选项 解释 -oN 标准保存 -oX XML保存 -oG Grep保存 -oA 保存到所有格式 -append-output 补充保存文件 选项-oG 将结果Grep保存。...nmap -F -oG test.txt 192.168.23.1 选项-oA 该选项可将扫描结果以标准格式、XML格式和Grep格式一次性保存，分别放在.nmap，.xml和.gnmap文件中。...nmap -F -oA test 192.168.3.2 选项--append-output 该选项可以补充保存文件，当使用前面的选项保存一个文件，需要在原有的数据后面追加新数据的时候可以使用该选项，但不支持
缓存是现代应用服务器中非常常用的组件。除了第三方缓存以外，我们通常也需要在java中构建内部使用的缓存。那么怎么才能构建一个高效的缓存呢？ 本文将会一步步的进行揭秘。...使用HashMap 缓存通常的用法就是构建一个内存中使用的Map，在做一个长时间的操作比如计算之前，先在Map中查询一下计算的结果是否存在，如果不存在的话再执行计算操作。...; } 该接口定义了一个calculate方法，接收一个参数，并且返回计算的结果。...我们希望的是如果一个线程正在做计算，其他的线程只需要等待这个线程的执行结果即可。很自然的，我们想到了之前讲到的FutureTask。...上面我们还要考虑一个缓存污染的问题，因为我们修改了缓存的结果，如果在计算的时候，计算被取消或者失败，我们需要从缓存中将FutureTask移除。
后来chatGPT给了我治本的方法，就是存储输出结果在文件里面： lapply(1:1000, print) -> output_file sink("output.log") output_file...治本的方法；输出到日志文件 其实也可以借鉴Linux的黑白命令行里面的重定向语法，通过BioinfoArk提供的中国区chatGPT查询： 在Linux命令行中，你可以使用重定向符号来将命令的输出结果保存到文件中...例如： command 2> error.txt 这将将命令的错误输出保存到名为error.txt的文件中。 2>>：将命令的错误输出追加到文件中。...例如： command &> output.txt 这将将命令的标准输出和错误输出都保存到名为output.txt的文件中。...并且输出内容： R代码 另外一个选项是直接运行命令，如下所示： Rscript -e "a=1:100;print(a)" 这样的话，这个命令因为是在Linux里面运行，所以可以借鉴重定向，很简单的保存结果
大家好，又见面了，我是全栈君 1、创建一个字段名称和数量与存储过程的执行结果一致的临时表； 2、insert into #t1 EXEC Porc1 ‘a’ 示例： CREATE PROCEDURE Proc1
2.搜索结果的快速定位 在把搜索结果页面给理清后，清楚其板块设置后，那么，结合我们搜索的需要，则需要从那么多结果里面找到我们想要的。因此，在搜索结果里找我们需要的，就需跨越一道障碍——筛选。...此功能允许您保存，组织和导出搜索结果。...有多种方法可以保存您的搜索： 剪贴板 – 暂时保存一个或多个搜索结果（在8小时不活动后删除） 收藏夹 – 在myNCBI帐户中保存结果的更永久的方法（你可以创建和自定义你自己的收藏夹） 文件 – 导出搜索结果的文本文件并将其保存到你的计算机...重要提示：如果要保存特定搜索结果，请务必单击圆圈字段以选择单个结果。否则，将保存整个搜索结果。 接下来，以筛选到的文献结果，实现从PubMed导入到Endnote，以便我们后续的文献管理。...04 将出现一个对话框，提示“打开”或“保存”你正在创建的文本文件。选择“保存文件”按钮。然后单击确定。 05 该文件将保存到您的计算机;记下保存文件的位置，以便您可以在下一步中找到它。
2.搜索结果的快速定位 在把搜索结果页面给理清后，清楚其板块设置后，那么，结合我们搜索的需要，则需要从那么多结果里面找到我们想要的。因此，在搜索结果里找我们需要的，就需跨越一道障碍——筛选。...此功能允许您保存，组织和导出搜索结果。有多种方法可以保存您的搜索： ?...剪贴板 - 暂时保存一个或多个搜索结果（在8小时不活动后删除） 收藏夹 - 在myNCBI帐户中保存结果的更永久的方法（你可以创建和自定义你自己的收藏夹） 文件 - 导出搜索结果的文本文件并将其保存到你的计算机...重要提示：如果要保存特定搜索结果，请务必单击圆圈字段以选择单个结果。否则，将保存整个搜索结果。 接下来，以筛选到的文献结果，实现从PubMed导入到Endnote，以便我们后续的文献管理。 ?...将出现一个对话框，提示“打开”或“保存”你正在创建的文本文件。选择“保存文件”按钮。然后单击确定。 ? 05 ? 该文件将保存到您的计算机;记下保存文件的位置，以便您可以在下一步中找到它。
Matlab 中图片保存的四种方法 关键字： Saveas: >>saveas(gcf,[‘D:\ 保存的数据文件 \ 方法 1.png’]) >> saveas(gcf,[‘D:\ 保存的数据文件 \...方法 2′,’.png’]) >> saveas(gcf,[‘D:\ 保存的数据文件 \’,’ 方法 3′,’.png’]) Print ： >>print(gcf,’-djpeg’,’C:\abc.jpeg...2 、复制到剪贴板 在 figure 中使用菜单 edit —— >copy figure —— > 此时图像就复制到剪贴板了， 我们可以借助其他软件(比如：绘图板)保存为需要的图片 3 、 saveas...Matlab 提供直接的 saveas 函数可以将指定 figure 中的图像或者 simulink 中的框图进行保存，相当于【文件】中的【另存为】 。...> saveas(gcf,[‘D:\ 保存的数据文件 \ 方法 2′,’.png’]) >> saveas(gcf,[‘D:\ 保存的数据文件 \’,’ 方法 3′,’.png’]) 4 、 print
主要思路： 1.分别获得每个工件的轮廓； 2.处理每个轮廓，采用pca(主成分分析）方法，获得所有轮廓点的集合的中点，主要方向等信息； 3.绘图并返回结果。...getOrientation(contours[i], img); } 3.单独处理每个轮廓，分析其主要方向，绘制结果 //获得构建的主要方向 double getOrientation...这里做的是将轮廓点的x和y作为两个维压到data_pts中去。...Mat data_pts = Mat(pts.size(), 2, CV_64FC1);//使用mat来保存数据，也是为了后面pca处理需要 for (int i = 0; i < data_pts.rows...; //返回角度结果 return atan2(eigen_vecs[0].y, eigen_vecs[0].x); } 结果展示： ?
而 top 是实时的显示 cpu 和内存。...应用场景 压测程序时，想要对比不同的流量下,cpu 和内存的使用率 测试同一个领域的不同产品(nginx/envoy)的 cpu 和内存使用率 优点 不需要安装任何依赖 体积小-1.2M 效果图...一个可以监控 cpu 和内存使用率，并且将结果保存成 png 的轮子 一个可以监控 cpu 和内存使用率，并且将结果保存成 png 的轮子2
是的 这也是trace compiler的特征：先运行字节码，针对热点代码做profile，了解了可以优化的点后再优化出最高效的机器码。这就是luajit目前的做法。 为什么要这样呢？...可是如果你无法确认这点，结果你只能假定它是任意类型，先去动态检查类型（看看到底是两个表，还是两个数值，甚至是其他情况），再跳根据类型做相应的处理，想想都知道比两个整数相加慢了几十倍。...-- gc后记录下面for循环运行时的时间和内存占用，这里省略 for i = 1, count do total = total + vecs[i].x + vecs[i].y + vecs[...至于这个坑的存在主要还是因为按kv遍历table的汇编比较难写，但至少可以知道，目前如果想高效遍历数组或者做for循环，直接使用数值做索引是最佳的方法。 其次，这样的写法更利于做循环展开。...所以这里最好在性能和易用性上进行权衡，每次求和如果是将结果写会到原来的表中，那么压力会小很多，当然代码的易用性和可读性上就可能要牺牲一些。
在实际生活中有很多应用，例如通过对 Twitter 用户的情感分析，来预测股票走势、预测电影票房、选举结果等，还可以用来了解用户对公司、产品的喜好，分析结果可以被用来改善产品和服务，还可以发现竞争对手的优劣势等等...Word2Vec 方法不仅可以捕捉上下文语境，同时还压缩了数据规模，让训练更快更高效。通过这个模型得到的词向量已经可以捕捉到上下文的信息。...执行 c7_run_word2vec.py 其中训练词向量的方法是 c5_word2vec.py 同时用 c6_sgd.py 训练参数，并且将结果保存起来，每1000次迭代保存在一个文件中 saved_params...= outputVectors[indices, :] t = sigmoid(vecs.dot(predicted) * labels) cost = -np.sum(np.log...0.00001, 0.00003, 0.0001, 0.0003, 0.001, 0.003, 0.01] ，在其中选择 accuracy 最好的 REGULARIZATION 和相应的结果： best_dev
weights :[0.1, 0.2] bias :-0.200000 再去测试，看结果是否正确 print '1 and 1 = %d' % and_perception.predict([1,..., labels = get_training_dataset() p.train(input_vecs, labels, 10, 0.1) 训练data为 input_vecs = [...(self.weights, self.bias) def predict(self, input_vec): ''' 输入向量，输出感知器的计算结果..._one_iteration(input_vecs, labels, rate) def _one_iteration(self, input_vecs, labels..., labels = get_training_dataset() p.train(input_vecs, labels, 10, 0.1) #返回训练好的感知器 return
也就是运行时编译器，也可以说是lua的一个高效版。...二、优势 1）lua是一个免费、小巧、简单、强大、高效、轻量级的嵌入式的脚本语言,lua当前的发行版本5.3.1只有276k。...，高效所以在游戏逻辑开发和服务器开发中（ngx_lua）得到广泛的应用。...可是如果你无法确认这点，结果你只能假定它是任意类型，先去动态检查类型（看看到底是两个表，还是两个数值，甚至是其他情况），再跳根据类型做相应的处理，想想都知道比两个整数相加慢了几十倍。...所以这里最好在性能和易用性上进行权衡，每次求和如果是将结果写会到原来的表中，那么压力会小很多，当然代码的易用性和可读性上就可能要牺牲一些。
:save_to_path: 保存训练语料库中的词组对应的word2vec到本地 :return: None """ word2id = {'_PAD_': 0}...\t') f.write(str(word2id[w])) f.write('\n') return word2id 下面是函数调用后的结果...:fname: 预训练的word2vec :word2id: 语料文本中包含的词汇集 :save_to_path: 保存训练语料库中的词组对应的word2vec到本地 :return...下面是函数调用结果： ?...结果可以看出，在测试集上TextCNN模型的准确率为85.37%，在文本分类模型中已经算是非常不错的准确率，说明该模型在处理中文文本情感分类问题方面表现还是非常优异的。
DM 试图在给定前面部分的词和 paragraph 向量来预测后面单独的单词。即使文本中的语境在变化，但 paragraph 向量不会变化，并且能保存词序信息。...DM 和 DBOW会进行向量叠加，这是因为两个向量叠加后可以获得更好的结果 size = 100 # 实例化 DM 和 DBOW 模型 log.info('D2V') model_dm = gensim.models.Doc2Vec...(vec) return vecs train_vecs_dm = getVecs(model_dm, x_train) train_vecs_dbow = getVecs(model_dbow..., x_train) train_vecs = np.hstack((train_vecs_dm, train_vecs_dbow)) 预测 通过预测我们得到了88%的正确率，原论文为90+,这和我们训练的...最后得到结果为72% # gensim modules from gensim import utils from gensim.models import Word2Vec # numpy import
不同迭代次数，不同初始化权重对结果的影响 6.完整代码 7.nice~~~~~~~~~~呀呀呀 1. 实验目的 1.理解感知器的基本原理 2.提高基础编程能力 2....、以及每个向量对应的标签labels、以及迭代次数iteration和学习率rate 使用for循环迭代次数 def train(self, input_vecs, labels, iteration,..._one_iteration(input_vecs, labels, rate) 4.2.3 单次迭代_one_iteration 把输入input_vecs和输出labels通过zip()打包在一起，...不同迭代次数，不同初始化权重对结果的影响 当初始化权重为大于0时，不同的迭代次数均不会对偏置项结果产生改变[由于所给训练集的缘故] 当初始化权重为小于0时，不同的初始化权重以及不同的迭代次数会对偏置项结果产生不同的变化..._one_iteration(input_vecs, labels, rate) # 输入训练数据：一组向量、以及每个向量对应的label；以及迭代次数和学习率 def _one_iteration
5 细节说明 5.1 Transceiver缓冲区管理 设想下这样的情形： client调用操作系统函数发送请求时，如果因为各种原因没有将请求内容全部发送完怎么办 client接收server结果时，只收到半个结果或者收到...[2]; vecs[0].iov_base = _recvBuffer.WriteAddr(); vecs[0].iov_len = _recvBuffer.WritableSize...(); vecs[1].iov_base = stackBuffer; vecs[1].iov_len = sizeof stackBuffer; if...timeoutQueue定义在AdapterProxy中 std::unique_ptr> _timeoutQueue; 引入_timeoutQueue的意义在于解耦请求发送和结果接收...这样客户端收到结果时，根据iRequestId得知这个结果是属于哪个请求，最后将结果放到msg中 //请求放入队列中 int AdapterProxy::invoke(ReqMessage * msg)
是的 这也是trace compiler的特征：先运行字节码，针对热点代码做profile，了解了可以优化的点后再优化出最高效的机器码。这就是luajit目前的做法。 为什么要这样呢？...可是如果你无法确认这点，结果你只能假定它是任意类型，先去动态检查类型（看看到底是两个表，还是两个数值，甚至是其他情况），再跳根据类型做相应的处理，想想都知道比两个整数相加慢了几十倍。...for循环运行时的时间和内存占用，这里省略 for i = 1, count do total = total + vecs[i].x + vecs[i].y + vecs[i].z...至于这个坑的存在主要还是因为按kv遍历table的汇编比较难写，但至少可以知道，目前如果想高效遍历数组或者做for循环，直接使用数值做索引是最佳的方法。 其次，这样的写法更利于做循环展开。...所以这里最好在性能和易用性上进行权衡，每次求和如果是将结果写会到原来的表中，那么压力会小很多，当然代码的易用性和可读性上就可能要牺牲一些。
n (x_i×w_i) 其中即偏置bias 令权重也为一个向量，即weights，记为w，则带权和可写为： weighted\_sum=w_0+\vec{inputs}·\vec{w} 最后的输出结果只需把带权和放入激活函数即可...其中input_vecs为输入训练向量，labels为输入训练向量的标签向量，iteration为迭代次数，rate为学习率。...rate)更新输入向量对应的权重和模型整体的偏置bias。...，即标签和预测值之差，不失为一个朴素的损失函数；再对权重向量weights(记为w)做如下处理：（学习率rate记为r） 对于输入向量集input_vecs中的每一个向量input\_vec_k：VectorOp.element_add...labels def get_or_training_dataset(): # or函数的输入训练向量 input_vecs = [[1, 1], [0, 0], [1, 0], [0
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