提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...初入团队，寻找自己的立足点，需要一个好的工作想法。每年末，抓耳挠腮做规划，想要憋出一个好的工作想法。很多同学，包括我自己，陆陆续续零零散散想到很多点，然后自己不断否掉。...人的三维+时间半维 具体如何找到好的想法，一时半会没有头绪。因此，回到最初的起点，从人的层面，我有什么？我想要有什么？...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
我们都知道 InterSystems 的 Studio 可以创建存储过程。但这个存储过程我们保存的时候是保存在哪里？存储逻辑如果我们在 Studio 创建存储过程的话，存储过程是存储在数据库上面的。...本地文件夹中是没有存储的。选择系统下面的存储过程，然后选择 Go 去查看系统中存储的存储过程。然后选择命名空间中的 USER，然后在右侧可以看到存储的存储过程。...然后可以单击 Code 来查看当前存储在系统上面的存储过程的代码。我们在本地的代码修改会自动上传到服务器上的，所以如果服务器崩溃，你的本地代码可能没有保存。...所以，感觉可能还是需要本地保存下存储过程为好。https://www.isharkfly.com/t/intersystems/15214
爬虫请求解析后的数据，需要保存下来，才能进行下一步的处理，一般保存数据的方式有如下几种： 文件：txt、csv、excel、json等，保存数据量小。...关系型数据库：mysql、oracle等，保存数据量大。 非关系型数据库：Mongodb、Redis等键值对形式存储数据，保存数据量大。 二进制文件：保存爬取的图片、视频、音频等格式数据。...: f.write(i+"\n") #写入数据 保存数据到csv CSV（Comma-Separated Values、逗号分隔值或字符分割值）是一种以纯文件方式进行数据记录的存储格式...pandas支持多种文件格式的读写，最常用的就是csv和excel数据的操作，因为直接读取的数据是数据框格式，所以在爬虫、数据分析中使用非常广泛。...关于pandas操作excel的方法，可以看这篇文章：pandas操作excel全总结 一般，将爬取到的数据储存为DataFrame对象（DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构，它的各行表示一个实例
它是用于完善工艺方案和模具繁杂型面的设计，专门针对汽车和金属成形中的板料成形而开发和优化的。全球大概有九成的汽车制造商用它来进行产品开发、完善工艺。...它将全球各地的方法经验吸收融合，来确保有最新的技术支持。...据网上统计，在薄板冲压成型仿真方面，当前autoform软件市场在全球的占比是排第一的有90％以上的汽车制造商在使用autoform，全球前20家的汽车制造商全都在使用在国内，autoform软件也是有非常多的行业用户...（2）适合设计复杂的深拉延和拉伸成形模、工艺和模面的验证，优化成形参数，最大化减少材料与润滑剂损耗，新板料的评估和改进（4）快速实现求解、简单好用的界面和快速上手、对复杂的工程也有稳当的结果。...我们没必要使用大量硬件和专门的模拟分析师傅，直接能用autoform软件完成模拟。它高质量的结果可以减少产品的开发验证时间，降低开发成本，提高产品质量，给公司带来非常大的竞争优势和市场机遇。
那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...看最近的BERT、GPT-2，我理解更多的是将深度学习对大规模数据拟合的能力发挥到极致，在深度学习技术路线基本成熟的前提下，大公司有强大计算能力支持，自然可以数据用得更多，模型做得更大，效果拟合更好。...所以不如提前考虑，哪些问题是纯数据驱动技术无法解决的。NLP和AI中的困难任务，如常识和知识推理，复杂语境和跨模态理解，可解释智能，都还没有可行的解决方案，我个人也不看好数据驱动方法能够彻底解决。
神经网络里的信息存储在哪里？ 神经元的活性和神经元之间的权重都存储了重要信息，有没有更好的存储方式呢？如何向生物记忆学习呢？...于是这篇文章的核心就是想提出一种能够更加有效得提供记忆的机制。当然，文章用了一小节从生理学的角度来讲如何有这样的启发，不过这恐怕主要是想把文章的立意拔高，其实和后面的主要模型部分并没有直接的联系。...简单说来，这篇文章提出的模型基于传统的RNN进行了这样的改进： 下一步的Hidden Vector来自于两个因素：-- 1）当前的Hidden Vector和当前的输入信息，以及 -- 2）一个类似Attention...机制的但这篇文章叫做Fast Weights的Matrix作用于之前的Hidden Vector。...文章的一些实验结果惊人，比如在一个人造的数据集上，提出的模型的效果能够很容易达到0错误率。而在MNIST的数据上做Visual Attention，提出的模型也能有非常不错的效果。
关注腾讯云大学，了解行业最新技术动态 近日腾讯云对象存储（COS ）完成了“存储”到“存储+”的升级！...如何处理这些数据成为了目前企业业务运行良好的关键因素之一，如果企业购买服务器进行图片，音视频，文档等数据的处理，需要投入硬件采购、部署和运维的费用，成本高昂，服务可用性差，一旦出现磁盘坏道，将会出现不可逆转的数据丢失问题...腾讯云对象存储（COS）云端数据处理服务应运而生，基于数据万象（CI）的云端数据处理服务具有规模大，专业性强，无底层感知的优势，功能自动触发，数据上传下载时自动处理，无需人工干预和额外代码操作；支持海量数据处理...：https://cloud.tencent.com/document/product/460/37318 举例：图片审核 此次腾讯云对象存储（COS）数据处理能力全面升级，满足多场景诉求，提供一站式数据处理方案...直播间互动好礼 活动一 直播间互动抽奖 活动二 直播互动区与讲师嘉宾互动，留下你的问题， 问题被讲师抽中回答视为中奖！
这个查询出来的查询速度还凑合，不过随着数据不断增长，有朝一日必定不堪重负。所以分库分表是个周期长而风险高的大活儿，应该尽可能在当前结构上优化，比如升级硬件、迁移历史数据等等，实在没辙了再分。...如果用户的操作3秒内没有响应，将会厌烦甚至退出。响应时间=客户端UI渲染耗时+网络请求耗时+应用程序处理耗时+查询数据库耗时，0.5秒就是留给数据库1/6的处理时间。...二、数据库设计也是影响性能的关键 数据类型的选择原则：更简单或者占用空间更小。...= 100; 如果金额为100的订单极少，这种数据分布严重不均的情况下，有可能使用索引。...Join优化 join的实现是采用Nested Loop Join算法，就是通过驱动表的结果集作为基础数据，通过该结数据作为过滤条件到下一个表中循环查询数据，然后合并结果。
docker pull xxx，就可以把想要的镜像拉下来直接使用，但是pull下来的镜像存储在哪里呢？这里做下记录： 此处docker 版本为：Docker version 1.13.1 1....2addde372f5b4850ab167f1067db525313e1569e7117074841cc171acca7621d 4ce1634ce6f17474c8e6696bcf428e621f8c9572e1387316cf8183c97f4ad271 3.进入其中一个镜像，发现目录结构如下，这就是这个镜像的内容了...json hostconfig.json hostname hosts resolv.conf resolv.conf.hash shm 4.在containers同级目录，有个叫image的文件夹...，进入如下： cd images/aufs distribution imagedb layerdb repositories.json 里面有个repositories.json的文件，详细记录了镜像的一些信息...可能是这样的 [root@izbp163wlhi02tcaxyu image]# ls overlay2 [root@izbp163wlhi02tcaxyu image]# cd overlay2/ [
我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...用了分布式架构，多出了一堆问题：数据如何同步、主键如何产生、如何熔断、分布式事务如何处理......。 这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
对于想要在网络上建设网站的用户而言，首先需要为网站购买一个合法的域名，不过很多人对于购买域名并没有实际的经验，因此往往不知道在哪里才能买到需要的域名。那么买域名哪里好？域名供应商的选择标准是什么？...买域名哪里好呢 域名是外部用户访问用户网站的地址，只有准确的地址才能够让别人进入自己的网站，并且域名和网址并不是相等的关系，域名需要经过解析才能够获得网址。...域名的选择标准 很多人在网络上查找后会发现，提供域名的域名供应商在网络上是非常多的，那么买域名哪里好？域名供应商如何来选择呢？...其实有心的用户会发现，网络上的域名供应商虽然多，但不少域名供应商的都只是代理的性质，所提供的域名种类相对比较少，因此在选择域名供应商时应当尽量挑选那些一级域名商，这样可以选择的域名种类会更加丰富。...买域名哪里好？如何挑选域名供应商？
SharedPreferences作为android的存储方式有以下特点： 1.只能存放key-value模式的键值。 2.本质就是就是以xml文件在应用程序所在包中存放数据。...SharedPreferences 通过操作android的SharedPreferences类来完成xml文件的生成，增，删，改 的动作都由android系统内部模块完成和解析的。...用户不需要去 xml文件的生成和解析 4.由于 SharedPreferences 只能存放key-value 简单的数据结构，通过用来做软件配置参数，用来配置用户对软件的自定义或设置参数。...如果要存在复杂的数据，可以使用文件，如果还需要方便的增删改查 的话，就只能用Sqlite数据库来完成 下面是该使用的代码： 所用的字符串 <?...可以理解为一个存键值对的数组。或者链表。用户只需要创建一实体，然后想里面添加数据和取出数据，即可 结果如下：
上期已经安装了图数据库，本期就该讨论到底这个图数据库里面的一些基本的概念和如何操作。...value的方式来存储，同时节点和节点的关系不唯一，可以双向 4 标签：标签就是这组节点的共性，例如都是某公司的职员，或者摇身一变都是一个城市的市民 ，标签是标记每个节点之间的相同点 个人浅薄的理解...1 节点，可以理解为传统数据的行的概念 2 关系：就是表和表之间 join 的概念 （这也是比传统数据库高明的地方，其实还是空间换了时间），关系本身也是带有方向和属性的，这也是传统数据库本身做不到的地方...图数据库是什么个人总结一下，一个通过key value来存储数据，并且在在查询前就建立了JOIN关系的，数据字段属于多个表的 “weirdo” 出现了。...实际上在安装完neo4j 本身他就拥有自己的exmaple 的指导 在输入 :play movie graph 后，你可以看到上图从如何创建，一个实例的图，找寻数据，查询数据等等这些操作 点击箭头，可以将要执行的
1、数组概念 数组就是存储数据长度固定的容器，保证多个数据的数据类型要一致。 软件的基本功能是处理数据，而在处理数据时，必须先进行数据持有，将数据持有之后，再对数据进行处理。...我们将程序中可以临时存储数据的部分叫做容器。 Java当中具有持有数据功能的容器中，数组是最基本的，也是运算速度最快的。...2.1、格式一 2.1.1、数组定义格式 数组存储的数据类型 [] 数组名字 = new 数组存储的数据类型[长度]; 2.1.2、格式说明 **数组存储的数据类型：**创建的数组容器可以存储什么数据类型...数组存储的数据类型： 创建的数组容器可以存储什么数据类型。 **长度：**数组的长度，表示数组容器中可以存储多少个元素。 2.1.3、注意 数组有定长特性，长度一旦指定，不可更改。...2.1.4、案例 需求：定义可以存储3个整数的数组容器 int arr[]= new int[3]; 2.2、格式二 2.2.1、数组定义格式 数据类型[] 数组名 = new 数据类型[]{元素1,元素
这是我今年一月份在 team 内部的一次分享。介绍了主流的数据存储方案，包括：内存，文件，数据库和消息队列，以及数据序列化/反序列化的方法。很多时候，工具就在那里，我们只是不知道它们的存在而已。...比如说在client端，有很多 embedded database 可以使用，并不需要局限于 sqlite；而当我们存储数据于缓存服务器中，json 未必是最好的序列化方式，有些场合可以考虑 protobuf...在内存中处理数据时，除了一般程序语言自带的 map / list / set 之外，还有很多性能卓绝的数据结构可以考虑，比如 bloomfilter，各种 tree 等。...对于每一个请求，你都要走一遍可能涉及到读数据库或者读缓存的 blacklist 操作，这样不经济。...，直接放过，如果命中了，这有可能是一个要被拒绝的请求，这时候才需要访问数据库（或者缓存）详细查询。
数据的存储 一、整形在内存中的的存储： 1.原码，反码，补码： 2.大小端介绍： 二、计算方法（整形截断与整形提升） 1....符号位区分： 2.例题： 总结： ---- 一、整形在内存中的的存储： 一个变量的创建是要在内存中开辟空间的，空间的大小是根据不同的类型而决定的。 那数据在所开辟的内存当中是如何存储的呢？...对于整形来说： 数据存放内存中其实存放的是补码。 为什么呢？ 在计算机系统中，数值一律用补码来表示和存储。...我们看看在内存中的存储：（以上述数据a,b为例） 我们可以看到对于a和b分别存储的是补码。但是我们发现顺序有点不对劲。 这又是为什么？...2.大小端介绍： 什么是大端小端： 大端（存储）模式，是指数据的低位保存在内存的高地址中，而数据的高位，保存在内存的低地址 中； 小端（存储）模式，是指数据的低位保存在内存的低地址中，而数据的高位
铭记历史教训，现在最关键的问题已经变成了找到真正有用的数据。数据的量的确增加了，但值得注意的是：大部分的增长都来源于非结构化数据。 让我先根据Webopedia的定义来解释什么是非结构化数据。...非结构化数据是指没有任何相同结构的数据。例如，图片、视频、电子邮件、文件和文本都被认为是一个数据集内的非结构化数据。...尽管每个单独的文档可能都包含基于其创建程序的特定结构或格式，非结构化数据也可以被认为是“结构松散的数据”，因为数据源其实是具有结构的，但数据集内的所有数据包含的结构可能不尽相同。...与此相反，数据库则是一种常见的“结构化”数据。 所以回顾历史，我们现在讨论的除了数据超载还加上了一个新的变数——代表了大部分新增数据量的非结构化数据。非结构化数据代表着新的量的产生。...引擎利用本体论就可以返回一个特定的结果：“亚伯拉罕-林肯”。 本体论最简洁的表述方式： 什么是数据？ 这意味着什么？ 它哪里来？ 为什么我们需要它——一旦我们知道这些，我们就能找到真正需要的数据了。
✨✨大家好,我是青衫,这一期的主要内容是关于剖析数据在内存中的存储。...✨✨ ✨✨知识点✨✨ 数据类型 原码、反码、补码 大小端存储 浮点数的存储...正数的原码、反码、补码是相同的，而负数的则不同。 例：-1存储在整形中的原码、反码、补码 对于整形来说：数据存放内存中其实存放的是补码。...整形的存储顺序 大小端存储： 大端（存储）模式，是指数据的低位保存在内存的高地址中，而数据的高位，保存在内存的低地址中； 小端（存储）模式，是指数据的低位保存在内存的低地址中，而数据的高位,，保存在内存的高地址中...例如：一个数据 0x 11 22 33 44 那么，我们如何判断我们的电脑是大端还是小端存储呢？
否则在各种同类软件不断刷新的当今，一个无法给用户提供较好体验的软件自然会被淘汰。哪里有服务好的应用性能监控呢？...哪里有服务好的应用性能监控 对于哪里有服务好的应用性能监控这个问题，现在应用市场已经出了很多的类似软件。...一些大的软件制造商或者云服务器商家出产的应用性能监控，一般可信度和质量是比较高的，它们拥有的研发平台是高科技的技术团队，对系统的研发和细节设置肯定是一般的小厂家所不能比的。...上面已经解决了哪里有好的应用性能监控的问题，性能监控在对应用进行实时分析和追踪的过程当中，如果发现了问题，它的报警渠道都有哪些呢？...以上就是哪里有服务好的应用性能监控的相关内容，随便在搜索引擎上搜索一下就会有很多品牌正规的监控软件出现，用户们按需选择就可以了。
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