对于 MySQL 慢 SQL 的分析 在之前的文章，我提到过 SQL 调优一般通过下面三个工具： EXPLAIN：这个是比较浅显的分析，并不会真正执行 SQL，分析出来的可能不够准确详细。...这里再说一下在不同的 MySQL 版本， EXPLAIN 和 OPTIMIZER TRACE 结果可能不同，这是 MySQL 本身设计上的不足导致的，EXPLAIN 更贴近最后的执行结果，OPTIMIZER...但是不能直观的看出来为啥会走错索引，需要通过 OPTIMIZER TRACE 进行进一步定位。但是在进一步定位之前，我想先说一下 MySQL 的 InnoDB 查询优化器数据配置。...这也引出了一个新的可能大家也会遇到的问题，我在原有索引的基础上，加了一个复合索引（举个例子就是原来只有 idx_user_id，后来加了 idx_user_status_pay），那么原来的只按照 user_id...所以最好一开始就能估计出大表的量级，但是这个很难。 结论和建议 综上所述，我建议线上对于数据量比较大的表，最好能提前通过分库分表控制每个表的数据量，但是业务增长与产品需求都是不断在迭代并且变复杂的。
本次，笔者很荣幸被U2VL团队邀请，作为讲师和助教的参加U2VL精英训练营杭州站。期间我分享vROps对虚拟平台和应用的监控，相关内容如下。...我举个例子，如果将vCenter监控到的信息，比作我们体检的时候，每个体检项的具体指标和结果（总之非医科人员看不懂），那么vROps就是最终体检报告首页呈现的体检结果总结和医生的建议。...vROps本质上是一个分析工具，分析工具用于分析数据。谈到数据的类型，可以分为结构化数据和非结构化数据。在VMware的SDDC解决方案中，两种数据我们都有相应的分析方法。...针对与结构化数据，主要指的是虚拟化环境中的：性能、告警、事件类的信息，通过vROps与vCenter进行通讯进行收集，经过分析后，用报表的形式展示给用户。...被Hyperic监控的操作系统上需要安装Hyperic的Agent。 只有当操作系统上的Hyperic Agent正常启动，Hyperic才能对其正常监控。
在 Windows10 的菜单栏中，有许多图标包括应用商品，照片，邮件等，当然你移除了肯定是没有的 我又换回去 Windows10了，今天来安利一款在 Windows10 上兼顾颜值与功能的 RSS...阅读应用：Newsflow，这是一个 UWP 应用 什么是 UWP 应用 在 Windows 10 中，微软首次引入了 UWP（通用 Windows 平台）的概念，让开发者只需一次编写，就能让程序在电脑和手机等多种设备上运行...同时，由于所有 UWP 应用均需要通过应用商店审核，也解决了传统 EXE 软件安装繁琐、权限过高、卸载残留的弊病 什么是 Newsflow Newsflow 是一款兼顾颜值与功能的 RSS 阅读应用，你可以利用它直接搜索常见订阅源...RSS 应用中的订阅列表，或者备份在 Newsflow 中的相关设置 使用这款应用，你可以 接收最新文章的通知 与你的朋友分享文章 通过关键词浏览一组文章 固定到动态磁贴 查看文章图片 添加文章到收藏夹...原创文章采用CC BY-NC-SA 4.0协议进行许可，转载请注明：转载自：安利一款在 Windows10 上兼顾颜值与功能的 RSS 阅读应用
说到这，相信有人会想说：“吹得像真的似的，在复盘这事上你们就没栽过跟头？” 是的，不仅栽过，而且还经历过了不少误解与尴尬。...▌尴尬1：复了有啥用，本质和规律都知道，但就是无法解决 在文章的开头我有说过，为什么我们引入复盘？因为业务进入快速扩张阶段，人员规模迅速膨胀，这时候我们急需一套管理方法论。...我说的这些，相信不少技术小伙伴深有感触，虽然忙，但能学到东西，虽然累，但过得非常充实，虽然苦，但业务指标在蒸蒸日上，可以说是乐在其中。...严格意义上讲，这不能算是一种尴尬，只能算是一种原则调整。 前两年，不仅每月、每季度与年终都需要提交复盘报告，而且每个项目、迭代版本发布之后，也同样需要提交复盘报告。...这两年，除了每季度与年终的复盘报告之外（公司要求），其他一律不需要复盘。 当然，如果你觉得这个项目（或版本）对你，对你的团队意义重大，也是可以的。
目前，制约 BNN 应用的瓶颈主要有两方面：首先，无法有效缩小和传统 32-bit 深度学习模型的精度差距；第二则是缺乏在不同硬件上的高性能算法实现。...而一个少量精度下降 (<4%) 的二值版本模型的大小仅为 67.5MB，由此可见二值神经网络可以节省 32 倍的模型大小。这对于储存受限的边缘设备来说具备了非常强的优势。...在基于相同基准模型的比较中，BNext-T 与 BNext-18 都有着大幅度的精度提升。...在同全精度模型如 RegNetY-4G (80.0%)等的对比中，BNext-L 在展现相匹配的视觉表征学习能力同时，仅仅使用了有限的参数空间与计算复杂度，这为在边缘端部署基于二值模型特征提取器的下游视觉任务模型提供了丰富想象空间...BNext 作者在论文中提到的，他们和合作者们正积极在 GPU 硬件上实现并验证这个高精度 BNN 架构的运行效率，未来计划扩展到其他更广泛的硬件平台上。
此外，还要耗费大量精力确保两套系统的结果完全一致。 类似Flink批流统一的解决方案应运而生。Flink支持SQL和窗口函数，高频因子用到的常见算子在Flink中已经内置实现。...3、响应式状态引擎（Reactive State Engine) 响应式状态引擎实际上是一个计算黑盒，在历史数据上已经验证的DolphinDB因子代码（表达式或函数）以及实时行情数据作为输入，输出实时因子值...由于在静态的历史数据集上开发和验证高频因子远比在流数据上开发更为简单，响应式状态引擎显著降低了流式高频因子的开发成本和难度。...factor1是前述因子在历史数据上的实现，不做任何改变，直接传递给响应式状态引擎rse，即可实现流式计算。...内置的状态算子全部使用C++开发实现，算法上经过了大量的优化，以增量方式实现状态算子的流式计算，因而在单个线程上的计算达到了非常好的性能。
在 2021 年 5 月，研究人员就发现了与之类似的攻击行动，远控木马 MineBridge 隐藏在虚假 TradingView 网站下载的虚假 TradingView 应用程序中。...download&psid=1 （向右滑动，查看更多） 受害者在 DuckDuckGo 搜索引擎上搜索 TradingView 桌面应用程序，如下所示： 搜索引擎投毒 2022 年 10 月 6 日，...如下所示： 虚假网站与合法网站 TradingView 桌面应用程序的最新版本于 2022 年 10 月 25 日发布，但恶意网站在 2022 年 10 月 6 日就已经注册，等待发布。...在发布后数天的 2022 年 10 月 31 日，攻击者就正式开始攻击。这表明攻击者为这次攻击蓄谋已久，并且开发与部署的速度极快。...它会在与 TradingView 安装文件夹相同的文件夹中放置一个名为 Scintilla.DLL 的 SmokeLoader DLL。
TradingView TradingView在金融 HTML5 图表库中是非常优秀。通过TV的图表，用户能够通过资产分析进行交易。此外，图表库和小部件对开发人员非常友好。...TradingView 的所有图表库都使用 HTML5 Canvas 技术。它确保您的财务图表在任何屏幕尺寸的设备上始终看起来完美且原生。...TechanJS 基于 D3（数据驱动文档）构建的 JavaScript 图表库，用于为现代浏览器创建具有高度交互性且在TechanJS上可用的财务图表。它还提供应用程序编程接口 (API)。...LightningChart LightningChart为金融应用程序开发人员提供了 3D 和 2D 版本的交互式、响应式和闪电般的 JavaScript 图表。...在 LightningChart 平台上看到的图表显示了出色的视觉图形。但是，您需要 WebGL 在 Web 或移动应用程序上呈现这些交互式资产。这些基于 JS 库的图表可以处理大型数据集。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。...源代码请点击阅读原文 在QIML公众号官方GitHub查看 前言 上一篇Qlib的分享中，我们主要介绍了如何将外部数据导入qlib中，转换为qlib的数据格式。...：交易篇（下） 2021-06-07 Backtrader来啦：策略篇 2021-06-25 Backtrader来啦：可视化篇（重构） 2021-07-19 QIML一直在专业和质量上为大家提供最好的内容...' # 沪深300股票池代码，在instruments文件夹下有对应的sh000300.txt close_ma = ['EMA($close, 10)', 'EMA($close, 30)'] # EMA...且在时序上标准化处理了；_learn_df应该是去空值，且在截面上标准化处理了，我们验证一下： # 原始数据 _raw_df = dh_pr_test.fetch(data_key=DataHandlerLP.DK_R
在 GitHub 上，也诞生了许多优秀的 Markdown 客户端，我看了二十多个项目，简单筛选过滤后，最终挑选了这 5 个高颜值、用户体验佳的 Markdown 编辑器分享给你。...Pine 优雅清新的编辑器 适用平台：macOS 这是一款基于 Swift 4.2 编写的 Markdown 编辑器，拥有主题定制、LaTeX 编写、自动补全、自动保存、版本控制、Touch Bar 支持等功能...适用平台：macOS、Windows 这个是最近刚在微博上推荐的一个项目，作者将其产品定位为一个静态的博客写作客户端，也即是说，你可以在客户端上面写作，然后顺便将文章发布到静态博客上。...、Dropbox 等工具进行文章同步 支持外链的封面图 从上面列举出来的几项特性可以看到，Gridea 相对于普通的 Markdown 编辑器更加强大，如果你希望写作编辑与文章同步能无缝进行，不妨试下这个编辑器...除了 GitHub 上一些开源的 Markdown 编辑器之外，还有一些免费但不开源的编辑器，个人常用的一款是 Typora。 现在你正在查看的这篇文章，就是在 Typora 上完成排版编辑的。
迄今为止，许多关于自杀的实证研究都集中在对自杀想法/行为的存在或严重程度的横断面或回顾性研究上，重点放在区分那些有自杀想法/行为的人与没有自杀想法/行为的人之间的特征上。...我们通过检查(在个人内部，随着时间的推移)欲望和意图的手段和方差，评估在不同频率(burst与EMA)进行的测量是否捕获了相同的潜在过程。...由于项目是使用限制在0到10之间的整数的尺度来测量的，我们可以通过使用与他们的模态值或静息状态值相等的响应类别来量化参与者对测量提示的反应频率的可变性。...图3 在面板(A)和(B)中，我们展示了一个时间序列，描绘了两个不同参与者在欲望变量上的前两周的反应值。在面板(A)中，时间序列取自具有低变异性的参与者，用pmode = 0.91表示。...作为最后的分析，我们分别在仅由常规EMA测量和短时间间隔burst测量组成的数据子集上估计了CT-VAR和CT-Markov模型(见图1面板B和C)。图7显示了两个数据集的CT-VAR参数估计值。
假设我们与一串时间序列 [图片] 那么，这串时间序列的 MovingAverage 就是： [图片] 这是一个递归表达式。 如何理解这个式子呢？...他就像一个滑动窗口，mvtmv_t 的值只和这个窗口内的 aia_i 有关， 为什么这么说呢？...用其来存放 ema 的值 import tensorflow as tf w = tf.Variable(1.0) ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.9...= ema.apply([w])#这句和下面那句不能调换顺序 # 以 w 当作 key， 获取 shadow value 的值 ema_val = ema.average(w)#参数不能是list，有点蛋疼...这是因为，当程序执行到 ema_op = ema.apply([w]) 的时候，如果 w 是 Variable， 那么将会用 w 的初始值初始化 ema 中关于 w 的 ema_value，所以 [图片
： image.png 具体集成方案查看 github 的 LintCheck 的 README[5] 说明 二、动态检查 在上面的思维导图中，动态检查 Xposed 与 transform 插桩我是没有实现的...运行时效果如下： 该方案优点是对 Android 系统版本兼容覆盖比较全，可以在不改变原有业务代码的情况下实现 AOP Hook，缺点就是只能针对自己应用进行 Hook，并且只能 Hook Java Method...题外话： Pine 的实现思路可以看《ART上的动态Java方法hook框架[11]》，这是一篇 2020 年写的文章，关于信息里面，作者当前年龄 19 岁..... 2、基于 frida 的免 root...方案 基于 Frida 的方案，我最先接触的是 camille[12]，但该方案需要 root，它可以无侵入的实现所有应用的监测，但从 README 与 issue 来看，问题不少。...总结: 对于上述的几个方案，我还是比较喜欢基于静态方案的 apk smali 扫描与基于动态方案的 frida 无侵入式 camille[18] 方案，这两个方法都无需侵入项目即可实现隐私扫描，适合非开发人员使用
tf.control_dependencies()设计是用来控制计算流图的，给图中的某些计算指定顺序。比如：我们想要获取参数更新后的值，那么我们可以这么组织我们的代码。...ema_val，实际情况并不是这样，为什么？...这个 tensor是由一个在 tf.control_dependencies([ema_op]) 外部的一个 op 计算得来的，所以 control_dependencies会失效。...().run() for i in range(3): print(sess.run([ema_val])) 第二种情况： 这个情况一般不会碰到，这是我在测试 control_dependencies...读取 w1 的值并不会触发 ema_op， 原因请看代码： #这段代码出现在Variable类定义文件中第287行， # 在创建Varible时，tensorflow是移除了dependencies了的
如果为不同时间版本的学生模型分配不同的权重，为时序上较近的模型分配更高的权重，时序上较远的分配较低的权重，便得到了一种特殊的时序平滑机制，即指数滑动平均（Exponential Moving Average...经典的半监督 Mean Teacher、FixMatch 等，以及自监督框架 MoCo、BYOL 都使用了 EMA 这种时序模型平滑技术来得到稳定可靠的老师网络。 为什么需要模型平滑？...而当使用了 TMA 或 SE（我们的方法，下文将介绍）后，可以观测到无论是老师参数 MSE 还是监督信号 MSE 都取得了明显较低的值，且在逐步降低，说明此时模型产生的监督信号相对稳定，且模型正在平稳收敛...在 ImageNet 数据集上的线性评估结果。...我们提出了一种新颖的空间平滑方式 SE，其能够取得与经典的时序平滑方式 EMA 可比的自监督性能。 SE 与 EMA具有良好的互补性，据此我们提出了一种时空平滑机制 STS。
小波分解颜色修正：StableSR官方实现有明显的颜色偏移，这一问题在分块放大时更加明显。我实现了一个强大的后处理技术，有效地匹配放大图像与原图的颜色。...它们产生的细节相似，但是768版本的边缘更自然。...使用官方 VQGAN VAE把VQVAE（约750MB大小）放在你的 stable-diffusion-webui/models/VAE 中在 WebUI 的顶部，选择你下载的 v2-1_512-ema-pruned...启用颜色修正时，原图也会出现在您的预览窗口中，但不会被自动保存。为什么我的结果和官方示例不同？这不是你或我们的错。如果正确安装，这个扩展有与 StableSR 相同的 UNet 模型权重。...然而，在实践中，我发现这些特征对于大图像来说非常大。 (>10G 用于 4k 图像，即使是在 float16！)因此，我移除了 VAE 解码器中的 CFW 组件。
去中心化储存项目Filecoin在今(1)日于Github上发布Filecoin Lotus v1.20.0版本显示，该网络将进行V18升级(Hygge Network Upgrade)，核心重点是引入...Filecoin虚拟机(FVM)，以允许在Filecoin网络上部署EVM相容的智能合约。...FIP-0054：Filecoin EVM(FEVM)执行环境 FIP-0055：支持以太坊账户、地址和交易 FIP-0057：更新FEVM的Gas收费时程表和系统限制 据Tradingview数据，...FVM成今年开发重点 此前，Filecoin在上月底预告，将于几周内正式上线与EVM兼容的FVM虚拟机，并称已有100多个团队在FVM上进行建设。...该文提到，FVM虚拟机能将智能合约和可验证储存的能力结合起来，这样的智能合约可以编辑储存空间、支持低抵押的储存提供者借贷市场、驱动数据DAOs等：在2023年春季，FVM虚拟机执行期(runtime)将会通过
，请参考我的另一系列。...，负责均衡压力肯定是均衡，但是在某一小段时间内，很可能压力全都跑到了某几个实例上，导致这几个实例被压垮，熔断，然后又都跑到了另外的几个实例上，又被压垮，熔断，如此恶性循环。...在某些情况下，同一个微服务的多个 pod 可能会跑到同一个虚拟机 Node 上，这个可以从pod 的 ip 网段上看出来：例如某个微服务有如下 7 个实例：10.238.13.12:8181,10.238.13.24...我们重试，需要优先重试与之前重试过的实例尽量不在同一个 Node 上的实例，因为同一个 Node 上的实例只要有一个有问题或者压力过大，其他的基本上也有问题或者压力过大。...他不用将请求缓存起来，而是直接用最新值乘以一个比例之后加上老值乘以 （1 - 这个比例），这个比例一般高于 0.5，表示 EMA 和当前最新值更加相关。
目录 EMA定义 EMA原理理解 ckpt和pb保存不同的原因 参考 EMA定义与原理 EMA（ExponentialMovingAverage），也就是我们常说的滑动平均模型，一般在采用SGD（随机梯度下降...EMA原理理解 上面的那个公式看似复杂，其实很容易理解，其实EMA就是把每一次梯度下降更新后的权重值和前一次的权重值进行了一种“联系”，这种联系让我们的模型更新还需要看上一次更新的脸色，没那么“随意”。...×5=4.001，我们可以看到采用EMA之后的更新明显受限于上一次更新的权重。...经过上面那个例子，我们也可以明白decay决定了模型更新的速度，decay越大模型越趋于稳定（稳定的意思就是和上一次更新的权重值相差不大），在实际应用中，decay一般会设成非常接近1的数（比如0.999...ckpt和pb保存不同的原因 众所周知，pb权重是由ckpt转换而来，他们的表现理论上是一致的，那我们的EMA终究是怎么干扰了我们ckpt的表现呢？
在之前的内容中，我提起过多次 Stable Diffusion 相关的内容，如果你对它还不了解，可以自行翻阅。...⾊就是编码器了，将图⽚或图⽚中的元素转换为低维空间向量表⽰，并传球给上⽂中提到的 U-Net ⽹络使⽤。...，虽然项目更新时间比两个 SDXL 绘图模型晚一天，但是其中的 VAE模型的版本，却比绘图模型中内置的 VAE 模型要老一个版本，推测这里应该是一个乌龙。...-840000-ema-pruned.ckpt但其实，这两个项目早已被新版本模型取代，我们只需要使用前面提到的 EMA 和 MSE 仓库中的模型即可。...为什么有 VAE 可以“美颜” 的说法在 Stable Diffusion 的世界，修复人脸主要依赖的是下面两个项目的能力：TencentARC/GFPGANsczhou/CodeFormer不过，前文提到的
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