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20220629

聊聊 Vue 的双端 Diff 算法-51CTO.COMdiff 算法是渲染器中最复杂的部分，也是面试的热点问题。今天我们就通过 Vue 的 diff 算法来探究下 diff 算法吧。https://developer.51cto.com/article/712614.html

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（已开源）干货 | 用opencv的DNN模块做Yolov5目标检测https://mp.weixin.qq.com/s/-fwbg6KLIKM21F1BEat59Q

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Redis提供了编程接口(programming interface)可以让你在Redis服务器端执行客户的脚本。

一个重大的变化就是从Redis 7开始，你可以选择使用Redis Functions去管理和运行你的脚本，而在此之前你只能使用EVAL命令执行Lua脚本。

通过EVAL命令执行的脚本是有缺陷的。如果在Redis服务器端执行了命令SCRIPT FLUSH，或者服务器重启，或者主节点执行了一个主备切换，那么存在于服务器端的脚本将会丢失，于是客户端的应用程序需要重新将整个的脚本再次发送到服务器。这个缺陷实际上说明，客户要执行的脚本需要客户端的应用程序去维护而不是Redis服务器端维护。所以，为了解决脚本的一系列问题，Redis在最新发布的７.０版本中提出了Functions这个概念。

Redis 7核心特性深度解析——Redis Functions从Redis 7开始，你可以选择使用Redis Functions去管理和运行你的脚本https://mp.weixin.qq.com/s/-0F1yqQ9Lzd6J-bWh2nDbg

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离散函数的导数退化成了差分，一维一阶差分公式和二阶差分公式分别为：

Laplace(拉普拉斯)算子_Sagacity_1125的博客-CSDN博客_拉普拉斯算子目录原理原理Laplace算子作为边缘检测之一，和Sobel算子一样也是工程数学中常用的一种积分变换，属于空间锐化滤波操作。拉普拉斯算子（Laplace Operator）是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度（▽f）的散度（▽·f）。拉普拉斯算子是二阶微分线性算子，在图像边缘处理中，二阶微分的边缘定位能力更强，锐化效果更好，因此在进行图像边缘处理时，直接采用二阶微分算子而不使用一阶微分。图1 一阶微分和二阶微分计算图离散函数的导数退化成了差分，一维一阶差分公式和二阶差分公式分别为：https://blog.csdn.net/Sagacity_1125/article/details/115508385

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分布式锁一般有如下的特点：

• 互斥（Mutual Exclusion）：同一时刻只能有一个线程持有锁

• 同步：获取锁失败可以阻塞，后续可被唤醒

• 可重入性：同一节点上的同一个线程如果获取了锁之后能够再次获取锁

• 避免死锁（Dead lock free）：和J.U.C中的锁一样支持锁超时，防止死锁

• 容错（Fault tolerance）：避免单点故障，锁服务要有⼀定容错性

面试官：Redis分布式锁基本原理是什么？有哪些核心设计需要注意？还有其他方案实现分布式锁吗？Redis分布式锁基本原理是什么？有哪些核心设计需要注意？还有其他方案实现分布式锁吗？如何选择？https://mp.weixin.qq.com/s/3efTmESLCBBcaDjCgnxJ1Q