Java 内存模型规范了 Java 虚拟机与计算机内存是如何协同工作的。Java 虚拟机是一个完整的计算机的一个模型，因此这个模型自然也包含一个内存模型——又称为 Java 内存模型。如果你想设计表现良好的并发程序，理解 Java 内存模型是非常重要的。Java 内存模型规定了如何和何时可以看到由其他线程修改过后的共享变量的值，以及在必须时如何同步的访问共享变量。
并发系统可以采用多种并发编程模型来实现。并发模型指定了系统中的线程如何通过协作来完成分配给它们的作业。不同的并发模型采用不同的方式拆分作业，同时线程间的协作和交互方式也不相同。这篇并发模型教程将会较深入地介绍目前（2015 年，本文撰写时间）比较流行的几种并发模型。
推导迁移学习对计算机视觉和 NLP 领域产生了重大影响，但尚未在推荐系统广泛使用。虽然大量的研究根据建模的用户-物品交互序列生成推荐，其中很少尝试表征和迁移这些模型从而用于下游任务（数据样本通常非常有限）。
核心设计这一步很考验基本功和技术视野的，需要综合判断、权衡取舍，依据设计目标选出一个当前的最优解。在系统的设计目标中，其中一条，就是要标准化，标准化最大的好处是可以统一不变的接入。互联网是个发展只有不到30年的行业，但工业已经发展了几百年，很多互联网行业里的问题，在工业里已经有了标准化的定义。在搜集技术方案资料中，对RFID（射频识别）进行复杂事件的流处理的方案进入我们视野
Java 中的 BIO、NIO和 AIO 理解为是 Java 语言对操作系统的各种 IO 模型的封装。程序员在使用这些 API 的时候，不需要关心操作系统层面的知识，也不需要根据不同操作系统编写不同的代码。只需要使用Java的API就可以了。在讲 BIO,NIO,AIO 之前先来回顾一下这样几个概念：同步与异步，阻塞与非阻塞。
比如在打饭窗口排队打饭，顾客排队的时候是空闲的，而打饭阿姨是忙碌的。没有并发的情况下，一个阿姨对应所有顾客，效率很慢。如果增加窗口同时进行，会成倍提高效率。当然，严格来讲这个情景可以叫“并行”，当每个菜盆在同一时间只有一个勺子可以打饭的时候才叫做“并发”。其中便包含了并发与并行的区别。由此可见，并发最原始的动力就是：充分利用长板，补齐短板，把空闲的东西利用起来，提高效率。
12 月 6 日，谷歌宣布推出咕了很久的全新大语言模型 Gemini，展示了三个版本 Gemini Ultra、Gemini Pro 和 Gemini Nano。并在 Bard 上开放了体验 Gemini Pro。同时，谷歌放出了一段看起来非常酷炫高科技的视频 demo，一度让笔者觉得 Gemini 已经全面超越 GPT-4 了。
序列到序列（Seq2Seq）模型是一种深度学习模型，广泛应用于机器翻译、文本生成和对话系统等自然语言处理任务。它的核心思想是将一个序列（如一句话）映射到另一个序列。本文将详细介绍 Seq2Seq 模型的原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现一个简单的 Seq2Seq 模型。
深度学习领域所谓的“模型”，是一个复杂的数学公式构成的计算步骤。为了便于理解，我们以一元一次方程为例子解释：
当前，深度学习的应用越来越多样化，随之涌现出诸多优秀的计算框架。其中 TensorFlow，PyTorch，MXNeT 作为广泛使用的框架更是备受瞩目。在将深度学习应用于实际业务的过程中，往往需要结合数据处理相关的计算框架如：模型训练之前需要对训练数据进行加工生成训练样本，模型预测过程中需要对处理数据的一些指标进行监控等。在这样的情况下，数据处理和模型训练分别需要使用不同的计算引擎，增加了用户使用的难度。
Service Mesh 常常被称为下一代微服务，这一方面揭示了在早期 Mesh 化浪潮中微服务是绝对的主力军，另一方面，微服务的 Mesh 化也相对更加便利，而随着消息队列和一些数据库产品也逐渐走向 Service Mesh，各个产品在这个过程中也会有各自的问题亟需解决，RocketMQ 也没有例外。
Envoy是由lyft开源的边缘和和服务代理，后被捐赠给CNCF基金会。可以说，Envoy已经是云原生时代数据平面的事实标准。新兴API网关如Gloo，Ambassador都基于Envoy进行扩展开发；而在服务网格中，Istio、Kong社区Kuma、亚马逊AWS App Mesh都使用Envoy作为默认数据面。
一 Java I/O模型 1 BIO（Blocking IO）BIO是同步阻塞模型，一个客户端连接对应一个处理线程。在BIO中，accept和read方法都是阻塞操作，如果没有连接请求，accept方法阻塞；如果无数据可读取，read方法阻塞。
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