OCP管理平台自身已集成该服务， 如果是开源版的可以参考该仓库进行ConfigURL服务的部署：https://github.com/oceanbase/oceanbase/tree/master/tools...（进程能正常启动运行、日志只有找不到数据库集群名的错误、各项数据源确认也都符合预期），回头来看排查过程中遗漏了一个确认点，就是没有在数据库集群上验证RSlist参数的正确性。...七、其他：使用过程中发现了两处缺陷，分别是：a. obproxyd.sh脚本的启动参数说明有误b. obproxyd.sh脚本结束符存在错误导致无法运行已向官方提交了PR，感兴趣的可以关注一下：https...://github.com/oceanbase/obproxy/pull/28另外提一点建议：在RSlist模式下，当启动参数出现错误时可以尝试在启动实例进程时尝试与数据库实例建立连接并校验参数正确性。...或者在detail日志内增加一些描述，如：为什么找不到集群的cluster_name。这样会更方便定位问题。最后祝OceanBase开源社区越办越红火，给你们的响应速度点赞！
详情-1.jpg OTDR是利用光线在光纤中传输时的瑞利散射和菲涅尔反射所产生的背向散射而制成的精密的光电一体仪表。OTDR测试是通过发射光脉冲到光纤内，然后在OTDR端口接收返回的信息来进行。...三、自动模式下的光标位置 光纤衰减值不达标的原因3.jpg 当进行自动OTDR测量时，游标将如图3所示放置。请注意图中游标在location 2处的位置与手动模式下的差异。...根据IEC 61280-1和IEC 61280-2标准，在测量已安装好的光缆衰减值时，两个游标的正确位置应位于表示两个连接器的两个峰值之前的曲率突变处，如图3所示。...在自动模式下，OTDR使用5游标方法，但在手动模式下，OTDR只允许2点测量损耗（即用两个游标）。请注意，手动模式方法测量得到的衰减值更大，并具有更高的不确定性。随着脉冲宽度的增加，不确定度还会变差。...但是当反向散射具有较低的反向散射斜率时（即1310nm和1550nm测量值），不确定性将会降低。 如果自动OTDR测量完成之后，您发现光标处于连接器损耗的开始位置，无需紧张。
循环排序模式一次在数组上迭代一个数字，如果要迭代的当前数字不在正确的索引处，则将其与在其正确的索引处的数字交换。...您可以尝试将数字放置在正确的索引中，但这会导致O（n ^ 2）的复杂度不是最优的，因此是循环排序模式。 [图片上传失败......在很多问题中，可能会要求您反向链接列表的一组节点之间的链接。...此模式一次反转一个节点，其中一个变量（当前）指向链接列表的开头，而一个变量（上一个）将指向您已处理的上一个节点。...如何确定何时使用此模式： 如果要求您在不使用额外内存的情况下反向链接列表 链表模式就地反转的问题： 撤消子列表（中） 反转每个K元素子列表（中） 模式七：树的宽度优先搜索 此模式基于广度优先搜索（BFS
我方物联网平台也具备人员管理，为了能够达到一处管理多处使用的目的，人员管理的入口统一为我方物联网平台。...这个流程看似没问题，实则有个大问题，如果最后一个子系统在执行新增人员的时候，发生了异常，该子系统自己具有一个事务，不会添加该人员，但是前面的两个子系统没发生异常，已经执行成功，那么这两个子系统是不是应该回退掉数据呢...如果不会退，我方物联网平台会收到调用子系统接口产生的异常，发生事务回滚，用户再次尝试添加该人员后，前面已经执行成功的子系统可能又会抛出“该人员已存在”的异常，添加人员还是无法成功，最后就产生了脏数据，此时这几方系统的数据情况是...事务处理器（TC）：具有一个注解ApiTx 用于标注需要处理的回退接口，该注解具有三个参数：反向回退方法、前置依赖方法、字段映射；一个全局事务注解GlobalTx用于标注该方法内所有三方接口是一个统一的事务...回退处理器™：接收事务处理器的异常事件，通过ApiTx解析出反向接口、前置依赖方法、映射字段，调用反向接口对各子系统的脏数据进行处理。
ES5在第一个参数是正则时，不允许此时使用第二个参数，会报错。 // 返回的正则表达式会忽略原有的正则表达式的修饰符，只使用新指定的修饰符。 // 下面代码返回”i”。...返回：第一个与参数匹配的子串的起始位置，如果找不到，返回-1。 说明：不支持全局搜索，如果参数是字符串，会先通过RegExp构造函数转换成正则表达式。...在 RegExpObject 的lastIndex 属性指定的字符处开始检索字符串；匹配后，将更新lastIndex为匹配文本的最后一个字符的下一个位置；再也找不到匹配的文本时，将返回null，并把 lastIndex...=模式)：x只有在y前面才匹配，必须写成/x(?=y)/。解释：找一个x，那个x的后面有y。 先行否定断言(?!模式)：x只有不在y前面才匹配，必须写成/x(?!y)/。...\un 匹配 n，其中n 是以四位十六进制数表示的 Unicode 字符。 \nm 或 \n 先尝试反向引用，不可则再尝试标识为一个八进制转义码。
但接下来得有更大的目标，财富自由也好，100亿参数的变形金刚也好，得足够一颗赛艇。 反向：目标要小而具体。如果目标过大，很容易导致因为噪声过大，奖励过于稀疏而发散[1]。...反向：拒绝内卷。优化有两种模式，一种很陡峭曲折的（比较艰难，对应内卷），一种是比较平滑的（比较轻松，对应佛系和不卷）。...想必大家已经猜到了，(b)这种优化模式要远远好于(a)，错误率小两倍多（错误率：(b)5.89%，(a)13.31%）。因此，大家一定要学会拒绝内卷，保护自己平滑的优化过程。 李沐： 四处看看。...随机梯度下降的第一个词是随机，就是你需要四处走走，看过很多地方，做些错误的决定，这样你可以在前期迈过一些不是很好的舒适区。 反向：别走太远。...拓扑参数更复杂的模型，泛化能力更强 ---- 有些点没讲到，是因为找不到特别好的文献，或者读起来没那么有趣。 如果要我说，人生反正不是监督学习，更像是强化学习甚至无监督学习。
hosts.py 文件，创建一个包含默认主机模式的新模块 第4步，在ROOT_URLCONF之后增加，指定hosts.py文件可引用位置，设置 ROOT_HOSTCONF 包含hosts.py文件的模块...index/” # blogs/settings.py PARENT_HOST = 'mydomain.cn' 配置hosts.py # blogs/hosts.py """ 创建一个包含默认主机模式的新模块的...django.urls.exceptions.NoReverseMatch: 'blog' is not a registered namespace 配置html 在模板中，可以使用host_url...()template tag来反向使用Django的URL template tag，需要添加{% load hosts %} BLOG主页 <!...视图中反向url 在Python方面，比如视图，类似于Django的单向函数。
这就是为什么 AI100 决定将这个博客已发表的文章全部翻译出来以飨读者。 这篇文章是这个系列的第一篇，讨论的是深度学习当中的技巧和策略。...反播算法的强势地位以及大量的超参数，使得大多数人将学习和应用人工神经网络的重点都放在了算法的调优、超参数的调整之中。...在机器学习的语言中，简单来说，现实世界的具体情境涉及多种非凸目标函数，而这些函数均具有多个局部最小值。每个局部最小值周围处的点均对应一种特定的策略，而最小值本身对应的是能够完美执行的策略。...这与实证研究结果类似，尽管神经网络的误差曲面具有非凸性质，但是反向传播算法通常会在表现良好的局部最小值处呈现收敛状态。...因此，反向传播算法及其各种变体就成了我们必备的元策略，它会告诉我们如何在有效策略处收敛，我们可能会想知道是否还有其他的元策略能够告诉我们如何有效地切换策略。
梯度是一个向量，表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处变化最快的方向。在数学上，梯度就是关于输入的偏导数。...在实际应用中，梯度下降法的初始点是随机选择的，这意味着最终找到的最小值可能取决于初始点的选择。有时候可能需要多次尝试，或者使用不同的初始点来尝试找到更好的最小值。 ...每个Batch中包含多个样本，模型会对这些样本进行前向传播和反向传播，计算出参数的梯度并进行更新。...Batch的大小，也称为Batch size，决定了每次迭代更新参数的样本数量，对模型收敛速度和效果有一定影响。 Iteration 指的是模型在一个Batch中更新一次参数的过程。...在神经网络中，链式法则用于反向传播算法（Backpropagation），该算法用于计算损失函数相对于网络权重的梯度。 反向传播算法是利用链式法则进行梯度求解及权重更新的。
请尝试以下方法来解决这个问题： 1、我是用了disk genius后出现这种情况的，在diskgenius里似乎找不到解决方案，它给你弄出来了，但是弄不掉 图片 图片 图片 2、试过diskpart命令.../tree/master 纯cpp代码，需要自己编译，我一开始下载成作者2015年的代码了，执行后，mount参数会自动给ESP分区分配新盘符，但是umount参数不起作用，导致ESP分区出现了更多的盘符...图片 后来我下载了作者2022年的代码，在vs2022里编译后，mount参数和unmount参数都起作用了，牛逼！！！...请确保已安装 MSVC 工具集版本“14.37.32705”或选择其他工具集版本。.../en-us/windows-server/administration/windows-commands/mountvol 箭头所指处没有\ 箭头所指处没有\ 箭头所指处没有\ globally unique
特斯拉已发表回应称，转向系统的缺陷已由系统更新修正，其他两处则不属于安全问题，无须担心。 科恩实验室称，已经通过遥控成功干扰了车辆的转向系统。通过对抗性实例成功干扰了智能雨刮器。...的时间戳和计数器来操纵具有任何转向角度值的DSCM信息。...最后一个问题是要找到一种合适的方法来生成电视上显示的图像。我们尝试了另一种叫做Worley噪音的噪音功能。在计算机图形学中，它能够以任意精度自动生成纹理，无需手工绘制。...“添加”假车道 实验显示，只需在道路上贴上几个小小的贴纸（图中红色圆圈所示），就能成功误导自动驾驶系统，使车辆走上对面的车道，造成逆行 之后我们尝试在真实世界中构建这样一个场景：我们在路口处粘贴了一些小贴纸...我们希望使用这些干扰，将自动驾驶模式下的特斯拉车辆误导到反向车道上。 如上所示的测试场景显示，图中的红色短线是贴纸，车辆将其视为右侧车道的延续，并忽略交叉路口对面的的实际左侧车道。
image.png 我们可以通过在Javascript中逐步形成神经网络来发展抽象艺术。见这里的画廊(gallery)。点这里尝试Web应用程序，并从头开始不断发展自己的艺术作品！...为了扩大这项工作，我也尝试使用生成对抗网络并试图用反向传播来微调生成网络的权重，以在现实主义中得到的高分来欺骗经过训练的歧视性网络，从而达到从虚假网络中识别真实世界图像的目的。...在我们的例子中，黑箱功能是一个神经网络。下面是这个过程如何工作的流程图： image.png 在每个像素处，我们向CPPN馈送该像素的（x，y）坐标。...有趣的是，在这个框架中，我还可以在NEAT演变的网络中使用高效的反向传播！在（近）未来可能会导致一些非常有趣的工作。 我们还需要确保网络的最终输出在每个颜色通道的[0,1]之间。...[08/03更新：内存问题已解决。]
159 线程 ID 的地址不正确。 160 至少有一个参数不正确。 161 指定的路径无效。 162 信号已暂停。 164 无法在系统中创建更多的线程。 167 无法锁定文件区域。...请确定所有请求的文件系统驱动程序已加载，且此卷未损坏。 1006 文件所在的卷已被外部改变，因此打开的文件不再有效。 1007 无法在全屏幕模式下运行请求的操作。 1008 试图引用不存在的令牌。...----- 特殊组已分配给新登录 4965 ----- IPsec从远程计算机收到一个包含不正确的安全参数索引（SPI）的数据包。...4976 ----- 在主模式协商期间，IPsec收到无效的协商数据包。 4977 ----- 在快速模式协商期间，IPsec收到无效的协商数据包。...4978 ----- 在扩展模式协商期间，IPsec收到无效的协商数据包。 4979 ----- 建立了IPsec主模式和扩展模式安全关联。
1.2.3 编译器有话说 • 编译器在编译过程中的第二步中生成了代码，引擎执行它时，会通过查找变量 a 来判断他是否已声明过。查找的过程由作用域进行协助，但是引擎执行怎样的查找会影响最终的查找结果。.... • 非严格模式下引擎查找规则： 1. 当引擎执行 RHS 查询在所有嵌套的作用域中找不到所需的变量，引擎就会抛出 ReferenceError 异常。 2....因此在严格模式中引擎执行 LHS 查询失败时，并不会创建一个全局变量，而是直接抛出一个 ReferenceError。 2....当引擎执行 RHS 查询在所有嵌套的作用域中找不到所需的变量，引擎就会抛出 ReferenceError 异常。 2....因此在严格模式中引擎执行 LHS 查询失败时，并不会创建一个全局变量，而是直接抛出一个 ReferenceError。 2.
这些框架不仅具有自动微分（AD）功能，还为本地代码提供了基础的计算功能。而ML所依赖的这些软件框架都是围绕 AD 的反向模式所构建的。...正向模式 给定一个函数 f: θ∈R n，v∈R n，正向模式的AD会计算 f(θ) 和雅可比向量乘积Jf (θ) v，其中Jf (θ) ∈R m×n是f在θ处评估的所有偏导数的雅可比矩阵，v是扰动向量...反向模式 给定一个函数 f : R n → R m，数值 θ∈R n，v∈R m，AD反向模式会计算f(θ)和雅可比向量乘积v |Jf (θ)，其中Jf∈R m×n是f在θ处求值的所有偏导数的雅可比矩阵...因此，我们使用权重向量v将总体敏感度归因于每个单独的参数θi，与每个参数θi的权重vi成正比（例如，权重小的参数在总敏感度中的贡献小，权重大的参数贡献大）。...可扩展性 前面的几个结果表明： 不用反向传播也可以在一个典型的ML训练管道中进行训练，并且以一种竞争计算的方式来实现； 在相同参数（学习率和学习率衰减）的情况下，正向AD比反向传播所消耗的时间要少很多。
01543 已忽略重复约束。01545 未限定列名已解释为相关引用。01550 索引未创建，因为具有指定描述的索引已经存在。01560 忽略了一个冗余的 GRANT。...01598 尝试激活活动的事件监视器，或尝试释放不活动的事件监视器。01599 忽略 REBIND 上的绑定选项。01602 优化级别已降低。...42749 对于 XML 模式来说，已经存在具有相同目标名称空间和模式位置的 XML 模式文档。4274A 在 XML 模式存储库中未找到 XSROBJECT。...42749 对于 XML 模式来说，已经存在具有相同目标名称空间和模式位置的 XML 模式文档。 4274A 在 XML 模式存储库中未找到 XSROBJECT。...42881 使用基于行的函数无效。 42882 特定实例名限定符与函数名限定符不相同。 42883 找不到具有匹配特征符的例程。 42884 找不到具有指定名称和兼容参数的任何例程。
nginx配置 对于nginx的定义，官方的解释是 “Nginx是一款轻量级的HTTP服务器，采用事件驱动的异步非阻塞处理方式框架，这让其具有极好的IO性能，时常用于服务端的反向代理和负载均衡。”...# 后缀匹配，解决静态资源找不到问题 location ~* \...."; } 现在尝试走一遍流程 首先我们准备一个vue项目,就随便写一个哈,这里我用了history模式,顺便测一下一会刷新404的问题,先将项目打包。...文件 root C:\Users\xxxxx(你的文件位置)\Desktop\demo\demo\dist; // 下面就是刷新404的配置方法,当尝试寻找文件找不到的时候...default router; 如果首页不想用/api而是/的话,可以配置base,那么他会自动拼接上/api 现在，base 配置被作为 createWebHistory (其他 history 也一样)的第一个参数传递
，在原型模式下如果存在循环依赖则会抛出异常。...具体分析，见2.1获取原始beanName 处: 具体分析，见2.2从缓存中获取单例bean 处: 具体分析，见2.3获取最终的bean实例对象 处: 具体分析，见2.4原型模式依赖检查...(Prototype)和从 parentBeanFactory 获取 Bean 处: 具体分析，见2.5标记bean为已创建或即将创建 处: 具体分析，见2.6获取BeanDefinition...处: 具体分析，见2.7bean依赖处理 处: 具体分析，见2.8不同作用域bean的实例化 处: 具体分析，见2.9类型转换 2.4、原型模式依赖检查(Prototype)和从 parentBeanFactory...在spring中有一个@DependsOn注解，它的作用是依赖加载，比如A对象要在B对象加载之后才能加载，那么可以在A上面加@DependsOn(value = "B")注解，就可以达到我们的要求。
在蛋白质设计中，通过预定义的功能和特性生成全新的蛋白质结构仍然是一个具有挑战性的问题。最近，扩散模型，也称为基于评分的生成模型（SGM），在图像合成方面展现出了惊人的实证性能。...然而，在蛋白质设计中存在一个基本且尚未得到很好解决的挑战，即全新支架的设计：我们是否能够生成能够由蛋白质序列实现的合成支架，并且能否发现在天然折叠空间中找不到的折叠形态，也就是SCOP或CATH数据库中找不到的折叠形态...图 4 一般而言，作者观察到α螺旋结构（图4a、b、d）与预期值具有很强的一致性，实验光谱与典型α蛋白质的模式非常相似，具有在大约208和222纳米处的负峰和在大约193纳米处的正峰。...作者还分析了一个主要由β蛋白组成的结构，其最大TM-score小于0.5，并观察到实验光谱更符合具有在210纳米处强烈负峰的β折叠的模式。...对于图4e中类似于环绕β折叠的α螺旋束的结构，可以观察到在193纳米处有一个强烈的正峰，在208和222纳米处有负峰（表明存在α螺旋），以及在210纳米处有更强烈的负信号（对应于β折叠），这表明存在一个
= null; synchronized (mbd.constructorArgumentLock) { // 优先尝试从缓存中获取,spring对参数的解析过程是比较复杂也耗时的,所以这里先尝试从缓存中获取已经解析过的构造函数参数...// 宽松模式：使用具有"最接近的模式"进行匹配 int typeDiffWeight = (mbd.isLenientConstructorResolution() ?...处，遍历所有构造方法 处，通过参数校验构造方法 处，创建参数持有者 ArgumentsHolder 处，筛选出符合的构造方法 处，将解析的构造函数、参数 加入缓存 处...// 优先尝试从缓存中获取,spring对参数的解析过程是比较复杂也耗时的,所以这里先尝试从缓存中获取已经解析过的构造函数参数 constructorToUse = (Constructor<...（默认宽松） // 严格模式：解析构造函数时，必须所有的都需要匹配，否则抛出异常 // 宽松模式：使用具有"最接近的模式"进行匹配 int typeDiffWeight = (mbd.isLenientConstructorResolution
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