♣ 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。
2020年10月14号，谷歌将APP+Web改名为Google Analytics v4正式发布，经过一年多的测试，已经移除了Beta的标识，作为正式产品上线，虽然产品内部有些功能仍然还在测试，但Google...Google Analytics v4可以将APP（IOS/Android）和Web（PC/WAP/H5）的数据都收集到同一个媒体资料，可以在一个报告看到所有终端的数据。...更强的可视化分析功能 新的报告的UI做的大幅的调整，减少了内置报告，增强可视化分析功能，给用户提供更强大的自定义分析功能，托拉拽就实现多种数据可视化、漏斗分析功能，很多用户念念不忘的漏斗分析可以在这里实现...提供全量未抽样的数据 Google Analytics V4 可以关联到Big Query，你不再需要是Google Analytics 360用户也可以通过Big Query获取全量的、未抽样的数据。...更多关于Google Analytics V4的内容请看： APP+Web 混合型媒体资源的创建 APP+Web混合全局版的几种布署方法 APP+Web混合全局版中做事件跟踪
转载自 | 新智元 编辑 | 小潘 出品 | 磐创AI技术团队 来源 | iclr、Google/DeepMind blog 【介绍】今天，谷歌宣布开放Open Images V4数据集，包含190万张图片...今天，谷歌宣布开放Open Images V4，其中包含190万张图片，共计600个类别，共标记了1540万个边界框。这个数据集成为现有的带有对象位置注释的最大数据集。...V4的训练集包含了600对象类的1460万个图像，其中共标记了174万个标记目标，这使得它成为现有的最大包含对象位置注释的数据集。...请注意，这个数字略高于上表中人工验证的标签的数量。原因是在机器生成的数据集中有少量的标签并没有出现在人工验证的集合中。可训练的类是那些在V4训练集中至少有100个正例的人工验证类。...关注我们的历史文章，一起畅游在深度学习的世界中。
假设我们手上有这个一个转录本ID和基因名字之间的对应关系，第一列是转录本ID，第二列是基因名字 然后我们手上还有一个这样的bed文件，里面是对应的5个基因的CDs区域在基因组上的坐标信息。...首先我们做准备工作，读入这两个文件，会用到前面讲过的☞正则表达式 #读入转录本和基因名之间的映射关系 mapping=read.table("id_mapping.txt",sep="\t",row.names...=1) #读入CDs区域坐标文件 bed=read.table("5gene_CDs.bed",sep="\t") #从第四列提取转录本信息，这里用了正则表达式， #括号中匹配到的内容会存放在\\1中..._.*","\\1",bed$V4) #获取转录本号对应的基因名字 symbol=mapping[NM,1] 方法一、使用最原始的gsub函数 #先将bed文件中的内容存放在result1中 result1...参考资料： ☞R中的替换函数gsub ☞正则表达式 ☞使用R获取DNA的反向互补序列
---- 新智元编译 来源：research.googleblog.com 编译：小潘 【新智元导读】今天，谷歌宣布开放Open Images V4数据集，包含190万张图片，共计600个类别，...从它发布以来，谷歌的工程师一直在努力更新和重新整理数据集，以为计算机视觉研究领域提供有用的资源来开发新的模型。...今天，谷歌宣布开放Open Images V4，其中包含190万张图片，共计600个类别，共标记了1540万个边界框。这个数据集成为现有的带有对象位置注释的最大数据集。...V4的训练集包含了600对象类的1460万个图像，其中共标记了174万个标记目标，这使得它成为现有的最大包含对象位置注释的数据集。...请注意，这个数字略高于上表中人工验证的标签的数量。原因是在机器生成的数据集中有少量的标签并没有出现在人工验证的集合中。可训练的类是那些在V4训练集中至少有100个正例的人工验证类。
转载自 | 新智元 【介绍】今天，谷歌宣布开放Open Images V4数据集，包含190万张图片，共计600个类别，共标记了1540万个边界框，这是迄今的有对象位置注释的最大数据集。...今天，谷歌宣布开放Open Images V4，其中包含190万张图片，共计600个类别，共标记了1540万个边界框。这个数据集成为现有的带有对象位置注释的最大数据集。...V4的训练集包含了600对象类的1460万个图像，其中共标记了174万个标记目标，这使得它成为现有的最大包含对象位置注释的数据集。...请注意，这个数字略高于上表中人工验证的标签的数量。原因是在机器生成的数据集中有少量的标签并没有出现在人工验证的集合中。可训练的类是那些在V4训练集中至少有100个正例的人工验证类。...统计和数据分析 ?
每个 TPU v4 都包含 SparseCores 数据流处理器，可将依赖嵌入的模型加速 5 至 7 倍，但仅使用 5% 的裸片面积和功耗。...「这种切换机制使得绕过故障组件变得容易，」谷歌研究员 Norm Jouppi 和谷歌杰出工程师大卫・帕特森在一篇关于该系统的博客文章中写道。...这导致了 SparseCore 的协同设计。 SC 是一种用于嵌入训练的特定领域架构，从 TPU v2 开始，后来在 TPU v3 和 TPU v4 中得到改进。...获取单元将 HBM 中的激活和参数读取到 2.5 MiB 稀疏向量内存 (Spmem) 的图块切片中。scVPU 使用与 TC 的 VPU 相同的 ALU。...在特定芯片数量下，TPU v3/v4 对分带宽比高 2-4 倍，嵌入速度可以提高 1.1-2.0 倍。 下图展示了谷歌自用的推荐模型（DLRM0）在不同芯片上的效率。
需求背景 公司要求开发一个小程序，要求二种不同权限的人群都可以使用，使用时根据不同的权限，获取不同的tabbar，以及展示对应不同的内容。...开始撸 3.1 设置 tabbar.js 配置不同角色不同的菜单 在utils文件夹下新建一个tabbar.js，来存储不同权限下的底部导航数据。.../icon_user_hover.png" } ] export default [ tab1, tab2 ] 3.2 设置 page.json 在page.json文件里，把tabbar里的几个页面去重放进去...borderTop: true, inactiveColor: '#909399', activeColor: '#328CFA', } }, } 3.5 setRole方法 登录时，获取返回的权限...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
与TPU v3一样，每个TPU v4包含两个TensorCore（TC）。...谷歌分别展示了在5个MLPerf基准测试中每个DSA的最快性能。其中包括BERT、ResNET、DLRM、RetinaNet、MaskRCNN。...而这也让TPU在矩阵乘法之外的其他AI计算任务中具有优势，甚至还可以加速微调和推理任务。...第四代TPU 时间回到21年的谷歌I/O大会上，劈柴首次公布了谷歌最新一代AI芯片TPU v4。 「这是我们在谷歌上部署的最快的系统，对我们来说是一个具有历史意义的里程碑。」...谷歌研究员Norm Jouppi和谷歌杰出工程师David Patterson在关于该系统的博客文章中写道， 「电路交换使得绕过失效组件变得容易。
最近，谷歌发布了该数据集的第四个版本——Open Images V4，图像数量增加到 920 万，其训练集包含 1460 万个边界框，用于标识从属于 600 个目标类别的 174 万张图像中的目标，这使它成为了现有的含有目标位置标注的最大数据集...在 V4 训练集中，至少含有 100 个人工验证的正类才能算得上可训练的类。根据这个定义，我们可以认为有 7186 个类是可训练的。...经过人类验证，这些边界框的 IoU>0.7，在相应目标上有一个完美的边界框，它们在实际中的准确率非常高（平均的 IoU 大约为 0.82）。...论文链接：https://arxiv.org/abs/1811.00982 摘要：在本文中，我们发布了 Open Images V4，这是一个包含 920 万张图像的数据集，对于图像分类、目标检测和视觉关系检测等任务有统一的标注...图 15：包含大量标注过的边界框的示例：分别包含 348、386 和 743 个边界框的图像。在很多这样的情况下可以使用 GroupOf，但实际上它们还是对此很感兴趣。 ?
这是Google成立21年来从未改变过的使命，基于这一使命，I/O大会每年都能为用户带来最前沿最实用的技术和产品。 当然今年也不例外。...多模态学习在搜索引擎中具有重要应用价值，它可以帮助我们以更少的搜索完成更复杂的任务。...2 LaMDA，让知识获取更轻松 在自然语言领域，谷歌还推出了NLU最新研究成果LaMDA。 LaMDA是一个用于对话场景的语言模型，它是开放领域的，可以就任何话题展开对话。...这些板子也可以单独使用，通过超快的特定网络构建一个每秒万万亿次浮点运算级别的ML 超级电脑，谷歌称之为「TPU pods」。 在今天的大会上，谷歌又推出了最新一代机器学习芯片TPU v4 。...如何确保量子计算机连续地输出可靠无误的结果，是现有研究面临的最大挑战。 谷歌表示，为了解决这一问题，他们正着手构建 1000000 个物理量子位，以使其在纠错量子计算机中协同工作。
它是在 BSD 许可下作为开源软件发布的。Hyperscan 提供了灵活的 C API 和多种不同的操作模式，以确保其在实际网络场景中的适用性。...根据可用的英特尔® 架构平台特性、用户定义的模式和模式特性，Hyperscan 通过复杂的图形分析和优化过程生成相应的模式数据库。生成的数据库也可以序列化并存储在内存中供运行时以后使用。...流模式操作提供了一种简单的方法来扫描一段时间内到达的数据，而无需缓冲和重新扫描数据包或将扫描限制在历史数据的固定窗口。最后，还有向量模式，它提供按顺序扫描一组在内存中不连续的数据块。...Snort PCREs是一组 847 个正则表达式，它也是从包含 Snort 3 的示例规则集中提取的，取自针对 HTTP 流量的规则。...图 4 显示了英特尔® 至强® 处理器 E5-2699 v4 @ 2.20 GHz 在块模式下 Hyperscan 的匹配性能 (Gbps)。
微信官方文档对自定义 tabBar 的阐述较为潦草，在开发自定义 tabBar 过程中我踩了很多坑，因此在此处做个总结。 我使用 Vant Weapp 作为 UI 组件库，下面以此组件库为例。...：仅声明即可 tabBar：tabBar 组件的具体配置 custom：设为 true，表示使用自定义组件 list：tab 页列表，在列表中的页面将被设置为 tab 页，自动加载 tabBar {...： 每个 tab 页下的自定义 tabBar 组件实例是不同的，可通过自定义组件下的 getTabBar 接口，获取当前页面的自定义 tabBar 组件实例。...在小程序开发工具中跳转到 getTabBar() 方法的定义，我们可以看到： /** * 返回当前页面的 custom-tab-bar 的组件实例 * * 最低基础库版本：[`2.6.2`](https...需要注意以下几点： 目录需与 /pages 同级 目录名称是 custom-tab-bar 目录下所包含的文件名为 index.后缀 在 app.json 配置中，tabBar 下的 custom 字段需设置为
在公布的论文中，谷歌详细阐述了该公司如何利用自己定制的光开关将4000多个TPU v4芯片组合到一台超级计算机系统中。...PaLM是谷歌迄今为止公开披露的规模最大的语言模型，该模型需要分配到两台各包含4000个TPU v4芯片的超级计算机中，耗时50多天进行训练。...而这些模型在训练过程中，必须分配到数千个芯片上运行，由这些芯片共同协作来完成。...谷歌表示，该公司的超级计算机使之可以在运行过程中轻松对芯片间的连接进行重新配置，有助于避免问题和调整性能。“电路切换可以轻松绕过故障组件。”...谷歌表示，对于规模相当的系统，TPU v4可以提供英伟达A100强1.7倍的性能，同时在能效上也能提高1.9倍。另外，谷歌超算速度还要比Graphcore IPU Bow快约4.3倍至4.5倍。
实验表明，PaLM 在多语言任务和代码生成方面具有强大的能力，可以出色地完成笑话解读、bug 修复、从表情符号中猜电影等语言、代码任务。 PaLM 解读笑话示例。...为了训练这个模型，谷歌动用了 6144 块 TPU，让 Pathways 在两个 Cloud TPU v4 Pods 上训练 PaLM。这是名副其实的「钞能力」。...论文还提到，PaLM-540B 在 6144 块 TPU v4 芯片上训练了 1200 小时，在 3072 块 TPU v4 芯片上训练了 336 小时，包括一些停机时间（downtime）和重复步骤。...PaLM 的分析计算硬件 FLOPs 利用率（包括 rematerialization FLOPs）为 57.8%。...从其他云提供商（例如使用 NVIDIA A100 的云提供商）获取每个 FLOP 的成本，然后估计总成本。
2 谷歌优化（免费版）与谷歌优化360（付费版） 在每种套餐中，谷歌都有一个强大的对比图表包含其中。这里将简单解释一下免费版的局限性。 没有受众。...优化360允许你在测试中使用谷歌分析的受众作为目标用户，免费版则没有。如果你希望确保只有相关用户能看到你的测试，则需要使用其它的目标选项进行组合。 受限的并行测试。...当查询参数不等于任何输入的值时，判定为true。 包含/不包含 包含匹配类型（也称为“子串匹配”）允许你使用较长的字符串定向出现的任何子字符串。...你可以定向URL末尾为“/thankyou.html”的购物车页面。 正则表达式匹配/与正则表达式不匹配 正则表达式使用特殊字符来启用通配符和灵活匹配。...这是修改页面上每个元素的最简单的方法。我们的一位分析工程师Kristen Perko在关于悬停跟踪的文章中也介绍了CSS选择器。 10. 元素层次。
在团队中推行 Commit 提交规范。 具体功能 获取团队成员的 Git Commit 信息，并存入数据库，以 Commit 信息数据为基础做数据统计分析。...创建项目 POST /projects （此处只列中关键参数，更多参数请查看 GitLab 文档） 参数： name: 项目名（不传 path 参数的话必填） path: 项目路径（不传 name 参数的话必填.../path.git 通过调用以上接口就可以在目标 Git 组中创建出一个带有初始化模板的项目了。...三、代码量统计 代码量统计，在百度，谷歌搜索一下能搜出来一大把，但是基本上都是代码拉到本地后，执行命令获取项目的代码量或者项目代码的贡献者的代码量。比较普遍的方案是给项目加 Git Hook 。...不过这里的 Commit 信息不全，不包含添加多少行代码，删除多少行代码，总共多少行代码的信息。 ?
一年前亮相的TPU v4，已经正式部署在谷歌云机器学习集群上了。这件机器学习「大杀器」，已经正式用在了Google Cloud最新机器学习集群的预览版上。...划时代的TPU v4，碾压v3 TPU v4是谷歌在去年的I/O大会上推出的芯片。 在当时的开发者大会上，谷歌CEO Sundar Pichai花了1分42秒的时间介绍了这款芯片。...谷歌表示，在算力最高可达9 exaflops的峰值聚合性能下，Cloud TPU v4 Pods集群在算力方面是全世界最大的公开可用的机器学习中心。 而且别忘了上面说过的，不光算力强，还环保。...而且，TPU v4芯片每瓦特最大功率的峰值Flop还是上一代的3倍。 在去年推出这款芯片的时候，谷歌就承诺会在去年年底前推广。...并且，因为TPU v4的灵活性，这款芯片也能完美的契合到客户使用的框架中，包括JAX、Pytorch、TensorFlow等等。
通过tabBar的配置文件来实现。 ? 通过说明我们可以看到用户可以自定义关于底部菜单的一些属性，包括 文字颜色 边框颜色位置等。...还可以设置自定义菜单（以后用到的时候再讲） 这里面最重要的就是LIST这个参数。 ? 从说明中我们可以看出来 LIST为至少是2个最多5个的数组，数组元素必须包含 pagPath和text两个参数。...在 全局文件app.json中，我们来订单 tabBar 代码如下： "tabBar": { "list": [ { "pagePath": "pages/index.../paimai.png", "selectedIconPath":"pages/images/paimai_active.png" }, { "pagePath...在小程序开发工具中预览效果不太好看，但手机打开的时候效果就好了，不用介意。 通过使用全局变量的tabBar参数，我们成功定义了底部菜单。这一章很容易理解没什么可以再讲的了。自已实验一下就全明白了。
首先，您可以在阿里图标库选择合适的图标，使用方法参见我之前写的文章：阿里巴巴矢量图标库 iconfont 的使用方法 我选了几个图标，选中不选中颜色有个区分： ?... "selectedIconPath": "images/index_h.png", "iconPath": "images/index.png", "pagePath...上边框的颜色， 仅支持 black/white list 列表 selectedIconPath 选中时的图片路径，icon 大小限制为40kb，建议尺寸为 81px * 81px ，当 postion...为 top 时，此参数无效 iconPath 图片路径，icon 大小限制为40kb，建议尺寸为 81px * 81px，当 postion 为 top 时，此参数无效，不支持网络图片 pagePath... 页面路径，必须在 pages 中先定义 text tab上按钮文字 参考文档：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/framework/config.html
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