文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用.gitignore忽略Git中的文件和目录

通常，在项目上使用Git的工作时，你会希望排除将特定文件或目录推送到远程仓库库中的情况。.gitignore文件可以指定Git应该忽略的未跟踪文件。...在本教程中，我们将说明如何使用.gitignore忽略Git中的文件和目录。包括常见匹配模式*星号，斜杠/，#井号注释，?...如果模式不是以斜杠开头，则它将匹配任何目录或子目录中的文件和目录。 如果模式以斜杠结尾，则仅匹配目录。当目录被忽略时，其所有文件和子目录也将被忽略。 文件名 最直接的模式是没有任何特殊字符的文件名。...要递归删除目录，请使用-r选项： git rm --cached filename 如果要从索引和本地文件系统中删除文件，请忽略--cached选项。...以递归方式删除文件时，使用-n选项将执行空运行并显示要删除的文件： git rm -r -n directory 调试.gitignore文件 有时候，确定为什么要忽略特定文件可能会很困难，尤其是当你使用多个

8.2K10

解决mysql中limit和in不能同时使用的问题

SCORE` float DEFAULT '0', PRIMARY KEY (`ID`) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=28 DEFAULT CHARSET=utf8 对应的语句...23,'李四','语文',87),(24,'李四','英语',45),(25,'王五','数学',76),(26,'王五','语文',34),(27,'王五','英语',89); 有时会我们会写出这样的语句...in里面的语句使用limit 解决方式有两种 第一种，通过使用伪表的方式，进行表连接操作。...记录下sql语句的完整执行顺序 1、from子句组装来自不同数据源的数据；  2、where子句基于指定的条件对记录行进行筛选；  3、group by子句将数据划分为多个分组；  4、使用聚集函数进行计算...； 5、使用having子句筛选分组；  6、计算所有的表达式；  7、使用order by对结果集进行排序。

1.8K20
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

实战经验 | Flume中同时使用Kafka Source和Kafka Sink的Topic覆盖问题

作者:lxw的大数据田地 By 暴走大数据 场景描述：如果在一个Flume Agent中同时使用Kafka Source和Kafka Sink来处理events，便会遇到Kafka Topic覆盖问题，...关键词：Flume Kafka 问题发现 如果在一个Flume Agent中同时使用Kafka Source和Kafka Sink来处理events，便会遇到Kafka Topic覆盖问题，具体表现为...经过DEBUG和分析，原因如下：在Kafka Sink中，配置项官网文档说明如下： 属性名topic，默认值为default-flume-topic。...); 即：先使用event header中key为”topic”的值作为sink的topic，如果event header中没有，才取属性中配置的topic。...解决办法 使用Flume拦截器，修改event header中key=topic的值为目标topic，拦截器使用Static interceptor，配置如下： ## Source 拦截器 agent_myAgent.sources.kafkaSource.interceptors

1.8K30

如何在 Linux 中按内存和 CPU 使用率查找运行次数最多的进程

大多数 Linux 用户使用预装的默认系统监控工具来检查内存、CPU 使用率等。在 Linux 中，许多应用程序作为守护进程在系统后台运行，这会消耗更多的系统资源。...在 Linux 中，您可以使用各种小工具或终端命令，也可以使用一个命令按内存和 CPU 使用率显示所有正在运行的进程。检查 RAM 和 CPU 负载后，您可以确定要杀死的应用程序。...尽管使用了繁重的系统监控工具，但一个简单的命令可以显示系统上当前的 CPU 和内存使用情况，从而节省您的时间和精力。使用命令方便、轻巧，并且不会占用太多系统资源来显示正在进行的 CPU 和内存负载。...在这篇文章中，我们将看到使用这些命令按内存和 CPU 使用率显示正在运行的进程的ps命令。 在 Linux 中，ps 代表进程状态。...请从您的软件包列表中打开该应用程序并检查基于图形用户界面的系统使用情况。 小结 ps是一个预装系统工具，所以我们不需要在我们的 Linux 机器上进行任何额外的安装。

3.8K20

在Win10中使用Linux版本的R和Python

” 写 在前面 相信在Windows中使用 Python 和 R 小伙伴为数不少，虽然 Python 和 R 并不挑平台，但是总还有一些情况 Linux 版本更有优势，这些情况包括： R 在 Linux...原来就捉襟见肘的内存和硬盘，开了虚拟机后可能就没多少留给 R 了（别忘了 R 和 Python 需要把所有数据都加载到内存中！）...解 决 那么有没有什么办法可以让我们同时享受 Linux 带来的效率和 Window 给我们带来的便捷呢？...WSL 能够让你在 Windows 命令行中直接运行 Linux 命令，并且直接访问你在 Windows 中的资源。因此，你能同时使用 Linux 和 Windows 中的工具对同一组文件进行操作！...” Okay，那就让我们直接进入正题：和在Win10中使用Linux版本的R和Python 启用 Linux 子系统 1.

6.2K30

独家 | 你的神经网络不起作用的37个理由（附链接）

在许多调试过程中，我经常发现自己在做同样的检查。我把我的经验和最好的想法整理在这个便利的列表中，希望它们对你也有用。 目录 1. 如何使用本指南？ 2. 数据集问题 3....确保输入连接到输出 检查一些输入样本是否有正确的标签。同时确保对输入样例进行打乱的方式与输出标签的相同。 5. 输入和输出之间的关系是否过于随机？...监视其他指标 有时候，损失并不最好的预测器来判断你的网络是否在正常训练。如果可以，请使用其他指标，如准确性。 22. 测试任何自定义层 是否网络中的某一层是你自己实现的？...对输入维使用奇怪的数字（例如，每个维使用不同的素数)，并检查它们如何在网络中传播。 26. 进行梯度检查 如果你手工实现梯度下降，进行梯度检查可以确保你的反向传播能够正常工作。...一些解决方法： 降低学习速度，特别是如果你在前100次迭代中得到了NaNs。 NaNs可以由除以0，或0或负数的自然对数产生。 Russell Stewart在如何应对NaN中有很好的建议。

80310

独家 | 你的神经网络不起作用的37个理由（附链接）

我把我的经验和最好的想法整理在这个便利的列表中，希望它们对你也有用。 目录 1. 如何使用本指南？ 2. 数据集问题 3. 数据规范化或增强的问题 4. 实现问题 5....确保输入连接到输出 检查一些输入样本是否有正确的标签。同时确保对输入样例进行打乱的方式与输出标签的相同。 5. 输入和输出之间的关系是否过于随机？...监视其他指标 有时候，损失并不最好的预测器来判断你的网络是否在正常训练。如果可以，请使用其他指标，如准确性。 22. 测试任何自定义层 是否网络中的某一层是你自己实现的？...对输入维使用奇怪的数字（例如，每个维使用不同的素数)，并检查它们如何在网络中传播。 26. 进行梯度检查 如果你手工实现梯度下降，进行梯度检查可以确保你的反向传播能够正常工作。...一些解决方法： 降低学习速度，特别是如果你在前100次迭代中得到了NaNs。 NaNs可以由除以0，或0或负数的自然对数产生。 Russell Stewart在如何应对NaN中有很好的建议。

76920

你的神经网络不起作用的37个理由

我把我的经验和最好的想法整理在这个便利的列表中，希望它们对你也有用。 目录 1. 如何使用本指南？ 2. 数据集问题 3. 数据规范化或增强的问题 4. 实现问题 5....确保输入连接到输出 检查一些输入样本是否有正确的标签。同时确保对输入样例进行打乱的方式与输出标签的相同。 5. 输入和输出之间的关系是否过于随机？...监视其他指标 有时候，损失并不最好的预测器来判断你的网络是否在正常训练。如果可以，请使用其他指标，如准确性。 22. 测试任何自定义层 是否网络中的某一层是你自己实现的？...对输入维使用奇怪的数字（例如，每个维使用不同的素数)，并检查它们如何在网络中传播。 26. 进行梯度检查 如果你手工实现梯度下降，进行梯度检查可以确保你的反向传播能够正常工作。...克服NaN 在训练RNN时，据我所知，得到一个NaN（Non-a-Number）是一个更大的问题。一些解决方法： 降低学习速度，特别是如果你在前100次迭代中得到了NaNs。

74100

Pandas高级教程之:plot画图详解

简介 python中matplotlib是非常重要并且方便的图形化工具，使用matplotlib可以可视化的进行数据分析，今天本文将会详细讲解Pandas中的matplotlib应用。...df3= df3.cumsum() df3.plot() 可以指定行和列使用的数据： df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(365, 2), columns=["...) Hexbin Drop NaNs Pie Fill 0’s 其他作图工具 散点矩阵图Scatter matrix 可以使用pandas.plotting中的scatter_matrix来画散点矩阵图...平行坐标允许人们查看数据中的聚类，并直观地估计其他统计信息。 使用平行坐标点表示为连接的线段。 每条垂直线代表一个属性。 一组连接的线段代表一个数据点。 趋于聚集的点将显得更靠近。...它把数据集的特征映射成二维目标空间单位圆中的一个点，点的位置由系在点上的特征决定。把实例投入圆的中心，特征会朝圆中此实例位置（实例对应的归一化数值）“拉”实例。

3.4K41

SWNE，单细胞的一种高维数据集可视化方法

SWNE使用非负矩阵分解方法分解基因表达矩阵到生物学相关的因素中，嵌入细胞、因素信息至二维可视化结果，并使用相似矩阵确保在高维空间中接近的细胞在可视化结果中也相邻/接近。...本研究证明了SWNE能够可视化和促进来自小鼠视觉皮层和小脑的造血前体细胞和神经元细胞的解释。...，虽然一些更新的方法UMAP解决了在数据中捕获全局结构的问题，但是，目前为止尚没有一种方法可以直接将生物信息嵌入到可视化的结果中。...我们可以使用独立成分分析(ICA)、非负SVD (nnsvd)或完全随机的初始化来初始化NMF。 ## ICA被推荐用于大多数数据集。RunNMF的输出是基因load(W)和NMF嵌入(H)的列表。...特定基因（如CD8A）的展示 Picture 7 tSNE图比较 Picture 8 热图展示每个因子中的top3基因

1K61

Introduction to debugging neural networks

尝试不断的把学习率除以3，直到在前100轮迭代中不再出现NaNs。一旦这样做起作用了，你就会得到一个很好的初始学习率。根据我的经验，最好的有效学习率一般在你得到NaNs的学习率的1-10倍以下。...softmax的计算在分子和分母中都含有指数函数exp(x)，当inf除以inf时就可能会产生NaNs。所以要确保你使用的是一个稳定版本的softmax实现。...花一些时间来熟悉在标准数据集（如ImageNet或Penn Tree Bank）上训练的成熟网络中的组件的权值直方图应该是什么样子。...神经网络不是输入尺度不变的，尤其当它使用SGD训练而不是其他的二阶方法训练时，因为SGD不是一个尺度不变的方法。在确定缩放尺度之前，花点时间来尝试多次缩放输入数据和输出标签。...通过交替1）调整问题的难度，和2）使用少量的训练样本，你可以快速解决最初的问题。然后超参数调整和长时间的等待就可以解决你剩下的问题了。 (注：感谢您的阅读，希望本文对您有所帮助。

1.1K60

PCL点云变换与移除NaN

对点云的操作可以直接应用变换矩阵，即旋转，平移，尺度，3D的变换就是要使用4*4 的矩阵,例如： ? ? ? ?...可视化的结果 ? (2)移除 NaNs: 从传感器获得的点云可能包含几种测量误差和/或不准确。...这张点云是我自己用kinect 生成的点云，在没有移除NaNs的时候可以先读取以下，显示他的点云数值在命令窗口，你会发现会有很多的NaNs的无效点，经过 移除这些点之后在read一些打印处的结果就不会存在...NaNs的无效点，这样在后期的使用算法的时候就不会出现错误了。...在有序的点云（像从相机拍摄像传感器如Kinect或Xtion的），宽度和高度都相同的像素的图像分辨率传感器的工作。点云分布在深度图像的行中，每一个点对应一个像素。

2.4K20

R语言中的生存分析Survival analysis晚期肺癌患者4例

同时显示95％置信区间的相关上下限。 xx年生存率和生存曲线  11年存活率概率为在y轴上的点对应于11一年x轴的生存曲线。 Xx年生存率常常被错误估计 如果 使用“天真”的估计会怎样？...一个没有检查（橙色线），63个病人被另一个（蓝色线）检查 忽略审查会导致总体生存概率被高估，因为被审查的受试者仅在部分随访时间内提供信息，然后落入风险范围之外，从而降低了生存的累积概率 估计中位生存时间...中位生存时间和生存曲线 中位生存时间是生存概率为0.50  中位生存率常常被错误估计  总结165例死亡患者的中位生存时间 ## median_surv## 1 226 当 忽略被检查患者也有助于随访的事实时...第2部分：地标分析和时间相关协变量 在第1部分中，我们介绍了使用对数秩检验和Cox回归来检验感兴趣的协变量与生存结果之间的关联。...参考文献 1.R语言绘制生存曲线估计|生存分析|如何R作生存曲线图 2.R语言生存分析可视化分析 3.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标 4.r语言中使用Bioconductor

1.7K10

经验分享 | 解决NN不work的37个方法

未必，NN不work的原因有很多种，作者在这篇博客中根据自己的实践经验分享了很多宝贵的建议。 目录 0. 如何使用这份指引？ I. 与数据集相关的问题 II....打乱数据集可以避免这一点，同时也要注意第4点，打乱数据集要确保输入和标记的对应关系不变。 8....尝试解决简化版的问题 Try solving a simpler version of the problem 比方说要做目标检测，网络要同时输出目标的类别和坐标，那么可以先试试解决一个简化的问题——...比方说在 PyTorch 中，很容易混淆 NLLLoss 和 CrossEntropyLoss，前者要求输入是经过 softmax 计算出的概率分布，后者则不需要（内含softmax）。 20....可以使用古怪一点的数字作为输入的维度（比如使用几个素数），检查在前馈的过程中每一层的输入输出的维度是否都是正确的。 26.

1.2K20

流行度偏差的影响因素及去偏方法

这些工作没有考虑到现实世界推荐过程的动态特性，留下了几个重要的研究问题没有得到解答： 流行度偏差如何在动态场景中演变？ 动态推荐过程中的独特因素对偏差有何影响？ 如何在这个长期的动态过程中去偏？...2.3.3 闭环反馈 未来模型是通过从先前模型的推荐中收集的点击数据来训练的。这样，过去产生的流行度偏差就会累积，随着反馈循环的继续，导致后续模型中的偏差更多。 3....分析 3.1 流行度变差的演变 探究随着轮次的不断增加，流行度偏差将如何演变，分别采用MF，随机推荐，按照流行度进行排序，累积点击次数和Gini系数的结果如下图所示，MF 的效用明显高于流行和随机方法...假设我们要预测用户 u 和项目 i 之间的相关性 \hat{r}_{u,i} ，并且已经从模型中预测了分数 \hat{r}_{u,i}^{(model)} 。...进一步将u喜欢i的概率表示为 \theta_{u,i} ，它是需要估计得到的，这里可以采用模型预测分数 \hat{r}_{u,i}^{(model)} 当然也可以使用去偏后的预估值 \hat{r}_{u

1.3K20

你应该知道的神经网络调试技巧

尝试不断的把学习率除以3，直到在前100轮迭代中不再出现NaNs。一旦这样做起作用了，你就会得到一个很好的初始学习率。根据我的经验，最好的有效学习率一般在你得到NaNs的学习率的1-10倍以下。...softmax的计算在分子和分母中都含有指数函数exp(x)，当inf除以inf时就可能会产生NaNs。所以要确保你使用的是一个稳定版本的softmax实现。...如果你的网络仍然不能过度拟合训练集的10个样本，请再次确认数据和标签是否是正确对应的。尝试将batch size设为1来检查batch计算中的错误。...花一些时间来熟悉在标准数据集（如ImageNet或Penn Tree Bank）上训练的成熟网络中的组件的权值直方图应该是什么样子。...通过交替 1）调整问题的难度，和2）使用少量的训练样本，你可以快速解决最初的问题。然后超参数调整和长时间的等待就可以解决你剩下的问题了。

1K70

【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享|附代码数据

同时显示95％置信区间的相关上下限。 xx年生存率和生存曲线 11年存活率概率为在y轴上的点对应于11一年x轴的生存曲线。 Xx年生存率常常被错误估计 如果 使用“天真”的估计会怎样？...一个没有检查（红色线），63个病人被另一个（蓝色线）检查 忽略删失会导致总体生存概率被高估，因为被删失的受试者仅在部分随访时间内提供信息，然后落入风险范围之外，从而降低了生存的累积概率 估计中位生存时间...中位生存时间和生存曲线 中位生存时间是生存概率为0.50  中位生存率常常被错误估计 总结165例死亡患者的中位生存时间 ##   median_surv ## 1         226 当 忽略被检查患者也有助于随访的事实时...第2部分：地标分析和时间相关协变量 在第1部分中，我们介绍了使用对数秩检验和Cox回归来检验感兴趣的协变量与生存结果之间的关联。...绘制生存曲线报错 : object of type ‘symbol‘ is not subsettab R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标 R语言绘制生存曲线估计|生存分析|如何R

89600
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券