10年前我们对产品的应用，并不是像现在手机上这么多的应用，我们操作更多的是在电脑上，这种情况下，用鼠标和键盘的操作方式就会更加准确，更加方便。...另外一个是硬件的发展也就是GPU/CPU硬件的发展，计算速度相比几年前高了几十个量级，更加突出的是GPU的应用，特别是在深度需要方面的应用。...这相当于一个训练的点，然后再对这个数据进行分帧，比如说25毫秒作为一个帧，不断的往后移，对每帧的数据对数变化，如果是16K，就是400个点，相当于这一帧的数据里面，之前是时间上面的先后点，然后再变成在这一帧上不同频率的声音是怎么分布的...深度学习在语音识别上面的工作，主要是有DNN、LSTM、CLDNN，看起来是一些英文字母，其实都是深度学习的神经网络。...深度学习在语音识别上面的工作，主要是有DNN、LSTM、CLDNN，看起来是一些英文字母，其实都是深度学习的神经网络。
10年前我们对产品的应用，并不是像现在手机上这么多的应用，我们操作更多的是在电脑上，这种情况下，用鼠标和键盘的操作方式就会更加准确，更加方便。...另外一个是硬件的发展也就是GPU/CPU硬件的发展，计算速度相比几年前高了几十个量级，更加突出的是GPU的应用，特别是在深度需要方面的应用。...深度学习在语音识别上面的工作，主要是有DNN、LSTM、CLDNN，看起来是一些英文字母，其实都是深度学习的神经网络。...Dense，有一些高效的企业会提出增加新的网络，比如说可能会把卷积网络加很多层，可能会加10几层，因为卷积网络的特点是如果加10几层后会提出来声音特征，最后的识别效果也会更好 23.png 最近几年来在语音识别上面有一些新的技术...附件如下： 罗冬日：深度学习在语音识别上的应用.pdf
一，简单配置方法： 1、记录类型选择隐形URL 2、记录值解析到一级域名对应的端口 (阿里云的好像不太灵) 二、Apache配置代理： 1、http.conf: NameVirtualHost *:
LoRaWAN工作在ISM频段，不同地区的ISM频段不同，因此LoRaWAN在不同的地区有不同的参数。 目前主要包括以下几个参数标准： ?...SF9 / 125 kHz 1760 4 LoRa: SF8 / 125 kHz 3125 5 LoRa: SF7 / 125 kHz 5470 6...15 RFU 8.3功率 终端设备： 频率在920.9...~921.9MHz之间，不能超过MaxEIRP（+10 dBm） 频率在922.1~923.3MHz之间，不能超过MaxEIRP（+14dBm） 网关设备： 不能超过MaxEIRP（+23dBm） 8.4
在简单的场景下，MyBatis可以替你自动映射查询结果。 如果遇到复杂的场景，你需要构建一个result map。...自动映射的功能也能够在特殊的resultMap下继续工作。在这种情况下，对于每一个结果映射的集合，所有出现在结果集当中的列，如果没有被手动的设置映射，那么它都会被自动的映射。...在接下来的例子中， id 和 userName列将被自动映射， hashed_password 列将根据配置映射。...PARTIAL - 会自动的映射结果，除了那些定义在内部的已经存在嵌套的映射(默认) FULL - 自动映射所有（但当不同表有相同的列名时容易出错,别用）。
我们在开发项目时，经常用到的就是全局变量，在vue.js项目中，只要在main.js设置好全局变量后，在所有的页面方法和模板中都可以引用，把vue.js项目中的代码直接拷贝到mpvue时，发现在模板中不可用...x-oss-process=style/xx-compress' (2).在Vue页面模板中使用(不可行) 解决方案: (1).在data中设置变量，可直接使用 <img...$middleImg } 有些复杂的方法无法在template中直接写method，我们就可以用computed属性如上述方法这样，就可以直接使用了。
通过实例名称可以得到实例对应的访问地址 fallback 配置熔断 url 配置一个绝对的地址访问，默认为空字符串，当其不空时，则使用该地址访问 path 配置一个所有方法级别的mappings 相当于在类上加...user/xxx1 /user/xxx2 /user/xxx3 如果想放着以上地址，api 有三种实现方式 在所有的方法中 写明全路径 例如 @RequestMapping("/user/xxx1") 在类上写...artifactId>user-server-api 0.0.1-SNAPSHOT 需要注意的是，因为在...其中后面的地址为网关访问地址 user-server-api.url=192.168.0.101:8089/api/user-server/ 在启动类中添加注解 @EnableFeignClients...spring项目，例如 ssm 精力有限只测试了 spring mvc 项目 配置 如果使用非 spring cloud，则应该在 api 的 FeignClient 注解上设置 url,例如例子程序 在项目配置
一.引入：查看(容器)文档时常常遇到的场景 我们在https://cplusplus.com/reference/forward_list/forward_list/查看类模板时，常常会看到这些东西，...其实我们在学习函数参数时也知道默认实参，但在类模板中遇到这种往往犯迷糊；我们直接给出结论：allocator是一个仿函数默认模板实参 二.默认模板实参详解(含代码演示) 前置知识： 仿函数...：把一个类用（）重载（类中实现一个operator()），让其能够实现函数的功能 我们可以举一个例子：我们重写 compare，默认使用标准库的 less 函数对象模板 // compare 有一个默认模板实参...if (f(vl，v2)) return -1；//使用时，用f()————它是一个仿函数， if (f(v2，vl)) return l; return0: } 分析这段代码： 我们为此模板参数提供了默认模板实参...less并为其对应的函数参数也提供了默认实参T 默认模板实参指出：compare 将使用标准库的 less 函数对象类(即仿函数)，它是使用与 compare一的类型参数实例化的 默认函数实参指出
下面我们将讨论人员定位系统的功能及在不同领域的应用。人员定位系统的功能人员定位系统的主要功能是实时人员定位，系统可以通过使用无线定位终端来跟踪室内和室外的员工、病人、客户或其他人员。...人员定位系统还可以对接第三方视频监控系统，在定位的同时，可快速调出监控查看现场情况。人员定位系统可以针对不同行业拓展一些功能，比如门禁一卡通、电子作业票、巡检等功能。...人员定位系统在不同领域的应用工业领域人员定位系统在工业领域有着广泛的应用，特别是危化企业，比如石油化工厂这种，其它高危行业比如电厂、工地、隧道、矿山等也会用到人员定位系统。...军事领域人员定位系统在军事领域中也有广泛的应用。随着技术的不断发展，这种系统可以帮助士兵在任何环境下定位，并准确地锁定目标。...在未来，人员定位系统很可能会在更广泛的地区和场合中得到应用。
急速增长的业务 2016 年国庆前，同程的票务项目（微信九宫格中的火车票、机票等票务业务背后是同程在提供）由于流量激增，订单库压力越来越大，同时相关业务需求也在增加，开发不断的在订单库上新增各种查询，例如为了及时定位异常而增加的限定各类条件的分钟级订单量监控...（每分钟执行根据不同的条件进行汇总的订单量）。...当发生异常的时候，监控系统会第一时间发现，然后自愈系统会依据提前制定的愈合逻辑处理对应异常，在第一时间恢复应用的可用。 更大规模的使用 业务上线以后，我们很快又迁移了机票业务实时同步业务到 TiDB。...其中最大的一个集群 10 多个数据节点，近十 TB 数据，数据量过百亿，支撑了每天过亿的访问，并提供千万级别的数据监控服务，平均 QPS 在 5000，高峰 QPS 过万。...通过 TiDB-Operator 使可以自动化部署和管理 TiDB 及周边工具，自动化部署这些应用以及使后端获得故障转移能力，这样可以大大降低运维成本，同时提供丰富的接口方便后续对其进行扩展。
无论是在大型工程、软件开发、系统制造之类的项目管理中运用报表数据分析的方法及时掌握项目运行情况，也能科学准确的预测项目成本与风险。...葡萄城行业报表模板库此次发布了包含人员效能分析、项目资源分析、计费工时分析、结算时间分析等8张在项目管理中运用的典型报表模板。...通过行业报表模板库，用户不仅可以查看各行业的经典报表布局及样式，还可快速体验报表高级应用中的钻取、联动、跳转、自定义过滤以及打印等功能，并通过模板库自带的报表设计器快速查看报表实现方式和数据结构，以“所见即所得...”的方式修改模板，查看效果，并下载工程文件应用到实际项目中。...葡萄城的控件和软件产品在国内外屡获殊荣，在全球被数十万家企业、学校和政府机构广泛应用。
start offset 说明：返回一个指定key中位的值为1的个数(是以byte为单位不是bit) 返回值：LONG bitOp operation destkey key [key …] 说明：对不同的二进制存储数据进行位运算... 大概的空间占用计算公式是：($offset/8/1024/1024)MB 四、bitmap的使用场景 使用方式很多，根据不同的业务需求来，但是总的来说就两种，以用户为例子： 1.一种是某一用户的横向扩展...1.视频属性的无限延伸 需求分析：一个拥有亿级数据量的短视频app，视频存在各种属性(是否加锁、是否特效等等)，需要做各种标记。...可能想到的解决方案： 1.存储在mysql中，肯定不行，一个是随着业务增长属性一直增加，并且存在有时间限制的属性，直接对数据库进行加减字段是非常不合理的做法。...Bitmap为例： 可以编码为0,8,2,11,1,2,3,11 其意思是:第一位为0，连续有8个，接下来是2个1，11个0，1个1，2个0，3个1，最后是11个0（当然此处只是对RLE的基本原理解释，实际应用中的编码并不完全是这样的
这篇论文是 GraphSage 一次成功的应用，也是 GCN 在大规模工业级网络中的一个经典案例，为基于 GCN 结构的新一代 Web 级推荐系统铺平了道路。...与纯粹基于内容的深度模型（例如，递归神经网络）不同，GCN 会利用内容信息以及图结构。...GCN 在工业中应用的主要挑战在于如何在数十亿节点和数百亿边的网络中高效完成训练，对此论文提出了以下几种改进措施： 「动态卷积」：通过对节点的领域进行采样构建计算图来执行高效局部卷积，从而减轻训练期间对整个图进行操作的需要...底部是节点的输入，每个节点具有不同的输入，但是共享神经网络的输入。 下图为「局部卷积操作的前向传播算法」的伪代码，也是 PinSAGE 算法的核心： ?...下图为不同模型的计算节点对相似度的概率密度函数，可以看到 PinSAGE 的相似度距离分布更加广泛： ?
携程金融从 2020 年开始引入大规模图存储和图计算技术，基于 NebulaGraph 构建了千亿级节点的图存储和分析平台，并取得了一些实际应用成果。...图平台建设图片2.1 图平台建设我们的图平台早期只有 1 个 3 节点的 Nebula 集群。随着图应用场景的不断扩充，需要满足实时检索、离线分析、数据同步与校验等功能，最终演化成上述架构图。...目前，数据血缘也是携程金融在图数据库上的一个经典应用。3.2 风控关系人图关系人图常用于欺诈识别等场景，它是通过 ID、设备、手机标识以及其他介质信息关联不同用户的关系网络。...这种回溯方式更直观、简洁，使用简单的 API 即可完成，在性能上相比 Hive 也有 1 个数量级以上的提升（二阶回溯，图节点：百亿级，待回溯节点：10 万级)。...我们基于 NebulaGraph 构建了百亿级的反欺诈图，在查询性能的优化方面进行了较多思考。图片此图 Schema 为脱敏过后的部分图模型，当中隐藏很多建模信息。
截止目前，小红书使用的 TiDB 节点数在 200+ 个，未来也有更大扩展空间。...在版本选择方面，不同版本提供的功能不一样，同时也要考虑版本升级的成本。...我们目前绝大多数都是部署在腾讯云和 AWS 上，并且开始慢慢尝试在 Bare-Metal 上的应用。 第三点是监控、报警、日志收集。我将这个问题分为三个级别：机器级、应用级和业务级。...机器级指机器主机上的问题，包括如何做监控、报警、日志收集，虽然这点与该数据服务组件没有太大关系，但是我们仍然需要关注；应用级指该数据服务组件的报警、监控、日志收集具体是怎么做的；业务级指特定的业务有特定的报警需求...三、TiDB 在小红书多场景下的应用 场景 1：展示类业务 [4.png] 图 4 TiDB 在小红书的第一个应用场景是展示类业务，它的 pipeline 如图 4 中红色部分所示
---- 二、快速使用EJS 1、安装ejs与express cnpm install ejs express -D 2、在项目中新建demo.js: const express = require("...，转为HTML数据 let html = ejs.render(template, data); // 将数据在浏览器进行展现 res.send(html);})app.listen(...代码解析： ejs.render()方法：用于将数据（data）在指定的模板（template）中进行展示，生成HTML ：用于将数据的属性在模板中进行输出 注意：数据的类型需要是对象...所以我们可以将模板放到文件中，现在对以上示例进行改造。 1、创建views文件夹 2、在views文件夹内创建one.ejs模板文件: <!...__express);// 或// app.engine('html', require('ejs').renderFile); 我们可以在views文件夹内新建index.html，内容: <!
title$是消费cx-carousel的Component传入的Observable对象：
这意味着需要随着查询时间区间的不同，而呈现出不同的图结构模型的数据，我们称之为动态图结构。 在动态图结构的设计上，涉及到的一个问题是：在被查询的区间上，什么样的边关系应该被返回？...[百亿级图数据在快手安全情报的应用与挑战] 存储层架构图 我们对存储层进行了充分的测试、代码改进与参数优化。...[百亿级图数据在快手安全情报的应用与挑战] 这里我们总结下什么条件下能执行「limit 截断优化」及其收益： [百亿级图数据在快手安全情报的应用与挑战] 表注释: N 表示 vertex 出度，n 表示...问题二：关系图在点击事件触发后，图会有较长时间的转动，无法辨认点击了哪个节点。 解决方案：获取初次渲染图形时每个节点的窗口位置，在点击事件触发后，给每个节点位置固定下来。...例如，群控设备与正常设备在图数据上的表现存在明显区别： [百亿级图数据在快手安全情报的应用与挑战] 对于群控设备的识别： [百亿级图数据在快手安全情报的应用与挑战] 六.
但随着企业级应用越来越复杂，使用 SQL 实现数据运算和处理也开始面临许多架构层面的严重问题。...越来越多的应用开始采用Python实现数据处理。 不过，对于企业级应用，Python 也有两个重要的硬伤。...混乱的版本 Python 的版本混乱是很多开发者所头疼的事情，在企业应用时更是如此。Python 起初是一门个人级程序语言，在设计时并未考虑太多企业级应用中协同工作的需求，个人用起来方便就行。...每个开发者都有一个自己认为“好用”的版本，这在企业级应用时会有很严重的问题，比如两个开发者开发的两个应用放到同一服务器后因为 Python 版本不兼容，导致应用程序无法运行。...在个人开发过程中，这也不是什么大问题，自己选择兼容的库包和 Python 版本就行。但在企业级应用中，这一问题就会被放大，A 应用依赖的库包与B应用依赖的库包不兼容，C 应用又与 D 应用冲突…。
携程金融从2020年开始引入大规模图存储和图计算技术，基于nebula构建了千亿级节点的图存储和分析平台，并取得了一些实际应用成果。...图平台建设 我们的图平台早期只有1个3节点的nebula集群，随着图应用场景的不断扩充，需要满足实时检索、离线分析、数据同步与校验等功能，最终演化成上述架构图。...遇到的问题 在nebula应用过程中，也发现一些问题，期待逐步完善： 1）资源隔离问题，目前nebula没有资源分组隔离功能 ，不同业务会相互影响；如业务图A在导数据，业务图B线上延迟就非常高。...目前，数据血缘也是金融BU在图数据库上的一个经典应用。 3.2 风控关系人图 关系人图常用于欺诈识别等场景，它是通过 ID、设备、手机标识以及其他介质信息关联不同用户的关系网络。...这种回溯方式更直观、简洁，使用简单的API即可完成，在性能上相比Hive也有1个数量级以上的提升（二阶回溯，图节点：百亿级，待回溯节点：10万级)。
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