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FAQs in section [31]: [31.1] 什么是值和/或引用传递，在C++用哪个最好？ [31.2] 什么是“虚成员”，如何/为什么在C++中使用？ [31.3] 怎么区别虚拟数据和动态数据？ [31.4] 应该通常使用数据成员对象指针或者使用“组合”？ [31.5] 什么是使用成员对象指针的3个相对性能开销？ [31.6] “内联虚函数”的会被“内联”吗？ [31.7] 听起来像

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问题内容： 是否有用于Java的开源调查引擎，该引擎将允许分支问题？例如，问题1有A，B或C选项，它们分别带您前往不同的后续问题集。 我找到了一对夫妇（J​​SurveyLib和Socrates QE），但是它们似乎与GUI非常相关。 我正在编写的应用程序有一个在glassfish上运行的java后端和一个flex前端。最终有计划使用不同的字体，因此引擎需要非常独立于GUI。 问题答案： 请看一下

主要内容：1.开源OLAP综述,2.开源数仓解决方案1.开源OLAP综述 如今的开源数据引擎多种多样，不同种类的引擎满足了我们不同的需求。现在ROLAP计算存储一体的数据仓库主要有三种，即StarRocks(DorisDB)，ClickHouse和Apache Doris。应用最广的数据查询系统主要有Druid，Kylin和HBase。MPP引擎主要有Trino，PrestoDB和Impala。这些引擎在行业内有着广泛的应用。 在云资源层，主要有E

TypeScript里的this 编码规范 常见编译错误 支持TypeScript的编辑器 结合ASP.NET v5使用TypeScript 架构概述 发展路线图

　　　　在数据分析中，我们经常会进行非监督学习的聚类算法，它可以对我们的特征数据进行非监督的聚类。而主题模型也是非监督的算法，目的是得到文本按照主题的概率分布。从这个方面来说，主题模型和普通的聚类算法非常的类似。但是两者其实还是有区别的。 　　　　聚类算法关注于从样本特征的相似度方面将数据聚类。比如通过数据样本之间的欧式距离，曼哈顿距离的大小聚类等。而主题模型，顾名思义，就是对文字中隐含主题的一种