编译结果如下： a未初始化，到底指向哪里根本我们不得而知。所以我们在进行赋值操作的时候可能有下面几种情况： 1.a的初始值是一个非法地址，赋值语句出错，程序终止。...2.可能指针包含一个合法化的地址，而赋值语句更改了它。 所以在使用指针的时候一定要确保指针已经初始化了。...当我们不知道给指针变量初始化什么的时候我们一般初始化为NULL： #include #include int main() { int* a = NULL;...所以对NULL指针进行解引用操作是非法的。...对指针进行解引用之前，要确定它不是NULL指针 #include #include int main() { int n = 0; int* a = NULL
思考空间 代码第17行对RAM的初始化是否可综合？...对列表搜索的目的是查找特定的元素，这些元素应该与指定的模式相匹配。此时，可用命令lsearch。该命令接收两个参数，第一个参数为列表，第二个参数为匹配模式。...该模式按照string match的命令规则进行搜索。 lsearch的返回值是列表中第一个与指定模式匹配的元素的索引。看一个案例，如下图所示。匹配模式为A*，故返回元素AFF对应的索引值3。...选项-not可实现对匹配结果取反，以下图所示案例为例。匹配模式为LUT*，-not就会使得lsearch的返回值为所有不与之匹配的元素。-not可以与-inline或-all联合使用。 ?
对传统的非DFX设计进行调试时，一个重要环节是插入ILA（Integrated Logic Analyzer，集成逻辑分析仪）。可以采用如下图所示的两种方式。...在整个设计的顶层，对RM进行实例化时，这12个端口的端口映射为空，如下图所示，如果使用的是VHDL，端口映射内填写open。
以后再需要该函数时，可以直接查表而不需要重新计算 1.3 高速缓存 最经常访问的数据，其访问开销应该使最小的 1.4 懒惰求值 除非需要，否则不对任何一项求值，这一策略可以避免对不必须的项求值 二，时间换空间法则...如果逻辑表达式的求值开销太大，就将其替换为开销较小的等价代数表达式 4.2 短路单调函数 如果我们想测试几个变量的单调非递减函数是否超过了某个特定的阈值，那么一旦达到这个阈值就不需要计算任何变量了 4.3 对测试条件重新排序...在组织逻辑测试的时候，应该将低开销的，经常成功的测试放在高开销的，很少成功的测试前面 4.4 预先计算逻辑函数 在比较小的有限阈上，可以用查表来取代逻辑函数 4.5 消除布尔变量 可以用if/else语句来取代对布尔变量...那么使用一个到其第一条语句的分支来替换该调用，消除尾递归 5.4.3 解决小的子问题时，使用辅助过程通常比把问题的规模变为0或1更有效 5.5 并行性 在底层硬件的条件下，构建的程序应该尽可能多的挖掘并行性 六，表达式法则 6.1 编译时初始化...在程序执行之前，应该对其尽可能多的变量初始化 6.2 利用等价的代数表达式 如果表达式的求值开销太大，就将其替换为开销较小的等价代数表达式 6.3 消除公共子表达式 如果两次对同一个表达式求值时，其所有变量都没有任何改动
1 问题 如何对图片进行卷积计算？...nn.Conv2d(in_channels=3,\ out_channels=16,kernel_size=3,\ stride=1,padding=1) (4) 建立全连接层然后对图片进行卷积计算...，然后对图片进行拉伸，再将拉伸后的图片交给全连接层，最后打印救过卷积计算的图片的尺寸 fc = nn.Linear(in_features=32*28*28,\ out_features=10)...= torch.flatten(x,1) # [128,32*28*28] out = fc(x) print(out.shape) 3 结语 这次实验我们更加深入的了解了torch的有趣之处，通过对图片进行卷积计算...，设置卷积计算的通道，设置卷积核尺寸大小，设置步长，设置补充，最后进行拉伸，得到最后的图片的尺寸，让我对卷积有了进一步的了解，对卷积的使用以及深度学习的魅力有了进一步的了解。
如果针对类的测试通过了，你就能确信对类所做的改进没有意外地破坏其原有的行为。1.各种断言的方法python在unittest.TestCase类中提供了很多断言方法。...如果该条件满足，你对程序行为的假设就得到了确认。你就可以确信其中没有错误。如果你认为应该满足的条件实际上并不满足，python经引发异常。下表描述了6个常用的断言方法。...Survey results:- English- Spanish- English- MandarinAnonymousSurvey类可用于进行简单的匿名调查。...进行上述修改存在风险，可能会影响AnonymousSurvey类的当前行为。例如，允许每位用户输入多个答案时，可能不小心出力单个答案的方式。...3.测试AnonymousSurvey类下面来编写一个测试，对AnonymousSurvey类的行为的一个方面进行验证：如果用户面对调查问题时只提供了一个答案，这个答案也能被存储后，使用方法assertIn
2、资料说明 本篇文章将以新生儿的资料进行举例说明。目的是为了解特征与预测新生儿的体重（目标变数y）之间的关系。 资料下载｜|新生儿资料.csv列名说明 1\....部分相依图可以让资料科学家了解各个特征是如何影响预测的！ 4.2 结果解释 ? 从这张图可以理解新生儿头围与新生儿体重有一定的正向关系存在，并且可以了解到新生儿头围是如何影响新生儿体重的预测。...PDP呈现的是特征对于目标变数的平均变化量，容易忽略资料异质性（heterogeneous effects）对结果产生的影响。...优点： ** 1.容易计算生成 2.解决了PDP资料异质性对结果产生的影响 3.更直观**??...红色代表特征越重要，贡献量越大，蓝色代表特征不重要，贡献量低 7 参考资料 XAI| 如何对集成树进行解释？ Python037-Partial Dependence Plots特征重要性.ipynb
上图表示一个 8×8 的原图，每个方格代表一个像素点；其中一个包含 X 的方格是一个 5×5 的卷积核，核半径等于 5/2 = 2； 进行卷积操作后，生成图像为上图中包含 Y 的方格，可以看出是一个 4...×4 的生成图； 通过比较观察可以发现，生成图比原图尺寸要小，为了保证生成图与原图保持尺寸大小一样，需要对原图进行边界补充，方法有如下四种： （1）补零填充； （2）镜像填充； （3）块填充；...int pix_value = 0;//用来累加每个位置的乘积 for (int kernel_y = 0;kernel_y<kernel.rows;kernel_y++)//对每一个点根据卷积模板进行卷积...for (int i = 1; i<inputImageHeigh - 1; i++) { for (int j = 1; j<inputImageWidth - 1; j++) { //对每一个点进行卷积...temp : 255;//如果结果大于255置255 result.at(i, j) = temp;//为结果矩阵对应位置赋值 } } //边界不进行修改 for (int
http://groups.google.com/group/dev4server/browse_thread/thread/8a86bb49a561f312 今天看到maillist里在讨论新产品上线前如何做监控的讨论...数据库存取效率、存取流量，数据内容大小的统计、分析机制 以上是哪些内容应该作监控，至于如何作监控，无非是：尽可能详细、具体的统计出是哪些环节、哪个步骤、哪些系统占用了具体多少的系统资源。...我们分别统计单个玩家上下行各类型网络包单位时间内的包数量、包大小、某场景的玩家聚集数，发现问题后，通过两个方法优化流量：减 少收发包个数，减少单包大小； 在CPU使用率上，我们在帧轮询机制内和服务器运行的大循环内，对各主要系统进行...我需要短时间内对这些内容作到完全可控，我认为再好的第三方库，也没有自己写的知根知底； 2. 方便以后对其进行灵活改造。...3.4接口访问的成功、失败数以及时延 由于逻辑层访问后台数据层很频繁，有必要对访问的成功率和访问时延进行监控，并且以报表的形式进行展现，这样那个数据项出了问题都可以一目了然。
在今天的这篇文章中我们来讲一下如何实现对 .pdf 或 .doc 文件的搜索。本解决方案使用于 Elasticsearch 5.0 以后的版本。...Elasticsearch 中的 ingest node 中进行处理。...最终，数据进行倒Elasticsearch 的 data node 中以便让我们进行搜索。 在下面的章节中，我们来逐步介绍如何实现。...所有这些文件类型都可以通过一个界面进行解析，从而使 Tika 对搜索引擎索引，内容分析，翻译等有用。 源字段必须是 base64 编码的二进制。...我们可以在网站 Base64 encoder 来进行转换。针对我们的情况，我们直接通过脚本的方法来进行操作： indexPdf.sh #!
可是有时我们需要对dictionary中 的item进行排序输出，可能根据key，也可能根据value来排。到底有多少种方法可以实现对dictionary的内容进行排序输出呢？...python对容器内数据的排序有两种，一种是容器自己的sort函数，一种是内建的sorted函数。...sorted(d.items(), lambda x, y: cmp(x[1], y[1]), reverse=True) #用sorted函数的key参数（func）排序： # 按照value进行排序...dict1.items(), key=lambda d: d[1]) 知识点扩展： 准备知识： 在python里，字典dictionary是内置的数据类型，是个无序的存储结构，每一元素是key-value对：...到此这篇关于如何对python的字典进行排序的文章就介绍到这了,更多相关python的字典进行排序方法内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
矫正值 校正值即是对原来的观测值去掉区组效应后的值，这个值更接近于品种的真实值，可以根据它来进行排序，进行品种筛选。 ?...更好的解决方法：GenStat 我们可以看出，我们最关心的其实是矫正产量，以及LSD，上面的算法非常繁琐，下面我来演示如果这个数据用Genstat进行分析： 导入数据 ? 选择模型：混合线性模型 ?...LSD 因为采用的是混合线性模型，它假定数据两两之间都有一个LSD，因此都输出来了，我们可以对结果进行简化。...结论 文中给出的是如何手动计算的方法，我们给出了可以替代的方法，用GenStat软件，能给出准确的、更多的结果，如果数据量大，有缺失值，用GenStat软件无疑是一个很好的选择。
以下是通过「PasswordEncoder」接口来对密码进行加密的常用方法。...String encodedPassword = passwordEncoder.encode(rawPassword); // 存储用户名和加密后的密码到数据库等 } 当创建用户账号时，你需要先对原始密码进行加密...其他PasswordEncoder实现 Spring Security还提供了其他几种PasswordEncoder的实现，包括： 「NoOpPasswordEncoder」：它不对密码进行任何操作
应对这一问题，可以将数据写excel文件，针对excel 文件进行操作，完美解决。 ...本文仅介绍python对excel的操作 安装xlrd 库 xlrd库 官方地址：https://pypi.org/project/xlrd/ pip install xlrd ?...那么到底是使用pip 还是pip3进行安装呢？ 如果系统中只安装了Python2，那么就只能使用pip。 ...())) # 通过文件名获得工作表,获取工作表1 table = data.sheet_by_name('工作表1') # 打印data.sheet_names()可发现，返回的值为一个列表，通过对列表索引操作获得工作表...以上就是如何在Python对Excel进行读取的详细内容，更多关于python对Excel读取的资料请关注ZaLou.Cn其它相关文章！
开源社区用户有时会有使用 Neuron 源码在当前编译平台下编译能够运行在体系结构不同的另一种目标平台上，即进行交叉编译的需求。在这一过程中可能会遇到由于没有安装好依赖库等原因导致的编译错误。...本文将详细介绍使用 Neuron 源码进行交叉编译的操作步骤，帮助用户更好地利用 Neuron 进行进一步的工业物联网业务开发。...Neuron 的交叉编译流程下面我们以 X86_64 架构平台下编译出可运行于 armv7l 架构的可执行程序为例，介绍对 Neuron 源码进行交叉编译的具体操作。...target_link_libraries(neuron dl neuron-base sqlite3 -lm)依赖库的交叉编译在源码交叉编译前，用户需要先对在交叉编译中使用的依赖库进行交叉编译，使得依赖库与交叉编译的平台保持一致...结语至此，我们就完成了使用 Neuron 源码进行交叉编译的全部操作。用户可以根据本文，自行编译出所需架构的可执行文件，从而更好地将 Neuron 运行在不同架构平台上，实现相应的业务目标。
ps命令用于查看瞬间进程的动态 当然啦，一样的套路也可以用于其他类型测序数据的分析，想要继续学习的同学可以查看往期文章进行回顾并尝试哦~
二哥：万一log level没设对或者关键的地方没有加log怎么办呢？ 应聘者：那就改代码，加log，重启服务，然后继续看日志。...这种情况下，该如何从本机连接到 ④ 上的debugger呢？ 这个时候就需要轮到步骤 ② 所示的 SSH Tunnel 登场了。...具体如何操作与所使用的语言密切相关。 通过K8s port-forward可以将debugger发出的调试命令转发至被调试应用（debuggee）。...如果运行于你本机的debugger无法和运行着K8s port-forward的那台机器直接通信，那么这个时候就需要把debugger的调试命令丢进SSH Tunnel送至对端。...您的举手之劳是对二哥莫大的鼓励。谢谢！
1 问题 深度学习中，数据很多，不能一次性把数据全都放到模型中进校训练，所以利用数据加载，进行顺序打乱，分批，预处理之类的操作 2 方法 使用pytorch提供的 Dataset(数据集类)（获取数据位置和个数...经过以上的操作就是对minsit数据的一个简单处理，为接下来的深度学习做准备。
在上一节中，我们用几种方法得到了去马赛克后的图像 我们当前的进度如下： 现在我们的图像已经是3个通道了，每一个通道的值都代表着对特定颜色波长的响应——你看，我们又涉及到颜色的本质了：颜色只是我们的感觉...那么，应该如何完成这个过程呢？这里面的各个颜色空间是什么意思呢?我们如何从RAW文件中获取到需要的颜色转换矩阵，又如何利用这个矩阵呢？
腾讯云免费赠送半年的cdn和cos，虽然量不大，但是对新手来说足够用了。...你的网站的图片文件，以前是放在服务器，但是全中国的用户访问的速度肯定是不一样的，比如你的服务器是广州的，那么广州的用户访问肯定会比北京的用户要快，这样的道理你肯定明白，那么，cdn的作用就是可以对资源进行全地域的缓存...二、cdn如何用 首先你需要有一个cdn的平台，售后服务最好的是腾讯云，工单回复5分钟左右，而且经常文字说不明白就直接电话拨过来，处理态度非常好。...你可以把资源存储在里面，跟百度网盘差不多；cdn是用来内容分发的，就好比我们开头说的那个例子，北京的用户第一次访问后，网站中的资源就会从广州服务器缓存到北京服务器，这个缓存的过程，就是cdn干的活，而我们需要对cdn进行的付费是流量...最后的效果，就是图片等资源不是上传到你的服务器，而是上传到cos，然后再从cos进行调用。 腾讯云还提供了免费的可视化控制器，一个桌面程序，含有增删改查等功能。
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