Go: Core Ideas
Polymorphism
Go语言没有类继承！！！
在Go语言中，直接定义一个Task基类（通过结构体嵌入）无法实现多态行为，这是由Go的类型系统和设计哲学决定的。以下是具体原因和对比分析：
Go的“继承”本质是组合，不支持多态
问题代码示例
type Task struct { TaskID int}type MapTask struct { Task // 嵌入基类 FileName string}type ReduceTask struct { Task Files []string}func (t *Task) Run() { /* 基类实现 */ }// Coordinator尝试调用Task.Run()func AssignTask(task Task) { task.Run() // 永远调用Task.Run()，无法调用子类方法}
问题：
即使MapTask和ReduceTask嵌入了Tas ...
Java
Configuration
在JDK1.5之后的版本，配置Java环境变量的时候我们不再需要配置classpath，只需要配置Java_Home以及path即可！
原配置代码
.;%Java_Home%\bin;%Java_Home%\lib\dt.jar;%Java_Home%\lib\tools.jar
原代码详解
Java_Home代表了我们jdk的路径
dt.jar是关于运行环境的类库，主要是用于swing的包，如果不使用可以不配置。
tools.jar是工具类库,它在编译和运行一个类时被使用
当我们配置classpath后，系统会根据我们所配置的classpath加载类
例如：在我们使用javac命令编译程序时，系统加载tools.jar其实就封装了下面这样一条命令
javac XXX.javajava -Classpath=%JAVA_HOME%\lib\tools.jar xx.xxx.Main XXX.java
当然tools的功能可不止这一点，但是确实它为我们提供了很多便利。
我们不再需要配置classpath了！
在JDK1.5以后，classpath并不 ...
Python: pass by object reference
在 Python 中，“pass by object reference”（也称为“传对象引用”）的意思是：
当你把一个对象作为参数传递给函数时，函数获得的是该对象的引用（指向该对象的指针），而非一个独立的拷贝。
如果这个对象是可变的（例如列表、字典、NumPy 数组等），在函数中直接修改这个对象（例如对列表的就地修改或者使用 x -= 1），外部也会看到这些变化。
但如果在函数内对该参数重新赋值（例如 x = …），这只会改变本地引用的指向，而不会影响外部的变量。
哪些是object reference哪些不是？
Python中的一切都是object，它们都有自己的attribute和method，一切变量都是对object的reference.
在 Python 中，所有变量都实际保存对对象的引用。不过有些对象是可变的（mutable），而有些是不可变的（immutable）。在你的代码中：
x (在全局作用域中)
这个 x 是一个对 NumPy 数组对象的引用。
NumPy 数组是可变的，所以对它的原 ...
Python中的Package
init.py
你的理解基本正确，但有一些细节需要补充和澄清。我们来详细讨论一下 __init__.py 的作用以及文件夹和 Python 包的区别。
1. __init__.py 的作用
__init__.py 是 Python 包的标志文件。它的主要作用包括：
标识包：
如果一个文件夹中包含 __init__.py 文件，Python 会将其视为一个包（Package），而不是普通的文件夹。
如果没有 __init__.py，Python 会将其视为普通文件夹，无法直接通过 import 导入。
初始化包：
__init__.py 文件会在包被导入时执行，通常用于初始化包的内容，例如定义包的接口、导入子模块、设置包级别的变量等。
控制包的导入行为：
可以在 __init__.py 中定义 __all__ 变量，控制 from package import * 时导入哪些模块。
2. 文件夹和 Python 包的区别
普通文件夹：
普通文件夹只是一个文件系统目录，Python 不会将其视为包。
如果文件夹中没有 _ ...
Java Web
有了Cookie为什么还要Session
Cookie 和 Session 虽然都用于解决 HTTP 无状态的问题，但它们的设计目的、安全性和适用场景有本质区别。以下是详细对比和实际应用中的选择逻辑：
一、核心区别
特性
Cookie
Session
存储位置
客户端（浏览器）
服务端（内存/数据库）
安全性
较低（易被篡改或窃取）
较高（敏感信息不暴露给客户端）
数据容量
较小（单个 Cookie ≤4KB）
较大（仅受服务器资源限制）
生命周期
可设置过期时间（包括持久化）
通常随会话结束（浏览器关闭）失效
跨域支持
受同源策略限制
无跨域问题（依赖 Session ID 传递）
二、为什么有了 Cookie 还要 Session？
1. 安全性问题
• Cookie 的缺陷：
◦ 直接存储敏感信息（如用户ID、权限）在客户端，可能被篡改（如通过浏览器工具修改 document.cookie）。
◦ 即使加密（如 JWT），仍需防范 CSRF/XSS 攻击。
• Session 的解决方案：
◦ 仅通过 Cookie 传递无 ...
全微分、全导数、完全偏导的区别与物理应用
1. 全微分（Total Differential）的物理例子
场景：计算理想气体的体积微小变化
理想气体状态方程：
[
PV = nRT
]
其中：
• ( P ) 是压强，
• ( V ) 是体积，
• ( n ) 是物质的量（常数），
• ( R ) 是气体常数，
• ( T ) 是温度。
全微分：
如果 ( V = V(P, T) )，则体积的微小变化 ( dV ) 由 ( P ) 和 ( T ) 的变化共同决定：
[
dV = \frac{\partial V}{\partial P} dP + \frac{\partial V}{\partial T} dT
]
计算偏导：
[
\frac{\partial V}{\partial P} = -\frac{nRT}{P^2}, \quad \frac{\partial V}{\partial T} = \frac{nR}{P}
]
所以：
[
dV = -\frac{nRT}{P^2} dP + \frac{nR}{P} dT
]
物理意义：
• 第一项 ( -\frac{nRT}{ ...
衣物分类
T恤
夏季T恤的材质选择多样，不同材质直接影响衣物的柔软度、透气性和耐用性。以下是常见T恤材质及其特性对比，帮你理解为何有的软有的硬：
一、常见夏季T恤材质分类
纯棉（100% Cotton）
• 特点：天然透气、吸汗性强，亲肤舒适。
• 软硬度：
◦ 软：精梳棉（更细腻）、丝光棉（光滑柔软）。
◦ 较硬：普通棉未经过处理或磅数较高（如重磅棉T恤）。
棉混纺（Cotton Blends）
• 常见组合：棉+聚酯纤维（Polyester）、棉+氨纶（Spandex）。
• 特点：
◦ 棉+聚酯纤维：抗皱、耐磨，但透气性稍差（手感偏硬挺）。
◦ 棉+氨纶：增加弹性，贴身柔软（如修身款T恤）。
聚酯纤维（Polyester）
• 特点：速干、抗皱，但透气性较差，易闷汗。
• 软硬度：通常较硬（常见于运动T恤），但高端面料可能做柔化处理。
亚麻（Linen）
• 特点：天然透气、吸湿快干，但易皱、手感粗糙。
• 软硬度：偏硬挺，多次洗涤后会变软。
莫代尔（Modal）/莱赛尔（Lyocell）
• 特点：人造纤维素纤维，垂感好、极度柔软（类似丝绸触感）。
• 适 ...
健身
增肌、宽肩
肩膀窄、身材瘦弱的男生想要变壮，需要通过 科学训练+合理饮食+充足恢复 三方面系统改善。以下是具体方案，分为 训练、饮食、生活习惯 三部分：
一、力量训练：重点强化肩背和全身肌肉
目标：增加肩宽（三角肌）、背阔肌（显倒三角）、胸肌和手臂围度，同时提升整体力量。
训练频率：每周3-4次力量训练，每次60分钟左右，大肌群休息48小时后再练。
1. 针对肩部的黄金动作（练宽肩膀）
• 哑铃/杠铃推举（前束+中束）
• 坐姿更稳定，重量循序渐进（每组8-12次，4组）。
• 侧平举（中束主导，显肩宽）
• 小重量慢速控制，避免甩动（15次×4组）。
• 面拉（Face Pull）（后束改善圆肩）
• 用弹力带或绳索器械，强化后束让肩部更立体。
2. 背部和胸肌训练（打造倒三角）
• 引体向上（背阔肌+手臂）
• 做不了可用弹力带辅助或高位下拉替代。
• 杠铃划船（中下背厚度）
• 俯身45度，杠铃贴腿拉向腹部（8-12次×4组）。
• 平板卧推（胸肌+三角肌前束）
• 新手从空杠开始，注意肩胛骨收紧。
3. 下肢和核心（全身协调发展）
• 深蹲 & 硬拉（刺激睾酮分 ...
Regularization (正则化)
Why
主要目标：防止过拟合，通过显式或隐式约束模型复杂度，提升泛化性能。
次要目标：可能加速训练（如L2稳定优化）。
In mathematics, statistics, finance,[1] and computer science, particularly in machine learning and inverse problems, regularization is a process that converts the answer of a problem to a simpler one. It is often used in solving ill-posed problems or to prevent overfitting.[2]
What
Explicit Regularization
直接修改损失函数或模型结构。
Example
L1/L2正则化：在损失函数中添加参数惩罚项。
Elastic net regularization: combines L1 and L2 panalties.
Drop ...
Normalization (归一化)
Why
In typical neural networks, the activations of each layer can vary drastically, leading to issues like exploding or vanishing gradients, which slow down training.
主要目标：稳定训练过程，解决内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），加速收敛。
次要影响：可能间接提升泛化（非主要目的）。
Normalization is often used to:
increase the speed of training convergence,
reduce sensitivity to variations and feature scales in input data,
reduce overfitting,
and produce better model generalization to unseen data.
What
对数据分布的操作： ...
