如果你有一个很大的开发集，把它分为两个子集，只着眼于其中一个 假设你有一个含有5000个样本的大型开发集，其中有20%的错误率。这样，算法对约1000个图片进行错误分类。...手动检查1000张图片是非常耗费时间的, 所以我们可能决定在错误分析中不使用所有的图片。 在这种情况下， 我会明确的将开发集分为两个子集，只看其中一个子集，另一个不看。...假设我们想手动检查约100个错误样本（错误分类的10%）进行分析。你应该随机选择10%的开发集，并将其放入我们称之为Eyeball开发集（Eyeball dev set）中，以提醒我们正在使用它。...也可以使用它来选择算法或调整参数。但是，你应该避免使用它。我们使用“Blackbox”术语是因为我们只使用数据集的子集来获得分类器的“Blackbox”评估。...在这种情况下，你可能需要一个新的Eyeball开发集，将更多Blackbox开发集中的样本移至Eyeball中。也可以通过获取新的标注数据来获得。
如果你有一个很大的开发集，把它分为两个子集，只着眼于其中一个 假设你有一个含有5000个样本的大型开发集，其中有20%的错误率。这样，算法对约1000个图片进行错误分类。...手动检查1000张图片是非常耗费时间的, 所以我们可能决定在错误分析中不使用所有的图片。 在这种情况下， 我会明确的将开发集分为两个子集，只看其中一个子集，另一个不看。...假设我们想手动检查约100个错误样本（错误分类的10%）进行分析。你应该随机选择10%的开发集，并将其放入我们称之为Eyeball开发集（Eyeball dev set）中，以提醒我们正在使用它。...也可以使用它来选择算法或调整参数。但是，你应该避免使用它。我们使用“Blackbox”术语是因为我们只使用数据集的子集来获得分类器的“Blackbox”评估。 ?...在这种情况下，你可能需要一个新的Eyeball开发集，将更多Blackbox开发集中的样本移至Eyeball中。也可以通过获取新的标注数据来获得。
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...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。...如果……一想头都大了，无数只蝴蝶翩翩飞来，随便一只扇动翅膀，心里都掀起阵阵波澜。 我想，人生的路归纳起来无非就是两条，一条用来实践，就是正在走的这条。...其他的路都可以归纳为一条，用来遗憾，没事想想就好了。如果给你一次如果，你依然会因为没有选择别的路而遗憾。 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。 再说一个话题，一个创业的人可能觉得牺牲了亲情。一个全身心照顾孩子的母亲可能觉得埋没了自己事业上的才华。
一、前言 前几天在Python最强王者群【PythonPie】问了一个Python解释器的问题，这里拿出来给大家分享下。...如果问题仍然存在，您可以尝试在VS Code中手动添加Conda环境。您可以在VS Code左下角选择Python解释器，然后选择“选择解释器”选项，手动添加Conda环境的路径并保存更改。...一般在VS Code左下角选择Python解释器，然后选择“选择解释器”选项，手动添加Conda环境的路径并保存更改就可以了，如果不行的话，你就重启vscode或者电脑试试看。...其实还有一个更加快捷的方法，如下图所示： 后来根据上图，粉丝找到了问题所在。 把模式改为信任模式就可以选择了。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python解释器选择的问题，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。
题目描述 在一个字符串(0<=字符串长度<=10000，全部由字母组成)中找到第一个只出现一次的字符,并返回它的位置, 如果没有则返回 -1.
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： ? ?...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。 ? ?...当同一个物料有多个生产版本时，系统是默认版本号最小的有效的生产版本。比如一个物料有生产版本V1和V2，系统会选择生产版本V1进行运行。但是如果说用户现在就想用生产版本V2来运行，怎么办呢？
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。...正因为如此，Debian 对 IoT 来说是一个不错的选择，在这种情况下，只需要添加或创建一些软件包来完成您的平台。 ?...它提供了各种各样的容器，为物联网设备提供丰富的中间件和垂直设备，特别是边缘设备中(在 docker parlance 中，容器是一个独立的模块，通常提供一个垂直的功能，如数据库或 web 服务，几乎没有或根本不依赖主机操作系统
import random foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] print(random.choice(foo)) 或 foo =...
假定表示的是带有参数的神经网络分类器，将输入样本映射成一个向量。...在正常的神经网络训练中，损失函数关于神经网络参数的梯度可以表示为 在对抗训练中，计算损失函数关于神经网络参数的梯度则需要用到关于最大值目标的偏导。...为此需要引入（1969）定理，该定理的描述如下所示令是一个非空紧的拓扑空间。 对于任意的，函数是可微的，并且在是连续的。...利用该定理去寻找对抗训练中的核心子集。 ▊ 算法介绍 利用定理可知，在对抗训练中，损失函数关于神经网络参数的梯度可以表示为 其中是的解。...下图展示了相对误差与加速曲线的图像，可以看出，在每种情况下，对抗核心集选择的温启动和批量版本的组合都提供了最佳性能。随着逐渐减小核心集的大小，可以发现训练速度也随之提高了。
题目描述 一个整型数组里除了两个数字之外，其他的数字都出现了偶数次。请写程序找出这两个只出现一次的数字。...如果数组中只一个数字是只出现一次的，其他数字都是成双成对出现的，那么我们从头到尾依次异或数组中的每个数字，最终的结果刚好就是那个只出现一次的数字，因为那些成对出现两次的数字全部在异或中抵消了。...我们还是从头到尾依次异或数组中的每个数字，那么最终得到的结果就是两个只出现一次的数字异或的结果。...位都为1，第二个子数组中的数组第index位都为0，那么只出现一次的数字将被分配到两个子数组中去，于是每个子数组中只包含一个出现一次的数字，而其他数字都出现两次。...这样我们就可以用之前的方法找到数组中只出现一次的数字了。
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。...当分析多颜色特征的时候，选择光源的时候，色温是一个比较重要的因素。 4、寿命特性：光源一般需要持续使用。为使图像处理保持一致的精确，视觉系统必须保证长时间获得稳定一致的图像。
本文主要解说vim中对文本的选择，vim中选择文本分为： （1）选择字符 ———— 命令行模式下输入小写v （2）选择行 ———— 命令行模式下输入大写V （3）选择块 ————...进入对应的选择模式 v / V / Ctrl+v； c. 用上下键选择文本；（v选择多个连续的字符，V选择连续的行，Ctrl+v选择对应的块） 假设要复制粘贴文本的话，继续进行下面步骤： d....移动光标至要拷贝的位置，输入p粘贴。
题目：字符串中第一个只出现过一次的字符 描述：在字符串中找出第一个只出现一次的字符，如输入"abbcabde",则输出c 代码： public static char getOne(String str...字符作为下标 arr[chars[i]] ++; } for (int i = 0; i < chars.length; i++) { // 第一个...=1的就是啦 if (arr[chars[i]] == 1) { return (char)chars[i]; } }...return 0; } 简单粗暴的解法。
很早以前就在ExcelPro的图表博客看到过一张关于如何选择图表的图片，感觉很有参考价值，图片如下： 另外转载一篇关于在PPT中如何选择一个合适的数据图表的博文，原文作者：@曹将PPTao。...（一）单一数据的表示 有些时候（演讲类居多），我们只用提供一个最重要的数据，此时，我们可以选择：1.直接把该数据放大；2.通过简单图形颜色对比反映数据。...（二）对比型数据的表示 在更多情况下，我们若只提供一个绝对值，那很容易让观者（听众）信服自己的观点。...在对比型数据表示过程中，一个通用的图表就是条形图（或柱形图），长长短短一目了然。当然，我们也可以尝试用信息图的方式，利用颜色对比，或者大小变化来让信息更醒目。...在有关数据仓库测试,下列说法不正确的是: ( ) A. 在完成数据仓库的实施过程中,需要对数据仓库进行各种测试.测试工作中要包括单元测试和系统测试. B.
不同于我们普通爬虫获取xpath,scrapy获得xpath对象获取他的值语法 一.xpath对象获取值 xpath对象..extract() 二.Scrapy框架独有的xpath取值方式 利用href...NewsId=\d{1,4}")]') 利用text结合正则表达式定位 a=response.xpath('//a[re:test(text(),"\w{4}")]') xpath还有对于html元素操作的两个实用的函数
特征选择也称特征子集选择，是从现有的m个特征中选出对机器学习有用的n个特征(n<=m)，以此降低特征维度减少计算量，同时也使模型效果达到最优。...为什么要做特征选择 在实际业务中，用于模型中的特征维度往往很高，几万维，有的一些CTR预估中维度高达上亿维，维度过高会增大模型计算复杂度，但是在这么多维数据中，并不是每个特征对模型的预测都是有效果的，所以需要利用一些方法去除一些不必要特征...但是这种方式有一个缺点就是忽略了特征组合的情况，有的时候单一特征可能表现不是很好，但是与其他特征组合以后，效果就很不错，这样就会造成特征被误删，所以这种特征选择方式不常用。...1.基于L1正则化的特征提取 使用L1正则化的线性模型会得到一个稀疏权值矩阵，即生成一个稀疏模型：该模型的大多数系数为0，即特征重要性为0，这个时候可以利用 SelectFromModel方法选择非零系数所对应的特征...我们知道树模型的建立过程就是一个特征选择的过程，他会根据信息增益的准则来选择信息增益最大的特征来进行建模，输出各个特征的feature_importances_，然后传入SelectFromModel
例：php-fpm的信息 (1)得到php-fpm进程的pid [root@test ~]# pidof php-fpm 29618 29617 29616 29505 29504 29503 (2)top...29618 www 20 0 298m 6332 804 S 0.0 0.1 0:00.00 php-fpm 2、查看某些进程的信息...例：php-fpm的信息 (1)得到php-fpm进程的pid [root@test ~]# pidof php-fpm 21538 [root@test ~]# pidof php-fpm 29618
pickerOptionsForDrop: {}, // 支付时间配置选项 pickerOptionsForPay: {}, // 动态绑定的值...month = currentDate.split('-')[1]; let splitMonth = month.split(''); // 投放时间范围 (查询月份的第一天...Date(year,month,'01'); let timeEnd = dateEnd.getTime()-3600 * 1000 * 24; // 时间选择范围...return currentTime > timeEnd || currentTime<timeBegin; }; // 充值时间范围(查询月份的第一天...// 结束时间 let timeEnd = Date.now() -3600 * 1000 * 24; // 时间选择范围
这么做的结果就是，当并发大一点时，你会发现性能很差，并且性能非常不稳定，比如像下面的监控图一样一会3qps，一会15qps。处理的图片也只支持20qps左右。 狗看了都得摇头。...异步调用 异步调用的形式接入 异步调用的实现方式 回到我们文章开头提到的例子，当上游服务收到一个请求（一个视频和它对应的图片），这时候上游服务作为生产者将这个数据写入到mq中，请求返回。...当我们想要发送一些数据包时，数据包会被放入到一个缓冲区中，不立刻发送，那什么时候会发送呢？ 数据包会在以下两个情况被发送： 缓冲区的数据包长度达到某个长度（MSS）时。...1.我们定义一个带锁的全局队列（链表）。 2.当上游服务输入一个视频和它对应的N张图片时，就加锁将这N张图片数据和一个用来存放返回结果的结构体放入到全局队列中。然后死循环读这个结构体，直到它有结果。...送回到刚刚提到的用于存放结果的结构体中。
题目：在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff，则输出b。 看到这道题时，最直观的想法是从头开始扫描这个字符串中的每个字符。...在这 个数据容器中可以根据字符来查找它出现的次数，也就是说这个容器的作用是把一个字符映射成一个数字。在常用的数据容器中，哈希表正是这个用途。...第一次扫描字符串时，每扫描到一个字符就在哈希表的对应项中把次数加1 。接下来第二次扫描时，每扫描到一个字符就能从哈希表中得到该字符出现的次数。这样第一个只出现一次的字符就是符合要求的输出。...哈希表是一种比较复杂的数据结构。由于比较复杂，STL中没有实现哈希表，因此需要我们自己实现一个。但由于本题的特殊性，我们只需要一个非常简单的哈希表就能满足要求。...，寻找唯一的一个只出现一次的数。
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