如果查询由一个或多个其他查询引用，则独立计算每个查询（以及它依赖的所有查询）。在桌面环境中，使用单个共享缓存运行数据模型中所有表的单个刷新。...Caching可以减少对同一数据源的多个请求的可能性，因为一个查询可以受益于已针对其他查询运行和缓存的相同请求。...不过，即使在此处，也可以获取多个请求，因为数据源未缓存 (例如本地 CSV 文件) ，因此对数据源的请求不同于由于下游操作 (可以更改折叠) 而缓存的请求，缓存太小 (相对不太可能) ， 或因为查询大致同时运行...详细信息： 缓冲表加载到Power BI Desktop模型在Power BI Desktop中，Analysis Services (AS) 使用两个评估来刷新数据：一个用于提取架构（即通过请求零行实现的架构...如果此时发生重复请求，则这些请求在创作查询的方式上是固有的。 如果没有，并且如果逐个启用上述设置，则可以观察重复请求的开始时间点。以下各部分更详细地说明了这些步骤。
今天说一个 git 使用时的细节：.gitignore 我们在使用 git 管理代码时，如果默认把项目里的所有文件都 add 进去，加入到仓库中，会有几方面问题： 不必要的文件被加入，导致仓库很大...其实就一个原则：git 只用来上传代码，其他的都不应该加到仓库里 应当忽略的文件包括： 系统生成的临时文件 编译产生的结果文件（比如 .pyc） 用户数据（这个尤其不能加仓库里） 个人开发环境相关的配置文件...x.pyc # 忽略根目录下 TMP 文件夹中的文件 /TMP # 忽略所有名为 build 文件夹中的文件 build/ # 忽略名为 doc 文件夹里的 .txt 结尾的文件（不包含子目录）...doc/*.txt # 忽略名为 doc 文件夹里的 .pdf 结尾的文件（包含子目录） doc/**/*.pdf 另外，Github 也提供了很多不同语言/项目适用的 .gitignore 文件模板供使用...篇幅尽量短小，适合碎片时间阅读，欢迎关注！
大家好，我是Python进阶者。...一、前言 前几天在Python最强王者交流群【 】问了一个Python项目实战的问题，问题如下：请问，我如何每次运行程序时，都会将数据添加到对应的keys中，而不是重新创建一个dict啊。...如果你也有类似这种Python相关的小问题，欢迎随时来交流群学习交流哦，有问必答！ 三、总结 大家好，我是Python进阶者。...这篇文章主要盘点了一个Python项目实战的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【 】提出的问题，感谢【东哥】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --time ，但是我在测试的时候，发现有的时间戳会获取不到offset，是空...但是明明指定的时间戳有上报数据，肯定有对应的 offset 的。...，其中 -1 会输出最新的 offset ；-2 会输出未过期最小的 offset ；时间戳这里具有迷惑性，它不能根据时间戳获取到精准匹配的 offset 。...每一个 xxx.log 文件都算作一个 segment，kafka.tools.GetOffsetShell --time 参数匹配的是 xxx.log 文件本身最后的修改时间，而不是偏移量本身的时间戳...三、调用 kafka java api 获取时间戳对应的 offset，并封装成工具脚本 很纳闷，为什么官方不提供获取时间戳对应的精准的 offset 呢？
然而很多人上手Mac后会发现，它的使用逻辑与Windows存在很多不同，而且随着使用时间的增加，一些奇奇怪怪的文件也会占据有限的磁盘空间，进而影响使用。...随着时间的推移，它会开始显示出明显的老化迹象：Mac 运行缓慢，Windows 和应用程序变得无响应，加载时间无休止地增加。所有这些危险信号都意味着您的 Mac 需要升级。...10 种有保证的解决方案，可加快慢速 Mac 的运行速度 1.后台运行过多 如果您的 Mac 无法再处理简单的任务，并且您想找到“为什么我的 Mac 这么慢？”...如果您在完成上述工作后仍然问为什么我的 MacBook 这么慢，请确保您的 Mac 已安装所有最新更新。 4....我们所有人都会下载一开始看起来有用且令人兴奋的应用程序，但结果却使我们的磁盘变得杂乱无章，而不是经常使用。 快速修复：卸载未使用的应用程序 回答“为什么我的 iMac 这么慢？”
举例来说，在处理用户流失（指用户在一段时间之后不再继续使用公司产品的情况）这类市场问题预测时，流失用户所占的百分比一般都会远低于留存用户的。...但在处理这类二元分类模型时，样本数量不平衡的两个类别通常会让事情变得棘手，而大多数的数据分析师所依赖的精度指标也并不是万能的。...，精准度可以告诉我们的模型与预期目标间的距离有多远。...成功的预测将为模型加分，而失败的预测也会有一定的扣分。...这种情况下，我们会希望能将假正的样本数目将到最小，提升模型精准度。
我写过很多有关计算机视觉和机器学习项目的内容，比如目标识别系统和人脸识别项目。我有一个开源的 Python 人脸识别软件库，算得上是 GitHub 上最受欢迎的十大机器学习库之一。...所以它们不在乎消费者层面的问题，比如「图像自动旋转」——即使现在的所有相机拍照需要这种操作。 这差不多意味着，你用任意 Python 库加载图像时，都会得到未经旋转的原始图像数据。...如果在输入之前先正确地旋转一下，则谷歌 Vision API 会得到如下的结果： ?...如今计算机上的一般程序都会以正确旋转后的形式显示图像，而不是按照它实际在磁盘上存储的侧向数据的形式。...所以当你想了解你的模型不能起效的原因而查看图像时，图像查看器会以正确的方向显示，让你无从了解你的模型效果差的原因。 ?
GPT-2写起文章来文思泉涌毫无违和感，无需针对性训练就能横扫各种特定领域的语言建模任务，还具备阅读理解、问答、生成文章摘要、翻译等等能力。 但不同寻常的是，这个模型并没有真的开源。...他形容自己是一个充满好奇心的本科生。 “我只是把别人出去撩妹的时间，用来搞AI实验了而已。” ? 一气之下 GPT-2是OpenAI最棒的研究成果。...对于为什么要复现GPT-2，Connor Leahy同学在自己的博客里有长长的思考，其中包括与其害怕AI编造的假新闻，不如积极行动起来，让大家意识到这个问题，勇敢面对然后想办法解决。...他也给出了两者的一些明确不同，比方： 1、dropout和learning rate官方没有披露，所以设置可能不一样。 2、模型训练使用了Adafactor而不是Adam。...当时Connor Leahy同学在研究GPT-2复现的时候，遇到了计算资源的瓶颈，然后随口跟TFRC团队提了一嘴，结果却得到了Google慷慨的支持。
接下来我们就要抓个问题来解一解，就决定是你了-------- 带时间窗约束的车辆路径规划问题 为什么要选择这个问题呢，因为它名字很长而且有现成代码足够复杂。...分别取前25、50、75、100、125、150、175、200个顾客节点进入模型求解，并且在每次求解完成后释放缓存以避免已有信息的干扰。在得到线性最优解的情况下，记录求解时间和迭代次数。...求解结果 不同顾客节点数量对应的决策变量数量如下： ? ? 不同顾客节点数量对应的模型约束数量如下： ? ? 不同顾客节点数量求解所花费的求解时间以及迭代次数如下： ? ?...需要注意的是求解的时间与机器的性能有关系，小编所使用的电脑运行内存为4G，部分硬件参数如下： ?...关于内存与CPLEX求解速度的关系小编在网上看到有一种说法指出当CPLEX发现仅剩有限的内存可供使用时将会自动运行算法进行调整补偿，这些调整几乎都会降低速度。
由于没有炮弹在空中移动的相关知识储备，科学家们采用了数据驱动的方式。 数据采集 科学家们用一天的时间来以各种火力及角度进行大炮射击。每次他们点火发射，他们都会测量发射点和炮弹终点间的距离。...但是，他们的测量结果并不完全精确，每次测量都会引入一些误差。 在那一天的时间中，他们打算发射1000次炮弹，产生1000个三元数组(vi,θi,si)，其中θi是弧度制的。 ?...至今为止，这也是深度学习流传盛广的主要原因——它不但有用，且效果显著。只是我们并不知道为什么。...x和y的方程可以独立求解。通过求解每个方程（并应用初始条件）给出。 ? 他们以x和y坐标作为时间的函数。什么时候射弹击中了地面呢？当y=0时！即： ?...求解t*=0（大炮射击之前），并求解t*=2vsinθg（当它击中地面时）。将第二个t*值插入到x的等式中，得到最终的行进距离，等于： ? 那么他们的最终预测模型就是 ? 他们发现这与准线性方法吻合。
由于没有炮弹在空中移动的相关知识储备，科学家们采用了数据驱动的方式。 数据采集 科学家们用一天的时间来以各种火力及角度进行大炮射击。每次他们点火发射，他们都会测量发射点和炮弹终点间的距离。...但是，他们的测量结果并不完全精确，每次测量都会引入一些误差。 在那一天的时间中，他们打算发射1000次炮弹，产生1000个三元数组(vi,θi,si)，其中θi是弧度制的。...至今为止，这也是深度学习流传盛广的主要原因——它不但有用，且效果显著。只是我们并不知道为什么。...x和y的方程可以独立求解。通过求解每个方程（并应用初始条件）给出。 他们以x和y坐标作为时间的函数。什么时候射弹击中了地面呢？当y=0时！...将第二个t*值插入到x的等式中，得到最终的行进距离，等于： 那么他们的最终预测模型就是 他们发现这与准线性方法吻合。实际上，准线性方法也给出了他们对引力常数的估计。
，于是趁着夜深人静的时候，真正地去梳理什么是AI框架，下面是我对AI框架的一些思考。 到底什么是AI算法？什么是神经网络？神经网络有什么用？为什么神经网络需要训练？什么是模型？AI框架有什么用？...如果把神经网络看做一个高维复杂的函数，那么训练的过程就是对损失函数进行求导，利用导数的性质找到损失函数的变化趋势，每次一点点地改变神经网络仲的参数w，最后逼近得到这个高维函数。...通过损失函数对神经网络模型进行求导，训练过程中更新网络模型中的参数（函数逼近的过程），使得损失函数的值越来越小（表示网络模型的表现越好）。这一过程，只要你定义好网络AI框架都会主动地帮我们完成。...综上所述，AI框架最核心的是提供开发者构建神经网络的接口（数学操作），自动对神经网络训练（进行反向求导，逼近地求解最优值），得到一个神经网络模型（逼近函数）用于解决分类、回归、拟合的问题，实现目标分类、...希望自己能够继续坚持，再写一篇《深入AI框架》，来谈谈我对从Tensorflow、Pytorch、MindSpore这几个框架的深入技术方案，探讨其核心功能的不同点。
这个文章的开始是这一段时间看到我周围的小伙伴在跟很多的妹子聊天后总是无疾而终，过程虽然有所不同，但是起点和终点大致相同，联想到以前看过的炮灰模型（前半部分是炮灰模型），所以我想能不能可以用一些统计学的方法去概述这个现象并且发现这其中的规律...p(不帅、性格不好、身高矮、不上进|嫁) = p(不帅|嫁)*p(性格不好|嫁)*p(身高矮|嫁)*p(不上进|嫁)，那么我就要分别统计后面几个概率，也就得到了左边的概率！ 等等，为什么这个成立呢？...这样是不合适的。 好的，上面我解释了为什么可以拆成分开连乘形式。那么下面我们就开始求解！ 我们将上面公式整理一下如下： ?...看完之后，我又简单想了一下，在炮灰模型中，前M个男生就成了炮灰的角色，无论其有多么优秀，都会被拒绝 设女性最为灿烂的青春为18-28岁，在这段时间中将会遇到一生中几乎全部的追求者（之前之后的忽略不计），...，而且每个人以后的经历都会不同，不太可能找到一个统一的参数集。
例如，在评估二元分类器中的 0-1 损失函数时，任何样本在预测不同的类别都会有一点点不连续性。你或许会无视它继续运行 LIPO，但有很大风险会遇到两个 x 样本横跨不连续点，并导致 k 值爆炸。...我还使用了与 LIPO 稍微不同的版本，我称之为 MaxLIPO。Malherbe et al. 建议选取任意上界大于当前最优目标值的点。但是，我发现在每次迭代时选取最大上界点稍好一些。...我们注意到每一次算法从函数中采样一个点时都会出现一个小框。求解器的状态由全局上界 U(x) 和置信域方法使用的局部二次模型决定。...我在每次测试中运行 1000 次算法，并记录达到特定求解准确度的 f(x)，及其调用次数的均值与标准差。...若测试的执行花费了太多时间，那么我将使用符号「-」。 这些结果的关键点是增加一个置信域以允许 LIPO 达到更高的求解准确率。因为 LIPO 通过使用 U(x) 的随机搜索，这会令算法运行得更快。
算法首先将一个MP给restricted到只带少量的columns，得到RMP。求解RMP，得到dual solution，并将其传递给PP，随后求解PP得到相应的column将其加到RMP中。...其中一个就是在每次迭代的时候，加入多条检验数为负的column，这样可以减少迭代的次数，从而加快算法整体的运行时间。...特别是求解一次子问题得到多条column和得到一条column相差的时间不大的情况下（例如，最短路中的labeling算法）。 而每次迭代中选择哪些column加入？是一个值得研究的地方。...03 Graph Neural Networks 在每次迭代中，通过求解MILP，可以知道加入哪些column有助于算法速度的提高，但是求解MILP也需要一定的时间，最终不一定能达到加速的目的。...图神经网络（GNNs）是通过图节点之间的信息传递来获取图的依赖性的连接模型。与标准神经网络不同，图神经网络可以以任意深度表示来自其邻域的信息。 给定一个网络 ，其中 是顶点集而 是边集。
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