当会计师注意到云计算问题时，它仍未得到解决。美国“财务会计准则委员会”的紧急会计问题工作组计划就如何处理云计算服务成本问题提出新的规则。...美国“财务会计准则委员会”的新流程提出了一种合理的方法来处理云计算成本问题。 当会计师注意到云计算问题时，它仍未得到解决。...美国“财务会计准则委员会”的紧急会计问题工作组计划就如何处理云计算服务成本问题提出新的规则。...企业一直在努力寻找最佳操作方法，并界定法律问题，以明确如何处理对许多企业来说极为重要的云计算成本问题。 事实上，无论你使用内部系统还是公共云系统，你都在利用系统的优势。...所以处理这些成本的问题也应该利用优势资源来处理。根据美国“财务会计准则委员会”制定的规则，这些问题很快就会得到解决。 但并未完全解决问题。
因为Mongoose是個ODM (Object Document Mapper)，类似于操作关系型数据库使用的ORM(Object Relational Mapper)，我们使用Mongoose取到的数据的结构是要依赖于我们定义的...schema结构的。...在这里需要说明一下，就是虽然我们给schema附加属性，但是这只是实现能真正挂在该schema上，并没有添加到schema中。...比如上述的只是想实现在添加商品的时候，顺便把productNum和checked的值赋给users表中。我们无须把属性存储到goods中。...这个只是简单的记录一下在学习过程中遇到的一些不太顺的小坑。 有问题可以留言一起讨论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
下面我们通过一个例子来说明WMI的强大功能。...Scripting V1.1 Library”代码如下:Option ExplicitDim WithEvents Sink As SWbemSinkDim j As Integer'功能:利用wmi组件得到计算机的信息...dblSize As DoubleDim Obj As Variant Dim lIndex As Long Set oWMINameSpace = GetObject("winmgmts:") '得到驱动器的信息...For Each Obj In ObjSet List5.AddItem Obj.Caption & " - " & BytesToMegabytes(Obj.Size) & " GB"Next '得到每一个驱动器的详细信息...WbemScripting.ISWbemObject, ByVal objWbemAsyncContext As WbemScripting.ISWbemNamedValueSet) Dim Adapter As Variant‘得到所有的适配器信息
因此搞了一款辅助app,能够帮助大家直接搜索答案.经过两天的开发和三天的测试,终于让我的冲顶率达到了80%左右,先上几个不错的战绩装个逼....一.用app去冲顶 这一节是教大家如何使用app的,如果对使用app不感兴趣,想了解技术的同学,可以直接去第二节，新建了一个辅助交流QQ群:314100393，大家有问题可以来这个群里问。...下载夸克浏览器，这个浏览器比较轻便，能够减少查找答案的时间 打开app，同意所有权限要求，点击屏幕上的按钮，选择搜索引擎 此时只要点击本app或冲顶大会的app的任意按钮，就会跳转到夸克浏览器对按钮的内容或者题干...二.app用到的技术解析 本节是对本app使用到的技术进行解析,没有兴趣的同学可以直接跳过. 1.需要实现的功能分析 监听冲顶大会app在前台的时候，我们点击按钮的事件 获取到被点击按钮的文字内容...所以我规定了只要点击了屏幕上某个区域的按钮，那么就是要对题干进行查询。(细心的同学会发现，这个区域就是我前面提到的 屏幕底部 到 底部向上500像素的区域。)
经常有人说，做好财务，你就有可能是下一个CEO，为什么？因为财务分析实在太重要了。...财务分析，这应该是几乎每个公司都会存在的吧，而要想财务分析做的出色并产生效果，必然要涉及到主数据、数据管理、数据库和数据仓库、指标等因素。...财务平台作为企业重要的部门之一，涉及到很多环节的数据，对数据分析也有很高的要求，所以很多企业通过搭建财务管理体系帮助公司发展。 今天就讲讲如何建立财务数据分析平台和财务体系。...因为平台比较大，而且是基于指标和体系的，所以先说说后者吧。 财务指标基于报表数据，报表数据的真实性、时效性、可靠性是财务指标分析的基础，那财务报表又怎么规划呢？...接下来就是指标分析了，财务核心指标无非就是4种： 1、偿债能力 2、盈利能力 3、营运能力 4、发展能力 财务分析包括什么？
本文结构： Doc2Vec 有什么用 两种实现方法 用 Gensim 训练 Doc2Vec ---- Doc2Vec 或者叫做 paragraph2vec, sentence embeddings，是一种非监督式算法...例如首先是找到一个向量可以代表文档的意思， 然后可以将向量投入到监督式机器学习算法中得到文档的标签， 例如在**情感分析 **sentiment analysis 任务中，标签可以是 "negative...一个是用语境来预测目标单词，另一个是用中心单词来预测语境。...一种方式是可以先得到 word 的向量表示，然后用一个简单的平均来代表文档。 另外就是 Mikolov 在 2014 提出的 Doc2Vec。 Doc2Vec 也有两种方法来实现。...数据：多个文档，以及它们的标签，可以用标题作为标签。 影响模型准确率的因素：语料的大小，文档的数量，越多越高；文档的相似性，越相似越好。
二、金融数据 1.股票 ①新浪财经 最多人用的就是新浪财经了，因为它是免费的，并且使用起来也不难。...可以查看财务指标或者根据财务指标选股(如净资产收益率)： > 这些都是很好的投资参考，当然还有其它功能有对应的API，可以自己分析一下。...2.大宗商品 ①黄金头条——用资讯帮你赚钱http://www.goldtoutiao.com/ 这里提供了各种大宗商品的行情，也可以分析获取。包括技术分析方面。...很多机构用的都是这里的数据，当然普通个人是拿不到的，不过如果你是财经院校的学生，他们会提供免费的数据。详见官网。...三、其它 撇去上面的API不说，如果单单爬取网页上的内容下来，那就太多可以爬的了。 如：1.爬取网站上的图片。包括贴吧、知乎、Tumblr、轮子哥、XXX(你懂的)。
可以写个循环获取想要的性别数据，得到自己微信好友的性别比例。...好了，再把这个数据用R画成图看看(Python 作图真的是忍不了，代码就不放了)： 自己微信好友的城市分布 再仔细观察 friends 列表，发现里面还包含了好友昵称、省份、城市、个人简介等等的数据...以上便得到一个叫 data 的 csv 桌面文件， 用 R 打开并简单做一下数据预处理，得到如下(涉及隐私的已被预处理)： 接着先根据省份、城市进行数据的分组和聚合，选择排名前二十的，利用 ggplot2...，再把所有拼起来，得到 text 字串。...可以根据自己想要的图片、形状、颜色画出相似的图形(在这里，我使用的是我的头像，当然，为了颜色可以更加鲜艳使最后画出的词云图更加好看易辨，我先对自己的头像用 PS 做了一点小处理)。
UMLChina潘加宇 应该是对的 第五元素 2022-9-29 16:08 还有一个问题，使用这样的自反关联生成的代码是这样的，是不是不太对啊？应该有一个关联类才对吧？ 1..*对0.....*应该是与*对*是一样的才对，生成代码的时候。 生成代码是使用EA 以上代码是项目中的，结构与前面的问题是一样的。 UMLChina潘加宇 不需要(关联类)，这不是数据库。...第五元素 2022-9-30 9:32 1、首先如果用EA来生成数据库模型，确实是增加了一个关联类。如下图所示： 好像不太对，这个并不能体现*。这跟具体实现技术有关系吗？...2、我使用EFCore的CodeFirst，生成的数据库中，并没有产生这样一个关联类，并且用它生成的表中，只是增加了一个Id，如下图： 我仔细检查过了，以上codefirst也没有产生其它关联类。...大量的这种n:n，我都是手写的... [19:30上课]11月7-11月11日晚剔除伪创新的领域驱动设计-网络公开课 [19:30上课]11月14-18晚软件需求设计方法学全程实例剖析网课 [新增架构师专用集锦
目录前言创建数据库编码集和校验集不同校验集的区别删除数据库确认当前数据库查看数据库属性修改数据库属性备份与还原数据库和表的备份还原创建数据库在上一篇文章中便有简单讲过这个操作，但还有一些其他的细节仍未阐述...图片那么，当我们没有自己决定使用的字符集和校验集时，使用的是哪一对呢？我们可以直接使用命令查询，或是通过查询配置文件得到答案。...图片图片不同的校验集读取同样的数据可能会得到不同的结果，更多的性质还需要自己去了解。 但数据库无论对数据做任何操作，都必须保证编码一致删除数据库一般投入使用的数据库最好不要删除，仅作为了解。...select database();这个 database() 是一个函数，本质上就是我们通过 select 调用了这个函数，从而获取当前的位置。...因此，数据库的备份本质上就是将建立该数据库的方法备份起来，恢复时只需要再使用一遍这些操作即可。图片值得注意的一点是，若备份时没有带上 -B选项，则恢复前需要先创建空的数据库并使用。
从事一个项目，需要考虑数据的安全性，之前对于数据库这部分的数据操作学习的比较零散，由于手头的项目，于是系统的 学习了下数据库操作加锁的知识： -----------------------...第一种： 数据库自己加锁 对于锁的级别： 库级锁，表级锁，页级锁，行级锁。....只要是用索引扫描的行（或没索引全表扫描的行）,都将被锁住. 5.在不同的隔离级别下还会使用next-key locking算法.即所扫描的行之间的“间隙”也会也锁住(...对象的x值= -80 王小三 : 当前foo对象的x值= -80 但是对于上述问题，采用线程池，却能得到完满的解决。 ...foo对象的x值= -80 这个结果和采用线程池得到结果是一样的........
单机数据库的实现 数据库 在服务器内部，客户端状态redisClient结构的db属性记录了客户端当前的目标数据库。...谨慎处理多数据库，因为指定了特定的数据库之后，其它语言的客户端并无明显提醒和感知。...如果开启了数据库通知功能，那么对键进行修改后，服务器会按照配置发送相应的通知。 键空间保存了数据库中的所有键值对，而过期字典保存了数据库键的过期时间。 他们的键空间的键都是同一个对象。...通常有三种策略：定时删除（键创建的时候起定时器去删除），惰性删除（查到才删），定期删除（每隔一段时间就检查那些key，如果有过期的就删除） redis用的是惰性删除和定期删除两种策略。...databases 部分包含着零个或任意多个数据库， 以及各个数据库中的键值对数据： 如果服务器的数据库状态为空（所有数据库都是空的）， 那么这个部分也为空， 长度为 0 字节。
一、前言 这篇文章将带领读者探索数据库的多样化解决方案及其演进历程，特别关注向量数据库的重要性和在实际项目中的应用。...二、数据库的分类种类 现代数据库发展呈现多样化趋势，从传统的关系型和NoSQL数据库到云数据库、云原生数据库和向量数据库，每种都针对特定需求提供定制化解决方案。...随着技术不断进步，数据库领域持续创新，满足不断变化的需求。 2.1 演进中的数据库：多样化解决方案应对不断变化的需求 当谈到数据库时，我们可以看到不断的演变和创新。...另一个重要的趋势是向量数据库的兴起。这些数据库专注于高维度和复杂数据的处理，比如图像、文本和音频等数据。...使用这种不平衡的数据来训练我们的模型会导致其偏向于预测具有大多数标签的类别。为了防止这种情况，我使用了随机过采样来增加目标列中少数类别的观察数量。需要注意的是，这个过程仅在训练数据上执行。
在神经网络想象出Jon和Daenerys的孩子是什么样子之前(我猜，剧透警告)，我们需要退后一步，明确定义我们到底需要什么来确保我们不会这样做: 如果你读过这篇文章，在生成的图像上得到Jon Snow头发的高斯曲率是目前最紧迫的问题...生成式对抗网络 大多数人喜欢用假币制造者和警察的类比来解释GANs。 然而，我不认为这是看待GANs最令人兴奋的方式，尤其是如果你已经被灌输了训练神经网络的狂热中。...因为这是一个深入的学习过程，我们必须充分利用所有的行话，使其最大限度地发挥潜力，以满足潜在的投资者，我们全新的，在矩阵乘法将改变世界之前从未见过的，堆叠一堆这样的层是有意义的，以获得一个神经网络，可以将图像放大到相当大的尺寸...因此，从生成器网络的角度来看，鉴别器起着损耗函数的作用。 如果生成器更新参数的方式使其生成的图像在通过鉴别器输入时产生接近零的值，则生成的图像看起来像三岁小孩在电视屏幕上击打棒球的结果。...鉴别器试图执行二进制分类来预测哪些图像是真实的（通过输出“1”），哪些图像是假的（通过输出“0”）。在这一点上，鉴别器和提利昂·兰尼斯特的弓箭一样精确。
转载请注明：转载自 祥的博客 原文链接：https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/85782122 ---- 函数原型 QString arg(int
前言 如果想在windows上搞个linux，现在比较可行的方法有两种： 1.通过虚拟机安装Linux 2.给自己电脑装个双系统 今天我发现了一个新方法，我觉得相比较于前两种还是十分优雅的，下面就介绍一下如何搞...开始 1.我们需要先打开windows自带的一个非常fancy的功能，打开方式的途径是这样的：找到控制面板->程序选项->启用或关闭Windows功能->滑到最底下开启“适用于Linux的windows...功能” 这样就算成功打开了然后保存 2.我们在链接服务器的时候一般需要xshell或者finalshell这样的文件，那我们这次就用windows terminal，有人说是windows下最舒适的终端...我们首先打开Microsoft Store 搜索：windows terminal 也就是图片上这个，然后我们直接下载 当然微软商店有时候就是很慢，大家耐心多刷几遍即可 3.下载完之后我们去安装...windows上优雅的运行centos了 大家还能看到我这有个Ubuntu，没错Ubuntu和centos的操作一样 而且Ubuntu还是免费的，所以看大家各自的需求吧。
在你的 Mac 上运行容器可能是一个挑战。毕竟，容器是基于 Linux 特有的技术，如控制组和命名空间。...幸运的是，macOS 拥有一个内置的 虚拟机监控程序(hypervisor)，允许在 Mac 上运行虚拟机（VM）。虚拟机监控程序是一个底层的内核功能，而不是一个面向用户的功能。...让 lima 运行的最简单方法之一是使用 Homebrew。你可以用这个命令安装 lima： $ brew install lima 安装后，可能需要一些时间，就享受一些乐趣了。...nerdctl 工具 nerdctl 工具是 Docker 客户端的直接替换，它将这些功能放在客户端，而不是服务器上。lima 工具允许无需在本地安装就可以直接从虚拟机内部运行 nerdctl。...将你的主目录中的任意子目录挂载到容器中。 编辑这些目录中的文件。 运行网络服务器，在 Mac 程序看来，它们是在 localhost 上运行的。 这些都是通过 lima nerdctl 实现的。
向量数据库概念及原理 1.1 向量数据库概念 向量数据库是专门用来存储和查询向量的数据库，其存储的向量来自于对文本、语音、图像、视频等的向量化。...正如你所能想象的，当你有数百万个嵌入时，用简单的 k 近邻（kNN）算法计算查询和每个嵌入对象之间的相似性可能会变得相当耗时。...相亲社交应用推荐使用腾讯云向量数据库 接下来分享一下向量数据库的使用步骤，目前全球主流的云服务厂商都有对应的向量数据库的服务，这里以腾讯云向量数据库来做简单使用介绍。...当发起推荐请求时，系统会基于用户特征进行相似度计算，然后返回与用户可能感兴趣的物品作为推荐结果。 3.4 推荐系统的设计和实现 在推荐系统中，用户和物品可以用向量表示，以捕捉其特征和属性。...例如，用户可能对电影类型、导演、演员等方面有偏好，这些偏好可以用一个数值向量表示。通过计算用户向量与物品向量之间的相似度，可以实现个性化的推荐。
神经网络算法利用了随机性，比如初始化随机权重，因此用同样的数据训练同一个网络会得到不同的结果。 初学者可能会有些懵圈，因为算法表现得不太稳定。但实际上它们就是这么设计的。...随机初始化可以让网络通过学习，得到一个所学函数的很好的近似。 然而， 有时候用同样的数据训练同一个网络，你需要每次都得到完全相同的结果。例如在教学和产品上。...在这个教程中，你会学到怎样设置随机数生成器，才能每次用同样的数据训练同一网络时，都能得到同样的结果。 我们开始。 ? 教程概览 这个教程分为六部分： 为啥我每次得到的结果都不一样？...不同结果的演示 解决方法 用 Theano 后端设置随机数种子 用 TensorFlow 后端设置随机数种子 得到的结果还是不同，咋办？ 运行环境 该教程需要你安装了 Python SciPy。...我如何得到可重复的结果 我应该如何设置种子点 神经网络特意用随机性来保证，能通过有效学习得到问题的近似函数。采用随机性的原因是：用它的机器学习算法，要比不用它的效果更好。
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