最近使用TabLayout，我有两个Tab，一个tab是“消息”，一个是“通知栏”，两个字数不同，使用后发现字体竟然显示不一致大小，两个字的比三个字的字体大，上网搜索，说使用以下声明： 0dp 没有用 又搜索 true 还是没用 最后发现是 app:tabMode="fixed"问题
软件版本信息 Windows10系统 OpenCV4.5.1 VS2017 01 找问题是个技术活 因为需要把一个点阵DM码转换位标准DM码，我就先用python快速验证测试，写了一个演示程序，运行结果如下...其中用到轮廓分析相关的知识，有一个步骤是获取最小外接矩形，得到旋转矩阵的四个顶点坐标，Python中的代码如下 rect = cv.minAreaRect(np.array(points))...box = np.int0(box) print(box) 翻译成C++的代码如下...我猜想原因是C++中所有图像对象都是Mat的数据结构，Python中都是numpy数组，导致处理数据在返回时候结构顺序不同，才变成了这样。真实的具体原因是什么，还有待进一步探索！
String Filesystem; private String Used; private String Mounted; ...get() and set() } 表中数据...used mounted test.txt 50 /file test2.txt 60 /file1 test3.txt 50 /file2 test4.txt 80 /file3 第一种* 可以通过在查询的...SQL语句中定义字段的别名，让字段名的别名和实体类的属性名一致。...一对应的关系。...--用标签映射主键字段 property（被映射的）：实体类中的，column（映射的）：数据表中的--> <id property="Mounted" column
欢迎转载，转载请注明出处，谢谢 一、背景 公司的DNS服务器做了主从配置，最近在使用从服务器解析的时候，发现莫名其妙的解析不了，经过反复的检查，配置没有发现任何问题，在看域文件的时候，发现有乱码，问题应该就是出在这里了...通过file命令查看了一番，主服务器的域文件类型是text，从服务器的文件类型是data。...二、解决方法 （一）查阅资料 经过查阅官方资料，BIND9的域文件支持以其他格式读取或备份，raw格式是当前可用的一个附加格式，使用file命令查看文件类型显示是data，使用raw格式主要是为了提高加载速度...raw格式的域文件可以通过named-compilezone命令来进行转换，从而达到编辑的目的，这样操作显然比较麻烦了。...过几秒查看slave目录下的域文件内容，是否跟主服务器一致。
背景 在ELK架构中，使用logstash收集服务器中的日志并写入到Elasticsearch中，有时候需要对日志中的字段mapping进行特殊的设置，此时可以通过自定义模板template解决，但是因为...} } 上述配置实现收集nginx的访问日志并写入到Elasticsearch集群中去，这种情况下logstash会向Elasticsearch创建一个名为logstash-*的按天创建的index...不使用logstash默认模板创建索引 如果不想使用logstash默认创建的模板创建索引，有两种解决方式，一是可以在logstash配置文件中的output中指定index索引名称, 如2.conf所示...索引的type问题 默认情况下，logstash向Elasticsearch提交创建的索引的type为"logs",如果需要自定义type, 有两种方式，一种是在output里指定document_type...参数，另一种是在input里指定type参数， output里的document_type优先级大于input里的type.
一、前言 前几天在Python钻石交流群【心田有垢生荒草】问了一个Python网络爬虫的问题，下图是截图： 代码初步看上去好像没啥问题，但是结果就是不对，地图上显示的结果和网络爬虫抓到的数据不一致。...后来【中华小矿工】给了一个方法，就可以获取到对应的数据了。 运行之后，可以得到想要的结果： 其实就是换了个对应的API。 之后上传对应的参数信息。...后来粉丝就顺利的解决了，结果如下所示： 此时得到的数据结果就可以和前端看到的数据一一匹配上了。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Python网络爬虫的问题，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。...最后感谢粉丝【心田有垢生荒草】提问，感谢【dcpeng】、【中华小矿工】给出的思路和代码解析，感谢【此类生物】、【冯诚】等人参与学习交流。
2PC模型中可能出现的数据不一致问题在2PC模型中，第一阶段是准备阶段。在这个阶段，协调者向参与者发送准备请求，要求参与者准备进行事务提交。...由于以上情况，数据不一致的情况是可能发生的。如果协调者崩溃，部分参与者可能已经提交了事务，而其他参与者可能还在等待或者准备回滚事务。这种情况下，数据在不同参与者之间就会不一致。...因此，在第一阶段中，协调者的崩溃可能导致数据不一致的情况发生。3PC对比2PC在性能方面的不一样三阶段提交相对于二阶段提交带来了更低的性能。在二阶段提交中，存在着两个阶段：准备阶段和提交阶段。...而在三阶段提交中，引入了一个额外的阶段：预提交阶段。在预提交阶段，事务向所有节点发送预提交请求，并等待所有节点的预提交响应。...尽管三阶段提交能够解决二阶段提交存在的部分问题（如脑裂问题），但同时也引入了更多的复杂性和潜在的性能损失。因此，在性能要求较高的场景下，相对于二阶段提交，三阶段提交会带来更低的性能。
然后，作者设计了讨论问题语料库和讨论机制，遵循该机制，由LLM驱动的导航机器人可以主动发起一系列与视觉导航专家的讨论。...在每一步移动前，导航机器人都会与专家讨论来理解人类指令中要求的动作和提及的物体标志。 进而依据这些物体标志的类型有倾向性地对周围环境进行感知，指令完成情况估计，由此做出初步的移动决策。...在决策过程中，导航机器人会根据Chain-of-Thought（思维链）同时生成N个独立的预测结果，当这些预测结果之间不一致时，机器人会向决策测试专家求助，筛选出最终的移动决策。...从这个过程我们可以看到，相比传统方法需要进行额外的预训练，这个方法通过与大模型专家交互指导机器人根据人类指令移动，直接解决了机器人导航训练数据稀缺的问题。...凭借专家角色扮演和讨论激发出的大模型强大的语言和视觉泛化能力，DiscussNav在真实世界的表现明显优于之前最优的零样本方法和经过预训练微调的方法， 展现出良好的sim-to-real迁移能力。
，所以我们希望画面能对玩家的输入有即刻的反应。...个调用，所以，每次“逻辑角色”动画或位置更新，都要以x4 – x2的倍速来运行 [1510297005374_3760_1510297050011.jpg] 如上图所示，“逻辑角色”和“显示角色”在很多时候...，并不重合，可能存在位置不一致、播放的动画状态不一致的情况。...上图就是在玩家按下“向右移动”按钮后的15ms时出现的情况。这就需要在一些时机，以“逻辑角色”为准，来修正“显示角色”的状态。...这种纠正可以利用游戏中的各种“不可操作”时机，或者其他游戏特色中可以利用的条件，来让纠正尽量不影响游戏体验。 本文来自 韩大 微信公众号
这就涉及到我们今天要介绍的理论“恐怖谷”。 什么是“恐怖谷”? 大家有没有过这样的经历？当你在看一些动画电影中的角色，比如《冰雪奇缘》中的Elsa公主，你会觉得她很美丽，很吸引人。...而当你看一些科幻电影中的角色，比如《最终幻想：灵魂深处》的女主角Aki，你会觉得乍一看人物形象还挺逼真的，但总觉得动作表情有些僵硬，给人怪怪的，不太舒服的感觉。 这是为什么呢？...其实可以通过“恐怖谷”的理论来进行解释。 “恐怖谷”理论最早是1970年由日本机器人专家森政弘提出的，当机器人与人类的相似度极低（如图，工业机器人）时，人们对它没有太多的情感反应。...2014年，捷克皮尔森西波西米亚大学应用科学系的研究人员，曾探讨过在语音对话系统中TTS（通过技术的手段把文本转成语音）和“恐怖谷”之间的关系。...除了声音的自然度，如果人们还能从“机器的语言”中感受到类人的情绪/情感，性格特征，逻辑思考及解决问题等能力时，是否会产生“恐怖谷”效应呢？ 下面这个研究，可以从一定程度上给我们一些启示。
对注视转移(gaze shift)反应时间的进一步分析显示，一致性试验的反应时间明显短于不一致性试验。...同时，通过R平方值和偏侧化指数的对比分析可以发现顶叶枕叶皮层在一致和不一致试验中也表现出活跃的神经活动。然而，从顶叶和枕叶计算的偏侧化指数与脑机接口行为表现无关。...研究对象的脑机接口行为表现不受gaze fixation位置和内隐注意(covert attention)的影响。这表明基于运动想象的BCI可以在不牺牲性能的情况下自由地用于机器人手臂控制。...请注意，由于必须将输入数据存放到缓冲区中，因此使用了特定时间段来训练归一化器。因此光标在 BCI 会话的第一次试验中没有移动。...14名受试者的PVC准确率达到80%以上。对个体反应时间的进一步分析表明，被试对一致性试验的反应要快于不一致性试验。在反馈控制过程中，对光标移动的内隐注意会诱导顶叶枕区的偏侧alpha活动。
当你在看一些动画电影中的角色，比如《冰雪奇缘》中的Elsa公主，你会觉得她很美丽，很吸引人；而当你看一些科幻电影中的角色，比如《最终幻想：灵魂深处》的女主角Aki，你会觉得乍一看人物形象还挺逼真的，但总觉得动作表情有些僵硬...“恐怖谷”理论最早是1970年由日本机器人专家森政弘提出的，当机器人与人类的相似度极低（如图，工业机器人）时，人们对它没有太多的情感反应；当这些非人的物体开始被赋予一些人类的特征，在外形和动作上同人类逐渐接近时...（如图，人形机器人），人们对它的亲近感和好感度会逐渐增加；但当它与人类相像超过一定程度，人们对它的好感反而会下降，呈现一个情感反应的低谷，即“恐怖谷”；当它与人类的相似度继续上升，人们对它的好感会再次回到正面...2014年，捷克皮尔森西波西米亚大学应用科学系的研究人员，曾探讨过在语音对话系统中TTS（通过技术的手段把文本转成语音）和“恐怖谷”之间的关系。...除了声音的自然度，如果人们还能从“机器的语言”中感受到类人的情绪/情感，性格特征，逻辑思考及解决问题等能力时，是否会产生“恐怖谷”效应呢？下面这个研究，可以从一定程度上给我们一些启示。
要想准确的拿到分布式锁，并且准确的捕获在分布式情况下锁的动态转移状态，需要处理网络变化带来的连锁反应。...SessionExpired 会话过期 我们在来看第二个问题，第一个问题是获取lock的时候如何保证一定可以准确拿到状态，这里状态是指master角色或者backup角色。...这种情况在zkNode出现脱离集群当时候也会出现，当zkNode断开之后也会出现sessionExpired延迟通知问题。所有的watcher都是需要在新的zkNode上创建才会收到新的事件。...静态扩容、动态扩容 在极端情况下静态扩容可能会导致zookeeper集群出现严重的数据不一致问题，比如现有集群：A、B、C，现在需要进行静态扩容，停止ABC实例，拉入DE实例，此时如果C实例是ABC中最滞后的实例...做好幂等 在使用zookeeper来实现分布式锁或者集群调度的时候会出现很多分布式下的问题，为了保证这些问题的出现不会带来业务系统或者业务数据的不一致，我们还是在这些任务上做好幂等性考虑。
在神经网络中，他们试图让晶体管表现得像人类大脑的神经元。机器学习是利用人工神经网络(ANNs)来促进多层次的学习。深度学习是另一种学习模型(机器学习的一部分)，它基于数据表示而不是基于任务的算法。...人工智能和商业决策 在人工智能问世之前，企业不得不依赖于不一致的数据。因此，决策过程不是很精确。就在那时，人工智能来拯救世界。现在，有了人工智能，企业可以转向基于数据的模型和模拟。...金融行业 在金融行业发生的重大变化的推动下，机器人顾问正获得越来越多的关注。机器人顾问随着时间的推移而进化。最初，它们以一种独立的方式帮助消费者进行聚合和交易执行。...进化的第二阶段诞生了“集成机器人顾问”。集成的机器人顾问模型对提供者和消费者都有帮助。这些顾问提供了辅助建议和预测模型。这种模式在零售和机构产品中尤其流行。...此外，对改变消费者行为模式有良好的洞察力是至关重要的。市场趋势在不断地变化，对时尚动态的预测是做出好的营销决策不可避免的。 基于人工智能的建模和数据模拟技术使您能够深入了解您的买家角色。
作为一个21世纪的程序员，遇到这种诡异且暂时没头绪的问题，第一反应当然是先 Google 一下啦，毕竟不会 StackOverFlow 的程序员不是好运维！...因此，我们计划首先尝试同时模拟这几个操作，观察是否能够在新的环境中复现。...然而经过多次尝试，我们并没有复现出类似于上述数据不一致的场景。 抽丝剥茧，初现端倪 紧接着，在之后的测试中无意发现，client 指定不同的 endpoint 写数据，能够查到数据的节点也不同。...于是，我们走读了一遍 Auth 操作相关的代码（如下），发现只有在进行权限相关的写操作（如增删用户/角色，为角色授权等操作）时，AuthRevision 才会增加。...根据之前的排查结果，很有可能是 auth 操作导致的数据不一致，因此我们实现了一个 monkey 脚本，每隔一段时间，会向集群写入随机的用户、角色，并向角色授权，同时进行写数据操作，以及随机的重启集群中的节点
它拥有的反应程序特别简单，平时运转是没有问题的，但在许多情况下，蚂蚁只会生搬硬套地根据这个程序作出机械反应。 另一种蚂蚁证明，蚂蚁有限的大脑不但容易受到环境欺骗，而且还会遭到其他生物的操控。...大脑的抗改变倾向还使得人们倾向于保留如下几种东西的原样： 以前的结论 忠诚度 身份 社会认可的角色 由于避免不一致倾向引起的槽糕决定所造成的问题特别严重，所以我们的法院采用了一些重要的措施来对付它。...有趣的是，这种心态会在整场比赛中反复出现，如果正反方都足够优秀的话。 避免不一致倾向给文明社会带来了许多良好的影响。...例如，大多数人在生活中不会表现出与他们的公共责任、新的或旧的公共认同等不一致的行动，而是会忠于职守，扮演好牧师、医生、公民、士兵、配偶、教师、职员等角色。...避免不一致倾向造成的结果之一是，人们在获取新身份的过程中作出的重大牺牲会提高他们对这种新身份的忠诚度。毕竟，如果他们认为某样东西并不好，却又为之作出重大牺牲，那他们的行为将会显得和他们的思想恨不一致。
在神经网络中，他们试图使晶体管的行为像人脑的神经元一样。机器学习涉及到使用人工神经网络(ANS)来促进多层学习。...在本文中，我们将讨论人工智能改变企业决策的一些有趣方法。 人工智能与商业决策 在AI首次亮相之前，企业不得不依赖不一致的数据。因此，决策过程并不十分精确。...进化的第二阶段产生了“综合机器人顾问”。集成的机器人顾问模型帮助了供应商和消费者。这些顾问提供辅助建议和预测模型。这种模式在零售和机构产品中尤其流行。...这个模型是为了帮助金融服务部门(Fss)的公司绘制买方角色图，预测客户行为，模拟市场趋势和公司未来，$ecure使这些fss公司能够在几秒钟内做出实时的商业决策。...使用AI，搜索引擎定期对某些网站的人们的兴趣进行排名。在所有其他评分系统中，这些AI机器人使用各种算法来达到目标的HITS和Page Rank。
KPI监控报表中，都把指标命名为营收 同义不同名，指标统一逻辑一致，但不同产品命名不一致，不同阶段、或不同业务方/产品经理对指标命名不同，导致在不同数据产品页面，同一指标不同名 口径不清晰，只是同义词再复述一遍...数据质量差，指标管理常见的问题综合在一起，往往会导致业务对数据指标的信任度大打折扣，发现数据波动后，第一反应是先和数据部门确认数据是不是有问题，而不是去考虑业务上有何变动。...，而指标管理的数据集模块一般是面向分析的，联系是数仓模型可以作为数据集的数据源，在分析应用时，在进行模型的关联。...角色管理：主要是解决批量管理用户权限的问题，例如给运营角色开通对应权限后，绑定这个角色的用户都具有相同的权限，不需要再逐个开通。...角色管理解决通用权限需求，用户自定义申请或资源权限绑定解决个性化权限需求。 三、指标管理平台彻底解决数据口径不一致的问题吗？
这对于在数十亿人的世界中生存至关重要，在这个世界上，我们遇到的大多数人都是完全陌生的人，他们的信仰可能与我们不一致。...我们的道德良知使我们能够在对话中对任何不恰当的事情做出快速反应，并预测其他人将如何对我们的言论做出反应。 但不仅如此，一个违反了简单规范的人，他的整个性格都会遭到质疑。...体面的规范已经将冒犯性行为推向了社会边缘，所以我们中的大多数人也不敢这样的话。 相比之下，聊天机器人不会意识到有些话是它们不应该说的，无论这些话在统计学上的可能性有多大。...聊天机器人的问题不在于「黑盒子」或技术不熟悉，而是因为长期以来不可靠和令人反感，并且没有努力改进甚至没有意识到存在问题。 开发人员当然知道这些问题。...聊天机器人在教育工作者中引起的恐慌足以说明它们在书本知识学习上令人印象深刻。 但问题在于聊天机器人不在乎（care）。它们没有任何想要通过对话实现的内在目标，也不受他人想法或反应的激励。
，而是改用层次化生成方式：先在Plan阶段生成故事角色，角色的各种属性和大纲，然后在Draft阶段给定故事大纲和角色，反复生成具体的段落，这些具体段落由Rewrite阶段筛选，挑出与前一段落高度相关的生成段落...编辑（Edit）模块 最后编辑模块解决了检测（detecting）和纠正（correcting）长距离事实不一致的问题。...为了使该任务更具可操作性，研究人员把重点放在人物属性（如年龄、职业、与其他人物的关系）的事实不一致上。 在高层次上，检测系统以「属性字典」的形式为每个角色维护一个紧凑的知识库。...对于每个新的故事段落，只对照这些属性值字典来检查事实冲突，然后为新的段落更新字典，当检测到新的字符时创建新的字典。...与两个基线对比，RE3在连贯性和相关性方面都有明显的大幅提高，标注人员还将RE3的故事标记为具有明显较少的写作问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
