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激活图可视化

最近在研究电子商务和深度学习相结合的实务，在此基础上略有心得，先行记录下来，以备将来有机会实践。

1. 深度学习是什么

我们一听说深度学习，就觉得这玩意儿很高大上，除了特别有实力的公司，其他公司都玩不转，真的是这样吗？我不这样看，其实，如果了解了深度学习是什么，其实我们会发现，实践深度学习并将其应用在业务当中是很容易的。

首先，从咱们所熟知的深度学习场景开始。一般人都知道，深度学习离咱们最近的应用大约是在垃圾邮件处理和图像识别上。那么咱们就从图像识别来看看深度学习究竟是怎样工作的。

深度学习应用示例

深度学习与传统机器视觉

TF功能包能干什么？

def simulate_message_queue():
    import sys
    from collections import defaultdict

    # 读取两行输入
    line1 = sys.stdin.readline()
    line2 = sys.stdin.readline()

    # 解析消息
    message_data = list(map(int, line1.strip().split()))
    messages = []
    for i in range(0, len(message_data), 2):
        time = message_data[i]
        content = message_data[i + 1]
        messages.append((time, content))
    messages.sort()  # 按时间排序

    # 解析消费者
    consumer_data = list(map(int, line2.strip().split()))
    M = len(consumer_data) // 2
    consumers = []
    for i in range(0, len(consumer_data), 2):
        sub_time = consumer_data[i]
        unsub_time = consumer_data[i + 1]
        consumers.append((sub_time, unsub_time))

    # 初始化
    active_consumers = []  # 按优先级升序排列，最后一个优先级最高
    received_messages = [[] for _ in range(M)]

    # 生成所有事件并按时间处理
    events = defaultdict(list)
    for idx, (sub_time, unsub_time) in enumerate(consumers):
        events[sub_time].append(('sub', idx))
        events[unsub_time].append(('unsub', idx))
    for time, content in messages:
        events[time].append(('msg', content))

    # 按时间顺序处理事件
    for time in sorted(events.keys()):
        # 同一时间的事件顺序：sub > unsub > msg
        current_events = events[time]
        # 先处理订阅
        for event in current_events:
            if event[0] == 'sub':
                _, idx = event
                active_consumers.append(idx)
        # 再处理取消订阅
        for event in current_events:
            if event[0] == 'unsub':
                _, idx = event
                if idx in active_consumers:
                    active_consumers.remove(idx)
        # 最后处理消息
        for event in current_events:
            if event[0] == 'msg':
                _, content = event
                if active_consumers:
                    # 发送给优先级最高的消费者（最后一个）
                    highest_priority = active_consumers[-1]
                    received_messages[highest_priority].append(content)

    # 输出
    for msgs in received_messages:
        if msgs:
            print(' '.join(map(str, msgs)))
        else:
            print(-1)

simulate_message_queue()

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MSDS：全称Material Safety Data Sheet，是化学品安全说明书

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第1关：HTTP 500风暴

yaml

在PDM系统用户使用系统时，偶尔会出现待处理的PDM自动通知定期出现由数据库服务器服务执行的处理时间超长的情况，这是什么原因导致的呢？下面我们来探究一下：

PDM文件库中触发诸如工作流程过渡通知、任务通知之类的自动通知时，将向数据库表 DocumentActionInfo 中添加包含通知详情的记录。之后数据库服务器服务将定期轮询该表，并且查看新通知，如果发现任何记录，就会生成实际通知，然后（通过数据库或 SMTP，具体视邮件设置而定）将其发给收件人。

所以如果该表中的记录数偏大（数百行或更多），在某些环境中，数据库服务器服务就可能需要很长一段时间来处理该表，因而导致发送通知很耗时。由于该表中的记录数动态变化，因此延迟时长也各不相同。在某些环境中，通知可能完成发不出去。