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File类：将文件系统中的文件和文件夹封装成了对象。提供了更多的属性和行为可以对这些文件和文件夹进行操作。这些是流对象办不到的，因为流只操作数据。

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可以更方便的操作多个读取流，其实这个序列流内部会有一个有序的集合容器，用于存储多个读取流对象。

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Leslie Smith的一篇周期性学习率论文发现了答案，这是一个相对不知名的发现，直到它被Fast.ai课程推广后才逐渐被广泛使用。

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PyTorch库使它的实现变得很简单，用Fast.ai库加载它就更容易了。

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在采用批次随机梯度下降算法时，神经网络应该越来越接近Loss值的全局最小值。

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唯一索引：除了不能重复记录之外，其它的和普通索引一样

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当数据库单个表中数据越来越大(百万级别)的时候会导致数据查询缓慢，又因为数据库是多用户共享资源，并发存取同一数据的时候时需要添加锁机制来控制用户操作，所以会出现数据库性能瓶颈。这个时候就需要对数据库进行分表，就是把数据量大的表分成多个数据表，比如商品SPU和SKU表的商品描述信息进行表抽取和对单个数据比如价格，0-100和100-200在不同表中或通过自增长ID切割，这是水平分表。比如在电商项目中类似商品的分类、创建时间、品牌和规格等信息具有变化频率慢，查询次数多，而且有很好的实时性的数据，把这样的数据称之为冷数据；类似商品评论，广告，销量和价格排序这些变化频率慢的数据称之为热数据。将这些数据通过更改存储引擎，使用memcache、redis和从库配置等进行不同的处理。

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两者最大的不同在于mybatis是面向sql的所以需要在xml配置文件中写sql，而hibernate是自动生成sql，需要考虑对象之间复杂的映射关系。因为这个特性所以hibernate无法完成特别复杂的查询。

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volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据淘汰

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使用单例可以减轻加载的负担，缩短加载的时间，提高加载的效率