程序员小吴 读完需要 5 分钟 速读仅需2分钟 这是通过「扫雷与算法」小程序来讲解算法的第一章：如何随机化的进行布雷，主要介绍了三种不那么好的方法，希望通过这些不好的方法能让大家明白第二章要讲解的「洗牌算法...如上图所示，需要布雷的个数为 5 ，但在最后一次的随机布雷过程中只埋了 4 颗雷。 方法二 方法二是对方法一的改善：既然会重复埋雷，那么只需要再埋雷的过程中判断一下该位置是否已经埋雷即可。...这种方法的一个弊端就是对于 swapTime 的依赖程度很高，如果设置的交互次数少了，大部分雷都还是按照一开始的顺序安置，都在最前面的位置，全部的雷并不是随机排放。...最重要的一点是：每个位置安置雷的概率并不是等可能的，也就意味着它不能做到随机化。 我尝试过在小程序上进行概率模拟，搞了半天也没弄好，每次都会卡死，后续发现能优化继续模拟出概率来的话再补上。...总结 在大部分情况下，方法二 与 方法三 是可以满足我们随机化处理的过程的，但方法二有可能运行卡死崩溃，方法三中每个位置安置雷的概率并不是等可能的。
Kibana 与 Elasticsearch中的警报功能警报是Elastic Stack的一个重要组成部分。你可以使用存储在Elasticsearch中的数据，在满足特定条件时触发警报。...图片在日志应用程序的背景下创建的警报规则（conditions和actions）是指来自各个日志相关索引中包含的日志数据。...何时使用 Alert 或 Watcher大多数情况下，我们优先选择Kibana Alert，特别是当你需要告警的场景与以下场景之一吻合时，请选择开箱即用的Kibana Alert，会让你事半功倍：APM...Failed transaction rate threshold 当服务中的事务错误率超过定义的阈值时告警。Latency threshold 当服务中特定事务类型的延迟超过定义的阈值时告警。...Watcher允许你根据你可以在Elasticsearch查询DSL中编写的任何查询和聚合来创建规则。
现在好了，你结婚了，只要跟你的另一半说一声，她就会心领神会，把衣服给你拿过来，然后帮你穿上，是不是感觉很爽？Spring有三种配置方法，这三种配置方式如何选择？...注解用起来非常地简洁，代码量十分少，因此是项目的第一选择 当需要注入代码不是自己维护的第三方jar包中的类时，或者需要更为灵活地注入，比如说需要调用某个接口，查询数据，然后把这个数据赋值给要注入的对象...，我项目中有一个ClassA需要继承Storm中的一个ClassB，但是ClassB是一个抽象类，不能在XML中配置，也不能在JavaConfig中创建出来，直接在ClassA上加上@Component...是从context中通过getBean方法拿的，但是在其他的类中怎么获取到context，其实Spring提供了一系列Aware接口，只要实现这些接口，就能获取到要东西，我们只要实现ApplicationContextAware...接口，就可以获取到context，为了方便我直接封装了一个工具类，通过 SpringHellper.get(ClassC.class) 即可获取Spring管理的ClassC，并能在ClassA中愉快的使用了
在机器学习中，分类器作用是在标记好类别的训练数据基础上判断一个新的观察样本所属的类别。分类器依据学习的方式可以分为非监督学习和监督学习。...在监督学习方式中，每个训练样本包括训练样本的特征和相对应的标签。...可以依据下面四个要点来选择合适的分类器。 1. 泛化能力和拟合之间的权衡 过拟合评估的是分类器在训练样本上的性能。 如果一个分类器在训练样本上的正确率很高，说明分类器能够很好地拟合训练数据。...分类函数的复杂度和训练数据的大小 训练数据的大小对于分类器的选择也是至关重要的，如果是一个简单的分类问题，那么拟合能力强泛化能力弱的分类器就可以通过很小的一部分训练数据来得到。...另外在实验中，也可以通过从输入数据中去除不相干的特征或者降低特征维数来提高分类器的性能。 4.
亚里士多德认为这三种关系中只有第三种才能叫爱，他认为基于愉悦或功利的相互关系中，有一个取舍条件，这种关系是一种有来有往（quid pro quo）的关系，是一种交易关系，这种交易关系背后不断思考公平的问题...我当然认同这个观点，就如同在我之前写过一篇《我所理解的爱情》中，把爱分成四个层级，低级自恋，中级交易，高级规则，顶级就是如果爱就去爱。...但在实际的生活中很难达到这个理想状态，所以我今天想说一点我的其他思考，就是人生，包括爱情和职业等问题在内，都是一个选择的问题。 我们先岔开这个话题，说点别的事情。...遗憾，是人生中的一个永恒命题。 所以人生不必遗憾，凡是发生的定是要发生的。既然自己选择了，就这样走下去，至于是晴空万里还是阴云密布，都接受好了。因为，这是自己的选择。...回到起初的那个问题上去，选择性伴侣也好，选择商业伙伴也罢，还是最终选择了精神伴侣，都是自己的选择，别人其实很难指手画脚，只要你自己愿意，不后悔，乐在其中就好了。
现在做群体基因组的论文大部分会公开自己论文分析中的变异检测结果，通常是vcf文件，我们自己可以把vcf文件下载下来试着复现论文中的内容，有时候vcf文件过大，每一步处理起来都会花费比较长的时间。...有时候就想把这个vcf文件缩小，随机选择一部分。 查了一下，没有找到现成的工具或者脚本。尝试自己写脚本，没有思路。...试着在通义千问上问了一下python的实现方法（通义千问我个人用起来还挺好用的，也是免费的，推荐大家可以试一下。自己想写正则表达式每次问都能给出正确的答案）。...给出的思路是使用random这个模块里的random()函数。...这个函数随机生成一个小于1的数，如果我们想要随机取vcf文件中的10%，就设置random.random()<0.1,符合这个条件就输出行。最后输出的行就是所有的行的10%左右。
不会影响实施业务，客户对实施厂商的选择是竞标方式，客户更加偏向实施能力强的厂商 事情并非突然，公司之前做好了各种评估与预案，已经有足够的实力直面竞争挑战。直接体现出公司对上下游的强议价权和竞争力。...客户受到竞争对手的压力，也不会选择竞争对手。由此来看我们确实给竞争对手一定的压力。不管原因是什么，希望各位看到汉得信息的投入。 Q：现在和SAP合作出现问题，其他合作代理商未来是否也会发生类似情况？...国际性大公司在竞争性环境应该是很自在的，因此这是一个假设情况。我们需要看别的公司的应对的能力，如何处理竞争。这件事情坚定了我们发展的路径。...现在SAP总顾问在中国有10w，已经变成通用产品，客户选择权在自己手上。因此，这是不同的情况。 Q：如果现在两款SRM和汇联易比较出色，会不会对这两款产品有一些计划？...我们也在做同样的事情，处于初级阶段，需要向埃森哲学习。 Q：汉得信息中，例如汇联易这种与SaaS较为接近的项目储备多吗？ A：SaaS是整个世界的潮流，客户不会用一个产品，而会选取最好的。
java中Selector如何选择通道 1、可以通过 Selector 管理多个 SelectableChannel，它的 select() 方法可以监测哪些信道已经准备好进行 I/O 操作了，返回值代表了这些...I/O 的数量。...int select() int select(long timeout) int selectNow() 2、当调用 select() 方法后，它会把代表已经准备好 I/O 操作的信道的 SelectionKey...保存在一个集合中，可以通过 selectedKeys() 返回。...以上就是java中Selector选择通道的方法，希望对大家有所帮助。
首先，VARCHAR和CHAR是两种最主要的字符串类型。...在设计用于存储字符串的表字段时，可能会对到底选哪个类型有所犹豫，确实如果不了解它们之间的区别，选择上不会那么容易，本篇将详细介绍它们之间的区别以及如何正确的选择恰当的类型。...对于字符串数据如何存储在磁盘和内存中，不同存储引擎具体的实现也不同，所以，接下来的内容仅限于InnoDB存储引擎。 区别 下面用一张图来展示VARCHAR和CHAR之间的区别。 ?...选型 同样用一张图来展示如何选择VARCHAR和CHAR存储字符串。 ?...小结 对存储字符串选型来说，可以根据上面指出的原则来进行选择，但有一点是一样的，那就是只给与真正需要的空间，因为更长的列会消耗更多的内存。 END 如果觉得有收获，记得关注、点赞、转发。
前言：扫雷与算法：如何随机化的布雷（一） 先来思考一个问题：有一个大小为 100 的数组，里面的元素是从 1 到 100 按顺序排列，怎样随机的从里面选择 1 个数？...但，还是有个小问题，考虑一下极端情况：有一个大小为100的数组，里面的元素是从 1 到 100 按顺序排列，怎样随机的从里面选择 99 个数。...如果按照上面的方法操作，越往后选择的数字跟前面已经挑选的数字重复的概率越高，这就会造成如果数组很大，选择的数字数目也很大的话，重复次数在量级上会很大。...所谓的打乱指的是，你所执行的操作，应该能够 等概率地生成 这 54! 种结果中的一种。 洗牌算法就能做到这一点。...这个算法很牛逼却很好理解，通俗的解释就是：将最后一个数和前面任意 n-1 个数中的一个数进行交换，然后倒数第二个数和前面任意 n-2 个数中的一个数进行交换。。。 ?
本视频主要讲解两个问题：（1）模型选择问题；（2）样本数据集的处理，在上节视频的基础上将样本集更细分为训练集、验证集、测试集三类。...本节实质上还是讲如何通过样本数据找到一个适合于解决对应问题的算法模型。 还是说过拟合 如果用多项式拟合，对训练集的拟合效果很好，但往往意味着很差的泛化能力。就是越是好看的花架子，实战可能越差。 ?...那到了实际问题时，如果采用多项式拟合，最高要选择多少次方？如下图的1到10次方。 ?...代表模型选择的参数 那，如果想用一个算法来选择这个多项式的最高次幂，我们可以把这个最高次幂也设计为一个待求解的参数d，那么对应的每个d的取值都会有一组多项式的系数参数\theta，对应的每个模型也会有一个测试误差函数...那求解最好模型的问题，也就变成了求解上图中最小测试误差的问题。比如最后可能d=5最好，那对应的五次多项式的拟合结果即是所求。 ? 上面所说的就是模型选择的基本思路。
在2020 年 3 月的更新中，按钮有了一个名为"页导航"的新功能： ? 那么我们该如何在“页导航”和“书签”之间做出选择呢？...这时候，页面导航显然是最好的选择。 注意： 在 Power BI Desktop中，要实现此功能，请使用Ctrl+左键单击。...原因是在桌面应用程序中，单击意味着选择项目，并在编辑器中对该项目应用一些格式或其他配置。在 Power BI 网站或移动应用程序中，用户只需只需单击一次左键即可。...隐藏一个可视化对象时，它是不会被加载的，这很合理，所以我就应该使用书签吗？ 严格来说，对你来讲，哪些是重要的，哪些是次要的，这决定了你该如何选择。...在很长一段时间里，我喜欢用书签，但是当我发现在做一些数据量比较小的项目时，页导航做起来的确更加便利。不过，书签给用户的如丝般顺滑的体验，是页导航无论如何也不能给的。
两样本的孟德尔随机化研究只需要基于gwas summary数据，就可以研究暴露因素和结局变量之间的因果关系，是最广泛使用的研究手段之一。...要保证MR研究结果的可靠性，需要在分析的各个环节进行有效的质控。...孟德尔随机化研究中以遗传变异为工具变量，而合格的工具变量需要符合以下几个条件 与暴露因素的强关联，称之为关联性假设 与混杂因素相独立，称之为独立性假设 只会通过暴露因素对结局变量造成影响，称之为排他性假设...Q检验要求条件的个数要大于等于2，而且每个样本的数值为分二类的数值。其空假设为所有条件下数值的分布相同，其统计量称之为Q, 计算公式如下 ? 其中 ?...在MR分析中，为了确保分析结果的可靠性，有必要进行无效工具变量的检验。
1.简单的分类网络模型 假设我们需要一个分类器(classifier)将下图所示的红色的点和蓝色的点区分开来。...Cost after iteration 13000: 0.6931471805599453 Cost after iteration 14000: 0.6931471805599453 迭代过程中的...Cost after iteration 13000: 0.38497849983013926 Cost after iteration 14000: 0.38278397192120406 迭代过程中的...Random Initialization的弊端在于一旦随机分布选择不当，就会导致网络优化陷入困境。...Cost after iteration 13000: 0.0845705595402428 Cost after iteration 14000: 0.07357895962677366 迭代过程中的
但是，为企业选择合适的PaaS却非常困难，特别当你寻找的是专门为构建和部署应用程序而设计的平台（应用平台即服务，aPaaS）时。...关于如何选择正确的PaaS的最佳建议来自Gartner的报告“选择应用程序平台服务的七个关键标准”。以下是该报告的重点内容。...选择提供者管理还是自我管理的aPaaS 由供应商管理的aPaaS由供应商运行，而自我管理的aPaaS则由用户公司运行。...Gartner认为，当企业需要全面的云体验，并且倾向于让其他人来处理基础架构时，提供商管理的aPaaS是最合适的选择。...仔细检查这些以及其他重要因素，例如你将要选择的供应商的生态系统，以及aPaaS是否提供业务价值或按用途计价模式。 要获得Gartner的报告以得到关于选择aPaaS的更多详细信息，请单击此处。
在上周的[[3.0 颜色选择]]当中，提到了几个用来选择颜色的工具。这里我们就对这些工具进行一下简单的介绍。...ADOBE COLOR ADOBE COLOR (https://color.adobe.com/zh/create/color-wheel) 是 ADOBE 出品的一个选择颜色选择工具。...色轮 在这个色轮当中，可以基于自己的目的来选择合适的颜色。同时在工具的左侧有一个颜色选择的分类。我们可以先选择想要颜色的颜色分类。然后再转动色轮即可。 2....DESIGN SEEDS DESIGN SEEDS (https://www.design-seeds.com/) 是一个通过现实生活中的照片来提取的一些好看的配色。...其他的则是一些选择好的一些配色方案。如果对自己选择颜色不自信的话，可以使用在这几个搭配好的配色方案来进行绘图哈。
孟德尔随机化研究借助遗传变异这一工具变量，来评估暴露因素与结局变量之间的因果效用。为了准确评估因果效应的大小，有多种方法相继被发明。本文重点看下其中常用的两种方法。 1....Xk表示的是在遗传变异与暴露因素的gwas分析中，k这个位点对应的效应值，beta值。类似的，Yk表示的是在遗传变异与结局变量的gwas分析中，k这个位点对应的效应值。这种计算方法称之为比值法。...对于所有工具变量总的因果效应值，通过meta分析中的固定效应模型来评估，公式如下 ? 对应的标准误计算如下 ? 通过加权线性回归来进行求解，强制线性回归的截距项为0。...在IVW中，假设各个遗传变异是相互独立的。当存在多效性时，对因果效应的估计会出现偏差。 2....这里的偏倚在MR分析中，通常就是指遗传变异的多效性。当存在多效性时，用MR-Egger方法会更加合适。 在TwoSampleMR包中，默认就是采用这两种方法来评估效应值。
我们日常使用浏览器的步骤为：启动浏览器、打开一个网页、进行交互。而无头浏览器指的是我们使用脚本来执行以上过程的浏览器，能模拟真实的浏览器使用场景。...主要是用作爬虫，用以捕捉Web上的各类数据；这里的无头主要是指没有界面，完全是后台操作。它就是一个真实的浏览器。只是这个浏览器是无界面的。...在爬虫中使用无头浏览器有很多的注意事项，比如我们的业务场景是否适合使用无头浏览器、我们可以通过这些方面进行判别，如果目标网站反爬不是很难，可以直接通过简单的http请求进行采集，不适合使用无头浏览器方案...反之如果网站有多种验证机制，例如需要验证登录、js反爬策略，如果研发不能进行网站行为分析的情况下，建议使用无头浏览器伪装正常用户，并且需要搭配代理一起使用，代理建议使用像亿牛云提供的爬虫代理去访问网站效果会更好...，我们在使用浏览器时要注意版本是否一致，可以查看具体的帮助说明，如果不一致，即使程序能够运行，也会出现爬虫代理认证信息失败，需要弹窗要求手动输入认证信息的问题。
在物联网的设备设计中，从低成本和低功耗的角度看，Android肯定比不过嵌入式Linux。但在选择用于部署Linux的发行版本时，却一直饱受困扰。 ? 什么是 Linux 发行版？...一个粗略的比喻是一个超市，在那里货架上有许多商品可供选择，每个用户选择他们认为有意义的商品。 ? 基于二进制还是基于源代码的发行版？ 发行版大体上可以分为两类: 二进制和基于源代码的发布。...另一方面，基于源代码的发行版侧重于提供一个框架，在这个框架中，最终用户可以从源代码构建所有组件本身。 这些发行版还提供了一些工具，可以轻松地选择一个合理的开始组件集合，并根据需要调整每个组件的构建。...Yocto 由一系列配方组成，每个配方都描述了如何构建系统的一个模块(例如库、守护程序、应用程序等)。...然后被分层收集，并配置它们应该如何一起使用的各个方面，从编译标记到功能特性，再到它们如何显示的详细信息。 每个目标构建将由几个这样的层组成，每个层从较低的层添加或删除包，或者修改它们的默认行为。
MRP运行时会展开物料的BOM的，当物料有多个BOM时，系统是如何选择的呢？本篇将介绍一下MRP选择BOM的逻辑。 我们看一下系统是如何配置的？...1、BOM的选择ID IMG-->生产-->物料需求计划-->计划-->BOM展开-->定义BOM和选择： ? ?...这两个配置决定了MRP运行时，选择哪一种BOM用途的BOM。...在R3/ECC系统中，物料主数据MRP4视图中有一个BOM选择方法的参数可以设置BOM是按订单数量、展开日期、生产版本等来选择多重BOM的选项。 ?...但是在S4版本中，由于生产版本是强制的，所以这个选项取消，都是通过生产版本来选择。所以对于展开日期和批量大小，也参考生产版本中的设置。 ? ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
