ArrayList源码深度剖析本篇文章主要跟大家分析一下ArrayList的源代码。阅读本文你首先得对ArrayList有一些基本的了解，至少使用过它。如果你对ArrayList的一些基本使用还不太熟悉或者在阅读本文的时候感觉有点困难，你可以先阅读这篇文章ArrayList设计与实现，自己动手写ArrayList。ArrayList继承体系分析RandomAccess，这个接口的含义表示可以随机访问ArrayList当中的数据，拿什么是随机访问呢？随机访问就是表示我们可以在常量时间复杂度内访问数据，也就是时间复杂度是O(1)。因为在ArrayList当中我们使用的最基本的数据类型是数组，而数组

一、摘要随着社交媒体的快速发展，假新闻已经成为一个重大的社会问题，它无法通过人工调查及时解决。这激发了大量关于自动假新闻检测的研究。大多数研究探索了基于新闻记录中不同模态信息（如文本、图像和传播网络）的有监督模型来识别假新闻。然而，如果新闻记录来自不同的领域（如政治、娱乐），特别是在训练时未见过的或很少见过的领域，这些方法的效果通常会下降。本文经过探索性数据分析发现，来自不同领域的新闻记录具有显著不同的单词使用模式和传播模式。此外，由于未加标签的新闻记录数量庞大，选择新闻记录进行人工加标签，从而使加标签数据集的域覆盖最大化具有挑战性。因此，本工作：提出了一种新的框架，在新闻记录中联合保存特定领

一、摘要在社交媒体上的虚假信息检测具有挑战性，因为它通常需要烦冗的证据收集，但又缺乏可用的比较信息。从用户评论中挖掘出的线索作为群体智慧，可能对这项任务有相当大的好处。然而，考虑到内容和评论的隐式相关性，捕获复杂的语义是很简单的。虽然深度神经网络具有较好的表达能力，但缺乏可解释性是其主要的缺点。本文主要关注如何从社交媒体上的帖子内容和相关评论中学习，以更有效地理解和检测虚假信息，并具有可解释性。因此，本文提出了一种基于量子概率的符号注意网络（QSAN），该网络将量子驱动的文本编码和一种新的符号注意机制集成在一个统一的框架中。QSAN不仅能够区分重要的评论和其他的评论，而且还可以利用评论中相互冲

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如果您跟我一样平时有些博客的习惯，那么图片存储是否有困扰过你呢？今天就给大家推荐一款不错的开源图床系统：LightFastPicture它是一个基于koa+vue3.x+typescript实现的图床工具。它可以帮助用户快速上传图片到云端，并返回图片链接，方便用户在网页、社交媒体等平台上分享图片。它的功能已经非常丰富，满足我们对图片管理的日常需求图片上传：支持图片多图上传、拖拽上传、粘贴上传、一键复制多种格式的图片外链。图片管理：多上传的图片进行管理，支持文件重命名、移入指定相册、删除图片、预览图片等。存储桶管理：支持多桶储存，可同时添加多个对象存储桶管理，上不封顶，例如：七牛云对象存储、阿里

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 转自：https://www.evanlin.com/maglev/  2016年6月2日前言（为什么想读这一篇论文）这一篇论文吸引我注意的原因是，ConsistentHashing本来的特性就是作为分布式缓存之用。谷歌将他们的负载均衡器（代号：Maglev）发布他的实作方式，里面将一致的哈希并做了一些小改版来符合他们的需求。此前我一直在进一步学习，因为谷歌很好地利用了它的能力，因此更有效地提高了它的能力。就想要阅读这一篇论文。本篇导读主要内容如下：介绍Maglev的特性和改进的部分回顾一致哈希介绍磁悬浮哈希原始论文Maglev：快速可靠的软件网络负载均衡器导读什么是磁悬浮？Maglev是G

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Title：DAGMapper:LearningtoMapbyDiscoveringLaneTopology题目：DAGMapper：通过发现车道拓扑学习制作地图DAG：有向无环图目标：通过车辆的一次通过获得的3D感官数据来绘制复杂高速公路的车道边界，这些车道由于分叉和合并而包含拓扑变化。方法：首先利用安装在自动驾驶汽车上的激光雷达来构建一个鸟瞰世界的视图(BEV)。然后，我们利用一个深度网络提取下一车道网络的精确几何和拓扑。输入：一个BEV聚合的激光雷达强度图像\(D\)输出：由深度神经网络参数化的车道边界的DAG（与车道边界相对应的结构化折线的集合）。难点：高速公路由于分叉和合并而包含复杂