对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
外观变化大的目标类别检测是计算机视觉领域的一个基本问题。由于类内部的可变性、视角和照明，目标类别的外观可能会发生变化。对于外观变化较大的目标类别，需要使用基于子类别的方法。本文提出了一种基于外观变化自动将一个目标类别划分成适当数量的子类别的子类别优化方法。我们没有使用基于领域知识或验证数据集的预定义的类内子分类，而是使用基于鉴别图像特征的非监督聚类来划分样本空间。然后利用子类别判别分析验证了聚类性能。基于无监督方法的聚类性能和子类别判别分析结果，确定了每个目标类别的最优子类别数。大量的实验结果显示使用两个标准和作者自己的数据库。比较结果表明，我们的方法优于最先进的方法。
Redis 是一个键值对数据库，其键是通过哈希进行存储的。整个 Redis 可以认为是一个外层哈希，之所以称为外层哈希，是因为 Redis 内部也提供了一种哈希类型，这个可以称之为内部哈希。当我们采用哈希对象进行数据存储时，对整个 Redis 而言，就经过了两层哈希存储。
Redis没有直接使用C语言传统的字符串表示（以空字符结尾的字符数组，以下简称C字符串），而是自己构建了一种名为简单动态字符串（simple dynamic string，SDS）的抽象类型，并将SDS用作Redis的默认字符串表示。
Kubernetes API Server接受客户端提交Pod对象创建请求后的操作过程中，有一个重要的步骤是由调度器程序kube-scheduler从当前集群中选择一个可用的最佳节点来接收井运行它，通常 是默认的调度器default-scheduler负责执行此类任务。对于每个待创建的Pod对象来说， 调度过程通常分为三个阶段：预选、优选和选定三个步骤，以筛选执行任务的最佳节点。
简单动态字符串（simple dynamic string,SDS），结构体非常简单
在使用Python操作MongoDB数据库时，查询文档是一项非常重要的任务。当我们使用PyMongo进行查询操作时，我们可以获取一个游标对象，它可以用于遍历查询结果并对查询结果进行处理。
https://www.groundai.com/project/unsupervised-learning-of-latent-physical-properties-using-perception-prediction-networks/
SHAP 是机器学习模型解释可视化工具。在此示例中，使用 SHAP 计算使用 Python 和 scikit-learn 的神经网络的特征影响 。对于这个例子，使用 scikit-learn 的 糖尿病数据集，它是一个回归数据集。首先安装shap库。
近年来B2C、O2O等商业概念的提出和移动端的发展，使得分布式系统流行了起来。分布式系统相对于单系统，解决了流量大、系统高可用和高容错等问题。功能强大也意味着实现起来需要更多技术的支持。例如系统访问层的负载均衡，缓存层的多实例主从复制备份，数据层的分库分表等。我们以负载均衡为例，常见的负载均衡方法有很多，但是它们的优缺点也都很明显：
字典， 又称符号表（symbol table）、关联数组（associative array）或者映射（map）， 是一种用于保存键值对（key-value pair）的抽象数据结构。在字典中， 一个键（key）可以和一个值（value）进行关联（或者说将键映射为值）， 这些关联的键和值就被称为键值对。
JMH是新的microbenchmark（微基准测试）框架（2013年首次发布）。与其他众多框架相比它的特色优势在于，它是由Oracle实现JIT的相同人员开发的。特别是我想提一下Aleksey Shipilev和他优秀的博客文章。JMH可能与最新的Oracle JRE同步，其结果可信度很高。
基于功能连接组(FC)来独特描述个体特征的能力是迈向精确精神病学的关键要求。为此，神经成像界对FC指纹进行了越来越多的研究，开发了多种有效的FC指纹识别方法。最近的独立研究表明，在大样本尺寸和较粗的分区用于计算FC时，指纹识别的精度会受到影响。量化这一问题，了解这些因素影响指纹准确性的原因，对于开发更准确的大样本量指纹提取方法至关重要。指纹识别的部分挑战在于，FC既能捕捉通用信息，也能捕捉特定个体的信息。一种识别特定个体FC信息的系统方法对于解决指纹问题至关重要。在本研究中，我们解决了我们对FC指纹识别问题的理解中的三个空白。首先，我们研究了样本量和分区粒度的联合效应。其次，我们解释了随着样本量的增加和分区粒度的减小，指纹识别精度降低的原因。为此，我们使用了来自数据挖掘社区的聚类质量指标。第三，我们开发了一个通用的特征选择框架，用于系统地识别静止状态功能连接(RSFC)元素，该元素捕获信息，以唯一地识别主体。综上所述，我们从这个框架中评估了六种不同的方法，通过量化受试者特定指纹的准确性和随着样本量增加而降低的准确性，以确定哪种方法对质量指标的改善最大。
即使有链表来处理键冲突，但是当节点数量远远大于 size 时，如果不扩充哈希表规模，请自行想象。这也是 rehash 的存在意义，笔者认为这也是 redis 扩展性的展现。
列表（list）：内置类型，可变（或不可哈希），其中可以包含任意类型的数据，支持使用下标和切片访问其中的某个或某些元素，常用方法有append()、insert()、remove()、pop()、sort()、reverse()、count()、index()，支持运算符+、+=、*、*=。可以使用[]直接定义列表，也可以使用list()把其他类型的可迭代对象转换为列表，列表推导式也可以用来创建列表，若干标准库函数、内置类型方法以及扩展库函数或方法也会返回列表。列表不能作为字典的“键”，也不能作为集合的元素
| 导语 本文是一篇redis读书笔记，主要内容整理自 Redis设计与实现。如果你想快速了解redis底层数据结构，相信这篇文章会有所帮助。 文章主要分为两大部分，第一部分介绍了Redis对象的各种底层数据结构，第二部分总结了redis对象与各种底层数据结构的关系。 1 Redis对象底层数据结构 1.1 SDS(简单动态字符串) Redis没有直接使用C语言传统的字符串表示（以空字符结尾的字符数组，以下简称C字符串），而是自己构建了一种名为简单动态字符串（simple dynamic strin
java.util.Date 很多方法已经过时，现在主要用于在Calendar类和String转换间的一个存储介质. 所有已实现的接口： Serializable, Cloneable, Comparable 子类： Date, Time, Timestamp 构造方法：
Java是一种广泛使用的编程语言，而集合是Java编程中不可或缺的一部分。在Java的集合框架中，HashMap是一个常用的数据结构，用于存储键值对。本文将深入介绍HashMap集合，从基础到高级用法，帮助您更好地理解和利用它。
有时可能希望在基于数据平台的应用程序中存储一系列相关的布尔值。可以创建许多布尔变量，也可以将它们存储在数组或列表中。或者可以使用称为“位串”的概念，它可以定义为位序列，首先呈现最低有效位。位串允许您以非常有效的方式存储此类数据，无论是在存储空间还是处理速度方面。
sign — 类型列的名称：1是«状态»行，也就是最后的有效行，-1是«取消»行，也就是无效行。列数据类型 — Int8。
Set 类型是一个无序并唯一的键值集合，它的存储顺序不会按照插入的先后顺序进行存储。Redis 中集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。相对于列表，集合也有两个特点：无序、不可重复
本篇文章将基于云成本管理模型对云使用管理中四个管理维度（管理对象、管理时点、判定规则和管理措施）进行更具体的分析。
真实数据集中不同维度的数据通常具有高度的相关性，这是因为不同的属性往往是由相同的基础过程以密切相关的方式产生的。在古典统计学中，这被称为——回归建模，一种参数化的相关性分析。
《Redis设计与实现》读书笔记（十） ——Redis对象相关其他设计与实现 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、类型检查与命令多态 redis对键操作的命令分为两种，一种是可以对任意键进行操作的命令，如del、expire、rename、type、object等；另一种是只能对特定类型的键进行操作，redis的五种数据类型都有各自特定的键操作命令。 1、类型检查 redis的类型检查，是通过检查redisObject结构的type属性进行的。在执行一个特定命令之前，redis会先检查键对应的值对象的t
AcceleratorCapabilities --图形和视频控制器的三维阵列的能力 AdapterCompatibility --用于此控制器与系统比较兼容性一般芯片组 AdapterDACType --姓名或数字 - 模拟转换器（DAC）芯片的标识符 AdapterRAM --视频适配器的内存大小 Availability --可用性和设备的状态 CapabilityDescriptions --自由形式字符串提供更详细的解释中的任何加速器能力阵列所指示的视频加速器功能 Caption --对象的简短描述 ColorTableEntries --尺寸系统的色表 ConfigManagerErrorCode --Win32的配置管理器错误代码 ConfigManagerUserConfig --如果为TRUE，该装置是使用用户定义的配置 CreationClassName --第一个具体类的名称出现在创建实例所使用的继承链 CurrentBitsPerPixel --使用的比特数以显示每个像素 CurrentHorizontalResolution --水平像素的当前数量 CurrentNumberOfColors --在当前的分辨率支持的色彩数目 CurrentNumberOfColumns --此视频控制器列（如果在字符模式下）编号 CurrentNumberOfRows --此视频控制器行（如果在字符模式下）编号 CurrentRefreshRate --频率在该视频控制器刷新监视器的图像 CurrentScanMode --当前扫描模式 CurrentVerticalResolution --当前垂直像素数量 Description --描述 DeviceID --该视频控制器标识符（唯一的计算机系统） DeviceSpecificPens --目前许多设备专用笔。值0xFFFF表示设备不支持笔。 DitherType --抖动型视频控制器 DriverDate --当前已安装的视频驱动程序的最后修改日期和时间 DriverVersion --视频驱动程序的版本号 ErrorCleared --如果为真，报上一个错误代码属性中的错误现已清除 ErrorDescription --可能采取的纠正措施字符串提供有关记录在一个错误代码属性错误的详细信息 ICMIntent --应使用默认三种可能的配色方法或意图中的一个特定值 ICMMethod --处理ICM方法。对于非ICM的应用程序，这个属性决定了ICM是否已启用对于ICM的应用程序，系统将检查此属性来确定如何处理ICM支持 InfFilename --视频适配器的路径.inf文件 InfSection --Windows的视频信息所在的.inf文件 InstallDate --安装的日期 InstalledDisplayDrivers --已安装的显示设备驱动程序的名称 LastErrorCode --报告的逻辑设备上一个错误代码 MaxMemorySupported --以字节为单位支持的内存最高限额 MaxNumberControlled --可支持通过该控制器可直接寻址的实体的最大数量 MaxRefreshRate --在赫兹视频控制器的最大刷新率 MinRefreshRate --在赫兹视频控制器的最小刷新率 Monochrome --如果是TRUE，灰阶用于显示图像。 Name --标签由该对象是已知的。当子类，该属性可以被覆盖是一个关键属性。 NumberOfColorPlanes --当前一些颜色平面。如果该值不适用于当前视频的配置，输入0（零） NumberOfVideoPages --当前的分辨率和可用内存支持视频页数 PNPDeviceID --即插即用逻辑设备的播放装置识别符 PowerManagementCapabilities --逻辑设备的特定功率相关的能力阵列 PowerManagementSupported --如果为TRUE，该装置可以是电源管理（可以投入挂起模式，等等） ProtocolSupported --由控制器使用协议访问“控制”的设备 ReservedSystemPaletteEntries --系统调色板保留的条目数 SpecificationVersion --初始化数据规范的版本号（在其上的结构的基础） Status --对象的当前状态 StatusInfo --对象的当前状态详细信息 SystemCreationClassName --该作用域计算机的创建类别名称属性的值 SystemName --系统
对象是某个特定引用类型的实例。新对象是使用 new 操作符跟一个 构造函数来创建的。构造函数本身就是一个函数，只不过该函数是出于创建新对象的目的而定义的，如下：
今天为大家介绍的是来自Su-In Lee研究团队的一篇关于shapely value特征归因的论文。基于Shapley值的特征归因在解释机器学习模型方面非常流行。然而，从理论和计算的角度来看，它们的估计是复杂的。作者将这种复杂性分解为两个主要因素：去除特征信息的方法和可行的估计策略。这两个因素提供了一个自然的视角使得我们可以更好地理解和比较24种不同的算法。
数据是信息的载体，是描述客观事物属性的数、字符及所有能输入到计算机中并被计算机程序识别和处理的符号的集合。数据是计算机程序加工的原料。
在输出中，您将得到每对特性的列表。列表将有3个值，第一个值是该对中第一个特性的索引，第二个值是该对中第二个特性的索引，第三个值是该对的特性重要性得分。具体实施请查看嵌入式笔记本。
用于实现基于CPU使用率进行自动Pod扩缩容的功能。HPA控制器基于Master的kube-controller-manager服务启动参数--horizontal-pod-autoscaler-sync-period定义的探测周期（默认值为 15s），周期性地监测目标Pod的资源性能指标，并与HPA资源对象中的扩缩容条件进行对比，在满足条件时对Pod副本数量进行调整.
当开始研究数据科学时，我经常面临一个问题，那就是为我的特定问题选择最合适的算法。在本文中，我将尝试解释一些基本概念，并在不同的任务中使用不同类型的机器学习算法。在文章的最后，你将看到描述算法的主要特性的结构化概述。 首先，你应该区分机器学习任务的四种类型: 监督式学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 监督式学习 监督式学习是指从有标签的训练数据中推断一个函数的任务。通过对标签训练集的拟合，我们希望找到最优的模型参数来预测其他对象(测试集)的未知标签。如果标签是一个实数，我们就把任务叫做“回归（regre
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概率分布是描述获得事件可能值的数学函数。概率分布可以是离散的，也可以是连续的。离散分布是指数据只能取某些值，而连续分布是指数据可以取特定范围内的任何值(可能是无限的)。
PyTorch既是一个深度学习框架又是一个科学计算包，她在科学计算方面主要是PyTorch张量库和相关张量运算的结果。（张量是一个n维数组或者是一个n－D数组）PyTorch是一个张量库，她紧密地反映了numpy的多维数组功能，并且与numpy本身有着高度的互操作性。Pytorch中常用包的介绍
3DTiles是一种面向网格化、可展示的大规模三维空间数据格式，专门为流式传输和渲染海量3D地理空间数据而设计的，用于存储和管理基于网格的三维模型数据。其数据结构基于B3DM和PNTS格式，可以支持多个级别的LOD，并使用Tilesets（瓦片集合）来组织和管理数据。3DTiles具有以下特点：
图由一组节点（顶点）和连接这些节点的边组成。图计算算法主要包括图遍历、图搜索、最短路径、最小生成树、最大流等。
使用binary存储字段数据后，数据只是以二进制的形式存储于elasticsearch中。在我们操作数据时，并不能对数据进行检索，聚合或分析。如果需要对binary类型的字段进行数据则需要结合其他索引字段或对binary字段的数据进行反序列化来实现。
今年2023年的互联网行业的竞争依然激烈。在这个充满挑战的环境中，面试成为了实现职业发展的重要一步。
1. 聚类产生的类别作为一个新的字段加入其他的模型搭建过程中，作为细分群体的建模依据。
Glmnet是一个通过惩罚最大似然关系拟合广义线性模型的软件包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的lasso或Elastic Net（弹性网络）惩罚值计算的 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
算着色器是一个完全用于计算任意信息的 着色器阶段(Stage) 。虽然它可以渲染，但它通常用于与绘制三角形和像素无关的任务。 概述 计算着色器与其他着色器阶段的操作不同。 所有其他着色器阶段都有一组明
在求职Python开发岗位的过程中，扎实掌握基础语法是成功应对面试的关键。本篇博客将聚焦Python基础语法，梳理面试中常见的问题、易错点，并提供实用的代码示例，帮助您在面试中展现出深厚的技术功底，从容应对挑战。
Glmnet是一个通过惩罚最大似然关系拟合广义线性模型的软件包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的lasso或Elastic Net（弹性网络）惩罚值计算的。该算法非常快，并且可以利用输入矩阵中的稀疏性 x。它适合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以拟合多元线性回归。
【玩转 GPU】AI绘画、AI文本、AI翻译、GPU点亮AI想象空间-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
COGNGEN: CONSTRUCTING THE KERNEL OF A HYPERDIMENSIONAL PREDICTIVE PROCESSING COGNITIVE ARCHITECTURE
💥聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象划分为若干个簇，使得同一个簇内的对象之间具有较高的相似性，而不同簇的对象之间具有较大的差异性。
导读：今天这篇文章是「大数据」内容合伙人JaneK关于《Python数据分析与数据化运营》的一篇读书笔记。在大数据公众号后台对话框回复合伙人，免费读书、与50万「大数据」同行分享你的洞见。
访问控制模型（Access Control Model）是指Windows操作系统关于安全性的一个概念，由访问令牌和安全描述符两部分构成，其中访问令牌是指由当前登录的Windows账号的用户持有，其中会包含了该账号的基础信息，包括用户帐户的标识和特权信息，安全描述符由要访问的对象持有，里面会包含当前对象的安全信息。假设当用户登录时，操作系统会对用户的帐户名和密码进行身份验证， 当登录成功时，系统会自动分配访问令牌（Access Token）,访问令牌包含安全标识符，用于标识用户的帐户以及该用户所属的任何组帐户，当我们去创建一个进程也就是访问一个资源（进程资源）的时候,Access Token会被复制一份给进程，进程通过它的创建者所给它设置的安全描述符中的ACL来判断我们是否可以去访问，是否有权限去执行某步操作。
数据结构小书系列1-绪论 一、数据结构基本概念 1. 基本概念和术语 数据 ❝数据是信息的载体，是描述客观事物属性的数、字符及所有能输入到计算机中并被计算机程序所识别和处理的符号的集合。 ❞ 数据元素 ❝数据元素是数据的基本单位。 ❞ 数据对象 ❝数据对象是具有相同性质的数据元素的集合。 ❞ 数据类型 ❝数据类型是一个值的集合和定义在此集合上的一组操作的总称。 ❞ 数据结构 ❝数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 ❞ 2. 数据结构三要素 数据的逻辑结构 ❝逻辑结构是指数据元素之间的逻
【导读】神经网络在计算机视觉领域有着广泛的应用。只要稍加变形，同样的工具和技术就可以有效地应用于广泛的任务。在本文中，我们将介绍其中的几个应用程序和方法，包括语义分割、分类与定位、目标检测、实例分割。
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