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pointers - 为什么 golang 中的字符串指针在范围循环中的行为违反直觉?

这个问题在这里已经有了答案:UsingPointersinaforloop(2个答案)Howtounderstandthisbehaviorofgoroutine?(2个答案)GolangReusingMemoryAddressCopyingfromslice?(2个答案)Registermultipleroutesusingrangeforloopslices/map(1个回答)Convertsliceofstringtosliceofpointertostring(2个答案)关闭7个月前。使用此代码:https://play.golang.org/p/tCm1W-K-6ob此代码将

java - 直觉与设计原则

我有一个像这样的类层次结构Beverage->Coffee->Latte。其中Beverage是由Coffee扩展的abstract父类(superclass)。Coffee类随后添加了一些行为,但也是抽象。Latte扩展了Coffee类并且是一个具体类。我在这里使用继承来添加行为。而且继承确实有缺点,比如父类(superclass)方法的可见性,使代码脆弱,代码紧耦合。因此,编程原则规定Composition应该优先于Inheritance。但在这种情况下,inheritance感觉很自然,因为Latte是Coffee的一种,而Coffee是Beverage使用composition

c++ - Clang 为直觉上应该等效的表达式提供非常不同的性能

有人可以向我解释这些表达式之间的这些显着性能差异,我希望它们能提供相似的性能。我在Release模式下使用AppleLLVM版本5.1(clang-503.0.38)(基于LLVM3.4svn)进行编译。这是我的测试代码(只需将CASE更改为1、2、3或4来测试自己):#include#include#defineCASE1inlineintfoo(intn){return#ifCASE==1(n%2)?9:6#elifCASE==2(n%2)==true?9:6#elifCASE==36+(n%2)*3#elifCASE==46+bool(n%2)*3#endif;}intmain(

ChatGPT与GPT3详细架构研究,语言模型背后的详细直觉和方法

Transformers正在席卷NLP世界,因为它是理解上下文的强大引擎。这些令人难以置信的模型正在打破多项NLP记录并推动最先进的技术发展。它们被用于许多应用程序,如机器语言翻译、NER、摘要、会话聊天机器人,甚至用于支持更好的搜索引擎。在我最近关于Transformers的帖子-Attentionisallyouneed中,我们介绍了有关Transformers的详细直觉和方法。在这篇文章中,我们将重点介绍GPT3架构和最新聊天GPTLM架构的直觉和方法。GPT3语言模型GPT-3(GenerativePre-trainedTransformer3)是一种由OpenAI创建的语言模型。17

Hadoop数据局部性,反直觉观察

任何人都可以帮助我理解以下与我对Hadoop数据局部性的理解相反的观察结果。具有3个节点的Hadoop集群:主人:10.28.75.146slave1:10.157.6.202slave2:10.31.130.224成功运行任务。从作业控制台:TaskAttempts:attempt_201304030122_0003_m_000000_0Machine:/default-rack/10.31.130.224Tasklog:INFO:consuminghdfs://10.28.75.146:9000/input/22.seq我们知道224节点正在处理/input/22.seq数据。通过

思维链提出者Jason Wei:关于大模型的六个直觉

还记得JasonWei吗?这位思维链的提出者还曾共同领导了指令调优的早期工作,并和YiTay、JeffDean等人合著了关于大模型涌现能力的论文。目前他正在OpenAI参与ChatGPT的开发工作。机器之心曾经报道过他为年轻AI研究者提供的一些建议。近日,他以客座讲师的身份为斯坦福的CS330深度多任务学习与元学习课程讲了一堂课,分享了他对大型语言模型的一些直观认识。目前斯坦福尚未公布其演讲视频,但他本人已经在自己的博客上总结了其中的主要内容。当今的AI领域有一个仍待解答的问题:大型语言模型的表现为何如此之好?对此,JasonWei谈到了六个直觉认识。这些直觉认识中许多都是通过人工检查数据得到

Git 分支:直觉与现实

你好!我一直在投入写作一本关于Git的小册,因此我对Git分支投入了许多思考。我不断从他人那里听说他们觉得Git分支的操作方式违反直觉。这使我开始思考:直觉上的分支概念可能是什么样,以及它如何与Git的实际操作方式区别开来?在这篇文章中,我想简洁地讨论以下几点内容:我认为许多人可能有的一个直觉性的思维模型Git如何在内部实现分支的表示(例如,“分支是对提交的指针”)这种“直觉模型”与实际操作方式之间的紧密关联直觉模型的某些局限性,以及为何它可能引发问题本文无任何突破性内容,我会尽量保持简洁。分支的直观模型当然,人们对分支有许多不同的直觉。我自己认为最符合“苹果树的一个分支”这一物理比喻的可能是

c++ - C++ 中反直觉的函数调用

一个非常简单的C++代码:#includeusingnamespacestd;classFoo{public:voidcallPrint(){print();}voidprint(){cout这里的输出是“Foo”。如果我将“Foo::print()”设为虚拟,则输出将是“Bar”。我的问题是:当Foo::print()是非虚函数时,为什么在将Bar对象传递给Foo::时调用它?callPrint(),是否存在类型(静态和动态)不匹配?当Foo:callPrint()是虚函数时,调用b.callPrint()不是通过引用或指针,但是Bar::print()被调用。这不是所谓的多态性,那

c++ - 为什么 std::is_assignable 违反直觉?

std::is_assignable::value==false在一致的实现中(例如clang/libc++、gcc/libstdc++,但不是VS2012)。直觉上,这意味着像intx=3;这样的表达式是无效的。但是is_assignable的规范指出分配的两边都转换为std::add_rvalue_reference::type,等等std::is_assignable::value必须评估为false(因为int+&&->int&&,这是一个不可分配的右值)。为什么是std::is_assignable以这种方式设计,还是我误解了什么is_assignable::value真的是

python - Pandas 将 NaN 替换为 None 表现出违反直觉的行为

给定一个序列s=pd.Series([1.1,1.2,np.nan])s01.111.22NaNdtype:float64如果需要将NaN转换为None(例如,使用Parquet),那么我想要01.111.22Nonedtype:object我假设Series.replace是执行此操作的明显方法,但函数返回的内容如下:s.replace(np.nan,None)01.111.221.2dtype:float64NaN被向前填充,而不是被替换。通过docs,我看到如果第二个参数是None,那么第一个参数应该是一个字典。基于此,我希望replace要么按预期替换,要么抛出异常。我相信这里
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