TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）开发和维护，拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序接口（Application Programming Interface, API）,是一个适合所有人学习的开源的机器学习框架。 今天刚参加了谷歌开发者大会，了解到了目前TensorFlow用于很多科学实验，解决了很多社会问题，感触很深。所以决定更多了解下TensorFlow。 环境准备 具备 Python 基础 具备数学基础（如线性代数、微积分） 对机器学习/深度学习的概念（如CNN、RNN、强化学习）稍有了解 配置好 Python 和 TensorFlow 环境，配置好适合的 Python IDE（如PyCharm），环境配置方法请参考 https://tf.wiki/zh/installation.html （中文）或 https://tf.wiki/en/installation.html （英文） 查看python和tensorflow的版本号： 用命令python -V 或者python3 -V查看版本号：12lichaoqiang@lichaoqiangs-MacBook-Pro ~/project/python  python3 -V Python 3.5.2 查看tensoflow的版本号,可以用如下脚本

Mybatis是我们常用的ORM框架，经常用，但是对于 Mybatis 的技术架构和重要组成部分，以及基本运行原理，很多人了解的不多，我在网上见到了很多常考的面试题，整理了下相关答案（有些是自己想的，有些是网上搜索的），答案有不...

What之前同事遇到过这样一个面试题，大概是用三个线程顺序打印ABC字符串，打印10遍。请给出至少一种解决方案。

一、SPI概念  这里先说下SPI的一个概念，SPI英文为Service Provider Interface单从字面可以理解为Service提供者接口，正如从SPI的名字去理解SPI就是Service提供者接口；我对SPI的定义：提供给服务提供厂商与扩展框架功能的开发者使用的接口。   当服务的提供者，提供了服务接口的一种实现之后，在jar包的META-INF/services/目录里同时创建一个以服务接口命名的文件。该文件里就是实现该服务接口的具体实现类。而当外部程序装配这个模块的时候，就能通过该jar包META-INF/services/里的配置文件找到具体的实现类名，并装载实例化，完成模块的注入。 很多框架都使用了java的SPI机制，如java.sql.Driver的SPI实现（mysql驱动、oracle驱动等）、common-logging的日志接口实现、dubbo的扩展实现等等框架；

前言 有很多时候，会有大量的字符串的拼接操作，但是我们很多coder，尤其是刚入职场的年轻code...