作者：Damian Ciplat 译者：前端小智 来源：dev 最近在重构代码时，我发现早期的代码使用太多的 if 语句，其程度是我从未见过的。...这就是为什么我认为分享这些简单的技巧是非常重要的，这些技巧可以帮助我们避免过多的使用 if 语句。...4.非分支策略 此技巧尝试避免使用switch语句，相反是用键/值创建一个映射并使用一个函数访问作为参数传递的键的值。...", })[breed]||'Im the default'; dogSwitch("border xxx") 5.作为数据的函数 我们知道在JS中函数是第一个类，所以使用它我们可以把代码分割成一个函数对象...OOP中多态性最常见的用法是使用父类引用来引用子类对象。
有时候在测试django中一些模块时，不想重新跑一整个django项目，只想跑单个文件，正好写在if __name__ == ‘__main__’: 这样也不会打扰到正常的代码逻辑 方法 正常方法 大家都知道的方法就是...’python manage.py shell’,当然我知道这可能不是你需要的； 更好用的方法 在脚本中import模型前调用下面几行即可： import os, sys BASE_DIR = os.path.dirname...’from XXXX.models import XXX’就不会报错了 补充知识：Django使用外部文件对models操作容易产生的问题 看代码吧！...在导入models的时候，还没有在django对应的环境下导入 这里导入的顺序很重要 import os import django os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE...以上这篇在脚本中单独使用django的ORM模型详解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。
文/编辑 | 言有三 自动化机器学习技术是非常重要的基础研究，也是如今深度学习模型优化中的热点方向，我们开辟了一个专栏，专门讲解AutoML在深度学习模型优化中的一些重要思路，本次来给大家进行总结。...【AutoML】优化方法可以进行自动搜索学习吗？...AutoML与优化目标 一个有效的损失函数在深度学习任务中起了关键作用，然而损失函数都是人为设定，不仅需要有经验的人员进行反复尝试，也只能获得次优的方案，如果可以让模型自动对优化目标进行学习，将有望以更低的成本学习到更优的模型...【AutoML】损失函数也可以进行自动搜索学习吗？ AutoML与模型剪枝 模型剪枝是非常重要的模型压缩技巧，并且拥有比较复杂的剪枝策略，那么是否也可以使用AutoML技术来优化呢？...【AutoML】如何使用强化学习进行模型剪枝？ AutoML与模型量化 模型量化也是非常重要的模型压缩技巧，网络各层也可以配置不同的量化策略，那么是否也可以使用AutoML技术来优化呢？
关于FindFunc FindFunc是一款功能强大的IDA Pro插件，可以帮助广大研究人员轻松查找包含了特定程序集、代码字节模式、特定命名、字符串或符合其他各种约束条件的代码函数。...简而言之，FindFunc的主要目的就是在二进制文件中寻找已知函数。 使用规则过滤 FindFunc的主要功能是让用户指定IDA Pro中的代码函数必须满足的一组“规则”或约束。...FindFunc随后将查找并列出满足所有规则的所有函数。...广大研究人员可以直接使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/FelixBer/FindFunc.git 接下来，将项目中的findfuncmain.py...文件拷贝到IDA Pro的插件目录中即可。
写在前面 从开始学习Java的时候，我们就接触了这样一种观点：Java中的对象是在堆上创建的，对象的引用是放在栈里的，那这个观点就真的是正确的吗？...如果是正确的，那么，面试官为啥会问：“Java中的对象就一定是在堆上分配的吗？”这个问题呢？看来，我们从接触Java就被灌输的这个观点值得我们怀疑。...关于面试题 标题中的面试题为：Java中的对象和数组都是在堆上分配的吗？...面试官这样问，有些小伙伴心里会想：我从一开始学习Java时，就知道了：Java中的对象是在堆上创建的，对象的引用是存储到栈中的，那Java中的对象和数组肯定是在堆上分配的啊！难道不是吗？ ?...你可以这样回答：Java中的对象不一定是在堆上分配的，因为JVM通过逃逸分析，能够分析出一个新对象的使用范围，并以此确定是否要将这个对象分配到堆上。
这是 Web 性能优化的第 6 篇，上一篇在下面看点击查看： Web 性能优化：使用 Webpack 分离数据的正确方法 Web 性能优化：图片优化让网站大小减少 62% Web 性能优化：缓存 React...这种加载方式会浪费用户的带宽吗 使用 preload 或 prefetch，可能会浪费用户的带宽，特别是在资源没有缓存的情况下。...我在 JS 中使用自定义的 “preload”，它跟原本的 rel="preload" 或者 preload 头部有什么不同？ preload 解耦从 JS 处理和执行中获取资源。...这意味着在许多情况下，在 HTML 解析器甚至到达标签之前，将获取预加载（具有指示的优先级），这使它比自定义预加载实现更强大。 不是可以用 HTTP/2 的服务器推送来代替 preload 吗？...可以使用 preload 让CSS样式立即生效吗？
然而，由于大语言模型中存在的过时、不准确、幻觉、一本正经的胡说八道、基于互联网数据训练这些缺点，因此，直接使用大语言模型生成的内容在商业场景中，特别是涉及到一些专业领域以及私有数据的场景，是无法提供准确或有价值的信息的...从下面的测试中我们可以看到，甚至有很多embedding模型的效果还不如BM25+CE。同时也不如稀疏表征的倒排检索。...如果自己使用机器学习平台进行部署，则需要注意资源消耗的问题，在Elasticsearch中，模型是在线程之间共享的。...词项索引用于存储文档中出现的词项及其频率等信息。向量索引用于存储文档经过深度学习模型转换后得到的向量。这样可以在查询时根据不同的需求选择使用词项索引还是向量索引。...更得益于社区的支持，可以使用不同的插件在不同的情况下实现优化。 搜索能力的提升不可能一蹴而就，需求的变化和技术的迭代也意味着需要持续的改进。
解决非root无法运行问题 3.安装httpd-tools(ApacheBench) 4.测试及分析 5.分析思路 1.下载演示代码 由于公司的测试环境无法访问外网，因此，本文采用腾讯的云主机进行测试...安装docker采取yum进行，在root账户： yum install docker root@haibo ~]# yum install docker Loaded plugins: fastestmirror...docker Adding user javaops to group docker 之后需要重启docker服务 [root@haibo ~]# service docker restart 现在就可以解决上述问题了...cpu使用率接近饱和。...5.分析思路 应对cpu使用率高的程序，可以使用top定位cpu使用率高的进程。之后再通过perf进行分析。
is_countable 函数 在 PHP 7.2 中，用 count() 获取对象和数组的数量。...)){ // $array 是可数的 } WordPress 在 4.9.6 版本之后，就在低版本 PHP 环境中实现该函数： if ( !...WordPress 在任何版本的 PHP 都能使用该函数，不过还是建议使用 7.2 版本的 PHP，因为 WPJAM Basic 要求最低版本的 PHP 是 7.2。...在 PHP 7.2 中，通过使用 reset()，end() 和 key() 等方法，通过改变数组的内部指针来获取数组首尾的键和值。...最新版的 WPJAM Basic 也做了兼容，在低版本 PHP 实现了这两个函数： if(!
在本文中，我将使用Fashion MNIST来进行说明。然而，这并不是本文的唯一目标，因为这可以通过在训练结束时简单地在验证集上绘制混淆矩阵来实现。...我们在这里讨论的是轻松扩展keras.metrics的能力。用来在训练期间跟踪混淆矩阵的度量，可以用来跟踪类的特定召回、精度和f1，并使用keras按照通常的方式绘制它们。...在训练中获得班级特定的召回、精度和f1至少对两件事有用: 我们可以看到训练是否稳定，每个类的损失在图表中显示的时候没有跳跃太多 我们可以使用一些技巧-早期停止甚至动态改变类权值。...由于tensorflow 2.2，可以透明地修改每个训练步骤中的工作（例如，在一个小批量中进行的训练），而以前必须编写一个在自定义训练循环中调用的无限函数，并且必须注意用tf.功能启用自动签名。...(使用上面的类而不是keras.Sequential)、编译并训练一个顺序模型(处理函数和子类化API的过程非常简单，只需实现上面的函数)。
最明显的方法，你已经提到过，是使用 source 或 ....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 ----
MySQL分表分库是一种数据库架构设计的技术，在特定的场景下可以优化数据库性能和可扩展性。 在MySQL中，可以使用分表和分库来优化数据库的性能，具体步骤如下： 1....分表： 将一张大表拆分为多张小表，每个小表只包含部分数据，这样可以减少单个表的数据量和查询的复杂度。分表的方法有水平分表和垂直分表两种。...水平分表：按照数据行进行分割，将数据行按照某个条件分散到多个表中，例如按照日期、地区等分割。使用水平分表可以减少单表的数据量，提高查询效率。...大数据量：当数据量庞大，单个数据库无法存储和处理时，可以通过分表分库将数据分散存储在多个数据库中，提高查询和操作的效率。...安全性和隔离性：当应用程序需要分隔敏感数据或多租户数据时，可以通过分表分库实现数据的隔离和安全性。 优点： 提高性能：通过将数据分散存储在多个数据库中，可以提高读写和查询的性能。
资源打包插件坐标的添加 在父项目的pom.xml中打包插件添加坐标 org.apache.maven.plugins</groupId...修改setting.xml( Maven的配置文件), 在Maven中关联tomcat账户 ,详情见图 ?.../大佬进行的整理) keepalive是在TCP中一个可以检测死连接的机制。...6.查看ip地址，使用 ip add 命令,可以查看到vip192.168.40.200 [root@localhost sbin]# ip add 1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP...master， 将主机上的keepalived关闭，从即上的vip会开启，使用ip add查看主机上的ip，可以发现在监听192.168.40.200，这是访问nginx会访问到从机上 资源打包插件:
得到的模型可以直接加载到SCIP中并求解。 在解决方案过程中，SCIP可以使用SoPlex作为底层LP求解器。 上面五个组件都可以获得它们的源代码，并且都是免费的。...://github.com/SCIP-Interfaces/PySCIPOpt Java下使用SCIP java下使用SCIP比较麻烦的是，需要自己编译后才能调用。...： 在项目属性里面： 包含目录把之前安装的SCIPOptSuite 6.0.0下的include目录包含进去。...总结起来无非就下面几点： 使用SCIP自带的求解器，在命令行模式下求解相应的模型文件。 写程序进行建模，调用SCIP相关的API，进行求解。...可能还有很多遗漏的点没有说，还请各位读者见谅哈，各个方面的资料说明都在文章中给出了。相应的资源也在文章中给出了。最后，谢谢大家！
得到的模型可以直接加载到SCIP中并求解。 在解决方案过程中，SCIP可以使用SoPlex作为底层LP求解器。 上面五个组件都可以获得它们的源代码，并且都是免费的。...： https://github.com/SCIP-Interfaces/PySCIPOpt Java下使用SCIP java下使用SCIP比较麻烦的是，需要自己编译后才能调用。...位，不然不会成功： 在项目属性里面： 包含目录把之前安装的SCIPOptSuite 6.0.0下的include目录包含进去。...总结起来无非就下面几点： 使用SCIP自带的求解器，在命令行模式下求解相应的模型文件。 写程序进行建模，调用SCIP相关的API，进行求解。...可能还有很多遗漏的点没有说，还请各位读者见谅哈，各个方面的资料说明都在文章中给出了。相应的资源也在文章中给出了。最后，谢谢大家！
得到的模型可以直接加载到SCIP中并求解。 在解决方案过程中，SCIP可以使用SoPlex作为底层LP求解器。 上面五个组件都可以获得它们的源代码，并且都是免费的。...有关SCIP的更多使用，使用help命令可以查看详细说明： ?...在项目属性里面： 包含目录把之前安装的SCIPOptSuite 6.0.0下的include目录包含进去。 库目录把之前安装的SCIPOptSuite 6.0.0下的lib目录包含进去。 ?...总结起来无非就下面几点： 使用SCIP自带的求解器，在命令行模式下求解相应的模型文件。 写程序进行建模，调用SCIP相关的API，进行求解。...可能还有很多遗漏的点没有说，还请各位读者见谅哈，各个方面的资料说明都在文章中给出了。相应的资源也在文章中给出了。最后，谢谢大家！
图片 融合网络的损失函数与主网络类似，主网络主要通过优化不同学习目标的参数来优化整体损失函数，而融合网络主要学习如何组合不同目标来使得模型在整体损失方向上达到最优。...比如昨天我还在浏览手机这一品类，今天我突然就去浏览水果。 模型应用在线上服务时存在比较明显的性能问题，我们需要优化预测的时延。 图片 用户行为序列建模在最近几年发展较快。...用户的行为中往往包含较多的噪声，包括一些误点击操作，需要从充满噪声的序列中识别用户的真实意图，因此我们提出了基于精细行为的兴趣建模来优化这一问题。...业务上，通常会有主要的优化目标，重要性不同；技术上，也会对不同目标进行相应的加权操作，使得他们的量级处于一个相对平衡的状态。 Q2：线上会同时使用多目标模型的多路输出吗？A：会的。...所以，实际上我们不会去采用多模态联合训练的方式。 Q5：可以再详细介绍一下多目标融合模型中的损失函数的优化方式和设计思路吗？A：多目标融合模型的主网络和融合网络分别对应着两个损失函数和两个优化器。
比如：广告主与广告平台，希望结合两方的特征进行训练。 联邦迁移学习：参与者间的特征和样本重叠都很少时，可以考虑使用，但难度较高。...先导工作 相比于拉活，拉新更迫切使用联邦学习，因为端内特征更加稀疏，许多用户仅有用户设备ID；所以，优先切入拉新，先导工作包含： 1.1 拟合目标：四任务模型 主任务：主启次留率，即T日拉新，T+1日主动打开微视...纵向联邦学习中，A侧的可以在第一层，甚至没有变化（即仅做特征加密）就交给B侧，如此原则上没有交互时机问题。...效果展示 在与腾讯广点通AMS的合作中，相对微视单独训练，联邦学习使得 Group-AUC +0.025；主目标与3个次目标都呈正相关且有提升。主要目标主启次留率（覆盖率折算后）提升 +4.7PP。...TEE（可信赖执行环境）在联邦学习任务中是必备的吗？什么场景下会基于TEE完成任务？当前介绍的项目是基于TEE计算的吗？ A1.
有必然关系吗？比如主内存就是堆，本地内存就是栈，这种说法对吗？ 时间久了，我也把内存模型和内存结构给搞混了，所以抽了时间把JSR133规范中关于内存模型的部分重新看了下。...在Java中包含了几个关键字：volatile、final和synchronized，帮助程序员把代码中的并发需求描述给编译器。...在一个线程退出同步块时，线程释放monitor对象，它的作用是把CPU缓存数据（本地缓存数据）刷新到主内存中，从而实现该线程的行为可以被其它线程看到。...final 可以影响什么 如果一个类包含final字段，且在构造函数中初始化，那么正确的构造一个对象后，final字段被设置后对于其它线程是可见的。...当然，这种bug可以通过使用volatile修饰instance字段进行fix，但是我觉得这种代码格式实在太丑陋了，如果真要延迟初始化实例，不妨使用下面这种方式： private static class
数据科学和机器学习离不开数学 如果你是一个数据科学爱好者，则大概会产生以下两个疑问： 我几乎没有数学背景，那么能成为数据科学家吗？ 哪些基本的数学技能在数据科学中非常重要呢？...最后，在使用这些包之前，你需要理解每个包中蕴含的数学基础，这样才不会只把这些包当作黑盒工具（black-box tool）。...主成分分析（principal component analysis, PCA）是什么？ 是否应该使用 PCA 删除多余特征？ 如何评估模型？用 R2 值、MSE 还是 MAE？...所以，在数据科学和机器学习研究中，我们可以根据自身所在的具体领域、手头的具体工作或者使用的具体算法来有侧重地学习对应的数学技能。...多变量微积分（Multivariable Calculus） 大多数机器学习模型是使用包含几种特征或预测变量的数据集来构建的。因此，熟悉多变量微积分对于构建机器学习模型非常重要。
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