在上面的这个Hello World应用中，在调用WebHostBuilder的Build方法创建一个WebHost之前，我们调用了它的一个扩展方法UseKestrel，这个方法的作用就是为后续构建的管道注册一个名为...下图揭示了由一个服务器和一组中间件构成的请求处理管道。 ? 一个建立在ASP.NET Core之上的应用一般都是根据某个框架开发的，一般来说，开发框架本身就是通过某一个或者多个中间件构建的。...三、管道的定制 在演示的Hello World程序中，我们在调用扩展方法UseKestrel注册KestrelServer服务器之后，还调用WebHostBuilder如下一个名为Configure的扩展方法注册了一个类型为...方法注册一个Action类型的委托，注册中间定义管道的逻辑更多地还是定义在一个单独的类型中。...按照约定，通过注册中间件定制管道的操作会实现在名为Configure的方法中，方法的第一个参数类型必须是IApplicationBuilder接口，后面可定义任意数量和类型的参数，当这个方法被ASP.NET
如果想非常深刻地认识ASP.NET Core的请求处理管道，我觉得可以分两个步骤来进行：首先，我们可以在忽略具体细节的前提下搞清楚管道处理HTTP请求的总体流程；在对总体流程有了大致了解之后，我们再来补充这些刻意忽略的细节...、接收和响应 一、建立在“模拟管道”上的应用 再造的迷你管道不仅仅体现了真实管道中处理HTTP请求的流程，并且对于其中涉及的接口和类型，我们也基本上采用了相同的命名方式。...在通过这个模拟管道讲解HTTP请求的总体处理流程之前，我们先来看看如何在它基础上开发一个简单的应用。 我们在这个模拟管道上开发一个简单的应用来发布图片。...在调用WebHostBuilder的Configure方法定义管道过程中，我们调用IApplicationBuilder接口的扩展方法UseImages完成了针对这个中间件的定制。...四、服务器——实现对请求的监听、接收和响应 管道中的服务器通过IServer接口表示，在模拟管道对应的应用编程接口中，我们只保留了两个核心成员，其中Features属性返回描述服务器的特性，而Start
使用Rxjs构建Http请求结果的处理管道 3.1 基本示例 尽管看起来Http请求的返回结果是一个可观测对象，但是它却没有map方法，当需要对http请求返回的可观测对象进行操作时，可以使用pipe操作符来实现...'; /*构建一个模拟的结果处理管道 *map操作来获取数据 *tap实现日志 *flatMap实现结果自动遍历 *filter实现结果过滤 */ getHeroes$(): Observable处理管道后，一次响应中的结果数据被转换为逐个发出的数据，并过滤掉了不符合条件的项： ?...http请求,Rxjs中通过shareReplay( )操作符将一个可观测对象转换为热Observable（注意：shareReplay( )不是唯一一种可以加热Observable的方法），这样在第一次被订阅时...4.2 share与异步管道 这种场景笔者并没有进行生产实践，一是因为这种模式需要将数据的变换处理全部通过pipe( )管道来进行，笔者自己的函数式编程功底可能还不足以应付，二来总觉得很多示例的使用场景很牵强
ASP.NET Core管道由注册的服务器和一系列中间件构成。我们在上一篇中深入剖析了中间件，现在我们来了解一下服务器。...实现在ProcessRequestAsync方法中针对请求的处理最终体现在对构造时指定的这个RequestDelegate对象的执行。...比如我们可以将KestrelServer的相关配置定义在如下一个JSON文件中。...针对KestrelServerOptions的服务注册也可以定义在启动类型的ConfigureServices方法中。...对于KestrelServer来说，在构造函数中作为参数指定的KestrelServerOptions对象代表针对它所做的设置。
数据中包含缺失值表示我们现实世界中的数据是混乱的。可能产生的原因有：数据录入过程中的人为错误，传感器读数不正确以及数据处理管道中的软件bug等。 一般来说这是令人沮丧的事情。...缺少数据可能是代码中最常见的错误来源，也是大部分进行异常处理的原因。如果你删除它们，可能会大大减少可用的数据量，而在机器学习中数据不足的是最糟糕的情况。...但是，在缺少数据点的情况下，通常还存在隐藏的模式。它们可以提供有助于解决你正尝试解决问题的更多信息。...方法 注意：我们将使用Python和人口普查数据集（针对本教程的目的进行修改） 你可能会惊讶地发现处理缺失数据的方法非常多。这证明了这一问题的重要性，也这证明创造性解决问题的潜力很大。...正如前面提到的，虽然这是一个快速的解决方案。但是，除非你的缺失值的比例相对较低（在大多数情况下，删除会使你损失大量的数据。
前些天在朋友圈看到了小伙伴分享了张泽民老师的一个最新单细胞文章：《Spatiotemporal single-cell analysis decodes cellular dynamics underlying...总计 169 single-cell samples ，数据量确实是非常可观。 小伙伴表示如果是在r编程语言里面处理它， 仅仅是读取就耗费25分钟啦。...table(phe$Ident) gplots::balloonplot( table(phe$MajorCellType,phe$Tissue) ) 如下所示： 单细胞亚群注释 也就是说，大家在重新分析这个数据集的时候...起码第一层次降维聚类分群和第二层次作者都给出来了，而且很清晰： 不需要重新对这么大一个数据集进行降维聚类分群 也就是说，对GSE236581这个数据集来说，读取它全部的接近100万个细胞后走单细胞转录组流程其实是伪命题啦...，不过，也确实是很多公共数据集并不会给作者注释好的信息，或者说有时候作者自己的注释也并不完善或者让大家信服， 就需要自己从零开始处理啦。
Q: 深度学习中激活函数在不连续可导时的导数怎么处理呢？ A: 激活函数不要求处处连续可导，在不连续可导处定义好该处的导数即可。 sigmoid函数是处处连续可导的。其他如ReLU，在0处不连续可导。...实际上激活函数用ReLU的情况很多。...---- 以caffe中的ReLU为例 在caffe中，给定输入x, ReLU层可以表述为： f(x) = x, if x>0; f(x) = negative_slope * x, if x 中bottom_data(即输入x)=0时，导数为negative_slope。...[relu_layer.cpp] ---- 常见激活函数和导数 不连续可导处的导数值取derivative(x+)还是derivative(x-)，不同框架如pytorch, caffe, tensorflow
在当今大数据时代，处理和分析海量数据对于企业和组织来说至关重要。而Python作为一种功能强大且易于学习和使用的编程语言，具有许多特性使其成为处理大数据的理想选择。...其中最著名的是NumPy和Pandas库，它们基于C语言实现，能够在底层进行向量化操作和优化计算。这些库的使用使得Python能够快速处理大规模数据集，执行复杂的数值计算和统计分析。...这种并行计算能力使得Python能够更好地应对大规模数据集的挑战，并减少数据处理时间。 Python提供了丰富的数据处理和可视化工具，使得数据分析人员能够灵活地处理和探索大数据。...这些工具的灵活性和易用性使得Python成为数据分析人员的首选工具。 Python在处理大数据时具有许多优势和特点。它拥有庞大的数据分析生态系统，提供了众多的数据分析库和工具。...此外，Python还提供了灵活的数据处理和可视化工具，帮助数据分析人员处理和探索大数据。综上所述，以上特点使得Python成为处理大数据的理想选择，被广泛应用于各个行业和领域。
在《中篇》中，我们对管道的构成以及它对请求的处理流程进行了详细介绍，接下来我们需要了解的是这样一个管道是如何被构建起来的。...由于ApplicationBuilder与组成管道的中间件具有直接的关系，所以我们得先来说说中间件在管道中究竟体现为一个怎样的对象。...在大部分应用中，我们会针对具体的请求处理需求注册多个不同的中间件，这些中间件按照注册时间的先后顺序进行排列进而构成管道。...对于某个中间件来说，在它完成了自身的请求处理任务之后，需要将请求传递给下一个中间件作后续的处理。...在模拟的管道中，我们为这个接口保留了如下三个方法，其中WebHost对象的创建实现在Build方法中。
摘要 : 自然语言是人类交流信息的工具。很多自然语言处理问题都可以等同于通信系统中的解码问题 -- 一个人根据接收到的信息，去猜测发话人要表达的意思。...以语音识别为例，当我们观测到语音信号 o1,o2,o3 时，我们要根据这组信号推测出发送的句子 s1,s2,s3。显然，我们应该在所有可能的句子中找最有可能性的一个。...我们之所以用“隐含”这个词，是因为状态 s1,s2,s3,...是无法直接观测到的。 隐含马尔可夫模型的应用远不只在语音识别中。...就是我们在系列一中提到的语言模型。 在利用隐含马尔可夫模型解决语言处理问题前，先要进行模型的训练。 常用的训练方法由伯姆（Baum）在60年代提出的，并以他的名字命名。...隐含马尔可夫模型在处理语言问题早期的成功应用是语音识别。
探索Pandas库在Excel数据处理中的应用 在数据分析领域，Pandas库因其强大的数据处理能力而广受欢迎。今天，我们将通过一个简单的示例来探索如何使用Pandas来处理Excel文件。...我们可以向DataFrame中添加新的行或多行数据： # 新增一行数据 print(len(df)) df.loc[len(df.index)] = ['John999', 99, 999] print...df = df.drop_duplicates(subset=['name']) 重置索引 在删除数据后，重置索引是一个好习惯： # 重置索引 df = df.reset_index(drop=True...在处理Excel数据时的强大功能。...无论是数据的读取、修改、筛选还是保存，Pandas都提供了简洁而高效的方法。希望这个示例能帮助你更好地利用Pandas来处理你的数据。
其主要的职能就是统筹相关的资源与活动，将投入的资源转变成最终可销售的产品和服务。...大数据对促进供应链中的生产环节产生了前所未有的巨大影响，在众多的运营决策改进里面，这些影响包括产品设计，质量控制，客户画像等等。...由于任何问题都有可能在某种程度得到优化，问题在于，大数据在企业运营(产品制造)中到底有哪些应用值得我们关注？...笔者结合自己企业的发展和管理，以及大量客户和机构的研究与实践，提出了大数据在企业运营管理过程中可落地的八大应用场景： ?...无论是库存量还是脱销量，企业在发展过程中，都希望利用信息化手段，能够通过实时跟踪货物，采集数据，确定不同地区在不同时间的库存水平，使得库存水平具有适应性。
在Python中，我们经常需要处理JSON数据，包括解析JSON数据、创建JSON数据、以及进行JSON数据的操作和转换等。...本文将为你分享一些在Python中处理JSON数据的常见问题与技巧，帮助你更好地应对JSON数据的处理任务。 1.解析JSON数据 首先，我们需要知道如何解析JSON数据。...在Python中，我们可以使用json模块中的一些方法来创建JSON数据。常用的方法包括： -`json.dumps()`：将Python对象转换为JSON字符串。 ...在Python中，我们可以使用json模块的方法来处理这些复杂的JSON数据。...在处理这些信息时，我们常常需要将其转换为Python datetime对象。在Python中，我们可以使用datetime模块将字符串转换为datetime对象，然后再将其转换为JSON格式。
在Bash中，可以使用各种命令和工具来实现复杂的数据处理和运算。...以下是一些常用的方法： 使用awk命令进行数据处理和计算：awk是一个强大的文本处理工具，可以对文件进行逐行处理，并进行各种运算和计算。...例如，可以使用awk命令计算文件中某一列的总和、平均值等。 使用sed命令进行数据处理和替换：sed是一个流编辑器，可以用于对文本进行替换、删除、插入等操作。...通过结合正则表达式，可以实现复杂的数据处理。 使用grep命令进行数据筛选：grep命令可以根据匹配条件筛选文本中的行。可以使用正则表达式来指定匹配条件，实现复杂的数据筛选。...使用Shell脚本编写自定义的数据处理和计算逻辑：Shell脚本是一种脚本语言，可以编写自定义的数据处理和计算逻辑。通过编写脚本，可以实现更复杂的数据处理和计算操作。
在前不久InfoQ主办的Qcon全球软件开发大会上，达观数据创始人陈运文博士受邀出席发表了《文本智能处理的深度学习技术》的演讲。...深度学习在人工智能领域已经成为热门的技术，特别是在图像和声音领域相比传统的算法大大提升了识别率。在文本智能处理中深度学习有怎样的具体实践方法？以下内容根据陈运文博士现场分享整理所得。...人工智能目前的三个主要细分领域为图像、语音和文本，老师分享的是达观数据所专注的文本智能处理领域。...Language Model》，正式提出神经网络语言模型（NNLM），在训练模型的过程中也能得到词向量。...当然，还会在解码器中引入注意力机制，以解决在长序列摘要的生成时，个别字词重复出现的问题。 ?
导读：每个企业都有自己的规划和自己企业在运营环节的管理最佳实践，大数据对促进供应链中的生产环节产生了前所未有的巨大影响，那么大数据在企业运营中到底有哪些应用值得我们关注？...本文结合自己企业的发展和管理，以及大量客户和机构的研究与实践，提出了大数据在企业运营管理过程中可落地的八大应用场景： ? ...无论是库存量还是脱销量，企业在发展过程中，都希望利用信息化手段，能够通过实时跟踪货物，采集数据，确定不同地区在不同时间的库存水平，使得库存水平具有适应性。 ...通过大数据方式，找到进行员工调度的最佳模式，缩短管理时间，实现技能与岗位的周期匹配，劳动力效率最优化。让劳动力的管理成为可预测的，且基于分析学的方法来实现人才资源的管理。...大数据在帮助企业生产实现需求预测的精确性，对提高员工调度效率起这非常重要的作用，这又进一步说明了在销售环节获取的数据是如何影响生产环节决策的。
字数: 900+ | 阅读时间: 3-4分钟 热点解读：在AI快速发展的今天，RAG技术正成为各行各业的"必备神器"。但要真正驾驭这头"AI猛兽"，你必须先搞定数据切片这个"拦路虎"！...一、数据切片：RAG技术的"阿喀琉斯之踵" 朋友们，想象一下：你辛辛苦苦收集了海量数据，却因为切片不当，让你的AI变成了"结巴"或"健忘症患者"。 1....优点： 效率和准确性的完美平衡 适应复杂文档的处理需求 示例： 粗切片：硬件部分、软件部分 细切片：处理器、内存、硬盘... 用户：处理器的性能如何？...AI：通过粗切片定位到硬件部分，再通过细切片找到处理器相关信息，为您详细分析... 五、总结 朋友们，在这个AI浪潮中，掌握RAG技术就像学会了"驯服AI猛兽"的秘诀。...而数据切片，就是这个秘诀中最关键的一环！ 记住： 没有最好的方法，只有最适合你的方法 高质量的数据是基础中的基础 持续探索和创新才能立于不败之地
由于源数据通常包含一些空值甚至空列，会影响数据分析的时间和效率，在预览了数据摘要后，需要对这些无效数据进行处理。...接下来是处理剩余行中的空值，经过测试，在 DataFrame.replace() 中使用空字符串，要比默认的空值NaN节省一些空间；但对整个CSV文件来说，空列只是多存了一个“,”，所以移除的9800万...进一步的数据清洗还是在移除无用数据和合并上。...数据处理 使用 DataFrame.dtypes 可以查看每列的数据类型，Pandas默认可以读出int和float64，其它的都处理为object，需要转换格式的一般为日期时间。...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明，在非“>5TB”数据的情况下，Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。
预处理只是一种达到目的的手段，并没有硬性、简便的规则：我们将会看到这有标准的做法，你也会了解到哪些可以起作用，但最终，预处理一般是面向结果管道的一部分，它的性能需要根据上下文来判断。...在这篇文章中，我将通过缩放数值数据（数值数据：包含数字的数据，而不是包含类别/字符串；缩放：使用基本的算术方法来改变数据的范围；下面会详细描述）来向你展示将预处理作为机器学习管道结构一部分的重要性。...在接下来的试验中你将会见识到这些所有的概念和实践，我将使用一个数据集来分类红酒的质量。我同样会确保我把预处理使用在了刀刃上——在一次数据科学管道迭代开始的附近。这里所有的样例代码都由Python编写。...如果我们各自缩放数据，这些特征对我们来说都会是一样的。 我们已经通过缩放和中心化预处理形式知道了数据科学管道中的关键部分，并且我们通过这些方法改进了机器学习问题时使用到的方法。...在以后的文章中，我希望将此话题延伸到其他类型的预处理，比如数值数据的变换和分类数据的预处理，它们都是数据科学家工具箱中不可或缺的方式。在此之前，下一篇文章我将介绍缩放在用于分类的回归模型中的作用。
在 Vue 中， watch/watcheffects/render 相当于 RxJS 的 subscribe，RxJS 的数据流的终点通常也是副作用处理，比如将数据渲染到页面上。...RxJS 的很多东西并不能直接套用过来，但思想和原则是可以复用的。 其中一个重要的思想就是：管道变换。这是一种思维方式的转变，在以往的编程设计中，我们更多操心的是类、模块、数据结构和算法。...外部状态也是副作用的一种，单独拎出来讲，是因为我们在 Vue 中创建外部状态太容易了，而 RxJS 则相对来说麻烦一些，毕竟外部状态和事件流显得格格不入。...在 RxJS 中管道是自包含的， 所有的状态从一个操作器流向下一个操作器，而不需要外部变量： Observable.from([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) .filter(val...实时搜索 第二个例子也比较简单，用户输入文本，我们debounce 发起数据请求 ⚠️ 常规的实现： const query = ref('') // 法一：在事件处理器加 debounce // 如果这么实现
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