在日常工作中，如何减少汇报人和听汇报人之间的内耗呢？让会议更有效果？下面是一些建议。 [汇报人] 简明扼要的呈现事实， [听汇报人] 基于信任理解和尊重事实。在此基础上多轮交互，巩固信任基础。...每个维度的指标?什么数字支撑？ [听汇报人]：质疑、询问，多角度，多立场提出对挑战，获取回应和解释； ②.定解决问题方案阶段： [汇报人]：多角度论证，评价维度(角度）?每个维度的指标？...每个维度的指标？什么数字支撑？...2、完全信任的场景下： ①.陈述问题阶段： [汇报人]：说事实结论； ②.定解决问题方案阶段： [汇报人]：说事实结论； ③.定资源分配： [汇报人]：说事实结论； [听汇报人]：做决策； [汇报人]：...总结 解决内耗问题的核心点：建立双方的信任；信任的建立需要一个过程，从点滴做起，失信的成本在组织层面和个人评价方面的成本极高！
求两点之间距离的动态模型
它强调了响应式设计的重要性，这是使网站在各种设备和屏幕尺寸上都能良好呈现的关键。 接下来，文章列举了9个最佳的响应式CSS网格生成器，并提供了对每个生成器的简要介绍。...此外，它还允许我们在这些网格项之间插入间隙。 此外，为了让网格具有响应性，可以在 grid-template 中使用fr、%和 auto 单位。...它允许我们添加任意数量的网格列和行，并且还可以设置它们之间的间距。 你可以使用这个网格生成器轻松构建响应式布局，完成后还可以在Codepen中生成代码。...它确实有一些依赖项，如Hashids、Nuxtjs和Vue Awesome库。 此外，它具有非常清晰易懂的结构，我们可以轻松地添加行和列，并相应地调整它们之间的间距。...你还可以使用GitHub上提供的CSS网格生成器来单独添加行和列，对齐元素，自定义它们之间的间隔大小等等。
例如，如果列表有10个在0到9之间的项，那么可以生成0到9之间的随机整数，并使用它从列表中随机选择一项。该choice（）函数可以实现此功能。选择是的可能性是一样的。...下面的示例生成一个包含20个整数的列表，并给出了从列表中选择一个随机项的示例（共选5次）。...使用sample（）函数可以完成此功能，这个函数从列表中选择随机样本而不进行替换。该函数需要的参数有列表和子集大小。请注意，这些选过的项实际上并未从原始列表中删除，只是被挑进了列表的副本。...下面的示例演示如何从20个整数的列表中选择五个项组成子集。...下面的示例演示了如何为生成器设定seed以及如何重新播种生成器会导致生成相同的随机数序列。
在日常的研发工作中，编写前端界面结构占据了一部分工作量。很多UI组件都存在共性，如何减少编写UI界面的开发时间，以及提取公用的前端组件，从而达到提升研发效能的目的，是我们的重要课题。...那么我们需要把中间代码层从封闭的平台中剥离出来，变成一个开放的插件入口。 2）生成器作者角度：如何快速上手编写？...我们需要降低这个门槛，让业务研发可以随时发布或者调整自己的代码生成器。 3）普通使用者角度：如何零成本使用已有生成器？...2 ) 生成器解析 在已有生成器满足业务研发的需求前提下，可以直接进行使用；不满足则业务研发通过编辑模版可以得到新的生成器，再通过平台研发审核发布到已有生成器列表中，开放给所有研发进行代码的自动生成。...其他业务研发可以在这个公开的生成器列表中，选择适合自己业务场景的生成器，进行代码的一键自动生成。
本课展示了如何使用 Python 及其一些潜在的应用程序从单词中制作首字母缩略词。 算法 您需要安装任何其他软件包才能运行以下代码。 从空字符串开始以保存首字母缩略词。...使用 split（） 函数，将提供的句子划分为不同的单词。 遍历单词列表，一次一个。 使用索引或切片，提取每个单词的首字母。 将提取的字母设为大写。 在首字母缩略词字符串的末尾添加大写字母。...技巧 要生成准确的首字母缩略词，请确保输入短语的格式正确，具有适当的单词间距。 处理可能影响首字母缩略词生成的任何特殊字符或符号。 若要提高代码的可读性，请为变量指定有意义且具有描述性的名称。...如果输入短语在单词之间包含特殊字符或符号，请跳过。 大写字母。由于该函数将每个单词的首字母更改为大写，因此结果始终以该大小写显示。...其他要尝试的程序 请注意，下面列出的程序不是严格的首字母缩略词生成器，但它们将补充类似于首字母缩略词生成的各种字符串操作技术。
它可以帮助您检测并解决冲突的依赖项、筛选出相同的依赖项并检查它们是否存在于不同库中，以及轻松地在依赖项之间导航以纠正构建配置。...您可以快速启动一个空项目；为 Java、Kotlin、Groovy 和 JavaScript 使用预配置选项；或者如果您拥有更复杂的项目，可以使用生成器。...改进的内嵌提示 我们实现了改进的 Code Vision 内嵌提示，让您可以直接在编辑器中即时获取代码洞察。显示的指标列表现在包括继承者、用法、代码作者和相关问题。...编辑器 从 Markdown 文件运行命令 如果 Markdown 文件包含需要执行的命令的指令，您可以使用间距中的运行图标直接从文件运行这些命令。...更新了 Markdown 编辑器浮动工具栏 重新设计的 Markdown 编辑器浮动工具栏现在将提供列表创建功能和允许您选择标题样式的下拉菜单。您可以使用所需选项自定义此工具栏。
摘要 Abstract 近年来，国家多部委联合发布政策，引导超大型数据中心集约化建设，减少土地资源的浪费。...随着建筑集约化提升，园区规划设计迎来新的挑战，其中一项棘手的问题就是如何兼容园区内各设备的热排放。...如何在园区规划、选址和设计过程中，规避IDC建筑内、建筑间的气流组织影响，且看鹅厂“攻城狮”如何化风于无形。...通过规划AHU机组间距和排风高度 规避机组间的热回流 由于建筑尺寸的限制，机组之间的距离不能无限扩大。...图4_ AHU加装排风导风罩示意图 通过规划建筑间距 规避建筑之间的热回流 由于占地面积约束，园区内建筑集中程度较高。
该博客名为“苹果机器学习期刊”（Apple Machine Learning Journal），发表的第一篇文章是关于如何将合成的图像变得更逼真，以用于训练神经网络。...图2：精细化网络R最大限度地减少了局部对抗损失和“自规范化”（self-regularization）项的组合。对抗损失“欺骗”判别器网络，将图像分类为“真实的”和“精细化的”。...自规范化项最小化合成图像和精细化图像之间的差异。精细化网络和判别器网络交替更新。 ? 图3：局部对抗损失的图示。判别器网络输出一个 w × h 的概率图。...每个mini-batch都包含来自生成器的当前迭代图像，以及来自缓冲区的先前的假图像。 ? 图6：随着训练进行，refiner网络的输出。从模糊的图像开始，网络学习模拟真实图像中的细节。 ?...图7：随着训练进行，生成器和判别器的损失值 ? 图8：特征空间中的自正规化损失示例。 ? 图9：合成图像和真实图像中的瞳孔中心间距离的散点图 ? 图10：使用我们提出的方法得到精细化的眼睛图像 ?
，并且计算机内存不足，那么你会喜欢Python中的迭代器和生成器的概念。 与其将所有数据一次性都放入内存中，不如将它按块处理，只处理当时所需的数据，对吗？这将大大减少我们计算机内存的负载。...在Python中创建一个迭代器 既然我们知道了Python迭代器是如何工作的，我们可以更深入地研究并从头开始创建一个迭代器，以更好地了解其是如何凑效的。...相反，你可以使用生成器表达式，就像列表生成式一样。...如果我创建一个包含1000万个项的列表，并创建一个包含相同数量项的生成器，则它们内存大小上的差异将令人震惊： import sys # list comprehension mylist = [...，列表和生成器在内存大小上存在巨大差异。
n_features：表示每个样本的特征数量，默认为2。 centers：表示类别的中心点坐标，可以是一个列表或数组，其中每个元素代表一个类别的中心点坐标。...在给定的示例中，有4个类别，它们的标准差分别为0.4、0.2、0.2和0.2。 random_state：表示随机数生成器的种子，用于控制随机性。在给定的示例中，随机数生成器的种子设置为9。...轮廓系数（Silhouette Coefficient）：轮廓系数结合了簇内的凝聚力和簇间的分离力，是一种基于样本之间距离的评估指标。它的值域在-1到1之间，值越大表示聚类效果越好。...Davies-Bouldin指数（DB指数）：DB指数是基于样本之间距离的评估指标，它评估的是簇之间的分离度。DB指数越小，表示簇之间的分离度越好，聚类效果越佳。...“肘点”对应的K值被认为是较优的簇数量，因为它在减少误差的同时，并没有大幅增加簇的数量。 下降率突然变缓时即认为是最佳的k值。
介绍:nth-last-child 这篇文章的主要要素之一是:nth-last-child伪类。我们可以使用该选择器来模拟计算子元素。 来看看它是如何工作的。我将尽可能用直白的话来解释。...原因是，浏览器会考虑到HTML元素之间的间距，它们应该是这样的： 如果我们不这样做，display: inline-flex的效果将与display: flex相同。解决这个问题的一个方法是将宽度减少1%。...如果没有对父类进行控制的能力，就不能那么直接地对列表的布局进行设计。...例如，当容器或视口宽度较小时，我们需要每行显示1个项。 为了控制间距要付出更多 当有3个或更少的项时，间距是水平的，而当有5个或更多时，间距是垂直的。
背景介绍 基因本体论 (GO) 通常用于指导高通量组学实验，将差异调节基因列表汇总为具有共同功能表示的基因集合。由于 Gene Ontology 的分层性质，生成的丰富集列表通常是多余的并且难以解释。...今天小编给大家介绍的是一个基于语义相似性识别冗余来减少和可视化GO结果列表的R包rrvgo。...annotateParent=TRUE, annotationLabel="parentTerm", fontsize=6) 描述组和terms之间距离的散点图...将 GO terms绘制为散点,点之间的距离表示terms之间的相似性，点的大小代表提供的分数，或者在没有分数的情况下，GO terms包含的基因数量。...scatterPlot(simMatrix, reducedTerms) 树状图 树状图是分层结构的空间填充可视化。terms根据其父项进行分组（着色），并且terms使用的空间与分数成正比。
）生成器表达式（Generator Expression） 二、生成器表达式和列表生成式 1、列表生成式 （1）列表生成式的写法 2、字典生成式 3、集合生成式 4、生成器表达式 三、给凡人添加超能力：...提示：如果不清楚什么是可迭代对象，可以看一下上一篇文章《深入理解迭代器和生成器》。 （1）列表生成式的写法 列表生成式的语法如下： [对项的操作 for 项 in 可迭代对象] 这个写法怎么理解呢？...这个过程用伪代码来描述的话是这样的： 列表 = [] for 项 in 可迭代对象: 新项 = 对项的操作(项) 列表.appent(新项) 来看一个例子： 这里有个列表：['a', 'b'...每次迭代时所取出的 项，要先经过 对项的判断，如果结果为 True，才会由 对项的操作 处理。如果 对项的判断 的结果为 False，后续 对项的操作 会被跳过，此时最终列表的长度也会减少。...生成器表达式是一种创建生成器的便捷方法。虽然写法上和列表生成式、字典生成式、集合生成式相似，却有着本质的不同，因为它创建出来的是生成器，而不是列表、字典、集合这类容器。
迭代器与生成器的概念 在Python中，迭代器（Iterators）和生成器（Generators）是处理大规模数据集或无限序列时的重要工具。它们不仅提供了高效的性能，还能有效地减少内存消耗。...让我们深入了解它们是如何与循环结构相结合的。 什么是迭代器和生成器？ 迭代器： 是一个可以逐个访问元素的对象，而不需要提前将整个序列加载到内存。...生成器函数可以暂停执行并在需要时恢复，有效地节省了内存。 如何使用迭代器和生成器？...生成无限序列： 通过生成器创建无限序列，如斐波那契数列。 减少内存开销： 由于只在需要时生成值，生成器能够有效减少内存消耗。...优势与建议： 高效性能： 适用于处理大规模数据集，减少对内存的要求。 代码简洁： 通过生成器，可以用更少的代码实现相同的功能。
本文将深入探讨迭代器和生成器的工作原理，以及如何在实际编程中应用它们。 一、迭代器基础 1.1 迭代器的概念 迭代器是一种可以记住遍历的位置的对象。...3 gen = simple_generator() for i in gen: print(i) 2.3 生成器表达式 类似于列表推导式，Python 也支持生成器表达式，它是一种更简洁地创建生成器的方式...：生成器在迭代过程中逐个生成元素，因此对于大数据集而言，它们比一次性加载所有数据到内存中的列表更加节省资源。...延迟计算：生成器只在需要时才计算下一个值，这在处理需要昂贵计算的大型数据流时特别有用。 3.2 缺点 无法随机访问：一旦生成器开始迭代，就无法直接访问序列中的特定项。...在这个例子中，read_large_file 是一个生成器函数，它逐行读取文件而不是一次性读取整个文件，这样可以显著减少内存使用。
最新的 Android Studio 4.1 版本 (目前已经在稳定版渠道发布) 为我们带来了一个新的“间距图标” (在编辑器和代码行号之间的图标，如下图所示)，通过点击这个图标，我们可以轻松地在 Dagger...了解依赖项来自哪里 在一个使用 Dagger 注入的类中，如果您在依赖项上点击带有向上箭头的间距图标，您将跳转到使用 Dagger 注解提供对应类型的方法。...支持限定符 依赖项在哪里被使用 当您有一个使用 Dagger 注解提供依赖项的方法时，您可以点击带有向下箭头的间距图标来跳转到依赖项的使用处。...如果该依赖项被多个消费者使用，您可以在列表中选择目标进行跳转。 在我们的项目中，DefaultTasksRepository 使用在了不同的 ViewModels 中，具体是哪些呢？...您可以通过点击提供方法的间距图标来了解（此处使用 @Binds）： 了解依赖项在哪里被使用 Hilt 入口点 当您在一个 Hilt 的入口点 (entry point) 时，这个间距图标可以帮助您导航到依赖的来源
对于GAN中的生成器而言，它会接收一个随机噪声输入，这个噪声可能来自于正态分布、均匀分布或其他任意分布，经过生成器的转换，输出的数据可以组成一种复杂的分布，最小化这个分布于真实数据分布之间的差异。...那么对于生成器而言，它的目标函数为： 即最小化生成分布 与真实数据分布 之间的距离 。...这种做法的思想其实是大数定律，知道2个分布后，就可以通过训练生成器来最小化两个分布之间的差异。...2.2 判别器 通过前面的描述我们可以知道生成器可以最小化生成分布 与真实分布 之间的距离，但是如何定义这个距离呢？即生成器目标函数中的 如何定义呢？...因为在训练生成器之前，先要由两个分布之间距离的定义，所以这里就来推导 ，这里先将判别器的目标函数变换成积分的形式： 因为判别器希望 最大，其实就是要求上式的中间部分最大，即 最大
迭代器模式 当扫描内存中放不下的数据集时，我们要找到一种惰性获取数据项的方式，即按需一次获取一个数据项。这就是迭代器模式（Iterator pattern）。...在python3中，现在range()函数返回的是类似生成器的对象，而不在是列表。 可迭代对象 python中的序列对象（包括字符串，元组，列表，字典，集合）都是可以迭代的。...如果对象实现了能返回迭代器的 __iter__方法，那么对象就是可迭代的。 我们要明确可迭代的对象和迭代器之间的关系：Python 从可迭代的对象中获取迭代器。...__iter__ 方法的实现方式是返回实例本身，所以传入迭代器无法还原已经耗尽的迭代器。 下面的例子说明了如何从可迭代对象中获取迭代器对象，进行迭代。...for循环会使用迭代协议来遍历可迭代对象中的每一个项。
之前的很多 LTR 方法都假设一项商品（或文档）存在固有的查询相关性，这些方法希望能基于有标注的数据集准确习得这种相关性。...., 2019 提出的逐分组评分函数（GSF）框架也关注的是商品之间的影响力，其与重排名方法采用了同样的设置。 ? 图 1：诱饵效应的一个示例。...即使重排名策略已经减少了候选项的数量，使得在组合空间中进行搜索变得可以实现，但是为了找到最佳排序，我们仍然需要一个准确的评估器来为各个商品列表打分。...在这一框架中，使用强化学习根据评估器的反馈来优化生成器是很自然的思路。 评估器 评估器的结构见图 2，其输入包括一个商品列表的特征及其场景特征。...可以看到，即使样本数量如此之少，在全样本空间中评估器分数与环境之间的差距也明显更加显著。
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