同一组数据分组 需求：一个 list 里可能会有出现一个用户多条数据的情况。要把多条用户数据合并成一条。 思路：将相同的数据中可以进行确认是相同的数据，拿来做分组的 key，这样保证不会重。
比如一个数据表可能会有十几到几十列之多，为了更好的看清某些重要的列，我们可以对表进行如下操作—— 对列进行高亮颜色操作 原始表中包含多个列，如果我只想看一下利润这一列有什么规律，眼睛会在上下扫视的过程中很快迷失...对利润这一列进行颜色高亮 把一列修改成指定颜色这个操作在 Excel 中只需要两步：①选择一列 ②修改字体颜色 ，仅 2秒钟就能完成。...第2次尝试：选中要高亮的列并点击右键，选择 Format 后尝试对列进行颜色填充，寄希望于使用类似 Excel 中的方式完成。...不过这部分跟 Excel 中的操作完全不一样，我尝试对每一个能改颜色的地方都进行了操作，没有一个能实现目标。 ?...自问自答：因为交叉表是以行和列的形式展示的，其中SUM(利润)相当于基于客户名称(行的维度)对其利润进行求和，故对SUM(利润)加颜色相当于通过颜色显示不同行中数字所在的区间。
如何在 Core Data 中对 NSManagedObject 进行深拷贝 请访问我的博客 www.fatbobman.com[1] 以获得更好的阅读体验 。...对 NSMangedObject 进行深拷贝的含义是为一个 NSManagedObject（托管对象）创建一个可控的副本，副本中包含该托管对象所有关系层级中涉及的所有数据。...本文中将探讨在 Core Data 中对 NSManagedObject 进行深拷贝的技术难点、解决思路，并介绍我写的工具——MOCloner[3]。...Item 自定义 MOCloner 采用在 Xcode 的 Data Model Editor 中对 User Info 添加键值的方式对深拷贝过程进行定制。...为了方便某些不适合在 userinfo 中设置的情况（比如从关系链中间进行深拷贝），也可以将需要排除的关系名称添加到 excludedRelationshipNames 参数中（如基础演示 2）。
然后，可以在手动作业中定义受保护的环境以进行部署，从而限制可以运行它的人员。...: false （将手动作业定义为阻断），这将导致Pipeline暂停，直到授权用户通过单击开始按钮以继续进行批准为止。...在这种情况下，以上示例CI配置中管道的UI视图将如下所示： 如上面的YAML示例和上图所示，使用受保护的环境和阻止属性定义的手动作业是处理合规性需求以及确保对生产部署进行适当控制的有效工具。...这样，您可以将GitOps用作现代基础架构（如Kubernetes，Serverless和其他云原生技术）的操作模型。 版本控制和持续集成是持续可靠地部署软件的基本工具。...使用GitOps，对基础架构的任何更改都会与应用程序的更改一起提交到git存储库。 这使开发人员和运维人员可以使用熟悉的开发模式和分支策略。合并请求提供了协作和建议更改的场所。
SoMachine Software\Tools\SoftSPS\CODESYSControlService.exe" -d "CoDeSysSoftMotion.cfg" 5、另存为以下文件名称 6、在每次进行仿真时...，首先启动STARTSoftMotionWinforSoMV4.x.CMD文件 7、打开SoMachine软件并对工程进行仿真 8、扫描网络 9、仿真效果，如下： 10、注意事项，此使用方法为Demo
Deployment 提供了 RollingUpdate 滚动升级策略，升级过程中根据 Pod 状态，采用自动状态机的方式，通过下面两个配置，对新老 Pod 交替升级，控制升级速率。...•\tMax Surge : 调度过程中，可超过最大期望实例数的数/比例。...那么客户发布过程中，经常会遇到哪些情况，导致发布失败呢？...所以滚动升级的分批暂停功能，对核心业务发布来说，是质量保障必不可少的一环。那有没有什么方法，即可使用 Deployment 的滚动升级机制，又可以在发布过程中，结合金丝雀发布，分阶段暂停发布流程呢？...•\t对灰度发布，结合流量控制规则，进行线上灰度验证。 •\t结合更多监控指标，与线上服务情况，确定指标基线，作为发布卡点，让分批发布更自动化。
首先问一个问题，在接口测试中，验证被测接口的返回值是否符合预期是不是就够了呢？ 场景 转账是银行等金融系统中常见的一个场景。在在最近的一个针对转账服务的单元测试中，笔者就遇到了上述问题。...从上述介绍中，我们得以了解到，这里的转账服务接口只是完成了申请的接收工作。转账申请需要后续被人工审核后才能完成实际的转账。...assertThat(captured).isEqualToComparingOnlyGivenFields(expected,"flowNo","status"); } } 在之前的测试用例类中，...如何对两笔申请进行单元测试，Mock又如何写？这个就留给读者自行练习了。 如果不是写库，而是通过MQ对外发布？又如何进行测试呢？...小结 本案例演示了如何使用Mockito提供的Capture特性来验证方法的传参，同时也展示了如何使用AssertJ进行对象的多个属性的断言。
有没有一种方法可以按字母顺序对其进行排序？
简介 我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大，他的输入和输出基本上都是文本格式的，文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好，但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。...这个基础类提供了对LLM大模型输出的格式化方法，是一个优秀的工具类。...就是把LLM的输出用逗号进行分割。...Datetime parser DatetimeOutputParser用来将LLM的输出进行时间的格式化。...然后在parse方法中对这个LLM的输出进行格式化，最后返回datetime。
简介我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大，他的输入和输出基本上都是文本格式的，文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好，但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。...这个基础类提供了对LLM大模型输出的格式化方法，是一个优秀的工具类。...就是把LLM的输出用逗号进行分割。...Datetime parserDatetimeOutputParser用来将LLM的输出进行时间的格式化。...然后在parse方法中对这个LLM的输出进行格式化，最后返回datetime。
神经网络在嵌入式系统中的应用神经网络在嵌入式系统中的应用广泛，包括但不限于以下领域：1. 图像识别神经网络在边缘设备上用于图像识别，如智能摄像头、自动驾驶汽车和无人机。...)# 获取麦克风输入audio = record_audio()# 对音频进行特征提取features = extract_features(audio)# 使用模型进行语音识别transcription...，通常需要使用深度学习框架，如TensorFlow Lite、TensorFlow Micro或MicroTVM等，以便在资源受限的环境中有效地运行神经网络模型。...TensorFlow Lite 语音识别示例以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行语音识别。需要一个TensorFlow Lite模型，该模型用于识别语音。...TensorFlow Lite 视觉感知示例以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行视觉感知任务，例如人体姿态估计。
每个工作进程负责协调对一个或多个计算设备（如 CPU 内核或 GPU 卡）的访问以及按照主设备的指示在这些设备上执行计算图节点。 TensorFlow 接口有本地和分布式实现两种。...分布式实现与本地实现共享大部分代码，但支持通过一个环境对其进行扩展，在该环境中，客户端、master和 worker 都可以在不同机器上不同的进程中。...发送/接收节点对在跨工作进程通信时候使用远程通信机制（如 TCP 或 RDMA）来跨机器边界移动数据。...）中，然后可以更有效地处理这些问题。...本小节中的方法假设使用随机梯度下降法（SGD）对模型进行训练，使用的小批次包括 100～1000 个样本。
一个张量，简单地说，就是一个n为的矩阵 一般来说，如果你对矩阵数学更熟悉，你可以像矩阵一样考虑张量！...同时，我们会展示如何在你的系统上安装TensorFlow。...“输入”节点只是起到传递值的作用——节点 a 接收值 9 并输出等值到节点c 和 d, 而节点 b 则对值 5 进行相同的操作。 节点 c 是乘法操作。...这两行代码使用了我们的第一个TensorFlow操作：tf.constant()。在TensorFlow中，任何在图中的计算节点称作一个操作（Operation）或者简写为Op。...将变量 c2 和 c3 中包含的对象范围 prefix_name 下进行分组，该变量在其名称中为前缀。
在这个TensorFlow教程中，您将学习如何在TensorFlow中使用简单而强大的机器学习方法，以及如何使用它的一些辅助库来调试，可视化和调整使用它创建的模型。...所以，如果你想计算一个向量x的余弦，TensorFlow操作将对通过的张量中的每个元素进行计算。...分割实际上是在重复索引下对元素进行分组，因此，例如，在我们的例子中，我们[0, 0, 1, 2, 2]对张量应用了分割的ID tens1，这意味着第一个和第二个数组将在分割操作之后进行变换（在我们的情况下为总和...张量中的第三个元素tens1是未触及的，因为它没有被分组到任何重复的索引中，最后的两个数组和第一组的情况相同。除总结外，TensorFlow支持产品，平均值，最大值和最小值。 ?...Setdiff_idx = [2 3 4] 用TensorFlow进行机器学习 在本节中，我们将用TensorFlow展示一个机器学习用例。
，因为神经网络可以很容易地表示为计算图，它们可以使用 TensorFlow 作为对张量的一系列操作来实现。...另外，张量是代表数据的 N 维矩阵，是机器学习的重要概念 TensorFlow 的特点 TensorFlow 针对速度进行了优化，它利用 XLA 等技术进行快速线性代数运算 响应式构造 使用 TensorFlow...许多训练方法，如逻辑回归和最近邻，都得到了一些小的改进与优化 Scikit-Learn 的特点 交叉验证 有多种方法可以检查监督模型在未见数据上的准确性 无监督学习算法 产品中的算法种类繁多，包括聚类、...和其他库都在内部使用 Numpy 对张量执行多项操作，数组接口是 Numpy 最好也是最重要的特性 Numpy 的特点 交互的 Numpy 是可交互的且非常易于使用 数学计算 可以使复杂的数学实现变得非常简单...、优化和功能 分布式训练 通过利用对异步执行集体操作和可从 Python 和 C++ 访问的点对点通信的本机支持来优化研究和生产中的性能 Python 优先 它被构建为深度集成到 Python 中，因此可以与流行的库和包
这些操作可能很简单，如矩阵乘法（在sigmoids中）或更复杂，如卷积，池化或 LSTM。 ?...这允许我们存储有关操作的更多信息，如计算的输出形状（对于完整性检查有用），如何计算梯度或梯度本身（用于自动微分），有办法决定是否进行 GPU或CPU等上的运算。...因此，标准用例是您可以初始化张量，对它们执行操作后执行操作，最后将生成的张量解释为标签或实际值。 听起来很简单，够吗？ ?...此外，由于您可以鸟瞰网络中将会发生的事情，因此图表类可以决定如何在分布式环境中部署时分配 GPU 内存（如编译器中的寄存器分配）以及在各种机器之间进行协调。 这有助于我们有效地解决上述三个问题。...作为一个不仅对深度学习的应用感兴趣而且对该领域的基本挑战感兴趣的人，我相信知道如何在幕后工作是迈向掌握主旨的重要一步，因为它清除了许多误解并提供了一种更简单的方法来思考为什么事情就是这样。
TensorFlow 就像一个计算库，用于编写涉及大量张量操作的新算法，因为神经网络可以很容易地表示为计算图，它们可以使用 TensorFlow 作为对张量的一系列操作来实现。...另外，张量是代表数据的 N 维矩阵，是机器学习的重要概念。 2. TensorFlow 的特点 TensorFlow 针对速度进行了优化，它利用 XLA 等技术进行快速线性代数运算。...在这个库中进行了很多优化改动，其中一项是交叉验证功能，提供了使用多个指标的能力。许多训练方法，如逻辑回归和最近邻，都得到了一些小的改进与优化。 2....TensorFlow 和其他库都在内部使用 Numpy 对张量执行多项操作，数组接口是 Numpy 最好也是最重要的特性。 2....在后端，Keras 在内部使用 Theano 或 TensorFlow。也可以使用一些最流行的神经网络，如 CNTK。当我们将 Keras 与其他机器学习库进行比较时，它的速度相对较慢。
多维权重张量的分片方式以及训练集群拓扑结构会给通信原语的效率带来高度影响。我们的图变换会仔细地为每个张量选择分片格式，以便有效地分片和取消分片。...融合优化通过对可融合的算子进行分组，并将其替换为带有融合子计算（sub-computation）的融合算子。...更高级的融合运算符使用方法是后端编译器在融合子计算中对运算符进行模式匹配，并生成语义上与原始实现等效的自定义实现。...此外，张量上的单个维度可能会太小或无法在副本之间均匀共享。为了使张量的切分有效，我们的系统选择了一组廉价的重新格式化步骤，这些步骤可以有效地融合到切分/取消切分操作之中。...我们将讨论如何在分片数据上运行非元素级别计算的解决方案。 大型拓扑中的通信。
神经网络运算的本质是通过张量运算来拟合输入张量与输出张量之间的映射关系。 并行运算是Tensorflow的主要优势之一。...Tensorflow使用了类似XLA（Accelerated Linear Algebra/加速线性代数）等技术对运算过程进行过优化，以保证其能够灵活地调用计算资源的同时保持高效的运算速度。...Tensorflow以及其他的一些框架内部都使用了Numpy来对张量进行多种操作。 数组接口是Numpy最佳及最重要的功能。这个接口可以用于把图像、音频、以及其他二进制流数据表示为多维实数数组。...为了把这个库应用到机器学习中，掌握Numpy的操作对于开发者而言意义重大。 07 Pandas ? Pandas是一个Python机器学习库，它提供了各种高级的工具用于进行数据分析。...许多的训练方法都得到了一定的改进，如逻辑回归、近邻算法（KNN）等。 10 Eli5 ? 通常，在机器学习任务中遇到的难题是模型的预测结果不准确。
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