Seata是一款开源的分布式事务解决方案，提供AT、XA、TCC和Saga四种事务模式。其架构包含TC（事务协调器）、TM（事务管理器）和RM（资源管理器）三个核心组件。AT模式基于两阶段提交优化，通过解析SQL生成前后镜像实现自动补偿；XA模式采用原生数据库XA协议确保强一致性；TCC模式通过Try、Confirm、Cancel三接口实现事务控制；Saga模式适用于长事务场景，通过正向服务和补偿

Anaconda是一个开源的 Python 和 R 语言发行版，专注于数据科学、机器学习和科学计算主要面向数据科学和机器学习领域。它集成了大量常用的科学计算库（如 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn 等），并提供了强大的包管理工具Conda和环境管理功能，适合快速部署和管理复杂的开发环境。

本文详细介绍了三种Java多数据源切换方案：AbstractRoutingDataSource、多SqlSessionFactory和dynamic-datasource框架。AbstractRoutingDataSource作为Spring原生方案灵活性高但较复杂；多SqlSessionFactory适合异构数据库但配置繁琐；dynamic-datasource框架功能完善且易于使用，是生产环境

摘要：Canal是阿里巴巴开源的MySQL binlog增量订阅组件，通过伪装MySQL从库监听主库binlog变更实现实时数据同步。其核心架构包含服务端(canal.deployer)、客户端适配器(canal.adapter)和管理平台(canal.admin)，支持多种数据源同步。部署需配置MySQL开启binlog并创建专用账号，通过instance.properties定义监控规则。实战

关键是多写代码、多调试、多阅读他人代码。掌握张量（Tensor）操作、自动微分（Autograd）、动态计算图。编写完整的训练代码：前向传播、损失计算、反向传播、优化器更新。学习如何创建和操作张量（类似 NumPy，但支持 GPU）。：熟悉 Python 语法（变量、函数、类、模块等）。：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。：了解线性代数、微积分、概率论（深度学习的基础）。：用预训

Accuracy、Precision、Recall主要用于分类任务（如翻译、摘要），评估模型预测的准确性、精确性和覆盖性。而BLEU、ROUGE用于生成任务（如情感分析、意图识别），如机器翻译和文本摘要，评估生成文本的质量。PPL（困惑度）则用于评估语言模型本身的预测能力，不直接涉及具体任务的结果。核心定位与任务类型指标类型适用任务核心目标生成任务（文本生成、翻译、摘要）评估生成文本的质量（内容匹

NN→ 类比：盲人摸象，每个神经元独立感知全局特征→ 局限：输入图像需展平为向量，丢失空间信息（如将28x28图片变成784维向量）CNN→ 类比：人类视觉系统，先识别边缘→形状→物体→ 实战：用3x3卷积核扫描猫的图片，提取耳朵、胡须等局部特征RNN→ 类比：阅读理解，需记住前文才能理解后文→ 痛点：输入句子“The cat sat on the mat”，到第6个单词时可能已遗忘“cat”Tr

这篇文章详细介绍了神经网络的基础知识、组成要素、优化方法、正则化策略以及一个完整的案例——使用神经网络构建手机价格分类模型。文章从神经网络的定义、神经元模型讲起，逐步深入到激活函数、权重初始化、损失函数、优化器等内容，并通过手机价格分类案例展示了从数据预处理到模型构建、训练、优化和部署的全过程，适合深度学习初学者系统学习。

关键是多写代码、多调试、多阅读他人代码。掌握张量（Tensor）操作、自动微分（Autograd）、动态计算图。编写完整的训练代码：前向传播、损失计算、反向传播、优化器更新。学习如何创建和操作张量（类似 NumPy，但支持 GPU）。：熟悉 Python 语法（变量、函数、类、模块等）。：理解神经网络、损失函数、优化器（如梯度下降）等概念。：了解线性代数、微积分、概率论（深度学习的基础）。：用预训

PyTorch 是 Facebook 开发的深度学习框架，专注于张量计算和自动微分，提供高效张量库和动态计算图，支持 GPU 加速，适用于构建神经网络。它在学术研究、自然语言处理、计算机视觉等领域广泛应用。PyTorch 提供灵活的张量操作和自动微分功能，便于模型构建与训练。