铁轨上的表现是指在铁路运输中,车辆在铁轨上的运行状态和表现。在铁路运输中,铁轨是车辆行驶的基础,因此铁轨的质量和状况对于车辆的运行安全和效率至关重要。以下是铁轨上的表现的一些方面:
为了保证铁路运输的安全和效率,铁路部门会定期对铁轨进行检查和维护。铁路部门还可以使用一些先进的技术,如铁轨检测车、铁轨检测无人机等,来检测铁轨的状况,并及时进行维修和更换。
虽然我从事医学影像相关工作,但是对脑血管疾病的影像表现知之甚少,因此在业余时间我查阅了一些资料并进行总结。 一、高血压性脑出血 (一)临床表现与病理特征 高血压性脑动脉硬化为脑出血常见的原因。...出血多位于幕上,常见于基底核区,也可发生在其他部位。依发病后时间顺序,脑内出血分为超级性期(2周)。...(二)MRI表现 ? ? ? ? ? 三、静脉窦血栓与闭塞 (一)临床表现与病理特征 脑静脉窦血栓是一种特殊类型的脑血管病,分为非感染性与感染性两大类。...其中,动静脉畸形最常见,为迂曲扩张的动脉直接与静脉相连,中间没有毛细血管。畸形血管团的大小不等,多发于大脑中动脉系统,幕上多于幕下。...小血管病变会导致局部的脑组织异常。脑部损害主要表现为多发的腔隙性梗死灶和白质变性(又称白质疏松)。
结论是: 1、有webgl支持的时候,就可以尽情的耍吧; 2、没有webgl,能native就native。如果不行,就只能在canvas上做小块的区域,减少每帧的变化。...1、PC的Chrome(webgl) 首先看看官方的performance test。 粒子系统达到最大值3000也毫无压力。 ?...普通的小人转啊转,1000个以内不成问题,超过1000性能开始下滑。 ? 再自己写一个单图多sprite不断旋转的测试。左侧是没有开批处理的情况,1600个小人就开始撑不住了。...这个测试在PC上没太多意义,因为可能底层自动做了批处理。这个测试主要是为了后边手机上运行。...后边再测试,发现canvas大小还是很有影响力的(因为canvas机制影响下,只能每帧清空全屏然后重绘)。 如果尺寸改为300*400,那么50个小人的情况下,还是可以妥妥的30+帧,这还是能接受的。
计算预测方法已经被用于许多可溶性和膜蛋白的建模,但这些方法在肽结构建模上的表现尚未进行系统性研究。 肽结构预测有多种方法,包括从头预测、同源建模、分子动力学(MD)模拟和基于深度学习的方法。...Omega-Fold是一种基于深度学习的方法,仅使用序列而不使用MSAs进行基于自然语言模型的预测。Omega-Fold在无法获得高质量MSAs的情况下表现出色。...虽然理论上AF2可用于较短肽的建模,但用于训练AF2的基准集排除了最短的肽结构,因为这些肽的确定方法通常是NMR(核磁共振)光谱学。...虽然正在进行关于评估AF2预测肽-蛋白质复合体结构的性能的工作,但AF2在小肽结构预测上的表现仍未被探索。...最后,AF2超过了PEPFOLD3、RoseTTAFold和APPTEST,但与Omega-Fold在混合二级结构可溶肽上的表现一样好(图5F)。
在2019年飞速发展的过程中,各种规模和形态的组织(从企业到初创公司)在 DevOps 方面都展现了极大的热情。...对于实现商业成功的 DevOps 的需求已得到越来越广泛的接受。 《 2019年 DevOps 状态报告》作为大量在线资源的提供者之一,可用于解和学习 DevOps 如何塑造跨行业的软件交付。...变更的前置时间 – 对于您从事的主应用程序或服务,您的变更前置时间是多少(即,从代码提交到成功在生产中运行的代码需要多长时间)?...这是一个有趣且值得注意的观察。它强调了自动化并不总是答案。如果您使错误的流程自动化,那么您得到的只是错误的结果,而且更快。 ?...行业看到了更高的精英绩效 该报告证实,精英表演者的比例几乎增加了两倍,低表现者的比例下降了,中等表演者的比例上升了。要注意的一项主要观察结果是,从低性能到中性能再到高性能的移动不是单向的。
在之前的推文车辆路径优化问题求解工具Jsprit的简单介绍与入门中,相信大家已经对Jsprit这款开源的车辆路径规划问题求解器有了基础的了解,那么Jsprit在具体的车辆路径规划问题上表现到底如何呢?...下面我们将以带时间窗的车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows, 简称VRPTW)为例,详细测试Jsprit在该问题上的表现。...其顾客的规模从25一直到到1000。 通过测试不同顾客数量的样例,可以评测Jsprit在不同数据规模下对于带时间窗车辆路径规划问题的表现。...在所有顾客数为1000的测试样例中,Jsprit的最大偏差为19.86%,最小偏差为4.58%,偏差平均值为12.94%。 下面我们来分析下Jsprit在时间上的表现: ?...这种只能通过达到固定迭代次数的方式来终止迭代的设置导致了一部分的算力的浪费。
流水线的操作可以看作对数据源进行数据库式查询。 内部迭代 与使用迭代器显式迭代的集合不同,流的迭代操作是在背后进行的。...最后, collect 操作开始处理流水线,并返回结果(它和别的操作不一样,因为它返回的不是流,在这里是一个 List ) 在调用 collect 之前,没有任何结果产生,实际上根本就没有从...东西,但是不管什么时候,集合中的每个元素都是放在内存里的,元素都得先算出来才能成为集合的一部分。) 相比之下,流则是在概念上固定的数据结构(你不能添加或删除元素),其元素则是按需计算的。...当你作为消费者点“下面10个”的时候,供应商就按需计算这些结果,然后再返回你的浏览器上显示。 ? 只能遍历一次 和迭代器类似,流只能遍历一次。遍历完之后,我们就说这个流已经被消费了。...与此相反,一旦通过写 for-each 而选择了外部迭代,那你基本上就要自己管理所有的并行问题了 ?
好了,让我们回归正题,上期我们讲解了信息图表的分类,这次我们来理一理信息图表的常见表现手法。 正题开始之前我先问大家一个问题,我们写文章的时候,为了吸引人一般会怎么做呢? 答案是讲故事。...这就是制作信息图表的艺术。 接下来我们来详细了解一下这种艺术的表现手法。 ? 图形化 我们来看第一个方法,图形化。 如果让你做一页PPT,要表现世界七大高峰,你会怎么做?...就如下图,这是一组和音乐相关的数据,通过饼图和喇叭的结合,可以让读者直观的感受到作者要传达的主题。 ? 还有一款经典的咖啡组成成分图,也是利用图形化的方法表现出各种咖啡的组份,清晰易懂。 ?...例如下面的图表,为了突出中国和冰岛的足球赛观众数量,把饼图中要强调的比例“跳”出来,直观的表现出两国人民对足球的热爱程度,加强了对比,深化了印象。...氛围一般从空间和时间上营造。 时间上营造氛围一般为时间轴,很多活动流程都是在时间尺度上划分的。例如下图: ? 是不是觉得不错?实际上,这个也是可以用PPT做的。
并在13个基准上评估了这些对齐方法。 本文的贡献可以分为以下几点: 探索对齐方法的学习能力,旨在减轻DPO框架内的过拟合挑战。...综合评估表明,对齐方法在推理任务中表现出缺乏性能,但在解决数学问题和真实性方面表现出令人印象深刻的性能。...预训练模型微调:绕过SFT阶段,直接在预训练模型上应用对齐方法。 指令调整模型微调:跳过SFT阶段,使用指令调整的模型作为基础,再进行对齐方法的微调。...场景三:指令调整模型微调 表3中显示的结果表明,KTO和IPO在 TruthfulQA 上的表现优于SFT,而基于预训练模型的KTO在TruthfulQA上的表现优于SFT。...值得注意的是,与DPO不同,KTO和CPO可以绕过SFT部分并在MT-Bench上实现相当的性能。
在这些进展的基础上,高分辨率图像生成的领域出现了几种创新方法。...在第一种场景中,HiPrompt在易于模式混淆的示例中表现出卓越的概念连贯性和微细细节,没有重复。相比之下,MultiDiffusion的生成存在严重的重复和扭曲。...HiPrompt有效地恢复了女孩清晰的面部特征,并精化了芭蕾鞋的复杂结构,使其在复杂的现实世界场景中更加精确、连贯和视觉上更具吸引力。...相反,ScaleCrafter表现出较弱的结构保护以及混乱的细节,而DemoFusion不仅在背景中引入了多个重复元素,还创造了扭曲芭蕾鞋的合理副本,扭曲了人体结构。...N-grams微调的影响。作者然后在2048^2的分辨率的图像生成上评估提出的N-grams微调策略的影响。
有下列情形之一的,你患上了代码洁癖症。症状程度可轻可重,轻者帮助写出优雅整洁的代码,重者走火入魔,万劫不复。 多余的空行、分号,没有使用的变量,见一个删一个。...错误的拼写,无论是在命名还是注释必须纠正过来;不一致的大小写,必须要纠正过来;标点符号的遗漏,必须补上。 看到 if(a==0) 这样的代码必须改成 if(0==a) 这样的形式。...所有 IDE 对代码的告警必须消除,无论采取的方式是否有实际意义。 看到赤裸的数字,必须定义成常量,即便数字表意很直观,还是只能接受常量数字。...一旦看到超过连续 3 个的 if-else 判断分支,就要优化;类似的方法调用代码,如果连续出现,就要优化;超过若干行的方法,必须重构。...最本质的表现,喜欢长时间阅读自己的代码,心中一边啧啧赞赏不已,一边自我陶醉。
,实际上就是ref T: 一个类型的引用,它和C 的int* char* 如出一折。...难得的是它的内存消耗也比Span低。 为什么Regex会有这么好的表现呢?翻阅一下源码,原来如此!...看来,正则表达式的高性能表现 和 Span 不无关系。 根据园友的评论,Regex 以前的版本,也是通过指针来进行操作,我也实验了 .net standard的Regex , 二者效率差不多。...实际上 StringBuilder的内部操作字符串的 是一个 char 数组,它的 Apend 的性能如此之高,还是因为内部使用了指针。...不过,程序中最消耗CPU的大都是一些字符串的处理。 结语 在实际中体验了Span的惊人表现。
他们通过在大量机器学习数据集的样本上运行其算法样本来解决这个问题,以了解通常哪些算法和参数最适合。...结果表明,梯度提升(Gradient boosting)和随机森林(random forest )的排名最低(表现最好),朴素贝叶斯(Naive Bayes)平均得分最高(表现最差)。...通过这张图,展示了所有算法的结果,摘自论文。 ? 没有单一的算法表现最好或最差。 这是机器学习实践者所熟知的,但对于该领域的初学者来说很难掌握。...你必须在一个给定的数据集上测试一套算法,看看什么效果最好。...此外,选择正确的算法是不够的。你还必须为数据集选择正确的算法配置。 选择正确的ML算法并调整其参数对于大多数问题是至关重要的。
分为以下几类: (1)整型常量 (2)实型常量 (3)字符常量 ①普通字符 ②转义字符 (4)字符串常量 (5)符号常量 2、变量:变量代表一个有名字的、具有特定属性的一个存储单元。...3、常变量:C99允许使用常变量,常变量具有变量的基本属性只是不允许改变其值。 4、标识符:用来对变量、符号常量名、函数、数组、类型等命名的有效字符序列统称为标识符。...3、长整型 Visual C++6.0下,一个long int型变量的值的范围是-2的31次方~2的31次方-1,即-2147483648~2147483647....2、double型 为了扩大能表示的数值范围,用8个字节存储一个double型数据,可以得到15位有效数字 3、long double型 不同的编译系统对long double型的处理方法不同,Visual...在一个整数的末尾加上大写字母L或小写字母l,表示它是长整型 2、浮点型常量:以小数形式或指数形式出现的实数,是浮点型常量,在内存中都以指数形式存储。
三是铁路系统基本无回环,现有的SLAM 通常使用地标描述符来检测重访问的地点,并在检测到的循环上纠正累积的漂移。铁路系统没有回环,所以需要更加低漂移的位姿估计。...Content 问题描述 多传感器融合的状态估计问题本质上是MAP问题,定义当前时刻列车状态如下: 为了保证实时性,滑窗基于关键帧建立,对于滑窗内的关键帧,优化问题表述如下: 其中是通过舒尔补给出的先验运动因子...给定输入的 LiDAR 点云和单目图像,提取每张图像的点、线和灭点,并跟踪图像帧,然后通过分配的深度信息校正比例。此外,以铁轨平面作为平面约束,检测提取铁轨。所有测量都与滑窗因子图进行后续的联合优化。...因此,在初始化阶段利用LIO的 IMU 偏差,并将深度信息与图像关键帧上提取的特征点相关联从而进一步矫正漂移。 在尺度矫正的前提下,平移精度可以显着提高。...由于两条轨道在转弯时高度不同,因此无法正确初始化重力矢量,并且所选方法在没有额外约束的情况下都无法正常工作。对于大规模测试,仅视觉方法在恒定速度下表现出糟糕的性能。
在FMEA工作开展中,经常遇到不合格的,也就是FMEA做得不到位。具体表现有哪些呢?...以下请参考:1、FMEA不是小组的作品,是某个人的杰作,甚至赶工的结果这种做法,更多是为了应付审核的,因此FMEA质量无法保障,自然无法去落地形成预防的功能。...图片2、失效分析内容不全面,有明显的漏项主要表现为实现后果没有分析到下一道、顾客、用户、法律法规层面的影响,失效起因本来是一果多因,结果呢内容很少,都是一果一因。...、不相等的性能)功能超范围(例如超出可接受极限的操作)功能延迟(即非预期时间间隔后的操作)正确做法:小组工作前进行意识引导,提示大家做FMEA的意义,先不强调完成的效率更多强调完成的质量,保持FMEA分析的四大规范...,这样的话,就人为的规避了很多改善的机会,同时把质量风险掩盖了起来。
之前的数据都skip掉,超过limit之后的数据不取出,上图中的代码取自MyBatis中的DefaultResultSetHandler类。...如下图,Page是自定义的一个接口,用于表示分页信息,不直接使用RowBounds源于自己的一个习惯,不喜欢在Service层中侵入持久层所使用的持久化技术的类或接口。...类,所以此时传给DAO的Page对象也是一个RowBounds类的对象,但这种情况下却不会有分页查询的效果。...参数是在产生接口的代理时,而不是在方法调用的时候。...根据DefaultSqlSession类的getMapper方法可以很快找到MapperProxyFactory类,此类的作用就是创建接口的动态代理,所以方法的调用逻辑应该要看代理的InvocationHandler
第四单元第二讲:评估任意基因集在癌症的表现 课程链接在:http://jm.grazy.cn/index/mulitcourse/detail.html?...cid=53 上一篇是探索两个细胞亚群(vCAF、mCAF)特有的基因在TCGA中的表现,发现两个亚群的基因都是和TCGA 相关的基因在内部相关,说明了分群的效果不错 目的就是做下面这个图的相关性分析:...mCAF与第27篇参考文献中的两个乳腺癌数据集进行的比较 然后再来看看第27篇文献的图,其中列出了乳腺癌的ECM和Endothelial的基因集 然后这篇参考文献的作者定义基因集的方法就是:在大部分癌症中都存在的基因就是基因集...乳腺癌TCGA的表达矩阵(60,489 identifiers X 1217 samples) 需要注意的是:上一篇我们单纯比较多个基因相关性,所以得到多个基因的表达量然后做个热图就好;但是这次要比较的是两个基因集...作者用散点图来展现,其中的每一个点实际上就是一个样本,但是同一个样本在两个基因集中对应的基因数量不同,不能简单拿任何一个基因进行比较。
零售业务的KPI可能有多种形式,比如: 业绩达成-当然业绩做的越高越好,制定指标时,100万的业绩指标,销售完成120万是好事。...Power BI的自定义图表KPI Indicator可以满足多种类型的KPI表达需求。...假设我们有1-6月的数据,各项KPI使用KPI Indicator可作如下表现: 绿色代表达标,红色代表不达标; 左上角是1-6月的总业绩金额,超额2.7%达成; 右上角单独数字是6月的库存周转天数...折线图表示每个月的变化情况; 左下角单独数字表示1-6月的平均销售成本,超出预算7.1%,没有达成,柱形图表示每个月的销售成本; 右下角单独数字表示6月的销售折扣,比预算的85%高一个点,折线图表示每个月的折扣...以上我们即完成了四种形式的KPI展现形式,无论是实际值越高越好的KPI,还是越低越好的KPI都可表现。该图表还有其它细节设置可按需使用。
在开发NestJS的时候,就很好奇,当某个接口有并发请求的时候,表现是怎样的,接下来做下验证 JS代码层面的耗时 新建一个并发验证的接口,在controller上,定义一个简单的get接口 async...,平均接口的响应时间提升到了接近3秒 上面的是接口本身的js代码的耗时,下面继续验证下数据库的并发下的场景情况,项目内,使用的是Prisma ORM,分别验证三个场景的下的数据库表现 数据库并发读 数据库并发写...为什么读写也不会延长接口耗时,相关的解释,个人认为跟读的解释是一样的,不做赘述 至于为什么MySQL内部为什么可以高效的处理并发,了解了下 MySQL 是一个多线程的数据库管理系统,它使用多个线程来处理并发连接和查询...这种多线程架构允许 MySQL 高效地管理并发,因为每个连接都可以在自己的线程上运行,而不会影响其他连接。...基本可以放心了,框架跟底层库把很多逻辑都做的很好了,我们只是站在前人巨大的累积沉淀下,做一些微不足道的业务逻辑
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