场景: sql2005数据库，假如名为db1,启用了Service Broker，把db1备份，然后再恢复成db2(即相当于db2就是db1的一次完整镜像备份)，然后用 use master ALTER...DATABASE db2 set ENABLE_BROKER 想启用Broker时，出现以下错误: 无法启用数据库 "db2" 中的 Service Broker，因为已存在启用的具有相同 ID 的
Kunhya 首先描述了需求：在COVID-19 形势下，互操作性要求在更低的成本下达到更低的延迟。...对于一些需要低级延迟的交互应用，如云游戏，我们期待更低的延迟。 Kunhya 强调，当我们讨论广播工业（而不是流媒体）的延迟的时候，我们在讨论的是亚秒级的延迟。...按行处理未压缩的IP视频有充足的时间做像素级处理，但是当前还没有广泛使用，很多组件需要自己完成。Kunhya 提到，我们在这里不能使用带有垃圾回收机制的编程语言，那会带来额外的5毫秒延迟。...在解码端，按行处理的解码需要注意要避免在 slice 边界处使用 deblock，也要做高码率流的延迟/通量取舍，可能需要缓存一些 slice 来达到实时。...帧内编码如 VC-2/JPEG-XS 大约有 32-128行的延迟，因为无法做帧级码控，会有 100-200Mbps 的码率，因此当前在家用环境和一部分生产环境无法使用 当前的demo已经可以达到在合适的码率下达到
你的系统上（至少）有两个时钟：系统时间 —— 它由 Linux 内核管理，第二个是你的主板上的硬件时钟，它也称为实时时钟（RTC）。...1.fedora.pool.ntp.org 你可以输入你希望使用的其它时间服务器，比如你自己的本地 NTP 服务器，在 NTP= 行上输入一个以空格分隔的服务器列表。...（别忘了取消这一行的注释）NTP= 行上的任何内容都将覆盖掉 FallbackNTP 行上的配置项。 如果你不想使用 systemd 呢？那么，你将需要 NTP 就行。...在大多数 Linux 上的 NTP 都来自 ntp 包，它们大多都提供 /etc/ntp.conf 文件去配置时间服务器。查阅 NTP 时间服务器池 去找到你所在的区域的合适的 NTP 服务器池。...现在，你可以在你的局域网中的其它计算机上设置 systemd-timesyncd，这样它们就可以使用你的本地 NTP 服务器了，或者，在它们上面安装 NTP，然后在它们的 /etc/ntp.conf 上输入你的本地
米琳达·费尔南多 ， 哈里·桑达尔 双曲偏微分方程（PDES）的数值解在科学和工程中随处可见。行法是一种在时空定义时对 PED 进行离散化的通俗方法，其中空间和时间是独立离散的。...在自适应网格上使用显式时间步长时，使用由最佳网格间距决定的全局时间步长会导致较粗区域效率低下。尽管自适应空间离散化在计算科学中被广泛使用，但由于时间适应性复杂，时间适应性并不常见。...本文提出了高度可扩展的算法，用于在完全自适应的八进制上实现显式时间步进（LTS）的显式时间步进方案。...在 TACC Frontera 中，我们展示了我们方法的准确性以及我们框架跨 16K 内核的可扩展性。...我们还提出了LTS的加速估计模型，该模型预测的加速与全局时间步长（GTS）相比平均误差仅为0.1。
分组后，使用 rank df['group_pct'] = df.groupby(['year', 'grade']).rank(ascending=True, pct=True) 注意：如果除去分组的字段后...2021 B 50 0.500000 5 2021 B 30 0.250000 6 2021 B 60 0.750000 分组内 百分位 最接近...0.25 的行 df['group_pct_25'] = (df['group_pct']-0.25).abs() >>> df
因此一开始我们就为大家提供一个比较经典的范例，只用 10 行的 python 代码，实现对 90 种类别的深度学习物件检测（object detection）识别，在 Jetson Nano 2GB 上达到...上，能做到 4~6FPS 已经不容易了。...分钟的时间，因此并不是当机，还请耐心等候，以后再执行相同模型时，就只需要十多秒就可以了。...在 while 循环里，第 7 行从数据源读取一帧图像，然后到第 8 行用一个非常简单的 net.Detect(img) 函数，就能把这张图像中满足阈值的物件找出来，存放到 detections 数组中...接下来，还有令人惊喜的地方，第 9 行这么简单的 “output.Render(img)” 指令，可以将 detections 数组里所有检测到的物件，包括框 / 颜色、类别名称、置信度这些数据，全部叠加到图像上
Transformer在时间序列预测中的各种应用，可以参考之前的文章如何搭建适合时间序列预测的Transformer模型？...时间序列的不平稳性指的是随着时间的变化，观测值的均值、方差等统计量发生变化。不平稳性会导致在训练集训练的模型，在测试集上效果较差，因为训练集和测试集属于不同时间，而不同时间的数据分布差异较大。...这也是导致Transformer模型在一些non-stationary数据上效果不好的原因之一。...3项：平稳化的方差、Q在时间维度上的均值、平稳化前序列经过Transformer得到的K。...5 总结 本文从一个Transformer在非平稳时间序列预测上的问题出发，提出了简单有效的改进，让Transformer在处理平稳化序列的同时，能够从原始非平稳化序列中提取有用的信息，提升attention
摘要 药物在靶点上的停留时间（即与特定蛋白靶点结合的持续时间），在某些蛋白家族中，对药效的影响比结合亲和力更重要。为了在药物发现中对停留时间进行有效的优化，需要开发能够预测该指标的机器学习模型。...已经有几个将停留时间与体内药效关联起来的研究发表。对作用于12个不同靶点的50种药物的分析显示，70%的停留时间长的药物比停留时间短的同类药物具有更高的药效。...噻托品与伊普拉托品相比，停留时间长50倍，两者都是M3毒蕈碱受体的配体，这意味着噻托品的用药频率可以降低。 配体在靶点蛋白上的停留时间与在非靶点蛋白上的停留时间的差异，决定了产生非靶点副作用的概率。...被"掩埋"的亲水相互作用，即被水屏蔽的相互作用，已经在计算和实验中被证明可以延长停留时间。这些相互作用具有更高的能量屏障，这意味着它们更稳定，更少瞬时性。...另一种方法是使用COMBINE分析，在PLS（偏最小二乘法）模型中使用特定蛋白质残基与配体之间的静电和范德瓦尔斯相互作用作为特征（具有不同的权重）。
该脚本将帮助你确定高 CPU 消耗进程在 Linux 上运行了多长时间。 # vi /opt/scripts/long-running-cpu-proc.sh#!...column -techo "--------------------------------------------------" 给 long-running-cpu-proc.sh 设置可执行的 ...24:14daygeek 6301 Web 57:40---------------------------------------------------- 2）检查高内存消耗进程在...Linux 上运行了多长时间的 Bash 脚本 该脚本将帮助你确定最大的内存消耗进程在 Linux 上运行了多长时间。...column -techo "--------------------------------------------------" 给 long-running-memory-proc.sh 设置可执行的
而VRPTW在容量约束的前提下，加入了时间窗的约束。对于每一个需求点，设定开始时间和结束时间，要求车辆在时间窗内开始服务顾客。...其顾客的规模从25一直到到1000。 通过测试不同顾客数量的样例，可以评测Jsprit在不同数据规模下对于带时间窗车辆路径规划问题的表现。...在所有顾客数为1000的测试样例中，Jsprit的最大偏差为19.86%，最小偏差为4.58%，偏差平均值为12.94%。 下面我们来分析下Jsprit在时间上的表现： ?...在图中，时间单位为秒，纵轴为求解20次的平均时间，横轴为求解的问题的顾客规模数。 我们可以看到当顾客数逐渐呈线性增加时，时间也几乎呈线性增加，而不是精确算法的指数级别增加。...这就是启发式算法的优点所在，以精度换时间。 下面我们来看看Jsprit的收敛情况： ? 在图中纵轴为求解20次的平均成本，横轴为不同的迭代次数。
近几篇文章聊CAS被骂得较多，今天还是聊CAS，谈谈CAS在一种“分布式ID生成方案”上的应用。 所谓“分布式ID生成方案”，是指在分布式环境下，生成全局唯一ID的方法。...优化方案为： 利用双主保证高可用 定期删除数据 增加一层服务，采用批量生成的方式降低数据库的写压力，提升整体性能 增加服务后，DB中只需保存当前最大的ID即可，在服务启动初始化的过程中，首先拉取当前的...select max_id from T; 如上图所示，两个id-service在启动的过程中，同时拿到了max-id为100。 两个id-service同时对数据库的max-id进行写回： ?...乐观锁，在写回时对max-id的初始条件进行比对，就能避免数据的不一致，写回SQL由： update T set max_id=200; 升级为： update T set max_id=200 where...CAS在分布式ID生成方案上的一种应用，更多的分布式ID生成方案，请参考《细聊分布式ID生成器架构》。
time 在 Linux 下是比较常用的命令，可以帮助我们方便的计算程序的运行时间，对比采用不同方案时程序的运行性能。看似简单的命令，其实蕴藏着很多细节和技巧，来跟着肖邦一起学习吧。...，sleep 命令基本上没有消耗 cpu，程序真实的运行时间就是 2 秒 那我们是不是可以得出如下结论了呢: real >= user + sys 其实这个结论在单个 cpu 情况下，是正确的。...通过统计到的 cpu 消耗时间，我们也可以大概知道，程序运行期间 cpu 利用情况。对于单核，计算密集型的程序，real 会很接近 user 和 sys 时间之和的。...好吧，我也不卖关子了，直接说答案：你运行的可能是假time。你可能有点懵逼，怎么就假的了。 其实在 Linux 系统上，使用 time 时，你可能会遇到三种版本： # 1....深刻的理解了这些指标参数，可以帮助你从本质上把握程序的运行情况，甚至可以协助你分析程序的性能瓶颈。 下边我简单解释几个概念，希望能起到抛砖引玉的作用。
作者：Flytxt 本文介绍了AutoML的发展历史及其在时间关系数据上的应用方案。 现实世界中的机器学习系统需要数据科学家和领域专家来建立和维护，而这样的人才却总是供不应求。...它减轻了人类专家的工作负担，使他们能够专注于复杂、非重复和具有创造性的学习问题。...在时间关系数据库中使用AutoML 在诸如在线广告，推荐系统，自动与客户交流等机器学习应用中，数据集可以跨越多个具有时间戳的相关表来显示事件的时间安排。...特征增强包括添加具有周期性的数字特征的平方和三次方变换以及正则或余弦，日期时间特征的变换（例如，月，时和分）来丰富特征空间。还可对分类特征进行频率编码来进一步扩大特征空间。...模型选择 在计算和存储方面，尝试几种线性和非线性模型的成本可能会非常昂贵。由于梯度增强决策树在处理分类特征和可扩展性方面的鲁棒性，我们将模型组合限制在CatBoost的实现上。
本期作者：Alexandr Honchar 本期翻译：yana | 公众号翻译部 这是公众号关于神经网络在金融领域特别是算法交易上的一个连载系列： 1、简单时间序列预测（已发表） 2、正确的时间序列预测...在例子中，我们将使用整个OHLCV元组。 这篇文章中，我们会看看如何处理多元时间序列，特别是怎么处理每一个维度，如何对这种数据定义并训练一个神经网络，与上一篇文章比较结果。...在时间序列的例子中，我们的图片只是1维的（通常在图表上的情况），通道扮演不同值的角色——操作的开盘价，最高价，最低价，收盘价和成交量。...我们可以预测实际价值，即第二天的回报或收盘价，而不是预测二元变量。在我们之前的实验中，我们没有成功地产生好的结果。 不幸的是，在盈利上效果仍然不好： ? 回归问题的损失减少 ?...预测收盘价 总结 我们讨论了多元时间序列中数据准备和归一化的一般流程，对它们进行CNN训练，我们取得了分类问题的显著改进（7%），是对股票在第二天上涨还是下跌的分类问题。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...如果您运行大量ExecuteNonQuery()并一次提交所有这些，则可以通过读取“ SELECT total_changes();”的返回值来获得连接后的总更改数。...获得总更改的函数： public static long GetTotalChanges(SQLiteConnection m_dbConnection) { string sql = “SELECT...SQLiteDataReader reader = command.ExecuteReader()) { reader.Read(); return (long)reader[0]; } } } 在另一个功能中使用它...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
如果想使用先前已經透過ollama管理器下載的模型資源，那麼在執行....現在我們在 JetPack 6.0版本的Jetson Orin上執行時，這個就應該是 r36.3.0。...一切就緒之後，就會自動啓動瀏覽器，並跳出下面的操作畫面：這時在命令框中會看到以下的信息：表示我們在其他機器上，也能輸入:8501來使用這項應用。...在這下面還有個可以輸入URL的框，每個URL用一行：然後選擇左邊要使用的模型，這裏預設用mxbai-embed-large，在最上面給一個Index名稱，最後點擊最下面的“Build Index”，系統就會爲...選擇一個Index之後，再與智能助手進行互動，相信會有所不同的。至於使用RAG功能前後的差異，在這裏就不多贅述，由自己親手去體驗會更加有感覺。
如果想使用先前已經透過ollama管理器下載的模型資源，那麼在執行....現在我們在 JetPack 6.0版本的Jetson Orin上執行時，這個就應該是 r36.3.0。...一切就緒之後，就會自動啓動瀏覽器，並跳出下面的操作畫面： 這時在命令框中會看到以下的信息： 表示我們在其他機器上，也能輸入:8501來使用這項應用。...在這下面還有個可以輸入URL的框，每個URL用一行： 然後選擇左邊要使用的模型，這裏預設用mxbai-embed-large，在最上面給一個Index名稱，最後點擊最下面的“Build Index”，系統就會爲...選擇一個Index之後，再與智能助手進行互動，相信會有所不同的。至於使用RAG功能前後的差異，在這裏就不多贅述，由自己親手去體驗會更加有感覺。
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