谷歌搜索控制台中的 “Top linking sites” 部分，每页 500 行 作为一个对前端的曼福斯感兴趣的人， 我忍不住潜入水中， 看看我是否能弄明白原因。...这就是我所看到的：DevTools / Performance 滚动"顶部链接站点"数据网格的性能配置文件，非常低的 FPS "任务"块上的那些红耳朵表明，在滚动时，某些东西需要的时间比可接受的时间要长...这里要做的显而易见的事情是改变使用具有虚拟渲染的数据网格，但让我们看看我们能否以更少的努力改进已经存在的数据网格。...第 5 步 - 改善情况 基于性能配置文件中的数据，我怀疑在滚动网格时，整个页面都已布局。并且指出许多要素的成本很高。要是有办法限制效果就好了 ... ......植入广告：如果您需要一个可执行的数据网格处理 10 万+行与平滑滚动，请务必查看 Bryntum 网格 (由我和我的同事开发).
他对LinuxInsider表示：“Google确实在发行版中存在错误，但是Chrome和Chromium平台经过了广泛的测试，可以防止这些问题。”。...问题概要 谷歌工程师相当肯定丢失的数据是由存储位置改变造成的。然而，修补代码以解决该问题仍然是工程师们面临的挑战。到目前为止，还没有保证补丁能将丢失的数据返回到受影响的安卓应用程序。...实际上，许多安卓应用程序通常只是加载在WebView组件中的一个网站，此过程相当于Chrome的简易版。与在线的SQLite数据库相比，它是一种更简单、更紧凑的本地保存用户设置和数据的方法。...Chrome 79的问题在于人们会丢失数据。...他们抱怨许多受影响的用户卸载了他们的应用。其他开发人员报告说，由于数据丢失，用户正在发布非常负面的评论，非常关注他们下载使用的应用程序是否可靠。 而谷歌没有回应我们关于更新补丁程序进度的请求。
这是很多年前的事情了，从腾讯入职到离职，我用了三周，理由很简单，做大数据的同事看不起做报表的，当然，我是做报表的那个。 做大数据的，就一定能做好报表吗？...为什么要做报表原型设计，举例一个场景：比如以前我做一个填报页，人力部门提过来的，用来录入员工信息，当时只是做了一个简单的页面，大概填入10个信息字段，但是展现的格式修改了3、4次。...到后面需求不断变更，先是不断的增加填报的信息内容；后面发现发现数据端那边更改了数据结构导致数据错乱、填不进去； 然后又要开通信息修改的权限；再到后面需要做工资跳转页、增加多sheet填报。...Excel做报表开发没有原型设计的说法，大部分人做报表就是先将数据从数据库中导出来，对数据做个大致的预览，然后思考做成什么样的报表样式，然后再Excel中画就是了。...企业级报表Excel我是觉得没法做的，你要对接数据库，还有做报表维护，还要收集数据，散乱的Excel表格会处理到崩溃。最烦的是如果数据发生变更，那牵一发动全身。
本周关键词：新冠数据、无监督学习、3D人脸检测 本周最火学术研究 一种评估机器学习模型是否遗忘了数据的方法 考虑以下场景：有几个提供者，正计划为开发深度学习模型来解决分类任务提供数据。...突然，提供者之一决定离开并要求删除数据，但更大的问题是，怎么确保该模型“忘记”这份数据。 在本文中，研究人员首次提出了一个具有挑战性的问题：模型是否忘记了数据？...2.提供一种可用于检测模型是否忘记了特定数据的解决方案，包括当数据源有重叠时这样具有挑战性的情况 研究人员将该方法用在了自动心脏诊断挑战赛（ACDC）的中一个心脏病理学的诊断任务上，并试验了几种基准数据集...该软件包的主要目标，是使机器学习研究人员和从业人员可以方便使用社团发现，节点以及整个图向量等算法。...他们希望该资源将继续使计算界、生物医学专家和决策者聚集在一起，来共同寻求针对Covid-19的有效治疗和管理政策。
虽然问题解决了，但是运营小姐姐不开心了，跑过来和学弟说，我要导出一年的数据，难道要我导出12次再手工合并起来吗。学弟心想，这也是。系统是为人服务的，不能为了解决问题而改变其本质。...所谓从根本上解决这个问题，他提出要达成2个条件 比较快的导出速度 多人能并行下载数据集较大的数据 我听完他的问题后，我想，他的这个问题估计很多其他童鞋在做web页导出数据的时候也肯定碰到过。...我坚定的和学弟说，大概7年前我做过一个下载中心的方案，20w数据的导出大概4秒吧。。。支持多人同时在线导出。。。 学弟听完表情有些兴奋，但是眉头又一皱，说，能有这么快，20w数据4秒？...为了给他做例子，我翻出了7年前的代码。。。...这里我连续点了4下，很快就生成了20w条数据，这里为了展示下数据的大致样子，我直接跳转到了最后一页 ? 然后点开下载大容量文件，点击执行执行按钮，开始下载t_person这张表里的全部数据 ?
前言 最近有朋友问我这么一个面试题目： 现在有一个非常庞大的数据，假设全是 int 类型。现在我给你一个数，你需要告诉我它是否存在其中(尽量高效)。...我想大多数想到的都是用 HashMap 来存放数据，因为它的写入查询的效率都比较高。 写入和判断元素是否存在都有对应的 API，所以实现起来也比较简单。...而我们是否可以换种思路，因为只是需要判断数据是否存在，也不是需要把数据查询出来，所以完全没有必要将真正的数据存放进去。 伟大的科学家们已经帮我们想到了这样的需求。...其实 set 方法是 BitArray 中的一个函数，BitArray 就是真正存放数据的底层数据结构。 利用了一个 long[] data 来存放数据。...前面几步的逻辑都是类似的，只是调用了刚才的 get() 方法判断元素是否存在而已。 总结 布隆过滤的应用还是蛮多的，比如数据库、爬虫、防缓存击穿等。
结论 欢迎来到架构设计专栏~Spring Cloud超越微服务：服务网格的崭露头角 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒 ✨博客主页：IT·陈寒的博客 该系列文章专栏：架构设计 其他专栏：...Java学习路线 Java面试技巧 Java实战项目 AIGC人工智能 数据结构学习 文章作者技术和水平有限，如果文中出现错误，希望大家能指正 欢迎大家关注！...什么是服务网格？ 服务网格是一种专注于处理服务之间通信的基础设施层。它的目标是解决微服务架构中的通信和管理问题，使开发人员可以更专注于业务逻辑而不必过多关注底层通信细节。...服务网格通常由两个主要组件组成： 数据面（Data Plane）：负责处理实际的网络通信。它包括了代理、负载均衡器、认证、安全性等组件，用于确保服务之间的可靠通信。...服务网格的优势 使用服务网格的好处是显而易见的： 4.1. 解耦通信逻辑 服务网格可以将通信逻辑从应用程序中分离出来，使开发人员可以更专注于业务逻辑。
一旦我们添加 2888 和 3888 端口以跳过入站/出站，那么建立仲裁就起作用了。由于这些端口用于内部 Zookeeper pod 通信，因此可以跳过网格。...我们检查了 linkerd-proxy 仓库的源代码，我们找到了打印这个日志的地方，但无法理解错误信息。我的意思是，什么是 HTTP Logical service？...经过所有讨论，结果证明在 application-a 上设置的 “max_concurrent_streams” 值为 10，不足以处理请求。 Linkerd2 使它可见。...不再出现快速失败的错误。 问题 3：Sidecar 初始化前的出站连接 我们在应用程序启动期间进行 HTTP 调用的应用程序很少。它需要在服务请求之前获取一些信息。...问题 4: Prometheus Prometheus是一个用于监控和警报的开源云原生应用程序。它在时间序列数据库中记录实时指标，具有灵活的查询和实时警报。
但是对于我们绝大多数只想在黑色星期五销售之后用经济型机器分类猫狗的人来说，现在是时候该弄清楚如何使这些深度学习模型真正起作用了。 超参数优化算法 网格搜索 这是获得良好超参数的最简单方法。...我是否应该使用它：可能不会。网格搜索非常低效。即使你想保持简单，你也最好使用随机搜索。 随机搜索 正如它的本意，随机搜索。完全随机化。...就像网格搜索一样简单，但性能稍好一点，如下图所示： ? 缺点：虽然它提供了比网格搜索更好的性能，但它仍然只是计算密集型。 我是否应该使用它：如果琐碎的并行化和简单性是最重要的，那就去吧。...本质上，左侧表示将超参数映射到模型的度量的真实函数（如验证准确性，对数似然，测试错误率等）的概率为Fn(X)，给定一些样本数据Xn等于右侧的式子。 现在我们有了优化函数，就开始进行优化吧。...你不要忘了AWS又不是免费的。 优点：贝叶斯优化比网格搜索和随机搜索提供更好的结果。 缺点：并行化并不容易。 我应该使用它吗：在大多数情况下，是的！
但是对于我们绝大多数只想在黑色星期五销售之后用经济型机器分类猫狗的人来说，现在是时候该弄清楚如何使这些深度学习模型真正起作用了。 超参数优化算法 网格搜索 这是获得良好超参数的最简单方法。...缺点： 正如你可能猜到的那样，它的计算成本非常高（因为所有暴力算法都是如此）。 我是否应该使用它：可能不会。网格搜索非常低效。即使你想保持简单，你也最好使用随机搜索。...就像网格搜索一样简单，但性能稍好一点，如下图所示： 缺点：虽然它提供了比网格搜索更好的性能，但它仍然只是计算密集型。 我是否应该使用它：如果琐碎的并行化和简单性是最重要的，那就去吧。...本质上，左侧表示将超参数映射到模型的度量的真实函数（如验证准确性，对数似然，测试错误率等）的概率为Fn(X)，给定一些样本数据Xn等于右侧的式子。 现在我们有了优化函数，就开始进行优化吧。...你不要忘了AWS又不是免费的。 优点：贝叶斯优化比网格搜索和随机搜索提供更好的结果。 缺点：并行化并不容易。 我应该使用它吗：在大多数情况下，是的！
但是对于我们绝大多数只想在黑色星期五销售之后用经济型机器分类猫狗的人来说，现在是时候该弄清楚如何使这些深度学习模型真正起作用了。 超参数优化算法 网格搜索 这是获得良好超参数的最简单方法。...我是否应该使用它：可能不会。网格搜索非常低效。即使你想保持简单，你也最好使用随机搜索。 随机搜索 正如它的本意，随机搜索。完全随机化。...就像网格搜索一样简单，但性能稍好一点，如下图所示： 缺点：虽然它提供了比网格搜索更好的性能，但它仍然只是计算密集型。 我是否应该使用它：如果琐碎的并行化和简单性是最重要的，那就去吧。...本质上，左侧表示将超参数映射到模型的度量的真实函数（如验证准确性，对数似然，测试错误率等）的概率为Fn(X)，给定一些样本数据Xn等于右侧的式子。 现在我们有了优化函数，就开始进行优化吧。...你不要忘了AWS又不是免费的。 优点：贝叶斯优化比网格搜索和随机搜索提供更好的结果。 缺点：并行化并不容易。 我应该使用它吗：在大多数情况下，是的！
使用默认的导入设置进行抓取并将其放入你的项目中。我稍微扭曲了网格线，使其变得更有趣并使它可以感知到平铺效果。 ?...（淡化细节） 网格使从详细到不详细的过渡非常明显，但是你一般不会注意到它。例如，这是大理石材料的主要纹理和细节纹理。导入它们，并使用与网格纹理相同的纹理导入设置。 ? ?...这就是变暗的原因。 可以通过在细节纹理的导入设置中启用“Bypass sRGB Sampling”来解决此错误。这样可以防止从伽马转换为线性空间，因此着色器将始终访问原始图像数据。...但是，细节纹理是sRGB图像，因此结果仍然是错误的。 最好的解决方案是重新调整细节颜色，使它们再次围绕1居中。我们可以通过乘以1 /（½2.2）(½的2.2次幂)≈4.59而不是乘以2来做到这一点。...我只是选择了我们已经拥有的网格和大理石纹理。 ? （两个叠加的纹理） 当然，我们可以为添加到着色器中的每个纹理获得平铺和偏移控件。实际上，我们可以为每个纹理分别支持单独的平铺和偏移。
我认为困惑主要是以下一些原因： 技术使用上是有重合的（各种代理） 在能力上也有重合（流量控制，路由，度量收集，安全/策略执行等等） 用服务网格替换 API 管理的想法 对服务网格能力的错误理解 有些服务网格有他们自己的网关...看我在 ServiceMeshCon 上做的演讲：服务网格数据平面的演进。...不论是否有服务网格存在，API 网关是存在于应用程序/服务之上的一层，它对其它系统提供了一个访问内部系统的抽象层。...采用了 API 网关的虚拟 API 来处理请求/响应/错误的客户端，也希望在网关这边能够自定义它的响应内容，以便适配这种协议模式。...SPIFFE消除了对应用程序级身份验证和复杂网络级ACL配置的需求。SPIFFE标准是许多CNCF参与者和其他相关方，聚集在一起提出的共同方法，使便服务彼此呈现和授权他们的身份。
在这种训练数据稀少的背景下，为了充分利用端到端学习的好处，作者使用了一种只包含30~50个独立句子的受限“语言”。 2 模型 在这项研究中，为了收集输入数据，要求参与人员大声朗读句子，观察脑波活动。...另外，作者只留下了1/4个通道，即只用了64个通道，而不是256个通道，此时的错词率比原先高出四倍。这意味着除了高密度脑电图网格，算法也非常重要。...第三个框是没有附加MFCC时的性能，错误率与低密度脑电图网格类似，但优于之前的语音解码尝试。 第四个框是采用全连接网络的结果，对于卷积网络，全连接的错词率比之前高了8倍。...这种“双重迁移学习”(图a，第四条框)使错词率比基线降低了36%，与任务迁移学习相比有所改善。 那么，改进是否以相反的方向转移，即从参与者a转移到参与者b，显然是可以的，正如上图b所示。...事实上，如果能够将脑电图网格（ECoG）长期插入受试者脑中，可用的训练数据量将比本实验（仅收集了半个小时的数据）大几个数量级。
它使用了高级渲染技术，并假定您熟悉“渲染”系列中介绍的材质。 本教程使用Unity 2017.1.0制作。 ? （展示三角形） 1 平面着色 网格由三角形组成，根据定义，它们是平坦的。...这样就可以创建看似平滑表面的网格。但是，有时你可能想显示实际上的平面三角形，以用于样式或更好地查看网格的拓扑。 为了使三角形看起来像它们实际一样平坦，我们必须使用实际三角形的表面法线。...同样，无论着色器是否渲染其他东西，场景视图都仅显示原始网格的线框。因此，它不适用于细分的顶点位移。 1.1 导数指令 由于三角形是平坦的，所以其表面法线在其表面上的每个点都相同。...（逐三角形处理顶点） 几何着色器的附加价值是每个图元都将顶点反馈给它，因此在本例中每个三角形三个。网格三角形是否共享顶点无关紧要，因为几何程序会输出新的顶点数据。...这意味着我们必须内插一个较小的数字，让我们进行更改。 ? 现在是否已使用重心坐标插补了我们的重心坐标？ 是。但是，我们还不能直接使用用于插值顶点数据的重心坐标。
这种严格的排序使他们能够将基于注意力的序列建模方法应用于生成3D网格，就像BERT或GPT模型对文本所做的一样。...我将在后续文章中介绍表面模型。 预处理顶点 流行的ShapeNetCore数据集中的每个模型都可以表示为顶点和面的集合。每个顶点都包含一个（x，y，z）坐标，该坐标描述了3D网格中的一个点。...原始数据集非常大，因此为了节省时间，我在此处为您的实验提供了数据集的一个更轻量级，经过预处理的子集。该子集仅包含来自5个形状类别的模型，并且转换为n形后的顶点少于800个（如下所述）。...为了使序列建模方法起作用，必须以受限的确定性方式表示数据，以消除尽可能多的可变性。因此，作者对数据集进行了许多简化。...我提供的数据集已被预先抽取。 ? 在Blender的“平面”模式下应用“ Decimate”修改器前后，角度限制为1.0度的3D模型。
服务网格使开发和运维团队能够在基础设施级别实现这些功能，因此在涉及到非功能需求切面时，应用程序团队不需要付出重复性劳动。...Linkerd 使用了一种针对服务网格边车用例进行优化的 微代理 方法。 控制面板“监督工作”，并获取数据面板的所有独立实例 (一组孤立的无状态边车代理)，并将它们转换为分布式系统。...它充当进入系统的单一入口点，并允许多个 API 或服务内聚，向用户提供一致的体验。 如果我正在部署微服务，我是否需要服务网格? 不一定。...服务网格增加了技术栈的运维复杂性，因此通常只在组织在扩展服务到服务通信方面遇到困难，或者有特定的用例需要解决时才部署。 我是否需要服务网格来实现微服务的服务发现？ 不用。...我可以使用 Kubernetes 之外的服务网格吗? 当然。许多服务网格允许在各种基础设施上安装和管理数据面板代理和相关的控制面板。
该选择同样是随意的，但这次必须确保 s 和 g 之间的欧几里得距离大于给定阈值（使实例具有挑战性）。 最后需要找到从 s 到 g 的最短路径。这是我们训练的目标。...所以可以直接使用了流行的 D* lite 算法。 我们生成的数据集包含大约 230k 个样本（170k 用于训练，50k 用于测试，15k 用于验证）。...然后可以通过从 s 开始并迭代地选择当前 8 邻域中得分最高的点来重建路径。一旦找到与 g 具有相同坐标的点，该过程就会结束。为了提高效率，我为此使用了双向搜索算法。...它通常应用于自然语言处理(NLP)中，使模型意识到句子中单词的位置。我想这样的东西对我们的任务也有帮助。 我通过在输入占用图中添加这样的位置编码进行了一些实验，但效果并不好。...也就是说，我们感兴趣的是占用图中每个单元格相对于起点s和目标点g的位置。例如，以坐标(x, y)为单元格。我并不真正关心(x, y)是否等于(45,89)还是(0,5)。
预处理 首先，我们需要接收图像相关数据，使其水平竖直方向垂直，接下来使用算法进行检测是否为票据，最终二值化方便识别。 旋转图像识别收据 我们有三种方案来识别票据，下文对这三种方案做了测试。 1....这种算法需要你找到每个相关字字母最临近的字符，然后从若干字母中找到最佳选择展示。 [图片] 接下来文字形成文字行。我们通过判断文字是否高度一致来判断文本是否属于同一行。...神经网络可以精准识别每个网格内的字符。这样就解决了文本嘈杂的情况。最终可以精确统计文本数量。 我们使用了以下算法来识别网格。 首先，我在二值化镜像中使用这个连接组件算法。...为此，我们使用了OCRopus库来进行识别。 我们使用了等宽的字体来作为人工识别样本进行训练。 [图片] 训练结束后，我们由利用其他数据来测试我们的神经网络，当然，测试结果非常积极。...这是我们得到的数据： [图片] 训练好的神经网络在简单的例子上表现十分优秀。同样，我们也识别到了网格不适合的复杂情况。 我们抽取的相关的训练样本，并让他通过神经网络进行训练。
预处理 首先，我们需要接收图像相关数据，使其水平竖直方向垂直，接下来使用算法进行检测是否为票据，最终二值化方便识别。 旋转图像识别收据 我们有三种方案来识别票据，下文对这三种方案做了测试。 1....网格一下子精简了票据识别的难度。神经网络可以精准识别每个网格内的字符。这样就解决了文本嘈杂的情况。最终可以精确统计文本数量。 我们使用了以下算法来识别网格。...首先，我在二值化镜像中使用这个连接组件算法。 ? 然后我们发现图中左下角有些是真，所哟我们通过二维周期函数来调整网格识别。 ? ?...为此，我们使用了OCRopus库来进行识别。 我们使用了等宽的字体来作为人工识别样本进行训练。 ? 训练结束后，我们由利用其他数据来测试我们的神经网络，当然，测试结果非常积极。...这是我们得到的数据： ? 训练好的神经网络在简单的例子上表现十分优秀。同样，我们也识别到了网格不适合的复杂情况。 我们抽取的相关的训练样本，并让他通过神经网络进行训练。 ?
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