那么，如何对这些数据集进行处理，才能得到我们所需要结果呢？工程师 George Seif 认为，可以通过权重平衡法和采样法来解决这个问题。 ?...像萨诺斯一样给你的数据集带来平衡 并非所有的数据都是完美的。事实上，如果你得到一个完全平衡的真实世界的数据集，你将是非常幸运的。...在大多数情况下，您的数据将具有一定程度的类不平衡，即每个类具有不同数量的样本。 为什么我们希望我们的数据集是平衡数据集？...焦距损失在 Keras 中可以很容易地实现为自定义损失函数： ? （2）过采样和欠采样 选择合适的类权重有时是很复杂的事情。做简单的反向频率处理并不总是有用的。...在上面的图像的左侧和右侧，我们的蓝色类比橙色类有更多的样本。在这种情况下，我们有两个预处理选项，它们可以帮助训练我们的机器学习模型。
AI 科技评论按：在深度学习中，数据是非常重要的。但是我们拿到的数据往往可能由大部分无关数据和少部分我们所关心的数据组成。那么，如何对这些数据集进行处理，才能得到我们所需要结果呢？...下面是他的观点，雷锋网 AI 科技评论整理。 ? 像萨诺斯一样给你的数据集带来平衡 并非所有的数据都是完美的。事实上，如果你得到一个完全平衡的真实世界的数据集，你将是非常幸运的。...在大多数情况下，您的数据将具有一定程度的类不平衡，即每个类具有不同数量的样本。 为什么我们希望我们的数据集是平衡数据集？...焦距损失在 Keras 中可以很容易地实现为自定义损失函数： ? （2）过采样和欠采样 选择合适的类权重有时是很复杂的事情。做简单的反向频率处理并不总是有用的。...在上面的图像的左侧和右侧，我们的蓝色类比橙色类有更多的样本。在这种情况下，我们有两个预处理选项，它们可以帮助训练我们的机器学习模型。
在开发中很多时候会有这样的场景，同一个界面有多个请求，而且要在这几个请求都成功返回的时候再去进行下一操作，对于这种场景，如何来设计请求操作呢？今天我们就来讨论一下有哪几种方案。...分析： 在网络请求的开发中，经常会遇到两种情况，一种是多个请求结束后统一操作，在一个界面需要同时请求多种数据，比如列表数据、广告数据等，全部请求到后再一起刷新界面。...在 GCD 中，提供了以下这么几个函数，可用于请求同步等处理，模拟同步请求： // 创建一个信号量（semaphore） dispatch_semaphore_t semaphore = dispatch_semaphore_create...dispatch_group（组） 可以使用 dispatch_group_async 函数将多个任务关联到一个 dispatch_group 和相应的 queue 中，dispatch_group 会并发地同时执行这些任务...结论 在开发过程中，我们应尽量避免发送同步请求；假设我们一个页面需要同时进行多个请求，他们之间倒是不要求顺序关系，但是要求等他们都请求完毕了再进行界面刷新或者其他什么操作。
Spring 中的自动装配，如果遇到多个实例如何处理？ 标记了@Autowired 注解的字段/方法，会由 Spring 容器自动的赋值一个实例化的对象。...有时候 Spring 容器中，同一个类型的实例有多个，那么可能会出现异常，这个时候就需要精确的自动装配，需要用到@Qualifier 注解。 示例 有 2 个类，User 和 Company。...，一个是自动扫描得到的，另一个是配置类中配置的。...，会去找 id 为 getCompany 的实例，也就是会找到配置类中配置的实例。...总结 @Autowired 根据类型自动注入对象的实例，如果同一个类型的实例有多个，则会根据实例的 id 名去匹配，但这种不是最好的方式，建议直接用@Qualifier 注解指定需要注入的实例，或者用@
本篇文章目标是处理在数据集中存在列分隔符或分隔符的特殊场景。对于Pyspark开发人员来说，处理这种类型的数据集有时是一件令人头疼的事情，但无论如何都必须处理它。...使用spark的Read .csv()方法读取数据集: #create spark session import pyspark from pyspark.sql import SparkSession...从文件中读取数据并将数据放入内存后我们发现，最后一列数据在哪里，列年龄必须有一个整数数据类型，但是我们看到了一些其他的东西。这不是我们所期望的。一团糟，完全不匹配，不是吗?...要验证数据转换，我们将把转换后的数据集写入CSV文件，然后使用read. CSV()方法读取它。...现在的数据看起来像我们想要的那样。
在机器学习项目中，如果使用的是比较小的数据集，数据集的处理上可以非常简单：加载每个单独的图像，对其进行预处理，然后输送给神经网络。...其实，这种方法在我们之前的示例中也有所涉及，在使用数据增强技术提升模型泛化能力一文中，我就介绍了通过数据增强技术批量扩充数据集，虽然那里并没有使用到超大规模的数据集。...Keras提供的方法允许使用磁盘上的原始文件路径作为训练输入，而不必将整个数据集存储在内存中。 然而，这种方法的缺点也是很明显，非常低效。...这就涉及到深度学习中的一个正则化技巧，在我们之前的代码中，都是RGB值除以255.0进行正则化，但实践表明，将RGB值减去均值，效果更好，所以在此计算RGB的均值。...但是，在我们的处理中，将图像存储为原始NumPy阵列（即位图）。虽然这样大大增加了存储成本，但也有助于加快训练时间，因为不必浪费处理器时间解码图像。
Spring Boot 默认会找一个 main，如果多个 main，需要配启动main。测试代码，写在 test 下面。不要用 main 来写测试。...需要注意的 Kotlin 的类编译之后，class 文件名对应的会在后面加上 Kt 例如，CmsApplication ---> CmsApplicationKt mainClassName = "com.ak47
train = cell(11400, 1); label = zeros(11400, 1); dis1 = dir(['E:\Adesk\Cpp-Prime...
EagerMOT: 3D Multi-Object Tracking via Sensor Fusion 原文作者：Aleksandr Kim 内容提要 多目标跟踪(MOT)使移动机器人能够通过在已知的3D...现有的方法依靠深度传感器(如激光雷达)在3D空间中探测和跟踪目标，但由于信号的稀疏性，只能在有限的传感范围内进行。另一方面，相机仅在图像域提供密集和丰富的视觉信号，帮助定位甚至遥远的物体。...在本文中，我们提出了EagerMOT，这是一个简单的跟踪公式，从两种传感器模式集成了所有可用的目标观测，以获得一个充分的场景动力学解释。...使用图像，我们可以识别遥远的目标，而使用深度估计一旦目标在深度感知范围内，允许精确的轨迹定位。通过EagerMOT，我们在KITTI和NuScenes数据集上的多个MOT任务中获得了最先进的结果。
版本控制系统可以方便地合并不同开发者的代码变更，并解决冲突。版本控制系统可以创建不同的代码版本，帮助开发团队跟踪和管理不同的软件发布版本。...1.2、流行的版本控制系统SVN在版本控制领域，Subversion（SVN）是一种非常流行和广泛使用的系统。它是一个开源的集中式版本控制系统，被广泛用于管理代码和文件的变更。...这使得开发团队能够在不同的环境中无缝地协同工作。无论是在个人项目还是团队开发中，SVN都是一个值得考虑的版本控制系统。...提交（Commit）：当在本地工作目录中完成对文件或目录的修改后，可以将这些变更提交到仓库中。提交将会生成一个新的版本，并记录变更的详细信息。...执行合并操作：svn merge 源分支URL>这将将源分支的更改合并到目标分支中。
数据库中的架构时 , 将需要执行数据库迁移以保留旧数据并防止应用程序崩溃 ; 自动运行 : Room Migration 数据库迁移工具 会 自动 创建迁移文件 并将其应用于数据库 , 以使 SQLite...数据库 保持最新架构 ; 二、多个数据库版本的迁移 在原始 版本 1 的数据库中 , 有如下 : id , name , age , 三个字段 ; @Entity(tableName = "student...name * 数据库表中的类型为 TEXT 文本类型 */ @ColumnInfo(name = "name", typeAffinity = ColumnInfo.TEXT...) lateinit var name: String /** * 年龄字段 * 数据库表中的列名为 age * 数据库表中的类型为 INTEGER 文本类型...: Migration(2, 3) 迁移对象对应的迁移操作 , 从数据库版本 2 升级到 数据库版本 3 ; 三、数据库异常处理 - RoomDatabase.Builder#fallbackToDestructiveMigration
[2.jpg] 工具集选型 版本控制系统 版本控制系统（VCS）也叫源代码管理系统，顾名思义，提供最基本的版本控制功能，他会在文件修改的历程中保留修改历史，让用户可以方便地查看该文件的修改历史。...并且可以方便地让用户撤销对文件的修改。 目前业界使用比较广的版本控制系统主要有两个，首先是 SVN，它是一个开放源代码的版本控制系统，基于 CVS 发展而来，用于多个人共同开发同一个项目，共用资源。...第二个是 GIT，它是一款免费、开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或大或小的项目，作为一个开源的分布式版本控制系统，可以有效、高速地处理各种项目版本管理，可以实现很好的分支管理。...数据库脚本需要将 SQL 变更文件纳入到版本管理系统中，发版时增量执行变更 SQL。 持续集成将构建包推送到制品库中按照一定规范管理起来，部署时从制品库中拉取对应版本的应用包部署。...最后，随着软件的迭代，版本号也随着变更，为了追溯每个版本的需求、变更集及线上 bug 修改，需要设计合理的分支策略并管理到需求和部署包。
工具集选型 版本控制系统 版本控制系统（VCS）也叫源代码管理系统，顾名思义，提供最基本的版本控制功能，他会在文件修改的历程中保留修改历史，让用户可以方便地查看该文件的修改历史。...并且可以方便地让用户撤销对文件的修改。 目前业界使用比较广的版本控制系统主要有两个，首先是SVN，它是一个开放源代码的版本控制系统，基于CVS发展而来，用于多个人共同开发同一个项目，共用资源。...第二个是GIT，它是一款免费、开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或大或小的项目，作为一个开源的分布式版本控制系统，可以有效、高速地处理各种项目版本管理，可以实现很好的分支管理。...数据库脚本需要将SQL变更文件纳入到版本管理系统中，发版时增量执行变更sql。 持续集成将构建包推送到制品库中按照一定规范管理起来，部署时从制品库中拉取对应版本的应用包部署。...最后，随着软件的迭代，版本号也随着变更，为了追溯每个版本的需求、变更集及线上bug修改，需要设计合理的分支策略并管理到需求和部署包。 合理分支策略的特点 首先，合理分支策略肯定要符合业务场景。
如果一个或多个前提假设是无效的，那么附录C中所分配给该基线的一些安全控制就可能是不适用的，针对这种情况可通过应用后续章节所述的裁剪过程以及风险评估予以处理。...组织应如此使用补偿安全控制： 首先，要从附录B中来选择补偿控制，其中如果没有合适可用的补偿控制，组织才可采用其他源中合适的补偿控制； 其次，组织为补偿控制如何为工业控制系统提供等价的安全能力以及为什么不能使用该基线安全控制...可使用的限制包括： 限制工业控制系统可处理、存储或转送的信息； 限制组织使命和业务功能的自动化方式； 禁止移动工业控制系统或系统部件； 禁止外部网络访问组织工业控制系统； 禁止工业控制系统部件里中...当存在对组织使命和业务功能的潜在影响，或在检查工业控制系统整个安全考量时，或当工业控制系统进行重大变更时，或当定期审核工业控制系统安全时，该文档均是基本的支撑资料。...最终选择安全控制集及其选择过程的支持理由，以及任何工业控制系统的使用限制，均应记录在该工业控制系统安全计划中。
事件源会引入很多问题，但我不会在这里讨论，我想强调一些常见的误解。事件处理不必是异步的，以更新本地Git库为例，这完全是一个同步操作，就像更新Subversion这样的集中式版本控制系统一样。...我正在使用编辑器写这篇文章，编辑器不知道我的源代码树中的所有提交，它只是假设磁盘上有一个文件。事件源系统中的大部分处理可以基于有效的工作副本。只有当真正需要事件日志中的信息时才必须处理它。...如果需要的话，我们可以有多个不同Schema的工作副本，但通常应该在领域处理和通过事件日志派生工作副本之间做明确区分。...使用事件日志时，构建工作副本的快照通常很有用，这样你就不必在每次需要工作副本时都从头开始处理所有事件。实际上这里存在二元性，我们可以将事件日志视为变更列表或状态列表。 我们可以从一个派生出另一个。...版本控制系统通常在事件日志中混合快照和增量变更，以获得最佳性能。[1] 考虑一下版本控制系统带来的价值，就很容易明白事件源有许多有趣的收益。事件日志提供了强大的审计功能（账户交易是帐户余额的事件源）。
单一可信数据源版本控制系统和制品库作为单一可信数据源，覆盖生产部署环节建立统一制品库，在jenkinsfile中指明制品库地址，构建时不使用pom文件中的依赖解析地址，而由其他方式修改依赖解析仓库到唯一可信仓库中...技术点：使用Artifactory统一管理制品库，保证唯一可信源变更管理变更过程1)所有配置项变更由变更管理系统触发 2)针对每次变更内容进行评审，并使用自动化手段不涉及流水线、注意配置与应用分离、及配置中心管理变更追溯实现版本控制系统和变更管理系统的自动化关联...,信息双向同步和实时可追溯不涉及流水线变更回滚1)实现变更管理系统和版本控制系统的同步回滚，保证状态的一致性 2)回滚操作实现自动化不涉及流水线， 二， 构建与持续集成 三级标准Jenkins流水线落地建议方案构建实践构建方式...技术点：sonarqube代码静态扫描反馈处理根据代码质量检查结果反馈及时处理，根据质量规约维持一定的技术债代码静态扫描结果与制品绑定，回写到制品库。...流水线过程软件交付过程中的各个环节建立自动化能力以提升处理效率不涉及流水线过程可视化1)交付过程在团队内部可见，信息在团队间共享 2)交付状态可追溯流水线中收集整个构建过程结果数据，与制品绑定，供所有团队查看
并且可以方便地让用户撤销对文件的修改。 目前业界使用比较广的版本控制系统主要有两个，首先是SVN，它是一个开放源代码的版本控制系统，基于CVS发展而来，用于多个人共同开发同一个项目，共用资源。...第二个是GIT，它是一款免费、开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或大或小的项目，作为一个开源的分布式版本控制系统，可以有效、高速地处理各种项目版本管理，可以实现很好的分支管理。...数据库脚本需要将SQL变更文件纳入到版本管理系统中，发版时增量执行变更sql。 持续集成将构建包推送到制品库中按照一定规范管理起来，部署时从制品库中拉取对应版本的应用包部署。...最后，随着软件的迭代，版本号也随着变更，为了追溯每个版本的需求、变更集及线上bug修改，需要设计合理的分支策略并管理到需求和部署包。 合理分支策略的特点 首先，合理分支策略肯定要符合业务场景。...Pipeline简介 所有的交付过程都是基于pipeline做的，pipeline俗称条流水线，在Jenkins中也被称为job，多个构建单元组成一条流水线，如代码编译、单元测试、代码扫描组成一条pipeline
一个形象的例子是新闻推送服务：假设一个用户订阅了多个新闻源，传统查询每次需要拉取所有新闻源的全部内容，而增量查询只需关注新增的新闻内容。...增量处理逻辑：仅对变更数据进行处理，并将结果与已有结果合并。结果集维护：更新缓存或存储中的查询结果，确保其一致性。增量查询的设计方式增量查询的设计需要考虑数据规模、更新频率、查询复杂度等多种因素。...变更数据捕获（Change Data Capture，CDC）：CDC 是一种更高级的变更捕获技术，能够实时捕捉数据源中的增量变化，并将其传递到下游系统。...增量处理逻辑：每次只处理新增的日志条目，更新统计指标。例如，统计每小时的错误日志数量时，只需要累加新增日志中的错误条目。结果集维护：将统计结果存储在数据库中，以供查询和展示。...从数据变更捕获到结果集维护，其设计与实现需要针对具体业务需求进行优化。在实际应用中，增量查询已成为数据处理系统中不可或缺的一部分，为复杂系统提供了高效的解决方案。
例如，在Kubernetes中，您可以在清单中定义服务所需的pods数量。系统会自行处理。工程师不需要编写能够达到所需pod编号的命令式脚本。 任何符合声明式模型的云本地软件都可以被视为代码。...系统应用变更来实现自动化状态。 话虽如此，声明式模型在GitOps中并不是必须的。命令式定义的环境也可以这样做。 拉取请求 GitOps概念背后的主要思想是版本控制系统是事实的唯一来源。...我们使用Git作为应用程序代码的变更管理系统。我们还可以在基础设施代码中使用它。因此，整个声明文件集都在一个可以协作的地方。这使我们能够使用Git的关键概念——操作更改的pull请求。...在基础设施的情况下，主要分支可以表示一个环境。我们可以在特性分支中实现变更。然后创建一个pull request来合并主分支中的更改。...对于大多数应用程序，您可能需要多个环境。GitOps允许您创建多个可以更改环境存储库的管道。您可以在环境存储库中使用不同的分支来管理更多的环境。
企业级Git版本控制是软件开发中不可或缺的工具，尤其在需要高效协作和版本管理的项目中。以下将详细介绍Git在企业级版本控制中的应用、优势、最佳实践及其与其他版本控制系统的对比。...这些功能帮助企业追踪代码变更和回滚到旧版本。版本管理是企业级开发中至关重要的一环，Git通过详细的版本记录和回滚功能，确保了代码的稳定性和可追溯性。...分布式架构使得Git在处理大规模项目和多团队协作时表现出色，特别是在网络连接不稳定的环境中，仍能保持高效的工作流程。...Git与其他版本控制系统的对比集中式与分布式集中式版本控制系统（如SVN）将所有代码存储在中央服务器上，而分布式版本控制系统（如Git）将代码存储在每个开发者的本地计算机上。...性能与安全性Git在处理大型项目时性能更优，且由于每个开发者拥有完整的代码库副本，安全性更高。Git的高性能和安全性使其成为大型企业级应用的理想选择，特别是在需要处理大量代码和频繁协作的环境中。
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