当表格里数据比较多时，很多时候我们为了便于观察数据，会特意把符合某些特征的数据行高亮显示出来。...这不，公司的HR小姐姐就有这个需求，说她手头上有一份招聘数据，她想把“薪水”超过20000的行突出显示出来，应该怎么操作呢？...如下图，在选中了薪水列数据之后，点击进行“大于”规则设置: 最终结果如下： 薪水大于20000的单元格虽然高亮显示了，但这并不满足我们的需求，我们要的是，对应的数据行，整行都高亮显示。...所以，在这里要提醒小伙伴们，如果想实现整行的突出显示，“突出显示单元格规则”是不适用的。“突出显示单元格规则”顾名思义，就是对符合规则的“单元格”进行设置，而不是对“数据行”进行设置。...2.如何使特定数据行高亮显示？ 首先，选定要进行规则设置的数据范围：选定第一行数据行后，同时按住Ctrl+Shift+向下方向键，可快速选定所有数据行。
，节点嵌入表示利用其类型或内容信息将节点表示为一个向量。...然而，具有无标记节点的图广泛存在于现实世界的应用程序中（例如，匿名社交网络）。...现有的 GNN 模型表示该类节点则通过为节点分配随机标签（引入了伪标签），或者为所有节点分配一个同一个嵌入的方式（无法区分不同的节点）。...此外，当这些 GNN 应用于无标记的节点分类问题时，它们具有不希望的等变性，这使得其从根本上无法处理具有多个可能输出的数据。 在本文中，作者分析了现有 GNN 方法解决节点分类问题的局限性。...受分析的启发，作者提出了一种广义等变性和一种渐近满足所需等变性的优先标记算法。实验结果表明，本文在无标签的节点分类任务中的效果显著超越了现有方法。
在 Git 中查看特定作者的提交详细信息，可以通过以下几种方法实现： 方法 1：使用 git log --author 命令 git log 命令结合 --author 选项可以筛选出特定作者的提交记录...示例： git shortlog --author="John Doe" -s -n 这将按提交次数降序显示作者 "John Doe" 的提交统计信息。...方法 4：使用图形化工具 如果你更倾向于使用图形化界面，可以使用 gitk 或其他 Git 图形化工具（如 SourceTree、GitKraken）来筛选特定作者的提交记录。...方法 6：查看特定文件的提交记录 如果你想查看特定作者对某个文件的修改记录，可以使用 git blame 命令。...示例： git blame --author="John Doe" app.js 这将显示文件 app.js 中由 "John Doe" 修改的所有行。
SAP MM 带有’Return’标记的STO，不能创建内向交货单？...笔者不禁回忆起所参与的Global项目里的退货STO流程，这些项目里的退货STO流程里，确实都没有inbound delivery单据产生。...步骤2和3执行完毕后就完成了双方的收货和发货的货物移动。为啥这个流程里，没有创建inbound delivery单据? 笔者决定研究研究。...Returns Items’ 选项, 回车， 该Item的confirmation control key里的值0007就自动清空，并且该字段自动变为不可编辑状态，如上图。...所以退货类型的STO，确实无法生成inbound delivery,不管是手工还是自动的方式。这确实是SAP系统的标准行为。 -完- 2020-5-18 写于苏州市。
AS由IP地址块组成，这些IP地址具有明确定义的用于访问外部网络的策略，并由单个组织管理此工具将在更新的数据库中搜索特定组织的ASN，然后使用后者查找组织注册和拥有的所有IP地址（IPv4和IPv6）。...Asnlookup && cd Asnlookup $ pip install -r requirements.txt $ python asnlookup.py -o 端口扫描 该工具将...IP地址列表导出为文本文件，您可以将其与其他工具（如Masscan）一起使用。...另一方面，该工具支持Nmap和Masscan端口扫描。...-n "--top-ports 65535" -o twitter它会将结果导出到与脚本相同的目录中的文本文件（例如.
SAP MM 带有'Return'标记的STO，不能创建内向交货单？...笔者不禁回忆起所参与的Global项目里的退货STO流程，这些项目里的退货STO流程里，确实都没有inbound delivery单据产生。...步骤2和3执行完毕后就完成了双方的收货和发货的货物移动。为啥这个流程里，没有创建inbound delivery单据? 笔者决定研究研究。...该Item的confirmation control key里的值0007就自动清空，并且该字段自动变为不可编辑状态，如上图。...所以退货类型的STO，确实无法生成inbound delivery,不管是手工还是自动的方式。这确实是SAP系统的标准行为。 -完- 2020-5-18 写于苏州市。
摘要 DeepLab2 是一个用于深度标记的 TensorFlow 库，旨在为计算机视觉中的一般密集像素预测问题提供最先进且易于使用的 TensorFlow 代码库。...DeepLab2 包括我们最近开发的所有带有预训练检查点的 DeepLab 模型变体以及模型训练和评估代码，允许社区复制和进一步改进最先进的系统。...超越我们在 2018 年之前的开源库1（只能使用前几个 DeepLab 模型变体 [6、7、8、11] 处理图像语义分割），我们引入了 DeepLab2，这是一个用于深度标记的现代 TensorFlow...图像语义分割 比用于场景理解的图像级分类 [56] 更进一步，以像素级精度识别图像中的对象，需要对象的精确轮廓。它通常被表述为逐像素分类 [44, 6]，其中每个像素都由编码其语义类别的预测值标记。...Panoptic-DeepLab 用于全景分割的简单、快速且强大的自下而上（即无提议）基线。Panoptic-DeepLab 分别采用特定于语义和实例分割的 dualASPP 和双解码器结构。
迁移学习工具包通过允许开发人员微调 NVIDIA 提供的特定领域的预训练模型来抽象和加速深度学习训练，而不是从头开始花大量时间来从零开始（说明一下，「从零开始」这个词很重要，它是迁移学习最关键的特点）构建深层神经网络...预训练模型加速了开发人员的深度学习训练过程，并且减少了大规模数据收集、标记和从零开始训练模型相关的成本。...主要功能 在特定任务上预训练完毕的、经过优化的深度神经网络模型已经打包在内 用于计算机视觉相关对象分类、检测场景的示例应用程序 在复杂的多 GPU 环境也可以轻松地模型适配和再训练 轻松修改配置文件...这些模型针对 IVA 特定参考使用场景（如检测和分类）进行了全面地训练。 用于 IVA 的迁移学习工具包中已经包括了下面这些预训练的图像分类与目标检测模型： ? 医学影像的端到端深度学习流程 ?...医学影像的迁移学习工具包提供医学影像特有的预训练模型，以及诸如与 AI 辅助注释 SDK 集成以加速医学图像的标注的额外功能，从而允许开发人员使用 AI 辅助标记功能。
，77%的Rootkit被网络犯罪分子用于收集数据等间谍目的。...定制化的rootkit 该研究还发现，暗网论坛主要是用户级Rootkit的销售宣传地，这些用户级Rootkit通常用于大规模攻击。...在某些情况下，开发人员会根据买方的需要提供定制的Rootkit。67%的宣传广告显示Rootkit倾向为Windows“量身定制”。...“这表明网络犯罪分子仍在开发伪装恶意活动的工具，并提供绕过安全检查的新技术——新版本的Windows出现，恶意软件开发人员立即为其创建rootkit。...为此，Positive Technologies 建议使用端点恶意软件检测工具和解决方案，例如PT Sandbox，它可以在安装和操作期间识别恶意软件。
下面介绍两款可用于显示Linux标志及基础硬件信息的命令，分别是ScreenFetch和Linux_Logo/linuxlogo，二者都可以实现上述需求，这篇文章将会从安装、使用和截图三个方面介绍，使用方面在此仅介绍最简单的使用...它会自动检测你的发行版并显示 ASCII 版的发行版标志，并且在右边显示一些有价值的信息。...Linux v22+ 或更新版本 $ dnf install linux_logo Use $ linux_logo Screenshot Quote 用 screenfetch 和 linux_logo 显示带有酷炫...如果您手边没有可用于操作的 Linux 系统，欢迎来到本站提供的 instantbox 中体验 Linux 的魅力。...Frytea’s Wiki 传送门：https://wiki.frytea.com/ --------------------- Author: Frytea Title: 【趣味操作】Terminals显示带有酷炫
了解可变形卷积中的偏移 如上所述，偏移量有利于局部特征的核适应和接受场的集中。顾名思义，偏移量用于使内核足迹局部变形，从而最终使接收场整体变形。...具体地说，通过一种使未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的方法，以补偿标记帧α中的丢失信息。 学习稀疏标记视频的时间姿态估计 这项研究是对上面讨论的一个很好的解决方案。...为了解决这个问题，作者使用可变形卷积将未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的特征图，以修补上述固有问题。偏移量就是带标记的帧和未带标记的相邻帧之间优化后的特征差。...具有遮罩传播的视频实例分割 作者还通过在现有的Mask-RCNN模型中附加一个掩码传播头来提出用于实例分割的掩码传播，其中可以将时间t的预测实例分割传播到其相邻帧t +δ。...该网络结构类似于上面讨论的姿势估计网络，但有点复杂。它包括三个部分：1）帧t的实例分割预测；2）帧t与t +δ之间的偏移优化和分割变形；3）特征图聚合，用于最终预测帧t +δ处的实例分割。
2021年11月16日，微软发布了 WSL 的新版本 0.50.2 版，其中添加了许多有趣的新功能和新徽标。...Microsoft 的 WSL 是一个很好的工具，适用于希望使用 Linux而无需安装 Linux 的windows用户。...Windows 11 的新表情符号设计的。...更新到官方 22000 sdk 剥离用于发布版本的 Linux 符号 将 Linux 内核更新至 5.10.74.3 你以前用过 WSL 吗？...你的使用体验是怎样的？欢迎在评论区讨论！
标记 节点的taint(污点)标记及pod的容忍污点(tolerations)定义 食用方式： 需要了解K8s基础知识 熟悉资源对象pod，deploy的创建，了解资源对象定义yaml文件 了解kubectl...「作用」 : Kubernetes Scheduler的作用是将待调度的Pod (API新创建的Pod, Controller Manager为补足副本而创建的Pod等)按照特定的调度算法和调度策略绑定...45d v1.22.2 ┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible] └─$ 选择器(nodeSelector)方式 「在特定节点上运行...DoesNotExists 不存在该标签的节点 节点的coedon与drain 「如果想把某个节点设置为不可用的话，可以对节点实施cordon或者drain」 如果一个node被标记为cordon，新创建的...pod不会被调度到此node上，已经调度上去的不会被移走，coedon用于节点的维护，当不希望再节点分配pod，那么可以使用coedon把节点标记为不可调度。
目前的大型语言模型（LLM）通常使用于自然语言合成、图像合成及语音合成等，而已知在特定行业的应用很少。本文所要介绍的PubMed GPT即展示了特定行业大型语言模型的能力，尤其在生物医学领域。...结果表明，特定领域的语言生成模型在实际应用中将会有很好的发展前景，同时，LLM也展现出更加优秀的性能和竞争力。注意：目前此模型仅用于研究开发，不适合生产。 PubMed GPT 模型。...PubMed GPT 2.7B基于HuggingFace GPT模型，具有2.7B的参数和1024个标记的最大上下文长度。尽可能简单的设计展示了现有LLM训练方法的强大功能。 数据。...基于MosaicML云软件栈，开发者在具有128个NVIDIA A100-40GB GPU、节点间1600Gb/s网络带宽的集群上训练PubMed GPT，总训练时长约6.25天。...结果证明： 1、LLM非常全能，在特定领域中从头训练时其具有与专业设计的系统相当的性能； 2、针对特定领域数据的预训练胜过通用数据； 3、专注模型可以用较少的资源获得高质量结果。
本库的作者 Viraj Mavani，提供了一个新的图像注释工具，该工具包含一个名为 RetinaNet 的现有最先进物体检测模型，来显示并注释常用的 80 个对象类的建议，以此来减少开发者的负担。...请注意，由于安装 Tensorflow 的方法不同，该软件包并未定义对张量流的依赖性，不过它会尝试安装（至少在 Arch Linux 导致错误的安装结果的时候）。...下载预训练的权重并将其保存在/快照中。...Tensorflow >= 1.7.0 OpenCV >= 3.4.0 Keras >= 2.1.3 For, Python >= 3.5 用法 python main.py 从下拉菜单中选择需要建议的COCO...最终的注释可以annotations.csv在./annotations/ 中的文件中找到
想把从网络上找来的文章（另存为new.docx或者new.html）与高考词汇表（另存为vocabulary.docx或者vocabulary.html）进行比对后，网络文章里的词汇为高考考纲词汇的，则加粗显示...只知道思路是遍历循环2个文档，然后符合规则的替换，但手残，敲不出代码，还请大佬指点。 网络文章为纯英文文档。...能够；有能力的 abnormal a. 反常的，异常的 aboard prep.& ad. 上（船，飞机，火车，汽车等） abolish v.
文章目录 问题 解决 问题 写了一个小工具，会检索给定目录下所有文件以及内容，目录的指定的字符，并替换想要的字符 同时会自动判断文档的格式是utf-8,gbk，或者其他类型，保证不读取出错 比如 check_word...''' # 所有文件夹，第一个字段是次目录的级别 dirList = [] # 所有文件 fileList = [] # 返回一个列表，其中包含在目录条目的名称...",'-' * (int(dirList[0])), dl) # 打印目录下的所有文件夹和文件，目录级别+1 printPath((int(dirList...[0]) + 1), path + '/' + dl) for fl in fileList: # print("得到的文件路径",'-' * (int(dirList[0]))...可修改的，否则就是之前修改过的，因此应该是逆序倒着修改 charc_list=[] temp_folder=folder_my judge_name=folder_my.split
用K3d[3]作自我训练 为了帮助自我学习，有单节点 k8s 实现（minikube） 和云提供的解决方案，可以使用最小的费用（EKS、GKE 等），但在我看来，最好的，从轻量级、快速部署和功能仿真的角度出发...K3d 在 Mac 和 Linux 操作系统上运行，完整的安装说明列表请查看 Github 站点。 可以在本地系统上模拟多节点集群。...、污染（tainting）和用于调度的标签等。...在我们的案例中，安 d 描述 pod 显示了错误的地方，镜像名称上的一个拼写错误。 ?...补遗 k3d 和 k9s 对于开发来说都是很好的工具，特别是 k9s 有很多很棒的特性（定制的 kubectl 插件），它们不是特定于操作人员的，对于 DevOPs 组织来说是很好的工具。
它是关于安装和使用 FreeDOS、关于我最喜欢的 DOS 程序，以及 DOS 命令行和 DOS 批处理编程的快速参考指南的集合。在一位出色的专业编辑的帮助下，我在过去的几个月里一直在编写这本书。...这本书几乎完全是用开源软件制作的。我想分享一下对用来创建、编辑和生成《使用 FreeDOS》的工具的看法。 Google 文档 Google 文档是我使用的唯一不是开源软件的工具。...我确信有开源协作工具，但 Google 文档能够让两个人同时编辑同一个文档、发表评论、编辑建议和更改跟踪 —— 更不用说它使用段落样式和能够下载完成的文档 —— 这使其成为编辑过程中有价值的一部分。...字符样式允许我修改段落中文本的外观，例如内联示例代码或用不同的样式代表文件名。图形样式让我可以将某些样式应用于截图和其他图像。页面样式允许我轻松修改页面的布局和外观。...在准备电子书的 PDF 版本时，我想在页面顶部放置一个简单的蓝色横幅，角落里有 FreeDOS 的 logo。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2112.07577 《文本匹配——【EMNLP 2021】TSDAE》中的自适应预训练的一大缺点是计算开销高，因为必须首先在语料库上运行预训练，然后在标记的训练数据集上进行监督学习...标记的训练数据集可能非常大。 GPL（用于密集检索的无监督域自适应的生成伪标记）克服了上述问题：它可以应用于微调模型之上。...因此，可以使用其中一种预训练模型并将其调整到特定领域： 训练的时间越长，你的模型就越好。在 V100-GPU 上训练模型大约 1 天。...GPL 分三个阶段工作： query 生成：对于我们域中的给定文本，我们首先使用 T5 模型为给定文本生成可能的query。...Cross-Encoder，我们就可以开始使用MarginMSELoss训练文本嵌入模型： 伪标记步骤非常重要，与之前的方法 QGen（《文本匹配——【NeurIPS 2021】BEIR》） 相比
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