placeholder="请输入密码"> 登录 发送请求，以表单数据...form> 登录 添加了一个...函数中，获取用户名和密码的值，创建表单数据对象，并使用 Fetch API 发送 POST 请求。
2022-01-07：下一个排列。实现获取 下一个排列 的函数，算法需要将给定数字序列重新排列成字典序中下一个更大的排列（即，组合出下一个更大的整数）。...如果不存在下一个更大的排列，则将数字重新排列成最小的排列（即升序排列）。 必须 原地 修改，只允许使用额外常数空间。 来自力扣31。 答案2022-01-07： 从右往左遍历，遇到降序停止。...nums) fmt.Println(nums) } func nextPermutation(nums []int) { N := len(nums) // 从右往左第一次降序的位置...firstLess < 0 { reverse(nums, 0, N-1) } else { rightClosestMore := -1 // 找最靠右的、...同时比nums[firstLess]大的数，位置在哪 // 这里其实也可以用二分优化，但是这种优化无关紧要了 for i := N - 1; i > firstLess;
在 Database.java 文件中实现了一个 Database 的类，其中含有 ArrayList 类型的成员变量 list 来存放数据。...，protected 属性的还可供子类和同一个包内的其他类访问。...对于父类中的变量，可以通过将其设为 protected 从而在子类的构造器中对其进行初始化，然而更好的方法是变量属于哪一个类，就用哪一个类的构造器初始化，此时可以借助子类的super()方法传递给父类构造器...重写（ Override ）不同于重载（ Overload ），它是父类中某个方法的重新实现而不是拓展。在重写的方法之前加上 @Override可以让编译器帮助检查。...extends Animal> list) 注：C++ 实现这个很复杂，可以用 C++ 20 的新内容实现： template concept Another = (std
一个以Direct Input来实现的物料主数据Sales Text的LSMW导入工具笔者在项目上由于销售部门业务人员有使用到Sales Text,所以笔者导入物料主数据的时候需要为其导入Sales Text....导入物料的Sales Text看起来很简单，其实不然。...笔者有尝试以录屏方式制作LSMW工具来导入，却遇到了如下的报错，非常莫名其妙！笔者尝试过以background以及foreground的方式执行相关的session,但是都不成功！...上网查资料，没有能找到有用的信息来解决这个报错。时间关系，笔者不打算过于纠结为啥有这个报错，放弃录屏方式导入Sales Text, 改为Batch Input的方式来制作LSMW工具。...该工具的主要参数设置如下说明：1,Object AttributesObject:0020Method:0000Program name:RMDATIND2, Source Structures3,Source
Shell 命令行，实现一个获取任意位数的随机密码的脚本 每次我们想要获得一个密码的时候都很头疼，于是我之前自己用nodejs写了一个 Shell 脚本。...这两天在学习 bash Shell 所以，想用同样的逻辑实现一个获取任意位数随机密码的脚本。...不过没关系，善用搜索引擎，这些问题都能解决 任意位数，所以需要接受传参 如果没有传参，则要给一个默认值 需要实现随机数效果 字符串追加，这个倒是蛮简单的 获取字符串中指定位数的字符 数字向上取整 实现代码...chars='abcdefghijkmnpqrstuvwxyzABCDEFGHJKMNPQRSTUVWXYZ23456789' # 获取上面的字符串的长度，其实可以直接数一下，这不是练一下 shell...$length;i++));do # 取得一个随机数 # $RANDOM 是获取一个小于 32767 的随机数 # 所以除以 32767 就可以得到一个 0 - 1 之间的随机小数
基于python3连接mysql，实现一个银行转账的小功能（shell中执行） 准备工作：首先我创建了 imooc的数据库 名字为account的表 表里面键值（acctid,money） 下面是代码：
在DWR中实现直接获取一个JAVA类的返回值 DWR是Ajax的一个开源框架，可以很方便是实现调用远程Java类。但是，DWR只能采用回调函数的方法，在回调函数中获取返回值，然后进行处理。...那么，到底有没有办法直接获取一个方法的放回值呢？...但是，采用回家函数不符合我们的习惯，有些时候我们就想直接获取返回值进行处理，这时候就无能为力了。 我们知道，DWR是Ajax的框架，那么必然拥有了Ajax的特性了。...先来说说Ajax的运行原理吧，其实它的原理很简单，就是调用远端地址，获取页面返回数据，然后进行分析处理。...现在，让我们打开DWR的engine.js文件，搜索一个asyn，马上，就发现了一个setAsync方法，原来，DWR是这个方法设置成属性封装起来了。这样，我们就可以实现获取返回值的功能了。
，界面可能显示有误，服务端也可能出问题，导致用户体验非常糟糕 此时可以采用 debounce（防抖）和 throttle（节流）的方式来减少事件或接口的调用频率，同时又能实现预期效果 防抖：将几次操作合并为一此操作进行...原理是维护一个计时器，规定在 delay 时间后触发函数，但是在 delay 时间内再次触发的话，就会取消之前的计时器而重新设置。...如下图的购买页，操作发现一个购买明细的查价接口的频繁调用问题 如下图： [522zhsrnzl.png] 购买页改变任何一个选项，都会调用查价接口，然后右边会显示对应的价格。...尤其是购买数量，这是一个数字选择器，如果用户频繁点击 + 号，就会连续调用多次查价接口，但==最后一次的查价接口返回的数据才是最后选择的正确的价格== 每个查价接口逐个请求完毕的时候，==右边的显示价格也会逐个改变...，也不能设置过短的定时器，否则会出现上面说的问题（价格在变化） 所以这是一个==每个请求必须发送，但是只显示最后一个接口返回的数据的问题== 我这里采用入栈、取栈顶元素比对请求参数的方法解决： // 查价
来自 HashMap 的内部静态方法实现: /** * Returns a power of two size for the given target capacity.
在之前的文章中，我们做了如下工作： •如何设计一个类flappy-bird小游戏：【python实战】使用pygame写一个flappy-bird类小游戏 | 设计思路+项目结构+代码详解|新手向•DFS...其基本原理：无需公式或代码，用生活实例谈谈AI自动控制技术“强化学习”算法框架•构建一个简单的卷积神经网络，使用DRL框架tianshou匹配DQN算法 构造一个简单的卷积神经网络，实现 DQN 本文涉及的...上图中，可以看到我们的 AI 已经学会了一些“知识”：比如如何前往下一层；它还需要多加练习，以学会如何避开这些小方块构成的障碍。 此外，我保留了一些历史权重。...为了节省计算资源，同时加快训练速度，我们人为地替机器提取这些信息： •不再将巨大的 2 帧“图像矩阵”输入到网络中；•取而代之的是，输入 2 帧的位置信息；•即输入玩家xy坐标、左障碍物右上顶点xy坐标...、右障碍物左上顶点xy坐标、4个障碍方块的左上顶点的xy坐标（共14个数）；•如此， 2 帧数据共 28 个数字，我们的神经网络输入层只有 28 个神经元，比上一个模型（25600）少了不止一个数量级。
由于它代表了一个重要的平衡水平或公平价格，它是衡量我们是否买得太高或卖得太低的一个好办法。 我们可以通过在平均值上增加一个或两个标准差来判断。 价格处于某个标准差并不意味着它不能继续向这个方向移动。...我们可以简单地把它作为一个更多的线索来添加到我们的分析中。 在一个平衡的市场中，低于 VWAP 的价格将被认为是便宜的，而高于 VWAP 的价格则是昂贵的。...但就在市场变得不平衡的时候，VWAP 就不再代表（交易的）效率。因为现在人们对价值的认识已经发生了变化。 根据时间周期框架，我们可以利用不同级别的 VWAP。...这就是为什么机构有有意把目标区域设定在 HVN 的原因。 低成交量节点 这些是代表不平衡/拒绝的区域。买家和卖家都没有进行充分的交易，因此在某种程度上被认为是 "不公平 "的价格。...因此，它们是有趣的支撑和阻力区域，可以在那里寻找潜在的进场机会。 价格以两种方式表示拒绝：反转和快速通过
在工业生产和日常生活中，我们都需要获取一个物体的质量，比如购买某件商品时，需要确定其质量大小，或者以质量作为中间量以进一步获得物体的其他参数，如质心、偏心等。...弹性体 弹性体是一个有特殊形状的结构件，有两个功能，首先是它承受称重传感器所受的外力，对外力产生反作用力，达到相对静平衡。...其次，它要产生一个高品质的应变场(区），使粘贴在此区的电阻应变片比较理想地完成机械形变至电信号的转换。 需要说明的是，上面分析的应力状态均是“局部"情况，而应变片实际感受的是“平均"状态。...同时，在标定部分设有一个超时测量电压的显示框，以实时地显示当前称重传感器输出信号值的变化情况。...小量程电子称重系统的LabVIEW上位机前面板，如下图所示： 5.2、程序框图设计 由于在LabVIEW上位机的程序设计中需要多次调用电压采集子程序，以向ArduinoUno控制器发送命令码，并获取Arduino
为此，固定了架构中的其他参数，并通过添加卷积层稳定地增加网络深度，在每层都使用非常小的3x3卷积核 ConvNet配置 为了公平衡量增加卷积深度对网络的影响，所有卷积层的设置均使用与Ciresan（2011...唯一的预处理是对每个像素减去ImageNet训练集中RGB的平均值。图片通过一系列3x3卷积核（是用来获取上下左右及中心的最小尺寸）的卷积层。...在一种配置中，也使用1x1的卷积核，这可以看做是输入通道的线性变换（后面接一个非线性变换）。卷积滑动步长固定为1；卷积层的空间填充模式为保留原空间分辨率，例如3x3的卷积层，padding为1。...批次大小为256，动量为0.9，通过权值衰减（L2惩罚因子设置为5*10-4）和对前两个全连接层进行dropout（比率0.5）实现正则化。...学习率初始化为0.01，当验证集准确率不提升时以10倍速率衰减（除以10）。
公平锁与⾮公平锁。公平锁是指多个线程同时尝试获取同⼀把锁时，获取锁的顺序按照线程达到的顺序，⽽⾮公平锁则允许线程“插队”。...synchronized是⾮公平锁，⽽ReentrantLock的默认实现是⾮公平锁，但是也可以设置为公平锁。 CAS操作(CompareAndSwap)。CAS操作简单的说就是⽐较并交换。...2、它的优势有： 可以使锁更公平 可以使线程在等待锁的时候响应中断 可以让线程尝试获取锁，并在⽆法获取锁的时候⽴即返回或者等待⼀段时间 可以在不同的范围，以不同的顺序获取和释放锁 20 Hashtable...Runnable接⼝中的run()⽅法的返回值是void，它做的事情只是纯粹地去执⾏run()⽅法中的代码⽽已； Callable接⼝中的call()⽅法是有返回值的，是⼀个泛型，和Future、FutureTask...继承Thread类，重写run⽅法 实现Runnable接⼝，重写run⽅法，实现Runnable接⼝的实现类的实例对象作为Thread构造函数的target 实现Callable接⼝通过FutureTask
指南共涵盖了机器学习过程的五大方面：建模前如何准备，如何建出可靠的模型，如何稳健地评估模型，如何公平地比较模型以及如何报告结果。...理想情况下应使用与训练模型所用数据完全相同的数据。 实现这一点的常用技术是嵌套交叉验证（也称为双交叉验证）。 如何稳健地评估模型 对模型进行不公平的评估，很容易让学术研究的水变浑浊。...如何公平地比较模型 这是非常重要的一环，但很惊讶的是很多人都比不对，作者表示一定要确保在同一环境中评估不同的模型，探索多个视角，并正确使用统计测试。 1、一个更大的数字不意味着一个更好的模型。...2、要想让人相信你的模型好，一定要做统计测试。 3、进行多重比较时进行校正：如果你以95%的置信水平做20个成对测试，其中一个可能会给你错误的答案。这被称为多重性效应。...如何报告结果 学术研究的目的不是自我膨胀，而是一个贡献知识的机会。为了有效地贡献你的想法，你需要提供研究的全貌，包括哪些有效哪些无效。
虽然这里显示的voting服务有几个pod，但从Kubernetes的CPU图中可以清楚地看到，实际上只有一个pod在工作，因为只有一个pod在接收流量。为什么？...由于我们无法在连接级别进行平衡，所以为了实现gRPC负载平衡，我们需要从连接平衡切换到请求平衡。换句话说，我们需要打开到每个目的地的HTTP/2连接，并在这些连接之间平衡请求，如下所示: ?...首先，我们的应用程序代码可以手动维护它自己的目的地负载平衡池，我们可以配置我们的gRPC客户机来使用这个负载平衡池。...因为Linkerd的代理是完全透明的，它们自动检测HTTP/2和HTTP/1和执行L7负载平衡，它们以纯TCP的形式通过所有其他通信。这意味着一切都会正常运转。...Linkerd不仅在Kubernetes API上维护了一个监视，并且在pod重新调度时自动更新负载平衡池，Linkerd还使用指数加权的响应延迟移动平均值来自动向最快的pod发送请求。
所提出的FASA可以以即插即用的方式与现有方法相结合。它实现了一致的收益，并超越了设计更为复杂的最先进的方法。FASA也很好地推广到其他长尾任务。...换句话说，我们根据分组损失的平均值，通过单个比例因子（ 或 ）调整采样概率。通过这样做，在计算损失平均值时，可以安全地忽略那些缺少评估数据的类，但它们的采样概率仍然可以与同一组中的其他类一起更新。...实现细节 我们的实现基于MMDetection[5]工具箱。为了进行公平的比较，我们采用了与中相同的实验设置。其他细节请参考补充材料。 ...具体而言，我们观察到 =5对 最有效，但对需要 =1的 来说不是最优的。另一方面，我们的自适应FS在线调整 ，以有效地重新平衡跨类别的性能。 图3（a）描述了在训练过程中类抽样概率如何变化。...4.3、在COCOC-LT上的评估 我们在COCO-LT数据集上评估了FASA，以检验我们方法的可推广性。为了进行公平的比较，我们采用了与SimCal[38]相同的实验设置。
从多个可用的可运行任务中一次选择一个任务的算法称为调度器，选择下一个任务的过程称为调度。 调度程序是任何操作系统最重要的组件之一。由于几个原因，实现调度算法很困难。...CFS 尝试跟踪系统中每个进程可用的 CPU 的公平份额。因此，CFS 以实际 CPU 时钟速度的一小部分运行公平时钟。公平时钟的增长率是通过将挂墙时间（以纳秒为单位）除以等待的进程总数来计算的。...红黑树（RBTree） 红黑树是一种自平衡二叉搜索树——一种通常用于实现关联数组的数据结构。它很复杂，但它的操作具有良好的最坏情况运行时间，并且在实践中是高效的。...随着系统的前进，新唤醒的任务被越来越多地放入树中，越来越靠右——缓慢但肯定地让每个任务都有机会成为最左边的任务，从而在确定的时间内进入 CPU。...有了这个新的模块化调度程序，想要为特定策略编写新调度程序的人可以通过简单地向核心调度程序注册这些新策略函数来实现。 概括 CFS 设计的方法非常激进和创新。
中国台湾、荷兰、法国、丹麦、奥地利、日本、中国大陆、美国、新加坡、韩国的女性比例高于或等于平均值，也就是说它们是性别平衡方面相对乐观的区域。...我们希望通过了解这些数据的偏差情况，进而了解整个行业的不平衡程度，从而帮助行业更好地解决这些问题。从本质上讲，我们希望这种清晰明确的量化结果可以促进整个人工智能领域的更大变革。...此外我们认为如果只公布各个国家（或地区）的性别比率而不分享我们自己的数字是不公平的。在 Element AI 的员工当中，我们的女性代表占了 32%，而领导职位中女性则占了 30%。...值得注意的是，这并不是为了获取每个人的国籍信息，而是为了给每个机构和每个地理位置一个权重。其理由是，我们的目的并不是研究个人数据，而是为了研究机构趋势。...我同时还有一个工作假设，即这些公司的招聘政策在区域内保持一致，但这一点需要在以后的研究中进行验证。
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