量词有三类，贪婪型量词（Greedy quantifiers），勉强型量词（Reluctant quantifiers）和占有型量词（Possessive quantifiers）。...三、贪婪型量词和勉强型量词 由于引擎按从左往右的顺序读取，它并不能提前预知后面的字符串是什么，也就不知道到底让被修饰字符重复多少次能获得一个匹配的字符串。虽然你一眼看去能看出来，上一个例子中的....从最大重复次数开始逐步减小重复次数的量词是贪婪型量词，而从最小重复次数开始逐步增大重复次数的量词是勉强型量词。 量词默认是贪婪的，贪婪型量词会使被修饰字符重复尽可能多的次数。...在贪婪型量词的后面加一个？就成了勉强型量词，勉强型量词会使被修饰字符重复尽可能少的次数。对以上例子来说，正则表达式为，匹配方式如下。...四、占有型量词 在贪婪型量词的后面加一个+就成了占有型量词，占有型量词让被修饰字符重复最大次数。乍一看和贪婪型量词没啥区别啊，其实少了三个字，尽可能。还是用上面的例子来说，此时正则表达式为.
其中有6列是必须的，即case和control两组中不同基因型的频数，上图中SNP位点有3种基因型AA, AT, TT，表头的格式是固定，基因型+cases/controls, 其他列是自定义的。...Association values 对于原始的频数分布，先针对每个study的结果进行关联分析，然后对多个study的结果进行meta分析，在进行关联分析时，会有以下模型 Allele contrast (A vs...T) Recessive model (AA vs. AT+TT) Dominant model (AA+AT vs. TT) Overdominant model (AT vs....AA+TT) AA vs. TT AA vs. AT AT vs. TT 每种模型的结果都会给出，以第一种模型为例，结果如下所示 ? 4.
具体而言，有两大判断标准： 一是产品的功能属性：如果该 APP 产品的功能给人带来的感觉是温暖的、友好的、亲切的，则属于温暖型；如果该产品给人带来的感觉是自信的、有能力的、有竞争力的，则属于能力型。...二是该 APP 产品的用户群体形象：如果你想到该产品的使用者是温暖的、友好的、亲切的，则属于温暖型；如果你想到该产品的使用者是自信的、有能力的、有竞争力的，则属于能力型。...基于调节聚焦导向和温暖（vs. 能力）感知双视角的 APP 分类 ? 根据 APP 功能（或者其使用者形象）的温暖（vs....编码项目包含：APP 图标的圆润（vs. 尖锐）属性特征、该 APP 的典型使用者的温暖（vs. 能力）特征、该 APP 本身的温暖（vs. 能力）特征、该 APP 的调节聚焦导向（促进 vs....编码者按照-3 到 3 的七级量表进行评分，其中，圆润（-3）—尖锐（3），温暖（-3）—能力（3），促进型（-3）—预防型（3）。 分析结果 Android 平台数据分析结果 ?
根据先前的(任务型)研究，我们假设，自我参照思维网络、奖励网络和认知控制网络区域之间的功能连接将预测对(不)诚实的倾向。...实验结束后，参与者收到一封电子邮件，里面有Qualtrics问卷的链接，包括冲动、贪婪、创造力、操控性和对不同道德基础的敏感性的测量(解释如下)，他们被允许在家填写这些问卷。...其次，我们测量了个人对不同道德基础的敏感性，即关心vs.伤害，公平vs.欺骗，忠诚vs.背叛，权威vs.颠覆，神圣vs.堕落和自由vs.压迫，通过包括两个这样的措施，可能影响欺骗:(a)道德基础问卷和(...第三，由于假设贪婪驱动欺骗行为，增加了性格贪婪量表。...为了验证这一点，我们将个体在(不诚实)方面的差异与冲动、贪婪、创造力、道德基础和操纵性(见问卷方法)的得分联系起来。
Distinct features (OLTP vs....OLAP): User and system orientation: customer vs. market Data contents: current, detailed vs. historical..., consolidated View: current, local vs. evolutionary, integrated Access patterns: update vs. read-only...数据仓库将分布在企业网络中不同信息岛上的业务数据集成到一起，存储在一个单一的集成关系型数据库中，利用这样的集成信息，可方便用户对信息访问，可使决策人员对一段时间内的历史数据进行分析，研究事务的发展走势。
然而，它适用于任何对关系型数据库感兴趣的人。...MSSQL 中文：那个数据库更方便使用 PostgreSQL 是一种先进的面向对象的关系型数据库管理系统，使用了结构化查询语言 (SQL) 以及其自己的过程语言 PL/pgSQL。...PostgreSQL 易于使用，具有完整的关系型数据库管理系统（RDBMS）的数据处理功能和能力。它可以轻松安装在 Linux 环境中。...MSSQL 中文： PostgreSQL是一种支持对象关系型数据库管理系统（ORDBMS），其设计注重可扩展性和符合标准。它是符合ACID标准的。...SQL Server是一种关系型数据库管理系统（RDBMS），其注重安全性和性能。它也符合ACID标准。
mysql，那么关系型数据库有哪些优劣势，我们可以参考下面的分析： 关系型数据库的优点： 1.基于ACID，支持事务，适合于对安全性和一致性要求高的的数据访问 2.可以进行Join等复杂查询，处理复杂业务逻辑...，比如：报表 3.使用方便，通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便 关系型数据库的劣势： 1.不擅长大量数据的写入处理 2.每个字段都会占用一定的磁盘空间，不具有稀疏性 3.高并发下性能、...，用于滴滴实时监控系统，支持数百个关键业务指标 通过Druid，滴滴能够快速得到各种实时的数据洞察 6.优酷土豆 Druid用于其广告的数据处理和分析 Druid 对比其他OLAP Druid vs...Key/Value Stores (HBase/Cassandra/OpenTSDB) Druid采用列式存储，使用倒排和bitmap索引，可以做到快速扫描相应的列 Druid vs....数据导入，Druid支持实时导入，SQL-on-Hadoop一般将数据存储在Hdfs上，Hdfs的写入速度有可能成为瓶颈 SQL支持，Druid也支持SQL，但Druid不支持Join操作 Druid vs
外向（Extraversion, E） vs. 内向（Introversion, I） 这个维度描述了个体获取能量的来源： 外向（E）：从外部世界和社交互动中获取能量。...外向型的人通常喜欢与人交流，活跃于各种社交活动中。 内向（I）：从内在世界和独处中获取能量。内向型的人通常喜欢独自思考，专注于内心的想法和感受。 2. 感觉（Sensing, S） vs....感觉型的人通常喜欢关注实际情况和细微之处。 直觉（N）：注重整体和未来的可能性。直觉型的人通常喜欢探索概念、模式和未来的潜力。 3. 思考（Thinking, T） vs....思考型的人通常重视理性和公平。 情感（F）：基于个人价值和情感做决策。情感型的人通常重视人际关系和个人感受。 4. 判断（Judging, J） vs....判断型的人通常喜欢提前规划和按部就班地完成任务。 知觉（P）：偏好灵活和即兴的生活。知觉型的人通常喜欢保持开放和随时适应变化。
PG：INT4 VS. FLOAT4 VS. NUMERIC 关系型数据库中数据类型是一个重要话题。PG提供很多不同类型，但并不是所有类型都相同。根据需要实现的目标，可能应用需要不同列类型。...本文主要关注三种重要的数据类型：整型、浮点型、数字型。最近，我们看到了一些与这个话题相关的案例，我认为应该与公众分享这些知识，以确保读者避免最近在客户端应用程序中遇到的一些坑。...FLOAT VS. Numeric 虽然整型数据类型用处非常清楚但是numeric和float4/foat8之间有一个重要区别。在内部，float使用CPU的浮点单元。
英特尔 vs....英特尔 vs. AMD：处理器规格和功能 这里从HEDT、 高端、中低端三个方面来对比。...我们之前将这种“Intel 7”制造技术称为 10nm 增强型 SuperFin，但英特尔对其工艺节点进行了重新命名。从技术上讲，这是英特尔 10nm 工艺的第二代。...尽管AMD芯片的漏洞相较于英特尔要少很多，但这很难说清楚这是由于AMD芯片本身的安全性较高，还是攻击者更多在针对市场占有率高的英特尔的芯片。...而AMD 将于今年晚些时候投入生产的3D V-Cache新 CPU采用增强型Zen 3 Ryzen 7 5800X3D 处理器 96MB 三级缓存，将带来高达 15% 的游戏性能提升。
有比较才有鉴别，看看“传统关系型数据库 vs. MapReduce” 容量：GB vs. PB，访问方式：交互和批量vs. 批量，更新方式：多次读写vs. 一次写、多次读，结构：静态vs....动态，完整性：高vs. 低，扩展性：非线性vs. 线性，数据库管理员比例：1:40 vs. 1:3000 那么，从原有模式到新模式的转变，变化在哪里？...基本上是给大数据架了一个桥梁，将非关系型数据和关系型数据通过Hadoop分布式文件系统连接起来。 来分析一下这个变化的核心 ——“事件中心”。
0.2 setosa 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 可以发现，iris数据集中有5个变量，前4个变量为数值型（...numeric），最后一个为字符型 （character）。...其次，我们定义一下iris数据集中的4个数值型变量的英文缩写以及单位 （不一定符合实际） 变量 缩写 单位 Sepal.Length SL mm Sepal.Width SW mm Petal.Length...(a) PW vs. PL; (b) PW vs. SL; (c) PW vs. SW
，勉强匹配，占有匹配，量词的符号基本组成就是*（零个或多个），+（一个或多个），?...勉强模式： .*? （注意在*符号后面，加了后面?）...（1）和（2）是占有模式，第三个是贪婪模式，是为了对比他们的差异而用的。...第一个 \d++@ 是占有模式，基本原理与贪婪模式的执行过程类似，但是唯一的区别就在于占有模式，在匹配不到数据的时候不会发生回溯，如第一个匹配的模式\d++@可以直接匹配到里面存在的两条数据然后输出，第二个同样是占有模式...最后为了验证我们的想法，我们使用了贪婪模式的匹配，因为贪婪模式可以回溯，所以最终可以把123匹配到。
前言 ---- PG是一款开源的关系型数据库，在过去30年中，其流行度从其活跃、忠诚且持续成长的社区中迅速飙升。...在一项调查中，不出所料，我们发现Amazon Web Services (AWS)占有了55%的使用共有云的PG用户。...从反馈来看，单云的使用率达78.1%，约为3/4，占有绝对主导地位，反观PG布署对多云的利用率，仅有21.9%。 ?...NoSQL, Top Databases, Single vs. Multiple Database Use 》报告中位列前三。...如你所见，下图为DB-Engine的《Popularity of Open Source DBMS vs.
TORA-CODE-34B 的结果比 GPT-4 的 CoT 结果高出8.3%（50.8% vs. 42.5%），并与GPT-4 Code（51.8%）相当。...研究人员对所有结果使用了贪婪解码，最大序列长度设置为2,048，工具执行的最大次数设置为3。...（2）TORA-70B在GSM8k（84.3% vs. 80.4%）和MATH（49.7% vs. 38.7%）上显著优于ChatGPT，无论是CoT还是PAL提示，而TORACODE-34B在使用代码解决竞赛级...MATH数据集时与GPT-4旗鼓相当（50.8% vs. 51.8%）。...例如，WizardMath-70B在TabMWP上的表现不如基模型（49.8% vs. 57.5%），而TORA-70B有效地泛化到这种表格推理任务（74.0%）。
如果要做的更精细点，我们可以引进随机变量 Xn，定义 为违约事件，即当随机变量超过一个阈值时违约，那么违约指示函数为 该随机变量 Xn 可以是离散型或连续性，以上这种指定违约的模式打开了很多的建模可能性...71.7 80.5 99.97th 81.5 88.7 82.4 90.5 99.99th 89.7 96.9 90.5 99.5 Expected loss: 9.2 vs.... 9.2 Loss volatility: 12.8 vs. 12.8 CPU Time: 4.3 vs. 6.8 画出两个模型模拟出来的损失分布图也非常相似（尤其在尾部）。.... 9.6 Loss volatility: 9.7 vs. 9.8 CPU Time: 0.0 vs. 0.0 image.png 3 渐进模型 二项模型有两个参数 p 和 N，而泊松分布只有一个参数.... 287.7 Loss volatility: 43.3 vs. 53.6 CPU Time: 0.0 vs. 0.1 当 p = 0.25 时，差别很大，两个模型的表现不再一致，泊松模型在每个分位数下计算出的
np.random.randint(-1, 5, size = (3, 4)) # 'size='可省略 print(arr) print(type(arr)) # 生成指定维度大小（3行4列）的随机多维浮点型数据...Trump vs. Johnson"\''] ["b'2016'" 'b\'"polls-plus"\'' 'b\'"Clinton vs. Trump vs....., ["b'2016'" 'b\'"polls-only"\'' 'b\'"Clinton vs. Trump vs....Johnson"\''] ["b'2016'" 'b\'"polls-only"\'' 'b\'"Clinton vs. Trump vs....Johnson"\''] ["b'2016'" 'b\'"polls-only"\'' 'b\'"Clinton vs. Trump vs.
再来看看边界匹配符： 边界匹配符 含义 ^ 一行的开始 $ 一行的结束 \b 词的边界 \B 非词的边界 \G 前一个匹配的结果 此外，还有量词的概念，量词描述了一个模式吸收输入文本的方式，包含三种类型，分别为： 贪婪型...：为所有可能的模式发现尽可能多的匹配结果； 勉强型：用问号来指定，匹配满足模式所需的最少字符数； 占有型：仅 Java 语言中可用，不保存匹配的中间状态，常用于防止表达式失控。...贪婪型 勉强型 占有型 如何匹配 X? X?? X?+ 一个或零个 X X* X*? X*?+ 零个或多个 X X+ X+? X++ 一个或多个 X X{n} X{n}?
相比下面两种贪婪量词对资源的消耗是最大的。 懒惰(勉强) 如 "?" 懒惰量词使用另一种方式匹配，它从目标的起始位置开始尝试匹配，每次检查一个字符，并寻找它要匹配的内容，如此循环直到字符结尾处。...占有 如"+" 占有量词会覆盖目标字符串，然后尝试寻找匹配内容 ，但它只尝试一次，不会回溯，就好比先抓一把石头，然后从石头中挑出黄金。...占有：重复零次或一次 {n} 重复n次 {n,} 重复n次或更多次 {n,m} 重复n到m次 4.懒惰限定符 代码/语法 说明 *? 重复任意次，但尽可能少重复 +?...重复n次以上，但尽可能少重复 贪婪模式与非贪婪模式影响的是被量词修饰的子表达式的匹配行为，贪婪模式在整个表达式匹配成功的前提下，尽可能多的匹配；非贪婪模式在整个表达式匹配成功的前提下，尽可能少的匹配。...另外，非贪婪模式只被部分NFA引擎所支持。从匹配效率上来看，能达到相同匹配结果时，贪婪模式的匹配效率通常会比较高，因为它回溯过程会比较少。
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