，迁移学习在NLP任务中的应用也越来越广泛。...通常情况下，Perplexity的值越低，表征着生成文本的熵值越低，则语言模型的性能越好。 2....作者在WikiText-103数据集上对模型进行预训练，虽然该过程计算量较大，但是只需完成一次即可。 语言模型微调。这一步骤可以学习到目标任务的主要特征，且可以在相对较小的目标训练集上完成。...BERT BERT（Bidirectional Encoder Representation fromTransformers）模型将双向Transformer用于语言模型，传统的模型是从左向右输入一个文本序列...Next Sentence Prediction：即NSP问题，在BERT的训练过程中，模型接收成对的句子作为输入，其中只有50％的输入对在原始文档中是前后对应关系，通过预测第二个句子是否在原始文档中也是第一个句子的后续语句
导读 每个binlog文件都有编号，从最早的3位数（没错，很老的版本只有3位数~），到现在扩展到6位数，从000001开始计数。 但我打赌，你一定不知道这个序号最大可以跑到多少。...在我们知数堂的MySQL DBA课上讲到binlog序号是从000001开始，这时有细心的同学问到，是不是这个序号达到999999后，binlog就要重新开始了？...根据这个规则，我们可以自行测试一下，若当前最大的binlog序号是 999999 时，下一个文件序号是重新从 000001 开始，抑或是 1000000 呢？...把所有日志文名都写入到 mysql-bin.index 中，并确认 mysql-bin.000001 文件存在（看会不会被覆盖或者其他的）。...把所有日志文名都写入到 mysql-bin.index 中，并确认 mysql-bin.000001 文件到 mysql-bin.000999 这些文件都不存在（和测试二不同，这次是要确保这些文件不存在
前言 在AI盛起的当下，各类AI应用不断地出现在人们的视野中，AI正在重塑着各行各业。相信现在各大公司都在进行着不同程度的AI布局。...金融中的人工智能：从移动平均到生成式人工智能 金融行业关乎捕捉变化。如果你做得好，你赢；如果不行，你输。了解人工智能如何显著改变这场游戏。 预测是困难的。...在一项分析中，哈佛商业评论发现ARIMA在预测方面表现最差，而金融专家的表现更好。你会发现，尽管专家大部分时间都是错误的，但平均而言，他们表现得足够好。...我们已经看到人工智能在处理这些信息的多项任务中展现出强大的能力。其中一种经典的问题类型是自然语言处理（NLP）相关的问题。NLP涉及从文本数据中提取信息。情感分析就是一种经典的NLP任务。...在EMAlpha，我们不仅在等待生成式人工智能改变金融，而且积极引领多语言人工智能和金融的前沿。
那么我们就来看看图嵌入技术在社区发现的从“青铜”到“王者”的升级之路。也为我们黑灰产团伙挖掘等一些安全领域的图挖掘提供借鉴方法。...图1 图嵌入流程 首先图1（a）中是用户行为，从知识图谱的角度可以抽象成图1（b）中的图模型。在当前推荐系统和安全领域都比较常见，而对于抽象的图模型如何利用图嵌入技术处理呢？...首先，DeepWalk将随机游走得到的节点序列当做句子，从截断的随机游走序列中得到网络的部分信息，再经过部分信息来学习节点的潜在表示。...在图嵌入学习中不仅考虑了顶点对之间的相似特性，同时考虑了顶点与社区之间的相似度。 下面来看看该论文是怎么把社区信息融入到图表示学习中的。...社区嵌入的可能方法是直接对节点嵌入结果进行社区发现，从而为每个社区建立一个基于顶点嵌入向量的多变量高斯分布。也就是在GMM的基础上将社区发现和嵌入到一个单一的目标函数中。
导读 每个binlog文件都有编号，从最早的3位数（没错，很老的版本只有3位数~），到现在扩展到6位数，从000001开始计数。 但我打赌，你一定不知道这个序号最大可以跑到多少。...根据这个规则，我们可以自行测试一下，若当前最大的binlog序号是 999999 时，下一个文件序号是重新从 000001 开始，抑或是 1000000 呢？...我们课上教学使用的版本是mysql 5.7.18，下载相应版本的源码直接看好了，在 sql/binlog.cc 文件中我们找到下面这段代码： ?...把所有日志文名都写入到 mysql-bin.index 中，并确认 mysql-bin.000001 文件存在（看会不会被覆盖或者其他的）。...把所有日志文名都写入到 mysql-bin.index 中，并确认 mysql-bin.000001 文件到 mysql-bin.000999 这些文件都不存在（和测试二不同，这次是要确保这些文件不存在
宏哥这里安装的安装包都是在线下载安装包，而不是从Windows系统下载好安装包，然后再上传到Linux系统中，最后解压安装，因此宏哥这种方法适合懒人，当然了勤奋的人那就更适合了哈。...7.小结 1.Linux通过wget命令下载安装包的时候，宏哥这个觉得有点慢时间有点长（可能宏哥的网速引起的吧），着急的童鞋和小伙伴们可以用Windows下载然后上传到Linux系统中。...root@linux~ #中的每个部分代表什么意思？...底线命令模式可以输入单个或多个字符的命令，可用的命令非常多。 在底线命令模式中，基本的命令有（已经省略了冒号）： q 退出程序 w 保存文件 按ESC键可随时退出底线命令模式。...8.3Vim/Vi工作模式图形总结 简单的说，我们可以将这三个模式想成底下的图标来表示： 8.4linux文件颜色代表的含义 在linux中，不同颜色的文件代表不同的含义，下面是linux中不同颜色的文件代表的含义
案例：生成随机UUID 在实际应用中，随机UUID的生成是最常见和直接的需求。Java的UUID.randomUUID()方法为我们提供了一个简单而有效的方式来生成这样的UUID。...在Java中，UUID通常以字符串的形式表示，但在存储到数据库或网络传输时，需要考虑其编码和解码的过程。...我们将实体对象存储到数据库中，其中UUID作为主键。 UUID在网络协议中的传输 UUID在网络协议中的传输需要进行编码，通常使用其字符串表示形式进行Base64编码或直接作为字符串传输。...案例：UUID在Web应用中的使用 UUID在Web应用中有着广泛的应用，尤其是在生成会话ID、API密钥、订单号等需要唯一标识的场景。本节将通过案例展示UUID在Web应用中的几种典型用途。...生成会话ID 在Web应用中，为了跟踪用户的会话，通常会使用会话ID。由于UUID的唯一性，它非常适合用作会话ID。
本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。 回顾B+树 为什么在RDBMS中我们需要B+树（或者广义地说，索引）？一句话：减少寻道时间。...下图示出最简单的有2个结构的LSM树。 ? 在LSM树中，最低一级也是最小的C0树位于内存里，而更高级的C1、C2...树都位于磁盘里。...并且数据从内存刷入磁盘时是预排序的，也就是说，LSM树将原本的随机写操作转化成了顺序写操作，写性能大幅提升。...内存的效率很高，并且根据局部性原理，最近写入的数据命中率也高。 写入数据未刷到磁盘时不会占用磁盘的I/O，不会与读取竞争。读取操作就能取得更长的磁盘时间，变相地弥补了读性能差距。...在实际应用中，为了防止内存因断电等原因丢失数据，写入内存的数据同时会顺序在磁盘上写日志，类似于我们常见的预写日志（WAL），这就是LSM这个词中Log一词的来历。
本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。 回顾B+树 为什么在RDBMS中我们需要B+树（或者广义地说，索引）？一句话：减少寻道时间。...并且数据从内存刷入磁盘时是预排序的，也就是说，LSM树将原本的随机写操作转化成了顺序写操作，写性能大幅提升。...内存的效率很高，并且根据局部性原理，最近写入的数据命中率也高。 写入数据未刷到磁盘时不会占用磁盘的I/O，不会与读取竞争。读取操作就能取得更长的磁盘时间，变相地弥补了读性能差距。...在实际应用中，为了防止内存因断电等原因丢失数据，写入内存的数据同时会顺序在磁盘上写日志，类似于我们常见的预写日志（WAL），这就是LSM这个词中Log一词的来历。...HBase中的LSM树 在之前的学习中，我们已经了解HBase的读写流程与MemStore的作用。MemStore作为列族级别的写入和读取缓存，它就是HBase中LSM树的C0层。
前言 QAPM（移动监控）在TMF中交付已经走过两个年头，两年的时间，我们也在不断成长。...截止到2020年12月，QAPM私有化工单数量收敛，安灯工单数48单下降到8单，同时，公有云工单也同步下降，从122单下降到42单，产品包含有前端、后台、SDK，还包括大数据，在公有云中涉及的组件就超过...那么，从0到1，QAPM在私有化实践过程中的质量保障是如何建设的呢？本篇文章，将为你揭开这个神秘面纱。...效能提升 大幅降低回归web测试成本，提升测试效率，测试周期从1天+缩短至10+min；部署codedog专机，并发扫描任务， 扫描时长由40min+缩短到20min；MR流水线实现自动化编包、部署、测试...，发布周期从3周缩短到30min；私有云部署由2个腾讯工程师出差7天缩短到完全交付给1个区技部署1天。
今天，我们将探讨Google发明的SPDY协议以及其在HTTP/2中的重要作用，并用Go语言演示如何创建一个HTTP/2服务器。...SPDY：革新网络协议 SPDY（发音为“speedy”）是Google在2009年开发的一种开放网络协议，目标是通过解决HTTP协议的一些问题来优化Web性能。...HTTP在其设计之初并没有考虑到今日互联网的需求，它无法高效地处理多个并发的请求。 SPDY协议通过实现多路复用、优先级、头部压缩和服务器推送等功能，提高了网页加载速度，同时也减少了延迟。...HTTP/2的核心目标之一是提高Web性能，这与SPDY的目标非常相似。事实上，HTTP/2的许多关键特性（例如多路复用、二进制协议、头部压缩等）都是直接从SPDY协议中借鉴过来的。...所以，我们可以说HTTP/2在很大程度上就是SPDY的进化版。 Go中创建HTTP/2服务器 Go语言因其出色的性能和并发支持而在网络编程中备受青睐。以下是一个简单的Go语言HTTP/2服务器示例。
本文将基于竹间智能的一些经验和探索，从分词、词性等基础模块，到机器翻译、知识问答等领域，列举并分析一些深度学习在 NLP 领域的具体运用，希望对大家研究深度学习和 NLP 有所帮助。...事实上，从分词、词性、语法解析、信息抽取等基础模块，到自然语言生成、机器翻译、对话管理、知识问答等高层的 NLP 领域，几乎都可以应用以 CNN、RNN 为代表的深度学习模型，且确实能够取得不错的效果。...自然语言生成，能够根据一些关键信息及其在机器内部的表达形式，经过一个规划过程，来自动生成一段高质量的自然语言文本。...知识问答，可以用深度学习模型，从语料中学习获得一些问题的答案，比如 https://github.com/facebook/MemNN，是 memmnn 的一个官方实现，可以从诸如「小明在操场；小王在办公室...未来，竹间希望在更多垂直领域形成突破。 ? 竹间智能专栏系列： 专栏 | 中文NLP难于英文？从语言学角度看中文NLP、NLU难在哪里 专栏 | 自然语言处理在2017年有哪些值得期待的发展？
request) { $input_params = $request- input();//获取参数 $mid_params = $request- get('mid_params');//中间件产生的参数...my_params是传的参，mid_params是中间件生成的参 姿势2 使用request- merge(arr)方法 Demo: class MidParams //中间件 { public function...merge后$request- input()能获取到所有的参数 以上这篇laravel在中间件内生成参数并且传递到控制器中的2种姿势就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
oracle19clhr_asm_db_12.2.0.3:2.0 init # 对于ASM，① ASM磁盘脚本：/etc/initASMDISK.sh，请确保脚本/etc/initASMDISK.sh中的内容都可以正常执行...，例如： 在Docker中只需2步即可拥有Oracle 21c环境 【DB宝10】在Docker中只需2步即可拥有Oracle18c环境 【DB宝11】在Docker中只需2步即可拥有Oracle...11g企业版环境（11.2.0.3） 【DB宝12】在Docker中只需2步即可拥有Oracle 12cR2(12.2.0.1)企业版环境 【DB宝13】在Docker中只需2步即可拥有Oracle...12cR1(12.1.0.2)企业版环境 【DB宝14】在Docker中只需2步即可拥有Oracle 11g企业版环境（11.2.0.4） 【DB宝7】如何在Docker容器中一步一步安装配置Oracle19c...的ASM+DB环境 【DB宝3】在Docker中使用rpm包的方式安装Oracle 19c DB宝4 本文结束。
oracle19clhr_asm_db_12.2.0.3:2.0 init # 对于ASM，① ASM磁盘脚本：/etc/initASMDISK.sh，请确保脚本/etc/initASMDISK.sh中的内容都可以正常执行...+DB环境 【DB宝3】在Docker中使用rpm包的方式安装Oracle 19c 【DB宝4】只需2步即可拥有Oracle19c的ASM+DB环境 18c： https://www.xmmup.com.../dbbao10zaidockerzhongzhixu2bujikeyongyouoracle-18chuanjing.html 【DB宝10】在Docker中只需2步即可拥有Oracle18c环境 11g...中只需2步即可拥有Oracle 11g企业版环境（11.2.0.3） 【DB宝14】在Docker中只需2步即可拥有Oracle 11g企业版环境（11.2.0.4） 12.2.0.1： https:/...-12cr112-1-0-2qiyebanhuanjing.html 【DB宝13】在Docker中只需2步即可拥有Oracle 12cR1(12.1.0.2)企业版环境
看到了吧，这个属性的作用，可以让我们再也不用担心误操作rm -rf然后跑路了吧！！！ 尤其是在系统安全层面上，如果需要强烈的系统安全，那么隐藏属性就显得非常有用了。...SGID 对二进制程序有用； 程序执行者对于该程序来说，需具备 x 的权限； 执行者在执行的过程中将会获得该程序群组的支持(对于文档多租户的管理非常有用，详情可以阅读：Linux如何管理文档多租户)；...那么特殊权限的设置呢，它的位置在拥有者的前面。它们的权限分数分别为SUID=4，SGID=2，SBID=1。...总结 本篇我们详细介绍了Linux文档的默认安全机制、隐藏属性、特殊权限，写这几篇的文章的目的，就是为了能够玩转Linux系统的多租户。...如果你对 linux 感兴趣的话可以关注我，我会定期的在博客分享我的学习心得。
三、陷入各组件的细节中 在经过一些大神的帮助后，我也知道了一些架构级别的组件，比如消息级别的组件Kafka，以及zookeeper等，这时，当我看到这些组件神奇的功效后，就忍不住去看底层实现，当我沉浸于底层实现的精妙时...，就不知不觉地陷入到它们的细节中。...这时，我确实能向别人吹嘘某种组件的底层实现细节，让别人也感觉我很厉害，但仅此而起。 当我了解到一个个组件的实现细节后，也发现自己确实也长了不少知识，但对实际工作的帮助并不大。...四、学了一大堆组件，也了解了很多方向，但要把组件组装到一起，不容易 在陷入学习细节的学习误区后，我发现无法有效地把了解到的组件整合到一起，比如怎么把反向代理nginx和消息中间件整合到一起，这样就无法让多个组件起到...五、后来发现架构师更得考虑可重用和可维护性 经过不断徘徊和摸索，现在发现，架构师的能力其实是体现在日常工作中的，在一个项目里，并不是架构师搭建好系统架构体系后就什么都不干了，架构师在项目开发过程中，更能帮助组员搭建出可用性高和可维护性强的应用系统
其创新点在于，RoIPool层共享了CNN网络在图像子区域中的前向传播过程。在图9中，是从CNN的特征图谱中选择相应的区域来获取每个区域的CNN抽象特征。...作者在文章中写道： 我们观察到，Fast R- CNN网络里区域检测器所使用的卷积特征图谱，也可用于生成区域建议，从而把区域建议的运算量几乎降为0。...该模型的输入和输出分别为： 输入：图像（不需要带有区域建议）。 输出：图像中对象的类别和边界框坐标。 如何生成区域 接下来我们来看下Faster R-CNN如何从CNN特征中生成这些区域建议。...图15：具体的图像分割目标是在像素级场景中识别不同对象的类别。 到目前为止，我们已经了解到如何能够以许多有趣的方式使用CNN特征，来有效地用边界框定位图像中的不同对象。...让我感到特别兴奋的是，从R-CNN网络进化到Mask R-CNN网络，一共只用了三年时间。随着更多的资金、更多的关注和更多的支持，计算机视觉在三年后会有怎样的进展呢？让我们拭目以待。
反应式编程在客户端编程当中的应用相当广泛，而当前在服务端中的应用相对被提及较少。本篇将介绍如何在服务端编程中应用响应时编程来改进数据库操作的性能。...TaskCompelteSource TaskCompelteSource 是 TPL 库中一个可以生成一个可操作 Task 的类型。...taskCompletionSource }); return taskCompletionSource.Task; } // 从队列中不断获取...Buffer 方法实现了 ConcurrentQueue 版本中的复杂的逻辑实现。...所有的示例代码均可以在代码库中找到。如果 Github Clone 存在困难，也可以点击此处从 Gitee 进行 Clone 最后但是最重要！
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
