/superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header 所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，...也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。...- - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示值，...则： =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中，ISNUMBER(B2:I2)是判断值是不是数字，可以根据情况改成是不是空白ISBLANK
今天咱来聊一聊 Ambari 如何集成 Apache Hadoop 哈，自从 cloudera 公司将 hortonworks 公司收购后，hdp 就不迭代更新了，这对 Apache Ambari 也产生了很大影响...Ambari 是 Apache 顶级项目，支持二次开发，也支持自定义服务集成到 Ambari 中。...Elasticsearch、Kylin、Flink、DolphinScheduler 等 集成公司自研的服务，比如 spring boot 工程、python、go 语言工程等 为 HDP 各组件升级指定版本 将...HDP 替换为 Apache Hadoop 理论上来说，任何服务都可以集成到 Ambari，实现页面可视化安装部署，非常方便。
@ConfigurationProperties 是一个spring boot注解，用于将配置文件中的属性值绑定到一个 Java 类中。...功能介绍：属性绑定：@ConfigurationProperties 可以将配置文件中的属性值绑定到一个 Java 类中的属性上。...通过在类上添加该注解，可以指定要绑定的属性的前缀或名称，并自动将配置文件中对应的属性值赋值给类中的属性。...类型安全：通过属性绑定，@ConfigurationProperties 提供了类型安全的方式来读取配置文件中的属性值。它允许将属性值直接绑定到正确的数据类型，而不需要手动进行类型转换。...当配置文件中的属性值被绑定到类的属性上后，可以通过依赖注入等方式在应用程序的其他组件中直接使用这些属性值。属性验证：@ConfigurationProperties 支持属性值的验证。
KMM.m function [laKMM, laMM, BiGraph, A, OBJ, Ah, laKMMh] = KMM_mmconv(X, c, m,...
最终预测的常见解决方案是直接最大化每个Proposals与真实边界框之间的重叠，然后采用胜者通吃排名或非极大值抑制。在这项工作中，作者提出了一种简单而有效的替代方法。...作者提出了一种简单的方法：将Proposals到真实值的回归问题和Proposals到候选选择的分类问题分解为更容易解决的交集和并集问题。...传统的NMS虽然有效，但已被诸如Soft-NMS等变体所超越，它们调整置信度而不是丢弃检测，从而在拥挤场景中提高了性能。学习NMS引入了适应性，通过将抑制标准集成到神经网络训练中来实现。...为了通过基于交点的分组获得最终的物体检测输出，作者需要对Proposal进行排序和聚类，类似于非极大值抑制。而不是只保留顶部的BBox，作者取同一聚类中所有回归交点的并集作为输出。...然后，作者将那些与同一真实目标（利用已知的真实标签）具有交点与并集（IoU）重叠大于0.5的Proposal分组在一起。最后，作者将这些交叠区域组合起来并对其进行细化，以形成最终的边界框。
（3）从最低位的分组到最高位的分组依次写入字符数组。 leveldb底层对一些key的大小使用了varint的编码方式。...五、leveldb的compaction leveldb 中的compaction分两种：内存中的memtable数据compact到sst文件以及磁盘中的sst文件做归并排序整到到下一层的sst文件。...到level中选出跟这个key范围重叠的文件集合expanded0。...如果expanded1的文件个数跟inputs[1]一样，则用expanded0代替inputs[0]，expanded1代替inputs[1] 上述都做完后算出level+2中，跟上面算出key范围重叠的文件集合放到...循环期间会有一个判断，如果当前所有遍历过的key在grandparents中重叠范围大于指定的值后，会提前停止compaction。
贪心算法的基本思想如下： 首先定义问题的优化目标，明确要求找到最大值或最小值。 从问题的所有可选解中，选择一个局部最优解，作为当前的选择。 接着，检查该局部最优解是否满足问题的约束条件和要求。...如果满足约束条件和要求，则将该局部最优解加入到最终解集合中。 否则，舍弃该局部最优解，并回到第2步，继续选择下一个局部最优解。 最终得到的解集合就是整个问题的全局最优解。...贪心选择性质：假设 A 是活动集合 S 的最大兼容活动集合，活动1具有最早的结束时间。我们的目标是证明活动1总是包含在 A 的最优解中。...由于活动1和活动 k 的结束时间不冲突，并且活动1的结束时间早于活动 k ，我们可以将活动1替换为活动 k 并获得另一个兼容活动集合。由于我们并没有减少活动的数量，因此新的解至少与原始解一样好。...目标是将这些活动分配给尽可能少的资源（例如会议室、机器等），同时确保没有两个在同一资源上分配的活动在时间上重叠。
图像中的轮廓也被用来定位目标建议框。另一种成功的方法是将问题框定为能量最小化，其中参数化的能量族代表分组的各种偏差，从而产生多种不同的解决方案。...此外，KITTI的评估要求汽车与地面真实值有更高的重叠，以使检测被认为是正确的。由于大多数现有的对象/区域建议方法依赖于基于强度和纹理的超级像素分组，它们在这些具有挑战性的条件下失败了。...现有的方法包括纯RGB， RGB- d，到视频。在RGB中，大多数方法都是基于颜色和纹理相似性将超像素合并成更大的区域。...Pepik等人的[27]将可变形的基于零件的模型[1]扩展到3D，方法是将不同视点的零件连接起来，并使用3D感知损失函数。在[28]中，使用了来自对象实例的可视和几何集群的模型集合。...设F为一个自由空间网格，其中F(p) = 1表示从摄像机到体素p的射线不击中已占据的体素，即，体素p在自由空间中。
从异常信息提示来看，我注意到 errmsg 字段值：“can't do command: group on sharded collection”，大意是说分片文档（sharded collection...每个shards都依次执行mapper和reducer，并将结果写入到本地的临时collection中，结果数据是根据_id（即reducer的key）正序排列。...当所有的shards都reduce完成之后，将各自结果数据中_id的最大值和最小值（即min、max key）返回给mongos。...，此后mongos将partiton信息封装在finalReduce指令中并发给每个shard，最终每个shard都会收到一个特定的partition的任务；partition不会重叠。...（不指定使用临时集合，在客户端断开后自动删除） finalize：最终处理函数（对 reduce 返回结果进行最终整理后存入结果集合） Scope：向map、reduce、finalize导入外部变量
在这篇论文中，研究者介绍了同步分布式 DL 中一种新型通信策略，它主要由梯度缩减编排和梯度张量分组策略组成。这些新技术令计算和通信之间产生了最完美的重叠，并且完成了近线性的 GPU 扩展。...在分布式计算中，一般我们可以将不同的计算机视为不同的计算节点，它们通过互联网相连而组成整个计算集群。现在重要的就是找到一种方法将计算力与模型训练相「结合」，也就是分布式策略。...将数据并行扩展到大规模的超级计算机系统也是由后者的传统负载（包括科学的数值模拟）推动的。...然后，我们就能根据不同的颜色将梯度张量分组（如图 4 所示）。然后，仅针对所有等级上都已经准备完全的组进行集合操作（Collective operation）。...「分组」的优势之一是使用户能够灵活地以开发 DNN 模型体系结构的方式制定集合，从而实现更高的效率。 ? 图 4：分组图示。
然而在现实世界中，不存在两个平行时空，针对同一用户，我们只能观察到其接受策略A或策略B的一种效果，即反事实结果是观测不到的。 因此，在现实世界中，我们通常采用实验的方法做出决策。...具体如下图所示： 图5 业界流行的两种分流框架 基于层、域嵌套的重叠分流框架：该分流框架的特点是事先将流量随机打散做桶号标识并提前规划流量的用途，如上图所示，提前将全国流量划分为10等份并用1到10桶号来标识流量...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。...人员方面，我们将算法（实验用户）、算法工程、数据科学（下称数科）有机组合成了一个虚拟团队，数科同学在策略迭代之初，就参与到算法年度目标的讨论中，辅助算法一起制定量化策略好坏的综合评估指标，并基于场景特点选择合适的实验方法...，完成对应场景下的实验设计，算法工程同学，负责将新方法集成到实验平台，作为公共能力为用户提供服务。
但值得注意的是，上述两次操作并不是可逆关系，对于同一个卷积核（因非其稀疏矩阵不是正交矩阵），结果转置操作之后并不能恢复到原始的数值，而仅仅保留原始的形状，所以转置卷积的名字由此而来。...总而言之，输出中间部分的像素从输入中接收的信息存在重叠区域。在示例（b）中的卷积核大小增加到3时，输出所接收到的大多数信息的中心部分将收缩。但这并不是最大的问题，因为重叠仍然是均匀的。 ?...如果将步幅改为2，在卷积核大小为2的示例中，输出上的所有像素从输入中接收相同数量的信息。由下图（a）可见，此时描以转置卷积的重叠。...若将卷积核大小改为4（下图（b）），则均匀重叠区域将收缩，与此同时因为重叠是均匀的，故仍然为有效输出。...由此，**有效的感受野大小随层而指数增长，而参数的数量仅线性增长。**这篇论文中扩张卷积的作用是系统性地聚合多个比例的形境信息，而不丢失分辨率。
在本研究中，我们从脑电数据的几何角度研究了这些假设，将微状态地形作为原始通道空间子空间的基向量。...根据每个时间点具有最大绝对值相关性的微状态模板，将GFP峰值标记为微状态之一。我们将最强相关性模板称为该时间点的“父”微状态。最后，为相邻时间点分配与最近GFP峰值的微状态相对应的父微状态。...2.6 将GFP分组为范围 为了了解微状态距离是否取决于GFP，我们定义了三组GFP范围(分别为每个受试者进行分组)：(1)GFP峰值点(图1B)。...为此，我们从2004个偶极子的集合中随机选择了4个偶极子，它们代表了微状态的生成器。这4个偶极子按照它们投射到头皮上时有明显的模式来选择(图5A1)。...4.2 离散与连续脑电微状态的比较 对于父和非父向量，大多数距离分布重叠。GFP峰值包括低GFP值和高GFP值，低GFP点反映了最差的微状态可分性(图2G)。
a图代表经过第5个卷积层后的feature map有20个神经元，选取stride=3做非重叠pooling，有以下3种方式：（通常我们只使用第一种） △=0分组:[1,2,3]，[4,5,6],[7,8,9...，把全连接层到全连接层的映射可以看成采用1x1卷积核的卷积操作。...网络输出 回归网络的输出例子如下，单图下生成多个BB的预测，这些BB倾向于收敛到一个固定位置并且可以定位物体姿势多样化的情况，当然计算复杂度不小，所以没法用到实时检测中。 ? 预测融合策略 a....对任意尺度s分别输入BB 回归网络，用表示每个类别对应的BB集合； c. 将所有合并为大集合； d....，多尺度得到的分类集合中，正确分类会占有优势（置信度、匹配度、BB连续度等），随着迭代的过程正确分类的BB被加强，错误分类的BB被减弱直到消失，不过这个方法确实复杂，可以看到在后来的算法有各种改进和替换
图4：每种方案的数据大小和存储大小之间的比较 图4显示了每个集合的两种尺寸。系列中的第一个值是存储在磁盘上的集合的大小，而第二个值是数据库中数据的大小。...场景三： 基于大小的分组 比较之前的场景时的关键点是，分段数据具有显着的优势。方案2中描述的基于时间的分段将整整一分钟的数据存储到单个文档中。...在大多数情况下，保持这种数据粒度的资源成本超过了能够随时查询到这个级别的好处。在大多数情况下，可以预先聚合和存储数据以便快速查询。在我们的股票示例中，我们可能只想将每天的收盘价存储为值。...使用 remove 语句删除文档 通过数据库备份或 ETL 过程将数据复制到归档存储库后，可以通过 remove 语句从MongoDB集合中删除数据，如下所示： ?...考虑多个集合：一个集中于编写大量插入和最近的数据查询，另一个集合具有重叠在预聚合数据上的历史查询的分块数据。
2.3 group by group by 是对数据进行分组的操作，比如我需要分别计算下一个学生表里面女生和男生人数分别是多少。...因此当 slide 值小于窗口 size 的值的时候多个滑动窗口会重叠，具体语义如下： ? 假设我们要写一个统计连续的两个访问用户之间的访问时间间隔不超过 3 分钟的的页面访问量(PV). ?...Session Window Session 会话窗口 是没有固定大小的窗口，通过 session 的活跃度分组元素。不同于滚动窗口和滑动窗口，会话窗口不重叠,也没有固定的起止时间。...假设我们要写一个统计连续的两个访问用户之间的访问时间间隔不超过 3 分钟的的页面访问量(PV). ?...3.4 Sink 定义 我们简单的将计算结果写入到 Apache Flink 内置支持的 CSVSink 中，定义 Sink 如下： ?
NOSQL从一出生就是带着解决关系数据中的某些场景的不突出/不擅长的使命。...，模式自由的文档型数据库 面向集合(Collenction-Orented) 意思是数据被分组存储在数据集中被称为一个集合(Collenction)。...集合的概念类似于数据库中的表，不同的是它不需要定义任何模式 模式自由(schema-free) 意思是集合里面没有行和列的概念，下面的两个例子是可以存储在同一个集合中： {“name”...:”mongo”} {“age”:25} 文档型(documents) 意思是我们存储的数据是键值对的集合，键是字符串，值可以是数据类型集合中任意的类型，包括数组文档，每个文档相当于关系型数据库中的一个记录...水平伸缩性 自动分片部署数据到机器集群的功能 复制集合（replica sets）能够为低延迟高吞吐量的部署提供最终一致性。
通过计算各个数据集彼此的重叠程度，进而来对不同的形状进行重叠，最后得到一个可以展示不同数据集重叠的图形。 简单的韦恩图，其实利用AI都可以自己绘制。...我们其实只需要画几个圆，然后进行各自的重叠，进而把各自重叠的个数放里面就可以。另外还有一些韦恩图，对于代表数据的圆，可以基于数据的大小而变化，这样看着更加合理一些。...基本使用很简单，我们需要的就是要统计出各个数据集当中各个可能分组的个数。输入到相关的位置即可。 对于这个软件，优点当时，可以进行各种自定义的调整，但是缺点是需要自己来统计各个分组当中的个数。...以下就是一个四个集合绘制的韦恩图。 韦恩图的替代 对于韦恩图而言，如果是五个以下的数据来进行取可视化的话，还是可以很清楚的展示数据的分组的。
引言 得益于深度学习的发展，端到端的生成式聊天系统在模型层面的研究工作在近两到三年中取得了长足的进步 [1-5]。...而大多数回复生成模型的关键组件循环神经网络（RNN）在实际的应用中很难捕获长距离的语义信息。此外，回复过长，「序列-序列」模型中的解码器也很难训练，并且生成过程中的效率也会受到影响。...将与当前话语语义相似的语句的回复作为当前话语的回复是合理的，因此，作者将 15 个最相似语句的回复收集起来作为当前话语的回复。而在社交网络中噪声比较大，会有一些不合理的回复混入到其中。...图 3 测试集的回复个数分布 本文主要的目的是构建一个可以评价对话模型多样性的测试数据集，为此，作者对获取的回复集合进行了分组，每个组内的回复语义高度相关，组之间的语义有较大差异。...首先，通过回复之间的词重叠度的将回复自动分组。这种自动分组方法非常粗糙，只能将一些词重叠比较多的回复归并到一个组里，而对于那些语义相近用词差异很大的回复没法合并到一个组里。
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