GitHub - fencyio：为RabbitMQ消费者提供幂等性保证的库包
，发送者也可以安全地重新发送消息而不会引起任何问题。 收件人可以通过跟踪已收到的消息来明确地删除消息。唯一的消息标识符ID可以简化此任务，并有助于检测具有相同消息内容的两个合法消息到达的情况。 为了基于消息
4 年 前
Signal如何使用Rust构建大规模端到端加密视频通话？
了解 SFU 中最难的部分。您可能已经猜到了，它比上面的简化循环更复杂。 SFU 中最难的部分 SFU 最困难的部分是在网络条件不断变化的同时将正确的视频分辨率转发给每个呼叫参与者。 这个困难是
2 年 前
GPT-3至少类似于一个人的创造性思维能力 - perceptions
。尽管它在2019年就停止了学习，但它仍然具有很好地描述世界的能力。它的1,750亿个参数意味着它可能仅适合解决很多任务……其中很多任务。 简化创作过程 我已经看到了 GPT-3被用来重制绘画
3 年 前
害怕软件的复杂吗？其实复杂性是必须存在的 - ferd
与复杂性作斗争是软件开发中经常出现的主题，我已经看到过一遍又一遍在各个级别上争论不休：在函数和方法中应该进行多少注释？理想的抽象量是多少？框架什么时候开始具有“太多的魔力”？组织中什么时候出现太多
3 年 前
Redis如何简化实现微服务的设计模式 – thenewstack
。 由于我们已经选择Redis作为多个微服务的主要数据库，因此我们可以通过使用 Redis Streams 来实现此模式，从而简化架构。Redis Streams是不可变的按时间排序的日志数据结构，它
3 年 前
微软奥尔良Orleans分布式应用框架已是跨平台
Microsoft Orleans(奥尔良)是.NET的开源编程框架，最初由Microsoft Research的eXtreme Computing Group构建，可以使用虚拟角色actor简化
5 年 前
机器学习中最重要的突破之一：重用一种模型知识的转移学习 (svpono)
边缘。下一层可以集中于使用这些边缘来形成线。之后的层可以使用线来形成形状。然后，一个新层可能专注于特定的汽车部件，并且您越接近输出，则每个层将越具体。输出层将仅决定输入图像中是否有汽车。 这是一个简化
3 年 前
Endeavour的机器学习平台
（MLP），结合了最现代的数据技术的最佳功能，使数据科学家能够大规模地开发和部署机器学习应用程序。可处理客户交互并将其组织成功能，用于针对明确定义的业务目标进行预测，例如减少客户流失或推荐购买活动门票
1 年 前
五个Java冠军喜欢的Java 16强大功能 - oracle
引入模式变量（如str）简化代码，如下所示： void outputValueInUppercase(Object obj) {
if (obj instanceof
2 年 前
几种新DevOps工具介绍
，那就想想这个。Pulumi允许你用你已经知道的编程语言管理你的基础设施，消除了学习另一种配置语言的开销。 Pulumi为谁服务？好问题。 如果你已经熟悉一些编程语言，如TypeScript
1 年 前
oslabs-beta/DacheQL: GraphQL 缓存工具
DacheQL 有两种使用方式。使用 DacheQL 的第一种方法是将其与 Redis 一起使用，Redis 是一种开源的内存数据存储，可用于客户端缓存。您需要确保您的计算机上已经安装了 Redis
1 年 前
本周Github有趣项目：draw-a-ui等
：使用此选项通过 UI 访问您生成的知识，您可以轻松与他人共享
[*]创建自定义助手：使用此选项通过 API 访问您生成的知识，您可以将其集成到您的产品中。
[/list]
这是一个
5 个月 前
Go中Context生命周期控制问题
，也可以创建子Context来传递。
[*]Context（只能）在调用链中向下传递。如果你不在入口点函数中，而你需要调用一个需要Context的函数，那么你的函数应该接受一个Context并将其传递
2 个月 前
用深度学习找到一首歌的流派风格
能花费3秒钟进行了分类（无论是通过收听还是由于您已经知道），所有这些歌曲需要花费约6小时来对它们进行分类。如果需要添加手动标记，这样的体力劳动很容易上升到超过10个小时， 没有人愿意这样做
7 年 前
为什么Concurrent Mark Sweep被弃用了？
作为JEP-291的一部分，Java Development Kit 9已经弃用了流行的Concurrent Mark Sweep垃圾收集算法。这一决定既减少了垃圾收集（GC）代码的维护负担，又
5 年 前