，函数EnumOwner()接受一个指向进程令牌的句柄，并使用它来检索有关令牌用户的信息。...最后使用LookupAccountSid()检索与SID相关联的用户账户的名称。函数返回指向包含账户名称的字符字符串的指针。...在main()函数中使用OpenProcess()和PROCESS_QUERY_INFORMATION标志检索当前进程的句柄。...然后，它使用OpenProcessToken()和TOKEN_QUERY标志检索进程令牌的句柄。将该句柄传递给EnumOwner()以检索与令牌相关联的用户账户名称。...= (PSID)LocalAlloc(LMEM_ZEROINIT, dwLen); CopySid(dwLen, pSid, pWork->User.Sid); dwLen = 256;
，函数EnumOwner()接受一个指向进程令牌的句柄，并使用它来检索有关令牌用户的信息。...最后使用LookupAccountSid()检索与SID相关联的用户账户的名称。函数返回指向包含账户名称的字符字符串的指针。...在main()函数中使用OpenProcess()和PROCESS_QUERY_INFORMATION标志检索当前进程的句柄。...然后，它使用OpenProcessToken()和TOKEN_QUERY标志检索进程令牌的句柄。将该句柄传递给EnumOwner()以检索与令牌相关联的用户账户名称。...= (PSID)LocalAlloc(LMEM_ZEROINIT, dwLen); CopySid(dwLen, pSid, pWork->User.Sid); dwLen = 256
print('\n初始时完整获取ps信息，找到目标进程的进程号，获取该进程的pmap信息') psAllInfo = dut1_ssh.exe_cmd( ['ps -aux']) psID...ssh.close() ##++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++## def getPsID(psName,psInfo): #根据PSInfo检索出...psID # return psID def getPsAllRss(psNameList,psAllInfo): #通过psALLInfo检索出所有ps的RSS并返回 # return...psRssList def getRssMem(dut1_ssh,psID): #根据 'cat /proc/%s/status | grep VmRSS' 命令找出每一个ps的rss内存值 #...return rssMem def getPrivateMem(dut1_ssh,psID): #根据 'pmap -d %s | grep mapped' 命令找出每一个ps的私有内存值
首先载入faraway包以便读取psid数据集，然后加载mgcv包，再将年份数据中心化以方便解释模型，最后用lmer函数进行建模。...$cyear psid$year-78head(psid)model1=lmer(log(income) ~ cyear*sex +age+educ+(cyear|person),psid) lmer...，可以使用anova函数，从结果中观察到P值很小，判断应当使用model1 anova(model1,model2) Data: psid Models: ..1: log(income) ~ cyear...data.frame(rbind(dat.tx.a, dat.tx.b)) names(dat) <- c('measure.1', 'measure.2', 'measure.3') 根据指定的均值和协方差生成多元正态数据...25.78684 2、Multilevel growth models 有很多R包可以做多水平分析，其中 lme4对于一般模型（二分类及离散输出）比较适合， 另外一个nlme包 比较适合连续输出变量（正态或高斯分布
一个正模拟客户端的线程拥有一个主令牌和一个模拟令牌。（主令牌是与进程相关的，模拟的令牌是与模拟令牌的线程相关的）。...GetLengthSid检索SID的长度GetSidldentifierAuthority检索指向SID标识符权限的指针GetSidLengthRequired检索存储具有指定数量的子权限的SID所需的缓冲区大小...GetSidSubAuthority检索指向SID中指定的子机构的指针GetSidSubAuthorityCount检索SID中的子机构数.InitializeSid初始化SID结构IsValidSid...Revision; BYTE Sbz1; SECURITY_DESCRIPTOR_CONTROL Control; PSID...Owner; PSID Group; PACL Sacl;
基于传统的跨模态文本-视频检索(Video-to-Text Retrieval, T2VR)任务，该工作提出了一个全新的文本到视频跨模态检索子任务，即部分相关的视频检索(Partially Relevant...PRVR任务旨在从大量未剪辑的长视频中检索出与查询文本部分相关的对应视频。若一个未经剪辑的长视频中存在某一片段与给出的查询文本相关，则认为该长视频与给出的查询文本呈部分相关的关系。...PRVR任务旨在从大量未剪辑的长视频中检索出与查询文本部分相关的对应视频。若一个未经剪辑的长视频中存在某一片段与给出的查询文本相关，则认为该长视频与给出的查询文本呈部分相关的关系。...在多示例学习中，一个样本被视为由大量示例所组成的包，若包中的某一个或多个示例为正样本时，则该包为正样本；反之则该包为负样本。...第一阶段为从视频库中检索出k个候选视频，第二阶段为从候选视频中检索出准确的起止时刻。
作者观察到MONET成功检索了与各种皮肤病学术语相关的临床和皮肤镜图像（见图2）。例如，当提示“红斑”（描述一种红色或紫罗兰色）时，MONET检索出显示此类红色的图像。...使用概念“蓝色”提示时，检索到的是深蓝色病变的图像，这些病变似乎是真皮中的色素沉着造成的。MONET还能够检索出具有主要形态特征（如丘疹和结节）以及次要形态特征（如溃疡）的图像。...在排除具有少于30个正例的概念后，测试包括1,635个临床图像中的21个概念和1,011个皮肤镜图像中的7个概念。...在从临床图像预测恶性和黑色素瘤方面，MONET + CBM在平均AUROC（恶性：0.815，黑色素瘤：0.881）和单侧配对的学生t检验（P 正权重，“微小”有高负权重，“蓝色”有正权重，这指的是在黑色素瘤中观察到的蓝白色面纱状斑的皮肤镜概念
search(/shang/i) console.log(a);//=>2 如果search()的参数不是正则表达式，则首先会通过RegExp构造函数将它转换成正则表达式，search()方法不支持全局检索...let b = "moshanghan".search('ghan') console.log(b);//=>6 既然返回第一个与之匹配的子串的起始位置，就不可能支持全局搜索，可以理解 match 在从今天起开启对正则表达式的学习...plus 2 equals 3".match(/\d+/g) console.log(c);//=>["1", "2", "3"] 如果这个正则表达式没有设置修饰符g，match()就不会进行全局检索...，它只会检索第一个匹配，但即使match()执行的不是全局匹配，它也返回一个数组， 看一个?...匹配到到是-e -b -i 形式截取后一个字符转成大写 }));//=>getElementById 2、写一个少于 80 字符的函数，判断一个字符串是不是回文字符串 回文字符串=>“回文串”是一个正读和反读都一样的字符串
用正余弦来表示原信号会更加简单，因为正余弦拥有原信号所不具有的性质：正弦曲线保真度。一个正余弦曲线信号输入后，输出的仍是正余弦曲线，只有幅度和相位可能发生变化，但是频率和波的形状仍是一样的。...且只有正余弦曲线才拥有这样的性质，正因如此我们才不用方波或三角波来表示。 3 Dijkstra 算法 Dijkstra算法是典型的算法。Dijkstra算法是很有代表性的算法。...当前其应用主要体现在网络信息检索、网络计量学、数据挖掘、Web结构建模等方山。作为Google的核心技术之一，链接分析算法应用已经显现出j惊人的商业价值。...9 数据压缩算法 在现今的电子信息技术领域，正发生着一场有长远影响的数字化革命。由于数字化的多媒体信息尤其是数字视频、音频信号的数据量特别庞大，如果不对其进行有效的压缩就难以得到实际的应用。...10 随机数生成 在统计学的不同技术中需要使用随机数，比如在从统计总体中抽取有代表性的样本的时候，或者在将实验动物分配到不同的试验组的过程中，或者在进行蒙特卡罗模拟法计算的时候等等。
然而，基于编码器的模型不太容易直接转换到文本生成任务（例如图像字幕），而编码器-解码器模型尚未成功用于图像文本检索任务。...2) 数据角度: SOTA的方法（如CLIP、ALBEF等）都在从web上收集到的图文对上进行预训练。...其目的是对齐视觉transformer和文本transformer的特征空间，通过鼓励正图像-文本对具有相似的表示来实现。事实证明，这是提高视力和语言理解的有效目标。...ITM是一个二分类任务，给定其多模态特征，模型使用ITM头 (线性层) 来预测图像-文本对是正 (匹配) 还是负 (不匹配)。...上表展示了与COCO和Flickr30K数据集上SOTA的图像文本检索方法进行比较。 上表展示了Flickr30K上的Zero-shot图像文本检索结果。
用正余弦来表示原信号会更加简单，因为正余弦拥有原信号所不具有的性质：正弦曲线保真度。一个正余弦曲线信号输入后，输出的仍是正余弦曲线，只有幅度和相位可能发生变化，但是频率和波的形状仍是一样的。...且只有正余弦曲线才拥有这样的性质，正因如此我们才不用方波或三角波来表示。 3.Dijkstra 算法 Dijkstra算法是典型的算法。Dijkstra算法是很有代表性的算法。...当前其应用主要体现在网络信息检索、网络计量学、数据挖掘、Web结构建模等方山。作为Google的核心技术之一，链接分析算法应用已经显现出j惊人的商业价值。...9.数据压缩算法 在现今的电子信息技术领域，正发生着一场有长远影响的数字化革命。由于数字化的多媒体信息尤其是数字视频、音频信号的数据量特别庞大，如果不对其进行有效的压缩就难以得到实际的应用。...10.随机数生成 在统计学的不同技术中需要使用随机数，比如在从统计总体中抽取有代表性的样本的时候，或者在将实验动物分配到不同的试验组的过程中，或者在进行蒙特卡罗模拟法计算的时候等等。
那么预测为正就有两种可能了，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)，也就是 ?...大白话就是“ 你预测为正例的里面有多少是对的” 而召回率是针对我们原来的正样本而言的，它表示的是正例样本中有多少被预测正确了。...那也有两种可能，一种是把原来的正类预测成正类(TP)，另一种就是把原来的正类预测为负类(FN)。 ?...大白话就是“正例样本里你的预测覆盖了多少” 准确率是针对我们原来所有样本而言的，它表示的是所有样本有多少被准确预测了 R=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) image.png 在信息检索领域...，精确率和召回率又被称为查准率和查全率， 查准率＝检索出的相关信息量 / 检索出的信息总量 查全率＝检索出的相关信息量 / 系统中的相关信息总量
FN，预测是负样本，预测错了 TP，预测是正样本，预测对了 1、精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。...那么预测为正就有两种可能了，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)，也就是 大白话就是“ 你预测为正例的里面有多少是对的” 2、召回率是针对我们原来的正样本而言的，它表示的是正例样本中有多少被预测正确了...那也有两种可能，一种是把原来的正类预测成正类(TP)，另一种就是把原来的正类预测为负类(FN)。...大白话就是“正例样本里你的预测正确了多少” 3、准确率是针对我们原来所有样本而言的，它表示的是所有样本有多少被准确预测了 R=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 在信息检索领域，精确率和召回率又被称为查准率和查全率...， 查准率＝检索出的相关信息量 / 检索出的信息总量 查全率＝检索出的相关信息量 / 系统中的相关信息总量
$meta['thumb']的值，从数据库中检索，并保存成表示图像的文章自定义字段。因此，在从数据库检索到unlink()函数调用之间表示缩略图文件名的值没有经过任何检查和过滤。...在从用户传值并赋给$_POST['thumb']数到保存到数据库wp_update_attachment_metadata()函数执行之间，没有安全措施来确保这个值为真正是在编辑的附件缩略图。
目前针对图像定位的研究主要可以分为三个方向，分别为基于图像检索的、基于2D-3D匹配的和基于地理位置分类的算法。...其中基于图像检索（Image Retrieval）的方案在大规模（Large-scale）的长期图像定位（Long-term Localization）上可行性更高，所以该工作针对基于图像检索的定位问题展开了研究...2）基于图像检索的图像定位 基于检索的图像定位问题旨在通过从城市级规模的数据库中识别出与目标图像最相似的参考图像，从而通过参考图像的地理位置（GPS）来估计目标图像的地理位置。...基于检索的图像定位问题也被称为地点识别（Place Recognition）。 2 挑战1：如何合理使用top-k图像？...该工作以前者为基准开展研究，即在仅有GPS标签的情况下进行基于检索的图像定位算法研究。 图像检索的关键在于如何学习到具有辨别性的图像特征，而在模型的训练中往往都需要有正样本和负样本。
我们的做法是这样的: 如果模型的输出包含“正”、“负”或“中性”，我们把它映射到对应的标签;否则,我们把它看作是一种“中性”情绪。...所有这些源都提供了检索api，使我们能够访问和检索信息。 2、接下来，我们执行一个两步知识检索过程，包括多源知识查询和基于相似度的检索。这些步骤使我们能够收集与输入查询相关的上下文。...两步知识检索：我们通过两步过程检索给定查询的上下文财务信息。 多源知识查询：财经新闻标题或推文通常很短，通常包括不相关的内容，如股票行情。...基于相似度的检索：即使在初始检索之后，获得的内容仍然可能包含相当数量的不相关信息，这可能会影响情绪预测的准确性。为了解决这个问题，我们提出了一种基于相似度的高级检索算法。...该算法旨在从第一步获得的结果中进一步过滤和提取最相关的内容。具体来说，我们使用改进的重叠系数作为相似性度量来检索和经验选择与输入查询相似度高于0.8的上下文。
如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（False positive）。...精确率Precision、召回率Recall和F1值 精确率（正确率）和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。...其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。...一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了，两者的定义分别如下： Precision = 提取出的正确信息条数...当然希望检索结果Precision越高越好，同时Recall也越高越好，但事实上这两者在某些情况下有矛盾的。
. | 是否被检测到 | 相关(Relevant),正类 | 无关(NonRelevant),负类 | | — | — | — | — | | 被检索到 Retrieved | true positives...(TP 正类判定为正类,例子中就是正确的判定”这位是女生”) | false positives(FP 负类判定为正类,”存伪”,例子中就是分明是男生却判断为女生) | | 未被检索到 Not Retrieved...正确被检索的 item(TP) 占所有实际被检索到的 item(TP+FP) 的比例。...正确被检索的 item(TP) 占所有应该检索到的 item(TP+FN) 的比例。上述例子中是100%(20女生/(20女生+ 0 误判为男生的女生)) $F_1$ 值 值也会高。...逻辑回归里面，我们会设一个阈值，大于这个值的为正类，小于这个值为负类。如果我们减小这个阀值，那么更多的样本会被识别为正类。这会提高正类的识别率，但同时也会使得更多的负类被错误识别为正类。
如果一个实例是正类并且也被 预测成正类，即为真正类（True positive）,如果实例是负类被预测成正类，称之为假正类（False positive）。...其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。...一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了，两者的定义分别如下： Precision = 提取出的正确信息条数...当然希望检索结果Precision越高越好，同时Recall也越高越好，但事实上这两者在某些情况下有矛盾的。...如果减小阀值，减到0.5，固然能识别出更多的正类，也就是提高了识别出的正例占所有正例 的比类，即TPR,但同时也将更多的负实例当作了正实例，即提高了FPR。
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