cbs，不足部分用空格填充 lcase：把大写字符转换为小写字符 ucase：把小写字符转换为大写字符 swab：交换输入的每对字节 noerror：出错时不停止 notrunc：不截短输出文件 sync...即使在dd命令中输错哪怕一个字符，都会立即永久地清除整个驱动器的宝贵数据。是的，确保输入无误很重要。 切记：在按下回车键调用dd之前，务必要考虑清楚！...你已插入了空的驱动器（理想情况下容量与/dev/sda系统一样大）。...在本文中，if=对应你想要恢复的镜像，of=对应你想要写入镜像的目标驱动器： # dd if=sdadisk.img of=/dev/sdb 还可以在一个命令中同时执行创建操作和复制操作。...他曾告诉我，他监管的每个大使馆都配有政府发放的一把锤子。为什么？万一大使馆遇到什么危险，可以使用这把锤子砸烂所有硬盘。 那为什么不删除数据呢？你不是在开玩笑吧？
然而，在某些情况下，你可能希望直接使用SQL执行复杂查询，以获得更好的控制和性能。本文将引导你通过使用JPA中的原生SQL查询来构建和执行查询，从而从数据库中检索数据。...查询是使用我们之前构建的SQL字符串来创建的。...在这种情况下，结果列表将包含具有名为depot_id的单个字段的对象。...在需要执行复杂查询且标准JPA映射结构不适用的情况下，这项知识将非常有用。欢迎进一步尝试JPA原生查询，探索各种查询选项，并优化查询以获得更好的性能。...这种理解将使你在选择适用于在Java应用程序中查询数据的正确方法时能够做出明智的决策。祝你编码愉快！
首先我要说，公司目前制度不规范，对我们来说是个机遇，绝对是个机遇！ 遇到这个好机会你还在等什么？如果说这个公司已经足够好了，那他还请你过来做什么？你的能力还足以让公司有更高的提升么？...自己一定要搞清楚，然后考量公司其他方面的安排是否会导致自己无法达成自己的目标？如果不会，并且自己基本能接受公司的不规范，那就好好做呗，能提意见提意见，能改变尽量改变，改变不了也不能忘记自己的目标。...搞那么半年一年实现自己想要的目标为止。然后换一家好公司。否则还能怎样？我们的选择要么改变自己要么改变别人，千万不要一方面抱怨公司，另一方面还赖在公司不走，那是最令人鄙视的人生了！...如果要，那恭喜，你一定要得到尚方宝剑，特别是对于比较国企话的公司，否则出师无名，人家不拽你。如果上面没这个要抓测试提高质量的目的，你怎么办？跟上面忽悠呗！...这个过程可能需要经过2轮，因为要将自己修改后的东西在和别人沟通么。
1、点击[扬声器] 2、点击[声音] 3、点击[播放] 4、点击[扬声器] 5、点击[属性] 6、点击[增强] 7、点击[环境] 8、点击[设置] 9、点击[铺地毯的走廊] 10、点击
这篇论文提出了一种高稀疏性基础大型语言模型（LLMs）的新方法，通过有效的预训练和部署，实现了模型在保持高准确度的同时，显著提升了处理速度。...例如，通过量化和稀疏化，模型在CPU上的速度提升了多达8.6倍。...在CPU上使用Neural Magic的DeepSparse引擎，实现了高达3倍的推理加速。 在GPU上通过Neural Magic的nm-vllm引擎，实现了1.7倍的推理加速。...通过使用稀疏化和量化的方法，模型在CPU上的处理速度提升了最多8.6倍。 与以前研究的比较： 相比于之前的研究，该论文中的方法在保持模型准确率的同时，能够实现更高级别的稀疏度和更快的处理速度。...这种方法尤其适用于处理复杂的任务，如对话、代码生成和指令执行，其中传统的剪枝方法往往难以保持高准确率。 更有效的模型压缩：通过预训练的稀疏模型，可以在不牺牲性能的前提下，实现更高程度的模型压缩。
本文将比较各种降维技术在机器学习任务中对表格数据的有效性。我们将降维方法应用于数据集，并通过回归和分类分析评估其有效性。我们将降维方法应用于从与不同领域相关的 UCI 中获取的各种数据集。...通过计算rmse和r2_score来评估所有模型的性能。并返回包含所有详细信息和计算值的数据集，还将记录每个模型在各自的数据集上训练和测试所花费的时间。...梯度增强回归和支持向量回归在两种情况下保持了一致性。这里一个主要的差异也是预期的是模型训练所花费的时间。与其他模型不同的是，SVR在这两种情况下花费的时间差不多。...但是线性回归、支持向量回归和梯度增强回归在原始和PCA案例中的表现是一致的。 在我们通过SVD得到的数据上，所有模型的性能都下降了。 在降维情况下，由于特征变量的维数较低，模型所花费的时间减少了。...除了LDA（它在这些情况下也很有效），因为它们在一些情况下，如二元分类，可以将数据集的维度减少到只有一个。 当我们在寻找一定的性能时，LDA可以是分类问题的一个非常好的起点。
，主要有两种方式 采用 AUTO-INC 锁，也就是在执行插入语句时，就在表级别上加一个AUTO-INC锁。...然后，为每条待插入记录的AUTO_INCREMENT修饰的列分配递增的值。在该语句执行完成之后，再把AUTO-INC锁释放掉。...需要注意的是，在释放锁的时候，不同于一般情况下的读锁和写锁，是在事务执行完成之后自动释放锁。AUTO-INC锁是在当前语句插入完成之后释放的。...采用一个轻量级的锁，在为插入语句生成AUTO_INCREMENT修饰的列分配递增的值时获取该锁，在数值分配完成后就释放该锁。所以采用这种方式的话，必须清楚该插入语句具体的插入数量。...锁方式； 若值为1，轻量级锁方式； 若值为2，两种方式混着来（就是插入记录数量确定的情况下使用轻量级锁，不确定时采用AUTO-INC锁方式）。
echo $VAR 有没有一种方法可以通过只执行 export.bash 而不 source 它获取 $VAR？ 答： 不可以。 但是有几种可能的解决办法。...最明显的方法，你已经提到过，是使用 source 或 ....在调用 shell 的上下文中执行脚本: $ cat set-vars1.sh export FOO=BAR $ . set-vars1.sh $ echo $FOO BAR 另一种方法是在脚本中打印设置环境变量的命令.../set-vars2.sh)" $ echo "$FOO" BAR 在终端上执行 help export 可以查看 Bash 内置命令 export 的帮助文档： # help export export...help eval 相关阅读： 用和不用export定义变量的区别 在shell编程中$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别 ----
魔改StyleGAN模型为图片中的马添加头盔 介绍 GAN体系结构一直是通过AI生成内容的标准，但是它可以实际在训练数据集中提供新内容吗？还是只是模仿训练数据并以新方式混合功能？...在本文中，我将讨论“重写深度生成模型”（https://arxiv.org/abs/2007.15646）一文，该文件可直接编辑GAN模型，以提供所需的输出，即使它与现有数据集不匹配也是如此。...例如，经过人脸训练的GAN将能够生成相似外观的逼真的面孔。GAN可以通过学习训练数据的分布并生成遵循相同分布的新内容来做到这一点。...但是，如果我们想要眉毛浓密或第三只眼的脸怎么办？GAN模型无法生成此模型，因为在训练数据中没有带有浓密眉毛或第三只眼睛的样本。...但是，这需要了解内部参数及其对输出的影响，这在过去是一个很大的挑战。虽然，本文已证明这是可行的。 通过重写模型在上下文中复制和粘贴特征 训练和重写之间的区别类似于自然选择和基因工程之间的区别。
♣ 题目部分 在Oracle中，如何在不执行SQL的情况下获取执行计划？ ♣ 答案部分 1、“EXPLAIN PLAN FOR SQL”不实际执行SQL语句，生成的计划未必是真实执行的计划。...2、SQL*Plus的AUTOTRACE功能，命令：SET AUTOTRACE TRACEONLY EXPLAIN。...除SET AUTOTRACE TRACEONLY EXPLAIN外其它的AUTOTRACE方式均实际执行SQL。...但是，如果该命令后执行的是DML语句，那么该DML语句是确实被Oracle实际执行过的。 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典》，作者：李华荣。
当需要进行检测URL是否重复的时候，只需要将这个URL进行Hash映射，如果得到的地址已经存在，说明已经被下载过，放弃下载，否则，将该URL及其Hash地址作为键值对存放到Hash表中。...这样，URL去重存储库就是要维护一个Hash表，如果Hash函数设计的不好，在进行映射的时候，发生碰撞的几率很大，则再进行碰撞的处理也非常复杂。...而且，这里使用的是URL作为键，URL字符串也占用了很大的存储空间。 爬虫策略 – 广度优先搜索 广度优先策略是指在抓取过程中，在完成当前层次的搜索后，才进行下一层次的搜索。...该算法的设计和实现相对简单。在目前为覆盖尽可能多的网页，一般使用广度优先搜索方法。也有很多研究将广度优先搜索策略应用于聚焦爬虫中。...全链接爬取时如何记录已经访问过的url： so： and 已知服务器信息时，如何过滤存在别名的url地址： such as： so: 如何避免在动态虚拟web空间的循环和重复？
pandas 官方文档地址：https://pandas.pydata.org/ 在 Python 中，使用 pandas 库通过列表字典（即列表里的每个元素是一个字典）创建 DataFrame 时，如果每个字典的...首先，我们需要了解什么是 DataFrame 以及为什么会有通过列表字典来创建 DataFrame 的需求。...当通过列表字典来创建 DataFrame 时，每个字典通常代表一行数据，字典的键（key）对应列名，而值（value）对应该行该列下的数据。如果每个字典中键的顺序不同，pandas 将如何处理呢？...在个别字典中缺少某些键对应的值，在生成的 DataFrame 中该位置被填补为 NaN。...总而言之，pandas 在处理通过列表字典创建 DataFrame 时各个字典键顺序不同以及部分字典缺失某些键时显示出了极高的灵活性和容错能力。
需求：有一个图片列表，我想要在图片onload成功之后获取加载成功的图片列表，图片资源加载为异步，我们使用ES7的async await方式实现，多张图片，是用for循环。...注意：图片加载失败一定要加监听，await只有在有返回之后才会继续向下执行，无论成功与失败，否则第一张图加载失败，下面的await的都不会执行。
编写标记函数（LFS）：标记函数是任何可以将数据作为输入的python函数，函数通过使用一些规则来输出该行的标签。例如，如果我们的任务是“电子邮件垃圾邮件检测”，则可以构建一个如下所示的标签函数。...在二元分类问题的情况下，标签为0（不存在标签）或1（标签的存在）或-1（信息不足，不标记）。...但是一般情况下两阶段的方法优于单阶段方法，因为这样可以选择任何LM和EM组合，通过不同的组合可以找到最佳的性能。因此本文还是使用将步骤1和步骤2分开进行。...这里的正样品和负样品之间的边缘差值是一个超参数。 5、所有样本上的置信度正则化：:上述整个方法只有在置信度(预测概率)是正确的，而错误标记的样本置信度很低的情况下才有效。...在两步弱监督方法中结合这些框架，可以在不收集大量手动标记训练数据集的情况下实现与全监督ML模型相媲美的准确性! 引用： Want To Reduce Labeling Cost?
然后告诉开发人员，在完成功能的开发，向测试人员提测前，需要在自测环境完成自测。...这种锚定效应会带来“心理账户”效应，即开发人员设计和写代码的时间，与修复包括自测在内的测试所发现bug的时间，分属两个不同的心理账户。在开发阶段，他们不会使用修bug阶段的账户里的时间。...这种锚定效应会带来行为经济学的“心理账户”效应，即开发人员设计和写代码的时间，与修复包括自测在内的测试所发现bug的时间，分属两个不同的心理账户。在开发阶段，他们不会使用修bug阶段的账户里的时间。...在实验开始前，两个开发团队的负责人，需要各自保证开发人员都拥有自测环境，并准备好度量开发人员自测一次通过率的观测工具。即能统计出开发人员开发完功能，首次给测试人员测试且一次通过的比例。...实验组团队负责人，就是你，在实验开始前一天，召集所有开发和测试人员，向他们宣布，在本开发组，开发和测试人员的岗位，在未来一段时间内，比如6周，分别改名为系统红军和系统蓝军。
然后告诉开发人员，在完成功能的开发，向测试人员提测前，需要在自测环境完成自测。...这种锚定效应会带来“心理账户”效应，即开发人员设计和写代码的时间，与修复包括自测在内的测试所发现bug的时间，分属两个不同的心理账户。在开发阶段，他们不会使用修bug阶段的账户里的时间。...这种锚定效应会带来行为经济学的“心理账户”效应，即开发人员设计和写代码的时间，与修复包括自测在内的测试所发现bug的时间，分属两个不同的心理账户。在开发阶段，他们不会使用修bug阶段的账户里的时间。...在实验开始前，两个开发团队的负责人，需要各自保证开发人员都拥有自测环境，并准备好度量开发人员自测一次通过率的观测工具。即能统计出开发人员开发完功能，首次给测试人员测试且一次通过的比例。...实验组团队负责人，就是你，在实验开始前一天，召集所有开发和测试人员，向他们宣布，在本开发组，开发和测试人员的岗位，在未来一段时间内，比如6周，分别改名为*系统红军*和*系统蓝军*。
SHAP值的基本实现 无论何时，当使用各种循环构建代码时，通常最好从最内部的循环开始向外工作。试图从外部开始构建代码，按运行顺序构建代码，容易混淆且在出现问题时更难进行故障排除。...在Python中，字典是强大的工具，这就是我们将用来跟踪每个样本在每个折叠中的SHAP值。 首先，我们决定要执行多少次交叉验证重复，并建立一个字典来存储每个重复中每个样本的SHAP值。...这是通过循环遍历数据集中的所有样本并在我们的空字典中为它们创建一个键来实现的，然后在每个样本中创建另一个键来表示交叉验证重复。...接下来，我们在现有代码中添加一些新行，使我们能够重复交叉验证过程CV_repeats次，并将每次重复的SHAP值添加到我们的字典中。...注：收集每个折叠的测试分数可能也很重要，尽管我们在这里不这样做，因为重点是使用SHAP值，但这可以通过添加另一个字典轻松更新，其中CV重复是键，测试分数是值。
福大大 答案2021-04-25： 前缀和+左大右小的双端队列。时间太晚了，所以写得简单。 代码用golang编写。...main() { arr := []int{1, 2, -3, 4, -5} ret := maxSum(arr, 5) fmt.Println(ret) } // O(N)的解法
【示例4】：将data里面不与demo重复的数据进行添加进demo中 # 在多场景的情况下需要有特殊操作 demo = [1] data = [1, 2, 3, 4, 5, 6] # 将data里面不与...在python代码执行的规则性能上面来看，其效率会更好一些；不过不建议处理过于复杂的结构，不利于代码维护及调试 元组推导式及集合推导式 的操作与列表推导式相同 二、字典推导式 1....总结 集合推导式是Python中一种高级且紧凑的构造集合（set）的方式，它借鉴了列表推导式的概念，但生成的是一个不包含重复元素的集合。...特点总结： 内存效率：生成器推导式在内存中不保存所有生成的值，而是在每次迭代时生成下一个值，这对于大数据处理至关重要。 惰性求值：直到调用（如通过迭代或转换为列表等操作），生成器才开始计算。...通过使用圆括号而非方括号定义，生成器推导式允许程序在遍历数据集合的同时保持低内存占用，非常适合于数据流处理和高效循环遍历场景。
SHAP值的实施 每当你构建带有各种循环的代码时，通常最好从最内部的循环开始，然后向外部扩展。尝试从外部开始并按照代码将运行的顺序构建代码会更容易混淆，当事情出错时也更难排除故障。...无论何时，当你构建带有各种循环的代码时，通常最好从最内部的循环开始，然后向外部扩展。通过尝试从外部开始构建代码，并按照代码将运行的顺序构建，更容易混淆，并且在出现问题时更难进行故障排除。...字典在Python中是强大的工具，这就是我们将使用它来跟踪每个样本在每个折叠中的SHAP值的原因。 首先，我们决定要执行多少次交叉验证重复，并建立一个字典来存储每个样本在每次重复中的SHAP值。...通过循环遍历我们数据集中的所有样本，并在我们的空字典中为它们创建一个键，然后在每个样本内部创建另一个键来表示交叉验证重复。...在不太理想的情况下，像重复的交叉验证这样的技术将揭示实际数据在结果和特征重要性方面的不稳定性。
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