CAT卡特对于企业信息化水平有着较高要求，由于CAT卡特拥有多个工厂，各工厂分别负责不同的生产任务，因此供应商在与CAT卡特对接时不仅要提高自身信息化水平，而且需要解决同时对接多个工厂的问题。...与之前的项目不同的是，本次项目，供应商需要对接CAT卡特的多个工厂。对接多工厂时，传统的手动发送邮件方式，耗时久、安全性差并且很容易受到人工误操作的影响，出现漏传、错传等问题。...那么使用EDI系统进行数据传输，又是如何对接多个工厂的呢？...在供应商对接CAT卡特的多个工厂时，供应商的文件应当如何发送至CAT卡特的对应工厂呢？...通过AS2将X12报文发送给对应的工厂，解决多工厂对接问题。 使用EDI系统，只需要进行简单的配置即可解决对接多工厂的问题。
前言 有一期的恶意文件检测模型训练好了，因此需要进行测试，关于恶意文件检测的内容，可以回看博主之前写的博文： 【AI】浅析恶意文件静态检测及部分问题解决思路 【AI】恶意文件静态检测模型检验及小结 因为样本在某台机子上...这个问题很显而易见，就是 GPU 的内存溢出了，但是按我的思路，用的应该是 CPU 啊，所以我怀疑是 torch.load() 这个函数出了问题，查询了一番资料后，发现是要这样使用的 state_dict...根据理解，就是说找不到参数，因此，我将字典部分内容打印了一下： for k, v in state_dict.items(): print(k, v) break 发现问题了，在多 GPU...后记 以上就是 【问题解决】解决如何在 CPU 上加载多 GPU 训练的模型 的全部内容了，希望对大家有所帮助！...上篇精讲：【问题解决】解决 Docker 二次重启 MySQL 8 遇到的一些问题 我是 ，期待你的关注； 创作不易，请多多支持； 系列专栏：问题解决 AI
前两天写的文章，在群里被广泛讨论。有人提出了让我写一写如何解决商品超卖问题？ 这个问题真是老生常谈，不止是秒杀，抢购中才有超卖问题，就是一个普通的商品，在并发时也有可能发生超卖。那么该如何解决呢？...先说我的第一个解决办法，给库存字段添加 unsigned 字段，让库存非负。 也就是说，当我执行下面的 SQL 时，我就是让你程序代码出现异常，也不让你发生超卖问题。 ?...这是一种最有效，也是最笨的办法。 但是，现实是，我们的商品，至少是热门商品，一般都放在 Redis 中。如果直接操作数据库，那么 DB 的写压力会非常的大。...因此，我们这个时候，可以借助 Redis 的加锁方式解决超卖问题。 ? 除此之外，我们还可以解决队列、限流等技术来一起配合使用。 ? 不知道这个图大家还记得不。好熟悉吧，以前分享过的。...如果后面有时间，我也可以给大家直播，测试测试上面的代码是否真的解决了超卖问题。
随着项目的深入，在Ajax应用较多的一个部分使用CKEDITOR时发现了问题，描述如下： 通过单击一个链接，调入需要显示的内容，其中包括一个富文本编辑器，这里使用了CKEDITOR。...出现这个问题后，分析的方向一直集中在CKEDITOR多实例的问题。因为第一次点击链接，调用内容时，已经进行了一次CKEDITOR的实例化，第二次调入时必然会与第一次的冲突。...(‘content’); 但是没有用，问题依然发生。...后来google之，得到了目前可以正常解决这个问题的方法 if( CKEDITOR.instances['content'] ){ CKEDITOR.remove(CKEDITOR.instances...['content']); } CKDEITOR.replace(‘content’); 应用了这个方法之后，不管是多少次调用，都不会再发生错误，应该就是正确的解决方法了，但是可惜的是在
图1 门前堆放的因拆单导致的多个包裹 在这篇文章中，我们将结合在京东的实践经验，分享我们是如何通过算法优化在仓配网络中的不同节点的商品库存分配，来减少以上这样给客户带来困扰的情况。...商品向量化 由于组合性质和问题的量级，完全解决上述优化问题是不切实际的。...该问题在实际情况中可以包含超过1000万个决策变量，对于常规数学求解器（如CPLEX），加载如此规模的决策问题都是一件困难的事。 一种可以获得高质量答案的简易方法是使用启发式算法。...为了获得更好的解决方案，我们真正需要的是订单级别的受欢迎程度，即最受欢迎的商品关联组合是什么？比如购买婴儿尿布的顾客是否更有可能同时购买啤酒？或某些特定品牌的婴儿小吃？...在这篇文章中，我们展示了如何使用最先进的方法，如通过神经网络的商品嵌入算法来解决同时具有预测和优化性质的问题。这篇文章是关于存货布局问题的两个系列博客文章中的第一篇。
源码会在浏览人数多的时候再发布。。...程序作用： 生活使用电脑中，经常由于安装某些程序的失误导致电脑开机的时候会弹出一些对话框，对话框的内容大多都是“某某dll安装不正常”、“xx 内存writen错误”等等，这时最快的解决办法当然是重新安装操作系统...，但是这样费时又费力，以下程序就是为了解决这个问题制作的，目前只支持关闭一个异常的对话框，后续会更新新的版本。...随便点开一个程序，比如 我们要关闭PuTTY Configuration直接在“配置文件.exe”点开后输入这个程序的窗口名， 然后点击完成即可 ?...，这个程序会把刚才输入对话框里面的窗口名的窗口给关闭（前提是这个窗口有打开）。
问题 ?...解决问题的思路 这种问题解决方法有很多，比如：可以使用递归，我们写一个函数，功能如下：使用表2中的上手编号在表2中的档案号中进行查找；判断该档案号是否有上手编号；如果有继续调用我们写的函数自身，如果没有...虽然上述方法大概能够解决这个问题，但是我们可以使用FME来优雅的、巧妙的解决这个问题，解决方式如下： 将问题进行一点转换（用词不一定准确啊） 如果我们需要的是一个这样的编号串：编号，上手编号，上上手编号...编号与上手，上手与上上手，这两条线段的共有节点就是上手这个节点，我们可以根据这样的关系，将短的线段连接起来，形成长线段，长线串起的一串节点对应的编号，就是我们需要的值（我问了兜兜，不存在什么重复，也就是说...所以，这就将问题转换成了我FME能够处理的、并且不那么复杂的问题（可能有点绕啊，不过没关系，多看两边就懂了） 具体解决方式 魔板截图 ? 解释： 通过观察，编号都是是一个字母加上两位数组成的。
前言 在上一篇文章--Appium系列(十八)多设备并行执行测试用例中，我们对多用例执行进行改造，但是改完后会不会出现问题呢，我们在调试中遇到了问题，怎么解决呢。...本文带你解决之前代码运行出现的问题。 正文 我们运行之前启动的代码。我们发现代码运行了，但是只启动了一台设备，为什么呢，我们看下日志。...image.png 我想到的是不是在安装app出现了问题，我试着用adb 去安装下，发现adb可以正常安装app。那么我们打印下对应的日志。看下在用例初始化的问题。...} 这里的有问题，应该是根据参数来获取的，所以，我们对这里进行改造。...image.png image.png 看了下日志，两个日志的选择的设备都是同一个，那么我们应该如何改写呢，其实很简单。
11 次查看 到目前为止，人工智能在警务方面的使用主要集中在面部识别和帮助以最有效的方式部署资源等领域，但 诺桑比亚大学队最近的 一项研究强调地点了它如何能够帮助解决未解决的犯罪，特别是通过提供洞察犯罪所用的武器...“通器仔细的微调，这些可用于预测特定射击事件相应枪伤残留物（GSR），例如用过的病例，伤口，和潜在的，也是射手的手“。...该团队认为，他们的方法代表了当前GSR分析方法的显着改进，新方法提供了前所未有的准确性。这是一种方法，团队认为可以为过去的一些高调，未解决的犯罪带来新的见解，例如1972年年的血腥星期天杀人事件。...他们解释说：“在血腥的星期天之后，问题在于确定枪击是否被平民或军人射杀。” “调查人员在受害者身上发现了大量的GSR，并得出结论认为这些是枪击活动造成的。...” 从实验室到市场的路径很少是一个简单的路径，但这项研究的结果肯定有趣，足以表明在解决谋杀案时，警察很快会得到额外的帮助。
先看一下我的目录结构： 1、go mod init [某个名字]，对我来说就是 go mod init go 看一下我的 go.mod 文件： module go go 1.18 2、同级目录下使用同一个包名...而且我还发现，一个项目要 build 出可执行文件，需要有一个 main 的包，不然 build 了什么都没有，也不报错。 3、import 体现在不同的目录下。...类似于 Python，可以对引用的包起别名，不然不好用。...所以我的 main.go 里面是这样写的： package main import ui "go/ui" func main() { ui.Hello_ui() }
由于某些原因，回归和分类问题总会引起机器学习领域的大部分关注。多标签分类在数据科学中是一个比较令人头疼的问题。在这篇文章中，我将给你一个直观的解释，说明什么是多标签分类，以及如何解决这个问题。...但不同的是，这一次，每部电影都有可能被分成一个或多个不同的类别。 所以每个实例都可以使用多个类别进行分配。因此，这些类型的问题被称为多标签分类问题。 现在你应该可以区分多标签和多分类问题了。...好了，现在我们已经准备好了数据集，让我们快速学习解决多标签问题的技术。...4.解决多标签分类问题的技术 基本上，有三种方法来解决一个多标签分类问题，即: 1.问题转换 2.改编算法 3.集成方法 4.1问题转换 在这个方法中，我们将尝试把多标签问题转换为单标签问题。...唯一的缺点是随着训练数据的增加，类的数量也会增加。因此，增加了模型的复杂性，并降低了精确度。 现在，让我们看一下解决多标签分类问题的第二种方法。
标识解析体系是工业互联网发展的核心基础，我国的工业互联网标识解析体系由国际根节点、国家顶级节点、二级节点和企业节点等组成。目前，五个国家顶级节点已经建成，二级节点已成为当前标识解析体系建设的重点。...在制造业的生产线上，每一个产品上都贴着一个二维码，扫一扫二维码，可以了解这个产品的来龙去脉，从原材料、零配件到生产制造的过程和销售、使用的状况，全生命周期信息都在其中。...这个二维码的核心要素就是工业互联网标识，被称为产品的身份证。标识解析是工业互联网的基础共性支撑技术。...通过标识解析来识别当前生产的产品，从而调用相应的加工程序实现柔性制造，通过识别零部件上的一维、二维码，从而实现上万个零部件防伪、纠错，一次下线合格率上升2个百分点。...而标识解析技术的一物一码溯源防伪功能，可以有效识别假冒伪类产品识别，保证产品质量安全可靠。 在工业互联网的基础共性支撑技术——标识解析的推进上，忽米网走在行业前列。
我们可以通过以下几步解决这个问题： 1）我们首先需要分析是什么情况导致数据中存在undefined值。...2）如果这个问题仅存在于开发/测试环境，而不是遗留数据导致。 那么修正代码出错的地方并清理数据库中的脏数据就可以了。 3）如果这种脏数据是遗留数据并且在生产环境也是存在的。...问题似乎已经被彻底解决了，其实没有。 因为生产环境的脏数据还没有被清理，我们现在只是容忍了脏数据的存在。...如果我们清理了这个collection的所有脏数据之后这种undefined脏数据还是会产生出来，那么我们就应该好好review一下之前的代码是哪里有问题并进行修改了。...写了个Demo来复现并解决这个问题，代码可参考[这里](https://github.com/dhyuan/demo_projects/tree/master/mongo_testcontainer)。
问题：最近使用laravel的DB::transaction()方法进行事务操作时，发现事务总是无效的。...查看laravel的DB::transaction()的使用 原因以及解决方法： 项目使用多个数据库配置，DB::transaction()使用的是默认库的事务操作。...所以要指定哪个数据库的事务，以上代码调整： DB::connection('mysql2')- transaction(function () use ($uid, $roleId) { RoomUserRole...connection('mysql_chat_room')- commit(); DB::connection('mysql_chat_room')- rollBack(); // 指定库，不然都会跑默认配置库的事务...以上这篇laravel 解决多库下的DB::transaction()事务失效问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
在市场的压力下，选择一个简单而快速的解决问题的方法是比选择其它方法更为明智而有效率的选择。然而，性能是可用性的一部分，而且通常它也需要被更仔细地考虑。...提高一个非常复杂的系统的性能的关键是，充分分析它，来发现其“瓶颈”，或者其资源耗费的地方。优化一个只占用1%执行时间的函数是没有多大意义的。...02 我曾犯过的一些错误 通常，性能的瓶颈的一个例子是，数牛的数目：通过数脚的数量然后除以4，还是数头的数量。...其他例子还包括在循环里做不必要的 I/O 操作，留下不再需要的调试语句，不再需要的内存分配，还有，尤其是，不专业地使用库和其他的没有为性能充分编写过的子系统。...（不只是在新的设计里，在信任你的 boss 这方面，作为一个好的程序员，这是一个非常好的使用你的技能的机会）然而，在你考虑重构子系统之前，你应该问你自己，你的建议是否会让它好五倍到十倍。
01 问题描述 这个问题来源于自己Python交流群中的一个问题，如下图所示，需要计算每列中各值的出现次数，然后组成一个新的表。 ?...02 解决思路 计算每列各值的出现次数，我们可以使用groupby方法，当然最简单的还是使用value_counts方法。...首先读取数据 接着使用一个循环语句，依次计算每列的值计算 （由于每列的值计数返回的是series数据，而且我们也需要在结果表中的一列加上列名），构建每列值计数的dataframe。...03 解决代码 import pandas as pd data = pd.read_excel('例子.xlsx',sheetname='Sheet1',index_col='index') frames...这样，就可以通过不到10行的代码就可以优雅的解决群友的问题啦，不得不说Python以及pandas的强大了。
一般在KafKa消费程序中消费可以设置多个主题，那在同一程序中需要向KafKa发送不同主题的消息，如异常需要发到异常主题，正常的发送到正常的主题，这时候就需要实例化多个主题，然后逐个发送。 ...这里实现一个线程里面发送多个主题，那下面实现多个线程中如何发送多个主题。 多线程中如果每个线程都new Producer(kfkip) 一次，那KafKa的连接很快会被占满。 ...那这里就用单例模式来解决这个问题，每次要用到Producer时检查一下是否已经存在Producer实例，若存在则直接用不用再生成。...// 定义一个静态变量来保存类的实例 private static SingleProduct uniqueInstance; // 定义一个标识确保线程同步...以上就完成了多线程多主题的消息发送。
>雅黑.版本=> 8G+128G 就是商品的具体规格值1.2.3 什么是多规格?...仅有重量规格项.多规格如上RedMi K50.从系统扩展性的角度,将系统商品设计为单规格可以适配后期如果有多规格的产品业务场景.二.方案设计2.1 系统设计如上图中所述.从服务的角度做了一个简单的梳理....和spu存在的一对一的情况,从系统的设计就没有必要从db角度做一个拆分.只用处理商品与店品的关系,相对来说比较简单.2.2.2 多规格版商品关系重新梳理如上图是我们在整个系统持续演进之后,增加了多规格的设计....规格概念插入相比单规格模式下,多规格服务最大的莫过于就是增加多规格的概念.从规格的管理,到规格与sku关系的映射.其中最为复杂则就是规格项,规格值交叉后的具体规格品的信息处理.下述将介绍.2.3 详细设计如下为上述....关键点销售门店设置规格值验重判断如下2.5.1 详细介绍2.5 多规格关键技术点2.5.1 规格项乱序后解决重复生产sku场景场景:如 颜色=黄色; 大小=大; 尺码=L码.
说起SELinux，多数Linux发行版缺省都激活了它，可见它对系统安全的重要性，可惜由于它本身有一定的复杂性，如果不熟悉的话往往会产生一些看似莫名其妙的问题，导致人们常常放弃使用它，为了不因噎废食，学学如何解决...SELinux问题是很有必要的。... 当然，我们现在知道这个问题是由于SELinux引起的，但还不知其所以然，实际上问题的原因此时已经被audit进程记录到了相应的日志里，可以这样查看： shell>...很简单，借助ls命令的-Z参数即可： shell> ls -Z /path 回到问题的开始，拷贝之所以没出现问题，是因为cp自动修改上下文属性，而移动之所以出现问题是因为mv保留原文件的上下文属性。...注：关于SELinux和Apache的详细介绍，可以参考『man httpd_selinux』。 知道了如何解决SELinux问题，以后如果遇到类似的情况不要急着武断的关闭SELinux。
这种情况在区块链上如何解决呢？本文我们就一起来探讨下智能合约的数据存储问题。 一、棋牌游戏的洗牌算法 大家可能都玩过斗地主或者德州扑克一类的棋牌游戏。...在这些游戏里，每一局开始时，玩家手里的牌面都是不一样的，这个是怎么实现的呢？这个问题在计算机领域被称为“洗牌算法”，抽象来讲，它描述的问题是如何对一个有限集合生成一个随机排列的算法（数组随机排序）。...因此基于区块链的智能合约来实现一个棋牌游戏能够非常好的保证玩家的利益，也是一个非常有前景的应用。问题是如何通过智能合约生成及保存随机数，才能保证游戏的公平性以及玩家的利益？...如何更安全的生成和保存随机数 我们在之前的文章里解释过预言机的问题，预言机是连接区块链世界和真实世界信息的一个桥梁。...关于这个方面，随着EKT的不断完善，我们也会提供一个良好的机制解决这个问题。 回到我们一开始提到的棋牌游戏的例子，即使随机数生成的问题解决了，那什么时间把这个随机数写入到区块链上呢？
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