一、我在添加的时候，无缘无辜的给我报 java.sql.SQLException: Field 'id' doesn't have a default value ?...后来了解到 使用 mybatis-plus的insert方法，在底层会默认生成一个Long类型的UUID，这就导致跟数据库里面类型不一致导致错误，我们首先要做的是要把这个默认自增的主键给禁了 主键生成方式类型如下...ID_WORKER(2, "全局唯一ID"), UUID(3, "全局唯一ID"), NONE(4, "该类型为未设置主键类型"), ID_WORKER_STR(5, "字符串全局唯一ID"); 我们可以设置主键的生成方式
) 写出原问题线性规划的对偶问题线性规划 , 原问题的线性规划模型 : 注意原问题的线性规划 目标函数求最大值 , 约束方程都是 小于等于不等式 ; \begin{array}{lcl} \rm maxZ...约束条件的符号是由 原问题 变量符号决定 ( 都是 \geq 0 ) , 这里如果目标函数求最小值时原问题 , 其对偶问题约束方程符号 与 原问题变量符号相反 , 因此对偶问题的约束方程符号也是...约束方程符号 : 如果当前线性规划问题 目标函数是求最大值 , 原问题就是上面的问题 , 其对偶问题 ( 下面的 ) 的约束方程符号是 \geq , 因此 对偶问题的约束方程符号 与 原问题变量 符号一致...; 如果当前线性规划问题 目标函数是求最小值 , 原问题就是下面的问题 , 其对偶问题 ( 上面的 ) 的约束方程符号是 \leq , 因此 对偶问题的约束方程符号 与 原问题变量 符号相反 ;...; 如果当前线性规划问题 目标函数是求最大值 , 原问题就是上面的问题 , 其对偶问题 ( 下面的 ) 的约束方程符号是 \geq , 因此 对偶问题的变量符号 与 原问题约束方程符号 符号一致
由于是一篇比较早期的多智能体论文，因而文中还提到了一些比较有用的实验部分的细节问题： Q 值的收敛与否一定程度上反映了 DQN 算法的收敛与否 在训练之前首先随机在环境中采样一些 state 作为测试集...那么接下来我们就改变迪利克雷分布的参数，来使得其概率密度函数最大值点逐渐偏向于较多的智能体个数。循环上述过程直到算法在 10 个智能体上也能达到比较好的性能，这样我们就完成了课程学习。...也有许多工作解决这一问题，但由于本文时间较早，因而只是简单的禁用 Experience Replay，但这将大大降低算法的数据有效性。算法框架如下图所示（图片来源原论文）： ?...的架构（图片来源原论文），注意到，QMIX 由于 mixing network 是一个非线性网络的原因，其表达能力因而超过 VDN： ?...MADDPG 算法框架如下图所示（图片来源原论文）： ? 由于每个智能体的 critic 网络是基于全局信息的，因而可以处理环境非平稳问题。
二、反向越冲误差 所谓反向越冲是指由于当加工中心某一个轴向某一方向驱动，然后必须向相反方向移动时，因该轴驱动电机施加的扭矩不够，造成在换向处由于摩擦力的方向发生改变而出现短时的粘性停顿。...这种现象会使圆弧插补刀具轨迹出现一个小平台后再向原轨迹复位的台阶。在图形上表现为：在某轴上有一小尖峰，尖峰大小随机床进给率的不同而变化。...出现反向越冲时，应首先检查机床CNC数控系统的设置，通过球杆仪测得一个实际误差量，在机床不产生震动和噪音的前提下，增大机床的速度环增益可以改善反向越冲和整体圆度值误差。...因而通过调整机床各个轴的位置环增益使其平衡一致可解决这种问题的发生。...五、垂直度误差 垂直度误差是因为加工中心的各轴相互间不为90度所致，造成这个故障的原因可能是各轴刚性不够导致某些部位不直或者机床导轨过分磨损导致机床在运动时轴中有一定间隙造成。
Q networks 加和得到，这样不仅可以通过中心化训练处理由于环境非平稳带来的问题，而且由于实际是在学习每个智能体的局部模型，因而解耦智能体之间复杂的相互关系。...的架构（图片来源原论文），注意到，QMIX 由于 mixing network 是一个非线性网络的原因，其表达能力因而超过 VDN： 实际上，约束 使得 mixing network 关于每一个局部...MADDPG 算法框架如下图所示（图片来源原论文）： 由于每个智能体的 critic 网络是基于全局信息的，因而可以处理环境非平稳问题。...这个问题简单概括来说，由于 Dec-POMDP 问题中所有智能体共享同一个全局回报，因而每个智能体不知道自己的行为到底对这个全局回报产生了多大的影响，这就是多智能体信用分配问题。...但是这种方法包括以下几个问题： 由于需要知道遵循某个默认策略得到的全局回报，需要重复访问仿真环境； 该默认策略得到的回报可能并不在仿真器的建模之中，因而需要进行估计； 该默认策略的选取是完全主观的。
多线程应用中被几个任务共享的变量 回答不出这个问题的人是不会被雇佣的。我认为这是区分C程序员和嵌入式系统程序员的最基本的问题。...这段代码的目的是用来返指针*ptr指向值的平方，但是，由于*ptr指向一个volatile型参数，编译器将产生类似下面的代码： int square(volatile int *ptr)...，会同时把变量的新值copy到该寄存器中，以便保持一致 当变量在因别的线程等而改变了值，该寄存器的值不会相应改变，从而造成应用程序读取的值和实际的变量值不一致 当该寄存器在因别的线程等而改变了值...，原变量的值不会改变，从而造成应用程序读取的值和实际的变量值不一致 举一个不太准确的例子： 发薪资时，会计每次都把员工叫来登记他们的银行卡号；一次会计为了省事，没有即时登记，用了以前登记的银行卡号...大家看看前面那种解释（易变的）是不是在误导人 －－－－－－－－－－－－简明示例如下：－－－－－－－－－－－－－－－－－－ volatile关键字是一种类型修饰符，用它声明的类型变量表示可以被某些编译器未知的因素更改
由于是一篇比较早期的多智能体论文，因而文中还提到了一些比较有用的实验部分的细节问题： Q 值的收敛与否一定程度上反映了 DQN 算法的收敛与否 在训练之前首先随机在环境中采样一些 state 作为测试集...那么接下来我们就改变迪利克雷分布的参数，来使得其概率密度函数最大值点逐渐偏向于较多的智能体个数。循环上述过程直到算法在 10 个智能体上也能达到比较好的性能，这样我们就完成了课程学习。 ...2.1.1 RIAL 由于本文限定通信信道是离散的，因而 RIAL 算法将生成的信息也作为一个离散的动作空间来考虑，并设定信息的维度为 ，并且原始的动作空间的维度为 。...也有许多工作解决这一问题，但由于本文时间较早，因而只是简单的禁用 Experience Replay，但这将大大降低算法的数据有效性。...本文解决的也同样是 Dec-POMDP 问题，遵循的是中心化训练中心化执行 CTCE（Centralized Training Centralized Execution）框架，因而在大规模的多智能体环境下
数字计算机已经进一步加速了我们对计算理论和实践的涉入。 当然，由于图灵模型的出现，从而导致一些人开始关心计算机问题并使我们从他们的研究中获益。...常数和变量 确实，一种语言的灵活性是由允许程序员在组成中或在执行中对它改变的程度来衡量的。语言中变化的系统发展在程序设计中是一个核心问题，因此在我们后继者的设计中也是核心问题。...这个初始化过程是基本的，因而我们的后继者必须有处理它的方法性途径。 我们来考虑某些初始化的实例以及在ALGOL中的可变性： (a)一个分程序的入口。...在进入一个分程序入口时，声明进行初始化，但仅仅是对于标识符的某些性质。因此integer x初始化作为一个整数的性质，但不可能用来初始化在这个分程序范围内将改变的某些值。...在事先未考虑到的变化情况下，内部语法结构的知识使得正文变化时，最少数量的重新翻译和计算规则的改变成为可能。 由于人们要在某种语言中完全考察和构造数据结构以及计算规则，因而它 在源语言本身中是合理的。
Internal Covariate Shift BN的原论文作者给了ICS一个较规范的定义：在深层网络训练的过程中，由于网络中参数变化而引起内部结点数据分布发生变化的这一过程被称作ICS。...而BN就是通过一定的规范化手段，把每层神经网络任意神经元这个输入值的分布强行拉回到均值为0方差为1的标准正态分布，这样使得激活输入值落在非线性函数对输入比较敏感的区域，这样输入的小变化就会导致损失函数较大的变化...（2）去除特征之间的相关性。但是白化也存在两个问题：（1）计算成本太大，像PCA白化还要算协方差矩阵等。（2）白化过程由于改变了网络每一层的分布，因而改变了网络层中本身数据的表达能力。...前面规范化数据的原因很好理解，自然是为了减缓梯度消失的问题，但最后为什么要进行线性变换呢？按白化来说，是为了增加网络层中本身数据因改变分布损失的表达能力。...我觉得这一点跟ResNet的short cut机制有点异曲同工之妙，我们知道数据被我们规范之后，可能损失了某些信息，这些信息可能是有用的，可能是无用的，我们引入一个线性变换让模型具有还原的能力。
对于报文丢失的情况，通过简单的重传就可以解决问题，而不需新建连接，等待对端确认等等额外开销。 1、IP报文格式 ?...他们的基本含义没有发生变化，但是他们 的具体实现却改变了。最初，这个字段被称为服务类别（type of service） ?...但是在后来更新的ECN版本里面，第 6-7bit被使用了，这样他们就被设置了值而不是原 先的预留值0.但是很多老的防火墙和路由器在检查报文时候，发现这些字段是 1 就会把这个报文丢掉。...由于网路情况或其它因素影响﹐其抵达顺序并不会和当初切割顺序一致的。...这样﹐当封包在传递过程中由于某些原因而未能抵达目的地的时候﹐就可以避免其一直充斥在网络上面，之所以不返回响应，是因为响应也是点用网络资源的，所以直接就丢弃了 Protocol Number(协议代码)-
正态分布式最常见因而也是最重要的分布: 很多随机现象可以用正太分布描述或者近似描述。 在一定条件下，某些概率分布可以利用正态近似计算。 在非常一般的充分条件下，大量独立随机变量和近似地服从正态分布。...03 正太分布的性质 由于连续型随机标量唯一地由它的密度函数所描述。那我们看看正态分布的密度函数有什么特点。 ▲正太分布的概率密度曲线 整个概率密度曲线都在x轴的上方。...令 , ,分别带入 可得 ； 当 的时候 取最大值 。因为 , 。故 以 为对称轴，并在 处取最大值； 曲线以x轴为渐近线。由原函数可以看出，当 时， 。...即 以 轴为渐进线； 如果固定 ,改变 的值，则图形沿着ox轴平移，而不改变其形状，可见正太分布的概率密度曲线 的位置完全有参数 所确定。...称为位置参数； 当固定 改变 的大小时， 图像的对称轴不变，而形状在改变， 越小，图形越高越瘦， 越大，图形越矮胖； ▲第5条的图 ▲第6条的图 ?
特征向量是指经过指定变换（与特定矩阵相乘）后不发生方向改变的那些向量，特征值是指在经过这些变换后特征向量的伸缩的倍数,也就是说矩阵对某一个向量或某些向量只发生伸缩变换，不对这些向量产生旋转的效果，那么这些向量就称为这个矩阵的特征向量...我也赞同特征向量不改变方向的说法：特征向量永远不改变方向，改变的只是特征值（方向反转特征值为负值了）。特征向量也是线性不变量。...求解比较复杂，详细推荐查看这篇奇异值分解 奇异值分解的意义： 奇异值分解的含义是，把一个矩阵A看成线性变换（当然也可以看成是数据矩阵或者样本矩阵），那么这个线性变换的作用效果是这样的，我们可以在原空间找到一组标准正交基...更加详细的讲述请看：奇异值的意义 特征分解也是这样的，也可以简化我们对矩阵的认识。对于可对角化的矩阵，该线性变换的作用就是将某些方向（特征向量方向）在该方向上做伸缩。...假设在下面问题中，我们想通过矩阵A的左逆B来求解线性方程： 是否存在唯一的映射将A映射到B取决于问题的形式。
的偏导数无法计算,因而我们需要构造一种position->score的映射,且该映射具有可导的性质,从而满足反向传播的条件。...对于yis的求导与xis类似,因而我们可以求得对于的偏导: ? 到目前为止,我们证明了ST模块可以通过反向传播完成对于网络梯度的计算与参数的更新。...算法分析(STN) (1) STN作为一种独立的模块可以在不同网络结构的任意节点插入任意个数并具有运算速度快的特点,它几乎没有增加原网络的运算负担,甚至在一些attentive model中实现了一定程度上的加速...(4) 网络除了可以利用STN输出的Feature map外,同样可以将变换参数作为后面网络的输入,由于其中包含着变换的方式和尺度,因而可以从中得到原本特征的某些姿势或角度信息等。...(6) 同一个网络层中也可以插入多个STN来对于多个物体进行不同的空间变换,但这同样也是STN的一个问题:由于STN中包含crop的功能,所以往往同一个STN模块仅用于检测单个物体并会对其他信息进行剔除
2.3 存在的问题（数据字段丢失、主从不一致和主键消耗过快） 由其实现机制可知，对于发生唯一键（包括主键）冲突导致插入失败时，会先从表中删除原冲突行，再尝试把新行插入到表中。...，因而以上三个方案本身无须太过关注这个问题。...五、最佳实践 其中，IGNORE方案由于采用了冲突则不更新的机制，几乎不满足实际的业务场景，因而该方案实际用处并不大。因而最佳实践不考虑IGNORE方案。...而REPLACE由于存在容易数据丢失和主键消耗过快等问题，也不作为最佳实践的首选。...，几乎不会有指定主键（id）的情形；另一方面，当指定主键（id）时，无论insert语句执行成功或失败，auto_increment值都不会递增，因而不会出现主从不一致的问题。
无法确定延迟从何时开始，但 Hacker News 上的一位用户（由于未获公开发言授权而要求匿名）表示，他首次发现《纽约时报》报道的链接延迟问题是在 8 月 4 日。...大家也就这个问题进行了大量的讨论和分析。...但也有人怀疑是 X（原 Twitter）的基础设施“腐坏”了，导致程序中某些“读取”逻辑出现了问题。...“虽然我们不清楚引发延迟的具体理由，但我们确实担心新闻机构因为某些不明原因而受到特殊针对。”...如果作者与读者之间的联系要依赖于那些没有可靠性可言的平台，特别是那些给用户带来负面影响和改变的平台，那其根本不可能建立起可持续的业务体系。” 在线企业投入了数百万美元来确保自己的网站能尽快显现。
齿、舌、面颊等其他发音器官，主要用于改变谐振腔形状。...气流通过声道时被视为通过谐振腔，而谐振腔的作用是筛选、放大输入信号的某些频率（谐振频率）。对于某个特定的谐振腔，其拥有多个谐振频率（共振频率），即存在多个共振峰。此外，共振峰也与谐振腔的形状有关。...因此，当一个人发不同的音时，即使基音频率是固定的，但是由于声道形状的不同，从而导致谐振腔的共振峰也不同，最终产生不同的语音信号。 由于不同人的声道差异较大，因而不同人的共振峰也有较大的差异。...第四部分中，为了发出各种声音，需要调音改变声道的形状。声道中可自由活动的器官称为调音器官，唇、齿、舌、面颊等调音器官同样改变声道的形状，使声道具有不同的传递特性。...语音线性产生模型 由于语音信号在较短的时间内，其特性不随时间变化，因而认为语音信号为短时平稳信号，可采用线性时不变模型进行描述。
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 Simplifying Rough Sketches using Deep Learning，作者为 Ashish Sinha。...好，并不是说之前没有这样的软件来做完成这样的工作，确实有，但问题是，它们通常用来做矢量图像（vector images）而不是光栅图像（raster images）。...由于数学公式决定了如何渲染图像，无论大小，矢量图像能够保持其外观。因而它们可以被无限地缩放。 ? 模型结构 ?...直方图通过中心距离的所有 d_h 个像素值的 b_h 位来构造。 ? 由于用于训练的图像数目相当的少，因而使用各种数据增加技巧来扩充数据集。...传统的变换方法，例如旋转，以及使用 Adobe Photoshop 来改变色调，删除图像，并添加噪声来产生更多的样本等。
了解如何通过改变权重来改变网络的输出后，我们接下来要知道如何最小化损失。改变权重就会改变输出，而改变输出就会改变损失——因为损失就是一个预测 (Y_pred) 值的函数，而这个值本质上就是网络的输出。...让我们先假设 X 和 Y，它们之间存在某些任意的数学关系，如果我们能够得到 X 对 Y 的偏导数，我们就能够知道 X 的改变如何影响 Y。...SGD 局部最小值问题 我们从标记的绿点看起，第一个绿点之后的每个绿点都表示依次更新后的新权重和损失。由于偏导数（梯度）在无限接近局部最小值时基本上等于 0，因此梯度下降仅仅在找到局部最小值之前发生。...在多数情况下，动量因子通常都足以让权重解决到了局部最小值便停止的问题。 动量可视化示例 动量算法的另一个附加优势是：由于梯度的积累，权重会更快地收敛成一个合适的损失值。...由于这两个特征，Adam 的性能一般会比本文提到的以外的所有优化器都更好，因而在训练神经网络方面，它也是被开发人员偏好使用的优化器。
由于在问题一的定义下，f 是一个单调递增的函数，加之 f 的次模函数属性，问题转化成在模的限制下最大化一个单调递增的次模函数，这种问题可以很好的用贪婪算法寻找近似的最优解。 5....语言识别网络的对抗攻击 对抗攻击在本文的定义：在不改变文本语义的情况下，替换文本词汇而导致神经网络的误判。 本文采取的方法是对一句话的多个词语进行替换，在不改变语义的情况下，让识别文字的神经网络误判。...算法二中，用贪婪算法寻找同意义的句子，在转换过的句子数小于临界值的时候，在保持网络判断始终是攻击判断的情况下替换成同意义的句子。...此方法较为新颖，它把矩阵输入泛化到离散集输入，因而衍生出许多相关应用，并不局限于语言处理。...作者认为，量化激活函数改变了 CNN 的特征空间，从而使得攻击更加难以转移到原网络 总结 这篇文章主要是实验性地对神经网络压缩和对抗攻击的关系进行了研究，对于机器学习模型的安全性研究具有重要意义。
Java中的mutable和immutable对象 1.mutable（可变）和immutable（不可变）类型的区别 可变类型的对象：提供了可以改变其内部数据值的操作，其内部的值可以被重新更改。...不可变数据类型：其内部的操作不会改变内部的值，一旦试图更改其内部值，将会构造一个新的对象而非对原来的值进行更改。...，浪费空间 缺点 可变类型由于其内部数据可变，所以其风险更大 内部数据的不可变导致其更加安全，可以用作多线程的共享对象而不必考虑同步问题 3.举例 Java中的String类的对象都是典型的immutable...，其内部的值是可以通过某些内部方法进行改变的。...\ 通过snapshot可以看到：当更改sb内部数据的时候，并不像String类那样重新产生了一个新的对象，而是直接更改了原对象的内部数据，sb的引用并未更改。
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