通信的代价。这通常是不允许的，因为CPython解释器不是线程安全的，这包括： 全局静态数据会频繁用到 引用计数不是原子的 对象没有用锁保护 垃圾收集不是线程安全的 拘留字符串（Interned string）的创建不是线程安全的

Deborah Preuss 和他们的朋友们推出了一款新游戏，用来为帮助“陷入困境”的团队找出方法并制定战略，从而克服障碍（那些障碍阻挡了团队实现宏大但难以到达的目标）。 这款叫作“ 无畏之旅（Fearless

console.htm (可以参考文档《 bbossgroups mvc demo构建部署方法 》部署bboss mvc 应用,然后访问监控地址) 2.改进webservice服务发布

的局部性，从而减少动态内存分配的开销。 平台函数调用。在Java中，JNI的调用或者将对象编译成本地代码都会带来不小的开销。如果你需要频繁调用客户端的C++代码，会增加很大的开销。 低效的强制

XML——计算得出变更差异文法，并将变更应用到活动可视化树。 JavaScript——在LiveEdit中实现同V8类似的内部处理机制。现在，该框架的热重载功能会立即将变更应用到正在运行的应用的XML或CSS文件中。

种截然不同的方式考虑编程面临的挑战。” 最终，研究人员决定从头开始构建新的芯片。他们找到了一种方法，可以将存储在任何特定时间内的数据量最小化，将芯片的功耗降低到 24 毫瓦，而内存则降低到 0.8

临时的幻灯片 我对复制做快速改变的方式，就是在幻灯片的开头建立一张临时的幻灯片。里面放有我稍后可能用到的、一大堆东东。下面是简单的例子： 当然，在你做演讲之前，要删除这张幻灯片。它只是让你在幻灯片之间来来回回地快速拷贝样式。

Reality，VR） 技术在近些年不断完善，其应用范围也变得十分广泛。为了搭建逼真的虚拟场景，VR技术一般都需要用到大量精美的图像和复杂的动作。因此，大部分的VR应用都借助于复杂的Unity引擎构建。为了降低VR技

于控制ViewPager的翻页，在网上已经有很多解决方法了，我们一个个来看看。setScanScroll() 我们先来看一下具体实现，通过控制isCanScroll变量，设置给scrollTo()方法，控制是否能滑动，看上去非常完美，实际上是最不靠谱的方

Java 语言——defender (守卫者)方法。在这篇文章里，我的目的是要看看面纱后的东西——看看在运行时环境里 lambdas 是表现的，在方法的调度过程中涉及到哪些字节码指令。 尽管 Java

解鸭子类型的真正含义。理论很简单：如果你 设计一个方法，它需要一个‘鸭子’参数，那么你呼叫一声“嘎嘎”，任何以“嘎嘎”回应你的对象都可以传入这个方法——这个对象究竟是什么类型并不重要。很 显然，你可以

师们也正是这么做的。 然而，等算法输出结果以后，又需要人的工作了——怎样用结果解释实际问题，应用到业务中去。显然这个过程和前面数据清洗、人肉特征的性质类似，都是只有人能完成，机器做不到的任务。

师们也正是这么做的。 然而，等算法输出结果以后，又需要人的工作了——怎样用结果解释实际问题，应用到业务中去。显然这个过程和前面数据清洗、人肉特征的性质类似，都是只有人能完成，机器做不到的任务。

数据处理是建立预测模型时不可避免的一步。一个稳健的预测模型不是仅仅依靠机器学习算法就可以建立的，相反，它还需要依靠一定的方法，这些方法帮助人们理解商业问题，了解潜在数据集，进行必要的数据处理工作并提取出有用的商业信息。 在这

这两个强大的工具： 创建单元测试和测试套件的简便性。 CppUnit 和 CppTest 都创建类方法形式的单元测试，类本身都派生自工具提供的 Test 类。但是， CppTest 的语法略微简单些，测试的注册在类构造器内进行。对于

是处理多核处理器最好的方式。这些新功能包括： 使用Lambda表达式 扩展目标类型 方法和构造方法引用 缺省的方法 如果你是想知道Lambda项目的更多信息，去这里： http://openjdk

Commons项目中用来处理Java基本对象方法的工具类包，可以简化很多平时经常要用到的写法，例如判断字符串是否为空等等。 项目地址： http://commons.apache.org/lang/

Python程序员常犯的一个错误，就是想当然地认为：在每次调用函数时，如果没有为可选参数传入值，那么这个可选参数就会被设置为指定的默认值。在上面的代码中，你们可能觉得重复调用foo()函数应该会一直返回'baz'，因为你们默认每次

best-fit)等等），只为找 到最好的打包方案，包括使用随机搜索类似于 Simulated annealing 中用到的梯度下降的过程。基本上，我写了一大堆不同的打包策略，一一尝试，并择优选择。 像那样使用随机指导搜索（a

NASA）Kepler 空间望远镜获得的一些数据，发现了两颗系外行星。这项工作作为将机器学习的方法应用到天体物理中的典型案例，或将大大加速人类对系外行星的探索步伐。 而在今天，谷歌 开源了他们的代码