首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

不,不是通过腐烂去除的

这个问答内容并不涉及云计算领域或其他相关技术领域的知识,因此无法给出完善且全面的答案。如果您有其他关于云计算或其他领域的问题,我将很乐意为您提供帮助。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

R语言通过loess去除某个变量对数据影响

标准化方法是对sample A变量和B变量进行loess回归,拟合变量A关于变量B函数 f(b),f(b)则表示在B影响下A理论取值,A-f(B)(A对f(b)残差)就可以去掉B变量对A变量影响...对区间内散点拟合一条曲线y=f(x)。拟合直线反映直线关系,接近x0点在直线拟合中起到主要作用,区间外点它们权数为零。   ...建议使用超过1000个数据点逼近,   cell,如果通过kd树最大点进行插值近似。大于cell floor(nspancell)点被细分。   ...扩增出来扩增子测序深度之间差异,但不同扩增子扩增效率受到GC含量影响,因此我们首先应该排除掉GC含量对扩增子深度影响。...取残差,去除GC含量对深度影响 #sustract the influence of GC resi <- log(RC_DT$RC+0.01)-predictions1 RC_DT$RC <- resi

2K80

通过python 执行 nohup 生效解决

通过paramiko模块ssh登录linux,然后用exec_command方法执行带有nohupshell命令生效,python脚本如下: import paramiko import time...\n和延时必不可少 补充知识:paramiko远程服务器nohup阻塞问题 一、需求描述: 需要来回切换多台服务器(脚本命令不太熟),就用了pythonparamiko模块进行远程连接服务器,控制程序停止和启动...,但是遇到会阻塞任务时,就无法生效,找了很多方法,最后发现这个比较有效。...else: logger.info(f"服务器---{easy_conn.connect_host['ip']}暂时没有任务") easy_conn.quit() 以上这篇通过...python 执行 nohup 生效解决就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

3.2K10
  • SLBR通过自校准定位和背景细化来去除可见水印

    为了保护版权或主张所有权,各种类型可见水印被设计并通过alpha混合叠加在背景图像上。叠加可见水印被认为是对抗攻击者一种有效方法。然而,利用现代水印去除技术,水印图像很可能被转换为无水印图像。...最近,研究人员尝试通过深度学习方法以端到端方式解决盲水印去除问题。一些工作人员将水印去除问题表述为一个不定位水印image-to-image转换任务。...本文提出了一种新基于自校准定位和背景细化水印去除网络(SLBR),该网络包括一个粗度阶段和一个细化阶段。在粗度阶段,作者将水印定位和水印去除作为多任务学习框架中两个任务。...掩膜解码器分支预测多尺度水印掩膜,通过掩膜引导背景增强(MBE)模块为背景解码器分支提供指导,以更好地重建无水印图像。...3.1粗度阶段 在粗度阶段,作者采用U-Net 架构,通过跳路连接编码器和解码器特征,如图2所示。

    63820

    PyTorch,你是不是想用Julia?,我们还想要Python生态

    Yang 参与讨论一个问题。在这个问题下方,他回答道: 我们曾经开玩笑地说:下一个版本 PyTorch 是用 Julia 编写。...之所以废弃了 Lua Torch 而主要使用 Python 编写 PyTorch,一个重要原因是想利用 Python 庞大生态系统。...上述两个特性结合为用户提供了一个兼具动态语言灵活性(可扩展性)和静态语言性能(高效代码)系统。 实际上这也是 PyTorch 一直追求。...例如 Julia 经常称用户可以直接使用数学运算编写循环并将其编译为高效代码,而我们不需要尝试这样做,因为我们内核非常复杂,在任何情况下都能实现最佳低级别实现。 为什么直接使用 Julia?...因为我们既想要 Julia 愿景,也想要 Python 强大生态系统。这个方向具有巨大潜力,但我们也有很多要做工作和许多未解决设计问题。我对接下来发展感到非常兴奋。

    56110

    敏捷实践 | 代码是如何腐烂

    代码是如何腐烂?这是一个很大命题,因为这种腐化代码样本可能会体现不同特征。若要彻底总结,可能会又是一本《重构》。我自然没有这个能力和知识。好在有一个简便说法,即可以诉诸于“破窗理论”威力。...我曾经参与一个项目,在一次结对开发某个User Story时,从诸多测试代码(包括集成测试与验收测试)中,依然观察到了一些接近腐烂代码坏味。这些代码虽然不是产品代码,但同样是我们交付工件一部分。...我们需要单独剥离出数据准备类,它即可以作为超类被集成测试类继承,也可以通过组合方式被继承了JobLauncherTestUtils测试子类所调用。这符合Bridge模式设计原则。...之后,我们对Customer和Consent对应数据准备类进行了相应重构与修改,使得这些数据准备更为内聚,并去除一些不必要重复,使之更容易被重用。 ?...殊不知当我们开始对这种不够整洁代码采取纵容态度时,就可能会是代码腐烂之始。一旦真正腐烂,就将积重难返,到了那时,我们就可能真正无能为力了。 你是否遭遇过这样情形?

    1.2K100

    量化论文不可复现是人品问题,赚赚钱不是评价它标准!

    论文不可复现(甚至学术造假)是人品问题,但赚赚钱不是评价量化论文标准。 只要论文中假设及实证能对我们带来一些启发,这就是一篇有用论文。即使前面是一滩浑水,我们Quant也唯有不断前进。...如下图所示,很少有金融领域出版物提出所谓negative结果(即“支持”零假设结果)。...假设研究人员从20个变量开始,并通过一些互动变量(变量1 x变量2)和(变量1 x变量3)进行实验。...我们并不是在 10 年前就预见到了 PE、ROE、EPS 会有效并在过去 10 年里使用它们;而是在已经知道市场在过去 10 年是如何展开前提下,通过 empirical data analysis...如果资管行业奖励那些通过回测得出不错结果研究,那么,我们就创造了一种不良风气,这种风气会让一些人篡改数据,从而产生一个看似不错策略。

    90920

    “大数据这词火了 是不是因为没当年说那么好

    《纽约时报》并不是第一个得出这一结论企业机构:它文章引用了麦肯锡咨询公司2011年一份重大报告,其观点也得到了2012年瑞士达沃斯世界经济论坛题为“大数据,大影响”官方报告支持。...大数据出错新案例可谓层出穷——比如Facebook算法明显帮助俄罗斯通过针对性假新闻影响美国总统大选结果。...Facebook以往主要通过用户有没有点赞来估量他们对特定帖子是否有兴趣。...要不是大数据魔法,学生特定学年异常测验分数会非常惹眼。任何评估那些测验聪明人,都不会认为它们能够很好地反映学生能力,更不用说教他们老师了。...但是,通过增加更多指标,它理论上能够更加接近于形成可给用户展示他们最想要看到帖子算法。 这种做法一个弊端在于,它难度大,成本高昂。

    67240

    一周VR热点回顾:踩前任帕胖不是好极客

    八月第一周对于小编来说意义非凡,在VRPinea上线一周年之际,我们办公室从无敌阳光花园房搬到了能俯瞰整个园区美景豪华顶楼。每每小编在窗前眺望远方时,总有霸道总裁上身感觉,仿佛拥有了全世界!...不过周五晚间AltspaceVR已经举办了告别晚会,看来帕胖并没有遵从广大网友们意见。 自由灵魂帕胖,总是能给一本正经VR圈带来不一样活力,接下来,让我们一起回顾本周其它热点新闻。...该负责团队近期通过Facebook宣布为《Quill》推出了更新,包括一系列优化和漏洞修复,以及全新“quillistration”,名为“Left Brain – Right Brain”。...根据Valve Hardware&Software调查最新数据,在Steam上使用Oculus Rift头显用户增长了1.1%,占据Steam VR整体份额35.67%。...而HTC Vive使用人数最多,占到SteamVR平台60%。 VRPinea观点: Oculus虽然凭借夏季促销一路高走,但显然不能靠一味降价来缩短和HTC Vive差距。

    80160

    深度神经网络并不是通过形状来识别物体

    一个被广泛接受答案是:通过检测它形状。...我们用风格转换来创造它们:如果输入是一张大象皮肤照片,而不是一幅画,那么用梵高风格照片来“画”一只猫也可以用大象纹理来创造一只猫。...使用这样图像,我们现在可以通过观察来自深度神经网络分类决策来研究形状或纹理偏差(以及人类比较)。考虑一下这个类比:我们想知道某人是说阿拉伯语还是汉语,但我们不被允许和他们交谈。我们能做什么?...类似地,如果我们给深度神经网络输入一张形状和纹理冲突图像,我们可以通过观察是神经网络是利用形状还是纹理识别的物体(即,是否它认为大象纹理猫是一只猫还是一只大象),来找出神经网络说是哪种“语言”。...通过简单地关注物体形状而不是容易扭曲纹理,这个基于形状网络是第一个接近一般,人类水平噪声鲁棒性深度神经网络。 在人类视觉感知和人工智能十字路口,灵感可以来自这两个领域。

    1.1K20

    上市华为如果成为全球最大公司,岂不是打脸资本市场?

    ,如果纯粹就是为了挣钱华为公司肯定不是今天这个样子,毕竟以华为公司体量和业绩在如果放在股市上将是多大市值。...华为完全靠自己双手创造财富,没有资本市场助力只能靠自己,于是为了拧成一股绳任正非老爷子只保留股份百分1.4,剩下全部分给员工,所以说华为员工全民持股是夸张,在和平时期不见得有多大威力,但在危机时刻一定会挺身而出...,所以这次华为公司内部迸发出强大战斗力,由于半导体人才不足,很多都是一个人顶三个人来用,华为大厦几乎彻夜亮着灯,由于晚间担心华为员工加班打上车,很多民众自发开车过去送华为员工回家,事情发展到今天这个地步...,这在华为公司完全不存在这种风险,看似很傻一直大笔投入资金实际上换来是本质改变,华为5G技术就是这么一点点积累起来,而且华为公司工资在很多关键岗位出奇高,但公司看到是员工产生经济效益...几乎全球科技公司都在研究学习华为模式,但真正落实到位几乎没有,因为需要一个有格局领导人并且这个领导人不是专门为了挣钱而做企业,能做到这点企业家在全球范围也是少可怜。

    40320

    妈妈我真的不是晚上睡觉丨一名美国大学生睡眠记录

    美国大学是出了名累,有许多在国内和美国都读了大学同学都觉得美国大学要比国内大学压力大得多,从其他西方国家来美国读书朋友也有了同样感受。...网上流传着一张哈佛大学凌晨4点图书馆爆满人照片,但人们不知道是,美国大多数其他大学也是这样。下面几副图为我拍不同日期宾大学生通宵奋战照片(宾大图书馆和自习室多为24小时)。...(补充:这篇文章发布以后很多人指出哈佛照片是假,但无论如何,宾大照片是我真实拍,相信哈佛凌晨4点就算不是照片里这样,实际情况也不会相差太远。) ? 哈佛大学凌晨4点 宾夕法尼亚大学实拍: ?...熬夜最痛苦不是你通宵了一个晚上以后,发现太阳已经升起了,而是当你走在回去睡觉路上时,有人跟你说“Good morning”。这时,你一天才刚刚结束,而别人新一天已经开始了。...其中蓝线代表长度,黑色细点代表后来补觉时间长度(通常是下午没课时候补),每一列代表两个小时。炒股同学应该能认出来这是一幅竖着股市K线图。 ? 没了。

    73570

    女朋友通过我画 12 张图,学会了 Kubernetes,我是不是棒棒哒!

    毕竟,在不知道容器是什么情况下谈论容器编排器(Kubernetes)是没有意义:) ? 容器 “容器”是一个用来存放你放入所有物品容器。 像应用程序代码,依赖库以及它依赖关系一直到内核。...不仅可以分发应用程序二进制/代码,还可以以实用方式交付运行应用程序所需整个环境,因为可以将容器构建为非常小单元。解决“在我机器上工作”问题完美解决方案。...控制管理器:这是一个控制循环,它监视集群状态(通过调用API服务器来获取此数据)并采取措施将其置于预期状态。 ? kubelet:是工作节点心脏。...它通过放大新ReplicaSet和缩小(最终删除)现有的ReplicaSet来提供滚动升级。 Service ? ?...进入一个浮动平台,所有数据包都通过该平台流入集群 入口控制器是与外界联系单点,可以与集群中运行所有服务进行对话。这使我们可以轻松地在单个位置设置安全策略,监视甚至记录日志。

    65830

    ACL 2021 | 事实核查不是终点:通过记忆增强关键句检索检测已被核查过消息

    从最早辟谣文出现到这条微博发布,时间跨度长达四年。更离谱是,通过在微博简单搜索,我们又发现在2019年2月,这条不实信息以“全新版本”再次传播。...基于上述现象,学者们意识到发布一篇事实核查文章并不是治理虚假信息终点,即便是已被核查过消息,也有继续传播风险。...2 问题建模与已有工作 已核查消息检测被形式化为一个信息检索问题,即用待测消息(Claim)作为Query,到核查文章库中检索相关文章(Documents/Articles),通过检索结果匹配程度...这里使用检索库包含是事实核查文章,而不是以往收集不实信息原文,一方面是出于泛化性考虑,因为消息表述变化可能很大(如上文例子中,7年后传播是同一说法全新版本);另一方面是因为核查文章本身还可以起到提供人可理解解释...初始化:PMB初始化是通过对Claim与Sentence Embedding之间部分残差进行聚类完成

    38910

    Jeff Dean与David Patterson:思考体系结构深度学习研究者不是好工程师

    然而在当前用于训练硬件中,以 GPU 为例,它执行程序时基本单元,即每个 warp 包含 32 个线程(threads),因此如果你批规模不是 32 整数倍,将会导致效率降低,所以现行模型通常都采用...(1706.02677) 值得一提是,Yann LeCun 对于增加批量持有强烈反对态度,他曾经在今年 4 月份转发一篇支持小批量论文称,「用巨型批量做训练有害健康……选择 32 而不是 1 做批量只能说明我们硬件很差劲...传统记忆机制每次只要访问存储数据表中一个值,但是以注意力机制为代表软记忆机制则需要对表内所有值进行加权平均。...相比于特定运算加速,当前问世或已经进入开发周期后段深度学习 ASIC 更强调数据流与存储优化。...在上述五个部分里,无论模型采用什么结构、技巧,作出这些决策都仍然是人类工作。而在元学习设想里,人类决策工作进一步被大量计算和机器自动完成实验所替代。

    40640

    Geoffrey Hinton 最新访谈:不出五年,我们就会破解大脑运作机制,但不是通过反向传播

    我相信大脑使用了很多局部小目标函数,它不是一种端到端系统链,通过训练来优化目标函数。...要记住,大脑分享知识不是通过共享权重,而是通过共享从输入到输出功能,利用提取来传递知识。 2 人脑尖峰神经元 vs....通常我会说,我不想试图从研究中赚取额外钱,但那次学校骗了我钱经历,让我想找一些其他方式来赚钱。 Abbeel:当时拍卖会是一种怎样场景?...Abbeel:最近谷歌PaLM模型展示了它是如何对笑话机制进行有效解释。这似乎是对语言非常深刻理解。 Hinton:,它只是在重新排列训练中单词。...但当你醒来时,你只记得你醒来时做最后一分钟,我认为这是一个比其他任何睡眠理论都更可信睡眠理论。如果把这一刻记忆去除,就能解释为什么,整个系统就会崩溃。

    75720

    代码腐烂可以避免吗?

    代码也跟苹果一样,会发生代码腐烂。坏代码就跟坏苹果一样,会更容易发生腐烂腐烂得更快。工作时间久了,关注角度从个人变成了团队整体。我就会想:代码腐烂是否真的不可避免?...但是有些人能力就是差一些,很难写出这么好代码。 简单地说,希望通过某些流程规范去完全避免代码腐烂,那是不可能。注意,我这里说是「完全避免」是不可能。...无论你做得多好,你系统可能两三年后就需要做一次重构,这太正常了。但我们可以通过一些流程规范,去减缓这种代码腐烂发生。 弄清楚我们目标是完全消灭代码腐烂,还是减缓代码腐烂,这非常重要。...看看这种实现方案是否有问题,是否有更好实现方式? 通过技术方案评审,我们基本上可以避免出现大需求问题,并且能确保需求改动能符合原有的系统设计。...总结 代码腐烂是不可避免,几乎所有系统都在发生不同程度代码腐烂,大多数系统在两三年后就要做一次重构。我们能做只是减缓代码腐烂速度,让系统能够撑得更久。

    69220

    Geoffrey Hinton 最新访谈:不出五年,我们就会破解大脑运作机制,但不是通过反向传播

    我相信大脑使用了很多局部小目标函数,它不是一种端到端系统链,通过训练来优化目标函数。...要记住,大脑分享知识不是通过共享权重,而是通过共享从输入到输出功能,利用提取来传递知识。 人脑尖峰神经元 vs....通常我会说,我不想试图从研究中赚取额外钱,但那次学校骗了我钱经历,让我想找一些其他方式来赚钱。 Abbeel:当时拍卖会是一种怎样场景?...Abbeel:最近谷歌PaLM模型展示了它是如何对笑话机制进行有效解释。这似乎是对语言非常深刻理解。 Hinton:,它只是在重新排列训练中单词。...但当你醒来时,你只记得你醒来时做最后一分钟,我认为这是一个比其他任何睡眠理论都更可信睡眠理论。如果把这一刻记忆去除,就能解释为什么,整个系统就会崩溃。

    39510

    设备通过国标GB28181协议接入EasyCVR后通道上线原因和解决方法

    EasyCVR能够兼容海康、大华私有SDK,同时也具备GB28181、Ehome协议级联、语音对讲等特点,有的项目中设备通过国标GB28181协议接入EasyCVR后,部分设备是显示通道数为0,表明接入通道并没有上线...一般这种问题原因有两点,一种是设备没有发送catlog消息给EasyCVR服务端,这样EasyCVR获取不到设备通道,从而不显示,可以通过抓包来看是否是该种情况导致问题。...第二种原因则是设备发送了catlog消息,但是显示总数和实际传过来不相同,导致通道上不来,这个通常需要去日志里面检查。 从以上日志可以看到设备端发过来总数是11个,实际上传上来就1个设备。...而EasyCVR和EasyGBS是必须要总数和实际传上来通道数相同才能够显示,这样更符合国标的标准,也更加方便后续信令交互。...此外,遇到这两种情况一般都是较为老旧设备,需要通过设备去处理,因此在该问题中我们推荐客户先恢复出场设置,之后重新配置下通道,测试一下能否上线,如果仍不能上线,则需要联系厂商去更新下固件或者升级下设备国标服务

    68310

    7个鲜为人知编程真相

    一个优秀程序员效率会是一个普通程序员十倍之上。一个卓越程序员效率会是一个普通程序员20-100倍。这不是夸张 — — 1960年以来无数研究都一致证明了这一点。...软件遵循熵定律,跟其它所有东西一样。持续变更会导致软件腐烂,腐蚀掉对原始设计完整性概念。...软件腐烂是不可避免,但程序员在开发软件时 没有考虑完整性,将会使软件腐烂的如此之快,以至于软件在还没有完成之前就已经毫无价值了。软件完整性上熵变可能是软件项目失败最常见原因。...(第二大 常见失败原因是做出不是客户想要东西。)软件腐烂使开发进度呈指数级速度放缓,大量软件在失败之前都是面对着突增时间要求和资金预算。...他们最重要程序都是在淋浴时、睡梦中写成。因为这最重要工作都是在远离键盘情况下完成,所以软件工程不可能通过增加在办公室工作时间或增加人手来加快进度。

    45180
    领券