SAP 主数据文件中字段值存在空格导致LSMW导入出现莫名错误在某项目上，笔者使用LSMW里的Direct Input方式导入物料主数据的。...后来经过反复比较导入成功和导入报错的数据，发现这些报错是由于在Excel的数据是业务人员从其它的地方复制到主数据文件模板里。这导致部分字段值的前一位实际上有一个空格。
前些时间在做一个搜索功能时发现一个比较有意思的现象，场景是这样的：在一个模态窗口中是一个订单列表，页面的顶部有若干个状态筛选框和一个搜索关键字输入框，当焦点在关键字输入框时按回车，本来是对input的keyup...事件做了监听，当发现是按了回车键时便自动提交搜索请求的，但输入关键字后按回车时页面竟然跳转了，并且出现“HTTP 错误 405.0 - Method Not Allowed无法显示您正在查找的页面，因为使用了无效方法...(HTTP 谓词)”的错误，非常纳闷。...按照错误信息及现象（页面跳转了）来看，应该是因为触发了页面提交了，但事实上，当在keyup事件里面alert时，根本还没有执行到keyup事件里面去就已经跳转了。...自动提交的动作本身浏览器在默认事件中绑定的，按键盘的操作就是keyup和keydown，我原本的按键监听是在keyup事件里写的，所以把keydown事件重写，然后终止默认事件执行就OK了。
在一个.net sln中包含多个project，其中四个project应用了同一个.net assamply：Lucene.Net。...GAC中的assambly不存在此问题，因为默认Copy Local属性为false。
然而，在主实验20%的试次中，播放的是令人意外的鸟叫声片段。然后，作者测试了认知运动停止后激活的神经抑制机制是否可以解释意外事件后WM的失败。...STN（丘脑底核）的这种影响可能会扩展到认知领域，从而中断WM。因此，作者预测WM任务中的意外事件将导致STN活动增加。...然而，在主实验20%的试次中，播放的是令人意外的鸟叫声片段。然后测试了认知运动停止后激活的神经抑制机制是否可以解释意外事件后WM的失败。 信号-停止任务（SST）。...事实上，随着任务的进行，意外的程度会逐渐减弱(即使所有鸟鸣片段都是独一无二的)，这让我们能够模拟出高度意外和不那么意外的事件之间的效果。...图4 MS-IC（认知运动抑制独立成分） WM 任务源水平EEG结果 颅内STN-LFP实验： 作者预测，意外声音会激发STN（丘脑底核）中更多的活动，而那些募集更多STN的意外声音更有可能导致WM失败
代码重复不但会导致阅读混乱，导致 bug——修复了这里的重复片段，却遗漏了其他地方的，还会导致代码库的臃肿和可执行文件大小的膨胀。...有时候往往只需要这样做，就能让你意识到自己代码的错误，即使你的同事不发一言。这可比仅仅只是自己回顾自己的工作要来得高效得多了。...8 不要使用奇奇怪怪的数字 光是将数字插入到代码中是不对的，因为没人能理解它们代表了什么。这会混淆我们——当相同的数字用于代码中多个不同地方的时候。...有的地方可能会因此而导致变化，也有的会因此而产生bug。尽量使用命名的常量来描述要表达的值，即便它仅用于一个地方。 9 自动化 当我们在做一连串的动作时，是很容易犯错的。...优化应该只响应于性能分析，在项目结束的时候进行。提前分析阶段的优化不但浪费时间，还会导致bug。
, 调用了多少次内联函数 , 就要拷贝多少次内联函数的代码指令到调用的地方 ; 要谨慎使用 " 内联函数 " , 避免不必要的 开销 和 代码膨胀 ; 2、C++ 编译器 不一定允许内联函数的内联请求...由于 " 内联函数 " 会导致不必要的 开销 和 代码膨胀 , 因此 , C++ 编译器并不一定保证内联请求的成功 ; 使用 inline 关键字 可以请求 C++ 编译器将函数进行内联 , 但是编译器并不一定会接受这个请求..., 会降低程序的性能 ; 因此，编译器在决定 " 内联函数 " 是否 内联时 , 会进行权衡 内联带来的性能提升 和 代码大小增加的开销 ; 3、是否内联决定权在编译器手中 是否内联决定权在编译器手中...: 在 C++ 语言中，inline关键字只是对编译器的建议，编译器可以根据自己的 优化策略 自由决定是否内联函数 ; 在 普通函数 声明和定义 位置 前面加上 inline 关键字 , 只是 建议..." 宏代码片段 " 本质 是 宏定义 ; 宏代码片段 是由 预处理器 进行处理 , 执行的操作是 简单的文本替换 ; 宏代码片段 不是函数 , 没有函数那么强大的功能 , 执行时不会进行 参数和返回值
而软体机器人天生的适应性是它们在多个领域任务和环境中能发挥所长。比较典型的用处是，它们很适合进行人机交互，帮助人类进行日常活动，处理微创手术等。 ? 那么神马是软体机器人套装呢？...当机器的外环可以延展，而内环不可延展时，在压力的作用下，自然会卷曲起来了。 轮到控制系统。...配合不同材料组合起来，动作种类还可以增多（就是利用了不同材料受力时的膨胀系数不同，中学时候学过的胡克定律f=kx中k的不同导致的结果），产生诸如扭麻花、心机收缩等效果。 ?...这些传感器利用液态金属（铟镓共晶合金，又称EGaIn）在可变形的微管道内的形变数据工作。在变形时，几何结构的改变将导致其电阻变化。...在视频中可以知道，机械臂通过压力而产生形变，进而得到人类所需的动作，例如抓取、捅、螺旋前进等。弱弱地说一句，蛮适合给做“日用品”的，大人用品店老板应该懂的吧？
3.2 数据膨胀(Explode) 在join过程中，我们之前提到了一种基于BLOOMFILTER算法的优化方法。...只需要构造膨胀区间对应的随机函数即可，还是需要用到Rand()函数来实现。 数据膨胀方式带来的问题： 在解决了数据倾斜重新打散的问题之后，在计算层面会增加一定的数据计算量。...在数据随机抽样、JOIN场景中，也会极大的提升整个数据的计算性能和效率。...CTE写法中定义的SQL片段,从而达到优化的目的。...当有多个不同的分区，或者多个不同的目标输出，或者有多个不同的子逻辑的过程中，可以将主逻辑全部开发完成，然后再进行多路输出。
简介 直播平台每天都会产生海量的游戏直播视频，同时有很多内容作者从直播视频中剪辑精彩片段，进行二次创作。...DEMO: 绝地求生：拉风龙双排M416精彩刚枪片段 绝地求生：萌妹子主播四排决赛圈吃鸡精彩集锦 此外，剪辑视频带有 AI 识别的标签，比如：武器AK、双人排位、沙漠地图、8倍镜、决赛圈、主播名称等，...内容作者可以在 TGL 可按标签检索视频，进行二次创作。...目前该识别模型正在开发中。 游戏视频区域识别 一些主播会以画中画的形式，同时展示游戏视频和主播影像。在这种情况下，需要先识别游戏视频区域的坐标，如下图绿色方框所示，才能够进一步进行精彩时刻的识别。...简单地说，首先把截图进行膨胀、腐蚀，然后用 Canny 算子的到边缘图片，最后应用霍夫曼直线检测算法得到视频区域。 ?
好吧，我们就面临着这样的影响，我们在goroutines中出现了泄漏，导致应用服务器随着时间的推移而膨胀，消耗了大量的CPU和频繁的GC，影响了多个服务的SLA。...我们有一个消费者从dataChan中消费数据，但是从我们生成goroutine开始，到我们开始从通道中消费数据之前，有大量的应用程序代码驻留在那里，这些代码可以在一些处理错误|DB错误|无指针异常|panic...这就是一个goroutine看似正常，实际可能导致泄漏的情况。 我们不能在应用处理之前将channel中的值提前消费，因为消费者会阻止剩下业务逻辑的处理，直到它收到数据，从而消除了并发任务的执行。...如果静态规则的评估有问题|如果没有满足请求的有效规则|如果用户应用了一些假的促销活动，我们从ddChan中消耗数据的代码将无法到达，这导致loadDDDiscount函数成为一个无法控制的goroutine...因此，如果我们在defer函数中开始接收通道中的数据，那么在成功的情况下就会阻塞主goroutine。 方法-3 没有完美的方法。
重要性：极为重要 在‘postgres’数据库中执行下面的查询： SELECT count(*) FROM gp_segment_configuration; 如果此查询失败，主节点可能down了。...重试几次并手工检查主节点的活动。如果主节点down，重启或在主主节点没有遗留进程时激活从主节点。 表1 2. 硬件与操作系统监控 表2为推荐的硬件与系统监控活动。...如果系统表和索引被允许随着时间膨胀，扫描系统表会增加查询时间。 表4 5. 补丁与升级 表5为推荐的补丁与升级活动。 活动 过程 改进措施 保证任何修复的bug和提升被应用到核心。...通常HAWQ管理员会配置HAWQ定期轮转日志文件，创建新的日志文件。 日常的日志文件被创建在master和segment数据目录下的pg_log子目录中。...查询优化时生成的错误跟踪堆栈。 在HAWQ主节点数据目录的minidumps子目录中生成查询的minidump文件。
例如，可能有一个活动密钥只能从一个指定的合约中铸造 NFT。用户还可以创建多个密钥并需要多个签名才能执行交易。等待计时器功能允许所有者密钥设置活动密钥，以便在执行签名交易之前有一个输入时间延迟。...历史代币经济学变化在发布时，EOS 通货膨胀率设置为 5%：20%（总通货膨胀率的 1%）分配给区块生产者。...当前通货膨胀率目前的通货膨胀率为 3%。其中三分之一分配给区块生产者，三分之二分配给 ENF。网络活动用户自 2021 年初以来，每日交易量下降了 65%，但每日活跃地址增加了 7%。...峰值没有明确的原因，ENF 不确定是什么导致了它。几乎整个激增是由于地址与 EOS 系统合约交互——它管理委托、资源管理等功能——而不是任何与 dapp 相关的活动的增加。...这些升级将于 2023 年夏季在测试网上上线，并于年底在主网上启动。EOS EVM：自 2022 年初以来，ENF 一直在资助和开发 EOS EVM 解决方案。
然而，RNN通常需要大量的训练数据，并且可能会过度学习固定数据中的时间结构，而这可能不存在于在线数据中，这可能会降低它们作为实时BCI应用程序的解码器的效用。...我们对单手神经数据和双手神经数据都使用了主成分分析（PCA）来可视化顶级主成分（PCs）中的神经活动。一个维度出现在顶部的两台电脑内，明显分离右和左手的一次性运动。...去除横向维度会导致FFN的光标抖动的增加。Te LD经历了相当大的左光标抖动，而右边的光标是活动的，去除横向维度并没有改变LD的光标抖动的程度。...为了实现这一点，我们通过随机选择数据片段来改变训练数据（持续时间在200到800 ms之间），使用线性插值及时拉伸或压缩片段，然后关闭修改后的片段的顺序（图4c）。...我们发现，在所有测试的增益中，RNN的平均表现都优于LD（图5c）。事实上，由于无法将控制隔离到一个光标(即，一个光标的预期移动会无意中移动另一个，因此导致了大多数失败的试验。
如果你有几个不同的地方经常性地要使用某个代码片段，那么可以将它重构成函数。...代码重复不但会导致阅读混乱，导致bug——修复了这里的重复片段，却遗漏了其他地方的，还会导致代码库的臃肿和可执行文件大小的膨胀。...但是这往往会导致更多的问题，并且会让你在老板和同事眼中看起来显得不那么专业。 4.测试完成的代码 你知道你的代码应该做什么，并且可能已经测试过了，但是，你需要证明这一点。...9.不要使用奇奇怪怪的数字 光是将数字插入到代码中是不对的，因为没人能理解它们代表了什么。这会混淆我们——当相同的数字用于代码中多个不同地方的时候。...有的地方可能会因此而导致变化，也有的会因此而产生bug。尽量使用命名的常量来描述要表达的值，即便它仅用于一个地方。 10.自动化 当我们在做一连串的动作时，是很容易犯错的。
提交阶段的首要目标是在那些有问题的构建代码在引起麻烦之前，就把他们拒之于门外，因为当缺陷还比较容易修复时，尽快得到反馈是非常重要的，这时候引入错误的人对上下文印象还比较深，而找到错误原因的方法也比较简单...这里以三类告警为例介绍背后凉凉的问题，都是在开发过程中很容易犯的错误，比较严重，容易引发崩溃等等。同时从我们的修复数据观察这也是修复量排在前几位的告警。...代码片段中标识了发生错误的代码行，因为没有对数组下标的边界做正确的判断，把entry后面的数据写坏了，这种数据写坏的问题甚至比宕机还严重。 ?...这行代码将指针与Null进行比较意味着它可能为空，发生错误的代码行解引用了这个空指针，这是编程中十分常见的问题，会导致程序Core Dump。 ?...第三类告警是资源泄露，规则名称是RESOURCE_LEAK，看错误代码片段，循环体内申请了文件资源，有break语句可能跳出循环，并导致该文件资源没有及时释放，因此造成了资源泄露问题。
在主服务器上，这些情况仅仅会导致等待；并且用户可以选择取消这些冲突动作中间的一个。但是，在后备服务器上则没有选择：已被 WAL 记录的动作已经在主服务器上发生，那么后备服务器不能在应用它时失败。...如果你这样做，你应当 注意这将使主服务器上的死亡元组清除被延迟，这可能会导致不希望发生 的表膨胀。...后台写入器在恢复期间是活动的并且将执行检查点（与主服务器上的检查点相似）以及正常的块清洁活动。这可以包括存储在后备服务器上的提示位信息的更新。...这种情况在它可能发生的大部分常见情况中不是一个问题。通常，如果主服务器被关闭并且不再可用，这可能是由于某种严重错误要求后备服务器被转变成为一个新的主服务器来操作。...可序列化事务隔离级别目前在热备中不可用（详见Section 13.2.3和Section 13.4.1）。尝试在热备模式中将一个事务设置为可序列化隔离级别将产生一个错误。
在继续下面的操作之前，请在系统中安装OpenCV。...归一化图像可能会丢失许多小信息，但是我们需要归一化/模糊图像，以使我们的对象获得均等的颜色分布。...#mask = cv2.bitwise_and（mask1，mask2） 侵蚀和膨胀：侵蚀和膨胀填充阈值图像中的黑色和白色斑点。这样可使图像更清晰，平滑并突出主要对象。...MASK = cv2.erode(MASK1, None, iterations=2) MASK = cv2.dilate(MASK1, None, iterations =2) 步骤5：在图像中查找轮廓...轮廓：突出显示对象的图像片段。
PG 如果是非索引字段更新，缓冲池够的情况下 Heap-Only Tuples (HOT) 生效，不一定用更新索引 但是 Heap-Only Tuples (HOT) 其实在实际 OLTP 场景中，...读取数据时,InnoDB 会根据事务 ID 和回滚指针找到行数据的可见版本 PG 的优势体现在读取，老版本也可以直接读取，同时读取这行不阻塞这行的更新。...但是劣势也很明显，频繁更新，表膨胀过快，vacuum 有时候完全跟不上高速写操作，另外 vacuum 本身也有很多问题，autovacuum 本身在部分场景下会导致 dead tuple 不断积攒以至于一段时间后查询的...在这种场景下，PostgreSQL 本身由于 xmin 与 xmax 的回滚 MVCC 设计导致表膨胀过快，与 MySQL 类似 Oracle 的 Redolog 设计上，MySQL 需要分库分表的阈值相对于...一个模型是基于 Mistral Large 的模型的微调，识别提取视频课件的片段，辅以实际的课件文字进行识别微调。用于识别课件的片段。
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