如果要判断一个容器是否为空，如何判断呢？...vector底层是一块连续的内存，其迭代器本质上是指向这块内存首尾位置的两个指针。所以empty()函数是在检查这两个指针是否指向同一位置，若是，则说明容器为空，返回true。这当然是常数时间。...那么size()的实现就不是常数时间了吗？ 上面可以看到，array，set，unordered_set都是内部维护了一个私有成员变量size，其各个改变容器成员大小的成员函数都会更新这个size。...而《Effective C++》这一节所强调的，正是stl中各个容器设计时关于empty()函数与别的成员函数之间的性能取舍问题。当然，如上所述，性能优劣并不是绝对的，取决于各家编译器的实现。...Anyway，可以保证的是，empty()函数，一定是常数时间的性能。 所以，如果在开发中遇到需要判断容器是否为空的时候，推荐大家使用empty()，而不是判断size() == 0。
，但也用来检查其是否为某些特殊值。...特殊的数字值以及所有非数字类型的变量都将会被忽略。如果想要检查某个变量是否为数字， Number.isFinite() 函数是最好的选择。...使用 Number.isNaN() 函数 标准的 Number 对象具有 isNaN() 方法。用来判断传入的参数值是否为 NaN。由于我们要检查变量是否为数字，所以需要在检查中要使用非运算符 !。...这种方法最适合在你知道自己的值是数字并且要检查它是否为 NaN 值的情况下，并不适合常规数字的。...(对象的一种特殊类型) 为了验证变量是否为数字，我们只需要检查 typeof() 返回的值是否为 "number"。
在MySQL数据库中，我们经常需要检查某个列是否为空或Null。空值表示该列没有被赋值，而Null表示该列的值是未知的或不存在的。...在本文中，我们将讨论如何在MySQL中检查列是否为空或Null，并探讨不同的方法和案例。...以下是使用条件语句检查列是否为空的方法：使用IF语句检查列是否为空：SELECT column_name, IF(column_name IS NULL, 'Empty', 'Not Empty') AS...使用聚合函数检查列是否为空聚合函数也可以用于检查列是否为空。例如，我们可以使用COUNT函数统计为空的行数来判断列是否为空。...我们还提供了案例研究，展示了在不同情境下如何应用这些技巧来检查列是否为空或Null。通过合理使用这些方法，我们可以轻松地检查MySQL中的列是否为空或Null，并根据需要执行相应的操作。
题目 给你一个字符串 sentence 作为句子并指定检索词为 searchWord ，其中句子由若干用 单个空格 分隔的单词组成。...请你检查检索词 searchWord 是否为句子 sentence 中任意单词的前缀。...如果 searchWord 是多个单词的前缀，则返回匹配的第一个单词的下标（最小下标）。 如果 searchWord 不是任何单词的前缀，则返回 -1 。...示例 3： 输入：sentence = "i am tired", searchWord = "you" 输出：-1 解释："you" 不是句子中任何单词的前缀。...前缀就是紧密附着于词根的语素，中间不能插入其它成分， 并且它的位置是固定的——-位于词根之前。
一 概念这种有很多常用的方法，这里只介绍一种常用的方法是使用正则表达式来匹配数字的模式。通过定义一个匹配数字的正则表达式，然后使用re模块中的search()方法来进行匹配。...二 例子:下面是一个简单的例子：# 示例代码5import reinput_str = input("请输入一个字符串: ")pattern = r'^[0-9]+$'if re.search(pattern..., input_str): print("输入的字符串是数字")else: print("输入的字符串不是数字")这个很清楚了，接下来再给出一个笔者用到的例子：import osimport
素数（也叫质数）的数学定义为：大于1的自然数中除了1和它本身外没有其他因数的整数，常见的素数有：2，3，5，7，11，13……等，判断一个数是不是素数经常作为考试题目。...算法 算法1 算法描述： 令i=2，n为需要判断的数； 如果n=2，则判断n是否等于2，如果n=2，则输出：n是素数，否则执行第3步骤； 判断i<n是否成立，如果成立则计算...n%i，否则输出：n是素数； 如果n%i为0，则输出：n不是素数； 如果n%i不为0，则令i=i+1，同时返回第3步。...1，则输出：n不是素数，如果n>=2，则判断n是否等于2或3，如果n=2 || 3，则输出：n是素数，否则执行下一步； 判断i<=sqrt(n)是否成立，如果成立则计算n%i，如果不成立，则输出：n是素数...； 如果n%i的为0，则输出：n不是素数； 如果n%i不为0，则令i=i+1，同时返回第3步。
如果所有长度为 k 的二进制字符串都是 s 的子串，请返回 True ，否则请返回 False 。...示例 1： 输入：s = "00110110", k = 2 输出：true 解释：长度为 2 的二进制串包括 "00"，"01"，"10" 和 "11"。...它们分别是 s 中下标为 0，1，3，2 开始的长度为 2 的子串。...示例 2： 输入：s = "00110", k = 2 输出：true 示例 3： 输入：s = "0110", k = 1 输出：true 解释：长度为 1 的二进制串包括 "0" 和 "1"...示例 4： 输入：s = "0110", k = 2 输出：false 解释：长度为 2 的二进制串 "00" 没有出现在 s 中。
选自IEEE Spectrum 作者：Evan Ackerman 机器之心编译 编辑：小舟、张倩 机器人怎么学会跳舞的？最新视频有无作假？...…… 波士顿动力工程副总裁 Aaron Saunders 为大家一一解惑。...同时，他也是 Atlas 项目的重要成员，从项目伊始就参与研发，在过去的几年中，Saunders 一直是 Atlas 的负责人。 以下是采访的具体内容。 您如何看待网友对这段机器人跳舞视频的反应？...我们使用这些让机器人执行一组舞步，这些舞步是我们和舞者、编舞师一起离线设计的。我们花费了大量时间——好几个月去思考舞蹈、合成动作，以及模拟迭代。...除了前面提到的那些，波士顿动力是否还希望通过这个视频传递一些其他信息？
一个故事是公开的：最新一期 Nature 杂志发表华裔作者论文：通过解码大脑活动提升语音的清晰度，使用深度学习方法直接从大脑信号中产生口语句子，达到150个单词，接近正常人水平。...所以你看，其实原理就是“传音入密”——去识别电力曲线的当中叠加的各种信号，识别出哪个曲线代表着电风吹&电水壶，然后判断是否断电。 它特别像我们在做音频处理时的波形。...这就涉及到算法； 步骤二：有可能它是把上面提到的这些样本，规规矩矩的输入在了本地的数据采集器上。也就是，每一台机器上都存好了这些数据样本。 其实以上步骤一是必要的，而且是核心竞争力。...工程师说，可以，不过我们需要把有关你名字的信息，输入到机器人的存储器上，让它产生关联，然后它就能认出你了。 所以那时候我明白了，这就是一个大号的、离线的、插卡学习机。...一旦离线，深度学习无法在线完成，就需要人工一次又一次的上载数据。而且每一个本地化的机器人，都要配置一套完成的反应机制，一套完整的数据。这都需要成本。 而显而易见的是，在线才能成本最低。
- 便于修改机器人程序。 看到离线编程的这些优点后，是不是迫不及待的想看看离线编程软件长什么样子？那么往下看吧~下面详细介绍一下主流的离线编程软件。...完美的仿真模拟：独特的机器人加工仿真系统可对机器人手臂，工具与工件之间的运动进行自动碰撞检查，轴超限检查，自动删除不合格路径并调整，还可以自动优化路径，减少空跑时间。...- 实现工具工装、机器人和操作者的三维可视化。 - 制造单元、测试以及编程的仿真。 __缺点：__ 价格昂贵，离线功能较弱，Unix移植过来的界面，人机界面不友好。...碰撞检测功能可避免设备碰撞造成的严重损失。选定检测对象后，RobotStudio可自动监测并显示程序执行时这些对象是否会发生碰撞。 - VBA功能。...__缺点：__ 需要操作者对机器人有较为深厚的理解，策略智能化程度与Robotmaster有较大差距。
即某张表数据记录是否缺失，某些非null字段是否为null。 准确性 准确性指数据是否存在异常或者错误的信息，如明细数据相对原始数据是否失真，汇总数据是否符合指标口径定义等。...（2）代码检查规则，这块需要自行开发插件，SQL相关的检查插件目前开源的方案都是针对OLTP场景的。因暂时没开发资源能投入这块，所以暂无实施计划。 产出基线控制。...每天下班前抓取当天的数仓变更点，进行以下筛查并通知到部门群里。 （1）检查基线任务当天有修改的记录 检查有DDL变更却没有关联任务变更记录； 事后打标分析。...巡检这块一开始建设的时候做的比较简单粗暴，直接用Python脚本获取需要的基础数据，进行处理后对接飞书open api，借助飞书机器人把需要的消息通知出来。...作者简介 冯楚，网易严选资深数据开发工程师，主要负责供应链数据建模及离线数仓质量治理相关工作。 分享，点赞，在看，安排一下？
今天为大家介绍一款很有意思的对话机器人开源项目，它出现在了今天的 github trending 中，叫 wukong-robot（悟空机器人），或许会为你创建属于自己的对话机器人带来启发。 ?...wukong-robot 是一个简单、灵活的中文语音对话机器人/智能音箱项目，作者开源该项目的目的是让中国的 Maker 和 Haker 们也能快速打造个性化的智能音箱。...对话机器人支持。支持接入图灵机器人、Emotibot 等对话机器人。 全局监听，离线唤醒。支持无接触地离线语音指令唤醒。 灵活可配置。支持定制机器人名字，支持选择语音识别和合成的插件。 智能家居。...此外，wukong-robot 上还有相应的技能插件，由官方和用户共同提供，官方技能插件目前包括检查邮件、写诗等功能，而用户则提供了大部分的技能插件，包括查询天气、头条新闻、电台等技能。...值得一提的是，项目作者给用户提供了福利，给出了技能开发的实战教程，一步步教你如何上手并学会开发 wukong-robot 的技能插件。
译自 Work With SQL via Plug-Ins: An Introduction To Using Steampipe，作者 David Eastman。...在继续之前，尝试此命令以确认你是否已连接： select * from slack_user; 确保您获得一些有用的数据。如果没有，请检查安装是否完成或访问令牌是否足够。...在我们愤怒地查询之前，让我们快速查看一下 slack_user 表： > .inspect slack_user 首先，我想看看哪些用户不是机器人，没有被删除，以及谁更新了他们的帐户以使用双因素身份验证...： 出于某种原因，Slackbot 不是机器人！...以下是快速搜索工作区频道中提到的“ChatGPT”： 但我们可能想要更多有关何时提及的信息： 使用 slack_conversation 表，我们可以通过计算成员数量来了解热门频道： select name
它们还查看所有这些生成式AI生成的初始文章的所有内容——AI内容和人类内容，在整个过程中的每一步——并问，这是否包含有毒内容?这是否是骚扰？这是否是欺凌？”...这在我们的产品中表现为我们设立了很多信任护栏来检查AI。我们意识到我们需要为人类设立比AI更多的信任护栏。”...她继续为使用生成式AI的人提供指导意见:“为了保证LinkedIn上的对话保持健康，我们需要做更多工作来确保这是由人而不是AI完成的。”...LinkedIn协作故事团队正在持续工作来优化并限制需要在线与离线处理的数据量，中间是一种不像在线或实时数据那么快但比检索离线数据更快的数据。...他们最近还发布了一个大规模的桌面重新设计。 成员最终也将能够提出问题。因为他们都强调，这些文章的目标不是全部使用 AI 文本，而是利用生成式 AI 来启动专业的、由人主导的对话。
我们计划发布一些效果良好的实现，并写明完成这些实现的过程，借此来确保明显的RL进步，不是与现有算法的错误版本或未经微调的版本进行比较得来的。...所以，你总是应该验证自己的agent是否比随机行动更强。 ? 警惕不严重的bug 我们看了十个流行的强化学习算法复现的样本，其中六个有社区成员发现提交，并获得作者确认的微小bug。...仔细检查你对论文的解读 在Nature上发表的DQN论文中，作者写道： We also found it helpful to clip the error term from the update [...所以说，后者才是正确的，有一个简单的数学解释：胡伯损失。你可以通过检查梯度是否符合预期，来发现这些错误，用TensorFlow的compute_gradients命令就能轻松完成。...文章中提到的大多数错误都是通过多次遍历代码，并思考每行可能出错的情况发现的。每个bug在事后看起来都是显而易见的，但是即使是经验丰富的研究人员，也会低估检查多少遍代码中，才能找到实现中的所有错误。
Joelle Pineau 教授还提到她在自适应神经刺激（Adaptive Neurostimulation）方面的研究。她的团队利用 RL 框架，优化用于学习癫痫症的神经刺激设备的超参数。...这是否意味着强化学习并没有什么用，「深度」只有一点点效果？Jolle Pineau 强调，她并不是暗示人们应该放弃强化学习技术，而是有时候公平对比并不能反映全部情况。 a....可复现性检查清单 Joelle 教授提出可复现性检查清单，并鼓励研究社区将该检查清单作为论文提交过程的一部分。 对于论文中的所有算法，检查是否包含： 1. 对算法的清晰描述。 2....对算法复杂度（时间、空间、样本大小）的分析。 3. 下载源代码链接，包含所有依赖项。 对于论文中的所有理论论断，检查是否包含： 1. 结果陈述。 2. 对假设的清晰阐述。 3....Joelle 教授认为可复现性检查清单并不意味着安全保障，但可以作为对研究社区的提醒。例如，在 ICLR 2018 复现挑战赛中，80% 的作者在收到反馈后修改了自己的论文。
BagNet 模型的空间分布特征在 bagging 步骤以外不会相互作用，这就带来了一个问题：深度网络大部分「能力」是否仅来自于对局部特征的检查。深度网络仅仅就是 BagNet 吗？...想法&问题 不管你是否认为 CNN 能够/应该将我们带入通用人工智能时代，本论文都以一些清晰的证据表明了，我们仅通过检查局部特征就可以构建异常强大的图像分类模型。...作者们自己也多次提到了这点：我们需要比要求全局形状集成这类任务更加困难的任务。 ? 在图像生成建模（如 GAN）这一任务中，patch 特征间的线性交互明显不足以对像素间的无条件联合分布进行建模。...在设计端到端系统（如机器人、自动驾驶汽车）时，BagNet 这类方法可以作为其非常有用的健全检查：如果比起仅检查本地统计规律的方法（如 BagNet），你的深度网络的表现并没有好多少的话，就表明了你的模型依旧需要从更好的全局信息集成中获益...我也一直在思考如何更好地为机器人验证我们的机器学习系统，而构建这种「零假设」模型则或许是核查机器没有采用愚蠢的方式去学习的正确方法。
在游戏中学习——解决抓取任务中的稀疏反馈问题 作者：Martin Riedmiller 、 Roland Hafner 、 Thomas Lampe等 ?...而且是基于原始传感器信息定义的，例如是否检测到一个触摸。或者用一种更高级别的预处理实体信息定义，例如是否有任何目标移动、两个目标是否接近等。...预定辅助控制 该方法的核心是将稀疏奖励问题定义为在以“epsilon区域”为特征空间的奖励函数的MDP中寻找最优策略pi。公式如下： ?...策略提升 通过基于梯度的方法实现策略的学习。梯度函数如下所示： ? 策略评估 使用Retrace方法进行所有意图的离线策略评估。具体的参数化Q函数如下： ?...试验 做了基于仿真的Kinova Jaco机器人和基于真实硬件的试验。在实验室的一个真实的机械臂上直接利用SAC-X，成功地从头开始学会了拾取和放置任务。证明了该方法的有效性。 ?
当然，实际在生产环境下，群消息的发送都会想尽办法进行压缩，并开展各种改善性能的处理办法，而不是像上述举例里的直接扩散写（即2000人群里，一条消息被简单地复制为2000条一对一的消息投递）。...（本文作者在另一篇文章《一套海量在线用户的移动端IM架构设计实践分享(含详细图文)》，对这个架构作了详细记录和总结，有兴趣的同行可以前往阅读。）...我们来看看微信在这个逻辑上的一些优化思想： 在微信团队分享的《微信后台团队：微信后台异步消息队列的优化升级实践分享》一文中，提到： ? 上图是群消息投递业务的简化流程示意。...7.2 裸写批处理逻辑 处理一条群消息，服务端要进行大量的工作，需要查询所有群成员的路由表、在线状态，在线人员需要推送及时消息，离线人员需要推送第三方push（比如iOS的apns推送通道）。...（确保消息时序性，ack需要在写离线消息之后处理，否则可能出现消息重复）； 7）删除对应的离线消息； 8）第（3）步写入的延迟推送任务，在规定时间（如10秒）后生效，判断是否存在此条离线消息（如果ack
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