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优化在 SwiftUI List 中显示大数据集的响应效率

同样一段代码,在不同数据量级下的响应表现可能会有云泥之别。...也就是当显示主界面菜单时,列表视图已经完成了实例的创建(可以通过在 ListEachRowHasID 的构造函数中添加打印命令得以证明),因此也不应是实例化列表视图导致的延迟。...在 SwiftUI 视图的生命周期研究[3] 一文中,我对 List 如何对子视图的显示进行优化做了一定的介绍。...在进一步排除掉 ScrollViewReader 的影响后,所有的迹象都表明用于给 scrollTo 定位的 id 修饰符可能是导致延迟的罪魁祸首。...升降序切换 对数据进行降序显示且仅允许使用者手工滚动列表。系统中的邮件、备忘录等应用均采用此种方式。

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怎样在 SQL 中创建一个视图,用于显示所有年龄大于 30 岁的员工的信息?

在数据库管理和数据分析中,视图(View)是一个强大的工具,它能够为我们提供一种便捷、高效的数据展示方式。...今天,我们将探讨如何在 SQL 中创建一个视图,专门用于显示所有年龄大于 30 岁的员工的信息。...后面的“AS”关键字引出了一个子查询,即“SELECT * FROM employees WHERE age > 30”,它的作用是从“employees”表中筛选出年龄大于 30 岁的员工的所有信息。...每次我们需要获取年龄大于 30 岁的员工信息时,无需重复编写复杂的筛选条件,只需直接查询这个视图即可。这不仅提高了代码的可读性和可维护性,还能减少错误的发生。...此外,视图还可以基于多个表进行创建,或者对现有视图进行进一步的组合和定制,以满足更加复杂和多样化的业务需求。 总之,通过创建视图来筛选特定条件的数据,是 SQL 中一种非常实用的技巧。

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    调整建模让 Power BI Copilot 得到更好结果

    每个人都对 Power BI Copilot 感到兴奋,新发布的预览版能够使用 Copilot 询问有关语义模型中的所有数据的问题,而不仅仅是报告中显示的数据,这是一个巨大的进步。...在这篇博文中,我谈到了我对 Power BI 命名约定的看法。 所有不应在报表中显示的表和列都已隐藏。...它显示 Orders 表中的行数,即行项目数,而不是订单数: 要获得正确的结果,您需要告诉 Copilot Order Count 度量通过定义同义词来返回订单数。...您可以在 Power BI Desktop 的“同义词”选项卡上的 Q&A 设置对话框中执行此操作: 将 “number of orders” 设置为 Order Count 度量的同义词意味着提示现在返回以下视觉对象...例如,提示符: 显示所有 柑橘类水果 及其订购量 返回正确的结果: 但是,假设在这种情况下,您希望显示单个产品,而不是产品组“柑橘类水果”。

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    AI行业实践精选:创建聊天机器人各大平台的优势与局限性分析

    由于各种各样的原因,在 Tryolabs 中,我们只对 Api.ai 与 Wit.ai 进行了实验。...我们认为 LUIS 和 Watson 对于我们要进行的实验来说,是稍微显得有些复杂的框架(虽然最终效果更好)。至于亚马逊的 Lex,我们在写这篇文章的时候还不能访问 Limited Preview。...在上面所提及的那个例子中,Api.ai 会要求用户填写所有必填的字段:披萨的类型、大小、地址以及配送时间。正如你所看见的那样,“数量”字段可以是意图的一部分,但不是必须的。...非常有意思的一点是,你可以在短语中设置实体角色。例如,在“我打算在一月三十一号从法国巴黎飞往意大利威尼斯”这句话中,你可以声明第一个城市是出发地,第二个城市是目的地。...通过使用分支以及动作发生条件(比如,仅在定义了一些特定变量时才显示此消息),我们可以控制对话流。 分配角色到实体有助于服务器端处理。 “Understanding”部分是使用例子来训练聊天机器人。

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    52 个有用的机器学习与预测API

    所有的 API 可以根据应用场景进行分组: 人脸与图片识别。 文本分析,自然语言处理以及情感分析。 语言翻译。 预测以及其他的机器学习算法。...如果你发现存在未被收录的流行的 API 可以在评论中留言,我们会将其增补到列表中。...Semantic Biomedical Tagger: 能够利用文本分析技术提取出文档中的 133 个生物医药学相关的实体词汇并且将它们链接到知识库中。...IBM Watson Language Translator: 能够在不同语言之间进行文本翻译,该服务允许开发者基于独特的领域术语与语言特性进行自定义模型开发。...Hu:toma: 帮助世界各地的开发者构建商用级别的深度学习聊天机器人。 IBM Watson Conversation : 帮助构建可以部署在多个消息平台或者网页上的,能够理解自然语言的聊天机器人。

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    修改一下 电脑像飞一样!!

    打开“我的电脑”-“工具”-“文件夹选项”-“查看”-在“显示所有文件和文件夹”选项前打勾-“确定”  2.删除以下文件夹中的内容:  c:\DocumentsandSettings\用户名\Cookies...先选择系统所在的分区,单击"配置"按钮,在弹出的对话框中取消"关闭这个驱动器的系统还原"选项,并可设置用于系统还原的磁盘空间大小。 ...打开IE浏览器,从"工具"菜单中选择"Internet选项",在弹出的对话框中选择"常规"选项卡,在"Internet临时文件"栏中单击"删除文件"按钮,并在弹出"删除文件"对话框,选中"删除所有脱机内容...也在"开始"->"运行"中输入"drwtsn32"命令,或者"开始"->"程序"->"附件"->"系统工具"->"系统信息"->"工具"->"DrWatson",调出系统里的华医生Dr.Watson,只保留...在"系统属性"对话框中选择"高级"选项卡,单击"错误报告"按钮,在弹出的"错误汇报"对话框中,选择"禁用错误汇报"单选项,最后单击"确定"即可。

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    Calculation modules

    01 — Calculation modules V-REP提供了强大的计算功能或计算模块,这些功能并没有直接封装在对象中(例如,接近传感器或视觉传感器),而是在一个或多个对象上操作。...计算模块包括: the collision detection module碰撞检测模块:该模块允许跟踪、记录和可视化任何可碰撞实体之间可能发生的碰撞。...这代表了一个强大的特性,不仅允许复制对象或模型,还允许复制它们的所有相关计算对象(包括所有相关脚本),这样就可以维护对象或模型的完整功能和行为。...你也可以点击它的工具栏按钮来打开对话框: ? 计算模块属性对话框显示与计算模块相关的属性。对话分为四部分: Collision detection碰撞检测:与碰撞检测相关的属性。...对话框上方的4个按钮允许选择想要显示的属性类型: ?Lua的速成课

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    使用特定领域的文档构建知识图谱 | 教程

    想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 在任何业务中,word文档都是很常见的,它们以原始文本、表格和图像的形式包含信息,所有这些都包含重要的事实。...业务和领域专家能够了解文档中出现的关键字和实体,但是训练NLP工具来提取领域特定的关键字和实体是一项很大的工作。此外,在许多场景中,找到足够数量的文档来训练NLP工具来处理文本是不切实际的。...(Watson NLU)用于提取常见的实体。...清理数据[3]模式以从文档中提取实体 使用Watson Document Correlation[4]模式提取实体之间的关系 从提取的知识中建立一个知识图谱。...注意: 通过在Watson Studio中创建一个项目,一个免费的Object Storage服务和Watson Machine Learning服务将在你的IBM Cloud帐户中创建。

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    hhdb数据库介绍(9-19)

    sec)指定同义词所有库,不指定表所在库CREATE SYNONYM testdatabase.people FOR customer;-- 在testdatabase逻辑库下创建名为people的同义词...;可为同一个对象创建多个不同的同义词名;同义词在创建后,不允许再修改其引用对象,只能通过删除再新建去完成。...在不填写的情况下,默认是在当前在的逻辑库下DROP同义词;对于公有同义词,则无需填写该项。 FORCE:指定强制删除同义词,即使其具有依赖表或用户定义的类型。...:指同义词指向的对象所属的逻辑库table_name:指同义词指向的对象db_link:指同义词指向对象所属的DBLINK注意事项:当未指定逻辑库时,显示所有的公有同义词;当指定逻辑库时,除了展示所有的公有同义词外...,还显示当前逻辑库下所有的私有同义词特殊语法兼容Oracle数据库特殊语法 HHDB Server是否支持备注

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    医生还未失业,IBM Watson已跌入深渊 | 极客头条

    相反,它使用了数百种算法来映射一个句子中的“实体”,并理解它们之间的关系。它使用这种技巧来理解线索和挖掘数以百万计的文本源。...IBM 的研究人员通过给 Watson 提供数千条被标为正确或不正确的 Jeopardy! 线索和响应来训练他。...在这个复杂的数据集中,AI 发现了模式,并为如何从输入(线索)到输出(正确的响应)建立了模型。 早在 Watson 在 Jeopardy!...为了寻找医疗 AI 的商业案例,IBM 针对医疗保健系统中的所有不同参与者(医生、管理人员、保险公司和患者)开展了数量惊人的项目。...弗吉尼亚州国家肿瘤项目主任 Michael Kelley 说,美国退伍军人事务部使用 Watson 在全国 70 多家医院做基因组学报告。弗吉尼亚州首次尝试了肺癌治疗系统,现在使用它治疗所有实体肿瘤。

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    医生还未失业,IBM Watson 已跌入深渊

    相反,它使用了数百种算法来映射一个句子中的“实体”,并理解它们之间的关系。它使用这种技巧来理解线索和挖掘数以百万计的文本源。...IBM 的研究人员通过给 Watson 提供数千条被标为正确或不正确的 Jeopardy! 线索和响应来训练他。...在这个复杂的数据集中,AI 发现了模式,并为如何从输入(线索)到输出(正确的响应)建立了模型。 早在 Watson 在 Jeopardy!...为了寻找医疗 AI 的商业案例,IBM 针对医疗保健系统中的所有不同参与者(医生、管理人员、保险公司和患者)开展了数量惊人的项目。...弗吉尼亚州首次尝试了肺癌治疗系统,现在使用它治疗所有实体肿瘤。Kelley 说:“我确实认为它能改善病人的护理。”

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    【元数据管理】Atlas术语(Glossary)

    可以在Apache Atlas中为一个或多个实体分配/链接一个术语。可以使用分类(classifications,类似标签的作用)对术语进行分类,并将相同的分类应用于分配术语的实体。 3....),seeAlso(参考) 调整类别的层次结构中 为实体分配实体(entities) 使用关联术语搜索实体 与术语表相关的UI都可以在GLOSSARY的Tab下找到。...Entities(实体)选项卡:显示分配给所选术语的实体 Classifications(分类)选项卡:显示与所选术语关联的分类 Related terms (相关术语)选项卡:显示与所选术语相关的术语...术语分配流程 可以在搜索结果页和Glossary-Terms实体详情页中给entity(实体)分配术语。 5.1 分配术语 在搜索结果页面,点击terms列下的+ ?...删除类别 - 仅删除给定类别,所有子项都成为顶级类别。 从实体中删除术语分配

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    Autodesk Revit 2024 中文正式版下载(附激活+教程)

    调整放置在图纸上的明细表中所有行的大小现在,可以调整放置在图纸上的明细表中所有行的大小,以清晰地表示其内容(包括文字、图像或图形)。...REVIT-195770添加了在分析构件和面板的特定区域上放置线荷载的功能。这些荷载以这些图元为主体,以响应其位置更改。...REVIT-127142打印修复了在模型族中嵌套具有重叠填充区域的常规注释时,打印会错误地显示所有隐藏边且与屏幕不匹配的问题。...REVIT-187625项目浏览器在新的 Web 项目浏览器中,添加了对常规功能的支持。REVIT-186807“属性”对话框将“属性”选项板和类型编辑器中显示的项目参数修改为按字母排序。...REVIT-185548启用了要附着到地形实体上的楼板边。REVIT-185428为地形实体类型添加了等高线显示设置。REVIT-183981添加了在地形实体上标记等高线信息的功能。

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    MastercamX5中文版实例教程

    图素选择栏包含了用户选择特征或实体等图素的方式。 图1-6 坐标显示栏 图1-7 图素选择栏 在Mastercam中,单击 按钮将会显示相应的帮助文档。...● “所有图素”:对所有的曲面和实体进行渲染,否则需单独选择曲面和实体进行渲染。 ● “颜色”:对图素的显示颜色进行设置。...本书的所有实例均按图1-20的方式设置好实体属性,即将二维图形和曲线设置在1号图层,颜色为绿色;曲面和实体在2号图层,颜色为蓝色;尺寸标注等在3号图层,颜色为红色。...选择并确定后,系统打开如图1-60所示的“分析实体属性”对话框。其中,在“密度”文本框中,可以输入实体的密度,系统将自动计算出实体质量,并在“质量”文本框中显示出来。 5....动态分析 选择“分析”|“动态分析”命令,系统将提示用户选择需要分析的图素,选择并确定后,打开如图1-66所示的“动态分析”对话框,用户可以在图素上移动鼠标光标,分析对话框中的显示信息也将会随着光标所在点的不同而发生变化

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    谷歌推出云自然语言API

    在谷歌的一篇博文中,开发工程师Sara Robinson使用该API的实体识别特性识别《哈利·波特》中的人物和地点(因为她不会念咒语)。...接下来,她比较了自己开发并维护所有软件和使用NLP API的差别: 我可以编写自己的算法,找出这个句子里的人物和地点,但是那会很困难。...而且,考虑到相同的实体会使用不同的词语描述,如果我希望针对涉及到的每个实体收集更多的数据,或者在成千上万的句子里分析实体,则会更加困难。...Watson API有交互式的Swagger文档,你可以在里面测试类似“开灯”和“天气怎么样”这样的请求。...今年7月,他们把词汇表征学习和句子分类库fastText的所有源代码都发布在了GitHub上。

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    使用Atlas进行数据治理

    切换到高级搜索,您可以输入特定的搜索查询;基本搜索和高级搜索均可保存,以方便重复使用。 ? 在分类选项卡中,选择一个分类将显示所有用该分类标记的实体。...使用搜索框查找特定的分类、或浏览创建分类时定义的分类层次。 在词汇表选项卡中,选择一个术语将显示所有用该术语标记的实体。使用搜索框查找特定术语,或按词汇表浏览术语。...详细信息页面在选项卡中组织实体内容: 资产:“属性”选项卡包括为此实体收集的系统元数据以及添加的所有用户定义的属性。它还包含应用于实体的标签列表。...您可以使用任何“字符串”数据类型属性中的值来使用自由文本搜索来找到此实体。 血缘: Atlas UI为每个实体显示一个血缘图。该图将显示在实体详细信息页面的“血缘”选项卡中。...对于数据资产实体,血缘图显示了该实体是操作的输入还是输出。对于流程实体,血缘图显示了该操作使用的或生产的所有输入和输出实体。 关系:该选项卡将与该实体关联的其他实体列为“关系”。

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    攻击推理-如何利用威胁情报报告生成可用攻击子图

    一、摘要 当前企业环境面临的攻击越来越趋于隐蔽、长期性,为了更好的针对这些攻击进行有效的检测、溯源和响应,企业通常会部署大量的检测设备。...1:该序列是由一个大写的主语开始,包含了构成一个完整句子的所有组成(主语、谓语和宾语),并且该序列之前或是之后的序列也可以构成一个完整的句子;2:该序列以系统调动词典中的动词开始,除了主语之外包含了所有组成...使用两个专门构建的字典对名词短语和动词执行同质化,它们将报告中出现的不同术语和名词和动词的同义词映射到审计日志中可以观察到的实体和动作。....*”这样的IP地址通配符。以同样的方式,使用系统调用动词在系统调用字典中翻译作为系统调用同义词的动词。同质化可以显著的减少报告文本中的异构性,从报告中提取可行的情报成为可能。...例如,图3中第10行,代词malware没出现在句子中,通过上下文可以知道其是指njRAT恶意样本Authorization.exe。通过该模式,可以检测出被动句式,同时能识别句子中显示或是隐式代词。

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    行业规模的知识图谱——经验和挑战

    当必应搜索引擎在必应知识图谱中有额外的有用信息时,显示一个知识面板。...这种对身份的关注使得Google的搜索结果转变为“事物而不是字符串”,知识图谱不是简单地返回传统的“10个蓝色链接” ,而是帮助谷歌产品将用户的请求解释为对用户世界中概念的引用,并作出适当的响应。...因此,每个商店将是一致的。 IBM IBM 开发了知识图谱框架,Watson Discovery Services 使用该框架并提供相关服务,这些服务已经部署在 IBM 以外的许多行业配置中。...Discovery 用例创建了领域文档或数据源中不直接显示的新知识。这种新知识可能是令人惊讶和反常的。...不明显的发现包括实体之间的新联系(例如,药物的新副作用、作为收购目标的新兴公司或销售线索)、领域中潜在新的重要实体(例如,显示技术的新材料、特定投资领域的新投资者) ,或改变现有实体的重要性(投资者在一个组织中持有越来越多的股份

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    【微服务】147:品牌新增业务

    ③弹出的对话框 show默认值是false,是用来隐藏/显示对话框的,③其实也就对应着弹出的对话框。...我们再次深入会发现,closeWindow方法对应的也就是对话框右上角的关闭按钮,它就是将show设置成false了,所以能关闭对话框。...请求参数本来一共有4个: 其中有3个是属于Brand实体类的属性,所以用Brand对象代替。 cids是商品分类id。...响应的状态码是201“Created”即对应的枚举CREATED。 2Service层 ? ①新增品牌 因为我们昨天就编写过Brand实体类,并利用通用mapper将其和数据表对应起来了。...我们在新增品牌页面中填写数据,点击提交按钮,向服务器发送请求。 服务器接收请求后会分别向数据库中的两张表新增对应的数据。 最后 行有不得反求诸己,我是@刘小爱。

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    中文NER的那些事儿4. 数据增强在NER的尝试

    插入最初在EDA中insertion是随机在句子中选择一个非stop words的词,把该词的同义词随机插入到句子中,增强相关信息。...所以他们的负样本筛选规则是query无点击且VSM低,以及和当前query低相关的其他query中有点击的item Query 理解和语义召回在知乎搜索中的应用: 在拓展同义词表时用了以下的样本生成规则...,Reference[3]在英文NER任务中选择了同义词替换,实体替换,相同label的token替换,句子shuffle这四种方案进行评估。...这里的同义词没有使用词典而是使用了Embedding,获取更丰富的增强文本替换:实体词典构造的部分我在people_daily训练样本之外加入了Cluener,MSRA的样本,随机对实体进行替换换位:有尝试对词进行换位但效果并不好...以下我在people daily训练样本上进行了增强,实体替换,同义词替换,句子shuffle的增强概率分别是0.2,0.1,0.3, 最多增强样本数都是3。

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