用 vuex 实现的原理其实很简单，一句话就可以概括：维护一个 state快照 的历史记录数组和当前索引值， undo 和 redo 分别对应索引的回退（backward）的前移（forward）。...时移操作的作用域 这一点就很简单了，编辑器是应用的一个模块，在 vuex 中是 store 的一个 module，所以时移操作的插件函数在订阅 mutations 时需要判断 mutation-type...: number; } 页签域的时移操作如何实现？ 最后留一个问题，这个问题我也暂时没想通最优解。目前市面上几乎所有的可视化编辑器都是这样的逻辑：时移操作的作用域的编辑器全局。 如何理解这句话呢？...具体表现为： 每个 sheet 有单独的操作历史，互不影响； sheet 不能被时移操作删除，只能手动删除。...也有更复杂的，比如基于图（Graph）数据结构做状态机发散，这属于自己牛逼同事看不懂的非工程解法，而且这个逻辑放在客户端会很重。所以这俩都不是最优解，更好的方案暂时不写了，因为我也没想出来...
word2vec word2vec是只有一个隐层的全连接神经网络,对语料中的所有词汇进行训练并生成相应的词向量（Word Embedding）WI 的大小是VxN, V是单词字典的大小, 每次输入是一个单词...连续词袋模型（CBOW） 移除前向反馈神经网络中非线性的hidden layer，直接将中间层的embedding layer与输出层的softmax layer连接； 忽略上下文环境的序列信息：输入的所有词向量均汇总到同一个...词移距离（Word Mover’s Distance） ?...需要有一种约束，将文档1中的每个词，以不同的权重强制地分配到文档2的所有词上去。 WMD的优化 现在计算两个文档之间的 WMD 距离，如果用 k-NN来计算距离就非常耗时。...这两个 relax 过的优化问题的解，恰好对应于词向量矩阵的行空间和列空间上的最近邻问题，也是很好算的。最后定义 RWMD 为这两个 relaxed 优化问题的两个目标值中的最大值。
背景 最近在项目中做异步任务调度服务的时候，用到红黑树来实现异步任务的管理，挑选出最符合条件的任务执行，于是使用到了TreeMap来管理 TreeMap与TreeSet TreeSet中使用了TreeMap...更新值，更新完后，直接返回 如果没有的话，则根据值找到最符合的子节点，然后通过比较值看插入左节点还是右节点 最后通过fixAfterInsertion来调整红黑树的平衡性 ?...Put函数截取 可是，在项目中使用的时候会有一些问题，比如： 使用JobInfo期望根据time属性，按照time属性的大小排序构建红黑树，在获取的时候，获取time最小的Key对应的Value进行操作...，同时操作完后，更新Key的time属性，重新调整红黑树，以至于可以在下一次直接获取最左节点的Key进行操作。...在TreeMap中并没有直接调整Key，或者说红黑树重新自平衡的方法，只能通过先remove，再Put，才能保证红黑树的平衡性 JobInfo removeKey; removeKey.time
上一次，我介绍了Hacker News的排名算法。它的特点是用户只能投赞成票，但是很多网站还允许用户投反对票。就是说，除了好评以外，你还可以给某篇文章差评。...排名算法的代码大致如下： 这段代码考虑了这样几个因素： （1）帖子的新旧程度t t = 发贴时间 - 2005年12月8日7:46:43 t的单位为秒，用unix时间戳计算。...（二） 这个部分表示，t越大，得分越高，即新帖子的得分会高于老帖子。它起到自动将老帖子的排名往下拉的作用。 分母的45000秒，等于12.5个小时，也就是说，后一天的帖子会比前一天的帖子多得2分。...结合前一部分，可以得到结论，如果前一天的帖子在第二天还想保持原先的排名，在这一天里面，它的z值必须增加100倍（净赞成票增加100倍）。 y的作用是产生加分或减分。...结论就是，Reddit的排名，基本上由发帖时间决定，超级受欢迎的文章会排在最前面，一般性受欢迎的文章、有争议的文章都不会很靠前。
移远通信模组作为智能硬件与物联网平台沟通的桥梁，能够将嵌入式设备采集的数据上传到云平台，最终利用人工智能算法提取数据背后的价值。...过去一段时间里，企业一般采用传感器+mcu+DTU模组的方式，将设备接入物联网平台。...随着技术的发展，模组的性能逐渐提升，能够直接驱动传感器工作，大大降低了设备的硬件成本，具体框架如图1所示：图片 近来，我们基于EC800M构建了一套数据采集设备，实现了污染物浓度检测、压力数据采集以及地理位置信息上报两部分功能...，SPI等协议的库文件；另外，模块支持低功耗模式，使用户做出的产品更容易满足市场需求。...（附：python属于解释型语言，整体运行速度较慢，不建议应用于对实时性具有极高要求的场景）。
上一篇文章，我介绍了Reddit的排名算法。 它的特点是，用户可以投赞成票，也可以投反对票。也就是说，除了时间因素以外，只要考虑两个变量就够了。 但是，还有一些特定用途的网站，必须考虑更多的因素。...世界排名第一的程序员问答社区Stack Overflow，就是这样一个网站。 ? 你在上面提出各种关于编程的问题，等待别人回答。...排名算法的作用是，找出某段时间内的热点问题，即哪些问题最被关注、得到了最多的讨论。 在Stack Overflow的页面上，每个问题前面有三个数字，分别表示问题的得分、回答的数目和该问题的浏览次数。...创始人之一的Jeff Atwood，曾经在几年前，公布过排名得分的计算公式。 ? 写成php代码，就是下面这样： ? 各个算法变量的含义如下： （1）Qviews（问题的浏览次数） ?...（2）Qscore（问题得分）和Qanswers（回答的数量） 首先，Qscore（问题得分）= 赞成票-反对票。如果某个问题越受到好评，排名自然应该越靠前。
要成功利用该漏洞，需要满足以下先决条件： 运行 Windows Server 2012 或更新操作系统的域控制器 攻击者必须有权访问具有服务主体名称集的用户或计算机帐户对象，或者能够将新计算机添加到域...还存在充分的机会来实施专注于检测基于资源的约束委派或 LDAP 中继攻击的高保真检测。在某些环境中，额外的检测措施可能比实施进一步的技术控制更可取。...在大多数环境中，基于资源的约束委派的合法用例非常少见。...结论 本文介绍了在与适当的身份验证原语结合使用时，基于资源的约束委派 (RBCD) 允许本地权限提升（以及潜在的远程代码执行）的方法。...对于从内部渗透测试过渡到红队操作的工程师来说，这个领域经常很棘手，因为通过 Cobalt Strike 而不是客户提供的基于 Linux 的跳转主机使用这些工具很复杂。
使用一个像素生成器从采样得到的表征条件生成图片像素。表征条件为图像生成提供了实质性的指导。本方法达到了无条件生成的SOTA，弥补了条件生成和无条件生成长期以来的性能差距。...引言 最近利用人类标注的类别条件、文字描述等的条件图像生成达到了令人印象深刻的效果，然而无条件生成还不能达到令人满意的效果。这一定程度上反映了有监督学习和无监督学习之间的差距。...RCG由三个部分组成：一个SSL图像编码器( Moco v3 )，用于将图像分布转换为一个紧凑的表示分布；一个RDM，用于从该分布中建模和采样；一个像素生成器，用于处理基于表示的图像像素。...像素生成器 图6：像素生成器 RCG中的像素生成器处理基于图像表示的图像像素。从概念上讲，这样的像素生成器可以是任何条件图像生成模型，通过用SSL表示来代替它的原始条件(例如,类标或文本)。...表1 图7：无条件生成图片结果 RDM可以促进类条件表示的生成，从而使RCG也能很好地进行Class-conditional 图像生成。证明了RCG的有效性，进一步凸显了自条件图像生成的巨大潜力。
0x01：@Conditional使用 Spring Boot的强大之处在于使用了Spring 4框架的新特性：@Conditional注释，此注释使得只有在特定条件满足时才启用一些配置。...@ConditionalOnBean：当容器中有指定Bean的条件下进行实例化。 @ConditionalOnMissingBean：当容器里没有指定Bean的条件下进行实例化。...@ConditionalOnClass：当classpath类路径下有指定类的条件下进行实例化。 @ConditionalOnMissingClass：当类路径下没有指定类的条件下进行实例化。...@ConditionalOnProperty：当指定的属性有指定的值时进行实例化。 @ConditionalOnExpression：基于SpEL表达式的条件判断。...@ConditionalOnJndi：在JNDI存在的条件下触发实例化。
在我们红队拿到主机权限的时候，我们往往需要通过这台机器进行深一步的渗透，或者目标服务器可能因为系统更新，杀软更新等等原因往往导致会话莫名其妙下线了，所以权限持久化是红队一个必不可少的工作。...怎么实现的？ 当CompatTelRunner运行遥测任务之前，会首先检查一些条件，而且必须要满足这些条件之一。 系统为 Windows10或者Server2019。...0 有趣的是，在WindowsServer2016发行后某个版本添加了上面的检查条件。...存在三种与某些条件相对应的运行模式。 如果命令行参数指定了一个DLL或者function。则CompatTelRunner.exe会根据批准的列表对它们进行验证。...总结： 在红蓝对抗中，套路总是在不断变化的，红队一直在寻找新颖有趣的方法来在目标网络上实现相同的目标，对此我们也需要不断学习新的姿势和套路来不断完善自己与团队。 ? ?
在我们红队拿到主机权限的时候，我们往往需要通过这台机器进行深一步的渗透，或者目标服务器可能因为系统更新，杀软更新等等原因往往导致会话莫名其妙下线了，所以权限持久化是红队一个必不可少的工作。...怎么实现的？ 当CompatTelRunner运行遥测任务之前，会首先检查一些条件，而且必须要满足这些条件之一。 系统为 Windows10或者Server2019。...0 有趣的是，在WindowsServer2016发行后某个版本添加了上面的检查条件。...存在三种与某些条件相对应的运行模式。 如果命令行参数指定了一个DLL或者function。则CompatTelRunner.exe会根据批准的列表对它们进行验证。...总结：在红蓝对抗中，套路总是在不断变化的，红队一直在寻找新颖有趣的方法来在目标网络上实现相同的目标，对此我们也需要不断学习新的姿势和套路来不断完善自己与团队。
各种各样的排名算法，是目前过滤信息的主要手段之一。对信息进行排名，意味着将信息按照重要性依次排列，并且及时进行更新。...排列的依据，可以基于信息本身的特征，也可以基于用户的投票，即让用户决定，什么样的信息可以排在第一位。 下面，我将整理和分析一些基于用户投票的排名算法，打算分成六个部分连载，今天是第一篇。...在其他条件不变的情况下，得票越多，排名越高。 从上图可以看到，有三个同时发表的帖子，得票分别为200票、60票和30票（减1后为199、59和29），分别以黄色、紫色和蓝色表示。...如果你不想让"高票帖子"与"低票帖子"的差距过大，可以在得票数上加一个小于1的指数，比如(P-1)^0.8。 第二个因素是距离发帖的时间T。 在其他条件不变的情况下，越是新发表的帖子，排名越高。...或者说，一个帖子的排名，会随着时间不断下降。 从前一张图可以看到，经过24小时之后，所有帖子的得分基本上都小于1，这意味着它们都将跌到排行榜的末尾，保证了排名前列的都将是较新的内容。
目前的分子优化方法大多都基于编码器-解码器架构，这些现有的工作大多着眼于对单个属性进行优化，但在实际应用中，对生成分子的多目标优化，往往才更符合各个领域的现实需求。...初始图矩阵的组成部分 条件变分自动编码器（CVAE） 本研究的核心是基于图（而非字符串）的多目标优化，且实现了MGVAE和MGCVAE来生成新分子，并对这两种生成方式做了性能对比。...在该研究中，要控制的分子特性对应于条件向量c（one-hot向量），解码器根据这些给定的条件向量，与潜在向量一起生成具有所需属性的分子。...同时也对未应用任何条件的 MGVAE 生成的分子进行计数，以确定它们是否满足每个条件的范围。...用于评估MGVAE、MGCVAE 等生成分子模型的有效性、独特性和新颖性 4 结论 在这项研究中，作者研究了MGVAE 和 MGCVAE 这两种基于图的分子生成模型，同时对MGCVAE进行了多目标优化。
对信息进行排名，意味着将信息按照重要性依次排列，并且及时进行更新。排列的依据，可以基于信息本身的特征，也可以基于用户的投票，即让用户决定，什么样的信息可以排在第一位。 ?...下面，我将整理和分析一些基于用户投票的排名算法，打算分成六个部分连载，今天是第一篇。 一、Delicious 最直觉、最简单的算法，莫过于按照单位时间内用户的投票数进行排名。...在其他条件不变的情况下，得票越多，排名越高。 ? 从上图可以看到，有三个同时发表的帖子，得票分别为200票、60票和30票（减1后为199、59和29），分别以黄色、紫色和蓝色表示。...如果你不想让”高票帖子”与”低票帖子”的差距过大，可以在得票数上加一个小于1的指数，比如(P-1)^0.8。 第二个因素是距离发帖的时间T。 在其他条件不变的情况下，越是新发表的帖子，排名越高。...或者说，一个帖子的排名，会随着时间不断下降。从前一张图可以看到，经过24小时之后，所有帖子的得分基本上都小于1，这意味着它们都将跌到排行榜的末尾，保证了排名前列的都将是较新的内容。
| 龙文韬 编辑 | 李仲深 论文题目 Scalar is Not Enough: Vectorization-based Unbiased Learning to Rank 论文摘要 无偏差学习排名...（ULTR） 旨在从有偏差的用户点击日志中训练无偏差的排名模型。...当前的大多数ULTR方法都基于检验假设（EH），假设点击概率可以被分解成两个标量函数，一个与排名特征有关，另一个与偏差因素有关。...本文提出了一种基于向量的EH，并将点击概率表述为两个向量函数的点乘。此解决方案是完备的，因为它在拟合任意点击函数方面具有通用性。...大量实验表明，作者的方法在复杂的真实点击和简单的模拟点击方面明显优于最先进的ULTR方法。 论文链接 https://doi.org/10.1145/3534678.3539468
，称为CondInst(条件卷积的实例分割)。...最优秀的实例分割方法，如Mask R-CNN，依靠ROI操作(通常是ROIPool或ROIAlign)来获得最终的实例掩码。相反，本文提出从一个新的角度来解决实例分割问题。...本文不使用实例化的ROIs作为固定权重网络的输入，而是使用以实例为条件的动态实例感知网络。CondInst有两个优点：（1）实例分割采用全卷积网络解决，不需要裁剪ROI和特征对齐。...（2）由于动态生成的条件卷积的能力大大提高，因此mask head可以非常紧凑（例如，3个卷积层，每个层只有8个通道），从而显著提高了推理的速度。...我们演示了一种更简单的实例分割方法，可以在准确性和推理速度方面实现改进的性能。在COCO数据集上进行实验分析，我们优于当前最新的一些方法，包括经过微调的Mask RCNN基线，而无需更长的训练时间。
标签：Excel公式，SUMPRODUCT函数 基于列中的条件求和通常使用SUMIF函数或者SUMIFS函数，特别是涉及到多条件求和时。然而，随着条件的增多，公式将会变得很长，难以理解。...而使用SUMPRODUCT函数，可以判断同一列中的多个条件且公式简洁。 如下图1所示的示例。...也可以使用下面更简洁的公式： =SUMPRODUCT(($A$2:$A$12="东区")*(($B$2:$B$12={"超市1","超市2"}))*($C$2:$C$12)) 公式中，使用了花括号，允许在其中放置多个条件...，因此，如果需要满足的条件更多的话，就可以通过逗号分隔符将它们放置在花括号中，公式更简洁。...小结 在花括号中放置判断条件，从而使公式更简洁，是本文讲解的重点技巧。
此时困住你的就是加速问题。 我认为的加速大概分为两种： 算法的本身的速度。 程序中的循环怎么改为矩阵计算，也就是并行计算。 这里先以条件随机场CRF为例，详细讲解CRF原理和如何加速的并行计算。...下面的所有图，公式都由本人zenRRan原创 1.概述 CRF（Conditional Random Field），中文被翻译为条件随机场。...先说什么是并行计算，字面意思就能理 解，并行，并排行进，大家同时进行的意思，同时进行的前提条件是需要 用到的东西都已经准备好。放在计算机里的意思就是当前运行的程序需要 的数据都已经准备好了。...那我们来看看我们的数据怎么能并行计算吧，我 拿出来一列数据来看看（先说下为什么拿出的是一列，而不是一行，因为 一列所需要的数据前一列都已经计算过了，而一行不具备这样的条件）， 比如第二列： ?...我们 的目的是，选取可能性最高的，又因为可能性最高在这里表示得分最高， 然后根据最高的得分，我们向前一个一个的选取每次前一个最高得分的节 点，最终这些所有的节点就是我们的最后的预测序列。
SVM 数学描述的推导 这看上去是一个非线性规划的复杂问题，在《高等数学》中，我们已经学习过这类问题如何来求解。 — KKT 条件，本文我们就来详细了解一下 KKT 的推导过程。 2....有不等式约束的最优化问题 — KKT 条件 当约束加上不等式之后，情况变得更加复杂起来。...极值点在约束条件区域内 下图展示了 (x0, y0) 在 g(x) 的区域内的情况： 无论是两图中的那种情况，最优化问题的极值点就是 f(x, y) 的极值点，也就是说约束条件失去了作用，此时我们只需要通过求导法则就可以得到...计算出来 f(x, y) 的极值点后，带入约束条件，如果满足则求解成功，否则说明极值点在约束条件边界上。 3.2....极值点在约束条件边界上 在这种情况下，我们成功将不等式约束的优化问题转化为了有等式约束的优化问题，根据上面我们推导出的拉格朗日乘子法就可以计算出极值点。
我们会把IP归属地信息保存到内存中，经过一系列的转变，最终形成红黑树，利用红黑树高效的查找性能，实现了高效的IP归属地解析方案，该方案可承担较大的并发访问压力，并拥有极低的响应延时。 实现方案： ?...由于红黑树中存放的是IP段的起始IP转换后的整数和结束IP转换后的整数，而需要查询的是具体IP地址转换后的整数，因此查询的规则是：先把IP转换为整数，从红黑树的root结点开始查起，当该整数小于结点中的...from整数时，继续沿着红黑树该结点的左边查找，当该整数大于结点中的end整数时，继续沿着红黑树中该结点的右边查找，否则，该查找到的结点即为要查找的IP信息对应的结点。...然后去红黑树中查找该整数对应的红黑树中的结点为2，17807872，17808127，进而取到索引2，即segment-regions-ip的索引，根据表4取到数据0,4,4,2，其中2为fomatted-raw-ip...最终留在内存中的数据为Area类的集合，segment-regions-ip数据，红黑树，这样就可以减少计算机内存的使用。
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