在Dijkstra算法中，面对单源单目标的最短路径，如果遇到了要relax的节点u就是目标节点t,显然就可以执行结束了。...两个方向的搜索意味着，在初始化的时候将有两个路径值： :向前搜索最短路径、 向后搜索最短路径；两个最小优先级队列 、 ；对应的前一个节点指向 、 ;以及 、 向前搜索：沿着源点向目标搜索 向后搜索：...对于选出的顶点u,当他'同时'被前向搜索和后向搜索处理完成，或者说是‘同时’从 、 中删除了，此时可以结束。 当 Bi-Directional Search的结束的时候，如何找到最短路径？...)} 向后搜索：从 中移除最小值为 =5,执行边(s,u)的Relax操作，可以计算出 ={a(6),s(10)}, ={t(0),b(3),u(5)} 此时的u达到了终止的条件，同时从 和 中删除，...按照前向搜索和后向搜索的指针去计算最短路径，发现为10，很明显不是最短路径。
JCF 为集合提供了标准化的接口和通用方法，减少了编程工作，并提升了 Java 程序的运行速度。 理解 Java 集合和 Java Collections Framework 之间的区别是至关重要的。...随着需要处理的数据量不断增加，Java 引入了新的处理集合的方法来提升整体性能。在 2014 年发布的 Java 8 引入了 Streams——旨在简化和提高批量处理对象的速度。...默认的串行处理和并行处理之间的一个显著区别是，串行处理时总是相同的执行和输出顺序在并行处理时可能会有不同。 因此，在处理顺序不影响最终输出的场景中，并行处理会特别有效。...Oracle 的 NQ 模型是决定是否使用并行处理的一种方法。在 NQ 模型中，N 表示需要处理的数据元素数量，Q 表示每个数据元素所需的计算量。...在 NQ 模型中，计算 N 和 Q 的乘积，数值越大，说明并行处理提高性能的可能性越大。 在使用 NQ 模型时，N 和 Q 之间存在反比关系，即每个元素所需的计算量越高，并行处理的数据集就越小。
在 GPU 上存储 Tensors 和运行模型的方法 有多个 GPU 的时候，如何选择和使用它们 数据并行 数据并行的比较 torch.multiprocessing 本文的代码是用 Jupyter notebook...在 GPU 上存储 Tensors 和运行模型的方法 如果是想存储变量在 cpu 上，可以按下面代码所示这么写： a = torch.DoubleTensor([1., 2.])...GPU 上运行呢，可以通过下述方法查看模型的参数是否在 GPU 上来判断： # From the discussions here: discuss.pytorch.org/t/how-to-check-if-model-is-on-cuda...在多模型中，每个 GPU 应用单独一个模型，并且各自有预处理操作都完成好的一份数据拷贝； 每个 GPU 采用切片输入和模型的拷贝，每个 GPU 将单独计算结果，并将结果都发送到同一个 GPU 上进行进一步的运算操作...并且为了加快速度，还添加了一个新的方法--share_memory_()，它允许数据处于一种特殊的状态，可以在不需要拷贝的情况下，任何进程都可以直接使用该数据。
在项目的第一部分中，我们必须要投入时间来理解业务需求并进行充分的探索性分析。建立一个原始模型。可以有助于理解数据，采用适当的验证策略，或为引入奇特的想法提供数据的支持。...对于每个方案，我们都需要对数据进行处理，建模和验证，这都需要从头开始对模型进行再训练，这时就会浪费很多的时间，如果我们可以通过一些简单而有效的技巧来提高预测的速度。...例如，我们都知道特征选择是一种降低预测模型输入的特征维数的技术。特征选择是大多数机器学习管道中的一个重要步骤，主要用于提高性能。当减少特征时，就是降低了模型的复杂性，从而降低了训练和验证的时间。...最后只考虑在训练数据上选择的有意义的滞后（filtered）来拟合我们的模型 可以看到最直接方法是最准确的。...而full的方法比dummy的和filter的方法性能更好，在递归的方法中，full和filtered的结果几乎相同。
在项目的第一部分中，我们必须要投入时间来理解业务需求并进行充分的探索性分析。建立一个原始模型。可以有助于理解数据，采用适当的验证策略，或为引入奇特的想法提供数据的支持。...对于每个方案，我们都需要对数据进行处理，建模和验证，这都需要从头开始对模型进行再训练，这时就会浪费很多的时间，如果我们可以通过一些简单而有效的技巧来提高预测的速度。...例如，我们都知道特征选择是一种降低预测模型输入的特征维数的技术。特征选择是大多数机器学习管道中的一个重要步骤，主要用于提高性能。当减少特征时，就是降低了模型的复杂性，从而降低了训练和验证的时间。...为了进行实验，我们模拟了多个时间序列，每个小时的频率和双季节性(每日和每周)。此外我们还加入了一个从一个平滑的随机游走中得到的趋势，这样就引入了一个随机的行为。...而full的方法比dummy的和filter的方法性能更好，在递归的方法中，full和filtered的结果几乎相同。
您可以使用集成来捕获数据中的线性和简单以及非线性复杂关系。这可以通过使用两个不同的模型并形成两个集合来完成。 3.2缺点 集成减少了模型的可解释性，并且很难在最后绘制任何关键的业务见解。...这非常耗时，因此可能不是实时应用程序的最佳选择。 4.在R中实施集合的实用指南 ＃让我们看一下数据集数据的结构 'data.frame'：614 obs。...多数表决：在多数表决中，我们将为大多数模型预测的观察指定预测。...我们可以使用线性回归来制作线性公式，用于在回归问题中进行预测，以便在分类问题的情况下将底层模型预测映射到结果或逻辑回归。 在同一个例子中，让我们尝试将逻辑回归和GBM应用为顶层模型。...在步骤2中需要注意的一件非常重要的事情是，您应始终对训练数据进行包预测，否则基础层模型的重要性将仅取决于基础层模型可以如何调用训练数据。
广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍针对某个科学问题...比值几率表示单位预测变量变化时响应变量的几率的乘性变化。在本例中，不适合。...拥有的变量（例如年龄、性别、尿蛋白等）和患者的变量（patient）。想要了解尿蛋白如何影响患者的G FR。...比值几率表示单位预测变量变化时响应变量的几率的乘性变化。在本例中，不适合。...- 实例操作及结果解读（R、Python、SPSS实现）混合线性模型介绍--Wiki广义估计方程中工作相关矩阵的选择及R语言代码在Rstudio 中使用pythonAn Introduction to
使用多个jobs能加快编译速度么？ 我们首先来看jobs的定义，在UG904中这样写道： ?...因此，这个jobs是我们在同时有多个runs在跑的时候才起效的，如果只有一个Design run，那这个参数是不起效的。 ? 对于多线程，在UG904中是这样说的： ?...8 也可以获取当前使用的线程数： get_param general.maxThreads 为了更直观的体现jobs和threads的使用方式，下面进行惨无人道的试验： 首先，处理器为Intel...Test6也是6个Implementation的Design runs，8线程，但jobs设置为1，此时可以看出，只有一个design run在跑，其他都在等待中，要等这个前一个跑完后，后面的才会开始。...用了8线程后，编译时间为50分钟； 在多个design runs时，jobs的数量是当前可以同时运行的design run的个数。
♣ 题目部分 RAC中如何指定JOB的运行实例？ ♣ 答案部分 在RAC中，可以让JOB在某个指定的实例上运行。...对于DBMS_JOB和DBMS_SCHEDULER来说，它们的指定方法不同： （1）在DBMS_JOB下，在执行SYS.DBMS_JOB.SUBMIT包创建JOB的时候，可以指定INSTANCE参数，该参数指定了...JOB运行的实例。...在RAC环境中，采用DBMS_JOB包可以指定JOB运行时候的实例。...该例子和上面的DBMS_JOB例子一样展示了获取集群数据库的IP地址并记录到临时表T_IPADDRESS_LHR中，例子的前3步和上面的例子一样，不再赘述，接下来就是创建SERVICE和JOB_CLASS
一、程序编译的过程 ? 二、程序加载进CPU的过程 ? 三、CPU的组成 累加寄存器（AC） ：主要进行加法运算。 标志寄存器（PSW) ：记录状态，做逻辑运算。...程序计数器（PC） ：是用于存放下一条指令所在单元的地址的地方。 基质寄存器（BX） ：储存当前数据内存开始的位置。 变址寄存器 ：储存基质寄存器的相对位置。...通用寄存器（GPRs）:支持有所的用法。 指令寄存器（IR） ：CPU专用，储存指令。 堆栈寄存器（SP） ：记录堆栈的起始位置。 ? CPU是由四大部分所构成的：寄存器、控制器、运算器、时钟。...寄存器 CPU内部的内存，程序加载进CPU内部的寄存器中从而被用来解释和运行。 控制器 计算机的指挥中心，负责决定执行程序的顺序,给出执行指令时机器各部件需要的操作控制命令。...运算器 计算机中执行各种算术和逻辑运算操作的部件。 时钟 它是处理操作的最基本的单位，影响着指令的取出和执行时间。
因为无法确定物理过程的持续时间，模型和信号过程的时长无法同步。因此Markov链不是对时变信号最佳、最有效的描述。 针对以上问题，在Markov链的基础上提出了HMM。...HMM在波动率市场中的应用 输入是：ATR（平均真实波幅）、log return 用的是depmixS4包 模型的输出并不让人满意。 HS300测试 去除数据比较少的9支，剩291支股票。...而且前面几年的都一直亏损状态，后面回本靠的是2013年底开始的一波牛市。 观众：老王你（模型）不行啊！ 老王：heng!!! 男人不能说‘不行’的 ！ 那么问题来了，如何改进HMM模型？...更一般来说一个模型如何改进？（一个模型包括：输入、样本筛选/过滤、拟合参数、拟合函数、模型的参数、目标函数等等等等。这么多东西需要测试， oh my god！） 改进 这里还是只讲HMM模型吧！...（注：横向的数据没有意义！） 同时，如何避免使用某一次比较差的模型？！ 这里老王使用的是投票模式。
Llama3 提供了两个版本 8B 和 70B ，如果你不了解 B 代表什么含义，参考这里：# 关于大模型的一些基础内容 其中，8B 版本适合在消费级 GPU 上高效部署和开发；70B 版本则专为大规模...Ollama 是一个基于 Go 语言开发的简单易用的本地大语言模型运行框架。 它可以非常方便地在本地部署各种模型并通过接口使用，有点类似于 Docker 加载各种镜像容器。...并且随着 Ollama 的生态在逐渐完善，支持的模型也会更多，将来会更加方便地在自己电脑上运行各种大模型。.../ollama 在 Github 主页上可以看到 Ollama 目前支持的模型。...Llama3 了，按如下命令直接运行就行： ollama run llama3:8b 效果如图： 到了这一步就可以愉快和大模型进行亲密交流了。
连接器： 权限校验，查看登录用户是否有权限访问数据库，如果出错就会出现（Access denied for user）然后运行程序就结束了如果连接成功连接器就会去查看这个用户的权限，即以后的权限逻辑都是依赖于次权限...，在连接过程中如果长时间没有操作则会在默认的时间内进行断开连接（wait_timeout)。...在开始执行的时候还是会进行查看是否会有权限（此处的权限是通过）如果没有就会出现权限错误，，如果有权限则会打开表之举引擎的定义，去使用这个引擎提供的接口 连接接口进行查询的操作操作的时候如过这个表中没有索引则执行顺序就是...： 通过InnoDB引擎接口取表中的第一行，判断是有where中的字段中的条件值（如：ID =10）则判断是否符合条件存在就存在结果集中； 继续取下一行，重复判断直到表中的最后一行 返回收集的结果集 对于有索引的表...（ROWS_EXAMINED字段 表示这个语句执行过程中扫描了多少行，这个值就是在执行器每次调用引擎接口获取数据行的时候累加的）
也一直陆续收到一些读者的留言交流，昨晚收到以下疑问： 在每个Java新版本发布的特性中，都会包含一些Preview（预览）功能，这些功能主要用来给开发者体验并收集建议。...所以，Preview阶段的功能并不是默认开启的。 如果想体验某个Java版本中的Preview功能，您还需要做一些设置才能把程序跑起来。...第一步：打开setting配置编译参数，按如下图所示：选择Java版本以及增加开启preview的配置参数--enable-preview 第二步：配置Run/Debug参数，VM参数中增加--enable-preview...再执行相关测试代码的时候，就可以看到已经包含了--enable-preview参数，preview功能得到正常运行 最后，给大家推荐下我们自研的Youtube视频语音转换插件（https://youtube-dubbing.com.../），一键外语转中文，英语不好的小伙伴也可以轻松的学习油管上的优质教程了
公共接口/** * 公共接口 */public interface Function { /** * 要做的事情 */ void invoke();}代替if else和switch...的方法/** * 代替'if else' 和 'switch'的方法 */public class IfFunction { private Map map;.../** * 通过map类型来保存对应的条件key和方法 * * @param map a map */ public IfFunction(Map ifFunction = new IfFunction(new HashMap(5)); //定义好要判断的条件和对应执行的方法
软件测试人员 在软件测试中，developer（开发人员）和independent tester（独立测试人员）之间存在一些区别： 1.角色： Developer:是编写软件代码的人员，他们负责实现软件功能并进行单元测试...(瀑布模型：测试在开发完成后的一个独立阶段进行。) 它是第一个识别构成系统开发过程的不同阶段的模型，其简单性使其成为多年来的有用模型。...然而，瀑布模型并不是真正反映系统开发中实际发生的事情，因为它没有强调迭代各个阶段的需要。这种模式的最大缺点是，不完整的小细节会拖垮整个过程。....(增量模型：在每个增量/迭代的末尾进行测试，并在最后对整个应用程序进行最终测试。) 在这个生命周期模型中，系统根据功能区域进行划分。每个主要功能区域都是独立开发并交付给客户的。...例如，在自行车租赁系统中，可能会开发和交付与发放自行车相关的任务，然后归还自行车，然后维护客户记录。
wp请求响应过程 wordpress响应请求大致分为如下几个过程： Nginx接收请求 -> php-fpm进程运行指定php脚本 -> php在mysql内查询相应数据 -> 处理返回给Nginx ...进程运行指定php脚本 -> php在mysql内查询相应数据 -> 缓存本次请求产生的页面数据到文件A -> 处理返回给Nginx -> Nginx响应用户请求 缓存之后的请求过程如下： 缓存之后的所有请求...2.内存持久化缓存 初次请求 -> Nginx接收请求 -> php-fpm进程运行指定php脚本 -> php在mysql内查询相应数据 -> 缓存本次请求产生的页面数据到Redis -> 处理返回给... 直接响应本次请求的缓存文件 页面生成缓存之后，响应请求不再经过PHP和Mysql等以外的程序，直接通过Nginx完成所有事情。...如果缓存文件存在，将会在cached目录内匹配到请求的目录，然后直接响应用户请求。 3.最后总结 还有很多细节需要完善，比如如何处理缓存更新，比如有些主题移动端、PC端页面代码不一致时如何处理等等。
兼容性 本文中调研所提及的对比方案，都是统一在构建集群中的机器中进行测试，由于构建系统 在线上的机器集群配置高度统一（包括硬件平台和系统版本），所以兼容性表现和测试数据也高度吻合。...对比数据 几个方案的数据对比如下表格（在本文中的时间数据选择是通过多次运行后，选择结果的中位数）： ?...压缩比的对比 压缩比的对比中 Zstd 和 Pzstd 有一些优势，其中 Brotli 和 LZ4 由于支持的参数限制，比较难测试同级别压缩比下的速度，因此选择了压缩比稍低的参数，但是效率仍然距离 Pigz...压缩场景在真机模拟测试中完全契合美团构建平台的场景，即在我们现有的物理机平台和目标压缩场景中对比数据效果良好。...由于构建的物理机可能同时运行多个任务，所以实际压缩效果会比测试中稍微耗时多一点。 ? ? 压缩平均节省了 90% 的时间。
在Windows中，可以按照以下步骤查看代理的地址和端口： 打开「控制面板」。你可以在开始菜单中搜索「控制面板」，然后选择打开它。...在「控制面板」窗口中，选择「网络和Internet」。 在「网络和Internet」选项中，选择「Internet选项」。...在弹出的「Internet属性」窗口中，切换到「连接」选项卡。 在「连接」选项卡中，点击「局域网设置」按钮。 在「局域网设置」窗口中，你可以看到代理服务器的设置。...如果代理服务器被启用，你将能够看到代理的地址和端口号。 请注意，这些步骤可能会根据不同版本的Windows有所不同，但基本的过程是类似的。...如果你无法按照上述步骤找到代理的地址和端口，请参考你使用的Windows版本的相关文档或搜索特定的操作指南以获取更准确的信息。
📷 1、点击[PING检测] 📷 2、点击[请输入网址] 📷 3、点击[Ping检测] 📷 4、点击[路由器追踪] 📷 5、点击[请输入服务器IP或域名] 📷 ...
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