我们这里创建一个Pod,指定创建在yztest-nginx这个命名空间下 创建yztest-nginx命名空间 [root@k8s-master ~]# kubectl create ns yztest-nginx...namespace/yztest-nginx created 创建一个Pod的yaml文件，指定命名空间为：yztest-nginx [root@k8s-master ~]# cat pod-1.yaml...nginx:1.17 创建Pod [root@k8s-master ~]# kubectl apply -f pod-1.yaml pod/test-pod created 查看default命名空间下已经不存在了...0 4d18h nginx-app-756ffb5cc8-smztw 1/1 Running 0 4d18h 查看yztest-nginx命名空间下
获取参数方式和web包类似，直接在controller方法参数的位置填上serverHttpRequst，框架即可自动将请求注入，但是这里serverHttpR...
一个在远程的全息的人，和一个真人在一起，互相对视和互动。除了三维视觉信息，空间音频也是我研究的一部分，我们能感受到声音来自空间的不同角度和不同位置。 智能执行体 第四个技术点，智能执行体。...我们将会进入“赛博空间”。 二、赛博空间 ?...“赛博空间”（Cyber Space）这个词起源于加拿大小说家威廉·吉布森（William Gibson），1984 年，他在科幻小说《神经漫游者》（Necromancer）中首次使用了“赛博空间”这一术语...小结 如果脑机接口在未来可以使意识与电子融合，实现数字永生，那么科幻小说中的赛博空间有一天终究会到来。那时，我们的社交行为和社交模式会再一次发生颠覆式的变化。...赛博空间由交易、关系和思想本身构成，它们像一道永恒的波浪，在我们的社交之网上部署着。
本篇是来自Standford CompressionWorkshop 2019的演讲，演讲者是来自斯坦福大学的Leighton Barnes，演讲题目是在通信约束下从样本中学习分布。...首先演讲者介绍了演讲的主题，是在在某种通信约束下进行统计推断，也就是在某种通信受限条件下可以将统计工作做到多好。...假设有一些从分布P中获得的样本X，他们是独立同分布的，这些数据分布在不同的节点上，并且需要被传输到某个集中的位置。现在的目标就是估计P这个分布。...此过程的数学描述可以见下图，图中描述了问题的情况，最优化的目标和限制。 ? 注意我们试图同时进行估计和寻找最佳的编码方式。...首先是离散分布的情况，从压缩样本中提取的费雪信息量随k成指数增长，从而解释了估计问题中L2 risk的下界中分母上有2的k次幂。
例如，在自动驾驶领域中，可以利用位置识别方法来解决该任务。...虽然大多数基于视觉的方法将图像与图像数据库相匹配，但激光雷达地图中的全局视觉定位仍有待探索，尽管主要由激光雷达生成的高清晰度3D地图的道路是清晰的。...在这项工作中，我们利用深度神经网络(DNN)方法来创建图像和激光雷达地图之间的共享嵌入空间，允许图像到3D激光雷达位置识别。...我们首次实现了从图像到城市尺度3D地图的全局定位，通常从激光雷达获得。这使得车辆上只能使用廉价的汽车级摄像头，以及即将上市的商用高清网格地图。 ?...图2 我们利用基于DNN的方法在图像和激光雷达点云之间创建共享嵌入空间，允许图像到三维激光雷达位置识别。 ? 图3 在训练阶段，“三元组”技术考虑关于查询的正样本和负样本。
macOS macOS 下使用以下命令来添加。...此命令需要在 管理员模式 下运行。 ssh-add.exe -K -S internal 我之前尝试的是这个命令：ssh-add.exe -K -S ed25519-sk。...Windows 下的补充命令。
首先，如果你的pip版本在6.0以上的话，可以在安装软件的时候加上–-no-cache-dir 来选择不缓存，所以建议将pip升级到最新版本 pip3 install --upgrade
linux下示例代码如下： 1 #include 2 3 int main() 4 { 5 int b = 1; 6 int *a; 7 a...10 printf("sizeof(b) = %ld\n", sizeof(b)); //int型变量b的值所占用内存空间的大小，单位是字节。...13 printf("sizeof(&b) = %ld\n", sizeof(&b)); //int型变量b的地址编号所占用内存空间的大小，单位是字节。...21 printf("sizeof(a) = %ld\n", sizeof(*a)); //int型指针变量的指向值所占用内存空间的大小，单位是字节。...----- a = 0x7ffeb93f609c sizeof(a) = 8 *a = 1 sizeof(a) = 4 &a = 0x7ffeb93f60a0 sizeof(&a) = 8 linux下示例代码截图如下
下载解压Erlang源码: wget http://www.erlang.org/download/otp_src_R15B.tar.gz tar xfvz o...
zxvf hadoop-2.4.0-src.tar.gz 解压完毕，我们会看到相应的文件夹： 三、解压完毕，我们开始准备编译所需要的软件 这里软件的准备，很多文章写的都不全，这里整理一下。...这里需要说明的是有的Linux有自带的这些工具，这个需要仔细看一下版本是否匹配，不匹配则升级一下，有些不能升级，那么就重装一下吧 1、jdk的安装 步骤下载压缩包、解压、配置环境变量 （1）jdk下载...上面准备工作已经做的差不多了，我们终于可以开始，记得进入src文件夹下，输入下面命令 mvn package -Pdist,native -DskipTests -Dtar 等了40多分钟，ok 在目录
先来分析一下数学问题： 先构造一个图： 0 1 0 1 2 1 2 1 矩阵 A = 1 0 1 ...1][2] + a^2[1][2]*a[2][2] + a^2[1][3]*a[3][2] + a^2[1][4]*a[4][2] = 2*1 + 1*0 + 2*1 + 1*1 = 5 这个其实就是在走两步的基础上再走一步...2 第二条：从0到3，再从3到2 相关题目： Problem Description 题目给出一个有n个节点的有向图，求该有向图中长度为k的路径条数。...Output 输出一个整数，即为图中长度为k的路径的条数。...3) B^m（2≤m≤n）中位于 i 行 j 列（0≤i，j≤n-1）的非零元素的含义是：图中从顶点 i 到顶点 j长度为 m 的路径条数。
版本中，运行一下这个命令，然后将PG的日志也模拟成MySQL 的genernal log 的方式，上面就是我们记录后整体的操作，这里蓝色的部分是我标记，其中主要的功能如下 在PG接受到你要进行vacuum...同时会生成临时表来对数据进行周转，在周转完毕后临时表会被清理掉，然后在将刚才所做的镜像的信息恢复到新的表上，整体的处理完毕。...，这个部分在每个页面的最尾部存储本页的偏移量，而当vacuum 对于页面的偏移量进行更改后，会对于当前的数据文件进行判断是否调用释放空间的功能来释放空间，这里在调用中会会对于FSM文件来进行维护，对于页面空闲空间的数据的重新写入...所以如果通过vacuum 来操作表后，发现表空间被释放了，那说明你有效数据后面在合并数据块后，都是没有数据存在，没有数据存在就可以释放页尾后面的数据空间，所以拜托某些“架构师” 不要在说 vacuum...2 FSM 部分代码是一个实现空间映射搜索的函数，通过一个循环从FSM根地址进行搜索空闲的空间，通过将FSM 读取到内存缓冲区的方式，用fsm_readbuffer的函数来对表进行扫描，在上传后，对于上传你的部分进行一个锁定
在仅使用MD快照作为训练数据的第一轮训练之后，作者从潜在空间生成了3000个样本，这些样本针对评分指标进行了优化，满足多样性要求。...为了使用训练好的解码器获取优化结构，作者在潜在空间中使用了梯度优化。首先，作者从标准高斯分布（均值=0，标准偏差=1）中随机采样n个数，其维度与隐空间相等。初始化的隐空间坐标设置为可训练的。...在下方的条形图中，比较了生成的样本集合中最接近的构象与留出结构之间的C-alpha坐标RMSD，特别是在配体结合口袋残基上的RMSD。...结果表明，在大多数情况下，VAE采样生成的构象比最接近的训练MD快照或晶体结构更接近留出集中的结构。...从图中可看出，VAE生成样本的集合表现出的RMSD值普遍低于AF2预测的RMSD值，而且在大多数情况下也低于MD集合的RMSD值。
2d_representation_of_words( word_list = fruits, word_vectors = word_vectors, flip_y_axis = True) 这是在jupyter
但是，光是放置宏块这一步就非常耗时，为了给标准单元留出更多空间，每一次迭代都需要几天或几周时间。 ? △人类设计和AI设计芯片的平面图（灰色块为宏块） 完成整个布局，则要花费数周甚至数月。...它能够基于深度强化学习，从之前的布局中进行学习，然后生成新的设计方案。整体架构是这样的： ?...在预训练策略中，中间留出了用于放置标准单元的空间。 ? 与其他方法相比，谷歌的新方法大大减少了设计时间，只需不到6小时，就能实现性能优化的布局。 ?...谷歌：效果不错，已经用上了 研究团队对不同策略下的布局效果进行了可视化展示，从图中可以看到，预训练策略微调的结果要明显优于零样本生成。 ?...并且，从不同训练时长的效果对比可以看到，在训练2-12小时的情况下，预训练策略要优于零样本生成。 ?
因此，矩阵具有与SOM映射相同的行数和与SOM映射相同的列数，并且热图中的每个值表示一个六边形的值。...因此，从视觉上看，顺序从左下到右上，而在矩阵中，则从左上到右下。...从一个矩阵开始，该矩阵将作为您的热图的数字表示形式，称为Heatmap_Matrix x <- as.vector(map_Matrix) #此矩阵具有与SOM映射相同的行数和与SOM映射相同的列数，并且热图中的每个值表示一个六边形的值...#在这里[1,1]将成为左下节点（第一行，第一列），[1,2]将成为右节点[2,1]将成为第二行左侧的第一个节点 #因此，从视觉上看，可以从左下到右上工作 #SOM的行数和列数 Rows <...- dim(map_Matrix)[1]Columns <- dim(map_Matrix)[2] #为图例腾出空间 par(mar = c(0.2, 2, 2, 7)) #启动绘图窗口，但确实显示绘图上的所有轴或点
不了解磁盘相关知识的可以查看 硬盘基本知识（磁头、磁道、扇区、柱面） 下面通过示意图来看一下，B-tree、B+tree、B*tree B-tree ?...B-树 从图中可以看出，B-tree 利用了磁盘块的特性进行构建的树。每个磁盘块一个节点，每个节点包含了很关键字。把树的节点关键字增多后树的层级比原来的二叉树少了，减少数据查找的次数和复杂度。...预留出空间可以插入新的数据。 B*tree ? B*树 B*tree 每个磁盘块中又添加了对下一个磁盘块的引用。这样可以在当前磁盘块满时，不用扩容直接存储到下一个临近磁盘块中。...如果每个节点能存放M个数据，每个节点的数据在2M/3到M之间。预留出空间可以插入新的数据。...在B+树的基础上因其初始化的容量变大，使得节点空间使用率更高，而又存有兄弟节点的指针，可以向兄弟节点转移关键字的特性使得B*树额分解次数变得更少； ----
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 "$FOO" BAR 在终端上执行 help export 可以查看 Bash 内置命令 export 的帮助文档： # help export export...-f 指 shell 函数 -n 从每个(变量)名称中删除 export 属性 -p 显示所有导出变量和函数的列表 ---- 参考： stackoverflow question 16618071...help eval 相关阅读： 用和不用export定义变量的区别 在shell编程中$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别 ----
oracle@rhel6_lhr dpdump]$ pwd /u01/app/oracle/admin/orclasm/dpdump [oracle@rhel6_lhr dpdump]$ 而在这种情况下必须将...exptable.dmp 拷贝到windows XP上的相应目录下才能使用impdp来进行导入，如下利用ftp下载： 将exptable.dmp放到windows XP下的虚拟机里： C:\Users...xb_log_lhr; SELECT count(1) FROM xb_log_lhr * 第 1 行出现错误: ORA-00942: 表或视图不存在 SQL> SQL> exit 从...在expdp中使用network_link选项时，会将文件直接导出到目标端的相关路径中。...5、总结 1、若是源库空间不足，那么可以考虑使用impdp+network_link来迁移数据。 2、若源库比较大，那么最好分批次进行迁移。例如，可以按照用户或者表空间进行迁移。 本文结束。
题解分析 这道题其实我们之前在前文解析过类似的题目，只不过当时求的是从入口到出口最多共有多少种走法，而本题稍微变化了一下，求的是最少需要的步数。...对这个位置来说，它往出口走只需要一步，所以我们在它的位置上填1，同理，它的上一个位置必须经由此位置走到出口，所以它的上一个位置应该填 2，依此类推，我们可以在右边填上这些格子走到出口的步数 ?...Solution.getMinStep(); System.out.println("result = " + result); } } 理清了思路，剩下用代码实现就相对简单了，接下来我们分析下时间复杂度和空间复杂度...时间复杂度中间有两层循环，所以显然为 O(N^2)，空间复杂度呢，我们并没有分配额外的空间来存储数据，而是复用了代表迷宫的格子数组 GRIDS，所以空间复杂度为 O(1)。...巧妙使用无后效性在很多场景下可以有效压缩空间，降低空间复杂度。
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