参考链接： Java程序计算两组之间的差异 今天继续分享一道Java面试题: 题目:Java 中，如何计算两个日期之间的差距？ ...，比如说Date date = new Date(); String toStr = date.toString(); 输出的结果类似于： Wed Sep 16 19:02:36 CST 2012 ...ss").format(date); System.out.println(dateStr); 输出结果像下面这样： 2009-09-16 07:02:36当然啦，你也可以把：hh:mm:ss去掉，输出的结果也就只有年...* 24* 60* 60; longnh = 1000* 60* 60; longnm = 1000* 60; // long ns = 1000; // 获得两个时间的毫秒时间差异...计算差多少小时 longhour = diff % nd / nh; // 计算差多少分钟 longmin = diff % nd % nh / nm; // 计算差多少秒
本文将介绍什么是服务器机架单元U，如何计算它，常见的机架单元U高度以及如何使用换算表将其转换为英寸和厘米值。目录：TOC什么是服务器机架单元U？...在计算机数据中心和机房的环境中，机架单元U是不可或缺的，因为它有助于确保所有设备可以有效地安装和管理。...EIA-310标准于1992年发布，规定了机架、机架配件、机架单元U的尺寸以及机架设备的设计规范。这个标准文件对于数据中心和通信设备的行业标准化起到了关键作用。如何计算服务器机架单元U？...尽管相邻两个机架单元之间的孔之间的间距是0.625英寸，但一个1U的高度实际上是从前一个U空间的机架顶孔的中间到当前U空间的顶孔的测量值，包括了额外的0.5英寸来自RU底部孔到顶部孔之间的距离。...不同制造商的设备可能具有不同的尺寸和配置，因此在确定所需的机架单元空间时，最好参考设备的规格表和安装指南。确保您了解每种设备的准确尺寸，以便有效地规划和配置机架中的设备。
在Linux中实现安全性的一种方式是用户管理策略，用户权限和普通用户无权执行任何系统操作。 如果普通用户需要执行任何系统更改，则需要使用' su '或' sudo '命令。...root ALL=(ALL) ALL adam ALL=(ALL) ALL tom ALL=(ALL) ALL mark ALL=(ALL) ALL sudo的参数 正确配置的'sudo '非常灵活，需要运行的命令数量可以精确配置...如果用户应该运行的命令的数量在10以下，我们可以将所有命令放在一起，它们之间有空格，如下所示： mark beta.database_server.com=(cat) /usr/bin/command1...如何在不输入密码的情况下执行' sudo '命令？ 我们可以通过使用' NOPASSWD '标志来输入' sudo '命令而不用输入密码。...与“ su ” 相比，“ sudo ”为您提供了一个强大且安全的环境，并且具有很大的灵活性。而且“ sudo ”配置很容易。
我连着读了他的两本书《反脆弱：从不确定性中获益》、《黑天鹅：如何应对不可预知的未来》，这两本书主要讨论了随机性事件对于系统产生的影响，对于影响特别大的随机性事件，我们称作为「黑天鹅事件」。...这个大概就是我们日常生活中的错觉，总认为随机性，不确定性的工作是不被认可的，其实生活中最大的稳定就是不稳定。不要以为年龄大了找个相对稳定的工作就可以安度余生。...当然这个故事不是让各位跑滴滴，更多的是在大环境下行时，不要抱怨，应该不断的从环境中学习可以谋生的技巧，经历这波裁员，我更加坚定了计算机这条道路 之前文章中提过，中国的信息化道路远远看不到尽头，不稳定性意味着有新机会的到来...计算机技术人员在做服务部署过程中，会通过两地三中心等有利于灾难恢复的方案进行服务部署。 我们作为开发人员，也要像我们做服务部署一样，一定要保持多个副本的存在。...九头蛇是反脆弱的，每砍掉一个头，长出两个头，九头蛇不停变得更强大。 愿我们每个计算机从业人员都能像书中的九头蛇怪一样，杀不死我的，必使我更强大。
在本研究中，不仅考虑了重叠（OV）或非重叠（N-OV）情况（如图1a所示），尽管该方法通常适用于混合重叠和非重叠的摄像机配置，无论配置如何，多摄像机系统被视为一个捕捉通过多个针孔穿过的射线集合的单个广义摄像机...对于相机对（ci；cj），不是将ci中的每个特征与cj中的每个特征都进行匹配，而是基于重叠区域按单元格匹配特征，以减少计算量。...对于一组特征F1，它们属于ci图像中的一个单元格，得到了与重叠区域相应的单元格中的特征集F2，然后在F1和F2之间进行暴力匹配。...从表II中可以看出，对于具有相同数量的摄像机的非重叠配置，误差始终大于重叠配置，这是因为非重叠设置很快就会累积比例漂移，在ISEC Lab1序列中误差尤其高，因为其具有狭窄的无特征通道和反光玻璃墙壁，使得侧向看的摄像机无法用于跟踪...结果显示与预期相同，在重叠配置中，处理时间随着相机数量的增加而增加，因为我们需要在前端计算组件相机之间的多视图特征，由于观测增加，后端的计算负载也会增加，在双目配置下，可以实现最大的处理速度为19.1
研究人员假设人类的多层视觉系统可以在每个注视点上创建类似于解析树一样的机制，在研究中，我们将忽略这些单一注视点解析树在多个注视点中如何协调的问题。...表示存在的一个简单方法就是使用单独的逻辑单元，让它输出实体存在的概率。在本论文中，研究人员探索了一个有趣的替代方法——使用实例化参数向量的总长度来表示实体的存在，并强制向量的方向来表示实体的属性。...Capsule 如何计算输入和输出向量 现在有很多可能的方式能实现 Capsule 的一般性概念。...每个主 capsule 输出接收到所有 256×81 Conv1 单元的输出，它们的感受野与 capsule 的中心位置重叠。...最右两列是两个失败的重构样例，它展示了模型如何混淆该图像中的 5 和 3。其他列来自正确的分类，展示了模型如何挑剔细节，同时使噪声变得平滑。 ? 表 1：CapsNet 分类测试准确度。
人工进行配置管理工作会耗费大量时间，而且风险极大，但凡是管理过服务器的技术人员对此都深信不疑。配置管理（CM）工具很早就出现了，我相信只要可以，开发人员都会选择一款工具进行使用。...两款工具不分伯仲，开发人员在选择时通常也是经验居多，并没有什么判断标准。 Puppet和Chef工具都很成熟，应用都很广泛（尤其是在商业环境中），开源社区的贡献也都很多。...Ansible的开发人员并没有浪费时间去开发一个全能型工具，而是专注于该工具最适合的场景（即就是Linux系统中通过SSH实现命令）。...无论如何，Docker 目前还不能在Windows系统上运行容器。或许未来可以做到，但现在（或者至少在我写本书的时候）还只是空中楼阁。...关于译者： 胡帅 普元信息高级软件架构师，计算机软件与理论硕士。
让我们一起学习下Puppet,Chef, Ansible等工具的前世今生，花五分钟明白如何在容器化的今天，选择一个靠谱的配置管理工具。...人工进行配置管理工作会耗费大量时间，而且风险极大，但凡是管理过服务器的技术人员对此都深信不疑。配置管理（CM）工具很早就出现了，我相信只要可以，开发人员都会选择一款工具进行使用。...两款工具不分伯仲，开发人员在选择时通常也是经验居多，并没有什么判断标准。 Puppet和Chef工具都很成熟，应用都很广泛（尤其是在商业环境中），开源社区的贡献也都很多。...Ansible的开发人员并没有浪费时间去开发一个全能型工具，而是专注于该工具最适合的场景（即就是Linux系统中通过SSH实现命令）。无论如何，Docker 目前还不能在Windows系统上运行容器。...关于译者： 胡帅 普元信息高级软件架构师，计算机软件与理论硕士。
包括TPU计算核心：由65536个乘法器构成的256x256矩阵单元，其脉动执行Systolic Execution都能够追溯到1984年哈弗大学研究人员在TOC上发表的论文。...毕竟N.P Jouppi在HP参与开发并开源的众多工具是众多研究人员攒数据的利器。 对于初稿而言，尚不存在的参考文献，以及在28MB和24MB之间变换的片上存储容量，都不算是不足。...TPU完全按照从输入到输出的逻辑运行大多数NN模型，以最大化TPU的计算和I/O时间比值。一次计算通常完成一层逻辑，具有重叠的执行允许矩阵乘单元隐藏大部分非关键路径操作。...它的屋脊在很靠右的位置，即对每一个从权值存储器中获得字节上进行1350个操作 一个应用中实际每秒操作数与天花板之间的距离展示了在不增加操作烈度下进一步性能调优的可能收益；当然如何能够增加操作烈度（...因此，虽然CPU和GPU有更大的吞吐率潜力，但如果不满足响应时间限制，这一能力被浪费了。这一限制对TPU也有效，但在表4中80%更加接近MLP0吞吐率的上届。
解决这个问题的主要挑战是： 如何在一堆物体中找到抓取物：当物体处于杂乱无章的堆中时，物体之间存在重叠，遮挡和堆叠，这使得抓取检测非常困难。...如何知道每个抓取属于哪个对象：在获取抓取之后，由于重叠而将检测到的抓取与相应的对象匹配是困难的。 最近的作品专注于单个物体场景中的抓取检测。...如果对象被分散，则很容易将抓握分配给对象（例如，计算抓握中心与每个对象之间的距离，并选择最近的对象作为匹配结果）。...因此，在每个网格单元中，抓取矩形回归量输出相对于锚点（xa，ya，wa，ha，θa）的抓取矩形（tx，ty，tw，th，tθ）的5×k偏移量和预测值 抓取矩形（x，y，w，h，θ）使用等式计算。...结果机器人实验结果显示在表II和图7中。代替执行具有最高可抓握分数的抓握，选择最接近目标中心且具有大于0.5的可抓握分数的抓握作为抓握配置。
研究人员使用了三种类型的实验验证或文献衍生的证据：生物过程（BP）、分子函数（MF）和细胞成分（CC），排除了计算推断的注释。GO注释的语义比较提供了计算基因和基因产物之间相似性的定量方法。...研究人员检查了两种量化药物A和药物B的靶标组之间重叠的方法。 ? 2.10 基于网络的药物分离 基于网络的药物对A和B的分离通过Eq。...研究人员将不同网络邻近度处的真阳性率和假阳性率计算为阈值以说明ROC曲线。由于阴性药物对通常不会在文献或公开数据库中报告，研究人员使用所有未知药物对作为阴性样本。...3.2 药物-药物-疾病组合的网络配置 为了解这些药物-药物-疾病配置中哪一种具有最大的临床疗效，研究人员关注高血压和癌症，这两种疾病具有大量经FDA批准的成对药物组合。...研究人员发现六种药物-药物-疾病配置中的四种没有显示共同治疗癌症或高血压的统计学显着趋势。换句话说，如果组合中的至少一种药物不能定位于疾病模块的附近，则该组合不具有比单一疗法更大的治疗效果。
这种共享的结果是，计算区域建议和功能所花费的时间（GPU 上的 13 秒/图像或 CPU 上的 53 秒/图像）被摊销到所有类中。唯一特定于类的计算是特征和 SVM 权重之间的点积和非极大抑制。...很明显，紧紧包围汽车的图像区域应该是一个正例。同样，很明显，与汽车无关的背景区域应该是一个负例。不太清楚的是如何标记与汽车部分重叠的区域。...我们的方法通过准确显示所选单元对哪些输入起作用，让它 "为自己代言"。我们避免了平均化，以便看到不同的视觉模式，并深入了解该单元计算的不变量。 表 1：VOC 2010 测试的平均检测精度（%）。...每个 FP 可分为 4 种类型中的 1 种：Loc-定位能力差（与正确类别的 IoU 重叠度在 0.1 和 0.5 之间的检测，或重复检测）；Sim-与相似类别相混淆；Oth-与不相似的物体类别相混淆；...之所以能达到这样的速度，是因为 OverFeat 的滑动窗口（即区域建议）没有在图像层面进行扭曲，因此重叠窗口之间可以轻松共享计算。共享是通过在任意大小的输入上以卷积方式运行整个网络来实现的。
摘要本文提出了一种训练有素、多尺度、可变形的目标检测零件模型。在2006年PASCAL人员检测挑战赛中，我们的系统在平均精度上比最佳性能提高了两倍。...目标可以由可变形配置中的部件建模的概念为表示目标类别提供了一个优雅的框架。虽然这些模型在概念上很吸引人，但是在实践中很难确定它们的价值。...这类似于经典的基于部件的模型。根过滤器和部分过滤器都是通过计算一组权重与窗口内梯度直方图(HOG)特征之间的点积来得分的。根过滤器相当于Dalal-Triggs模型。...首先将图像划分为8x8个不重叠的像素区域，即单元格。对于每个单元格，我们在该单元格中累积像素上梯度方向的一维直方图。这些柱状图捕捉局部形状特性，但对小变形也有一定的不变性。...这样就得到一个长度为9×4的向量，表示单元格内的局部梯度信息。我们定义了一个猪特征金字塔通过计算每一层的功能标准图像金字塔(参见图2)。
我们使用了两个不同规范技术：（i）Dropout：在训练期间，每一个隐层的每个单元都通过一个概率Pdrop设置成0，而在推断时，每一个单元的输出都通过1/pdrop进行缩放（所有实验的dropout率都是固定值...最后一列表示了每个数据集采样的参数配置的数目，它们被挑选出来代表一个相等量的计算时间。我们在三个代表了HAR典型问题的基准数据集进行了实验（下文进行描述）。...我们在验证集中使用了对象5的第1和第2关，在测试集中使用对象6的第1和第2关。剩余的数据用于训练。在分析中，我们向下采样计算器到33.3Hz，以便与Opportunity数据集有一个时间分辨率的比较。...对于从帧到帧分析，我们用一个5.12秒的非重叠滑动窗口——它的相邻窗口之间持续时间为一秒（78%重叠），复制以前的工作。该训练集包括大概473k的样本（14k的帧）。...表1：模式的超参数和实验的数值范围 通过逐帧分析，我们创造了持续时间为1秒且重叠部分为50%的滑动窗口。训练集大约包括470K的样本（30k帧）。
然而，ViTs中的自注意力机制的二次计算复杂度在处理高分辨率图像时带来了重大挑战，需要大量的计算资源。...最近，Mamba2 [6]强调了状态空间模型与结构化 Mask 注意力之间的重大重叠，认定它们是彼此的对偶，并引入了状态空间对偶性（SSD）的概念。...此外，在NC-SSD块和FFN之前加入了一个局部感知单元（LPU）[18]，增强了模型对局部特征感知的能力。不同块之间也实现了跳跃连接[23]。VSSD块的架构在图4的下半部分展示。...表3详细比较了作者的模型与已确立的CNN、ViT和其他基于SSM的模型的性能。作者的VSSD模型在各种配置中表现出色。...此外，训练和推理的吞吐量也有所提高，与Bi-SSD方法相比，NC-SSD将训练吞吐量提高了近50%。 混合架构与重叠下采样器。 表5的最后两行展示了将标准注意力纳入最后阶段并使用重叠下采样器的有效性。
然后进行特征匹配，基于特征描述符找到图像之间的对应关系，并通过使用RANSAC方案的几何验证来移除异常值。在从筛选后的匹配点估计相机姿态后，可以通过三角测量计算点的深度。...在（Heng等，2015b）中引入的工作中，利用了多个立体摄像头和惯性测量单元（IMU）构成了多传感器系统。它提出了一种细化相机外参的BA，但需要预校准的立体摄像头。...图1显示了实验中使用的相机安装配置的示意图。表1显示了每个实验的数据大小。...实验一：表3显示了四种不同视角摄像机不同安装配置的稠密重建精度统计数据。 实验二：在这个实验中评估了使用我们提出的基线约束的受限BA的结果与传统BA的结果。...总结 本文进行了两个实验，以评估使用不同的相机安装配置的3D重建的准确性，以及在两个未校准的相机有重叠的情况下，使用我们提出的基线约束在BA中的准确性改进。
为了稳定模型训练，研究人员采用 Gilmer 等人的方法，在点积注意力计算之前对查询和键应用 LayerNorm 归一化操作，以提升训练的稳定性。...在对高分辨率图像进行微调期间，研究人员根据预训练的位置嵌入在原始图像中的位置执行二维插值。 训练基础设施与效率 ViT-22B 使用 FLAX 库，实现方式是 JAX，并在 Scenic 中构建。...然后，对于 t 组中的每个组，k 个设备获得相同批次的图像，每个设备只保留 1/k 的激活，并负责计算所有线性层输出的 1/k（详细内容如下）。...图 3：异步并行线性操作（y = Ax）：跨设备的重叠通信和计算的模型并行矩阵乘法。 异步并行线性操作。为了最大限度地提高吞吐量，必须考虑计算和通信。...也就是说，如果希望这些操作在分析上等效于未分片的情况，就必须尽可能少地进行通信，理想情况下让它们重叠，这样就可以保持矩阵乘法单元（FLOP 的大部分容量所在）始终处于繁忙状态。 参数分片。
以Uber为例，将策略看作是一组独立参数的集合，并提前声明对应策略涉及的专用参数和与其它策略共享的参数，配置实验时检测是否有任何影响相同参数的两个实验重叠，只要它们没有重叠，便允许实验创建或更新操作。...实际上，样本的分配机制影响着其方差计算，在AB测试中，我们将流量划分为实验组和对照组并在实验组施加策略，然后计算实验组相对对照组的某个度量指标的绝对提升值或者相对提升率，并检验该差异是否存在统计上的显著性...在计算指标的相对提升率，如下公式所示： 相对提升率的方差往往使用错误的公式如下所示来估计方差： 这是错误的，因为分母 本身也是一个随机变量。...另外当分析单元比实验单元更细时，例如，骑手有单均时长指标，在骑手活动的实验中，实验单元为骑手而骑手单均时长指标（所有运单时长的平均值）的分析单元为运单，分析单元为比实验单元更细的方差时，Deng等(2011...我们希望实验单元划的足够大确保将相互影响的个体包含在一个独立单元中，以消除溢出效应对实验结果的影响。
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