在现代文档处理和信息提取领域，机器学习模型的作用日益凸显。特别是在自然语言处理（NLP）技术快速发展的背景下，如何让机器更加精准地理解和处理复杂文档成为了一个挑战。文档不仅包含文本信息，还包括布局、图像等非文本元素，这些元素在传递信息时起着至关重要的作用。传统的NLP模型通常忽略了这些视觉元素，但LayOutLM模型的出现改变了这一局面。
深度学习模型已被证明可以通过增加数据和参数来改善。即使使用175B参数的Open AI最新GPT-3模型，随着参数数量的增加，我们仍未看到模型达到平稳状态。
默认的，字段的标签(Lable，即用户可见字段名称)为对应字段名称开头字母改成大写后的值，可通过 string 字段属性改成修改字段Label
脏读：当一个事务读取到其他事务还未提交的数据，因为未提交的数据，不一定是最终有效的数据。所以我们称为读到脏数据了。也就是脏读。 不可重复读：一个事务A读取数据之后，另外一个事务B将此数据修改，此时事务A再次查询，发现数据不一样了。这就是不可重复读。也可以叫做幻读。 幻读：又叫"幻象读",是''不可重复读''的一种特殊场景：当事务1两次执行''SELECT ... WHERE''检索一定范围内数据的操作中间，事务2在这个表中创建了(如[[INSERT]])了一行新数据，这条新数据正好满足事务1的“WHERE”子句。 注：可能有点绕，一般情况下，“不可重复读”和“幻读”大致的意思相同。只不过不可重复度是在数据行上发生的，也就是发生了update操作，再去读取这条数据，出现不可重复读。而幻读是在数据表上发生的，也就是发生了insert与delete操作。再去读取这张表，出现数据条目或者行数（记录数）不一样。出现了幻觉一样。 **
在点评项目中 如何 实现 附近商家的查询呢，展示出距离自己5公里内的商户，这样的功能如何实现？
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。
第一次看到这么多分组头都大了。首先要考虑如何分组得到grouplist，其次考虑如何在limma包中分组分析。
大家好，今天介绍来自盆友小明大佬的Pandas神级操作，如何把基础函数groupby和diff方法通过复杂而清晰逻辑去解决令人头大的需求，优雅~
今晚本来打算写一篇关于ids4解析的文章，可是打开VS2017，看到主题被同步成了黑色（设置透明背景需要将VS主题设置为黑色），我在公司电脑的VS2017已经被我设置成了透明背景，便想着把家里的VS2017同步一下，在此记录下来分享给大家（ids4的放在明天）。下面是一张设置前和设置后的图片。
项目介绍 项目介绍 电商网站的各种用户行为进行分析 访问首页 → 点击商品 → 添加购物车 → 结算 访问首页 → 输入关键词 → 点击商品列表 → 点击商品→ 关闭网页 访问详情页 → 查看推荐
为了快速了解如何在网络设计中使用这些解决方案/设备，让我们看一下下面的拓扑，其中包括网络中的所有安全解决方案（防火墙、IPS、IDS、WAF）。
Mysql的日期转换成星期[某天对应周几] dayname 函数返回英文星期几，dayofweek返回第几天，周天是1 date_format + %w，周天返回 0，%W，返回英文星期几
介绍一下平台实现查询所用的queryDF模块。该模块loadData()随着tornado Web程序启动调用一次，读取数据目录下的所有pkl文件，用pandas的DataFrame存储在内存中。
原文：How to Sprinkle ReactJS into an Existing Web Application 译者：nzbin 当我们学习一项新技术，可能是一个 JavaScript
当我们学习一项新技术，可能是一个 JavaScript 框架，也可能是一个 CSS 方法，我们将面对这样的挑战 如何在旧网站上运用这项新技术？。很多教程讲述了如何从头开始，但却很难运用到实际工作中。
MySQL是一个关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于 Oracle 旗下产品。MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统之一，在 WEB 应用方面，MySQL是最好的 RDBMS (Relational Database Management System，关系数据库管理系统) 应用软件。
Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询。常见的查询类型包括：
原标题 | Speed Up your Algorithms Part 1 — PyTorch
大家好，老张已经顺利到家啦，闲的无事写两篇文章冒个泡吧，其实写的内容都是群友提出来的问题，简单的我会在群里直接提供思路，麻烦的我就写个文章说明一下吧，也是自己的一个记录作用，今天简单说一下，如何在资源服务器中，通过Swagger来调试授权认证中心。因为之前我们都是使用的JWT Bearer认证嘛，这次统一都换成了Ids4了，所以这里也要做一下相应的处理。
微信 8.0 版本更新后，可以设置个人状态，状态里面可以添加火录制视频，很快状态视频就火了，可以看下知乎热榜有没有微信8.0状态沙雕又可爱的视频或图片?[1]。比如我也设置了一个： 于是我就想把这些
日线数据是股票每日收盘后的信息。这块数据不用实时抓取，所以并不占用宝贵的交易时间的资源。于是我们抓取完数据后直接往切片后的数据库中保存。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
【本文目标】 通过本文学习，了解以太坊ERC1155标准规范和ERC1155Mintable可增发智能合约函数功能，并通过一个有趣的故事完成功能测试。
在使用kears训练model的时候，一般会将所有的训练数据加载到内存中，然后喂给网络，但当内存有限，且数据量过大时，此方法则不再可用。此博客，将介绍如何在多核（多线程）上实时的生成数据，并立即的送入到模型当中训练。 工具为keras。
使用数组字面量初始化数组时，可以使用一串逗号来创建空位（hole），es6规范每个空位的值为undefined
小伙伴们好久不见，最近刚入职新公司，需求排的很满，平常是实在没时间写文章了，更新频率会变得比较慢。
官网地址：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/term-level-queries.html
每个数据科学项目迟早都会面临一个不可避免的挑战：速度问题。使用更大的数据集会导致处理速度变慢，因此最终必须想办法优化算法的运行时间。正如你们大多数人已经知道的，并行化是这种优化的必要步骤。python 为并行化提供了两个内置库：多处理和线程。在这篇文章中，我们将探讨数据科学家如何在两者之间进行选择，以及在这样做时应注意哪些因素。
译自：Fast Copy-On-Write within Apache Parquet for Data Lakehouse ACID Upserts
词项查询官网： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.1/term-level-queries.html
祖传代码的存在，这个项目自我进公司以来，就一直在改写加上维护，没有什么太厉害的技术，据说在我进公司之前，是经过两个Java后台来编写遗留下来的代码，公司觉得若是重新搭建框架过于费力，于是一直沿用至今，随着功能的越来越多，维护起来也是相当的费脑，每次修改的时候，我都会将某个部分的功能记录下来，写在自己的技术博客里面，以防混淆。
可以依赖多项，如：validate[condRequired[id1,id2]][Demo]
Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式：发送者 (pub) 发送消息，订阅者 (sub) 接收消息。
3：最主要的是js里面实现，删除按钮事件 获得要删除整条数据的id,并且传递给后端，在数据库进行操作
关于 Bean Validation 在任何时候，当你要处理一个应用程序的业务逻辑，数据校验是你必须要考虑和面对的事情。 应用程序必须通过某种手段来确保输入进来的数据从语义上来讲是正确的。在通常的情况下，应用程序是分层的，不同的层由不同的开发人员来完成。 很多时候同样的数据验证逻辑会出现在不同的层，这样就会导致代码冗余和一些管理的问题，比如说语义的一致性等。 为了避免这样的情况发生，最好是将验证逻辑与相应的域模型进行绑定。 Bean Validation 为 JavaBean 验证定义了相应的元数据模
这部分内容比较简单，没啥难度，因此我不打算进行具体代码实践演示，只是给出完整的解决思路和其中的注意事项
学了那么多的爬虫库，怎么能没有数据库这个东东呢？在开发过程中，数据是必不可少的，数据库也是应运而生了，数据和数据库这两个兄弟是缺一不可的
``` Orders 表： +------------+--------------+-------------+--------------+-------------+ | order_id | customer_id | order_date | item_id | quantity | +------------+--------------+-------------+--------------+-------------+ | 1 | 1 | 2020-06-01 | 1 | 10 | | 2 | 1 | 2020-06-08 | 2 | 10 | | 3 | 2 | 2020-06-02 | 1 | 5 | | 4 | 3 | 2020-06-03 | 3 | 5 | | 5 | 4 | 2020-06-04 | 4 | 1 | | 6 | 4 | 2020-06-05 | 5 | 5 | | 7 | 5 | 2020-06-05 | 1 | 10 | | 8 | 5 | 2020-06-14 | 4 | 5 | | 9 | 5 | 2020-06-21 | 3 | 5 | +------------+--------------+-------------+--------------+-------------+
在Linux系统中，管理员和用户经常需要查找和跟踪系统上用户的登录记录。这对于安全审计、故障排查和监控用户活动非常重要。在本文中，我们将详细介绍如何在Linux上查找上次登录的方法。
last 命令是一个常用的Linux命令，用于查看系统上用户的登录历史。它会显示用户的登录名、登录时间、登录IP地址以及登录来源（如终端、远程登录等）。
前言 可能你已经觉得自己熟悉并学会了使用大部分h5标签，但是对于h5标签你可能还是陌生的，或者不知道如何在一个正确的场景下使用。h5典型的语义化标签有：header footer article section nav aside 。 h5特性 对浏览器进行了规范，统一的doc声明 ， 保证一份文档可以适用于任何版本，避免了不同浏览器对代码的支持性差异。 文档结构不明确，之前都是div布局，新增了许多结构标签。为语义化提供了基础。 web应用强大，提供各样的api支持 富web应用，比如画布ca
" 如果你怀念 SDN 领域丰富的网络能力却在云原生领域苦苦追寻而不得，那么 Kube-OVN 将是你的最佳选择。本系列我们将逐个介绍Kube-OVN高级功能的工作原理及使用路径，帮你尽快征服容器网络难题！"
本实战项目的数据是采集自电商的用户行为数据. 主要包含用户的 4 种行为: 搜索, 点击, 下单和支付. 数据格式如下, 不同的字段使用下划线分割开_:
本项目主要用于互联网电商企业中使用Spark技术开发的大数据统计分析平台，对电商网站的各种用户行为（访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行复杂的分析。用统计分析出来的数据辅助公司中的PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。
上节课我们成功的搞定了host域名管理相关的部分。本节我们要开始弄公共请求头了。
中国文化博大精深源远流长，其中成语更是中国文化的精华。成语大多由四个字组成，一般都有典故或出处。有些成语从字面上不难理解，如“小题大做”、“后来居上”等。有些成语必须知道来源或典故才能懂得意思，如“朝三暮四”、“杯弓蛇影”等。
相信大家在实际工作场景中会遇到这样的情况，系统之间存在数据交换，为了不影响正常服务器运，我们需要在每天的凌晨来进行数据交换，但是让程序每天凌晨自动执行呢，下面带大家来了解一下springboot定时任务调度。
1 引入 和setup、teardown的区别是：fixture可自定义测试用例的前置条件； setup、teardown针对整个脚本全局生效，可实现在执行用例前后加入一些操作； setup、teardown不能做到灵活使用，比如用例A先登陆，用例B不需要登陆，用例C需要登陆，这样使用fixture更容易实现功能。 2 fixture参数说明 2.1 fixture源码 部分源码如下： def fixture( fixture_function: Optional[_FixtureFunction]
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文章标题：《The single-cell transcriptomic landscape of early human diabetic nephropathy 》
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