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大家好，我是我是皮皮。一、前言前几天Python青铜交流群有个叫【猎影】的粉丝问了一个关于时间转换的问题，这里拿出来给大家分享下，可以看到报错如下图所示。题目：两个列表：运行之后，可以得到答案。如果不加那个判断的话，得到的答案是下图这样的：如果列表中的1和2都是int数据类型的话，直接一个列表推导式可以搞定，如下图所示：方法二：列表推导式使用列表推导式一

PP（ParallelPython(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.parallelpython.com%2F)）是基于Python的一个轻量级的，提供在SMP（多处理器或者多核系统）或者集群环境中并行执行Python代码的机制。最简单和最常见的并行方式

分布式技术是深度学习技术的加速器。同时利用多个工作节点，分布式地、高效地训练出性能优良的神经网络模型，能够显著提高深度学习的训练效率、进一步增大其应用范围。《首席AI架构师——分布式高性能深度学习实战培养计划》，力图从更宽的视角，梳理清楚深度学习框架、AI应用、部署上线的整个环节，让你在AI职业规划上可以多一些选择。!(https

虽然以AirPods为代表的无线耳机已经提供了相对舒适的佩戴感受，但其在嘈杂环境中的降噪体验仍不尽如人意，此外不是所有用户都喜欢那种纯粹的开放式、或完全与环境声隔绝的降噪效果。好消息是，得益于高通为QCC514X蓝牙音频片上系统引入的“自适应主动降噪”技术，不久后的入耳式无线耳机或可带来媲美开放式耳机的智能降噪体验。!(https://im

　　在典型的Spring应用中，我们可能会同时使用自动化和显式配置。即便你更喜欢通过JavaConfig实现显式配置，但有的时候XML却是最佳的方案。幸好在Spring中，这些配置方案都不是互斥的。你尽可以将JavaConfig的组件扫描和自动装配和/或XML配置混合在一起。实际上，就像在2.2.1小节中所看到的，我们至少需要有一点显式配置来启用组件扫描和自

分片（水平拆分）4.全局表业务使用场景：如果你的业务中有些数据类似于数据字典，比如配置文件的配置，常用业务的配置或者数据量不大很少变动的表，这些表往往不是特别大，而且大部分的业务场景都会用到，那么这种表适合于Mycat全局表，无须对数据进行切分，要在所有的分片上保存一份数据即可

随着业务的发展，系统规模也会变得越来越大，各微服务间的调用关系也变得越来越错综复杂。通常一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的微服务调用来协同产生最后的请求结果，在复杂的微服务架构系统中，几乎每一个前端请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路，在每条链路中任何一个依赖服务出现延迟过高或错误的时候都有可能引起请求最后的失败。这时

_摘要：_ 在阿里巴巴，“柔性事务”已经是重构分布式事务的标准方法，覆盖了商品、交易、支付各个大规模应用场景，并且经受了双十一的考验。DRDS 是阿里云提供的一款分布式数据库产品，它的原型是在阿里内部使用了10年的数据库中间件TDDL。DRDS在TDDL提供的数据切分和SQL路由能力上，强化了分布式查询，事务和水平扩容能力。