上午在论坛看到个热帖，里头的题目挺有意思的，简单的记录了一下。 0. 题目 在FPGA上实现一个模块，求32个输入中的最大值和次大值，32个输入由一个时钟周期给出。...（题目没有说明重复元素如何处理，这里认为最大值和次大值可以是一样的，即计算重复元素） 1....另一个种思路考虑同时求最大值和次大值，由于这一逻辑较为复杂，可以将其流水化，如下图。(以8输入为例，32输入需要增加两级) ?...其中sort模块完成对4输入进行排序，得到最大值和次大值输出的功能。4个数的排序较为复杂，这一过程大概需要2-3个cycles完成。...考虑当只有2个输入时，通过一个比较就可以得到输出，此时得到的是一个长度为2的有序数组。如果两个有序数组，那么通过两次比较就可以得到最大值和次大值。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【冯诚】问了一个Python基础的问题，一起来看看吧。...问题描述：大佬们，我有个字典如下：dict = {'b': 2, 'a': 4, 'c': 3} 如何通过input输入一个键，然后自动打印对应的值？...二、实现过程 这里【巭孬】给了一个思路，代码如下所示： print(dict.get(input("请输入键"),None)) 顺利地解决了粉丝的问题。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【冯诚】提出的问题，感谢【巭孬】给出的思路，感谢【甯同学】、【瑜亮老师】等人参与学习交流。
picker bindchange="bindPickerChange" value="{{index}}" range="{{array}}"> 单列选择器...---{{array[index]}} {{array[index]}} 是显示选择器中的值 js bindPickerChange: function...) console.log('picker发送选择改变，携带值为'+this.data.array[index]) this.setData({...index: e.detail.value, }) }, this.data.array[index] 就是获取值的方法，也可以换成this.data.array[e.detail.value...] 所以，在别的方法中调用的时候就是this.data.array[this.data.index]
上述函数的第一行就有一个yield关键字，那么运行立即停止了，yield表达式本身没有返回值，或者说总是返回undefined, 这意味着此时变量 answer 为undefined next方法可以带一个参数...，该参数会被当作上一个 yield 表达式的返回值。...当我们调用game.next("Yes").value时，先前的 yield 的返回值将被替换为传递给next()函数的参数"Yes"。
跟踪和跨度标识符 到目前为止，我们已经确定了跟踪的组件，但我们还没有描述这些组件是如何链接在一起的。 首先，每个跟踪都用跟踪标识符(trace identifier)唯一标识。...这是通过在根跨度(root span)中创建一个唯一的随机生成值（即 UUID）来完成的——这是启动整个跟踪的初始操作。在我们上面的示例中，根跨度出现在浏览器应用程序中。...跟踪上下文 跟踪上下文(trace context)通常仅由两个值组成： 跟踪标识符（或 trace_id）：在根跨度中生成的唯一标识符，用于标识整个跟踪。...让我们将此提交处理程序视为我们的根跨度(root span)，这意味着当调用处理程序时，会生成 trace_id 和 span_id。...接下来，完成一些工作以从表单中收集用户输入的值，然后最后向我们的 Web 服务器发出一个到 /inviteUser API 端点的 fetch 请求。
（及其根跨度）的父跨度。...跟踪、事务和跨度也不例外。 Traces(跟踪) Traces 本身并不是一个实体。相反，跟踪被定义为共享一个 trace_id 值的所有事务的集合。...数据采样 当您在跟踪设置中启用采样时，您可以选择要发送到 Sentry 的已收集交易的百分比。...选择采样率时，目标是不要收集太多数据（鉴于上述原因），而是收集足够的数据，以便得出有意义的结论。...如果您不确定要选择什么速率，我们建议从一个较低的值开始，并随着您对流量模式和流量的了解逐渐增加，直到找到一个速率，使您能够平衡性能和流量与数据准确性之间的关系。
t来切割输入时序，使用漂移点后的时序样本作为后续建模流程的输入）。...之后同时进行平稳性分析（如果输入时序S满足平稳性检验，则直接通过箱形图或绝对中位差的方式来进行建模）以及周期分析（存在周期性的情况下，将周期跨度记为T，将输入时序S根据跨度T进行切割，针对各个时间索引j...不存在周期性的情况下，针对全部输入时序S作为数据桶进行建模流程），再对时序数据分布特性进行偏度的计算，最后再根据不同的偏度特性选择不同的算法模型，具体如下： 在算法确定之后，先在离线环境针对不同的场景使用历史指标来训练模型...4 异常诊断 发现指标异常后，需要快速的给出异常的根因，我们可以根据具体的根因来选择不同的处理策略，然后进行自动或者手动的恢复工作。...，据此来诊断根因，然而此方式存在如下两大问题： 无法枚举所有根因：经验由于其固有的局限性不可能考虑到所有的故障场景，如何完整的给出造成seconds_behind_master值异常的所有规则是一个挑战
在这篇文章中，我们会说明如何配置Kubernetes（包括Zipkin本身），以及如何从Linkerd导出的跟踪中获取有意义的数据。.../linkerd/linkerd-examples/master/k8s-daemonset/k8s/linkerd-zipkin.yml 此安装的Linkerd作为一个Service Mesh，出口...配置还指定了一个采样速率，它决定了被跟踪请求的数量。在本例中，虽然正在跟踪所有请求，但在生产环境中，可能希望设置速率要低得多（默认值是0.001，或者是所有请求的0.1%）。...每个跨度都有一个开始时间戳和一个结束时间戳，以及有关在该间隔内发生的额外元数据。跟踪中的第一个跨度称为根跨度。所有其他跨度都有一个父ID标识引用，指的是根跨度或其后代之一。...跟踪有6个跨度，总持续时间20毫秒。3个黄色跨度是服务器跨度，3个蓝色跨度是客户端跨度。该根跨度是Span A，它表示从Linkerd最初接收外部请求到返回响应之间的时间。
题意 给定一颗 二叉搜索树 的根节点，和一个要插入的值，将值插入进去，并返回根节点 保证原树中不存在新值 只要保证返回的树同样也是 二叉搜索树 即可 例 : 给予树： 4.../ \ 2 7 / \ 1 3 并且要插入的值：5 您可以返回此 二叉搜索树： 4 / \ 2 7 / \ / 1...3 5 这棵树也有效： 5 / \ 2 7 / \ 1 3 \ 4 解法 因为是二叉搜索树，所以依次判断新值与每个节点的大小即可，大于当前节点...，则判断此节点的右节点与新节点。...小于当前节点，则判断此节点的左节点与新节点，直到子节点为空，那么再根据此节点的大小选择放到左侧还是右侧。 /** * Definition for a binary tree node.
采用front fill的方式填补缺失值，将颗粒度统一为日度，删去缺失值过多的数据和明显高度相关的变量。...其中相关分析通过相关系数判断变量间关系密切程度，XGBoost模型可以量化并输出原始变量在预测过程中的重要程度，Transformer可以输出各个变量的因果门因子，据此可以挑选出与因变量因果关系密切的变量...因为输入输出维度相同，因此我们使用了全连接层输出，将最终的价格维度转化为1，可以调整的超参数包括LSTM的堆叠数量、层数、dropout值以及学习率，其他设置与RNN相同。...我们选择调整的超参数包括初始学习率、T样本数、dropout概率、历史时间跨度等，最终得到了六个不同预测时间间隔下的TST预测模型，其拟合与预测效果如下图所示。...在demo中，上传相关变量的历史数据并选择相应的预测时间间隔后，页面会弹出模型选择框，并弹出建议选择的预测模型。
给定一个序列中的token t，那么首先会计算它与过去的相似性。然后通过softmax函数得到这些相似性的注意权值。最后通过对过去注意力权重表示进行加权平均，输出一个向量 ? 。...但是以上这种假设不适用于字符级语言建模:为此本文提出独立地学习每个头的注意广度，以减少它们的计算和内存开销。 作为扩展，考虑一个动态计算方法，其中注意跨度根据当前输入动态变化。...在时间步骤t，注意力头的跨度参数 ? 是以向量v、标量b为输入的函数，例如： ? 。我们用与以前相同的方式惩罚 ? ，并与其余参数一起学习参数v，b。...实验结果 基于text8的字符级语言建模 ? ENWIK8上的结果 ? 12层模型中每个注意点的自适应跨度 ? 作为输入序列函数的平均动态注意跨度 ?...其原理主要是：给定依赖关系树或选择树结构，任务是仔细遍历其中的每一个子树，并推断出其根表示向量。该模型使用复合函数将一组子表示转换为一个单亲表示。该模型结构图如下图所示。 ?
如果需要，您可以选择只设置一个，或者您可以将遥测数据发送到不同的可观测性后端位置。 任何支持以 OTLP-HTTP 接收数据的后端都可以使用。在本例中，我们选择使用 Grafana。...忽略“grafana.net” 获取 isPending 和 isStarted 来自使用钩子的结果： 我们将本教程的后面使用这些值。...让我们深入了解您此时将看到的内容： 上面的屏幕截图显示了应用程序创建和导出的第一个 跨度。如果您单击其中一个追踪 ID 值，右侧面板将显示并显示跨度的详细信息。...Embrace 有一个 包 提供了此常见用例的检测。...它是一个独立的包，它生成关于导航流的遥测数据，并且它会在正确的时间自动启动和结束跨度，并带有相应的上下文。您可以深入了解我们如何构建它。 此检测库由Embrace公开，但它并不局限于我们的产品。
了解如何在 React 应用程序中使用 OpenTelemetry，包括基本和自动插桩，以及添加自定义跨度和指标。...收集的三种基本数据类型是跟踪、指标和日志。 跟踪描述操作如何在您的分布式服务中端到端地进行。它们由跨度组成，每个跨度记录每个进程所花费的时间。跨度可以具有属性和事件。...添加跨度和指标 现在让我们看看所有内容是如何整合在一起的。每个使用 Fetch 方法发出的请求都会创建一个跟踪。通过在标头中传播上下文，这些跟踪将包含 API 创建的跨度作为子跨度。...: 只能增加或重置值的指标。...Gauges: 可以增加或减少值的指标。 Histograms: 从桶值计算的复杂指标。
算法1-1 一个简单的股票跨度算法 SimpleStockSpan(quotes)→spans 输入: quotes,保存n个股票报价的数组 输出: spans,保存n个股票跨度的数组 spans←CreateArray...我们采用常用的五个符号（+，-，/，×，·）表示四种数学运算，后两个符号都表示乘法，这两个符号我们都会使用，基于美学考虑进行选择。我们将不会使用任何关键字或符号对伪代码分块，分块是通过缩进来表示的。...当我们通过索引访问数组元素时，数组不需要搜索此元素。 关于算法描述中的符号表示，我们用小写字母表示算法中的变量。但当变量表示一个数据结构时，我们会使用大写字母来令其突出，如数组A。但这并非必要。...当我们开始计算一个跨度时，k的值总是1，我们是在第3行设置这个初值的。 我们还使用了一个指示变量（indicator variable）span_end。...当我们到达一个跨度的末端时，变量span_end的值将为真。 在开始计算每个跨度时，span_end为假，如第4行所示。第5～9行的内层循环计算跨度的长度。
在机器学习中，决策树是一个预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系，我们可以利用决策树发现数据内部所蕴含的知识，比如在本文的最后我们选取隐形眼镜数据集根据决策树学习到眼科医生是如何判断患者佩戴眼镜片的过程...其中在划分数据集之前之后信息发生的变化称为信息增益，计算每个特征值划分数据集获得的信息增益，获得信息增益最高的特征就是最好的选择。...xi的信息可定义为：L(xi) = -log(p(xi)),其中p(xi)是选择该分类的概率。 熵指的是所有类别所有可能值包含的信息期望值，可表示为： ?...，我们知道可以根据决策树学习到眼科医生是如何判断患者需要佩戴的眼镜片，据此我们可以帮助人们判断需要佩戴的镜片类型。 ...我们选取此数据集，结合Matplotlib绘制树形图，进一步观察决策树是如何工作的，具体的代码如下： fr = open('lenses.txt') lenses = [inst.strip().split
Frege早在1965年的组合原则里谈到，复杂表达式的意义由其子表达式的意义以及意义如何组合的规则共同决定。...训练方法是通过预测随机隐藏（Mask）的一部分输入符号（token）或者对输入的下一个句子进行分类，判断下一个句子是否真的属于给定语料里真实的跟随句子。...为了探索这一疑惑，作者跟随Peters et al.的方法，首先给定一个输入符号序列 ? ，然后通过结合第一个和最后一个隐藏向量 ? 计算第 ? 层的跨度表征 ? 。 ?...探测任务在BERT不同网络层的性能表现（括号里的值是未训练与训练过的BERT的差值）） 如图2-3所示，BERT编码了丰富的语言学层次信息：表层信息特征在底层网络，句法信息特征在中间层网络，语义信息特征在高层网络...一个单词的角色设计可以是基于从语法树根节点到它自身的路径，比如LR代表根节点的左孩子的右孩子。
Frege早在1965年的组合原则里谈到，复杂表达式的意义由其子表达式的意义以及意义如何组合的规则共同决定。...训练方法是通过预测随机隐藏（Mask）的一部分输入符号（token）或者对输入的下一个句子进行分类，判断下一个句子是否真的属于给定语料里真实的跟随句子。...为了探索这一疑惑，作者跟随Peters et al.的方法，首先给定一个输入符号序列 ? ，然后通过结合第一个和最后一个隐藏向量 ? 计算第 ? 层的跨度表征 ? 。 ? （图2-1....探测任务在BERT不同网络层的性能表现（括号里的值是未训练与训练过的BERT的差值）） 如图2-3所示，BERT编码了丰富的语言学层次信息：表层信息特征在底层网络，句法信息特征在中间层网络，语义信息特征在高层网络...一个单词的角色设计可以是基于从语法树根节点到它自身的路径，比如LR代表根节点的左孩子的右孩子。
二叉树的最大深度 给定一个二叉树，找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。...left+1:right+1; } 主要是分治思想，大事化小，把其化成带有根节点的A A的左子树，A的右子树 ,再分别判断左子树与右子树的最大深度， 取两者最大值+1即二叉树的最大深度 递归展开图...这道题也是使用了c语言求绝对值所使用的 abs 只有满足该点的左子树和左子树相差小于2并且左子树与右子树本身递归也相差小于2才成立 递归展开图 三、二叉树遍历 编一个程序，读入用户输入的一串先序遍历字符串...，根据此字符串建立一个二叉树（以指针方式存储）。...例如如下的先序遍历字符串： ABC##DE#G##F### 其中“#”表示的是空格，空格字符代表空树。建立起此二叉树以后，再对二叉树进行中序遍历，输出遍历结果。
首先为每个方面生成离散意见树，设方面词的位置为[b,e]，则首先将方面跨度[b, e]作为根节点，然后分别从跨度[1,b−1]和[e+1, n]构建它的左子节点和右子节点。...为了构建左子树或右子树，我们首先选择span中「得分最大的元素」作为子树的根节点，然后递归地对相应的span分区使用build_tree调用。（除了方面词外其他node都是单个词）。...关于得分分数的计算，选择将" "作为BERT的输入得到特殊于方面词的句子表达H，然后按照如下计算得分： 其中h是H中方面词部分的平均池化，构建树的这部分包含的参数有三个 以及BERT参数部分...将上面得到的树生成邻接矩阵，经过GCN（可能多层），取最后一层GCN的输出结果的方面词部分以及[CLS]这个token的表达之和作为query，与GCN的输入的初始向量特征（也就是原句子经过句子编码器得到的...）做注意力机制，用输入去表达最终的方面级分类特征。
，即生成跨度si的概率被分解为： 输入x分为两部分：A 部分是损坏的文本xcorrupt，B 部分由屏蔽的 span组成。...每个跨度都以 [S] 作为输入，并附加 [E] 作为输出。二维位置编码表示跨度间和跨度内位置。...我们限制掩蔽跨度必须是完整的句子。我们随机抽样多个跨度（句子）以覆盖15％的原始令牌。此目标旨在进行序列到序列任务，其预测通常为完整的句子或段落。 这两个新目标与原始目标相同，即Eq.1。...选择此分布是因为神经元输入倾向于遵循正态分布，尤其是使用批归一化时。...由于高斯的累积分布函数通常使用误差函数 计算，因此高斯误差线性单位 (GELU)定义为： 上面公式近似于： GELU 非线性通过它们的值加权输入，而不是像 ReLU 中那样通过它们的符号来门控输入
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