组合逻辑生成时钟的典型特征是在网表中我们能够看到LUT（查找表）的输出直接连接或通过BUFG连接到时序逻辑单元比如触发器的时钟端口。...从时序角度而言，组合逻辑生成的时钟会增加时钟线上的延迟，从而导致过大的Clock Skew，最终造成建立时间和保持时间违例。...拿到一个网表，如何判定设计中是否包含此类时钟呢？从上面的描述可以看到，这类时钟要么是LUT输出，要么是触发器输出，这是第一个特征。...第二个特殊，既然是时钟，时钟网线的类型就是LOCAL_CLOCK，根据这两点就能找到时钟管脚，相应的Tcl脚本如下图所示。 ?...代码第4行则是将找到的对象以图形界面方式显示出来。 找到了这类时钟，如何优化呢？如果这类时钟是在MMCM或PLL可生成频率范围内，那么建议用MMCM或PLL生成，尤其是该时钟扇出比较大的时候。
Glow，一种使用可逆1×1卷积的可逆生成模型。它扩展了以前的可逆生成模型，简化了架构。模型可以生成逼真的高分辨率图像，支持高效采样，并发现可用于操纵数据属性的功能。...该模型在训练时没有给出属性标签，但它学习了一个潜在空间，其中某些方向对应于胡须密度，年龄，头发颜色等属性的变化。 生成建模就是观察数据，如一组面部图片，然后学习如何生成这些数据的模型。...学习近似数据生成过程需要学习数据中存在的所有结构，并且成功的模型应该能够合成看起来类似于数据的输出。准确的生成模型具有广泛的应用，包括语音合成，文本分析和综合，半监督学习和基于模型的控制。...规模 我们的架构结合各种优化，例如梯度检查点，使我们能够比平常更大规模地训练基于流的生成模型。...自回归模型和VAE在对数似然性方面比基于流量的模型表现更好，但它们分别具有低效采样和不精确推理的缺点。人们可以将基于流量的模型，VAE和自回归模型结合起来，这将是未来工作的一个有趣方向。
已在赛道上的创业公司和它们的投资人，只能为自己的选择硬撑，以此证明自己没走错；但却很少有人愿意重新思考赛道的逻辑，去找正确的出口。...现在我们就借上帝的视角，来对“赛道”做一个剖析： ToB的赛道逻辑有何问题？ 为什么美国ToB赛道一片向好？ ToB赛道的复制为何不灵了？ 中美ToB差距是赛道？ ToB的赛道逻辑有何问题？...为了能找到市场，除了复制还得做本土化改造；改成什么效果，全凭产品经理的猜测和理解能力；然后，就到了现在的状态，与原来的赛道也没有关系了。...如果认为差距是美国赛道或对标公司过于强大，那么这个差距也会在不长时间内缩小；因为无论是在业务上、还是技术上，SaaS领域的先发优势起不到多大作用。...SaaS的革命从根本上改变了一切：每家小公司虽然没有提供Total Solution的能力，但是在某一个细分业务领域，其业务的细腻性、灵活性和易用性上，做得比巨头更极致；SaaS生态也给了客户更多个性化的选择
Go的很多语言特性借鉴与它的三个祖先：C，Pascal和CSP。...Go的语法、数据类型、控制流等继承于C，Go的包、面对对象等思想来源于Pascal分支，而Go最大的语言特色，基于管道通信的协程并发模型，则借鉴于CSP分支。...Java 编译语言，速度适中（2.67s），目前的大型网站都是拿java写的，比如淘宝、京东等。主要特点是稳定，开源性好，具有自己的一套编写规范，开发效率适中，目前最主流的语言。...scala 编译语言，比python快十倍，和java差不多，但是学习进度慢，而且在实际编程中，如果对语言不够精通，很容易造成性能严重下降。，后来比如Yammer就从scala迁移到了java上。...Go 编程界的小鲜肉。高并发能力无人能及。即具有像Python一样的简洁代码、开发速度，又具有C语言一样的执行效率，优势突出。
一定要找到你的长板，发展长版，以长版为核心，设计自己的职业生涯。 长板要发展到什么程度才算成功呢？ 长板要好到让大家足以忽略或者忍受你的短板的时候，才算成功。 那不擅长的事情这么办呢？...不擅长的部分可以交给其他人来做，以合作的方式来解决，这就是团队精神的最佳实践。 最后，如何找到自己的天赋呢？...我们平时要注意我们比较轻松能干好的事，还有别人经常找我们请教的事，你身边人找你请教就是说明你有特长。 这些方面可能就是我们的天赋所在，找到自己特长非常重要，这样我们才能扬长避短。...如果你没有找到自己特长，就找自己有兴趣的东西。什么叫兴趣？兴趣是再难再累都不会放弃，而且我们还乐在其中的事。 如果你遇到困难就会放弃不叫兴趣，那叫叶公好龙。...别慌，还有一个办法，我在这里推荐一本书：《盖洛普优势识别器》 与其说是一本书，不如说这只是一本解释测试结果的手册，这本书最大的价值就是书后面的测试码，登录网站花大概半小时做一个优势测试，测试结果就是你的前五大优势
为什么要使用注册中心 有使用过ip:port地址直接调用服务的开发经历么？该段痛苦的经历在此处省略500字......，该种方式的缺点： 需要手动的维护所有的服务访问ip地址列表。...使用springcloud时，常用的是eureka和nacos作为注册中心，如何选择呢 ？...在注册中心注册的服务是一个不可用的服务，但是，由于自我保护机制，Eureka Server没有将无效的服务剔除。...注册中心可以手动剔除服务实例，通过消息通知客户端更新缓存的实例信息 nacos重点需要了解下其领域模型Nacos 数据模型 Key 由三元组唯一确定, Namespace命名空间，分组group，service...nacos与Eureka相比优势如下： nacos在自动或手动下线服务，使用消息机制通知客户端，服务实例的修改很快响应；Eureka只能通过任务定时剔除无效的服务。
---- 作者：Samuele Mazzanti 编译：ronghuaiyang 正文共：3701 字 17 图 预计阅读时间：11 分钟 导读 如何让复杂的模型具备可解释性，SHAP值是一个很好的工具...先前阿Sam也写过一篇类似的文章，关于SHAP值的解释的，感兴趣的也可以一并阅读一下。MLK | 如何解决机器学习树集成模型的解释性问题 ?...在接下来的文章中，我们将会证明，不仅不需要在能力和可解释性之间进行选择，而且强大的模型甚至比那些较浅的模型更容易解释。 数据 作为说明，我们将使用最著名的数据集之一：标志性的泰坦尼克号数据集。...现在，机器学习中一个价值6.4万美元的问题是：如果Catboost在预测未知数据方面比逻辑回归做得更好，那么我们是否应该相信它？ 这得视情况而定。...整理一下 像逻辑回归这样的简单模型做了大量的简化。黑盒模型更灵活，因此更适合复杂(但非常直观)的现实世界行为，如非线性关系和变量之间的交互。
分类选择模型大约有十几个左右，例如： 线性概率模型 对数线性模型 逻辑回归模型 条件逻辑回归模型 名义逻辑回归模型 probit模型 但是实际用到最多的基本都是逻辑回归模型，尤其在商业分析中...SAS中实现逻辑回归的过程步很多，下面模型的业务背景为构建手机用户流失与否与在网时长的逻辑回归模型，代码为： 1、如果只是单纯建立逻辑回归模型，可以使用logistic过程步： ?...逻辑回归模型结果解读 在模型结果解读上，我更为关注下面几个方面： 1、模型总体显著程度检验： 逻辑回归没有提供R方，因此无法知道解释变量解释了变异的百分比，SAS中提供了三种极大似然估计常用的统计量...3、优比估计： 每个变量一单位变化的优势比，如果优势比大于1表明随着该解释变量的增加Y=1的概率增大，这里表示随着在网时间的增加用户流失掉的可能性越小。 ?...符合准则的样本占比越大则表明模型构建的越好，这里符合准则的样本占比为86%，还是不错的。 ?
如何找到自己钟爱的工作 调查表明，有80%的人并不喜欢眼前的工作，而另外的20%却是充满激情的做着自己的事情。 是什么造成了这种差别？...没激情的人，当你问他们为什么要做现在的工作时，他们的回答是，别人让他们做的。...所以要相信自己，全身心地投入进去，你肯定可以找到。...我强烈推荐一本书， 也是个在线工具， 叫做《发现你的优势2.0》， 能帮你找到自己最擅长的事。...“你是你最常接触的五个人的平均值。”
前面三篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 政务大数据的概念模型：《政务大数据的概念模型...》 反响非常好，本篇接上一篇讲讲政务大数据的逻辑模型。...在《政务大数据的概念模型》一文中，重点讨论了政务大数据的业务实体关系，即其外模式（用户视图）。政务大数据的逻辑模型（模式）是基于其概念模型，对其逻辑结构进行数据建模，它重在说明数据之间的逻辑关系。...自底向上而言，政务大数据的逻辑模型包括：元数据、主数据和主题数据三个核心部件，数据存储、数据计算和数据服务三个重要层面，数据采集、数据运营和数据管理三个基础体系。 ? 先看政务大数据的三个核心部件。...鉴于“漫谈政务大数据”系列文章计划专门有一篇关于政务大数据物理模型的，因此本文不对其数据存储、计算和服务三层模式做具体展开。在政务大数据的逻辑模型中，还有数据采集、运营和管理这三个基础体系。
但有的时候，会出现怎么也查不到大文件的情况，通过 du 查找的时候，统计出来的大小，跟 df 显示的占用空间对应不上。...这种情况，由于进程没有退出，因此文件占用的空间并不会释放；直到进程退出，磁盘空间才会真正释放。 ** 问题1：如何找到是哪个进程打开了该文件呢？...** linux上，由于进程仍然存活，因此可以通过查看所有进程打开的fd，如果该文件已经被删除，则查看时，会显示(deleted)。...zerotier-one zerotier-one 64 Aug 21 00:19 /proc/29400/fd/11 -> /tmp/ibG68kpG\ (deleted) ** 问题2：如何避免这种情况...** 不要直接删除该文件，而是通过将文件 truncate 的方式，释放磁盘空间。 一种方式是： cat /dev/null > ${filename} 或者（新get！）
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 最近因为项目中遇到了一些问题, 百度不到比较好的方案, 就准备去看下spring的官方文档, 在此记录下: 1....进入spring framework的官网项目页面: https://spring.io/projects/spring-framewor 2....点击文档, 进入文档的htmlsingle模式页面, 复制浏览器的地址 如下图: 3...., 然后往上翻到你想要得地方 https://docs.spring.io/spring/docs/4.3.25.RELEASE/spring-framework-reference/: 列出了文档的格式...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
CNN史上的一个里程碑事件是ResNet模型的出现，ResNet可以训练出更深的CNN模型，从而实现更高的准确度。...这些特点让DenseNet在参数和计算成本更少的情形下实现比ResNet更优的性能，DenseNet也因此斩获CVPR 2017的最佳论文奖。...图9 在ImageNet数据集上ResNet vs DenseNet 综合来看，DenseNet的优势主要体现在以下几个方面： 由于密集连接方式，DenseNet提升了梯度的反向传播，使得网络更容易训练...，并给出了如何使用Pytorch来实现。...值得注意的是，DenseNet在ResNet基础上前进了一步，相比ResNet具有一定的优势，但是其却并没有像ResNet那么出名（吃显存问题？深度不能太大？）。期待未来有更好的网络模型出现吧！
，没能基于不同的人发挥出他的优势，就如同王老板文章输出一样，你是应该挖掘候选人的优势，并看清他的短板，然后综合考虑。...收益&目标 如果我是面试官，我应该如何面试？为团队找到合适的人才？ 降低人才流失率 提高人事匹配度 维持人才梯度专业度 持续进化团队 现状问题 我的团队应该找什么样的人？ 学历优先？清北复交？...可以继续往下看 核心底层逻辑 合适的候选人 = 品质（人）+经验（事）+ 技术（物） 名词解析 品质：向阳而生，有追求，有梦想的人 经验：学习、生活、工作有成就的事情 技术：英语、开发工具、语言的熟悉程度...1.2.2、表达谦逊，思维逻辑 表达不踩低自己抬高别人 沟通不急不躁 叙事有调理，不止知其然，还得知其所以然 比如：你公司目前团队用的技术如何？你感觉有什么问题？当时是否有做过技术其他方案选型？...比如动态代理，反射，设计模式，网络IO，以及性能优化(序列化协议\NIO模型\池化思想)等，这些东西看似八股文却在他们的开源框架中灵活运用。
业务的规则和验证占据了客户提供的需求的很大一部分。当我们观察这些需求是如何通过业务分析师或客户来表达和传达给整个项目团队的时候，我们就会知道大多数这样的业务规则和逻辑是以一个逻辑程序流程图来表达的。...复杂需求的逻辑程序流程图由许多分支、节点和决策框组成。希望测试人员能够覆盖所有这些分支，触及这样一个复杂逻辑树的每一个角落。...面对过如此复杂的业务流程，并尝试过许多测试用例/测试场景准备技术，以简化流程。 最后，发现决策表测试技术在这方面非常有用。以下是决策表技术如何使复杂业务逻辑的测试场景准备更加容易。...对于为业务逻辑编写测试用例，最好遵循以下步骤准备测试用例，以确保最大的测试覆盖率: 使用决策表测试用例设计技术来达到100% 的逻辑覆盖率。...错误猜测(除了上面三个步骤中可以识别出的错误之外) ，经验作为最后一步 涉及大量的if和else逻辑测试 比如处理一个问卷调查类的测试, SPSS 和交叉分析，有各种逻辑判断。
数据集包括一组70,000个图像，其中每个图像是从0到9的手写数字。决定使用相同的数据集来了解如何微调机器学习模型参数可以产生差异。...本文解释了如何GridSearchCV找到该数据集的最佳拟合参数，并使用它们来提高准确性并改善混淆矩阵。...可以在下面的GitHub存储库中找到代码： https://github.com/kb22/Digit-Recognition-with-Parameter-Tuning 导入库和数据集 首先导入必要的库...探索数据集 分析类分布 每个类的数据应该大致相同，以确保正确的模型训练。...将可能的参数值传递为param_grid，并将交叉验证设置为5.设置verbose为5将日志输出到控制台，并且njobs为-1使模型使用机器上的所有核心。然后适合这个网格，并用它来找到最好的估算。
【问题一】查找2017年以来（截止到10月31日）所有四位尾数符合AABB或者ABAB或者AAAA的电话号码（A、B分别代表1-9中任意的一个数字） 【问题二】删除“电话费用表”中10月份出现的重复数据...【解题步骤】 问题1：复杂查询 用逻辑树分析方法，把问题一拆解为下面的子问题，也就是我们要找到符合以下条件的电话号码： 1）条件一：电话费用表中201701至201710的电话号码； 2）条件二：电话号码四位尾数全部是...所以，先获取符合条件一的电话号码，同时分别取出电话号码的四位尾数，用于下一步判断。...1.查询出重复数据 可以看之前写过的《如何查找重复数据？》，本案例查询重复数据SQL如下 image.png 2.删除重复数据 删除数据用delete语句。...image.png 【本题考点】 1.考查对子查询的掌握程度 2.考查对分组汇总的掌握程度 3.考察删表、建表、从表中删除数据等技能的掌握程度 image.png
如果想从Oracle中找到出现了隐式转换并且对性能产生影响(之所以说”并且“，就是因为如果是=右值出现隐式转换，至少不会影响索引的使用)的SQL，单靠一条SQL，确实有些困难。...因此我结合网上资料，设想了这种逻辑， 1. v$sql_plan查询filter_predicates字段包含TO_NUMBER、SYS_OP_C2C、INTERNAL_FUNCTION谓词的，且options...以上的逻辑，一些“常规”的隐式转换问题，应该能找到，但总觉得存在一些漏洞，应该不能穷举出所有的场景。 3....就是索引列使用了函数运算，这个可能就很多种场景了，例如用了TO_CHAR、TRUNC、UPPER、LOWER这些，但是肯定不够，更不要说+、-、*、/这些运算符，穷举有些困难，如果验证这个，确实不太合适，是否有更通用的验证逻辑...隐式转换导致索引不能使用的SQL。 2. 索引列使用函数运算的SQL。 还想请教一下各位大佬，有无更合适、靠谱、通用的方式和逻辑，能找出这两个场景的SQL？
云服务器（CVM） 可参考以下截图： 1.点击控制台 2.点击云产品，找到云服务器 3.点击云服务器后，实例就是购买的云服务器了。...4.点击自己云服务器的实例id后，就可以看见服务器的基本信息、弹性网卡、安全组等等。...image.png image.png image.png image.png image.png 轻量应用服务器 可参考以下截图： 1.点击控制台 2.点击云产品，找到轻量应用服务器 3.点击轻量应用服务器后...，服务器显示的就是购买的轻量服务器了 4.可以看到轻量服务器的概要，防火墙，密钥对，快照，监控，执行命令 image.png image.png image.png image.png
Python 已经成为一种再主流不过的编程语言了。...许多同学开始学习它，又不知道该如何入手，需要依据每个人的情况来决定，想要自学python对各方面有一定要求的，比如说基础好、自学能力强、理解能力强，这种情况是可以选择自学python的。...很多自学python的同学收集了很多的学习网站，关注了很多python博主，但是却不知道应该选择哪个进行深入的学习。...b站一直都是很受年轻人喜欢的学习网站，各行各业都有在上面学习和分享，也是很多学习python小伙伴的首选。...经过简单的网站分析，b站有封IP的反爬机制，这里就需要使用到爬虫代理IP的辅助。b站也是需要进行登录后才能进一步操作的，这里我们就需要考虑到如何控制IP的使用。
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