电阻色环表 有一个小口决：棕一红二橙是三，四黄五绿六为蓝，七紫八灰九对白，黑是零，金五银十表误差。
(ps你有混淆是节点还是结点嘛) 其实说实话，可能很多人依然分不清线性表，顺序表，和链表之间的区别和联系！...线性表：逻辑结构， 就是对外暴露数据之间的关系，不关心底层如何实现，数据结构的逻辑结构大分类就是线性结构和非线性结构而顺序表、链表都是一种线性表。...顺序表、链表：物理结构，他是实现一个结构实际物理地址上的结构。比如顺序表就是用数组实现。而链表用指针完成主要工作。不同的结构在不同的场景有不同的区别。...下面用一个图来浅析线性表的关系。可能有些不太确切，但是其中可以参考，并且后面也会根据这个图举例。 ? 线性表基本架构 对于一个线性表来说。...所以基于面向对象的编程思维，我们可以将线性表写成一个接口，而具体实现的顺序表和链表的类可以实现这个线性表的方法，提高程序的可读性，还有一点比较重要的，记得初学数据结构与算法时候实现的线性表都是固定类型(
后引入页表机制，把虚拟地址送往MMU，MMU查TLB不中的情况下，依次查页表就可以找到对应的物理地址。...二.影子页表 （Shadow page table） 影子页表我用一句话来描述就是：VMM把Guest和Host中的页表合并成一个页表，称为影子页表，来实现GVA->HPA映射。...4， 把GVA -> HPA，这一路的映射关系记录到页表中，这个页表就是影子页表。...虚拟机页表和影子页表通过一个哈希表建立关联（当然也有其他的关联方式），客户机操作系统把当前进程的页表基址载入PDBR时而VMM将会截获这一特权指令，将进程的影子页表基址载入客户机PDBR，使客户机在恢复运行时...硬件层面引入EPTP寄存器，来指向EPT页表基地址。Guest运行时，Guest页表被载入PDBR，而 EPT 页表被载入专门的EPT 页表指针寄存器 EPTP。
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。...简单的讲，就是识别自然文本中的实体指称的边界和类别。...在MUC-6之前，大家主要是关注人名、地名和组织机构名这三类专业名词的识别。...甚至有一些工作不限定“实体”的类型，而是将其当做开放域的命名实体识别和分类。 03 常见方法 早期的命名实体识别方法基本都是基于规则的。...值得一提的是，由于深度学习在自然语言的广泛应用，基于深度学习的命名实体识别方法也展现出不错的效果，此类方法基本还是把命名实体识别当做序列标注任务来做，比较经典的方法是 LSTM+CRF、BiLSTM+CRF
并且出现了许多相关的识别系统，如:紫光文通推出的名片识别系统(e一card)、身份证识别系统(e验通)和“慧视”屏幕文字图像识别系统等等。...4.2手写体识别应用 4.2.1文通笔（联机手写） 笔顺和连笔是影响联机手写汉字识别系统识别率的两个主要因素。...，文通笔的研制者提出了一种富有创造性的结构法与统计法相结合的新技术，较好地解决了单纯的结构识别方法难以适应手写汉字字形及笔顺变化的问题。...五 学习资料 5.1 博客推荐 5.1.1中文OCR博客 博主中文OCR系列博客，内容讲解比较直白，比较容易理解，可以比较清楚了解汉字识别整个流程。...编辑：胡蝶 【一文读懂】系列往期回顾： 【独家】一文读懂非关系型数据库（NoSQL） 【独家】一文读懂回归分析
一、什么是分区表 MySQL分区表是指将一个逻辑表分解成多个分区表，以存储和管理物理数据的技术。...在分区表中，每个分区实际上是一个独立的表，包含了与主表相同的列，并有一个特定的分区键，用于确定每行数据所属的分区。 分区表有哪些好处？...减少维护成本：使用分区表可以提高维护的效率，在维护分区表时，只需要维护每个分区而不是整个表，可以减少人力成本和维护时间。...四、MySQL分区表维护 MySQL的分区表的维护包括检查分区表、修改分区表和备份与恢复等。 1.检查分区表： 当MySQL分区表发生异常时，需要检查分区表是否存在错误、分区的状态是否正常。...五、分区表的局限性 分区表虽然能够大幅提高查询性能和方便维护数据，但在一些特定的情况下，分区表也存在一些限制和局限性： 对于一些不包括分区键的查询，扫描整张表数据会影响查询性能。
透视表在一种功能很强大的图表，用户可以从中读取到很多的信息。利用excel可以生成简单的透视表。本文中讲解的是如何在pandas中的制作透视表。 <!...pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"]) # index表示索引 利用pivot_table函数中每个参数的意义 图形备忘录 查询指定的字段值的信息 当通过透视表生成了数据之后...NaN值，使用fill_value参数 4.使用columns参数，指定生成的列属性 使用aggfunc参数，指定多个函数 使用index和values两个参数 只使用index参数 建立透视表
— 引自：百度百科-生物识别技术 目前主流的六种生物识别技术：指纹识别、人脸识别、掌纹识别、虹膜识别、声纹识别和静脉识别。...指纹识别 所谓指纹识别，即通过识别模块收集你的指纹信息，与之前存储的指纹信息进行对比。...广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。...同时，也可以将识别结果作为人脸识别技术的应用场景，如人脸门禁、人脸支付等。 应用场景 广泛应用于公安监控、移动支付等领域 掌纹识别 掌纹识别技术是近几年提出的一种较新的生物特征识别技术。...%AF) 百度百科-生物识别技术 MBA智库-生物识别技术 生物识别综述：技术分类及应用 eefocus-指纹识别技术 指纹识别原理是什么？
、细粒度命名实体识别、嵌套命名实体识别、命名实体链接。...普通的命名实体识别任务只会识别出其中的地名“中国”和“爱尔兰”，而忽略了整体的组织机构名。 ? 图2 学者们提出了多种用于嵌套命名实体识别的方法。...Ju 等动态堆叠多个扁平命名实体识别层，并基于内部命名实体识别提取外部实体。如果较短的实体被错误地识别，这类方法可能会遭受错误传播问题的困扰。嵌套命名实体识别的另一系列方法是基于超图的方法。...Xia等提出了 MGNEＲ 架构，不仅可以识别句子中非重叠的命名实体，也可以识别嵌套实体，此外不同于传统的序列标注任务，它将命名实体识别任务分成两部分开展，首先识别实体，然后进行实体分类。...目前，通常采用的评估指标主要有查准率(Precision,亦称准确率)、查全率(Recall,亦称召回率)和 F1值，它们的定义如下： 表1 ? 查准率P和查全率R分别定义为 ?
OCR技术通常包括三个步骤：图像预处理、字符识别和识别输出处理。图像预处理的目的是对原始图像进行改进，以便在后续步骤中获得更好的识别结果。...识别输出处理主要是改善识别结果，以降低识别错误率，包括拼写检查，空格检查，格式更正等等。OCR技术已经被应用在许多地方，包括文件转录、图书出版、发票处理、社会安全号码自动识别等。...它具有识别准确率高，运行速度快，识别范围广的优势，可以精确识别出内容，为工作过程中提供了高效的帮助。 通用文字识别在多个行业及商业应用中得到了广泛应用，那么就少不了API的使用。...识别结果包含文字在图片中的位置信息，方便进行版式的二次处理。传入要识别的图片即可返回图片中的文字识别结果。...使用通用文字识别技术，实现拍照文字识别、相册图片文字识别和截图文字识别，可应用于搜索、书摘、笔记、翻译等移动应用中，方便用户进行文本的提取或录入，有效提升产品易用性和用户使用体验。
一文看懂pandas中的透视表 读取数据 import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("....df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序 建立透视表...高级功能 当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中 查询指定的字段值的信息 ? 图形备忘录 ?
.NET ORM 分表分库 怎么做 分表 - 从表面意思上看呢，就是把一张表分成N多个小表，每一个小表都是完正的一张表。分表后数据都是存放在分表里，总表只是一个外壳，存取数据发生在一个一个的分表里面。...分库 - 把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。...数据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分表分库的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作，增删改查的开销也会越来越大；另外，一台服务器的资源（CPU...多数情况，我们都建议提前创建好分表，如果按月分表，手工创建一年的分表。...目前这种算是比较简单入门的方案，远不及 mycat、sharding-jdbc 那么智能，比如： 不能利用分表字段自动进行分表映射； 不能在查询时根据 where 条件自动映射分表，甚至跨多个分表的联合查询
一文看懂 Pandas 中的透视表 透视表在一种功能很强大的图表，用户可以从中读取到很多的信息。利用excel可以生成简单的透视表。本文中讲解的是如何在pandas中的制作透视表。...读取数据 注：本文的原始数据文件，可以在早起Python后台回复 “透视表”获取。...df["Status"].cat.set_categories(["won","pending","presented","declined"],inplace=True) # 设置顺序 建立透视表...高级功能 当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中 查询指定的字段值的信息 ? 图形备忘录 网上有一张关于利用pivot_table函数的分解图，大家可以参考下 ? -END-
1.CSS规则 在CSS样式表中包括三个部分的内容：选择符、属性和属性值。...内嵌样式表的形式没有行内标记表现的直接，但是能够使页面更加的规整。...与行内样式相比，内嵌式样式表更加便于维护，但是如果整个网站都由不同页面构成，而每个页面中相同的HTML标记都要求有相同的样式，此时使用内嵌式样式表就显得计较笨重，而用链接式可以解决这一问题。...3.链接式 链接外部CSS样式表是最常用的一种引用样式表的方式，他讲CSS样式定义在一个单独的文件中，然后在HTML页面中通过标记引用，是一种最为有效的使用CSS样式的方式。
贴片电阻快速识别表与识别方法，要想快速识别贴片电阻，那就必须知道什么是贴片电阻?贴片电阻就是金属粉和玻璃釉粉混合，采用丝网印刷法印在基板上制成的电阻器。...注意：0603封装以上的可以通过表面的代码识别出贴片电阻的大小，但是0603以下的因为太小所以无法添加代码，因此只有通过第二种办法，借助万用表测量阻值。...快速识别贴片电阻，方法二： 在没法通过肉眼准确区分或者不能肯定是贴片电阻的时候，就要借助万用表工具，将万用表调到电阻档，先选择大一点的档位，测试看是否有阻值显示，如果有就表明这是贴片电阻，如果要测量准确的阻值...如果要区分贴片电阻的封装是多大的，熟悉的工程师可以一眼就看出来，但是就算不熟悉也没关系，只要对照上图所示的封装尺寸表估摸一下大小就知道具体的封装了。...本文重点讲解了贴片电阻快速识别表与识别方法，希望能够帮助到大家，今天的内容就到这里，谢谢观看。
一、卷积神经网络简介 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算的前馈神经网络，是基于图像任务的平移不变性（图像识别的对象在不同位置有相同的含义...在图像处理中，图像数据具有非常高的维数（高维的RGB矩阵表示），因此训练一个标准的前馈网络来识别图像将需要成千上万的输入神经元，除了显而易见的高计算量，还可能导致许多与神经网络中的维数灾难相关的问题。...7、Output-输出层 Output层也是全连接层，采用RBF网络的连接方式（现在主要由Softmax取代，如下示例代码），共有10个节点，分别代表数字0到9（因为Lenet用于输出识别数字的），如果节点...i的输出值为0，则网络识别的结果是数字i。
本文将简单讲述arcface从训练到部署的整个过程，主要包括前期的数据筛选和准备，模型训练以及模型部署。
将原始波形进行识别并不能取得很好的识别效果，频域变换后提取的特征参数用于识别，而能用于语音识别的特征参数必须满足以下几点: 特征参数能够尽量描述语音的根本特征； 尽量降低参数分量之间的耦合，对数据进行压缩...声学模型 声学模型是语音识别系统中非常重要的一个组件，对不同基本单元的区分能力直接关系到识别结果的好坏。语音识别本质上一个模式识别的过程，而模式识别的核心是分类器和分类决策的问题。...通常，在孤立词、中小词汇量识别中使用动态时间规整（DTW）分类器会有良好的识别效果，并且识别速度快，系统开销小，是语音识别中很成功的匹配算法。...这里我们可以将语言模型 (G)，词汇表（L），上下文相关信息 (C)，隐马尔可夫模型(H）四个部分分别构建为标准的有限状态变换器，再通过标准的有限状态变换器操作将他们组合起来，构建一个从上下文相关音素子状态到词的变换器...这样可以不断根据已有的识别结果来为下一次识别进行改进，而目前在语音识别上，普遍上还是仅仅将语音与文本做简单的匹配从而进行识别，对于语言中具体信息间的联系利用还是非常不足的，因此如果可以建造一个更好的模型
摘要 Apache Hudi提供了不同的表类型供根据不同的需求进行选择，提供了两种类型的表 •Copy On Write(COW)•Merge On Read(MOR) 2....2.4 文件版本 我们以 COW 格式表为例来解释文件版本。每当数据文件发生更新时，将创建数据文件的较新版本，其中包含来自较旧数据文件和较新传入记录的合并记录。...有了这些上下文，让我们看看 COW 和 MOR 表类型。 3. COW表 顾名思义，对 Hudi 的每一个新批次写入都将创建相应数据文件的新版本，新版本文件包括旧版本文件的记录以及来自传入批次的记录。...但是COW 的优势在于它的简单性，不需要其他表服务（如压缩），也相对容易调试。 4. MOR表 顾名思义，合并成本从写入端转移到读取端。因此在写入期间我们不会合并或创建较新的数据文件版本。
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