具体使用时，dilated width会随着层数的增加而指数增加。这样随着层数的增加，参数数量是线性增加的，而receptive field却是指数增加的，可以很快覆盖到全部的输入数据。 ?...Iterated Dilated CNN 论文中提出的IDCNN模型是4个结构相同的Dilated CNN block拼接在一起，每个block里面是dilation width为1,1,2的三层DCNN...不知道有没有讲清楚，欢迎留言讨论~ 代码实现 官方开源代码 看了一下好像没有TF实现的star比较高的代码，暂时就先不贴了。...基于以上，文章提出一种综合考虑文本和图像信息的NER网络。 ? ? 对于文本信息： 使用CNN提取字符向量表示，并从lookup table中提出word embedding。...Word-Guided Visual Attention 用于表征对于输入中的特定的词，对应整个图像中的哪个部分。
图1 冯·诺依曼体系结构 仅仅知道固件在存储器中，也是不够的，还应该知道固件在存储器的哪个部分。因为存储器中的数据是根据地址来读取和写入的。...图6 三类外挂存储器 但如果不取下这些芯片，有没有可以读出来的办法？那就通过bootloader或者利用JTAG/SWD等调试接口，把通过控制主控器的读写存储器流程，进而读出固件内容。...当从机从主机端接收到0x11+0xEE时，接下来，主机会给从机传输读取的数据所在地址以及读取的容量大小，从机就会把数据发送到主机端，此时，只要主机端把接收到的数据以二进制或16进制的形式存储成文件，即可得到固件...“有心人”可利用的方法，现在只能针对分离式的产品，把存储器取下来，再利用编程器读取出来。 4加密保护 如果不加入特定的保护电路，从软件上已经没办法防止“有心人”把外部存储器中的固件读取出来了。...综上所述，如果我们能综合利用加密技术、读保护技术，并在产品开发期间注意隐藏接口、芯片信息，“有心人”是很难读取到设备固件，或者利用固件获取到有效信息的。
今年，我们考虑到上海市是一个食品输入型的城市，很多食品和食用农产品是从外省市或者国外进口而来，为此我们将依照相关管理办法，建设并运行“上海市进沪食品和食用农产品信息登记平台”。...另外，我们也在探索将我们这些系统采集到的数据和外部的其他数据来整合应用，形成一个综合的大数据应用平台。 ? ▍如何搭建食品安全信息追溯平台 接下来重点介绍下上海仪电的食品安全信息溯源平台。 ?...检验检测是追溯环节中非常重要的一步，如果只看追溯，我们也许可以知道食品从生产到流通的整个过程，但我们却不知道哪个环节存在问题。...这是很传统的做法。今后，我们也希望借助AI、机器学习等技术，释放这些数据巨大的潜在价值，发挥更大的作用。 我们已经做了一些尝试，比如，下图是演示版本的上海食品安全指数平台。...这有点像是股票指数，通过一个指数，能综合反映一个城市、一个行业、一个企业的食品安全情况。当我们看到指数上升或下降时，我们可以去分析其背后的问题，预测未来的走势，预防可能发生的食品安全问题。
e.g. 2012年考研复试的时候，我想知道复试面试大概会考察哪些内容，提出的问题如下 谁会提前知道面试的内容？保研的同学大概率是知道的，保研的人会提前批，也会提前面试 到哪里找保研的同学信息呢？...注1：音乐人指数可参见：https://music.163.com/nmusician/web/faq/level#/ 注2：刚开始考虑信用评分卡属于这类”评分“方法，不过后面想来综合评分的场景是没有标签的...动态调整关键词“时，除了从已知信息和搜索结果中提取扩展信息外，还需要注意”备选关键词“，常用的方法： 横向拓展，e.g....各种指数的本质是多维度综合评分；向下找具体案例或者细分领域，e.g. 综合评分不同方法的案例。...我想看某个关于数据分析专题的文章，那么我会到两个地方搜，一个是微信公众号，另一个就是知乎，因为从我的经验来看这两个地方的文章质量整体都还可以(或者说找到好文章的概率更大)。 e.g.
做了大量的用户调查，回收的问卷可能有一半是「谎话」；而大家最近追逐什么，讨厌什么，兴趣转移有时又比翻书还要快…… 想了解用户的心，或许看数据会比较靠谱。毕竟，许多人嘴上说着不要，身体却是很诚实的。...本期的知晓程序 · MINA 奖，颁给的是由微信官方出品的「微信指数」，这款基于微信大数据分析的小程序，就能用具体数据告诉你，微信用户对一件事物到底关不关心。 ?...搜索「京东」、「淘宝」、「天猫」，结果京东遥遥领先，而且 618 当天有一个明显的指数高峰呢。不知道有没有你的一份呢？ ? 在以前，我们很难知道什么在微信比较热门。起标题用哪个词更好？...这个热度情况，有且仅限于微信搜索、公众号文章和朋友圈「公开」转发文章形成的综合分析。即是说，你和朋友的微信私人聊天记录，是不包括在内的。...跟百度指数、微指数相比，微信指数是一个基于微信大数据的「移动端」指数，覆盖的人群、数据的特征也有着明显的微信印记。 该如何利好好它呢？
第二是机器学习的能力。第三是编程，一个好的数据科学家需要有能力用最直观、简单的办法把数据天才展现出来。然后他必须要有商业、运营天然的直觉。...它必须从很深刻的人文观，而不只是把它变成一种科学来对待。我们必须通过在商业上把它落地，在商业落地的过程中，证明我们各种的理论，我个人认为好的科学家必须有综合的能力。...最后下面我们要分析每个客户，这些客户到底买没买，转化没转化，有没有变成我们更有价值的客户，这是大部分互联网公司做的也许并没有那么成熟的一点，就是我们往往我们知道客户从哪个渠道来的，但是是否真正转化了，在哪个点转化了...另外，通过人的流动图可以看一个公司是否IPO，这个信息也不是人们拍脑袋想出来的，而是从数据抽取出来的，看到的趋势。所以说大数据颠覆我们的传统的概念和分析概念。 案例三 付费的转化 ?...因为用户有几个生命周期，整个流程有生命周期的，往往用户在早期很微妙的行为的加权，就能知道这个客户会在未来哪个时间点会流失。
状态机编码转换 我们都知道状态机最好用格雷码，原因是相临两个状态只有一位变化。但实际项目中，要实现格雷码并不容易。如下的例子中，四个状态A、B、C、D可以相互跳转。...所以可以看出独热码的译码逻辑更简单，即Timing最好。 缺点是状态的编码用到的DFF数量呈指数增加。比如32个状态，用格雷码只需要5个DFF，用独热码却需要32个DFF，面积大。...用格雷码比较麻烦，需要根据状态之间的跳转概率和顺序来调整哪个状态用哪个编码。而且有时候总是会出现多bit变化的情况。如果修改代码时增加了状态或者减少了状态，格雷码需要重新调整。...那么有没有更好的方式呢？有。利用综合工具的状态机优化选项——“重编码”。代码里写哪种编码已经不重要了，都可以在综合时提取再重编码。...要的。因为工具是为人服务的，只是人的小帮手。
为啥我在做数据分析，却感觉没什么方法？ 答：首先，相关分析、回归分析、聚类分析、因子分析的名字叫XX分析，但它们是统计学方法，只是数据分析的工具，不是解决问题的全部办法。...我们之前分享过，数据分析可以解决的是： 是多少（数据描述状况） 是什么（树立数据标准） 为什么（探索问题原因） 会怎样（预测业务走势） 又如何（综合判断状况） 其中问题1是用数据描述问题，把问题量化。...这里我们结合数据分析能解决的问题，梳理下这些方法。 属于“是多少”的方法 “是多少”指数据描述状况。如果只用1个指标就能描述清楚状况，比如身高、年龄这种，是没有什么分析方法的。...如果176的她照样接受，就说明画出来标准没有区分度，要么是标准划分出了问题，要么就是做标准的指标压根就找错了。 需要注意的是：有没有用数据找标准，有没有验证过业务部门的标准，是从取数到分析的分水岭。...需注意的是，如果是面试时讲自己用的数据分析方法，一定要和自己简历里的工作内容对的上，不然人家指着简历随口一句：你在哪个工作项目中用的这些方法？具体怎么用的？数据如何？估计就问崩了。
16384 取余，就知道要写到哪个 master 上。...基于客户端分片：写数据的时候，在程序中就对 key 进行计算，判断好要写到哪个节点上。...你是如何处理双写一致性问题的 双写一致性是指数据库数据与 Redis 中数据的一致性问题。...什么是缓存雪崩？如何解决？ 缓存雪崩就是同一时刻缓存大面积失效，大量的请求直接落到数据库，把数据库压垮。解决办法是为 key 设置不同的过期时间，避免同一时刻失效，操作数据库的方法加锁，让请求串行。...解决办法是做好参数校验，非法请求直接挡掉；用布隆过滤器，将数据库的数据缓存到布隆过滤器中，请求数据库之前先判断布隆过滤器中有没有，没有就直接挡掉。 ---- 8. 什么是缓存击穿？如何解决？
今天我们要来讲讲数据分析的五大思维方式。 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。...然而，我们还要搞清楚数据分析的目的是什么？ 目的是解决我们现实中的某个问题或者满足现实中的某个需求。 那么，在这个从数据到信息的过程中，肯定是有一些固定的思路，或者称之为思维方式。...在现实中的应用非常广，比如选款测款丶监控店铺数据等，这些过程就是在做【对照】，分析人员拿到数据后，如果数据是独立的，无法进行对比的话，就无法判断，等于无法从数据中读取有用的信息。...我们发现一个搜索指数和一个宝贝数，这两个指标一个代表需求，一个代表竞争，有很多人把搜索指数/宝贝数=倍数，用倍数来代表一个词的竞争度（仅供参考）。这种做法，就是在增维。...如果我们是以天作为单位，那么，今天的数据，就是现在的数据。现在的数据和过去的数据做比较，才可以知道现在自己是在哪个位置，单有现在的数据，是没什么用处的。
图4 连续8字节在内存中实际分布 你可能想知道这是为什么，原因是电路工作效率。内存中的8个bank是可以并行工作的。...对于64位数据宽度的内存，假如cpu也是64位的cpu（现在的计算机基本都是这样的），每次内存IO获取数据都是从同行同列的8个bank中各自读取一个字节拼起来的。...从内存的0地址开始，0-7字节的数据可以一次IO读取出来，8-15字节的数据也可以一次读取出来。...没有好办法，内存只好先工作一次把0x0000-0x0007取出来，然后再把0x0008-0x0015取出来，把两次的结果都返回给你。...操作系统还管理了CPU的一级、二级、三级缓存。不知道你有没有印象，我们前面的文章说过高速缓存里的Cache Line是64字节，它是内存IO单位的8倍，不会让内存IO浪费。
从程序设计的角度来看，像这样主动遍历，比如遍历一个 Socket 集合看看有没有发生写入（有数据从网卡传过来），称为命令式的程序。...第二个核心诉求，是当 FD=123 的 Socket 发生变化（读写等）时，能够快速地判断是哪个线程需要知道这个消息 所以，中间观察者需要一个快速能插入（注册过程）、查询（通知过程）一个整数的数据结构，...综合来看，能够解决这个问题的数据结构中，跳表和二叉搜索树都是不错的选择。 因此，在 Linux 的 epoll 模型中，选择了红黑树。...在 select 模型下，操作系统不知道哪个线程应该响应哪个事件，而是由线程自己去操作系统看有没有发生网络 I/O 事件，然后再遍历自己管理的所有 Socket，看看这些 Socket 有没有发生变化。...epoll 模型在操作系统内核中提供了一个中间数据结构，这个中间数据结构会提供事件监听注册，以及快速判断消息关联到哪个线程的能力（红黑树实现）。
图4 连续8字节在内存中实际分布 你可能想知道这是为什么，原因是电路工作效率。内存中的8个bank是可以并行工作的。...对于64位数据宽度的内存，假如cpu也是64位的cpu（现在的计算机基本都是这样的），每次内存IO获取数据都是从同行同列的8个chip中各自读取一个字节拼起来的。...从内存的0地址开始，0-7字节的数据可以一次IO读取出来，8-15字节的数据也可以一次读取出来。...没有好办法，内存只好先工作一次把0x0000-0x0007取出来，然后再把0x0008-0x0015取出来，把两次的结果都返回给你。...操作系统还管理了CPU的一级、二级、三级缓存。不知道你有没有印象，我们前面的文章说过高速缓存里的Cache Line也是64字节，它是内存IO的整数倍，不会让内存IO浪费。
可能有人的第一反应是：先把 标签里面的内容提取出来，然后再把 标签里面的内容提取出来，并添加到 标签中。这不就解决问题了吗？ 但实际上并没有这么简单。...以上面的 HTML 代码为了，如果按照这种简单的解法，那么分别提取以后会得到如下内容： 现在问题来了，你怎么知道 标签中提取出来的这两个字符串 世界, 产品经理，分别应该插入到 标签结果列表中的哪个位置...在上面的 html 代码中，这种方案是可行的： 但是，这种方案不能应用到 GNE 中。这是由于这种做法，会无差别移除所有的标签。...但是 标签下面的 标签是有用的，它在用于过滤导航栏或者推荐新闻这种类型的干扰内容中会起到很大的作用。所以 标签必需保留。...实际上，这个问题在 lxml 中有现成的办法解决，他就是 etree.strip_tags 使用方法如下： from lxml.html import etree etree.strip_tags(element
天猫指数 京东指数 百度指数 性价指数 科技指数 综合指数 """ 具体实现代码： # 爬取数据 import pandas as pd url = "http://djws.uuu9.com/rank...我们会发现，数据里的综合指数数值为NaN，这是因为这一栏数据在网站中是以图像条显示的，存储在i标签的width里，这里我们就不获取了，要获取也是有办法的，比如：正则表达式，如果你感兴趣，可以去试试。...首先我们要知道，第一次统计的品牌名出现次数，表示品牌旗下产品上榜的数量，可能是有多种产品上榜，也可能是部分产品多次上榜，第二次统计的产品排名数和（为了方便展示，我把数除五了），表示该品牌所有上榜产品的排名和...接下来我们再看看品牌热度，我们直接看综合指数，当然，如果你在做数据分析工作中，肯定不会这么选择，你应该选择和你目的最贴切的数据项进行分析，甚至进行一些进阶算法，给每个指数项一定权重然后分析。...从网页上我们可以轻易看到，七月综合指数最高是的CHERRY旗下的MX8.0，如果你感兴趣，可以像我什么一样，自己选3-5个热门产品，作出他们3-7月之间的综合指数或其他数据的变化图（一段时间内的变化，折线图会是一种比较好的显示方式
从两个方面入手，网络层和应用层。 网络层匿名性。网络层IP地址容易暴露身份。TOR，解决网络层匿名性。中间的每一个结点只知道上一个是谁，不知道最早发出消息的是谁。 应用层匿名性。...把各个不同人的币混在一起(Coin mixing)，让人分不清币从哪里来的。有一些专门的网站做这个。区块链没有信誉度高的Coin mixing单位，如果跑路，没有办法。...一个问题是这是一个中心化方案，另一个问题是央行什么都知道，做的每一笔交易它都知道。 有没有一种办法，央行做中心化记账但是不让它知道所有的交易？虚拟货币的编号不能是央行产生的，由用户自己在本地产生编号。...注意：银行只知道我给了你个币，但是是哪一个编号的币我不知道，你再跟别人花的时候，别人无法验证你这个币是从哪里来的。 image.png 专门为了匿名性设计的货币。...交易的时候，零币和零钞数学上可以保证是区块链某个合法的币，但是不知道具体来源是哪个币，破坏了币之间的关联性，数学原理很复杂并且不主流。
作者：阿秀 阿秀的学习笔记：https://interviewguide.cn 你好，我是阿秀。 不知道你们有没有发现今年实习找工作形势很差，招人都不多？...本文对“互联网裁员呈指数增长背景下落地暑期实习”进行了综合分析，采取了理论联系实际，具体问题具体分析的研究方法，在已有的研究基础上进行归纳总结，探讨了落地暑期实习的预处理与验证，最终经过大量具有重复性的精准实验...毕竟笔试面试遇到的大部分都是原题或者是原题简单变形 那么怎么知道哪些是常考题？...://interviewguide.cn 另外说一句，想深入学习MySQL数据库的话，推荐秀哥之前发的某某时间的《MySQL实战45讲》（避免打广告嫌疑这里就不说全名了） 2.4 项目 无论是自己学习开源项目...我的解决办法是，找到一个汇总了绝大部分互联网企业的脑图（文档，表格都可以），将每次的投递记录、招聘信息、时间节点、应聘进度、面经、内推链接、笔试信息等一系列信息，分别汇总保存到相应的公司下，如下图所示。
scikit库中提供了一些数据，这里使用iris数据集，是一种鸢尾属植物，所给数据中包括两种类型的花，目的是根据所给信息判断两种花分别属于哪一类。也就是说找到区分这两种花的方法。 ...从上面以及具体内容（数据较多，可以自行查看）可以看到，x中是150x4的二维数组，对应着花萼的长度宽度和花瓣的长度宽度。y中是存储着已知的每组数据对应的花的种类，有0、1两种情况。...这里由于二维更便于展示，两两组合起来绘图，观察哪些属性可以更清晰的区分出两种花来。返回一个迭代器。 #12：循环从生成的所有两两组合中取出来，绘图。...根据上述得到的两两组合的结果绘制出6副图像，综合考虑合理性和区分度高，可以发现，最后一张图可以清晰的将两种花区分开来。所使用的属性位花瓣长度和花瓣宽度。...那么，后续就可以使用这两个因素来判别花是属于哪个类型的了。
从磁盘取出表第5条数据判断a是否等于5 从磁盘取出表第6条数据判断a是否等于5 由于数据库数据是已经排序好的，那么当mysql知道了第6条数据是a是6时，第6条数据a的值比a大，说明第6条以后的所有的值都比...问题二：对于上诉查询语句一共有几次IO，有没有什么优化的办法？ 可以算出来总共去磁盘取数据取了6次，所以有6次IO，有没有什么优化的办法呢？...是否可以一次取的时候多取几条数据，比如我一次取把t表的9条数据全部取到内存中，然后从内存中取出来数据判断，这样只用一次IO就解决问题了。...现在，我们解决了多次磁盘IO的问题，但是我们取9条数据到内存里面去，我还是要对内存中这9条数据进行最少6次是否等于5的判断，我才能找到a=5的那条数据，那么有没有什么更好的优化的办法呢？...但你有没有想过，一页只有16kb，我们上诉表只有9条数据，所以一页就可以全部取出来，但是假设我这张表有一千条数据呢？一万条数据呢？十万条呢？
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