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一、定义 Getters/computed 计算状态 说明 getters 课以对一些状态进行一些复杂的逻辑计算，然后在各个组件中进行复用 做一个过滤的功能来看一下 getters 是怎么使用的 import { ref, computed } from 'vue' import { defineStore } from 'pinia' export const useNoteStore = defineStore('note', () => { const noteList = ref([
好了，本文结果部分介绍结束，想进一步了解一下原理的同学可以接着往下看了，没啥兴趣的可以左上角了。
LiveNVR视频流媒体平台将RTSP/RTMP/HLS/HTTP-FLV流转换输出GB28181级联接入到海康宇视大华等第三方国标平台政务公安内网视频平台
自七十年代以来，人脸识别已经成为了计算机视觉和生物识别领域研究最多的主题之一。近年来，传统的人脸识别方法已经被基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法代替。目前，人脸识别技术广泛应用于安防、商业、金融、智慧自助终端、娱乐等各个领域。而在行业应用强烈需求的推动下，动漫媒体越来越受到关注，动漫人物的人脸识别也成为一个新的研究领域。
【引子】周末，读了一篇同事推荐的论文《STUN: Reinforcement-Learning-Based Optimization of Kernel Scheduler Parameters for Static Workload Performance》，很有启发，遂加入个人思考编译成文。
机器学习是朝着更高的易用性、更低的技术门槛、更敏捷的开发成本的方向去发展，且Auto-ML或者Auto-DL的发展无疑是最好的证明。因此花费一些时间学习了解了Auto-ML领域的一些知识，并对Auto-ML中的技术方案进行归纳整理。
此外，让 yv[n] 是输出 y[n] 的噪声测量，其中 v[n] 表示测量噪声：
一、使用 Actions 异步修改状态 store.js 异步的先清空搜索框在异步的添加数据 import { ref, computed } from 'vue' import { defineStore } from 'pinia' export const useNoteStore = defineStore('note', () => { const noteList = ref([ { title: '标题1', desc
EasyAIFilter是基于视频智能传输技术、视频AI分析技术、智能云组网技术、边缘计算技术、视频大数据技术、窄带通信技术、远程监测技术以及智能语音融合等多种技术于一体，研究一种提供视频流上云、存储、转发、视频AI功能的云终端产品，旨在帮助视频设备厂商、方案商与服务提供商，快速将存量或者新增的监控设备上云。同时提供丰富的视频算法，以及云边协同（算法云端训练、云端下发、边缘计算推理）的视频智能服务，实用性强、成本低、易于实施、便于推广。 产品架构如下：
一、使用 $patch 同时修改多个状态 store.js import { ref, computed } from 'vue' import { defineStore } from 'pinia' export const useNoteStore = defineStore('note', () => { const noteList = ref([ { title: '标题1', desc: '详情内容1'
也可以正常的编译， 而且下面一条语句的结果是 password=“123456” 而不是abcde
浓度越高，这一过滤过程的效率就越高。 随着全球气候变暖，世界各地的国家都开始意识到温室气体的危害。此处，温室气体指的就是由于人们焚烧化石燃料（如石油、煤炭等），或砍伐森林并将其焚烧时产生的二氧化碳。 虽然各国都在呼吁减少碳排放量，但是事实上，碳排放量并没有明显的减少，全球气候变暖的问题依然存在。针对这一问题，麻省理工学院（MIT）的研究团队给出了一个解决方案，他们研发了一种全新的系统，该系统可以将发电厂的二氧化碳排放转化为汽车、卡车和飞机所需要的燃料，或者转化为各种产品的化学原料。 据悉，这是一款由镧、钙和
在目前Instagram大约10亿用户中，超过一半的人每月都通过Instagram Explore来搜索视频、图片、直播和各种文章。可以预见，为这些用户构建服务基础的推荐引擎，需要负责整理上传到Instagram的数十亿条内容，这是个工程上的大难题，尤其是这些内容还是实时生成的。
一、使用 Actions 修改状态 说明 为什么需要 actions 呢，我们明明可以在组件中直接修改 store 里面的数据 原因就是他和 getters 是一样的，为了复用，同样的逻辑只用触发 actions 就可以修改了 二、如何在 pinia 定义 actions store.js import { ref, computed } from 'vue' import { defineStore } from 'pinia' export const useNoteStore = defineS
SparkSql SparkSql是架构在spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理，提供的DSL可以直接使用scala语言完成sql查询，同时也使用thrift server提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了Data Source API，用户通过这套API可以自己开发一套Connector，直接查询各类数据源，包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式FS上的文件等。和SparkSql类似的
最近，将本地的AndroidStudio升级到了2021.3.1版本，发现LogCat日志面板大变样了。
Numpy 和 Pandas 可能是用于数据科学（DS）和机器学习（ML）任务的两个最广泛使用的核心Python库。毋庸置疑，计算数值表达式的速度对于这些DS/ML任务至关重要，这两个库在这方面不会令人失望。
跨站脚本（cross site script）为了避免与样式css混淆，所以简称为XSS。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
RuntimeFIlter: 多用于两表Join 时, 通过减少大表返回行的,减少网络传输、减少数据量、 进而加速Join过程的一种方法
转录因子（transcriptionfactor, TF）是直接作用于转录组上，调控DNA转录的蛋白质。它通过与DNA特定区域结合(TFBS/motif)，促进（activator）或阻止（repressor）DNA的转录过程，了解转录因子对于解析细胞的功能及生命活动有重要作用
在hbase shell中查询数据，可以在hbase shell中直接使用过滤器：
1写在前面 我们还是在正式进行代码操作前想几个小问题：👇 如何将单细胞数据导入R中？ 不同类型的数据/信息（如细胞信息、基因信息等）是如何存储和操作的？ 如何获得细胞和基因的基本信息并对数据进行相应的过滤？ 2用到的包 目前常用的scRNA-seq分析包，包括Seurat、Scanpy(python)、Scater、Monocle2、Monocle3等。🤒 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(SingleCellExperiment) library(Dro
Fundebug提供专业的异常监控服务，当线上应用出现 BUG 的时候，我们可以第一时间报警，帮助开发者及时发现 BUG，提高 Debug 效率。在网页端，我们通过原创的录屏技术，可以 100%还原 BUG 出现之前用户的操作流程，帮助开发者快速复现出错场景。点击查看演示视频。
在成熟的电商系统中，权限管理是不可或缺的一个环节。灵活的权限管理有助于管理员对不同的人员分配不同的权限，在满足业务需要的同时保证敏感数据只对有权限的人开放。笔者最近对系统的权限管理做了一次改造，在此分享一些经验以供参考。
在我们工作中，如果遇到如网页 URL 去重、垃圾邮件识别、大集合中重复元素的判断一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。如果通过性能最好的Hash表来进行判断，那么随着集合中元素的增加，我们需要的存储空间也会呈现线性增长，最终达到瓶颈。
数组的使用方法，大都是普通的循环for、for in、forEach等，今天推荐三个新的方法，在一些特殊场景可以有很大作用。虽然这三个新方法for循环都能实现，但是个人认为用着三个方法会相对简便。
Author：Mr.柳上原 付出不亚于任何的努力 愿我们所有的努力，都不会被生活辜负 不忘初心，方得始终 有没有做过一件后悔的事 后悔到骨子里去了 以至于每次想起 心都很痛很痛的 所以 当想要做一件明知道不对的事情的时候 三思 而后行 后悔药是没有的 时光机也还没研发出来 做过的错事 也无法回复 <!DOCTYPE html> <html lang='en'> <head> <m
目的是帮助你在需要处理数组的时候在这些特性之间做出选择。如果你还不知道.reduce()和.flatMap()，这里将向你解释它们。
这里介绍了我们如果要做大模型应用，应该如何选择大模型，如何进行微调，以及是否需要使用工具调用，最后进行评测的整体流程
前几期小编已经连续分享过很多篇单细胞测序的高分文章，并介绍了单细胞分选平台的选择对某些类型细胞捕获的重要性。本期开始，小编将从数据预处理、标准化及聚类、拟时序、SCENIC分析等几个方面放送大量数据分析干货，带领大家深入探索单细胞测序的奥秘。（赶快关注我们吧~）
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位置感知位于定位服务(LBS)的核心位置。然而，准确地估计目标的位置并不那么简单。全球定位系统(GPS)，可以直接输出地理空间坐标，但它的错误可能远远超出了某些应用的容许度。在GPS定位区域，可以通过惯性测量单元(imu)和照相机等传感器提供的原始数据间接推断出位置。通常，数据，无论是直接测量地理空间坐标还是推断位置，都必须经过相当费力的人工数据处理管道，才能被高水平的LBS所消耗。本文回顾了最近两项关于将深度学习模型引入位置感知计算的尝试，有效地减少了专家的参与。 一、目标跟踪通过部分可观察的随机过程 h
分享这篇文章是因为在SQL JOIN，你想知道的应该都有这篇文章中有个小伙伴问我，ON和WEHRE执行的顺序是怎样的，并且SQL执行顺序在面试中也经常被问，所以把姜承尧大佬《MySQL技术内幕 SQL编程》中关于SQL执行顺序的部分简单概述了一下，并配上例子，有想深入了解的可以去看书
本文给出一些函数接口，末尾给出一些调用堆栈，为感兴趣的朋友做一个参考，也为自己做一个笔记。
随着大数据和人工智能时代的到来，向量检索的应用场景越来越广泛。在信息检索领域，向量检索可以用于检索系统、推荐系统、问答系统等，通过计算文档和查询向量之间的相似度，快速地找到与用户需求相关的信息。此外，在大语言模型和生成式AI场景，向量索引做为向量数据的底层存储，也得到了广泛的应用。
个人以为，机器学习是朝着更高的易用性、更低的技术门槛、更敏捷的开发成本的方向去发展，且AutoML或者AutoDL的发展无疑是最好的证明。因此花费一些时间学习了解了AutoML领域的一些知识，并对AutoML中的技术方案进行归纳整理。
为了解决布隆过滤器不能删除元素的问题，布谷鸟过滤器横空出世。论文《Cuckoo Filter：Better Than Bloom》作者将布谷鸟过滤器和布隆过滤器进行了深入的对比。相比布谷鸟过滤器而言布隆过滤器有以下不足：查询性能弱、空间利用效率低、不支持反向操作（删除）以及不支持计数。
只是把context换成了Monad而已，此外没什么区别。并且对于遵守Functor laws和Monad laws的类型，这两个函数是完全等价的，例如：
然而，这些并非新概念。第一个人工神经网络（ANN）是在 40 年代引入的。那么为什么最近的热点话题都是关于神经网络和深度学习的呢？我们将在 GPU 和机器学习的一系列博客文章中探讨这些概念。
摘要：如果去商场里买东西，我并不愿意听导购小姐讲的话，但是电商网站上的推荐，我还真的愿意看一看。【猜你喜欢】，好，那你就猜猜吧。 推荐这种体验除了电商网站，还有新闻推荐、电台音乐推荐、搜索相关内容及广告推荐，基于数据的个性化推荐也越来越普遍了。今天就针对场景来说说这些不同的个性化推荐算法吧。 说个性化之前，先提一下非个性化。 非个性化的推荐也是很常见的，毕竟人嘛都有从众心理，总想知道大家都在看什么。非个性化推荐的方式主要就是以比较单一的维度加上半衰期去看全局排名，比如，30天内点击排名，一周热门排名。 但是
如果去商场里买东西，我并不愿意听导购小姐讲的话，但是电商网站上的推荐，我还真的愿意看一看。【猜你喜欢】，好，那你就猜猜吧。
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 背景 大家都知道，在计算机中，IO一直是一个瓶颈，很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生，今天聊一聊过滤器，先说一个场景： 业务后端涉及数据库，当请求消息查询某些信息时，可能先检查缓存中是否有相关信息，有的话返回；如果没有的话可能就要去数据库里面查询，这时候有一个问题，如果很多请求是在请求数据库根本不存在的数据，那么数据库就要频繁响应这种不必要的IO查询。如果再多一些，数据库大多数IO都在响应这种毫无意义的请求操作，那么如何将
大家都知道,在计算机中,IO一直是一个瓶颈,很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生,今天聊一聊过滤器,先说一个场景:
来源：www.cnblogs.com/Courage129/p/14337466.html
#!/bin/bash fenzujs(){ # 定义一个函数为：fenzujs格式：fenzujs(){ } catfile="22.txt" catip="192.168.146" # 定义ip段 for((i=21; i<=37 ; i++ )) do echo "正在过滤IP：$catip.$i 过滤出来的信息为：" # 打印catip 和循环中的数值 cat $catfile | grep -A 3 "$catip.$i" | grep -v -E "ok=2|changed|TASK" # 查看日志文件，符号 | 管道进行过滤 # grep -A -3 配合内容的后3行的内容，有三行数据 # grep -v 不匹配 -E 多个内容 # grep -5 打印匹配行的前后5行 # grep -C 5 打印匹配行的前后5行 # grep -A 5 打印匹配行的后5行 # grep -B 5 打印匹配行的前5行 zuo=( `cat $catfile | grep -A 3 "$catip.$i" | grep -v -E "ok=2|changed|TASK" | grep "|" | awk -F"|" '{print $1}' | sed "s/\"//g"` ) # 定义zuo数组变量 # awk -F"|" 过滤出来的内容，用 | 这个为间隔符号，print 第1列，sed s///g 将 冒号进行替换为空， 特殊字符转译 \ 冒号为普通字符 echo "IP信息段落中左边数值为：${zuo[*]}" you=( `cat $catfile | grep -A 3 "$catip.$i" | grep -v -E "ok=2|changed|TASK" | grep "|" | awk -F"|" '{print $2}' | sed "s/\"//g"` ) echo "IP信息段落中右边数值为：${you[*]}" calculatezuo=$(echo ${zuo[*]} | sed "s/ /+/g") ; echo "IP: $catip.$i 左边数组：$calculatezuo 总值为：" $[$calculatezuo] calculateyou=$(echo ${you[*]} | sed "s/ /+/g") ; echo "IP: $catip.$i 左边数组：$calculateyou 总值为：" $[$calculateyou] # 定义变量：calculatezuo 为一个执行结果：打印数组，将空格替换为 + 符号，
点击关注公众号，Java干货及时送达 作者：等不到的口琴 链接：www.cnblogs.com/Courage129/p/14337466.html 大家都知道,在计算机中,IO一直是一个瓶颈,很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生,今天聊一聊过滤器,先说一个场景: 我们业务后端涉及数据库,当请求消息查询某些信息时,可能先检查缓存中是否有相关信息,有的话返回,如果没有的话可能就要去数据库里面查询,这时候有一个问题,如果很多请求是在请求数据库根本不存在的数据,那么数据库就要频繁响应这种不必要的IO
es6是新一代的JavaScript 的标准，尤其你要学习React,那就必须要学es6啊，因为不然，你压根就是蒙的，我后续也会更新react 的博客，es6的几个常用的更新一下 **ForEach **
随着雪亮工程、明厨亮灶、手机看店、智慧幼儿园监控等行业开始将传统的安防摄像头进行互联网、微信直播，我们知道摄像头直播的春天了。将安防摄像头或NVR上的视频流转成互联网直播常用的RTMP、HTTP-FLV、HLS等流格式再分发给用户端进行直播，不管身处何地都可以通过移动通讯设备查看监控设备，这些功能是EasyNVR互联网直播系统研发和设计的初衷和基础功能。另外EasyNVR增值功能是可通过接口二次集成在自己的原有的web业务系统实现网页、H5无插件实时直播。
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