javaScript沿袭了java的规则，也设计了一个最顶层的“父类”对象Object，所有的对象都默认继承Object，所有对象都可以视为Object的实例。...Object.keys(a) // ["0", "1"] Object.getOwnPropertyNames(a) // ["0", "1", "length"] 上面代码中，...数组的length属性是不可枚举的属性，所以只出现在Object.getOwnPropertyNames方法的返回结果中。...123; // }" (new Date()).toString() // "Tue May 10 2016 09:11:31 GMT+0800 (CST)" 上面代码中，...，让各种不同的对象实现自己版本的toLocaleString，用来返回针对某些地域的特定的值。
云计算的优势之一是公有云供应商提供了数十个云区域供企业决定在哪里托管工作负载时进行选择。选择正确的云区域对于优化成本、性能、可靠性等很重要。...不要默认使用离企业最近的云区域或云计算提供商建议的任何云区域，而是进行研究以确定哪个（或多个）区域可以提供最佳的价值和性能。 当企业在不同的云区域之间进行选择时，离其最近的区域并不总是一个最佳选择。...企业使用的云区域也会对合规性和可靠性等产生影响，其考虑的因素如下所述。 选择云区域时要考虑的因素 许多企业默认选择在离总部最近的云区域中托管他们的工作负载。但这种方法并不总是一个最佳选择。...选择靠近日本的云区域可能无法提供最佳的整体性能，因为将数据从美国运营的数据中心传输到日本的云区域需要更长的时间。 (4)企业的服务等级协议(SLA)需求是什么？...云计算服务提供的功能也可能因地区而异。有时，有些云计算服务在给定区域可能根本不可用。 企业需要确保打算使用的区域支持需要从云服务中获得的特定配置或功能。 (6)哪个云区域成本最低？
Kibana 与 Elasticsearch中的警报功能警报是Elastic Stack的一个重要组成部分。你可以使用存储在Elasticsearch中的数据，在满足特定条件时触发警报。...图片在日志应用程序的背景下创建的警报规则（conditions和actions）是指来自各个日志相关索引中包含的日志数据。...Kibana应用程序不能支撑你的用例，或者当Kibana应用程序不支持从其UI上创建你所需的警报时，你仍然可以使用Kibana中的Rules and Connectors功能创建警报。...何时使用 Alert 或 Watcher大多数情况下，我们优先选择Kibana Alert，特别是当你需要告警的场景与以下场景之一吻合时，请选择开箱即用的Kibana Alert，会让你事半功倍：APM...Failed transaction rate threshold 当服务中的事务错误率超过定义的阈值时告警。Latency threshold 当服务中特定事务类型的延迟超过定义的阈值时告警。
点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注 /前言/ 前几天给大家分享了Xpath语法的简易使用教程，没来得及上车的小伙伴可以戳这篇文章：在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据...——详细教程（上篇）、在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据——详细教程（下篇）。...今天小编给大家介绍Scrapy中另外一种选择器，即大家经常听说的CSS选择器。.../CSS基础/ CSS选择器和Xpath选择器的功能是一致的，都是帮助我们去定位网页结构中的某一个具体的元素，但是在语法表达上有区别。...4、根据网页结构，我们可轻易的写出发布日期的CSS表达式，可以在scrapy shell中先进行测试，再将选择器表达式写入爬虫文件中，详情如下图所示。 ?
点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注 /前言/ 前几天给大家分享了Xpath语法的简易使用教程，没来得及上车的小伙伴可以戳这篇文章：在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据...——详细教程（上篇）、在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据——详细教程（下篇）、在Scrapy中如何利用CSS选择器从网页中采集目标数据——详细教程（上篇）。...之前还给大家分享了在Scrapy中如何利用CSS选择器从网页中采集目标数据——详细教程（上篇），没来得及上车的小伙伴可以戳进去看看，今天继续上篇的内容往下进行。...------ 往期精彩文章推荐： 在Scrapy中如何利用CSS选择器从网页中采集目标数据——详细教程（上篇） 在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据——详细教程（下篇） 在Scrapy...中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据——详细教程（上篇） ?
因为linux是类unix型的操作系统，所以其内核中的汇编代码也是使用的at&t风格。...对于x86型的cpu来说，其可识别的汇编指令，及该指令对应的编码格式的最权威最详细的文档介绍，莫过于 Intel® 64 and IA-32 Architectures Software Developer...at&t风格的汇编指令最精确最权威的定义了。...该内容中，前两个字节分别是4d 5a，其对应为内核代码中MZ_MAGIC宏的定义： // include/linux/pe.h#define MZ_MAGIC 0x5a4d /* "...这就进一步确认了，我们找到的ljmp对应的intel汇编指令是正确的。 通过这种方式，我们就可以找到任意at&t风格的汇编指令最权威，最详尽的描述了。 好了，就这些，希望对你有所帮助。
现在做群体基因组的论文大部分会公开自己论文分析中的变异检测结果，通常是vcf文件，我们自己可以把vcf文件下载下来试着复现论文中的内容，有时候vcf文件过大，每一步处理起来都会花费比较长的时间。...有时候就想把这个vcf文件缩小，随机选择一部分。 查了一下，没有找到现成的工具或者脚本。尝试自己写脚本，没有思路。...试着在通义千问上问了一下python的实现方法（通义千问我个人用起来还挺好用的，也是免费的，推荐大家可以试一下。自己想写正则表达式每次问都能给出正确的答案）。...给出的思路是使用random这个模块里的random()函数。...这个函数随机生成一个小于1的数，如果我们想要随机取vcf文件中的10%，就设置random.random()<0.1,符合这个条件就输出行。最后输出的行就是所有的行的10%左右。
本视频主要讲解两个问题：（1）模型选择问题；（2）样本数据集的处理，在上节视频的基础上将样本集更细分为训练集、验证集、测试集三类。...本节实质上还是讲如何通过样本数据找到一个适合于解决对应问题的算法模型。 还是说过拟合 如果用多项式拟合，对训练集的拟合效果很好，但往往意味着很差的泛化能力。就是越是好看的花架子，实战可能越差。 ?...那到了实际问题时，如果采用多项式拟合，最高要选择多少次方？如下图的1到10次方。 ?...代表模型选择的参数 那，如果想用一个算法来选择这个多项式的最高次幂，我们可以把这个最高次幂也设计为一个待求解的参数d，那么对应的每个d的取值都会有一组多项式的系数参数\theta，对应的每个模型也会有一个测试误差函数...那求解最好模型的问题，也就变成了求解上图中最小测试误差的问题。比如最后可能d=5最好，那对应的五次多项式的拟合结果即是所求。 ? 上面所说的就是模型选择的基本思路。
在2020 年 3 月的更新中，按钮有了一个名为"页导航"的新功能： ? 那么我们该如何在“页导航”和“书签”之间做出选择呢？...这时候，页面导航显然是最好的选择。 注意： 在 Power BI Desktop中，要实现此功能，请使用Ctrl+左键单击。...原因是在桌面应用程序中，单击意味着选择项目，并在编辑器中对该项目应用一些格式或其他配置。在 Power BI 网站或移动应用程序中，用户只需只需单击一次左键即可。...优点是： ①减少在“显示”中隐藏和显示可视化对象的操作 ②无需关心更新书签 ③易于故障排除 缺点： ①需要创建更多的报表页，报表页面的内容重复基本是必然 ②性能不可避免地下降 3.不同的报表布局 很多时候...隐藏一个可视化对象时，它是不会被加载的，这很合理，所以我就应该使用书签吗？ 严格来说，对你来讲，哪些是重要的，哪些是次要的，这决定了你该如何选择。
在 Git 的操作中，我们可能需要从特定的版本中创建分支。 首先需要的第一步是活的当前项目的提交历史列表。 然后在特定的版本后，选择 标记，进入这个版本的提交历史。...在左上角上，选择提交历史。 在弹出的对话框中输入分支名称。 在你输入名称后，将会提示你创建分支。 这个的意思是从当前的提交版本中创建一个分支。 然后可以从上面的提交中创建一个分支。...在创建完成后，可以从分支列表中查看创建的分支列表。 https://www.ossez.com/t/github/13414
1.简单的分类网络模型 假设我们需要一个分类器(classifier)将下图所示的红色的点和蓝色的点区分开来。...Cost after iteration 13000: 0.6931471805599453 Cost after iteration 14000: 0.6931471805599453 迭代过程中的...Cost after iteration 13000: 0.38497849983013926 Cost after iteration 14000: 0.38278397192120406 迭代过程中的...Random Initialization的弊端在于一旦随机分布选择不当，就会导致网络优化陷入困境。...Cost after iteration 13000: 0.0845705595402428 Cost after iteration 14000: 0.07357895962677366 迭代过程中的
实践证明，你不需要在汽车行业，也可以从丰田生产系统的原则中受益。无论你是在管理重症监护室、监督跨国运输业务还是开办艺术学校，你都可以从丰田生产系统中学到宝贵的经验。...当使用了错误的过程，并且没有人愿意停下来解决给定过程中的弱点和缺陷时，就会发生浪费。丰田提倡对细节的关注--不是事后，而是马上。如果人们提前准备并做好功课，那么过程就不会出错。...当然，准时制也可以应用于制造业以外的场合。以一家公关公司为例。公司A计划产品发布。它需要大量的新闻稿。你们接到了发布这些新闻稿的命令，你把它分配给最出名的作家。...当有大量的工作要做的时候，你不应该让最出名的作家做所有的工作，只是为了给你的客户留下深刻的印象。安排好时间，让每个写作者都能公平地分担写作任务，这样承诺的截止日期就不会变成尴尬的延长截止日期的谈判。...这是一种管理哲学，它相信对生产系统的所有方面保持持续的警惕，并根据这种观察进行更改，以便系统始终保持在其生产效率的峰值。
接下来，让我们看看最近Dribbble中的优秀（fei ji gao）设计吧！...设计师：Moze https://dribbble.com/shots/6369889-Park-navigation-app-Vol-1 如果是图书类型的应用，你会选择怎样的设计风格呢？...其实，我们仔细观察，会发现不少套路，抛开这样颜色纯净的书封面，那么这样的设计稿是否具有足够高的可用性。毕竟，不是所有的书都是这样的风格，那么作为设计师的大家应该如何处理？...那么这幅大家觉得如何？健身类型的应用。当然，这里我们又Get到一个设计的诀窍，纯色背景！你会发现，如果你随便扔上去一张乱糟糟的模特图片，你的设计马上就完蛋了。...这对于我们的后期运营提出了超级高的要求。怎么说，设计总是在不断的妥协中成长吧。 ?
事实上, 我们如何才能确定测试集上更好的度量标准意味的是更好的模型，而不是一个更幸运的模型呢? 对于数据科学家来说，知道模型选择中哪一部分是偶然发挥的作用是一项基本技能。...在本文中，我们将说明如何量化选择最佳模型过程中涉及的随机性。 什么是“最好模型”? 首先，我们需要明确定义所说的“最佳模型”。 假设有两个模型A和B，我们想选择最好的一个。...Universe 我们将将所有可能的看不见数据的集合称为“Universe”。在现实世界中，我们永远无法观察到完整的Universe，而只有一个从Universe中随机采样的测试数据集。...从上图中可以明显看出，最好的模型通常不会获胜!想象一下，比较几十个模型，每个模型的真实ROC得分都不同。 也就是说选择可能不是最好的模型。而是选择了一个最幸运的。 还能做点什么吗?...当然:在数据科学中不存在100%的确定性，但是我们还是有一些小小的技巧 选择最佳模型的不确定性程度既取决于universe的特征，也取决于从universe中提取的测试集的特征。
来源：DeepHub IMBA本文约3200字，建议阅读6分钟本文我们将说明如何量化选择最佳模型过程中涉及的随机性。...事实上： 我们如何才能确定测试集上更好的度量标准意味的是更好的模型，而不是一个更幸运的模型呢? 对于数据科学家来说，知道模型选择中哪一部分是偶然发挥的作用是一项基本技能。...在本文中，我们将说明如何量化选择最佳模型过程中涉及的随机性。 什么是“最好模型”? 首先，我们需要明确定义所说的“最佳模型”。 假设有两个模型A和B，我们想选择最好的一个。...从上图中可以明显看出，最好的模型通常不会获胜!想象一下，比较几十个模型，每个模型的真实ROC得分都不同。 也就是说选择可能不是最好的模型。而是选择了一个最幸运的。 还能做点什么吗?...当然:在数据科学中不存在100%的确定性，但是我们还是有一些小小的技巧。 选择最佳模型的不确定性程度既取决于universe的特征，也取决于从universe中提取的测试集的特征。
Generative Adversarial Networks (GANs)：这个也是从14年开始几年里火得一塌糊涂，大家都在搞各种各样的 GAN，直到去年 StyleGAN 这种集大成模型出来，才算是差不多消停...有些工程量庞大而不容易被复现的研究，例如DeepMind的AlphaGo或OpenAI的Dota 2 AI，就不说啦。 一些研究的选择可能有些随意。...而且实验结果证明其非常可靠，对超参的选择也不太敏感。换句话说，Adam拿来就能用，不用像其它优化器那样要进行大量调参。尽管调优后的SGD可能获得更好的结果，但Adam却使研究变得更容易了。...预训练和微调已经在计算机视觉和NLP领域取得了成功，虽然在计算机视觉中其早已成为标准，但如何在NLP领域更好的发挥作用似乎还有些挑战。大多数最佳结果仍然出自完全监督模型。...纵观整个深度学习的历史，最明显的趋势或许就是 Sutton 说的 the bitter lesson(苦痛的一课)。
背景 学过MySQL的同学都知道MySQL中varchar和char是两种最主要的字符串类型，varchar是变长的类型，而char是固定长度。...那关于如何选择类型就成为令人头疼的事，很多初学者为了保证业务兼容性强，存储字符串类型一律都是varchar类型。这是不妥的，需要根据varchar和char的特性来进行选择。...如果一个行占用的空间增加，并且在页内没有多余的空间可与存储，这是innoDB的存储引擎需要分裂页来使行可以放进页内。 char类型是定长的。...适用的场景 varchar适用的场景： 字符串列的最大长度比平均长度要大很多； 字符串列的更新很少时，因为没有或很少有内存碎片问题； 使用了UTF-8这样复杂的字符集，每个字符都使用不同的字节数进行存储...； char适用的场景： 列的长度为定值时适合适用，比如：MD5密文数据 varchar和char的优缺点 varchar的优点： 变长的字符串类型，兼容性更好 varchar的缺点： 使用varchar
图5 eMMC架构在嵌入式系统中，Flash除了用来存放数据，还有一个重要的功能就是存放uboot启动程序。一般来讲，系统可以直接从Nor Flash启动，而不能直接从NAND Flash启动。...系统要从NAND Flash启动，则需要先将NAND Flash低4K的代码拷贝到CPU内部的SRAM中，然后从SRAM中驱动。...再将FLASH剩下的代码拷贝到SDRAM中，从SDRAM开始执行main函数，启动流程如下图所示。...图6 NAND Flash启动方式一般来讲，当主控制所需搭配的存储容量较低时（如256M、512M），通常选择Nand flash。...当主控制所需搭配的存储容量较高时（如4GB、8GB甚至32GB），选择eMMC将更具性价比。
相机和镜头是计算机视觉中重要的组成部分，合适的相机和镜头决定了系统的好坏。但是大部分的计算机视觉工程师对如何选择工业用相机和合适的镜头上犯了难。本文主要介绍如何选择相机与对应的镜头。 ?...相机的选择 相机选择主要包括两个方面：线阵相机的选择和面阵相机的选择。首先，不管是线阵相机，还是面阵相机，都需要事先指导和相机有关的一些参数。...； 4、像元尺寸：传感器上一个物理像元的尺寸，例如：7.4um x 7.4um； 5、传感器尺寸：像元尺寸乘以分辨率就是传感器尺寸； 6、焦距：指平行光入射时从透镜光心到光聚集之焦点的距离； 7、物距：...，快门所要打开的时间； 11、视场角：最边缘的入射光线在镜头中心组成的角度； 12、靶面尺寸：传感器成像的大小； 13、精度：传感器一个像素所代表的实际物体的尺寸是多少； 14、景深：在摄影机镜头或其他成像器前沿能够取得清晰图像的成像所测定的被摄物体前后距离范围...面阵相机的选择 面阵相机的选择要稍微复杂一点，适合低速运动的物体。一般建议40km/h。
对于这种类型的题目，一般采用分治策略 ，即：把一个文件中的 URL 按照某个特征划分为多个小文件，使得每个小文件大小不超过 4G，这样就可以把这个小文件读到内存中进行处理了。...使用同样的方法遍历文件 b，把文件 b 中的 URL 分别存储到文件 b0, b1, b2, ..., b999 中。...这样处理过后，所有可能相同的 URL 都在对应的小文件中，即 a0 对应 b0, ..., a999 对应 b999，不对应的小文件不可能有相同的 URL。...那么接下来，我们只需要求出这 1000 对小文件中相同的 URL 就好了。 接着遍历 ai( i∈[0,999] )，把 URL 存储到一个 HashSet 集合中。...然后遍历 bi 中每个 URL，看在 HashSet 集合中是否存在，若存在，说明这就是共同的 URL，可以把这个 URL 保存到一个单独的文件中。
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