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如何正确的在 Android 上使用协程 ？

第一类是 Medium 上热门文章的翻译，其实我也翻译过： 在 Android 上使用协程（一）：Getting The Background 在 Android 上使用协程（二）：Getting started...在 Android 上使用协程（三） ：Real Work 说实话，这三篇文章的确加深了我对协程的理解。...在 Android 中，一般是不建议直接使用 GlobalScope 的。那么，在 Android 中应该如何正确使用协程呢？再细分一点，如何直接在 Activity 中使用呢？...如何配合 ViewModel 、LiveData 、LifeCycle 等使用呢？我会通过简单的示例代码来阐述 Android 上的协程使用，你也可以跟着动手敲一敲。...协程在 Android 上的使用 GlobalScope 在一般的应用场景下，我们都希望可以异步进行耗时任务，比如网络请求，数据处理等等。当我们离开当前页面的时候，也希望可以取消正在进行的异步任务。

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如何使用PCA去除数据集中的多重共线性

在本文中，您可以阅读为什么多重共线性是一个问题，以及如何使用主成分分析(PCA)消除数据集中的多重共线性。 为什么多重共线性是一个潜在的问题?...要处理或去除数据集中的多重共线性，首先需要确认数据集中是否具有多重共线性。...在这篇文章中，我们将看到如何使用相关矩阵和主成分分析来发现数据中的多重共线性，并使用主成分分析来去除它。基本思想是对所有的预测器运行一个主成分分析。...为了使用主成分分析技术从数据集中提取特征，首先我们需要找到当维数下降时解释的方差百分比。 ? 符号,λ:特征值d:原始数据集的维数k:新特征空间的维数 ? ?...usp=sharing 结论 有许多方法可以从数据集中去除多重共线性。在本文中，我们讨论了PCA降维技术，从数据集中去除多重共线性并保持最大方差。这种技术有一个缺点，即失去了特征的可解释性。

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如何使用机器学习在一个非常小的数据集上做出预测

贝叶斯定理在 Udacity 的机器学习入门课程的第 2 课中介绍：- ? 因为我想从课程中得到一些东西，所以我在互联网上进行了搜索，寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器的数据集。...在我的搜索过程中，我找到了一个网球数据集，它非常小，甚至不需要格式化为 csv 文件。 我决定使用 sklearn 的 GaussianNB 模型，因为这是我正在学习的课程中使用的估算器。...我在这个项目中使用的库是 pandas、numpy、matplotlib、seaborn 和 sklearn。...我不得不说，我个人希望获得更高的准确度，所以我在 MultinomialNB 估计器上尝试了数据，它对准确度没有任何影响。 也可以仅对一行数据进行预测。...在下面的示例中，我对 ([2,1,1,0]) 进行了预测，得出的预测为 1，这与数据集中的数据相对应。 提高该模型准确性的一种方法是增加数据。

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如何使用Spiped在Ubuntu 16.04上加密到Redis的流量

介绍 Redis是一个开源键值数据存储，使用内存存储模型和可选的磁盘写入来实现持久性。它具有事务，发布/订阅消息传递模式以及其他功能之间的自动故障转移功能。...如果您的环境与该假设不匹配，则必须单独将Redis流量包装在加密中。 在本指南中，我们将演示如何使用名为spiped的安全管道程序加密Redis流量。...在Redis服务器上生成加密密钥 接下来，在Redis服务器上的/etc中创建一个spiped配置目录，以存储我们将为加密生成的密钥： sudo mkdir /etc/spiped 键入以下内容生成安全密钥...（例如，用于复制或群集），您需要设置两个并行隧道： 在新服务器上，安装Redis服务器软件包和 spiped 为新的Redis服务器生成新的加密密钥（为该文件使用一个唯一名称） 将加密密钥从一个服务器复制到另一个服务器的...结论 Redis是一个功能强大且灵活的工具，对许多部署都非常有用。但是，在不安全的环境中运行Redis需要承担巨大的责任，它有可能使您的服务器和数据容易受到攻击或盗窃。

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如何使用lazyCSRF在Burp Suite上生成强大的CSRF PoC

在此之前，我比较喜欢使用的是“Generate CSRF PoC”，但这个插件无法自动判断请求的内容，而且它甚至还会使用“form”来生成无法用“form”表示的 PoC，例如使用JSON作为参数或PUT...除此之外，在生成的CSRF PoC中，可以在Burp套件本身中显示的多字节字符经常会显示成乱码。因此，lazyCSRF便应运而生了。...PoC（当然也适用于Burp Suite专业版）； 多字节数据显示差异 下图中显示的是Burp Suite的CSRF PoC生成器与LazyCSRF之间在显示多字节字符时的差异。...工具使用 我们可以通过在菜单栏中选择“Extensions -> LazyCSRF -> Generate CSRF PoC By LazyCSRF”来生成一个CSRF PoC。...命令行构建 我们也可以选择在命令行中使用maven进行代码构建： $ mvn install 许可证协议 本项目的开发与发布遵循MIT开源许可证协议。

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ChatGPT 和 Elasticsearch的结合：在私域数据上使用ChatGPT

图片如何结合 Elasticsearch 的搜索相关性和 OpenAI 的 ChatGPT 的问答功能来查询您的数据？...在此博客中，您将了解如何使用 Elasticsearch 将 ChatGPT 连接到专有数据存储，并为您的数据构建问答功能。图片什么是ChatGPT？...在此示例中，我们之所以选择这个模式，是因为它是在涵盖广泛主题的非常大的数据集上训练的，适合一般用途。...该库提供了广泛的数据科学功能，但我们将使用它作为桥梁，将模型从 Hugging Face 模型中心加载到 Elasticsearch，以便它可以部署在机器学习节点上以供推理使用。 ...如果您想了解更多Elasticsearch在搜索相关性上的新可能，可以尝试以下两个： [博客] 使用 Elasticsearch 部署 NLP 文本嵌入和矢量搜索[博客] 使用 Elastic 实现图像相似度搜索

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如何开始在使用 React 的网站上使用 Matomo 跟踪数据？

如果您在网站中使用React，则可以使用Matomo 标签管理器开始无缝跟踪Matomo中的数据。...在 Matomo 中创建新站点后，Matomo 标签管理器将自动预先配置一个带有 Matomo 跟踪代码标签的容器，可立即使用该容器。...如果您计划对多个网站使用单个容器，请确保在执行以下步骤时使用该特定容器的跟踪代码。 请按照以下步骤进行设置： 在您的Matomo 跟踪代码管理器容器中，导航至“触发器”并单击“创建新触发器”。...下面的示例展示了如何将Matomo 标签管理器 JS代码添加到React.js中的“ Hello World ”应用程序中。...要验证是否正在跟踪点击，请访问您的网站并检查此数据在您的 Matomo 实例中是否可见。

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在MNIST数据集上使用Pytorch中的Autoencoder进行维度操作

这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...然后该表示通过解码器以重建输入数据。通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么？ ?...那么，这个“压缩表示”实际上做了什么呢？ 压缩表示通常包含有关输入图像的重要信息，可以将其用于去噪图像或其他类型的重建和转换！它可以以比存储原始数据更实用的方式存储和共享任何类型的数据。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。...检查结果： 获得一批测试图像 获取样本输出 准备要显示的图像 输出大小调整为一批图像 当它是requires_grad的输出时使用detach 绘制前十个输入图像，然后重建图像 在顶行输入图像，在底部输入重建

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在OQL上使用UPDLOCK锁定查询结果，安全的更新实体数据

SqlServer查询记录的时候提供多种锁定方式，其中UPDLOCK 的优点是允许您读取数据（不阻塞其它事务）并在以后更新数据，同时确保自从上次读取数据后数据没有被更改。...return new OrderingModel { Msg = "投标金额不正确" }; } //线下标下单时，不可使用现金券...db.Commit(); 上面的操作，首先在AdoHelper对象上开启事务，然后查询投资产品实体的时候在With方法上加上 OQL.SqlServerLock.UPDLOCK 更新锁，接着进行复制的业务处理...我们看到，OQL的这种更新锁操作，跟直接写SQL语句操作很类似，OQL执行的时候也是这样输出SQL语句的，这样确保数据记录在并发的时候，安全的更新。...注意：OQL更新锁目前只支持SqlServer数据库。

1.8K10

Diesel框架对于数据库的使用和实战，在PostgreSQL的基础上的使用【Diesel】

## Diesel 我们需要告诉Diesel我们在哪里可以找到我们的数据库。我们通过设置环境变量来实现这一点。在我们的开发机器上，我们可能有多个项目，我们不想污染我们的环境。...这将创建我们的数据库（如果它还不存在），并创建一个空的迁移目录，我们可以使用它来管理我们的体系结构（稍后将详细介绍）。...("{}", post.body); } } 确切的输出可能因数据库而异，但应该是等效的。 表宏基于数据库模式创建代码堆栈，以表示所有表和列。我们将在下一个示例中详细了解如何使用它。...现场订单说明 使用结构上字段的假定顺序来匹配表中的列，因此确保按照文件#[derival（Queryable）]Postpostsschema.rs中的顺序定义它们 让我们编写代码来实际展示我们的帖子...self:：schema：：posts:：dsl:：*postposts:：tablepublishedposts:：published 我们可以使用它不幸的是，结果不会很有趣，因为我们在数据库中实际上没有任何帖子

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【DataMagic】如何在万亿级别规模的数据量上使用Spark

文章内容为介绍Spark在DataMagic平台扮演的角色、如何快速掌握Spark以及DataMagic平台是如何使用好Spark的。...3．使用好Spark的并行 我们之所以使用Spark进行计算，原因就是因为它计算快，但是它快的原因很大在于它的并行度，掌握Spark是如何提供并行服务的，从而是我们更好的提高并行度。...四、DataMagic平台中的Spark Spark在DataMagic中使用，也是在边使用边探索的过程，在这过程中，列举了其比较重要的特点。...如为了支持业务高并发、高实时性查询的需求下，Spark在数据出库方式上，支持了Cmongo的出库方式。...五、总结 本文主要是通过作者在搭建使用计算平台的过程中，写出对于Spark的理解，并且介绍了Spark在当前的DataMagic是如何使用的，当前平台已经用于架平离线分析，每天计算分析的数据量已经达到千亿

2.3K80

如何在Windows系统上使用Object Detection API训练自己的数据？

前言 之前写了一篇如何在windows系统上安装Tensorflow Object Detection API？ 然后就想着把数据集换成自己的数据集进行训练得到自己的目标检测模型。...动手之前先学习了一波别人是如何实现的，看了大多数教程都有一个小问题：用VOC2012数据集进行训练当做用自己的数据集。 然而，初心想看的是自己的数据集啊！...于是就自己来撸一篇教程，方便自己也给别人一些参考吧~ 目录 基于自己数据集进行目标检测训练的整体步骤如下： 数据标注，制作VOC格式的数据集 将数据集制作成tfrecord格式 下载预使用的目标检测模型...数据标注，制作VOC格式的数据集 数据集当然是第一步，在收集好数据后需要进行数据的标注，考虑到VOC风格，这里推荐使用LabelImg工具进行标注。 ?...下载预使用的目标检测模型 准备好训练数据后，选择模型进行训练，下载官方预训练模型【Github】 对于目标检测，可以考虑选择几种最常用的模型： ssd_mobilenet_v1_coco ssd_mobilenet_v2

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如何在Ubuntu 16.04上使用Vault来保护敏感的Ansible数据

在本教程中，我们将演示如何使用Ansible Vault，并开发一些推荐操作以简化其使用。我们将使用Ubuntu 16.04服务器作为Ansible控制机器。不需要远程主机。...准备 您将需要一个具有sudo权限的非root用户的Ubuntu 16.04服务器。在服务器上，您需要安装和配置Ansible。 什么是Ansible Vault？...如何使用ansible-vault管理敏感文件 ansible-vault命令是用于管理Ansible中的加密内容的主界面。此命令用于初始加密文件，随后用于查看，编辑或解密数据。...如果文件实际上包含敏感数据，您很可能在具有权限和所有权限制的情况下锁定远程主机上的访问权限。...设置示例 假设您正在配置数据库服务器。在您之前创建文件hosts时，将条目localhost放在一个名为database的准备步骤组中。 数据库通常需要混合使用敏感和非敏感变量。

2.1K40

在Ubuntu 16.04如何使用Percona将MySQL类别的数据库备份到指定的对象存储上呢？

这篇文章 当然，您还需要安装Percona Xtrabackup工具，关于如何安装可以参考如何备份你的MySQL数据库这篇文章。...在您的服务器上启用防火墙，如果您使用的是腾讯云的CVM服务器，您可以直接在腾讯云控制台中的安全组进行设置。 完成之前的教程后，请以sudo用户身份重新登录服务器以开始使用。...我们可以按照输出中的说明恢复系统上的MySQL数据。 将备份数据还原到MySQL数据目录 在我们恢复备份数据之前，我们需要将当前数据移出。...恢复使用此过程备份的任何文件都需要加密密钥，但将加密密钥存储在与数据库文件相同的位置会消除加密提供的保护。...结论 在本教程中，我们介绍了如何每小时备份MySQL数据库并将其自动上传到远程对象存储空间。系统将每天早上进行完整备份，然后每小时进行一次增量备份，以便能够恢复到任何时间点。

13.4K30

Python实操：手把手教你用Matplotlib把数据画出来

导读：获取数据之后，而不知道如何查看数据，用途还是有限的。幸好，我们有Matplotlib！ Matplotlib 是基于 NumPy 数组构建的多平台数据可视化库。...02 生成一个简单的绘图 让我们创建第一个绘图。 假设想要画出正弦函数sin(x)的线性图。得到函数在x坐标轴上0≤x＜10内所有点的值。...我们将使用 NumPy 中的 linspace 函数来在x坐标轴上创建一个从0到10的线性空间，以及100个采样点： In [3]: import numpy as np In [4]: x = np.linspace...首先，使用NumPy的数组切片从数据集中获取一幅图像： In [4]: img = digits.images[0, :, :] 这里是从1797个元素的数组中获取了它的第一行数据，这行数据对应的是8×...▲数字数据集中的一个图像样例 此外，这里也使用cmap参数指定了一个颜色映射。默认情况下，Matplotlib 使用MATLAB默认的颜色映射jet。

2.2K30

如何使用 Python 分析笔记本电脑上的 100 GB 数据

对于用 numpy 编写的复杂表达式，vaex 可以在 Numba、Pythran 甚至 CUDA（如果你有 NVIDIA GPU）的帮助下使用即时编译来大大加快计算速度 弧长计算公式涉及面广，包含了大量的三角函数和算法...如果表达式或函数只使用来自 Numpy 包的 Python 操作和方法编写，Vaex 将使用机器的所有核心并行计算它。...对于一个超过 10 亿个样本的 Vaex 数据帧，在笔记本电脑上使用四核处理器进行 8 个聚合的分组操作只需不到 2 分钟 在上面的单元块中，我们执行一个分组操作，然后是 8 个聚合，其中 2 个在虚拟列上...上面的单元块在我的笔记本电脑上执行不到 2 分钟。这相当令人印象深刻，因为我们使用的数据包含超过 10 亿个样本。不管怎样，让我们看看结果。以下是多年来驾驶出租车的费用演变过程： ?...如果你对本文中使用的数据集感兴趣，可以直接从带 Vaex 的 S3 中使用它。查看完整的 Jupyter notebook 了解如何执行此操作。

1.2K21

概率论10 方差与标准差

比如射箭时，一个优秀的选手能保持自己的弓箭集中于目标点附近，而一个经验不足的选手，他弓箭的落点会更容易散落许多地方。 上面的靶上有两套落点。...尽管两套落点的平均中心位置都在原点 (即期望相同），但两套落点的离散程度明显有区别。蓝色的点离散程度更小。 数学上，我们用方差来代表一组数据或者某个概率分布的离散程度。...方差 对于一个随机变量[$X$]来说，它的方差为: 正态分布的标准差正等于正态分布中的参数σσ。这正是我们使用字母σσ来表示标准差的原因！...此时分布曲线的“尾部”很厚，即使在取值很偏离0时，比如[$x=4$]时，依然有很大的概率可以取到。...比如正态分布[$N(0, 1)$]，这一概率即为x大于2，或者x小于-2的部分对应的曲线下面积： 实际上，无论[$\mu$]和[$\sigma$]如何取值，对于正态分布来说，偏离期望超过两个标准差的概率都相同

1.1K60

Python科学计算：在Numpy的边缘试探（入门学习）

NumPy 是 Python 在科学计算领域取得成功的关键之一，如果你想通过 Python 学习数据科学或者机器学习，就必须学习 NumPy。我认为 NumPy 的功能很强大，而且入门也不难。...数组基础 创建数组 NumPy 的核心是数组（arrays）。具体来说是多维数组（ndarrays），但是我们不用管这些。通过这些数组，我们能以闪电般的速度使用像向量和数学矩阵之类的功能。...你应该注意，这个数值并没有把额外的空间计算进去，因此实际上这个数组占用的空间会比这个值大点 使用数组 基本操作符 #!...2116 2675] # [2952 4445 1304 2951 3735] # [3797 5800 1654 3786 4795]] 其中的reshape是对原数组，进行重新分配，样式弄成多行多列的矩阵形式...它像 sum() 那样把所有元素加起来，但是它的实现方式是，第一个元素加到第二个元素上，把结果保存到一个列表里，然后把结果加到第三个元素上，再保存到列表里，依次累加。

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