT)INSERT INTO EmployeeVALUES(1,'小明','开发部',8000), (4,'小张','开发部',7600), (5,'小白','开发部',7000), (8,'小王','财务部',5000), (9, null,'财务部',NULL), ...