在 Git 的操作中，我们可能需要从特定的版本中创建分支。 首先需要的第一步是活的当前项目的提交历史列表。 然后在特定的版本后，选择 标记，进入这个版本的提交历史。...在弹出的对话框中输入分支名称。 在你输入名称后，将会提示你创建分支。 这个的意思是从当前的提交版本中创建一个分支。 然后可以从上面的提交中创建一个分支。...在创建完成后，可以从分支列表中查看创建的分支列表。 https://www.ossez.com/t/github/13414
自从 Statsbot 团队发表了关于（时间序列的异常检测（time series anomaly detection）的文章之后，很多读者要求我们介绍支持向量机方法。...在所有这些决策边界中选择能最大化与最近邻点的距离的决策边界。 那些定义了这条决策边界的最近邻点被称作支持向量。而决策边界周围的区域被定义为间隔。...下图展示了支持向量和对应的第二条决策边界：黑色边界的点（有两个）和间隔（阴影区域）。 ? 支持向量机提供了一个方法在多个分类器中寻找能更准确分离测试数据的分类器。...3D 间隔（为了避免视觉混乱，没有加上阴影）是分离超平面之间的区域。 ? 在映射空间中有 4 个支持向量，这很合理，它们分布在两个平面上以确定间隔。...总结一下： 我们通常不会为数据定义一个特定的映射，而是从几个可用的核函数中选择，在某些例子中需要做一些参数调整，最后选出最适合数据的核函数。 我们并不需要定义核函数或者自行将数据映射。
Word2Vec、BERT等工具，可以将文本序列转换为对应的向量序列，所以也可以直接比较这两个向量序列的差异，而不是先将向量序列弄成单个向量。...,q_{n'}，而从i推到j的成本为d_{ij}，求成本最低的方案以及对应的最低成本 这其实就是一个经典的最优传输问题。...,t_{n'}')，经过某种映射（比如Word2Vec或BERT）后，它们变成了对应的向量序列(\boldsymbol{w}_1,\boldsymbol{w}_2,\dots,\boldsymbol{w...显然，d_{i,j}代表着第一个序列的向量\boldsymbol{w}_1与第二个序列的向量\boldsymbol{w}_j'的某种差异性，简单起见我们可以用欧式距离\Vert \boldsymbol{...、WMD到WRD：文本向量序列的相似度计算 Word Rotator‘s Distance——WRD算法应用
k-mer 一种常见的 DNA 序列预处理方式是 k-mer，从原始序列第一个碱基开始，以一个碱基为单位每次向后一位，每次取一个长度为k的短序列。...向量化 向量化 DNA 序列的过程其实是将其当作普通文本，一条被 kmer 拆分后的序列就像是一个句子，拆成的单个短序列是一个单词，碱基则对应字符。...向量之间的距离反映了序列之间的相似度，从而实现基因序列的分类和种类之间的相似度比较。...应用拓展 随着基因大数据的发展和完善，向量化后的 DNA 序列数据能够更好地参与科学研究与实践应用。如果能够结合生物学的专业知识，便可以更合理地向量化 DNA 序列、计算距离、解读结果。...Milvus 的加入可以从距离算法上解决这一问题，更好地根据数据规模适配硬件，从而显著提高搜索效率。
有时候我们希望找到一个提交历史，然后从这个提交历史中创建一个分支。很多人应该都会使用命令行工具来做，其实 IDEA 已经帮你做了。IDEA首先在 IDEA 中找到 Git，然后找到你的提交历史。...你就可以从当前的提交历史中来创建一个新的分支了。Source Tree使用 SourceTree 也是一样的。通过在提交历史中单击右键，然后选择分支，你就可在当前指定的提交历史中来创建一个新的分支了。
输出所有满足条件的IBASE: ?
我们依然可以通过SMO算法来求上式极小化时对应的向量就可以求出和了。 4. 软间隔最大化时的支持向量 在硬间隔最大化时，支持向量比较简单，就是满足就可以了。...根据KKT条件中的对偶互补条件，如果则有即点在支持向量上，否则如果则有，即样本在支持向量上或者已经被正确分类。 在软间隔最大化时，则稍微复杂一些，因为我们对每个样本引入了松弛变量。...我们从下图来研究软间隔最大化时支持向量的情况，第i个点到对应类别支持向量的距离为。根据软间隔最大化时KKT条件中的对偶互补条件我们有： a) 如果,那么,即样本在间隔边界上或者已经被正确分类。...软间隔最大化的线性可分SVM的算法过程 这里我们对软间隔最大化时的线性可分SVM的算法过程做一个总结。 输入是线性可分的m个样本,其中x为n维特征向量。y为二元输出，值为1，或者-1....如果不考虑集成学习的算法，不考虑特定的训练数据集，在分类算法中的表现SVM说是排第一估计是没有什么异议的。 SVM是一个二元分类算法，线性分类和非线性分类都支持。
学习SVM（一） SVM模型训练与分类的OpenCV实现 学习SVM（二） 如何理解支持向量机的最大分类间隔 学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题 学习SVM（四） 理解SVM中的支持向量...线性分类器 支持向量机算法如何实现最大分类间隔的任务呢？...如何实现最大分类间隔 从上面可以看到，此时的支持向量机（没有加核函数）就是个线性的分类器，它的卓越性能就体现在在线性分类器基础上的最大分类间隔。...这里的正负1就体现的最大分类间隔，这里是选择用正负1是为了计算方便，因为无论间隔是多少，都可以依靠伸缩w和b约为1。上述公式就是SVM的最大间隔假设。如下图： ?...它是这样求出来的，数据中的支持向量在影响着最大间隔，那么假设两个支持向量x1和x2分别为正负，最大间隔就应该是x2-x1在法向量上的投影： ? 所以求取d的过程为： ? ?
但是大多数序列化推荐模型都有一个简化的假设，即这些模型都将交互历史视为一个有顺序的序列，没有考虑这个序列中交互物品之间的时间间隔（即只是建模了时间顺序没有考虑实际上的时间戳）。...2.3 这些对象有什么用 personalized time interval processing：将交互序列中的时间间隔建模为两个物品之间的关系。...有些用户的交互比较频繁，但有些则不，因此在一个用户序列中，我们考虑相对时间间隔长度。因此，对所有时间间隔，我们除以除零以外的最小的时间间隔得到个性化间隔。就重新得到了用户u的关系矩阵M^u。...本层是为物品创建一个embedding 矩阵。 time-aware self-attention blocks：核心思想-叠加多个自注意力机制层能够学习更复杂的特征转换。...1.提出了将用户的交互历史视为具有不同时间间隔的序列，并将不同时间间隔建模为任意两个交互之间的关系（relation）； 2.结合了绝对位置与相对时间间隔编码的优点进行self-attention，并设计了一个新颖的时间间隔感知的
CACHED - 序列将缓存每个节点上的“N”项。 要调用每个项目，我们使用.next（），当缓存包含多个项目时，这是首选。 创建序列 序列通常用于自动递增人的id值。...像OrientDB的其他SQL概念一样，它也预处理与RDBMS中的Sequence类似的操作。 以下语句是创建序列的基本语法。...CACHE - 在您用于缓存序列类型的事件中，定义要预缓存的值的数量。 让我们创建一个名为“seqid”的序列，以数字1201开头。尝试以下查询以使用sequence实现此示例。...Insert 1 record(s) in 0.001000 sec(s) 更改序列 更改序列是用于更改序列属性的命令。 它将修改除序列类型之外的所有序列选项。 以下语句是更改序列的基本语法。...尝试以下查询以将名为seqid的序列的起始值从“1201更改为1000”。 ALTER SEQUENCE seqid START 1000 如果上面的查询执行成功，你会得到下面的输出。
NLP在面向特定领域的应用：深度挖掘领域专业知识自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的一个重要分支，不仅在通用场景下取得了显著的进展，也在面向特定领域的应用中展现出强大的潜力。...本文将深入探讨NLP在特定领域的应用，重点介绍NLP如何在专业领域中进行深度挖掘，以获取和应用领域内的专业知识。1....然而，在特定领域，如医疗、法律、金融等，NLP技术能够通过深度挖掘领域专业知识，进一步提升应用效果。2....NLP在医疗领域的应用2.1 医学文献挖掘医学领域产生了大量的科研文献，其中蕴含了丰富的医学知识。NLP技术可以应用在医学文献挖掘中，帮助医生、研究人员更迅速地获取最新的医学研究成果。...结语NLP技术在面向特定领域的应用中展现出巨大的潜力。通过深度挖掘领域专业知识，NLP不仅能够提高工作效率，还能为专业人士提供更全面、深入的信息支持。
p=24365 描述 var对象指定了p阶平稳的多变量向量自回归模型（VAR(p)）模型的函数形式并存储了参数值。...其他模型组件包括将相同的外生预测变量与每个序列相关联的回归成分，以及常数和时间趋势项。 例子 创建和修改默认模型 创建一个由一个序列组成的零阶 VAR 模型。 Mdl 是一个 varm 模型对象。...要创建这样的模型，请将自回归系数属性 ( AR) 设置为包含NaN 使用点表示法的值的单元格 。 如果您的问题包含多个序列，则使用不同的语法来创建模型。...扩展 NaN 到适当的长度，即一个 2×1 的NaN 值向量 。 指定 VAR 模型的所有参数值 为三个任意序列创建一个 VAR 模型。指定此方程组中的参数值。...通过从失业率序列中删除第一个观测值来同步这两个序列。 prce2rt(DaTlL); 创建默认的 VAR(4) 模型。 Mdl 是一个 var 模型对象。
sequence 序列 序列是一组有顺序数据的集合。不知道怎么说明更贴切，因为python的创建变量是不用定义类型，所以在序列中（因为有序我先把它看作是一个有序数组）的元素也不会被类型限制。...从含义可以看出和数学的开区间，闭区间正好相反。所以这个地方容易记错。 ?...a3 = [1,[2,3]] #空序列 a4 = [] print(a3,type(a3)) print(a4) 序列元素的引用 这点和数组有点像了，我们可以通过下标（从0开始）去获取元素。...= 9 print (a1) 其他引用方式 范围引用： 基本样式[下限:上限:步长] print(a1[:5]) # 从开始到下标4 （下标5的元素 不包括在内） print...（再一次，不包括上限元素本身） 取出的序列中的元素可以继续被引用： ?
目录 一、序列篇 1、什么是序列 2、创建序列 语法说明: 创建序列demo 3、查看序列 4、序列的属性（伪列） 1.nextval 2.currval 5、如何使用序列 6、修改序列 语法说明...： 修改序列demo 7、删除序列 二、视图篇 1、什么是视图 2、视图的存储 3、视图的优势 4、视图的分类 两种视图的比较 5、创建视图 视图语法说明 创建视图demo 6、如何使用视图 7、给视图的列起别名...8、查看视图信息 9、创建复杂视图 复杂视图demo 10、删除视图 删除视图demo 一、序列篇 1、什么是序列 所谓序列，在oracle中就是一个对象，这个对象用来提供一个有序的数据列，这个有序的数据列的值都不重复...{CYCLE | NOCYCLE}] [{CACHE n | NOCACHE}] 语法说明: 1.increment by n:表明值每次增长n(步长) 2.start with n: 从n...视图只是定义了一个查询，视图中的数据是从基表中获取，这些数据在视图被引用时动态的生成。由于视图基于数据库中的其他对象，因此一个视图只需要占用数据字典中保存其定义的空间，而无需额外的存储空间。
Elasticsearch向量检索的演进与变革：从基础到应用 1.引言 向量检索已经成为现代搜索和推荐系统的核心组件。...从最初的插件和基本运算，到后来的官方支持和集成，这一阶段为 Elasticsearch 在向量检索方面的进一步创新和优化奠定了坚实的基础。...这涉及了引入更复杂的相似度计算方法，例如余弦相似度、欧几里得距离等，以及对查询执行的优化。 从 Elasticsearch 7.3 版本开始，官方引入了更复杂的相似度计算方法。...从右往左看是检索，先将检索语句转化为向量特征表示，然后借助 K 近邻检索算法（在 Elasticsearch 中借助 Knn search 实现），获取相似的结果。...6.小结 Elasticsearch 的向量检索从最初的简单实现发展到现在的高效、多功能解决方案，反映了现代搜索和推荐系统的需求和挑战。
本文告诉大家通过 FileStream 创建文件的方法 如果直接通过文件的 URL 创建，那么可能出现文件被占用的问题，不能比较好做文件的修改，建议通过内存的方式加载 下面是通过内存加载的代码...通过设置 memoryStream.Seek(0, SeekOrigin.Begin) 可以解决这个问题，原因是这个流在复制的时候会将指针放在流的最后，但是图片的解析需要将流指针放在最前这样才可以解析...那么此时的 memoryStream 是否可以释放？...，同时有更好的阅读体验。...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名林德熙（包含链接： https://lindexi.gitee.io ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。
本文告诉大家通过 FileStream 创建文件的方法 如果直接通过文件的 URL 创建，那么可能出现文件被占用的问题，不能比较好做文件的修改，建议通过内存的方式加载 下面是通过内存加载的代码...bitmapImage.StreamSource = memoryStream; bitmapImage.EndInit(); } 通过这个方法加载的图片没有做内存的优化...，也就是图片多大，占用的内存就多大 这里存在两个坑，第一个是 memoryStream 在复制之后需要移动到前面，如果没有设置，就会出现下面的代码 FileFormatException: 无法对此图像进行解码...通过设置 memoryStream.Seek(0, SeekOrigin.Begin) 可以解决这个问题，原因是这个流在复制的时候会将指针放在流的最后，但是图片的解析需要将流指针放在最前这样才可以解析...那么此时的 memoryStream 是否可以释放？
---- 需求 假设你需要从 Redis 实例成千上万的 key 中找出特定前缀的 key 列表来手动处理数据，可能是修改它的值，也可能是删除 key。...那该如何从海量的 key 中找出满足特定前缀的 key 列表来？...我们可以用 keys 来列出所有满足特定正则字符串规则的 key . 192.168.18.131:8001> set artisan 1 OK 192.168.18.131:8001> set artisan2...它不是从第一维数组的第 0 位一直遍历到末尾，而是采用了高位进位加法来遍历。之所以使用这样特殊的方式进行遍历，是考虑到字典的扩容和缩容时避免槽位的遍历重复和遗漏....高位进位法从左边加，进位往右边移动，同普通加法正好相反。但是最终它们都会遍历所有的槽位并且没有重复。
对于小型的数据库，我们可以直接使用mysqldump全库导出导入来创建从库。...试验环境： CentOS6.8 x86_64 MySQL5.6.34 社区rpm版 主库：node0 192.168.2.10 从库：node1 192.168.2.11 5.6下GTID...复制必须配的参数（主库和从库都要加上这3行参数）： gtid-mode=ON enforce_gtid_consistency = ON log_slave_updates=ON step1...innobackup那样执行set global gtid_purged='xxxxx'; 这类的操作。...因为在mysqldump导出的sql里面有自动设置的地方，如下图是导出的all.sql的部分截图： ?
创建架构，复合主键,主表，从表的创建方法。...create schema XIXI--创建架构 create table XIXI.U( id int not null , s_id int not null, u_id int...constraint PK_ID primary key(id,s_id,u_id)--创建复合主键 ) create table XIXI.O(--主表 id int constraint...PK_OK primary key, ) create table XIXI.K(--从表 id int constraint FK_id foreign key(id) references...XIXI.O(id) ) --先删从表再删主表 drop table XIXI.K drop table XIXI.O create type Happy_HAHA from nvarchar(20)
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