作者：Aayush Bansal、Shugao Ma、Deva Ramanan、Yaser Sheikh
在开发EasyShu的过程中，因为用户体验的倒逼，不得不认真再去学习下如何更好地解决Excel位数的问题。
在数据库开发的初期，或者在系统刚上线的初期，由于数据量比较少，一些查询 SQL 语句、视图、存储过程编写等体会不出 SQL 语句各种写法的性能优劣，但是随着数据库中数据的增加，像数据仓库这种 TB 级别的海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，因此写 sql 不能简单的能查出相应的数据即可，而是要写出高质量的 SQL 语句，提高 SQL 语句的执行速度。
作者 | Tina 近日 Hacker News 上有一则帖子热度非常高，其主题是：我接手了一份极其糟糕的代码和一支技术团队，接下来该怎么办？ 他给出了一份概述： 该代码每年产生超过 2000 万美元的收入。已经在生产环境中直接开发了 12 年，没有源代码控制 (hello index-new_2021-test-john_v2.php)。从未删除任何代码。只是不停添加东西。可能是因为直接在生产环境中开发的，删除东西风险太大。 在 PHP 上运行，没有 MVC 或任何其它模式。没有模板库。它是 PHP
本文着重于对基本的MDP进行理解(在此进行简要回顾)，将其应用于基本的强化学习方法。我将重点介绍的方法是"价值迭代"和"策略迭代"。这两种方法是Q值迭代的基础，它直接导致Q-Learning。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
【新智元导读】百度IDL研究员徐伟、余昊男、张海超提出了一个新的框架，通过多任务强化学习和零数据学习，让智能体在没有先验知识的情况下，自己学会了结合语言和视觉两种信号在迷宫中导航并定位物体。这项研究是百度在通用AI研究中交互式学习上的突破，有助于研发在现实世界中完成任务的机器人。 论文下载地址：https://128.84.21.199/pdf/1703.09831.pdf 百度这次开发的AI需要完成的任务是在二维迷宫里找东西，但与以往大多数研究让AI自己去探索新环境不同，百度研究人员使用了一个“教练”算法
roc，腾讯高级工程师，Kubernetes Contributor，热爱开源，专注云原生领域。目前主要负责腾讯云 TKE 的售中、售后的技术支持，根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践，为客户业务保驾护航。 概述 如何在腾讯云 Kubernetes 集群实现蓝绿发布和灰度发布？通常要向集群额外部署其它开源工具来实现，比如 Nginx Ingress，Traefik 等，或者让业务上 Service Mesh（服务网格），利用服务网格的能力来实现。这些方案多多少少都是需要一点点门槛的，如果蓝绿发布或灰度发
1 多任务机制 其实在单一CPU 的情况下，是不存在真正的多任务机制的，存在的只有不同的任务轮流使用CPU，所以本质上还是单任务的。但由于CPU执行速度非常快，加上任务切换十分频繁并且切换的很快，所以我们感觉好像有很多任务同时在运行一样。这就是所谓的多任务机制。 实时系统的特征是延时可预测，能够在一个规定的时间内(通常是 ms 级别的)对某些信号做出反应。 2 任务的状态 任务有下面的特性：任务并不是随时都可以运行的，而一个已经运行的任务并不能保证一直占有 CPU 直到运行完。一般有就绪态，运行态，挂起态等
今天来和大家聊一下在软件产品开发中用到的ISO/IEC9126的软件质量模型。其中包括6个质量特性和21个质量子特性是在进行软件产品开发过程中要理解的内容。
大脑区域之间的相互作用随着时间的推移而变化，这可以用时变功能连接(tvFC)来描述。估计tvFC的常用方法使用滑动窗口，并提供有限的时间分辨率。另一种替代方法是使用最近提出的边中心方法，这种方法可以跟踪成对大脑区域之间共同波动模式的每时每刻变化。在这里，我们首先研究了边时间序列的动态特征，并将其与滑动窗口tvFC (sw-tvFC)中的动态特征进行了比较。然后，我们使用边时间序列来比较自闭症谱系障碍(ASD)受试者和健康对照组(CN)。我们的结果表明，相对于sw-tvFC，边时间序列捕获了快速和突发的网络水平波动，这些波动在观看电影期间同步。研究的第二部分的结果表明，在CN和ASD中，大脑区域集体共同波动的峰值振幅的大小(估计为边时间序列的平方根(RSS)是相似的。然而，相对于CN, ASD中RSS信号的波谷到波谷持续时间更长。此外，高振幅共波动的边比较表明，网络内边在CN中表现出更大的幅度波动。我们的研究结果表明，由边时间序列捕获的高振幅共波动提供了有关脑功能动力学中断的细节，这可能被用于开发新的精神障碍生物标志物。
作者：Bo Zhao、Bo Chang、Zequn Jie、Leonid Sigal
作者丨陈江捷 1 前言 如何根据一个新的条件来改写一个故事的结局？这个问题的自动解决需要机器具备反事实推理能力，即根据原故事和新条件来想象新的故事结局的能力。故事改写任务的核心问题在于：我们能否只对原始结局进行最少的编辑就能产生一个新的合理的故事结局？更重要的是，我们如何在无监督的情况下想象未来的可能性？ 本文介绍了复旦大学、字节跳动人工智能实验室等机构的研究者的最新工作EDUCAT，相关工作已经被AAAI 2022录用 (oral)。EDUCAT采用了基于MCMC采样的文本编辑框架来改写反事实故事结局，并
这篇“缺失的白皮书”是对委托权益证明(Delegated Proof of Stake, DPOS)的分析，旨在分析 DPOS 的工作原理及其鲁棒性（robust）的根源。DPOS 的早期描述可以在 bitshares.org 找到；不过，那个描述里包含了很多与实际共识不大相关的内容。
3、互操作性：产品与产品之间交互数据的能力,例如word对其他文档的支持能力
本次演讲者是来自matrox video研发部门的执行副总裁David Chiappini,他同时也是AIMS ProAV Working group的主席，演讲的题目为Why should I care about IPMX？
只有确定了x是某类事物中的具体个体，或对x使用量词进行量化之后才能得到命题。（如：存在整数x,使 x是5的倍数）
AiTechYun 编辑：nanan 学习识别和分类对象是一种基本的认知技能，可以让动物在世界上发挥作用。例如，将另一种动物识别为朋友或敌人，可以决定如何与之互动。同样地，将植物识别为可食用(或不可食
大多数企业的云计算战略已经超越了内部部署和公共云部署之间的简单选择。相反，企业越来越多地寻求多云方法，其中应用程序可以在云平台之间移动，甚至可以作为驻留在不同云平台上的系统和服务的组合。
我们在路边看到萌犬可爱至极，然后却不知道这个是哪种狗；看见路边的一个野花却不知道叫什么名字，吃着一种瓜，却不知道是甜瓜还是香瓜傻傻分不清……
状态模式是一种行为型模式，让你能在一个对象的内部状态变化时改变其行为，使其看上去就像改变了自身所属的类一样。 它允许对象在内部状态改变时改变它的行为，对象看起来好像修改了它的类。
链接支付基于hash时间锁（HTLC），依赖于一个简单的hash h=H(x)。
HTML5新增了一些元素，但是也废除了一些元素，虽然这些元素在网页中仍然可以使用，但是避免以后网页显示出现问题，最好还是避免使用它们。
前几天，很多的公众号都复现了来自Lazarus组织的加载器的实现方法，UUID法，具体链接可以查看：https://research.nccgroup.com/2021/01/23/rift-analysing-a-lazarus-shellcode-execution-method/，然后今天带来一个类似的方法，即使用GUID来加载shellcode。原文链接可点击原文链接查看。
RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念，必须对其相互之间对比，才可以知道其中异同。 RDD和DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的Java对象
该文介绍了Linux系统编程中进程地址空间的基本概念和详细说明。包括分段机制、虚拟地址、分页机制、环境变量、命令行参数、栈、共享库和mmap内存映射区等。
大量的数据科学职位需要精通 SQL，它也是数据分析师、数据科学家、数据建模岗最常考核的面试技能。在本篇内容中 ShowMeAI 将梳理汇总所有面试 SQL 问题，按照不同的主题构建练习专项块，要求职的同学们可以按照对应板块内容进行专项击破与复习。
本篇的目的是简明的完成一份接口测试用例设计的撰写，维护的文档，需要大家共同努力，不断完善，存在的不足以及日后在实际使用中暴露出来的问题，希望大家及时出，以便更新文档。
考虑这样一个图像，它的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如，较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此，您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示，来自wikipedia)，这就是直方图均衡化的作用(简单来说)。这通常会提高图像的对比度。
spark sql谓词下推逻辑优化器PushDownPredicates包含了三个规则：
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WPS的免费策略，使其可以肆无忌惮地用广告来骚扰我们，所以一般传统的OFFICE开发者，估计都对其有很深的反感。
答： 方便追溯，相当于给账户余额的变化过程记录到了一张表，余额出现不一致，以流水表中金额的加减之后的结果为准
好的开发者通常以代码质量来定义。在软件行业，写好的代码意味着在在测试，更新，扩展或者修复漏洞中省钱。本文，我将向你展示一些现实生活中技巧和想法的例子，来帮助你清理你的逻辑代码，重构它，让它变得更健壮和模块化。这些技巧将不仅仅帮助你重构你的旧代码，而且给你一些如何从现在开始写出简洁代码的好建议。
我们要做到不但会写SQL,还要做到写出性能优良的SQL,以下为笔者学习、摘录、并汇总部分资料与大家分享！ （1）选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效) ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那
1.什么是数据库？ 数据库是组织形式的信息的集合，用于替换，更好地访问，存储和操纵。 也可以将其定义为表，架构，视图和其他数据库对象的集合。 2.什么是数据仓库？ 数据仓库是指来自多个信息源的中央数据存储库。 这些数据经过整合，转换，可用于采矿和在线处理。 3.什么是数据库中的表？ 表是一种数据库对象，用于以保留数据的列和行的形式将记录存储在并行中。 4.什么是数据库中的细分？ 数据库表中的分区是分配用于在表中存储特定记录的空间。 5.什么是数据库中的记录？ 记录（也称为数据行）是表中相关数据的有序集
https://yjango.gitbooks.io/superorganism/content/shang_yu_sheng_ming.html
插入，更新，删除操作在具有大量数据的表中会变的很慢。通过分区表的分区交换可以快速实现这个过程。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
Git是一个分布式版本控制系统，可以帮助开发人员在任何规模的项目上进行协作。Linux内核的开发人员Linus Torvalds在2005年创建了Git，以帮助控制Linux内核的开发。
Pandas的query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单的方法，特别是在的查询条件很多的时候，在本文中整理了10个示例，掌握着10个实例你就可以轻松的使用query函数来解决任何查询的问题。
通过运用场景来对系统的功能点或业务流程的描述，从而提高测试效果。场景法一般包含基本流和备用流，从一个流程开始，通过描述经过的路径来确定的过程，经过遍历所有的基本流和备用流来完成整个场景。
编译 | 费棋 【导语】近日，李飞飞的斯坦福大学视觉实验室发布了一篇即将在 CVPR 2018上要介绍的论文 Referring Relationships（指称关系），这篇论文主要研究的问题是给出一
俄亥俄州立大学心理系在Psychological Science发文称：即使注意焦点不断转移，客体的不同特征依然能被成功捆绑，其中单一的空间注意焦点在特征捆绑过程中起着至关重要的作用。视觉场景中存在大量客体，每个客体均包含许多特征（例如颜色、形状、纹络），这些特征可以被捆绑为一个有意义的客体。空间注意在特征捆绑过程中起着非常重要的作用，尤其是注意焦点对特征捆绑非常重要。然而，视觉注意往往不是单一、静止的，注意焦点会不断转移。该研究主要探讨当空间注意不断转移时，客体的特征是否能成功捆绑。
前面两节整理了调度小节课程上所讲内容，本节将对应教材章节内容进行整理(相关代码可能不会给出，大家可以参考前面两节配合食用)。
这篇文章是对深度学习数据增强技术的全面回顾，具体到图像领域。这是《在有限的数据下如何使用深度学习》的第2部分。
在未知或不断变化的网络条件下的操作一直是自适应比特率流媒体系统自 1990 年代诞生以来一直试图解决的最基本挑战之一。这个挑战今天仍然存在，尽管在某种程度上简化了设置，允许使用基于 HTTP 的自适应流 (HAS) 架构。在这样的架构中，网络适配逻辑驻留在流媒体客户端中，有效地驱动媒体流片段的选择和加载。在过去的十年中，已经提出了许多先进的方法来设计流选择算法。这包括基于吞吐量的方法、基于缓冲区级别的启发式、控制理论方法以及机器学习算法。
Gibbs采样是一种马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，用于从一个高维的概率分布中采样。在多元统计学和机器学习领域广泛应用。本文将介绍Gibbs采样的概念和步骤，并通过一个简单的例子演示如何使用Gibbs采样来采样从高斯分布中。
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