本文提出了多场景特征选择(MultiFS)框架来解决此问题,MultiFS能考虑场景间的关系,并通过分层门控机制为每个场景选择独特的特征。...具体的做法为:MultiFS首先通过场景共享门控机制获取所有场景下的特征重要性;然后通过场景特定的门控机制,从前者较低的重要性特征中识别出场景独特的特征重要性;最后对这两个门控机制进行约束使得模型可学习...基于上述公式进一步定义 MSRS 的特征选择问题,通常情况对于特征向量 x_i^k 有m个特征域,为更好的表征原始特征,推荐系统中会使用embedding table来映射原始特征,MSRS中的特征选择问题定义为...将场景特征选择表述成为每个特征emb表征分配一个二进制门控向量。向量中的0-1值表示丢弃或者保留这个特征。...e_{j}^{(i)}) 然而,MSRSs中的场景之间通常有许多重叠的特征,因此独立优化每个门控G无法有效利用跨场景的共享信息。
某些场景下我们需要删除目录下指定类型,后缀的文件。这时候就需要一些小技巧。 首先我们先要了解一下模式匹配。...– 匹配任何单个字符 [seq] – 匹配seq中的任何字符 [!seq] – 匹配任何不在seq中的字符 1.要除目录中除filename之外的所有文件 > rm -v !...交互删除以.zip结尾以外的所有文件: > rm -i !(*.zip) 4.删除目录中除 .zip和.odt结尾之外的所有文件 > rm -v !...(*.zip|*.odt) 5.删除当前目录中除.gz结尾以外的所有文件 > find ....-type f -not -name '*.gz'-delete 6.用一个 pipeline 和 xargs,删除当前目录中除.gz结尾以外的所有文件 > find .
某些场景下我们需要删除目录下指定类型,后缀的文件。这时候就需要一些小技巧。 首先我们先要了解一下模式匹配。...– 匹配任何单个字符 [seq] – 匹配seq中的任何字符 [!seq] – 匹配任何不在seq中的字符 1.要除目录中除filename之外的所有文件 rm -v !...(“filename1”|“filename2”) 交互删除以.zip结尾以外的所有文件: rm -i !...(*.zip) 4.删除目录中除 .zip和.odt结尾之外的所有文件 rm -v !(.zip|.odt) 5.删除当前目录中除.gz结尾以外的所有文件 find ....-type f -not -name ‘*.gz’-delete 6.用一个 pipeline 和 xargs,删除当前目录中除.gz结尾以外的所有文件 find .
现在做群体基因组的论文大部分会公开自己论文分析中的变异检测结果,通常是vcf文件,我们自己可以把vcf文件下载下来试着复现论文中的内容,有时候vcf文件过大,每一步处理起来都会花费比较长的时间。...有时候就想把这个vcf文件缩小,随机选择一部分。 查了一下,没有找到现成的工具或者脚本。尝试自己写脚本,没有思路。...试着在通义千问上问了一下python的实现方法(通义千问我个人用起来还挺好用的,也是免费的,推荐大家可以试一下。自己想写正则表达式每次问都能给出正确的答案)。...这个函数随机生成一个小于1的数,如果我们想要随机取vcf文件中的10%,就设置random.random()<0.1,符合这个条件就输出行。最后输出的行就是所有的行的10%左右。...运行 python randomSelectRowsFromVCF.py tiny.vcf tiny.out.vcf 1 123 四个位置参数分别是 输入文件 输出文件 随机选取的比例(0-100)
问题1 问题描述:在一个文件夹中,有着普通文件以及文件夹,那么我们如何做到删除全部文件夹而不删除文件呢? 如下图所示,我们想要删除test文件夹中的所有文件夹,而保留其他文件: ?...Version 1 看到这个问题的第一刻,我想到的是文件夹没有后缀名,其他文件有后缀名,而拥有后缀名则意味着文件名称里面会有.的存在,我们就可以利用这个差别,来区分两者,进而实现问题描述中的功能。...我们可以看到,test文件夹中的文件已经全部删除。 ? Version 2.0 但是,后来仔细一想,上面这种方法却存在一个非常大的问题,如果普通文件是没有后缀名,也就是文件名称中不存在....接着,我又发现了文件夹和普通文件的另外一个区别,也就是文件夹是可以使用os.chdir("file_name")这个命令的,而普通文件则显然不行,会出现异常。...问题2 问题描述:我们如何做到删除一个文件夹中的空白文件夹,而不删除其他文件呢? ? 可以看出,问题2是问题1的进阶版本,只需要在问题1的代码基础上,增加一个判断文件夹是否空白的语句即可。
图片ClickHouse是一个面向列存储的分布式数据库管理系统,支持多种表引擎。不同的表引擎适用于不同的数据访问模式和性能需求。以下是几种常用的ClickHouse表引擎及其选择场景的示例:1....ReplicatedMergeTree引擎:在MergeTree引擎的基础上添加了数据复制和分布式查询的功能。适用于需要高可用性和数据冗余的场景。...其中,date是按照时间进行排序的列,(order_id, user_id)是主键列,8192是数据块的大小。这种配置适用于具有大量写入操作和复杂查询需求的场景。...Distributed引擎可以将查询分发到多个ClickHouse集群中的节点上执行,并且可以将结果合并返回给客户端。这种引擎常用于构建跨地域的数据分析系统或数据仓库。...总结选择合适的ClickHouse表引擎取决于数据的特性,例如数据的排序方式、访问模式、写入要求、查询复杂度和数据冗余需求等。根据具体的场景和需求,开发人员可以选择适合的引擎来优化系统的性能和可用性。
锁可以解决并行执行任务执行过程中对,共享数据顺序访问、修改的场景。比如对同一个账户进行并行扣款或者转账。下面我们展开讨论下 synchronized 、ReetranLock 以及他们的使用。...使用场景 JDK 在并发包中, 使用 synchroinzed 的地方有: ConcurrentHashMap (jdk 1.8) HashTable ReetrantLock ReetrantLock...StampedLock 上面我只是列举了一部分,对于 ReetrantLock 来看可以说是并发包中非常基础的类,也是我们学习并发的基础,在后续的文章中我会给展开做更加深入的分析。...如何选择锁? 对于单机环境我们在 JDK 内进行并发控制我们可以使用 synchronized (内置锁) 和 RentrantLock 。...来进行分布式场景下的并发控制。
Coordinate(minX,maxY)); Point lbPoint = geomFactory.createPoint(new Coordinate(maxX,minY)); //对应到行列的左上右下
任务描述: 编写Python程序,调用OpenGL绘制场景以及场景中的物体,然后响应鼠标左键,当鼠标左键按下的位置下方有物体时,修改图形窗口标题显示当前选中的物体。...参考代码: 思考题: 如果想精确定位和选择物体的某个部位,该如何处理呢?提前思考一下,尝试着做一做,下一期会分享源码。
亚里士多德认为这三种关系中只有第三种才能叫爱,他认为基于愉悦或功利的相互关系中,有一个取舍条件,这种关系是一种有来有往(quid pro quo)的关系,是一种交易关系,这种交易关系背后不断思考公平的问题...我当然认同这个观点,就如同在我之前写过一篇《我所理解的爱情》中,把爱分成四个层级,低级自恋,中级交易,高级规则,顶级就是如果爱就去爱。...但在实际的生活中很难达到这个理想状态,所以我今天想说一点我的其他思考,就是人生,包括爱情和职业等问题在内,都是一个选择的问题。 我们先岔开这个话题,说点别的事情。...遗憾,是人生中的一个永恒命题。 所以人生不必遗憾,凡是发生的定是要发生的。既然自己选择了,就这样走下去,至于是晴空万里还是阴云密布,都接受好了。因为,这是自己的选择。...回到起初的那个问题上去,选择性伴侣也好,选择商业伙伴也罢,还是最终选择了精神伴侣,都是自己的选择,别人其实很难指手画脚,只要你自己愿意,不后悔,乐在其中就好了。
) root = tk.Tk() frm = tk.Frame(root) frm.grid(padx='20', pady='30') btn = tk.Button(frm, text='上传文件
它里面提供了其RNA-seq项目的数据库链接在:https://www.ebi.ac.uk/ena/browser/view/PRJEB36947,有意思的是我进入查看,发现其仅仅是上传了bam文件,并没有其它...仅仅是上传了bam文件 我觉得这是一个蛮好的例子,帮助大家认识RNA-seq数据。...首先是表达矩阵的质量控制 大家可以下载这个项目的bam文件,然后走一下featureCounts命令就可以拿到表达矩阵,然后在R里面就可以绘制如下所示的图表....表达矩阵的质量控制 差异分析的生物学功能注释 相关性也是组内大于组间,两个不同的分组可以顺理成章的做差异分析, 代码也是在上面分享的链接里面。...生物学故事(通路,调控) pathway(通路,调控)在我这里是其实想指代基因集的别名,其中msigdb有着丰富的基因集,MSigDB(Molecular Signatures Database)数据库中定义了已知的基因集合
Oracle Sharding支持对Active Data Guard分片上的临时表的任何表和DML更新的只读查询,以及对Oracle GoldenGate分片上的所有表的完全读写访问。...更喜欢为分片式架构明确设计应用程序的客户可能会认为他们可以选择将Oracle Sharding与Oracle Enterprise Edition结合使用,或者使用NoSQL数据存储库。...客户将选择Oracle Sharding与Oracle企业版,原因如下: NoSQL数据存储器缺乏企业RDBMS的功能,包括:关系模式,SQL和其他编程接口,支持复杂数据类型,在线模式更改,多核可扩展性...3、Oracle Sharding和Oracle NoSQL使用场景的选择 评估简单键值的客户NoSQL数据存储架构选择: 选择Oracle Sharding,如果他们在Oracle企业版和一组全面的功能的组合中看到价值...选择Oracle NoSQL,如果他们不把价值放在Oracle企业版的功能,而是寻求降低NoSQL解决方案的所有权成本,旨在提供高可靠性,可扩展和可用的数据存储跨可配置的系统集 存储节点。
MRP运行时会展开物料的BOM的,当物料有多个BOM时,系统是如何选择的呢?本篇将介绍一下MRP选择BOM的逻辑。 我们看一下系统是如何配置的?...1、BOM的选择ID IMG-->生产-->物料需求计划-->计划-->BOM展开-->定义BOM和选择: ? ?...这两个配置决定了MRP运行时,选择哪一种BOM用途的BOM。...在R3/ECC系统中,物料主数据MRP4视图中有一个BOM选择方法的参数可以设置BOM是按订单数量、展开日期、生产版本等来选择多重BOM的选项。 ?...但是在S4版本中,由于生产版本是强制的,所以这个选项取消,都是通过生产版本来选择。所以对于展开日期和批量大小,也参考生产版本中的设置。 ? ?
在物联网的设备设计中,从低成本和低功耗的角度看,Android肯定比不过嵌入式Linux。但在选择用于部署Linux的发行版本时,却一直饱受困扰。 ? 什么是 Linux 发行版?...一个粗略的比喻是一个超市,在那里货架上有许多商品可供选择,每个用户选择他们认为有意义的商品。 ? 基于二进制还是基于源代码的发行版? 发行版大体上可以分为两类: 二进制和基于源代码的发布。...另一方面,基于源代码的发行版侧重于提供一个框架,在这个框架中,最终用户可以从源代码构建所有组件本身。 这些发行版还提供了一些工具,可以轻松地选择一个合理的开始组件集合,并根据需要调整每个组件的构建。...它试图将基于二进制发行版的好处结合在一起,例如将包和它们的依赖关系清晰地分离出来,同时利用基于源代码的发行的好处,当做出较小的修改时,可以在很大程度上改变目标二进制文件。...Debian 拥有大量已经预先为 ARM (物联网的选择架构)构建的软件包,但是这些软件包的 ARM 二进制文件的支持和维护水平往往远远低于英特尔的同类产品。
有文件config.txt如下,要读取文件中的值 m_url=https://onetouch-partner.aba.com/login.htm?...都是正确的: path1 = r”C:\Windows\temp\readme.txt” # “\”为字符串中的特殊字符,加上r后变为原始字符串,则不会对字符串中的”\t”、”\r” 进行字符串转义 path2...” # 用正斜杠做目录分隔符也可以转到对应目录,并且在python中path3的方式也省去了反斜杠\转义的烦恼 f = open(file) # 打开文件 content = f.read() print...,不能够去除中间的空格 常用的配置文件后缀是.ini、.conf、.py,当然还有使用.json、.txt的,推荐使用常用的.ini、.py 用Python变量作为配置文件格式 把配置直接用变量的形式写到一个模块中...在界面上修改的配置,最终也是反映到配置文件中,这就要求代码修改配置文件了。此时会有少许不便。
在给定的代码片段中,使用了Float.parseFloat(text)方法将文本转换为浮点数。然后,使用逻辑运算符进行条件判断,如果转换后的浮点数大于0或小于0,则执行相应的操作。...问题:在Eclipse中如何实现让Button选择的文件显示在文本框里?回答:在Eclipse中,可以使用Java Swing库来实现让Button选择的文件显示在文本框里的功能。...首先,需要创建一个JButton对象和一个JTextField对象,并将它们添加到一个JFrame或JPanel中。...然后,可以使用JFileChooser类来创建一个文件选择对话框,并将其与按钮关联起来。当用户点击按钮时,可以通过JFileChooser选择文件,并将文件路径显示在文本框中。...具体的实现代码可以参考以下示例: import java.awt.event.ActionEvent; import java.awt.event.ActionListener; import javax.swing.JButton
如果事务模型选择的“不合适”,比如高并发+写冲突高的情况下采用乐观模式,大量的retry将会带来写入的性能严重下降。...本文会结合具体业务场景中遇到的写入性能瓶颈,结合TiDB的乐观事务和悲观事务,通过压测数据给出合适的选择。...优点:事务最终提交 commit 时才会检测冲突,在事务提交的过程中锁检测的代价是比较大的,所以乐观事务在一些场景有较好的写入提升。...TiDB 的悲观锁实现的原理确实如此,在一个事务执行 DML (UPDATE/DELETE) 的过程中,TiDB 不仅会将需要修改的行在本地缓存,同时还会对这些行直接上悲观锁,这里的悲观锁的格式和乐观事务中的锁几乎一致...测试结论 本次模拟的场景就是并发+写冲突场景下的乐观和悲观事务模式性能对比,发现悲观事务模式的写入性能比乐观事务模式提升了10+倍的性能,主要问题还是:写冲突高的情况下乐观模式的自动重试策略导致的写入延迟增加
而我们在选择策略时也需要考虑诸多的因素,比如说,缓存中是否有可能被写入脏数据,策略的读写性能如何,是否存在缓存命中率下降的情况等等。...接下来,我就以标准的“缓存 + 数据库”的场景为例,带你剖析经典的缓存读写策略以及它们适用的场景。这样一来,你就可以在日常的工作中根据不同的场景选择不同的读写策略。...在 Write Through 策略中,我们一般选择“No-write allocate”方式,原因是无论采用哪种“Write Miss”方式,我们都需要同步将数据更新到数据库中,而“No-write...其实这种策略不能被应用到我们常用的数据库和缓存的场景中,它是计算机体系结构中的设计,比如我们在向磁盘中写数据时采用的就是这种策略。...所以你会发现系统在掉电之后,之前写入的文件会有部分丢失,就是因为 Page Cache 还没有来得及刷盘造成的。
光源是机器视觉系统中重要的组件之一,一个合适的光源是机器视觉系统正常运行的必备条件。因此,机器视觉系统光源的选择是非常重要的。使用光源的目的是将被测物体与背景尽量明显分别,获得高品质、高对比度的图像。...机器视觉中评价光源质量的指标有光通量、照度、亮度、色温、显色性、寿命等。其中,照度、亮度都是衡量光源强度的指标,是两个既关联又不同的物理量。...同一只光源,指定方向上光源表面辐射出来的光通量、与光源辐射到样品上的光通量是不相等的。 特别说明:光源的亮度视觉感,有时受色温影响较大。在光通量相同的光源中,色温高的光源会产生亮度高的错误的视觉感。...不可见光源主要用来应对一些特定的需求,如管道焊接工艺的检测,由不可见光的可穿透性,可达到检测点。 光源选择关键性能指标 1、亮度:在两种光源中选择时,最佳的选择是更亮的那个。...第一,对于视野,在摄像头视野范围部分应该是均匀的。简单地说,图像中暗的区域就是缺少反射光,而亮点就是此处反射太强了。第二,不均匀的光会使视野范围内部分区域的光比其他区域多。
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