在软件开发中，测试是确保代码质量和稳定性的关键步骤之一。而自动生成测试用例可以大大提高测试效率和覆盖率。GraphWalker 是一个基于模型的测试工具，能够帮助开发者通过定义和遍历图模型来自动生成高质量的测试用例。
DES加密/解密算法是一种可逆的对称加密算法，这类算法在加密和解密时使用相同的密钥，或是使用两个可以简单地相互推算的密钥，一般用于服务端对服务端之间对数据进行加密/解密。中文全称为：数据加密标准（Data Encryption Standard，缩写DES）。
这个方法用来创建ThreadLocalRandom随机数生成器，如果当前线程中threadLocalRandomProbe的变量值为0，则说明是第一次调用current方法，那么就调用localInit方法初始化种子变量。
AES加密/解密算法是一种可逆的对称加密算法，这类算法在加密和解密时使用相同的密钥，或是使用两个可以简单地相互推算的密钥，一般用于服务端对服务端之间对数据进行加密/解密。它是一种为了替代原先DES、3DES而建立的高级加密标准（Advanced Encryption Standard）。
用来处理很多数值方面的运算，使用数值函数，可以免去很多繁杂的判断求值的过程，能够大大提高用户的工作效率。
OpenAI最新论文中，详细介绍了在复古平台游戏Montezuma’s Revenge中AI胜过人类玩家。表现最佳的迭代发现了第一关中24个房间中的22个，偶尔几次会发现所有24个房间。
当我们向一个失败的后端进行连接时，通常不希望立即重试(为了避免请求flooding网络或者服务器) ，而是去做一些某种形式的指数backoff。 我们有几个参数：
朋友推荐了一本书《SQL Cookbook》，翻译过来就是《SQL经典实例》，讲的都是SQL编写层面的案例，例如获得随机数、NULL值判断、求中位数、日期计算等，都是日常工作中可能用到的，但是有些知识点可能稍微模糊，用的时候，得琢磨下，或者有些知识点不了解，你不知道通过SQL还可以实现某个功能，借此机会，系统回顾一下SQL相关的开发技能，争取了解之前不知道的，巩固之前模糊的知识点，跟大家共享读书笔记。
接触过机器学习的小伙伴都应该知道，梯度下降法并不是一个机器学习算法，而是一种基于搜索的最优化方法，在机器学习尤其是深度学习的凸优化中使用尤为广泛。给定一个损失函数，如果该函数是凸函数，在学习率合适的情况下，它能够快速搜索到极小值。类似的还有梯度上升法，只是变换下正负号而已，一个是最大化效用函数，一个是最小化损失函数或者成本函数。在求一个函数的最大值或最小值时，沿其梯度方向进行搜索可能是最有效也是最普遍的方法之一。
2Host API简述 使用host api,用户需要在头文件的部分包含 curand.h，并且添加CURAND的动态链接库，即在LINKER的INPUT里面添加”curand.lib;”。这个文档是基于CUDA runtime的，所以用户的代码也应该是在runtime时调用的。而driver API是不支持CURAND的。 触发器生成随机数，CURAND同过内部的封装产生伪随机数列或者真随机数列。具体的步骤如下： 1 使用函数curandCreateGenerator创建一个新的目标类型（参考 触发器类型
Hive在执行MapReduce任务时经常会碰到数据倾斜的问题，表现为一个或者几个reduce节点运行很慢，延长了整个任务完成的时间，这是由于某些key的条数比其他key多很多，这些Key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，从而导致某几个节点迟迟运行不完。
原文链接：https://blog.csdn.net/yoggieCDA/article/details/100703311
这篇博客主要总结一下常用的激活函数公式及优劣势，包括sigmoid relu tanh gelu
在Java语言中，主要是利用final关键字来定义常量。当常量被设定后，一般情况下就不允许再进行更改。如可以利用如下的形式来定义一个常量：final double PI=3.1315。在定义这个常量时，需要注意如下内容：
注意：有些人可能会将每个用户都不同的字段（uid、手机号之类的）来作为盐。很明显这是不规范的，几乎违背了上面三条盐的生成规则。 在实际项目中，盐不一定要加在最前面或最后面，也可以插在中间，或者分开插入，还可以使用倒序，等等，进行灵活调整
3DES数据加密算法是一种可逆的对称加密算法，也称三重数据加密算法（英语：Triple Data Encryption Algorithm，缩写为TDEA，Triple DEA），或称3DES（Triple DES），它是一种为了替代原先DES而建立的数据加密标准。
某初创企业的主营业务是为用户提供高度个性化的商品订购业务，其业务系统支持PC端、手机App等多种访问方式。系统上线后受到用户普遍欢迎，在线用户数和订单数量迅速增长，原有的关系数据库服务器不能满足高速并发的业务要求。 为了减轻数据库服务器的压力，该企业采用了分布式缓存系统，将应用系统经常使用的数据放置在内存，降低对数据库服务器的查询请求，提高了系统性能。在使用缓存系统的过程中，企业碰到了一系列技术问题。
选自arXiv 机器之心编译 作者：赵鹏、周志华 参与：吴攀、黄小天 在线机器学习应用中，数据总是会随时间增多，怎么开发能有效应对这种动态情况的算法是一个值得关注的热门研究主题。近日，南京大学研究者赵鹏和周志华在 arXiv 发布了一篇题为《Distribution-Free One-Pass Learning》的论文，提出了一种有望解决这一问题的算法 DFOP。机器之心对该论文进行了摘要介绍，更多详情请参阅原论文。 论文：无分布一次通过学习（Distribution-Free One-Pass Learn
我们在项目中使用缓存通常都是先检查缓存中是否存在，如果存在直接返回缓存内容，如果不存在就直接查询数据库然后再缓存查询结果返回。这个时候如果我们查询的某一个数据在缓存中一直不存在，就会造成每一次请求都查询DB，这样缓存就失去了意义，在流量大时，可能DB就挂掉了。
今天主要是讲解以下知识点： 1、引用类型变量的创建及使用 2、流程控制语句之选择语句 3、流程控制语句之循环语句 4、循环高级
MergeTree引擎以及隶属于MergeTree引擎族的所有引擎是Clickhouse表引擎中最重要, 最强大的引擎.
一般大家都知道ArrayList和LinkedList的大致区别： 1.ArrayList是实现了基于动态数组的数据结构，LinkedList基于链表的数据结构。 2.对于随机访问get和set，ArrayList觉得优于LinkedList，因为LinkedList要移动指针。 3.对于新增和删除操作add和remove，LinedList比较占优势，因为ArrayList要移动数据。 这一点要看实际情况的。若只对单条数据插入或删除，ArrayList的速度反而优于LinkedList。但若是批量
POW：Proof of Work，工作量证明 特点：比特币莱特币等货币型区块链（公有链） 一个符合要求的Block Hash由N个前导零构成，零的个数取决于网络的难度值。要得到合理的Block Hash需要经过大量尝试计算，计算时间取决于机器的哈希运算速度。参与挖矿的矿工竞争将前一区块的hash与一个随机的比特串一起来计算出一个hash值，若输出的hash值满足前若干比特为0，即为解出了该难题，当然，并不能得出计算次数的绝对值，因为寻找合理hash是一个概率事件。当节点拥有占全网n%的算力时，该节点即
如图1所示，还为具有较低计算能力的边缘计算设备设计了参数较少的轻量化模型，这也显示了更好的性能。 github：https://github.com/LSH9832/edgeyolo
Inputs 是与用户交互的组件，用户获取用户输入。Outputs 是 Shiny 通过响应用户输入而在指定区域展示的输出，一般为图表。每个输入组件都有唯一标识符，需要展示的标签名作为参数，其他一些参数则应不同组件提供的不同功能而不同。每个输出组件也有它的唯一标识符。当在 UI 插入一个输出组件后，会自动分配一块空间用于展示，但展示的生成和逻辑都在服务端完成。
来源：https://www.jianshu.com/p/d96906140199
我们在用缓存的时候，不管是Redis或者Memcached，基本上会通用遇到以下三个问题：
本文用来帮助大家理解记忆快速排序，方法和上篇文章一样，着重理解算法基本思想及其代码中的循环控制变量的意义。 基本思想 快速排序属于拿着元素找位置的算法。思路非常简单明了，首先给第一个元素找到它正确的位置并把它放置其中，此时该元素将原数组分为两半，左半边的元素都小于或等于它，右半边的元素都大于它，对这两个子数组重复刚才的操作，直到子数组中只有一个元素，此时排序完成。 由思想到代码 首先，我们用一个forInsert变量存储数组第一个位置上的元素的值。可以通俗理解为我们将第一个位置上的元素“挖”了出来，以便为它
本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
1.概念：约束作用于表中字段上的规则，用于限制存储在表中的数据 2.目的：保证数据库中数据的正确、有效性和完整性 3.分类
先看看RTP时间戳的定义： RTP包头的第2个32Bit即为RTP包的时间戳，Time Stamp ，占32位。 时间戳反映了RTP分组中的数据的第一个字节的采样时刻。在一次会话开始时的时间戳初值也是随机选择的。即使是没有信号发送时，时间戳的数值也要随时间不断的增加。接收端使用时间戳可准确知道应当在什么时间还原哪一个数据块，从而消除传输中的抖动。时间戳还可用来使视频应用中声音和图像同步。 在RTP协议中并没有规定时间戳的粒度，这取决于有效载荷的类型。因此RTP的时间戳又称为媒体时间戳，以强调这种时间戳的粒度取决于信号的类型。例如，对于8kHz采样的话音信号，若每隔20ms构成一个数据块，则一个数据块中包含有160个样本（0.02×8000=160）。因此每发送一个RTP分组，其时间戳的值就增加160。
4、SQL语句语法的优化。（可以用Sybase的SQL Expert，可惜我没找到unexpired的序列号）
示例1 输入： {1,2,3,3,4,4,5} 返回值： {1,2,5} 示例2 输入： {1,1,1,8} 返回值： {8}
本教程将介绍Word2Vec的skip gram神经网络体系结构。我这篇文章的目的是跳过对Word2Vec的一般的介绍和抽象见解，并深入了解其细节。具体来说，我正在深入skipgram神经网络模型。 模型介绍 skip-gram神经网络模型其最基本的形式实际上是惊人的简单; Word2Vec使用了一个你可能在机器学习中看到过的技巧。我们将训练一个带有单个隐藏层的简单的神经网络来完成某个任务，但是实际上我们并没有将这个神经网络用于我们训练的任务。相反，目标实际上只是为了学习隐藏层的权重 - 我们会看到这些权重
先说明SequnceFile的压缩类型（Compression Type）分为三种NONE，RECORD，BLOCK，通过配置项io.seqfile.compression.type指定： NONE, Do not compress records 即不压缩 RECORD, Compress values only, each separately. 每条记录都对value进行一次压缩 BLOCK, Compress sequen
l 对于唯一ID或其它可用字符串或数字表示的值，选择用数字列好过用字符串列。因为相比对应的字符串，可使用更少的字节存储大数字，同时，转换并比较数字速度更快且消耗更少的内存。
2、HTML 标签通常成对出现，分为标签开头和标签结尾，例：<html> </html>
Python是一个基于C语言实现的解释型高级语言, 提供了很多舒适的功能特性，使用起来非常方便。但有的时候, Python的输出结果，让我们感觉一头雾水，其中原因自然是Python语言内部实现导致的，下面我们就给大家总结一些难以理解和反人类直觉的例子。
在 Java 中，生成随机数的场景有很多，所以本文我们就来盘点一下 4 种生成随机数的方式，以及它们之间的区别和每种生成方式所对应的场景。
经常会有人问我, PHP的数组, 如果用foreach来访问, 遍历的顺序是固定的么? 以什么顺序遍历呢? 比如: <?php arr['baidu'] = 2008; foreach (arr
1.C++中cout的用法： C++编程语言互换流中的标准输抄出流，需要知iostream.h支持。读为 "c out"。 这是输出，格式为cout<<n;如果你想隔行输入的话，用cout<<n<<endl;如果你想空格的话为cout<<n1<<" "<<n2; 要输出变量话需要提前定义，不是变量的话，要加引号，如cout<<"Hello,World!"<<endl;这些是常用的。 本实例使用了 endl，这将在每一行后插入一个换行符，<< 运算符用于向屏幕传多个值。 2.定义常量 在 C++ 中，有两种简单的定义常量的方式： 使用 #define 预处理器。 使用 const 关键字。 例如： #define LENGTH 10 #define WIDTH 5 #define NEWLINE '\n' 您可以使用 const 前缀声明指定类型的常量，如下所示： const int LENGTH = 10; 请注意，把常量定义为大写字母形式，是一个很好的编程实践。 3.C++ 修饰符类型 C++ 允许使用速记符号来声明无符号短整数或无符号长整数。您可以不写 int，只写单词 unsigned、short 或 unsigned、long，int 是隐含的。例如，下面的两个语句都声明了无符号整型变量。 unsigned x; unsigned int y; 4.auto 存储类 uto 关键字用于两种情况：声明变量时根据初始化表达式自动推断该变量的类型、声明函数时函数返回值的占位符。 5.std是什么？ std:: 是个名称空间标示符，C++标准库中的函数或者对象都是在命名空间std中定义的， 所以我们要使用标准函数库中的函数或对象都要使用std来限定。 对象count是标准函数库所提供的对象，而标准库在名字空间中被指定为std，所以在使用cout的时候要加上std：：。 这样编译器就会明白我们调用的cout是名字空间std中的cout。 当然还有一种方法： 在main函数的上面使用了两行语句： using std::cout; using std::endl; 那么cout和endl前面就不需要std：： 比如这样改写引例：
编写｜PaddlePaddle 排版｜wangp 虽然PaddlePaddle看起来包含了众多参数，但是大部分参数是为开发者提供的，或者已经在集群提交环境中自动设置，因此用户并不需要关心它们 在此，根据这些参数的使用场合，我们将它们划分为不同的类别。例如，通用类别中的参数可用于所有场合。某些参数只可用于特定的层中，而有些参数需要在集群多机训练中使用。本推文将对各个类别的参数做详细的介绍，点击推文左下角“阅读原文”可查看参数概述 通用 --job ---工作模式，包括: train, test, checkg
Redis中最基本的类型。 Redis中的String 类型是二进制安全的，也就是说在Redis中String类型可以包含各种数据，比如一张JPEG图片或者是一个序列化的Ruby对象。一个String类型的值最大长度可以是512M。
当前语义分割任务存在一个特别常见的问题是收集 groundtruth 的成本和耗时很高，所以会使用预训练。例如监督分类或自监督特征提取，通常用于训练模型 backbone。基于该问题，这篇文章介绍的方法被叫做 decoder denoising pretraining (DDeP)，如下图所示。
在之前的文章《InnoDB的存储结构》介绍的InnoDB的存储结构的组成中，我们知道Change Buffer也是用InnoDB内存结构的组成部分。
缓存失效： 引起这个原因的主要因素是高并发下，我们一般设定一个缓存的过期时间时，可能有一些会设置5分钟啊，10分钟这些；并发很高时可能会出在某一个时间同时生成了很多的缓存，并且过期时间在同一时刻，这个时候就可能引发——当过期时间到后，这些缓存同时失效，请求全部转发到DB，DB可能会压力过重。 处理方法： 一个简单方案就是将缓存失效时间分散开，不要所以缓存时间长度都设置成5分钟或者10分钟；比如我们可以在原有的失效时间基础上增加一个随机值，比如1-5分钟随机，这样每一个缓存的过期时间的重复率就会降低，就很难引发集体失效的事件。 缓存失效时产生的雪崩效应，将所有请求全部放在数据库上，这样很容易就达到数据库的瓶颈，导致服务无法正常提供。尽量避免这种场景的发生。 缓存穿透： 出现场景：指查询一个一定不存在的数据，由于缓存是不命中时被动写的，并且出于容错考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询，失去了缓存的意义。
如果线性子空间是平的纸张，那么卷起的纸张就是非线性流形的例子。你也可以叫它瑞士卷。（见图 7-1），一旦滚动，二维平面就会变为三维的。然而，它本质上仍是一个二维物体。换句话说，它具有低的内在维度，这是我们在“直觉”中已经接触到的一个概念。如果我们能以某种方式展开瑞士卷，我们就可以恢复到二维平面。这是非线性降维的目标，它假定流形比它所占据的全维更简单，并试图展开它。
范围表内容： 通过断点调试可以看到，范围表有4列 sign option low high
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