自动重复标题行 在Word中插入表格的时候往往表格在一页中显示不完全，需要在下一页继续，为了阅读方便我们会希望表格能够在续页的时候自动重复标题行。...Word有个好办法可以自动将这一页省掉，只需在【快速访问工具栏】旁边的下拉菜单中选择【其他命令】，在从下列位置选择命令中选中【所有命令】，在下拉菜单中找到【减少一页】功能按钮，将其添加到右侧的快速访问工具栏列表中...在编号过程中，如果需要暂时中断自动编号而去书写该编号下面的细节内容，可以通过【Shift】＋【Enter】键进行软换行，这样编号就不会继续了，当需要继续编号时再按【Enter】键进行换行，编号又会继续前面的数字了...上面的日历会正常显示，而被覆盖在下面的日历将以浅色显示以示区别。这个功能在挑选两个人的共同时间时非常有用！...首先按照常规的方式撰写邮件，把调查的内容如实写在邮件的正文中，接下来在【选项】选项卡中找到【使用投票按钮】，通过下拉菜单找到所需的选项，或者通过自定义进行按钮的设定。
在 FFN 中找到准确的层数和单元数需要反复试验，而不是一个非常明确的科学问题。同样的道理也适用于设计新颖的架构或对现有的架构进行优化。...这里我将使用一个快捷方式（可以在论文中找到正式的推导），将 ReLu 改写为： ? 其中，最后一个函数是单位阶跃函数，仅当 x> 0 时取值不为零。...如果你想知道如何验证这些断言，请查看下面的技术细节。 确保维度正确 最后来看另一个支持上面讨论的信息流图的简单论证。你可能记得物理课上有很多数量都附带了一个物理「维度」。...如果你对数学与细节感兴趣，请查看这里。另外，你也可以在我的 GitHub 页面上找到代码和运行结果。 技术说明：我在这里补充一些细节，你可以忽略这一部分！...海森矩阵特征值显示了不动点是极小值（全为正值）极大值（全为负值）还是马鞍形（有正有负）。最后一个选项对应于零特征值，因此为零行列式。
举例来说，对于图中的第4个样本，其“Score”值为0.6，那么样本1，2，3，4都被认为是正样本，因为它们的“Score”值都大于等于0.6，而其他样本则都认为是负样本。...首先AUC值是一个概率值，当你随机挑选一个正样本以及负样本，当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值，AUC值越大，当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面...这个等价关系的证明留在下篇帖子中给出。而Wilcoxon-Mann-Witney Test就是测试任意给一个正类样本和一个负类样本，正类样本的score有多大的概率大于负类样本的score。...，依次类推，故得到后面的公式M*(M+1)/2，我们可以验证在正样本score都大于负样本的假设下，AUC的值为1 2、根据上面的解释，不难得出，rank的值代表的是能够产生score前大后小的这样的组合数...是不是很熟悉，小学就知道，上底加下底括号起来除以2，既是求梯形的面积公式，也是求连续值的公式，例如1+2+3+4。在这里指的就是所有的正样本的得分都小于所有的负样本的得分的情况下，计算出来的值。
、剪切、撤销 yy 复制（nyy 多行复制，n代表次数） p 粘贴（np 多行粘贴，n代表次数） u 撤销 ctrl + r 取消撤销 dd 删除光标所在行（ndd 多行删除） ndd + p...都表示强制操作 vs + 文件名进入分屏，但无论分多少屏，光标只有一个 ctrl + ww 切换光标到另一屏幕 可以不退出vim在底行模式下执行linux命令，但是需要在命令前加感叹号！...下直接执行，它会一键配置好所有的vim配置，我们什么都不用干。.../install.sh 五、解决普通用户无法使用sudo提权 将用户切换为root，在root中找到/etc/sudoers文件并用vim打开，然后在下面列表中仿照root的格式添加普通用户，最后在底行模式下输入...wq保存并退出 上面步骤完成之后，普通用户也可以使用sudo指令了，因为我们已经将普通用户添加至信任列表了。
本文提出的TS2Vec时间序列表示学习方法，核心思路也是无监督表示学习，通过数据增强的方式构造正样本对，通过对比学习的优化目标让正样本对之间距离，负样本之间距离远。...本文的核心点主要在两个方面，第一个是针对时间序列特点的正样本对构造和对比学习优化目标的设计，第二个是结合时间序列特点提出的层次对比学习。 2 模型结构 TS2Vec模型的整体结构如下图所示。...文中提出两种构造Contextual Consistency正样本对的方法。...对于对比学习的训练方式细节可以参考之前的文章对比学习中的4种经典训练模式。...最终loss是由上述两个loss融合得到的，整个loss采用层次对比学习的方式，每层融合后都进行计算： 6 应用和效果 文中将表示学习应用到多个时间序列任务中。
摘 要 如果你想立即查看源代码或演示，请移步下面的链接： 源代码： https://github.com/atapas/demolab/tree/master/code/src/demos/web-apis...本文中演示 Web API 的所有示例都是用 ReactJS 编写的。你可以在上面提到的 GitHub 链接中找到它们。欢迎创建分支、修改及使用！...在下面的例子中，我最喜欢的圣诞老人可以轻松地进入全屏模式及退出。...在下面的代码中，manageFullScreen()函数在一个 id 为fs_id的元素上使用requestFullscreen()API。...在下面的示例中，我们可以使用范围滑动条来调整按钮的大小。当按钮大小被调整时，我们还想控制文本颜色，而按钮并不知道。
如bindtap，当用户点击该组件的时候会在该页面对应的Page中找到相应的事件处理函数。...在下面的代码中，点击 inner view 会先后调用handleTap2、handleTap4、handleTap3、handleTap1。...BaseEvent 基础事件对象属性列表： 属性 类型 说明 基础库版本 type String 事件类型 timeStamp Integer 事件生成时的时间戳 target Object 触发事件的组件的一些属性值集合...currentTarget Object 当前组件的一些属性值集合 mark Object 事件标记数据 2.7.1 CustomEvent 自定义事件对象属性列表（继承 BaseEvent）：...mark: 属性值；而 dataset 仅包含一个节点的 data- 属性值。
双击页眉的位置进入页眉 / 页脚编辑状态，在【页眉和页脚工具】选项卡中， 单击【页码】命令，在下拉列表中，单击【页面底端—普通数字 2】命令为当前节插入页码，如图3所示。...退出页眉/页脚编辑模式，在前置部分的末端，单击【布局】选项卡中的【分隔符】命令，在下拉列表中找到【分节符】，单击【下一页】命令来进行分节。 小贴士 此处如此操作是因为接下来的目录部分不要求有页码。...弹出【交叉引用】对话框，在【引用类型】中选择所需内容类型，如图9所示。 图9 ②在下方【引用哪一个题注中】文本框中，会列出文中所有的该类型的题注 内容，单击选择所需项目即可。...脚注：默认情况下，位于文章页面的底端，是对当前页面中的某些指定 内容的补充说明。 尾注：默认情况下，位于文档的末尾，是对文本的补充说明，列出在正文中标记的引文的出处等内容。...单击【引用】选项卡中的【下一条脚注】命令，在下拉 列表中还有【上一条脚注】【上一条尾注】和【下一条尾注】 选项，如图11所示。
关键项目必须最大限度地降低风险，所以他们将接受更高的成本，对各级测试用例都大量投入资源。 这份指南用于帮助读者在自己的项目中找到平衡点。此外，它并没有提供一个测试计划模板。...浏览一遍列表然后选择适用的。通过回答这些问题，你就可以确定测试计划的内容，你应该围绕所选内容以你团队喜欢的格式创建测试计划。做选择时，请务必平衡好上面提到的影响软件开发的各种因素。...你需不需要保证测试计划是最新的？如果是这样，请注意不要添加太多的细节，否则可能难以维护测试计划。 其他团队也做质量保障吗？如果是这样，你怎么减少重复性的工作？...考虑列出所支持的操作系统，硬件、设备等，还需要说明各个平台如何执行测试用例，如何输出测试结果。 有哪些功能点？考虑把所有功能做一个摘要列表，指出哪些功能是需要测试的。 究竟要不要测试？...有些测试计划只能由少数人看，有的则是被许多人看。至少，你应该考虑所有利益相关者（项目经理，技术负责人，特性负责人）都进行了review。
更多有关在 Jenkins 中使用 JMeter 的信息，可以在持续集成入门的博文中找到：如何在 Jenkin 中运行 JMeter。...“maerer”节点处理所有的环境。Jenkins 代理节点从 master 节点上取得构建任务，然后根据 node 块指定的节点上执行所有任务。更多信息可以在 Jenkins 分布式构建中找到。...默认情况下，所有的 Jenkins 流水线都运行在 Groovy 沙盒中。如果勾选该选项，并且用到了未授权的操作，就会在运行时发生错误。白名单和黑名单都可以在脚本安全列表中找到。...请参考本文中的脚本授权获取更多信息。 流水线最新改进的地方是申明式流水线，这和我们讨论过的脚本式流水线有些不同。它们都是流水线即代码的实现，但申明式的流水线提供了更容易理解的语法并且容易开发和维护。...”Pipeline“ 定义的块包含了所有的脚本内容。 ”Agent“ 定义了流水线要在哪里运行，这和脚本式流水线中的”node“类似。 ”Stages“ 包含所有阶段。
如果要识别物理书，我们可能要经历这样的过程，先在这一堆中找到书，然后可能还要在书里面找到理科类的书，然后再从理科类的书中找到物理书，同样我们要找铅笔的话，我们可能需要先找到文具类的物品，然后再从中找到铅笔...整个过程如图2所示。 图 2 (2) 如果仅按照上面的思路去做识别，其实并没有太大的意义，不仅使识别变得很麻烦，而且在下面的实验中也证明了采用该方法所得到的识别率并不会有所提高。...根据根节点得到的概率分布，文中分别对下面三种情况进行了讨论： (a) 当输出概率中最大概率大于设定的阈值，则说明该类别和该位置对应的子节点有很大的关系，因此将该类别加到该子节点上； (b) 若输出概率中有多个概率值大于设定的阈值...，就联合多个子节点来共同组成新的子节点； (c) 如果所有的输出概率值都小于阈值，那么就为新类别增加新的子节点，这个节点是一个叶节点。...同样，我们将会对别的支节点继续上面的操作。通过上面的这些操作，实现对新类别的学习，文中称这种学习方式为incremental/lifelong learning。
例如，我们将在下面看到先验概率有效地决定了 f 函数在给定平滑度的概率。 在 GP 方法中，右式中两个分子都服从多元正态/高斯分布。...我们将在下一节中说明这些问题，并在下下节中解释如何从已有的样本数据中推断合适的长度参数。 现在，如果我们把式 (2) 和式 (3) 代入式 (1)，将得到后验概率 p(f1|{y}) 的表达式。...我们将在下文中解释他是如何工作的，但如果对细节感兴趣应该仔细查阅代码。...一旦每个点都进行评分，那么具有最大（或最小，最合适的）分数的点将会被采样。然后迭代重复该过程直到找到一个符合要求的解为止。我们将在下面讨论四种可能的选择，并给出一个例子。...改进的高斯概率（GPI） 如果目前为止所看到的最小值是 y，则可以利用该点处的真实函数值小于 y 的概率来给每个点评分。也就是说，我们可以写为 ?
传统的选择交互是给一个时间选择器，用户需选择小时以及分钟。但如果我们能确认大致时间以及范围就可以采用如下形式： ?...最低/最高区间的选择可考虑使用滑块交互 如果是在一个区间去选择选项可考虑使用滑块方式，用户只需要在一个设定的最低和最高值之间移动滑块就可以，和传统下拉菜单相比大大地降低了输入成本。...但请记住，当操作滑块时调节轴上方的指示数字一定要给用户清晰的提示数据变动，这里也请考虑到大手指操作时候会被遮挡住的场景，例如： ?...在下面的例子中你可以看到在线验证，提供用于固定一个潜在的问题的解决方案的一个很好的例子。 ? 原则 5：匹配的键盘与所需的文本输入框 用户认识到，提供适当的键盘用于文本输入的应用程序。...原则 6：提供在上下文中的有用的信息 有时候，你需要有相关的，在上下文信息准备协助用户通过表单很容易移动。
但是，它消耗的内存远远超过其应有的CPU处理能力，这也是臭名昭著的，甚至可以单枪匹马地降低计算机的速度，以至于无法应付。...打开“开始”菜单，键入“任务计划程序”，然后单击最上面的结果以启动程序。 在左侧的导航窗格中，双击“任务计划程序库”。...在下一个屏幕中，单击“添加排除项”，选择“文件夹”，然后 将路径粘贴到地址栏中的Antimalware Service Executable（MsMpEng.exe）路径。...如果找到名为DisableAntiSpyware的注册表项，请双击它并将其值数据设置为1。 4b。...通过执行本文中介绍的步骤，您将能够控制Antimalware Service Executable，并使计算机保持全速运行。
想要使用自定义域名作为登录内网群晖NAS的地址，那么我们需要先有一个域名，这个域名需要在公网使用，因此必须向域名供应商购买（购买域名的详细流程，请参见《使用cpolar建立一个商业网站（如何购买域名）》...当我们获得喜欢的域名后，就可以进入cpolar官网，在“预留”页面找到“保留自定义域名”栏，将购得的域名填入“域名”栏位；“地区”栏位则填入实际使用地区（需要注意的是国内所有自定义域名都需要备案，才能被正常访问...这几项需要填入的内容分别为“记录类型”选择填入“CNAME”；“主机记录”填入“www”；“记录值”则可从cpolar官网保存的自定义域名项中复制粘贴。...回到群晖系统中cpolar客户端，打开“隧道管理”项下的“隧道列表”页面，点击对应隧道右侧的“编辑”按钮。...由于篇幅所限，升级至https协议的内容，我们会在下篇介绍中，为大家详细说明。如果您对cpolar的使用有任何疑问，欢迎与我们联系，我们必将为您提供力所能及的协助。
当你想要构建任何统计模型，你必须要增加所拥有的数据点和样本的数量，而不幸的是这样也将会使你拥有数据的维度出现指数级的增长。你拥有的维度越高，想要得到运用统计方法得到推论时需要的数据就越多。...在下面的图里，我们把数据集中的所有点都投影到了向量V上。接下来还需要从最小二乘的角度，尝试把原数据与投影之间的差异最小化。你应该选择一个能够使得残差平方最小的向量V。...D的值将告诉你这次降维所保留下来的方差。 ? 想要知道降维捕捉了多少原数据的方差，最好的办法是做一张碎石图（Scree Plot）。 ? 事实证明，每个主成分的方差与d的平方（矩阵D的对角元素）有关。...举例：图像识别（Image Recognition） 假设你的任务是识别人们的脸，从给人们拍照开始，接着制作小图，并将所有的脸都摆在图的中心使它们粗略地对齐（如下图）。 ?...在下图中，你可以亲自观察各成分的方差。事实证明，想要解释这张图（下图左）90%的方差，你需要50个特征向量。 ? 正如你所看到的（上图右），在提取了50个特征向量之后，一个非常不错的面部重建产生了。
预测为正的结果中，有多少真正是正样本。 Recall是查全率、召回率的意思。对所有正样本有多少预测出来了。...第二列表示预测是否正确。如果它匹配ground truth且IoU≥0.5，则是正确的。 Rank代表第几次预测，计算第3行的精度和收回值。...pinterp(0.7)在下面的黄色框中找到最大值: 在这个例子中，AP =(5×1.0 + 4×0.57 + 2×0.5)/11 mAP只是所有类的平均值。在许多数据集中，它通常被称为AP。...通过设置同一超类别中的所有对象与所讨论的类具有相同的类标签并将它们的忽略标志设置为1来计算Sim。注意，该人是单例超类别，因此其Sim结果与Loc完全相同。 5）Oth：所有类型混乱被移除后的PR值。...注意：analyze（）可能需要很长时间才能运行，请耐心等待。因此，我们通常不会在评估服务器上运行此代码;您必须使用验证集在本地运行代码。
示例：线性回归模型 在下文中，我们将设置一些初始数据，并使用标准 lm 函数运行模型比较。 设置 首先，我们需要创建在此处使用的数据。...请注意，我们可以将线性预测器放在转换后的参数部分，但这会减慢过程，而且我们对这些特定值不太感兴趣。 我对系数使用的是正态先验，平均值为零，标准差很大。对于σ的估计，我使用的是Cauchy 分布。...在下面的代码中，我们注意到包含stan模型代码的对象，数据列表，我们想要多少次迭代（5000），我们想要这个过程在开始保留任何估计值之前运行多长时间（warmup=2500），我们想要保留多少次后验的抽取...在下文中，我们指定要显示的数字精度，我们想要哪些参数，以及我们想要哪些后验抽样的量级，在本例中是中位数和那些会产生95%区间估计的参数。 # 摘要 print(fit 到目前为止还不错。...下面的代码演示了如何开始。 bets = extract$beta 除了制作数据列表和产生特定语言的模型代码的初始设置之外，相对于标准模型，运行贝叶斯回归模型并不一定需要太多的时间。
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