今天发现idea中ctrl+alt+v快速生成返回变量突然无效了，想想之前都是好好的，肯定是跟其他软件快捷键冲突了，因为新增的软件只有有道词典。...所以去有道排查，emm果然是它 有道开着的时候进入File->Settings->Keymap,点击放大镜按快捷键ctrl+alt+v是查询不到的 退出有道词典后，点击放大镜按快捷键可以查询到...，验证后ctrl+alt+v快捷键已经可以使用 也可以通过设置调整快捷键 PS：其他快捷键无效的情况应该也是快捷键冲突导致，可以查询相关软件快捷键，或者退出部分软件验证。
由于[CLS]符号的作用不同于自然包含语义的规则词，我们认为，如果把它的位置当作词在句子中的位置来对待，它将是无效的。...TUPE 解开位置与词语之间的关联 在绝对位置编码中，位置嵌入与单词嵌入相加，作为神经网络的输入。然而，这两种信息是异构的。另一方面，绝对位置嵌入以序列的方式编码索引，这与语义无关，与词义差别很大。...实现细节及讨论 TUPE有两个版本： 第一种版本是使用带有未绑定[CLS]符号的未绑定绝对位置编码，称为「TUPE-A」 第二个版本是在第一版本的基础上额外的相对位置编码，「TUPE-R」 数学公式如下...「Normalization & Rescaling」 在TUPE中，每当使用 时，我们也会对其进行层归一化。 一项用于Transformer中将点积的输出重新调整到一个标准范围。...为了直接得到每一项的相似尺度，参数化 θ 和 θ 「绝对位置编码+相对位置编码中的冗余」 大家可能认为中的后两个项都是描述无关内容的联系，因此其中一个是多余的。
但是在语言学中，很少有证据表明，词的语义和位置有很强的相关性，或者在不知道具体语境的情况下，一个词的位置是可以预测的。 其次，注意到Transformer模型并不总是只处理自然语言单词。...特别是在预训练模型中，如BERT，通常在句子后面附加一个特殊的符号[CLS]。大家普遍认为这个符号是用来从所有位置接收和总结有用信息的，[CLS]的上下文表示将被用作下游任务中句子的表示。...由于[CLS]符号的作用不同于自然包含语义的规则词，我们认为，如果把它的位置当作词在句子中的位置来对待，它将是无效的。...例如，如果对这个符号进行相对位置编码，注意力的分布很可能会偏向于前几个单词，从而影响对整个句子的理解 ?...实现细节及讨论 TUPE有两个版本： 第一种版本是使用带有未绑定[CLS]符号的未绑定绝对位置编码，称为「TUPE-A」 第二个版本是在第一版本的基础上额外的相对位置编码，「TUPE-R」 数学公式如下
孟德尔随机化研究中以遗传变异为工具变量，而合格的工具变量需要符合以下几个条件 与暴露因素的强关联，称之为关联性假设 与混杂因素相独立，称之为独立性假设 只会通过暴露因素对结局变量造成影响，称之为排他性假设...当多效性的基因可以通过混杂因素影响结局变量时，违背了独立性假设；当多效性的基因可以通过代谢通路等其他途径来影响结局变量时，违背了排他性假设。无法满足以上3点的遗传变异，称之为无效的工具变量。...为了确保分析结果的准确性，需要对无效工具变量进行检验, 有多种检验方式，其核心思想是异质性检验， 假设每个工具变量的因果效应估计值是相似的，当存在无效工具变量时，其计算得到的因果效应估计值与有效的工具变量存在较大差异...在进行无效工具变量的显著性检验时，常用的方法为Cochran’s Q检验，这一检验异质性的方法在meta分析中广泛使用。Q检验适用于处理如下数据 ? subject表示样本，其他列表示不同的条件。...在MR分析中，为了确保分析结果的可靠性，有必要进行无效工具变量的检验。
在 xaml 写中文注释，发现编译失败 Error MC3000 给定编码中的字符无效 我的 xaml 写了一句代码 然后 vs 告诉我，给定编码中的字符无效，让我以为是我的名字是无法编译。 我尝试删掉了我的名字，发现可以编译，注释居然可以让 vs 无法编译？...我问了小伙伴，他说是编码问题，于是我就去修改文件编码，但是发现还是无法编译。 最后发现在文件最前添加就好了。...先检查文件编码，如果文件编码不是 utf-8 那么先修改文件编码。如果还无法编译，那么在文件最前添加 ----
机器学习 Author：louwill Machine Learning Lab 在做结构化数据训练时，类别特征是一个非常常见的变量类型。...机器学习中有多种类别变量编码方式，各种编码方法都有各自的适用场景和特点。本文就对机器学习中常见的类别编码方式做一个简单的总结。...目标变量编码：Target Encoding Target Encoding就是用目标变量的类别均值来给类别特征做编码。CatBoost中就大量使用目标变量统计的方法来对类别特征编码。...在LightGBM和CatBoost等算法中，模型可以直接对类别特征进行编码，实际使用时直接将类别特征标记后传入对应的api即可。...，可总结机器学习中类别特征的编码方式如下： Label Encoding 类别特征内部有序 One-hot Encoding 类别特征内部无序 类别数值<5 Target Encoding
，而None是一个特殊的空值； 常量 顾名思义，所谓常量就是不能变的变量，常用全部大写的变量名来表示； list(列表) 用"[]"标识，元素可变，是有序的对象集合，可以随时添加和删除其中的元素；...tuple(元组) 用"()"标识，内部元素之间用逗号隔开，元素不可变，相当于不可变的列表，也是有序的对象集合，但可以给存储元组的变量复制； dict(字典) 用"{}"标识，字典中的键值是无序的，...； 变量 定义 源于数学，在计算机语言表示能储存计算结果或能表示值的抽象概念，可以是任意数据类型，在程序中用变量名表示； 变量命名规则 只能是数字、字符、下划线的组合； 关键字不能声明为变量名； 变量名第一个字符不能是数字...； 字符编码 ASCII 8个比特表示一个字节，一个字节所能表示的最大整数为255； Unicode 常用两个字节表示一个字符，包括字符集、编码方案等。...是为了解决传统的字符编码方案的局限性而产生，为各种语言中的每个字符都设定了统一且唯一的二进制编码，能够满足跨语言、跨平台进行文本转换及处理的要求； 输入与输出 输出：用print()在括号之中直接加上字符串或者表达式
参与者被随机分配到两个（有时更多）的群体这一事实确保了，至少在期望中，两个治疗组在测量的，重要的是可能影响结果的未测量因素方面是平衡的。...即使在各组之间的某些基线变量出现不平衡的情况下也是如此。这是因为偏差被定义为估计量（由我们的统计程序给出，如线性回归）是否在重复样本中具有等于目标参数的期望。...有时估计值会高于真实值，有时低于真实值，但只要平均值等于目标值，我们就会说估算值是无偏见的。 协变量调整 现在让我们考虑调整一个或多个基线协变量，在我们的分析中随机化时。...这通常通过拟合结果的回归模型来完成，随机组和基线变量作为协变量。 我们可以使用R来说明这一点。我们将模拟n = 50个受试者的小型研究的数据，随机化50％治疗= 0和50％治疗= 1。...该回归模型假设Y的平均值线性地取决于X，并且该关系的斜率在两组中是相同的。无法保证这些假设在任何特定研究中都能成立。因此，如果这些假设不成立，我们可能会担心使用协变量调整分析。
*************************************************************** 函数中的参数的初级和返回值...： 技术文档中[]方括号里面的东西表示可选的 参数：函数运行需要的数据 如果没有参数会提示：missing 1 required positional, 函数的两个要点，参数和返回值： 1.如果函数有参数在调用执行函数的时候要把参数写里面...，需要用返回值时要定义一个变量接收返回值，如果不接收的话返回值不会打印出来，如： def check(): print("表演人：") name="songanhua " return...： variable 变量 函数中的变量分全局变量和局部变量，函数外的为全局变量，函数内的为局部变量 在函数中如果需要修改全局变量的值，需要先用global+name声明一下全局变量放在定义的函数顶部...， 然后name=""重新赋值，实例如下： name="jerry" #在函数外部定义的全局变量 def test(): global name global msg
data是需要渲染的字典 def master(request): data = {'这是':'主页'} return JsonResponse(data, json_dumps_params...__init__(content=data, **kwargs) 这里我们从根源开始找它编码错误的原因： JsonResponse()在初始化的时候使用了json.dumps()把字典转换成了json...格式，具体方法如下： data = json.dumps(data, cls=encoder, **json_dumps_params) 接下来我们看看json.dumps()的源码： def dumps...也就是说ensure_ascii是false的时候，可以返回非ASCII码的值，否则就会被JSON转义。...json并返回响应，前端渲染编码错误的问题。
awk和sed结合起来，对于文件的横向纵向处理几乎是全方位的，可以算是文本处理中的大招了。当然awk这一强大的分本处理工具也不是浪得虚名，功能丰富，学习周期也要长些，不是一个Help文档就能说完的。...学习awk可以算得上重新学习一门编程语言，因为里面的东西确实太多了。我们就按部就班，循序渐进，先来说说awk中的变量。 关于awk中的变量，有内置变量和自定义变量。...内建变量比如： ARGC 代表当前命令行的参数个数 ARGV 包含命令行参数的数组 ENVIRON 代表当前shell环境变量和值组成的关联数组 NF 代表数据文件中的字段总数 NR 是已处理的输入数据行数目...在脚本中给变量赋值，在命令行上给变量赋值 脚本中给变量赋值，比如我们指定一个变量test，然后初始化两次，变量值都会动态变化 ?...{ > test="first_try" > print test > test="second_try" > print test > }' first_try second_try 对于命令行中给变量赋值
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。...红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 看起来 比其他两个 要 重要得多，但事实并非如此。...我想我发现图形混乱，因为我可能会想到的 重要性 的 恒定。考虑到其他变量的存在，我们已经掌握了每个变量的重要性。...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,],type
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ，该值相当稳定（作为一阶近似值，几乎恒定）。红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
在看关于shared pool的文档时，必定会提到绑定变量，也能够通过几个简单的例子对绑定变量带来影响有深刻的认识，但是在工作中，可能有时候我们就忘了绑定变量的影响了，其实有时候一个很小的变动就会导致性能几十几百倍的提升...然后我们使用如下的pl/sql来尝试从表t中取出数据然后重新插入t中。...生成的sql_id只有一个。至于parse_calls是66，我们可以断定表t中应该有66*2=132条数据。因为pl.sql是基于66条数据的基础上做了一次insert....SQL> select count(*)from t; COUNT(*) ---------- 132 然后我们来看看使用execute immediate来拼接sql语句的时候，绑定变量的情况...Elapsed: 00:00:00.09 我们来查看一下sql语句的执行情况。特别注意的是sql_text中的insert是小写。而上面的例子里面insert是大写。 这条语句进行了大量的硬解析。
相反，我们使用虚拟变量来衡量它们。 例子：性别 让我们假设x对y的影响在男性和女性中是不同的。 对于男性y=10+5x+ey=10+5x+e 对于女性y=5+x+ey=5+x+e。...因此，在y和x的真实关系中，性别既影响截距又影响斜率。 首先，让我们生成我们需要的数据。...接下来，让我们尝试两个虚拟变量：性别和地点 性别和地点的虚拟变量 性别并不重要，但地点很重要 让我们获取一些数据，其中性别不重要，但地点会很重要。...---- 最受欢迎的见解 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） 4.R语言泊松...Poisson回归模型分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic
但是如果语句中含有绑定变量，如果要得到调优后的sql_id就有些困难了。 比如我们存在下面的sql语句。...如果我们需要修改的sql语句中的变量是:1 :2之类的，比如： select /*+ leading(s) index(s TABLE_BPM_STEP_INST_5IX) use_nl(s p step...只使用数字来作为变量还是不合规则的。 我们可以尝试使用如下的一个简单pl/sql来实现。...比如存在一个变量，我们就在 cursor中定义一个字段，存在多个变量就定义多个字段，最后在execute immediate的后面使用using子句来完成。...目前自己使用的是这两种方式来解决绑定变量的问题，如果有更好的，希望拍砖。
p=13564 ---- 在保险定价中，风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。...当然，在进行费率评估的过程中，这可能不是一个相关的问题，因为精算师需要预测年度索赔频率（因为保险合同应提供一年的保险期）。...如果我们以曝光量的对数作为可能的解释变量进行回归，则我们期望其系数接近1。...1064.2 on 981 degrees of freedom AIC: 3762.7 Number of Fisher Scoring iterations: 5 如果我们保留偏移量并添加变量...如果某人的风险敞口很大，那么上面输出中的负号表示该人平均应该没有太多债权。 如我们所见，这些模型产生了相当大的差异输出。注意，可能有更多的解释。
p=13564 ---- 在保险定价中，风险敞口通常用作模型索赔频率的补偿变量。...因此，如果 表示被保险人的理赔数量 ，则具有特征 和风险敞口 ，通过泊松回归，我们将写 或等同 根据该表达式，曝光量的对数是一个解释变量，不应有系数（此处的系数取为1）。...我们不能使用暴露作为解释变量吗？我们会得到一个单位参数吗？ 当然，在进行费率评估的过程中，这可能不是一个相关的问题，因为精算师需要预测年度索赔频率（因为保险合同应提供一年的保险期）。...如果我们以曝光量的对数作为可能的解释变量进行回归，则我们期望其系数接近1。...如果某人的风险敞口很大，那么上面输出中的负号表示该人平均应该没有太多债权。 如我们所见，这些模型产生了相当大的差异输出。注意，可能有更多的解释。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 \r与\n到底有何区别，编码的时候又应该如何使用，我们下面来了解一下。...区别： \r：全称：carriage return (carriage是“字车”的意思，打印机上的一个部件) 简称：return 缩写：r ASCII码：13 作用：把光标移动到当前行的最左边 \n：...\r没什么意义 Windows、DOS：\r\n表示回车+换行，顺序不能变 Mac：\r表示回车+换行 历史： 机械的英文打字机：在打字机上，有一个部件叫“字车”(carriage)，每输入一个单词，“...这两个动作合起来叫做“回车”，相当于现在键盘中的“Enter”键。 电传打字机：(Teletype Model 33，Linux/Unix下的tty概念也来自于此)每秒钟可以打10个字符。...编程语言中如何使用： 因为Unix中是用“\n”表示一行的结束，所以在C语言(以及其他C语言的继承者，比如C++, Java)中可以直接使用“\n”，在不同的操作系统中会被自动转换成相应的字符(比如在Windows
;静止的 int [int] 整型 void [vɔid] 空的,没有返回值的 char [tʃɑ:] 字符型 main [mein] 主要的,重要的 string [striŋ] 字符串类型 system...成立的) define [dɪˈfaɪn] 定义 False [fɔ:ls] 假，错误的(不成立的) syntax [ˈsɪnˌtæks] 语法 encode [ɪnˈkəʊd] 编码 invalid...[print ] 打印 set [ set] 设置 instance ['instəns ] 实例,情况 reset [r i set] 重新设置 tool [tu:l] 工具 get [get ]...['veərɪəblz] 变量 salary [ 'sæləri ] 薪水 unreachable ['ʌn'ri:tʃəbl] 不能达到的 random ['ræn dəm]随机的 colum [ˈkɔləm...private ['praivit ] 私有的,私人的 super ['sju: pə] 父类的,超级的,,超类的 第三天 null [nʌl] 空,无效的 class member [ 'membə
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