如果我们有表A和表B, 我想把我的表A的Col1内的数据更新到表B的Col1里面，那么我们怎么做呢？...UPDATE scores s, people p SET scores.name = people.name WHERE s.personId = p.id 高阶使用...当我们从一个上传的表，与多个表合并查询后，再更新，就会花费很多时间。...那么，有没有办法一次性，将上传的表与需要的数据合并后再根据条件更新呢？...MERGE SQL使用 The MERGE statement is used to manipulate (INSERT, UPDATE, DELETE) a target table by referencing
此类钢材的一般加工建议是我们的不锈钢等级和几何形状。 马氏体钢可在硬化条件下加工，对刀片的塑性变形阻力有额外要求。考虑使用 CBN 等级，HRC = 55 及更高。...HRSA 可分为四类材料： 镍基（例如 Inconel） 铁基 钴基 钛合金（钛可以是纯钛，也可以是具有 α 和 β 结构的钛） 高温合金和钛合金的可加工性都很差，尤其是在老化条件下，对切削刀具的要求特别高...使用锋利的刀刃非常重要，以防止形成具有不同硬度和残余应力的所谓白层。 HRSA 材料：车削 HRSA 材料时通常使用 PVD 和陶瓷材质。建议使用针对 HRSA 优化的槽型。...使用陶瓷时，建议进行预倒角，以最大限度地降低刀片进入和退出切削时产生毛刺的风险，并获得最佳性能 5、车削有色金属材料 该组包含非铁质软金属，例如铝、铜、青铜、黄铜、金属基复合材料 (MMC) 和镁。...立方氮化硼 (CBN) 等级是用于表面淬硬钢和感应淬硬钢硬部件车削的终极切削刀具材料。对于硬度低于约 55 HRC 的钢，请使用陶瓷或硬质合金刀片。 使用优化的 CBN 材质等级进行硬零件车削。
1、webbench在linux下的安装步骤，如果安装过程失败，请检查当前用户的执行权限，如果报找不到某个目录的错，请自行创建指定的目录： #wget http://home.tiscali.cz/~cz210552...http并发连接数，-t 表示测试多少秒，默认是30秒： # webbench -c 200 -t 60 http://www.qq.com/index.html 3、结果，pages/min表示每分钟输出的页面数...，bytes/sec表示每秒传输的字节数，Requests:成功处理的请求数，failed：失败的请求的数。...Requests: 534 susceed, 0 failed. 4、查看linux服务器的负载，load average:后的3个值分别表示 1分钟 5分钟 15分钟内系统的负载情况，一般不要超过系统...服务器测试的处理请求数多，且系统的负载低，那么就证明这台应用服务器所处的架构环境能承载更高的并发访问量。
我将演示如何使用高斯混合模型来帮助确定资金何时进入或退出市场。 从数学上讲，任何给定时间的市场行情都可以称为“市场状态”。行情通常可以解释为任意数量的概念，例如熊市或牛市；波动大小等等。...我们可以根据一些特征将交易日的状态进行聚类，这样会比每个对每个概念单独命名要好的多。...由于市场行情没有明确的定义——因此也没有代表市场的响应变量——所以使用无监督机器学习模型来确认市场状态可能要比监督式模型好很多，这也是本篇文章的理论假设。...有监督与无监督机器学习 这两种方法的区别在于使用的数据集是否有标记:监督学习使用有标注的输入和输出数据，而无监督学习算法没有确定的输出。数据集的标注是响应变量或试图预测的变量包含数值或分类值。...使用符合 GMM 的宏观经济数据对美国经济进行分类 为了直观演示 GMM，我将使用二维数据（两个变量）。每个对应的簇都是三个维度的多正态分布。
最近忙成狗了，很少挤出时间来学习，大部分时间都在加班测需求，今天在测一个需求的时候，需要对比数据同步后的数据是否正确，因此需要用到json对比差异，这里使用deepdiff。...一般是用deepdiff进行对比的时候，常见的对比是对比单个的json对象，这个时候如果某个字段的结果有差异时，可以使用exclude_paths选项去指定要忽略的字段内容，可以看下面的案例进行学习：...那么如果数据量比较大的话，单条对比查询数据效率比较低，因此，肯呢个会调用接口进行批量查询，然后将数据转成[{}，{}，{}]的列表形式去进行对比，那么这个时候再使用exclude_paths就无法直接简单的排除某个字段了...从上图可以看出，此时对比列表元素的话，除非自己一个个去指定要排除哪个索引下的字段，不过这样当列表的数据比较多的时候，这样写起来就很不方便，代码可读性也很差，之前找到过一个用法，后来好久没用，有点忘了，今晚又去翻以前写过的代码记录...，终于又给我找到了，针对这种情况，可以使用exclude_regex_paths去实现： 时间有限，这里就不针对deepdiff去做过多详细的介绍了，感兴趣的小伙伴可自行查阅文档学习。
本文告诉大家，如果自己有做一些好用的库，如何使用 Nuget 打包之后上传，分享给大家。...可以到 csdn 下载 Nuget 的程序或者到https://www.nuget.org/downloads下载 创建空白的spec 使用 Nuget 命令在空白的文件夹进行创建空白的包，使用命令nuget...，但是 UWP 有一些不同，我现在没有使用上面博客的方法可以成功上传，于是就需要做一些修改。...批量创建不同平台 dll 可以给不同的需要 右击解决方法批处理 ? 可以看到有很多的方法，点全选 ? 点击重新生成 可以看到生成了很多文件 ?...，在使用nuget会按照放在的位置，在不同的平台使用库，如果写错了，使用这个库的程序就无法使用，这里需要添加的文件有不同平台的，请看下面的代码 <file src=".
目前使用了cortex-m3内核的两款单片机：stm32f1和lpc1768的，虽说是cm3内核，但是两个芯片添加的外设是有区别的，很多外设的使用方式也是各有千秋，st在国内比较火，全国研讨会如火如荼，...stm32f103zet是512flash，64ksram，而且是连续的sram分布，那么程序上使用基本上不用过多考虑；而lpc1768也是有64ksram的，但是是分为3个区域的，32ksram作为普通的...sram，和stm32f1类似，使用无区别，但是另外两个16kb的内存空间是在另外的地址空间，手册原文： The LPC17xx contain a total of 64 kB on-chip...如何使用呢？sct文件的使用参考了硬汉论坛的pdf文档，H7系列的。 ...__at_0x2000B00A) 那么就是成功的，ac5有待研究 lpc1768的芯片小技巧： 使用iar编译器，测试通过，也记录下： 使用两个sram的方法参见博客链接： https://blog.csdn.net
与事件驱动和回调函数类似，Promise的基本思想是实现延迟执行，并且对执行成功或失败有明确的标识，根据标识可以进行链式Promise操作。...虽然事件驱动能够实现用户交互响应，但是在应对复杂需求时并不十分灵活。 回调函数 Node.js使用回调函数实现异步编程。回调函数模式与事件驱动相同的地方是，指定代码在对应的条件触发后才会被执行。...then()和catch()可以对Promise的不同状态做出合理的响应。...下面我们将讨论如何使用链式promise来实现复杂的异步操作。 每次执行then()或者catch()都会创建并返回一个新的promise。...与fulfillment响应函数不同的是，如果rejection响应函数没有返回值，那么promise链后面的所有方法均不会被调用。
亚马逊Amazon供应商平台支持通过EDI和API两种方式进行集成，不禁开始思考到底该选择哪种方式来集成？...在连接亚马逊供应商平台时，集成方式并不是我们唯一需要考虑的问题，更需着重考虑的是传输和接收哪些业务单据，连接前需要准备什么，以及与自身IT情况的适配，和对我们有什么好处？...亚马逊在众多培训课程中告诉或鼓励供应商“使用EDI”进行数据传输。在亚马逊网络研讨会上，将EDI和API的集成视为“已完成的事情”。...EDI在整个供应商功能中具有更广泛的应用范围，而 API 为直接派送（Direct Fulfillment）流程提供了额外的访问权限。 最终如何选择，是要综合企业情况看适用哪种方式。...但是根据项目不同，所花费的时间也有所不同，尤其是对于具有多个国家和不同系统的大型企业来说。在我们之前实施EDI的项目经验中，集成亚马逊供应商平台通常需要四个星期。
这些隐私法规迫使企业对以下一些问题进行思考：存储那些消费者的个人数据？它们分布在那些系统中？是否满足立即响应客户的数据访问权、更新权和删除权等权利？如何解决跨多个应用程序与第三方共享的数据问题？...，应当立即通过邮寄或电子等方式向消费者披露和传送所要求的数据”；GDPR也有类似规定，要求企业必须在一个月内对所有请求进行响应，若请求过于复杂，可延长到两个月。...Data Fulfillment Automation（数据权利履行自动化）产品可实现消费者数据权利请求-响应的流程自动化处理，并且可生成合规性审查报告。...为了高效地完成隐私风险的评估，产品提供了一个协作平台，通过它内部多位安全专家可分工对问题进行检查和回复。协作平台收集所有的输入和检查，最终生成评估报告。...下面以CCPA的解决方案为例，对产品功能与对标合规点进行简单介绍，详细合规功能点可访问官网。 ? 数据主体请求DSR自动化处理 CCPA规定消费者具有数据访问、更新、删除的权利。
虽然更新、删除操作会对服务产生更多负载，但它们在基于请求响应的限流模型里是按一样的资源消耗量进行计算的。 GraphQL 主要解决了动态字段和数据组合的问题。...但 GraphQL 模式下，不同的请求成本也是不一样的。 Shopify 的方案在执行 GraphQL 请求前会先对这个 GraphQL 请求做静态分析，来计算该请求的成本，成本以“点数”来表示。...可以注意到上面的返回结果里有不同类似的 cost 字段： 请求消耗是在执行查询前通过对 GraphQL 进行静态分析得到的值 实际的查询消耗是通过执行查询得到的值 有时实际的消耗也比静态分析得到的消耗要少一些...这使得 Shopify 对网关层的基础设施能够有效地进行负载预测和横向扩展，并且也给用户提供了稳定的构建 app 的平台。我们还可以检测出那些资源消耗大户，专门对它们进行性能优化。...通过对 GraphQL 查询的复杂度计算进行限流，我们得到了比 REST 更可靠的 API client，同时相比 REST 又具备了更优的灵活性，这种 API 模式鼓励用户只请求它们需要的那些数据，使服务器的负载也更加可预期
为了研究外卖平台所使用的算法，我们仔细阅读了一篇由阿里本地生活智慧物流团队发布的论文《Order Fulfillment Cycle Time Estimation for On-Demand Food...该论文首次比较系统地披露了外卖平台（饿了么）目前采用哪些特征如何设计算法来预估从顾客下单到外卖员送餐到顾客手上所使用的时间，被KDD 2020（数据挖掘领域顶级会议）接收为口头报告论文。...基本上影响外卖履约时间的因素，算法都考虑进去了。 那为什么最后算法给出的预测时间，好像是没有考虑这些因素呢？我们来看看论文中通过历史数据提取这些因素进行训练得出的每组因素的重要程度： ?...所以说，对于骑手的困局，外卖平台、部分骑手、用户三者都是有责任的（当然最大的责任方在外卖平台）。唯有算法是任人打扮利用、专门背锅的小姑娘。 ? 六、如何破解困局？ 那么如何破解目前的这个困局呢？...有人说骑手团结起来建立一个工会就能解决，有人说要让外卖平台跟骑手签订劳动合同，这些从不同领域的角度出发的方法或许会有效果，可以留给专业人员去讨论，我们不讨论。
您将学习如何： 创建Dialogflow帐户和第一个Dialogflow聊天机器人，它允许您定义自然语言理解模型。 使用实体提取参数，您可以使用这些参数定义如何从用户话语中提取数据。...实体允许您对用户话语的重要部分进行分类。这使您可以提取与类别而不是特定话语匹配的数据，从而为您提供更大的灵活性。 使用上下文管理状态，这使您可以在多轮中保持对话状态。...您可以更改Default Fallback Intent中的响应以提供示例查询，并指导用户发出可以与intent相匹配的请求。 创建你的第一意图 Dialogflow使用意图来分类用户的意图。...所有这些查询都是唯一的，但具有相同的意图：获取聊天机器人的名称。 要覆盖此查询，请按照以下步骤创建意图： 单击左侧菜单中Intents旁边的加号。...在右侧的模拟器中，输入“你叫什么名字？” 然后按Enter键。 即使您的查询与训练短语（“您的名字是什么？”与“您的名字是什么？”）略有不同，您的聊天机器人也会正确回复查询。
服务，可让你扩展到数亿用户 非常适合初学者，直观，并且具有完整而清晰的文档 先决条件 本指南将使用 Python和它的 Flask轻量级库，让你构建一个完整且可部署的聊天机器人应用程序。...一种更 “编码” 的方法，使用 Python 客户端进行 RESTful API 调用，以重现相同的智能体但使用代码(而不是 GUI 中的点击)。...试验 API 既然你对 DialogFlow 概念非常满意，我们就可以深入了解兔子洞并开发环境，以便使用 Python 开发聊天机器人。...在我们的例子中，后端的应用程序(webhook)是使用 Flask 构建的。 Fulfillment 是部署为 webhook 的代码，它允许 Dialogflow 智能体按意图调用业务逻辑。...在对话过程中，履行允许你使用 Dialogflow 自然语言处理提取的信息在后端生成动态响应或触发操作。
基于移动机器人的拣货系统(Robotic mobile fulfillment systems, RMFS)作为一种新型物至人的拣货系统, 相比人工拣货系统和AS/RS拣货系统(下文统称传统拣货系统)具有更高的拣货效率...为全面了解RMFS的运行模式及其优化方向, 本文首先回顾了RMFS的工作流程及优化理论框架, 然后对RMFS的货位指派、订单分批、任务分配、路径规划以及建模方法等问题进行了文献回顾和总结, 并指出了RMFS...基于移动机器人的拣货系统(Robotic mobile fulfillment systems, RMFS)的订单拣选效率是传统拣货系统的2 ~ 3倍[2–3], 彻底颠覆了传统仓库的拣货作业模式, 为仓库的广泛应用和研究开辟了新途径...与传统拣货系统类似, RMFS也面临货位指派、订单分批、任务分配以及路径规划等方面的问题, 但在实际运作过程中, RMFS与传统拣货系统相比存在诸多不同, 面临一些新的亟需解决的问题....鉴于此, 本文对RMFS订单拣选过程的几个关键问题进行综述研究, 并给出未来的研究方向, 为RMFS的实践应用及学术研究提供参考.
第 3 节：用于 Web 开发的不同深度学习 API 入门 本节将说明 API 在软件开发中的一般用法，并说明如何使用不同的最新深度学习 API 来构建智能 Web 应用。...智能体将用户输入与可用意图进行匹配，并产生对查询的满足。 响应通过 Webhook 发送回用户界面，并将响应呈现给用户。 集成 API 很有可能包含 Dialogflow 以外的服务。...在下一部分中，我们将学习如何使用 boto3（一个提供 Python 编程接口的 AWS 开发工具包）与不同的 AWS 资源进行交互。...现在，我们将看到如何使用 Python 以编程方式执行此操作。 设置步骤将与前面的步骤完全相同。 只需转到这里并按照那里的步骤进行。...上一个代码块中的最后两行对字符串执行相同的操作。
AutoEQ是一个用于自动均衡耳机频率响应的项目，它通过解析频率响应测量并产生将耳机校正为中性声音的均衡设置来实现此目的。目前，该项目的结果文件夹中包含近2000副耳机。...请参阅用法以了解如何在不同的均衡器软件上使用结果的说明，以及“结果”部分以获取有关参数以及如何获得结果的详细信息。AutoEQ不仅是自动产生的耳机均衡设置的集合，还是为您自己均衡耳机的工具。...Peace还具有可视化的最终结果均衡频率响应，用于多个不同eq设置的配置文件管理器以及用于禁用所有其他功能的开关。...Harman International已对首选耳机频率响应进行了扎实的研究，但由于该研究是在不同的测量系统上进行的，因此该目标不适用于Infifidelity（2018年夏季）和Headphone.com...解决低音不一致问题几乎无济于事，因为无论是否使用均衡，都会出现相同的问题。耳机在不同的听众（头）上只是具有不同的低音响应。因此，在AutoEQ中按原样采集低音，并对其进行均衡，就好像没有问题一样。
此处使用Error实例的reason对调试和选择性错误捕捉很有帮助。...Promise变为终态时的回调函数的参数是相同的。...示例： 有三种常见的使用情况： 使用链式语句的 catch方法： var p1 = new Promise(function(resolve, reject) { resolve('Success...onFinally) 类似，它们不同的是： 调用内联函数时，不需要多次声明该函数或为该函数创建一个变量保存它。...由于无法知道promise的最终状态，所以finally的回调函数中不接收任何参数，它仅用于无论最终结果如何都要执行的情况。
申请AS号码的单位需要与两家以上（包括两家）、有不同AS号码的网络接入商进行网络互联，并计划三个月内与他们同时运行BGP协议进行外部路由。 什么是BGP AnyCast？...AnyCast利用BGP的寻路原则，短的AS PATH会选成最优路径（BGP寻路原则之一），从而优化了访问速度。 即可多个不同服务器使用了相同的IP地址（该地址即这一组主机的共享单播地址）的一种技术。...AnyCast分布的服务节点共享相同的IP地址，同时在IP层进行透明的服务定位，这使得各种网络服务特别是应用层服务具有更强的透明性，如DNS（DomainNameSystem，域名系统），用户不需要特殊配置也不用关心访问的是哪一台...疑惑二：具有多条到达目的的路径，且具有相同Anycast IP地址的Prefix，数据包如何做到就近路由选址的呢？。...DDoS（分布式拒绝服务）指借助于客户/服务器技术，将多个计算机联合起来作为攻击平台，同时对一个或多个目标发动DoS攻击。 DDOS攻击主要分为三类：流量型攻击；连接型攻击；特殊协议缺陷。
SPU（标准产品单位） 商品的一种抽象，代表一个商品系列或分类 包含一组具有相同特征，但在某些属性（如颜色、尺寸）上可能有所不同的商品 有助简化商品分类和搜索，便于消费者理解和选择 使用SPU和SKU的理由...分类管理：SPU可以帮助商家对商品进行更高层次的分类，而SKU则用于区分同一SPU下的不同规格或型号。...快速迭代：项目初期可能需要快速迭代和调整，使用SKU可以更快地响应市场变化和测试不同的商品。 简化库存管理：在SKU足够区分所有商品的情况下，可以简化库存管理和减少运营复杂性。...然而，即使在项目初期主要使用SKU，也应考虑以下几点： 扩展性：随着项目的发展，商品种类和变体可能会增加。需要确保系统设计有足够的灵活性来引入SPU的概念。...长期规划：即使在项目初期不使用SPU，也应该有长远的规划，考虑未来可能的需求变化。 性能考虑：评估使用SKU进行管理对系统性能的影响，确保系统能够处理预期的数据量。
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