使用基于有限有向图的调度框架，可以控制在线服务中异步调度的流程，但这对分支路径的管理不够友好，随着节点增多，调度流程会越来越复杂而难以控制。因此我们实现了支持分支路径的图调度框架，解决普通图调度框架可扩展性差的问题。
本文基于故障定位项目的实践，围绕根因定位算法的原理进行展开介绍。
本文基于笔者对doop静态程序分析框架源代码和规则学习，并结合对目前漏洞公开技术细节的学习，修改增强doop app only模式下的分析规则后，实现通过doop工具识别commons text rce漏洞（CVE-2022-42889）。内容包含三部分，第一部分简单介绍doop分析框架，第二部分简单介绍commons text漏洞的原理和代码调用栈，第三部分重点介绍如何改造doop app on
这篇博客让我们来介绍基于概率的传播模型，这种模型基于对数据的观测来构建，不过不能对因果性进行建模。基于随机树的传染病模型是分支过程（branching processes）的一种变种。在这种模型中，一个病人可能接触d个其他人，对他们中的每一个都有概率q>0将其传染，接下来我们来看当d和q取何值时，流行病最终会消失（die out）
摘要：该论文将同一图像不同视角图像块内的语义一致的图像区域视为正样本对，语义不同的图像区域视为负样本对。 本文分享自华为云社区《[NeurIPS 2022]基于语义聚合的对比式自监督学习方法》，作者：Hint 。 1.研究背景 近些年来，利用大规模的强标注数据，深度神经网络在物体识别、物体检测和物体
数据基于： [知识图谱（Knowledge Graph）- Neo4j 5.10.0 使用 - CQL - 太极拳传承谱系表](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17631347.html) 这是一个非常简单的web应用程序，它使用我们的Movie图形数据集来提供列
1 背景 市面上常见的有，2pc/3pc、tcc、saga等常见的分布式事务解决方案，但是实际实施起来框架比较重，设计开发比较繁琐，不易于快速开发上手。本文提供一种基于柔性事务设计的简单易上手的分布式事务设计方案，用于解决常见的分布式事务常见场景。 2 常见分布式事务场景 2.1 同步场景 常见的场
随着移动互联网发展，手机端购物已成为人们生活的常态。人们在搜索商品时采用的手段也越来越丰富，当前的主要搜索方式是文本搜索与拍照搜索。
近些年来，跨平台跨端一直是比较热门的话题，因为跨平台方案的优势十分明显。对于开发者而言，可以做到一次开发，多端复用，一套代码就能够运行在不同设备上，今天我们聊聊桌面应用开发。
在电商金融等多个领域，现在主要利用图来建模，并由业务人员根据图指标提出需求。但图指标时效性差、创建修改程序十分繁琐，元数据没有同意的管理分类，这导致开发运维都十分困难，根据此痛点，今天来介绍一项基于实时大数据的图指标解决方案。
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本文基于C端用户拉新的业务场景，以质量保证的全视角，总结了质量保证过程中的框架、策略、流程、规范、方法、工具以及实践，全面阐述了用户增长质量保证的价值观、方法论以及我们所理解的内涵，即高质量=质量策略多样化+质量流程标准化+质量活动规范化+质量工具平台化+质量运营常态化。
本文基于内核 5.4 版本源码讨论 通过上篇文章 《从内核世界透视 mmap 内存映射的本质（原理篇）》的介绍，我们现在已经非常清楚了 mmap 背后的映射原理以及它的使用方法，其核心就是在进程虚拟内存空间中分配一段虚拟内存出来，然后将这段虚拟内存与磁盘文件映射起来，整个 mmap 系统调用就结束了
前言 在我们的日常工作开发中对接一些第三方支付是比较常见的，如最常见的就是支付宝、微信支付的对接。今天给大家推荐一个基于.NET Core开发的支付SDK集:paylink，它极大简化了API调用及通知的处理流程从而大大提供我们的工作生产效率。 运行环境 .NET Core 3.1、.NET 6.0
本文基于Sentinel 1.8.6版本分析 1. SlotChain 我们从入口com.alibaba.csp.sentinel.SphU#entry(java.lang.String) 开始分析。 一路走读下来，会进入到这个方法com.alibaba.csp.sentinel.CtSph#loo
简介 QFluentWidgets 是一个基于 Qt 的 Fluent Designer 组件库，内置超过 150 个开箱即用的 Fluent Designer 组件，支持亮暗主题无缝切换和自定义主题色。搭配所见即所得的 Fluent Designer 软件，只需拖拖拽拽，不用编写一行 QSS，就能
概述 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维和特征提取技术，用于将高维数据转换为低维的特征空间。其目标是通过线性变换将原始特征转化为一组新的互相无关的变量，这些新变量称为主成分，它们按照方差递减的顺序排列，以保留尽可能多的原始数据信息。 主
概述 随机森林（Random Forest）是一种集成学习（Ensemble Learning）方法，通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策树的构建过程中都引入了随机性，包括数据采样和特征选择的随机性。 随机森林的基本原理可以概括如下： 随机抽样训练集：随机森林通过有放回抽
概述 Alink提供了一系列与推荐相关的组件，从组件使用得角度来看，需要重点关注如下三个方面： 算法选择 推荐领域有很多算法，常用的有基于物品/用户的协同过滤、ALS、FM算法等。对于不同的数据场景，算法也会在计算方式上有很大的变化。 推荐方式 输入信息可以有多种选择，输入结果也有多种情况。 同时输
示例代码及相关内容来源于《Alink权威指南（Java版）》 概述 决策树模型再现了人们做决策的过程，该过程由一系列的判断构成，后面的判断基于前面的判断结果，不断缩小范围，最终推出结果。 如下，基于决策树模型预测天气，是最常见的示例。天气的整个预测过程，就是不断地判断推测的过程。 特征分类 特征数据
