如果我们在程序中遇到线程死锁的时候，该怎么去解决呢？本文将会从一个实际的例子出发，一步一步的揭开java问题解决的面纱。
先来说一下这几者之间的关系：人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习（是其中比较重要的分支）。深度学习源自于人工神经网络的研究，但是并不完全等于传统神经网络。所以深度学习可以说是在传统神经网络基础上的升级。
提高机器阅读理解（MRC）能力以及开放领域问答（QA）能力是自然语言处理（NLP）领域的一大重要目标。在人工智能领域，很多突破性的进展都基于一些大型公开的数据集。比如在计算机视觉领域，基于对ImageNet数据集研发的物体分类模型已经超越了人类的表现。类似的，在语音识别领域，一些大型的语音数据库，同样使得了深度学习模型大幅提高了语音识别的能力。
在管理员的一些后台页面里，数据列表中都会对这些数据进行增删改查的操作，例如管理员添加商品、修改商品价格、删除商品、查询商品，我们应该关注这些数据的操作和处理。
在电商网站中，达到50W-100W高并发的情况，说明该电商正在做大促活动。我们都知道在大促活动中，对于电商网站的压力是瞬间成几何指数的增加。如何确保确保电商平台的IT系统在流量洪峰下保证高稳定，高可用，这不仅仅是考验企业过硬的技术实力，更考验的是所选择的服务器设施。
Vue 是一个 MVVM 框架，是一套用于构建用户界面的渐进式框架，不同于其他框架，是自底向上的逐层应用框架。它不再关注于其他层，只关注视图，使得 Vue 极为容易上手且便于第三方库相整合。
打散是在推荐、广告、搜索系统的结果基础上，提升用户视觉体验的一种处理。主要方法是对结果进行一个呈现顺序上的重排序，令相似品类的对象分散开，避免用户疲劳。 算法端传出的推荐结果，往往具有以下几个痛点： 1、相似品类的商品易扎堆。显然的，如果商品的各特征相似，其获得的推荐分数也容易相近，而满目的同款肯定不是用户期望的结果。
数据价值是具有时效性的，在一条数据产生的时候，如果不能及时处理并在业务系统中使用，就不能让数据保持最高的“新鲜度”和价值最大化。
web前端面试常见问题总结，1.web前端项目的结构是怎样的？文件有哪些命名规范？项目结构规范 页面文件：以项目名命名，例如：shop js文件：命名为js css文件：命名为css
一、为什么禁止使用Apache Beanutils进行属性的copy？市面上有很多类似的属性拷贝工具类，比较常用的有1、Spring BeanUtils 2、Cglib BeanCopier 3、Apache BeanUtils 4、Apache PropertyUtils 5、Dozer
linux常用基础知识包括：命令、技巧等等。Linux基本认知、自动补全命令或文件（夹）。
MySQL 与Django版本匹配相关经验，根据提示分析报错原因：Django2.1不再支持MySQL5.5，必须mysql5.6版本以上
首先来谈谈数据模型。模型是现实世界特征的模拟和抽象，比如地图、建筑设计沙盘，飞机模型等等。
你可以只传入待压缩图片对象，其他参数都是非必须的，插件按照默认参数自动完成图片压缩处理。
公司的移动端业务需要在用户上传图片是由前端压缩图片大小，再上传到服务器，这样可以减少移动端上行流量，减少用户上传等待时长，优化用户体验。JavaScript 操作压缩图片原理不难，已有成熟 API，然而在实际输出压缩后结果却总有意外，有些图片竟会越压缩越大，加之终端（手机）类型众多，有些手机压缩图片甚至变黑。
正则表达式(Regular Expression)是一门简单语言的语法规范，是强大、便捷、高效的文本处理工具，它应用在一些方法中，对字符串中的信息实现查找、替换和提取操作。
阅读软件源代码是每个开发者的必由之路，尤其是内核开发者。因为内核开发在很大程度上并不是重新发明轮子，而是深入理解并尽量复用现有的内核设计框架，然后参照相似的功能模块去添加或改写某项需要的功能。
跨平台技术由于其一码多端的生产力提升而表现出巨大的生命力，从早期的Hybrid App到ReactNative/Weex、小程序/快应用，再到现在的Flutter，跨平台技术一直在解决效率问题的基础上最大化的解决性能和体验问题。这也引出了任何跨平台技术都会面临的核心问题。
7 月 6 日，Apache Flink 1.11 正式发布。从 3 月初进行功能规划到 7 月初正式发版，1.11 用将近 4 个月的时间重点优化了 Flink 的易用性问题，提升用户的生产使用体验。
小游戏主要分为渲染和逻辑两部分。渲染优化能让渲染相关的指令（WebGL/GFX）得到更高效的执行，逻辑优化是让除渲染之外的 代码也能更高效的执行，本篇主要讲述逻辑相关的优化。
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