原文地址:https://blog.fanscore.cn/p/22/ 一.背景 公司当前有一个用户群的系统,核心功能是根据不同的条件组去不同的业务线中get符合条件的uid列表,然后存到redis中的bitmap中. 举个,如果一个用户群中有两个用户: 3和7,即[3,7],用bitmap表示那就是:00010001 最后利用redis提供的bitOp命令: bitOp AND \ bitOp XOR \ bitOp OR对各个条件组对应的uid列表bitmap做交并差集计算,得出最终的用户群…

对于各类开发语言来说,整数都有一个最大的位数,如果超过位数就无法显示或者操作了.其实,这也是一种精度越界之后产生的精度丢失问题.在我们的 PHP 代码中,最大的整数非常大,我们可以通过 PHP_INT_MAX 来查看.不过,当整数超过一定的位数之后,就会使用科学计数法来显示了,这个可不是我们想要的结果.别着急,GMP 扩展就是专门用来应对这种情况的. GMP 扩展是随 PHP 源码包一起发布的,在安装扩展之前需要系统环境中先安装 gmp-devel ,在 CentOS 中直接 yun insta…

当WebBrowser控件(CDHtmlDialog自动创建了WebBrowser控件)加载的网页中含有错误Javascript代码时默认情况下控件会弹出错误信息提示对话框,相对于用户体验来说这样的提示完全不是开发人员想要的,针对这个问题有两个解决方案,一是完全屏蔽掉错误提示,二是控制错误的提示并且记录错误信息同时也可以控制出现错误后Javascript是否继续执行. 1.屏蔽错误信息提示 1 m_pBrowserApp->put_Silent(VARIANT_TRUE); 在CDHtmlDia…

年前因为工作比较饱和,现在又忙着换工作的事情,基本停止了对博文的更新.后续的博文,还是慢慢补上吧. 为了不至于过于发散,先搞个未成形的大纲,如下: PHP内核探索之变量  不平凡的字符串 PHP内核探索之变量  变量的生命周期.类型转换 PHP内核探索之变量  变量的循环(foreach,其实放到Zend部分更加合理一些) PHP内核探索之SAPI  (比较疑惑,为什么这么靠后? ) PHP内核探索之函数  (函数实现原理.用户函数和系统函数,性能) PHP内核探索之扩展  (扩展的生命周期,扩…

下载demo - 196 KB 下载source - 98 KB 表的内容 系统要求反应面一个简单的计时器从事件中收集数据序列使用更复杂的查询订阅您希望完成的面最终考虑历史 介绍 "Rx"代表反应性扩展,它是微软DevLabs的项目计划之一.DevLabs是微软团队开发具有代表性技术的地方.这样的原型项目被发布,然后由开发社区进行评估,根据它们的成功,有一天它们可能会成为.net框架的一部分,或者成为一个新的工具,等等. 从. net框架的第一个版本开始,甚至更早之前,开发人员就一直在…

# PHP 容器配置 # 从官方基础版本构建 FROM php:7.2-fpm # 官方版本默认安装扩展: # Core, ctype, curl # date, dom # fileinfo, filter, ftp # hash # iconv # json # libxml # mbstring, mysqlnd # openssl # pcre, PDO, pdo_sqlite, Phar, posix # readline, Reflection, session, SimpleXML…

<异空间>项目技术分享系列--扩展函数为Bitmap添加文字水印 对图片Bitmap绘制文字水印还是比较常见的需求,毕竟版权意识都在增强(用户可以给自己图片加上用户名),还可以为用户提供更多的信息(例如视频缩略图) 先上效果图(比较简单的效果,可继续扩展实现),以下代码使用Kotlin语言编写 给Bitmap添加文字水印 首先注意不能对进行拉伸或缩放前的Bitmap进行绘制水印,否则水印也会一起被拉伸缩放 应该提前将Bimap拉伸,再进行绘制操作 示例代码: //将Bitmap进行缩放,获得缩…

Sass是什么? Sass是"Syntactically Awesome StyleSheets"的简称.那么他是什么?其实没有必要太过于纠结,只要知道他是“CSS预处理器”中的一种即可,简单点说,Sass就是“CSS预处理器”,你可以称其是工具或者是语言.如果你实在想知道他是什么?可以看Sass官网上的一段描述. Sass is an extension of CSS that adds power and elegance to the basic language. It all…

目录 摘要 引言 1.BinaryNet 符号函数 梯度计算和累积 通过离散化传播梯度 一些有用的成分 算法1 使用BinaryNet训练DNN 算法2 批量标准化转换(Ioffe和Szegedy,2015),适用于小批量激活x. 算法3 ADAM学习规则(Kingma&Ba,2014). 2.基准测试结果 MLP on MNIST ConvNet on CIFAR-10 ConvNet on SVHN 3.在运行时更快 第一层 4.相关工作 结论 参考资料 论文地址:https://arxiv…

https://blog.csdn.net/y80gDg1/article/details/81463731 感谢阅读腾讯AI Lab微信号第34篇文章.当地时间 7 月 10-15 日,第 35 届国际机器学习会议(ICML 2018)在瑞典斯德哥尔摩成功举办.ICML 2018 所接收的论文的研究主题非常多样,涵盖深度学习模型/架构/理论.强化学习.优化方法.在线学习.生成模型.迁移学习与多任务学习.隐私与安全等,在本文中,腾讯 AI Lab 的研究者结合自身的研究重心和研究兴趣对部分 IC…