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操作系统|

作者：

该论文的核心在于Conway分离了 “进程(process)” 和 “处理器(processpr)” 的概念：

一个进程不必特定于一个处理器上被处理。

一个处理器未必处理特定的进程。

系统中进程数量和处理器数量不需要相等。

fork为上述的核心思想提供了实现的手段。后来fork被引入到UNIX系统，成了创建新进程几十年不变的通用操作。

比较有意思的是，UNIX fork是通过著名的fork-exec序列而闻名于世的，而不是因为其提供的并行多处理手段而闻名于世，这可能是因为在线程概念出现以后，并行处理均由线程担当，也就在没有人记起fork了吧。

数据库|

作者：

当客户端连接 MySQL 服务器时，必须提供有效的身份认证，例如用户名和密码。当用户执行任何数据库操作时，服务器将会验证用户是否具有相应的权限，例如查询表需要 SELECT 权限，删除对象需要 DROP 权限。

为了方便用户权限的管理，MySQL 8.0 提供了角色的功能。角色（Role）是一组权限的集合。

深度学习|

作者：

词向量在目前NLP技术发展和应用中具有重要作用，高质量的词向量对下游任务的效果至关重要。

传统word2vec等模型对一个词的表示是固定的，一成不变的，但现实场景中，同样的词在不同语境中往往表达不同的含义，为此，ELMo应运而生。ELMo（Embeddings from Language Models）是一种动态的，语境化的词向量表示方法，可以根据上下文语境来生成相应词的向量表示。

2014年的GloVe的工作中，每个词对应一个vector，对于多义词无能为力。ELMo的工作对于此，提出了一个较好的解决方案。不同于以往的一个词对应一个向量，是固定的。在ELMo世界里，预训练好的模型不再只是向量对应关系，而是一个训练好的模型。使用时，将一句话或一段话输入模型，模型会根据上线文来推断每个词对应的词向量。这样做之后明显的好处之一就是对于多义词，可以结合前后语境对多义词进行理解。比如appele，可以根据前后文语境理解为公司或水果。

ELMo通过深度双向语言模型（biLM）进行训练，主要解决了两个问题：

(1) 学习词汇用法的复杂特性，如语法和语义；

(2) 学习词汇不同语境下的一词多义性；

架构|

作者：

首先声明一下，这里所说的拦截器是 SpringMVC 的拦截器（HandlerInterceptor）。使用SpringMVC 拦截器需要做如下操作：

创建拦截器类需要实现 HandlerInterceptor

在 xml 配置文件中配置该拦截器

因为在SpringBoot 中没有 xml 文件，所以SpringBoot 为我们提供 Java Config 的方式来配置拦截器。配置方式有2种：

继承 WebMvcConfigurerAdapter （官方已经不建议使用）

实现 WebMvcConfigurer

接下来开始 SpringBoot 整合拦截器操作详细介绍！

移动开发|

作者：

暗黑模式的优点：

省电

沉浸式效果明显

深色背景的优势是可以突出与我们主要交互操作的内容，弱化其他辅助元素并降低屏幕整体的亮度减少视觉压力。

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