一个书籍分享网站 https://book.stackoverflow.club, 一个网站内容开源api(还没有做前端界面) https://api.stackoverflow.club, 一个机器学习的数据集论坛...昨天刚刚找了一个基于Django的开源微型论坛框架Spirit，部署在自己的小服务器上。...在脚本之家搜索到了一篇名为在Apache服务器上同时运行多个Django程序的方法，该文章声称可以在apache的配置文件中使用SetEnv指令来部署多站点Django, 但是在wsgi.py中已经存在...，里面解释到 在绝大多数情况下，如果需要在程序运行过程中设置环境变量，使用os.environ.setdefault函数是没有任何问题的，但是有两种场景下setdefault会造成意外的问题，需要慎用：...setdefault函数对该环境变量设置另一个不同的值（如VAL2），也会因为同样的原因导致无法设置为新值 因此，在程序运行中设置系统环境变量的最安全方法还是： os.environ'ENV' = 'VAL
前言 想要在同一设备上运行多个不同的操作系统和应用程序，实现更高效的资源利用吗？...通过本文，您可以轻松掌握在群晖NAS上安装虚拟机的方法，以及使用Virtual Machine Manager进行虚拟机管理和网络设置的技巧。...在VMM中，单击左侧导航栏中的“网络”选项卡，然后单击“创建”。在弹出窗口中，输入名称和描述，选择适当的IP地址和子网掩码，然后单击“应用”。 步骤4：创建虚拟机 在VMM中创建虚拟机非常简单。...总结 通过以上步骤，您可以在群晖NAS上成功安装和运行虚拟机，使您的资源利用更加高效。当然，由于每个人的需求都不同，所以具体的虚拟机配置和设置可能会有所不同。...但是，本文提供的教程和流程应该可以帮助您入门，快速掌握群晖NAS上安装虚拟机的方法。
论文名称：EagerMOT: 3D Multi-Object Tracking via Sensor Fusion 原文作者：Aleksandr Kim 内容提要 多目标跟踪(MOT)使移动机器人能够通过在已知的...现有的方法依靠深度传感器(如激光雷达)在3D空间中探测和跟踪目标，但由于信号的稀疏性，只能在有限的传感范围内进行。另一方面，相机仅在图像域提供密集和丰富的视觉信号，帮助定位甚至遥远的物体。...在本文中，我们提出了EagerMOT，这是一个简单的跟踪公式，从两种传感器模式集成了所有可用的目标观测，以获得一个充分的场景动力学解释。...使用图像，我们可以识别遥远的目标，而使用深度估计一旦目标在深度感知范围内，允许精确的轨迹定位。通过EagerMOT，我们在KITTI和NuScenes数据集上的多个MOT任务中获得了最先进的结果。
图片ClickHouse的MergeTree引擎在大规模数据集上具有出色的性能。...数据本地化：MergeTree引擎可以在存储节点上执行查询，避免了数据传输的开销，加快了查询速度。...总之，ClickHouse的MergeTree引擎在大规模数据集上的性能优化主要体现在索引结构、数据分区、数据压缩、数据预聚合、数据合并和数据本地化等方面，从而提高查询效率，实现快速的数据分析和查询。...在使用ClickHouse的MergeTree引擎时，如果遇到数据丢失或损坏的问题，可以采取以下解决方法：1. 检查数据源：首先，需要确保数据源（例如文件、数据库等）没有发生意外的数据丢失或损坏。...可以使用相关工具或方法，如检查文件哈希值、验证数据库备份等，来确认数据源的完整性。2.
： University of Bonn 论文名称：SuMa++: Efficient LiDAR-based Semantic SLAM 原文作者：Xieyuanli Chen 内容提要 可靠和准确的定位和测绘是大多数自主系统的关键组成部分...除了地图环境的几何信息外，语义对智能导航行为的实现也起着重要作用。在大多数现实环境中，这个任务特别复杂，因为移动对象引起的动态会破坏映射步骤或偏离定位。...在本文中，我们提出了一种基于表面的制图方法的扩展，利用3D激光距离扫描集成语义信息来促进制图过程。利用全卷积神经网络有效地提取语义信息，并在激光距离数据的球面投影上进行渲染。...这个语义分割能够计算整个扫描帧具有点标号的结果，允许我们建立面元标号的语义地图。这种语义映射使我们能够可靠地过滤运动目标，同时也通过语义约束改善了投射扫描匹配。...我们对来自KITTI数据集的具有挑战性的高速公路序列（数据集具有很少的静态结构和大量的移动汽车）的实验评估显示，与纯几何的、最先进的方法相比，我们的语义SLAM方法具有优势。
LiDAR-based Place Recognition using Spatiotemporal Higher-Order Pooling 原文作者：Kavisha Vidanapathirana 内容提要 通过在SLAM...本文提出了一种基于3D激光雷达点云的大规模位置识别方法Locus。...我们提出了一种提取和编码与场景中组件相关的拓扑和时间信息的方法，并演示了在位置描述中包含这些辅助信息如何导致更健壮和更具鉴别性的场景表示。...二阶池化和非线性变换用于聚合这些多级特征，以生成一个固定长度的全局描述符，该描述符对输入特征的排列是不变的。所提出的方法在KITTI数据集上优于最先进的方法。...此外，在3D LiDAR点云中的遮挡和视点变化等几种具有挑战性的情况下，证明了Locus的鲁棒性。 主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有
在某些情况下，使用并行流可以极大地提高程序的性能。 通过使用 Stream，我们可以使用简洁、函数式的方式处理数据。...这些方法可以按需求组合起来形成一个操作流程。在组合多个操作时，Stream 提供了链式调用的方式，使代码更加简洁和可读性更强。...它可以将一个流的操作在多个线程上并行执行，以提高处理大量数据时的性能。 在传统的顺序流中，所有的操作都是在单个线程上按照顺序执行的。...而并行流则会将流的元素分成多个小块，并在多个线程上并行处理这些小块，最后将结果合并起来。这样可以充分利用多核处理器的优势，加快数据处理的速度。...由于并行流的特性，计算操作会在多个线程上并行执行，提高了计算的效率。 避免共享可变状态：在并行流中，多个线程会同时操作数据。如果共享可变状态（如全局变量）可能导致数据竞争和不确定的结果。
前言 函数重载是指在同一个作用域内，可以定义多个名称相同但参数列表不同的函数。这些函数具有不同的参数个数、类型或顺序，以便编译器能够根据传入的参数来确定调用哪个函数。...函数重载使得代码更加简洁，避免了命名上的冗余，并提高了代码的可读性和可维护性。通过重载，我们可以为不同的操作或数据类型提供统一的接口，使得函数的使用更加灵活和方便。...函数重载：是函数的一种特殊情况，C++允许在同一作用域中声明几个功能类似的同名函数，这些同名函数的形参列表(参数个数或类型或类型顺序)不同，常用来处理实现功能类似数据类型不同的问题。...函数重载概念是编程中的一个重要特性，它允许在同一作用域内定义多个同名函数，但这些函数的参数列表（参数的数量、类型或顺序）必须不同。...参数类型不同：在同一个作用域中，函数名相同但参数类型不同的多个函数被视为重载函数。 参数顺序不同：在同一个作用域中，函数名相同但参数顺序不同的多个函数被视为重载函数。
准备数据集阶段分为下载图片、转换、分割数据集、打包四个步骤。...二者代码大致相同，只是将PyTorch代码组织为4个函数： prepare_data：此函数负责处理下载数据，确保使用多个GPU时，不会下载多个数据集或对数据进行双重操作。...至于损失函数，对于n向分类，要使用交叉熵损失。二者代码又几乎一致相同，后者多出一个self。 ? 在训练上，PyTorch Lightning的代码更简洁一点。...在PyTorch中，你需要自己编写for循环，这意味着你必须记住要以正确的顺序调用正确的东西，可能会导致错误。...PyTorch Lightning还有更多的可扩展性，在这里无法一一介绍，如果你正想要在TPU上运行自己的PyTorch代码，可以前去学习更详细的用法。
当客户端、master 和 worker 都在单个机器上单个进程的上下文之中运行时（如果机器安装了多个 GPU 卡，则可能使用多个设备），将使用本地实现。...4.4 控制流 虽然没有任何显式控制流的数据流图也非常有表达能力，但我们发现，在很多情况下，如果支持条件和循环，则可以用更简洁和有效来表示机器学习算法。...TensorFlow 的基本数据流图模型可以以多种方式用于机器学习应用。我们关心的一个领域是如何加速计算密集型神经网络模型在大型数据集上的训练。...0x08 Concurrent Steps for Model Computation PipeLine 在同一设备中对模型计算进行流水线处理也是一个常用的提高利用率的方法，这是通过在同一组设备中运行少量的并发步骤来完成的...它有点类似于异步数据并行，只是流水线并行发生在同一设备内，而不是在不同设备上复制计算图。
使用TypeScript 改进你 JS 代码要做的第一件事就是不写 JS。TypeScript（TS）是JS的“编译”超集（所有能在 JS 中运行的东西都能在 TS 中运行）。...这也提供了一种简洁的分享、交流架构方案的方法。在 TS 出现之前，也存在解决这个问题的其他方案，但是没有一个能够真正的解决它，并且还需要你做额外的工作。...箭头函数 => 箭头函数是在 JS 中声明匿名函数的简明方法。匿名函数即描述未明确命名的函数。通常匿名函数作为回调或事件钩子传递。...对象解构 对象解构是一种从数据集合（对象，数组等）中提取值的方法，无需对数据进行迭代或显的式访问它的 key： 旧方法 function animalParty(dogSound, catSound)...，调用了哪些函数以及其他有用的数据。
具有高风险或失败概率或高风险的任务 需要在多个浏览器/设备/操作系统/环境/硬件/配置上进行测试的任务 测试具有清晰的通过/失败结果 自动化需要通过多个数据集进行操作的测试 自动执行允许多个选项的练习，...优点： 不需要编码专业知识 更快地生成测试脚本 保持顺序，因此任何人都易于理解 缺点： 无法使用多个数据集重新运行测试用例 无法扩展项目范围 返工将需要更改应用程序 图书馆架构测试框架 图书馆架构的工作原理是确定和划分...它不对数据进行硬编码，但允许从外部文件（如Excel，CSV等）存储和访问它。它允许测试人员使用不同的数据集测试同一功能。...优点： 可以使用多个数据集进行测试 更少的脚本 模块中将来的更改将不会影响整个应用程序 缺点： 框架设置很耗时 需要专家来设计实施框架 数据格式不能太复杂 关键字驱动的测试框架 关键字用于表示在GUI上执行的操作...例如，如果桌面应用程序声称可以在Windows上运行，则它必须在Windows 7、10（32位和64位）上运行，等等。同样，Android和iOS的不同版本也可以支持移动应用程序。
比如说列表推导式、map() 或者 filter() 这些函数，它们不仅代码更简洁，运行效率也往往比 For 循环高。...生成器表达式当谈到处理大数据集或者想要内存使用更加高效时，生成器表达式就跳出来说：“铁子们，看我的！”基本用法生成器表达式在形式上与列表推导式很相似，但它是用圆括号包裹起来的，不是方括号。...3. map() 函数接下来聊聊 map() 函数，这个函数在 Python 里面算是老江湖了，特别擅长批量处理数据。基本用法map() 函数的基本思路是将一个函数应用到一个序列的所有元素上。...就像 NumPy，Pandas 的操作也是建立在底层的 C 语言优化之上，所以速度很快，特别是在处理大型数据集时。...并行处理能让我们把任务分散到多个处理器上，实现真正的同时执行，大幅提升效率。基本概念并行处理意味着同时运行多个计算任务。这通常通过多线程或多进程实现，每个线程或进程处理数据的一个部分。
可以对泛型类进行约束以访问特定数据类型的方法。 在泛型数据类型中所用类型的信息可在运行时通过使用反射来获取。 分部类型 可以将类或结构、接口或方法的定义拆分到两个或更多个源文件中。...}partial class ClassWithNestedClass{ partial class NestedClass { } } 要成为同一类型的各个部分的所有分部类型定义都必须在同一程序集和同一模块...任何静态类只要包含了至少一个扩展方法，它的元数据中也会应用这个attribute，任何一个程序集包含了至少一个符合上述特点的静态类，它的元数据也会应用这个attribute。...这两种技术都可与方法、索引器、构造函数和委托一起使用。 使用命名参数和可选参数时，将按实参出现在实参列表（而不是形参列表）中的顺序计算这些实参。...例如，通过以函数定义的顺序按位置发送实参，可以采用标准方式调用打印订单详细信息（例如卖家姓名、订单号和产品名称）的函数。
然而，在大多数情况下，我们事先就明确地知道某个任务的输出只会为同一团队的另一个任务所使用。...并且会将输入数据集进行切片（partition），并行地执行（数据并行），然后将一个函数的输出通过网络传递给下一个函数作为输入。...Spark 使用弹性分区数据集（RDD）抽象来追踪数据的祖先；Flink 使用了快照来记录所有算子状态，以从最近的检查点（checkpoint）重启运行出错的算子。...当通过重算来容错时，最重要的是要明确计算过程（即算子）是否为确定性的（deterministic）：即，给定同样的输入数据，多次运行同一算子总会产生同样的输出吗？...当算子的数据已经发到下游后出错时，该问题变的非常重要。如果算子重新运行时产生的数据和之前不一致，则下游算子很难在新老数据间进行冲突处理。
同一个 Partition 用一个 write ahead log 组织，所以可以保证 FIFO 的顺序。 不同 Partition 之间不能保证顺序。...宽依赖指的是多个子 RDD 的 partition 会依赖同一个 parent RDD的 partition（多子一亲）。 RDD 作为数据结构，本质上是一个只读的分区记录集合。...举几个常用方法 RDD 创建后就可以在 RDD 上进行数据处理。RDD 支持两种操作: 1. 转换（transformation）: 即从现有的数据集创建一个新的数据集 2....在序列化的时候，Spark 会将 Job 运行所依赖的变量、方法全部打包在一起序列化，相当于它们的副本，所以 counter 会一起被序列化，然后传输到计算节点，是计算节点上的 counter 会自增，...说说Spark提供的两种共享变量 Spark 程序的大部分操作都是 RDD 操作，通过传入函数给 RDD 操作函数来计算，这些函数在不同的节点上并发执行，内部的变量有不同的作用域，不能相互访问，有些情况下不太方便
规定添加到元素的一个或多个事件。 由空格分隔多个事件值。必须是有效的事件。 data 可选。规定传递到函数的额外数据。 function 必需。规定当事件发生时运行的函数。...规定添加到元素的一个或多个事件。 由空格分隔多个事件值。必须是有效的事件。 data 可选。规定传递到该函数的额外数据。 function 必需。规定当事件发生时运行的函数。...这个方法就相当于加强版的live()方法，由于live方法事件委托会直接委托在根节点上，费时费力， 于是就有了delegate()方法，它可以选择委托范围，就是给selector父节点内的所有childSelector...规定只能添加到指定的子元素上的事件处理程序（且不是选择器本身，比如已废弃的 delegate() 方法）。 data 可选。规定传递到函数的额外数据。 function 可选。...规定添加到元素的一个或多个事件。 由空格分隔多个事件值。必须是有效的事件。 data 可选。规定传递到函数的额外数据。 function 必需。规定当事件发生时运行的函数。
标题 Python语言特点 基本数据类型 循环 文件IO 函数 1 1 1 Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。它有着代码简洁、可读性强的特点。...代码简洁是因为它把许多的复杂的操作封装起来，将C语言中麻烦的指针和内存管理对开发者隐藏起来，使得在开发过程中，无须在意这部分的细节。...列表、元组、字典、集合、字符串是Python中经常会使用到的数据结构，这些数据结构的方法都要能熟练使用。...这是应该使用copy模块的deepcopy方法来进行拷贝。 机器学习的操作对象是数据，所以以上的数据类型必须要能够熟练的运用。...返回值 函数可以有0个或多个返回值，直接return没有返回值实际上是返回了None，返回多个值时，上还是返回一个元组，元组可以对多个变量对应赋值。
针对与原始数据的格式，首先采用不同的转换方式在运行过程中生成Tensor格式的数据，然后将其送到TensorFlow Graph中运行，根据设定的目标函数，不断的在训练数据上迭代并周期性地保存checkpoint...Protocol Buffers 是一种简洁高效的序列化格式化的方法，其采用了语言无关，平台无关且可扩展的机制。...文件并构建数据pipeline 从图4中，可以看到加载一个TFRrecord文件需要执行的步骤，其过程中使用了TensorFlow dataset类提供的函数： 1、shuffle:打乱输入数据的顺序...2、repeat: 重复数据集内容若干次 3、map: 对数据集中的每个数据使用map函数中传入的方法进行变换，这个过程中可以包含解析tf.train.Example内容，数据归一化以及data augmentation...等其他操作 4、batch: 根据需要设置每次训练采用多少数据 5、prefetch:提前加载n个数据，保证每个session运行之前数据是可以立即使用的 在mnist_tfrecords.py文件中有两个不同的加载数据的方式
你可以用特殊的方法定义使用Python标准运算符符号的对象。这允许你在与你正在处理的对象相关的上下文中使用它们 ? pprint python的默认print函数的确可以完成它的工作。...定义变量、函数、类等时，不需要指定数据类型。 这有助于缩短开发时间。然而，没有什么比简单的类型问题导致的运行错误更令人讨厌的了。 自Python 3.5以来，你可以选择在定义函数时提供类型提示。 ?...你很可能在同一时间处理多个Python项目。不幸的是，有时两个项目将依赖于同一依赖关系的不同版本。你选择在你的系统上安装什么？ 幸运的是，Python对虚拟环境的支持让你可以兼顾两者。...在命令行中: ? 现在，你可以在同一台机器上分别存在Python的独立版本和安装环境。 wikipedia 维基百科有一个很好的API，允许用户编程访问无与伦比的完全免费的知识和信息。...YAML YAML代表“YAML Ain’t Markup Language”，它是一种数据格式化语言，是JSON的超集。 与JSON不同，它可以存储更复杂的对象并引用自己的元素。
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