Chosen是jquery下的一个下拉框插件。它能美化select选择框使其他变的更好看、更方便,同时它更扩展筛选的功能。它可对列表进行分组，同时也可禁用某些选择项。chosen插件使用起来很容易。有单选和多选，而且能监听事件及渲染。
你以为枚举是一个一个的找？ 还真是 你以为枚举都是for循环？ 还真是 但你真的会枚举吗？组合型枚举，指数型枚举，排列型枚举？难道你只会线形枚举？ 你可太菜了！
// 递归实现指数型枚举 vector<int> chosen; void calc(int x) { if (x == n + 1) { for (int i = 0; i < chosen.size(); i++) printf("%d ", chosen[i]); puts(""); return; } calc(x + 1); chosen.push_back(x); calc(x + 1); chosen.pop_back(); } // 递归实现组合型枚举 vec
(1)序列前向选择( SFS , Sequential Forward Selection )
KTO全称为Kahneman-Tversky Optimisation，这种对齐方法使在我们的数据上对大型语言模型（LLM）进行对齐变得前所未有地容易和便宜，而且不会损害性能。大型语言模型的成功在很大程度上得益于与人类反馈的对齐。如果ChatGPT曾经拒绝回答您的问题，很可能是因为它被训练为避免说出有争议的内容。然而，对于公司来说，对他们自己的LLM进行对齐一直是困难的。下面我们简单介绍下KTO方法，这种方法可以提高LLM的整体性能和质量，同时节省成本。
1.chosen模块网址是：https://www.drupal.org/project/chosen
chosen有两种模式：单选和多选，有时会需要初始化chosen插件选项（chosen版本1.5.0），
当系统内存不足时，Linux内核会触发OOM来选择一些进程kill掉，以便能回收一些内存，尽量继续保持系统继续运行。具体选择哪个进程杀掉，这有一套算分的策略，参考因子是进程占用的内存数，进程页表占用的内存数等，oom_score_adj的值越小，进程得分越少，也就越难被杀掉，oom_score_adj的取值为[-1000,1000]
Paxos 算法解决的问题是一个分布式系统如何就某个值（决议）达成一致。一个典型的场景是，在一个分布式数据库系统中，如果各节点的初始状态一致，每个节点都执行相同的操作序列，那么他们最后能得到一个一致的状态。为保证每个节点执行相同的命令序列，需要在每一条指令上执行一个"一致性算法"以保证每个节点看到的指令一致。一个通用的一致性算法可以应用在许多场景中，是分布式计算中的重要问题。
上文我们已经详细的阐述了共识问题并介绍了一些共识算法，其中 Paxos 算法是 Leslie Lamport 于 1990 年提出的共识算法，不幸的是采用希腊民主议会的比喻很明显失败了，Lamport 像写小说一样，把一个复杂的数学问题弄成了一篇带有考古色彩的历史小说。根据 Lamport 自己的描述[1]，三个审稿者都认为该论文尽管并不重要但还有些意思，只是应该把其中所有 Paxos 相关的故事背景删掉。Lamport 对这些缺乏幽默感的人感到生气，所以他不打算对论文做任何修改。
运用H5新特性拖拽API实现一个拖拽更换图片的效果。 实现效果如下： 代码实现如下： <!DOCTYPE html> <html> <head lang="en"> <meta chars
业务在上容器云的过程中发现容器不知原因被重建,查看message信息可以看到当 oom_score_adj配置为1，对应score值为0的进程杀完后如果系统还是触发oom时就开始杀pause进程。
英文域名，在国外属于非常吃香的一种域名，但一些基本常用被熟知的英文词汇的英文域名，在中国市场上却是依旧吃香，价格也保持着良好的势头。
基于SharePoint平台开发时，人员选择器使用频率是非常高的，但是原生的人员选择器使用太麻烦，而且非常笨拙，非常不友好，特别是对呆在政府部门的老爷们，要让他们手动输入人员，简直就是痴心妄想。总之一句话，越简单越好。 为了让客户满意，必须要对人员选择器进行改造，原生的PeopleEditor彻底抛弃。只能另辟蹊径，寻找适合的JQuery插件，创建新的人员选择器，分析了一下需求，可以归纳新的人员选择器必须支持如下情况： 支持人员的多选，比如像会议、通知需要对多人进行发送，当然也要支持删除。 对于单选的
最近从 Ruby 转到 Go. 新项目 QOR 需要浏览器集成测试，一番搜索后发现了 agouti, 试用一下发现基本算是 Go 版本的 Capybara,正好适合当下的任务. 几天的时间写好了测试并把 CI 跑了起来,这里总结一下经验,希望能对大家有所帮助. 浏览器集成测试 agouti 官网上的例子推荐使用 agouti + Ginkgo + Gomega 的组合，本着用的工具越简单，工具本身带来 bug 机率越小的原则, 试验了一下, 最后选择了 agouti + Gomega 的组合, 主要是看中了
真的，大家相信我，领导也要相信我，昨天下午我下班前运行之后报告还是很完美的，非常好的。
今天同事过来问了个sql相关的问题。 为啥select查询条件中2个列，表上有2个单列索引，它执行计划走的其中一个索引，MySQL它这么做是有什么依据吗？
Consider a function that implements an algorithm similar to Binary Search. The function has two input parameters: sequence is a sequence of integers, and target is an integer value. The purpose of the function is to find if the target exists in the sequence.
本文将使用Python和MediaPipe搭建一个嗜睡检测系统 (包含详细步骤 + 源码)。
在上一文中我对 Lua 语言的一些简单的语法及其在 Redis 中的操作进行了介绍，但是在 Java 开发中我们还需要进一步的学习才能使这种技术落地。今天就结合Spring Data Redis这个我们经常使用的 Redis 开发组件来实际尝试一下 Lua 脚本。
在这篇文章中，我们将首先看看Lasso和Ridge回归中一些常见的错误，然后我将描述我通常采取的步骤来优化超参数。代码是用Python编写的，我们主要依赖scikit-learn。本文章主要关注Lasso的例子，但其基本理论与Ridge非常相似。
1. 前言 在上一文中我对 Lua 语言的一些简单的语法及其在 Redis 中的操作进行了介绍，但是在 Java 开发中我们还需要进一步的学习才能使这种技术落地。今天就结合Spring Data Redis这个我们经常使用的 Redis 开发组件来实际尝试一下 Lua 脚本。 2. Lua 实现抽奖 模拟一个抽奖场景，从奖池中进行随机抽奖。规则如下： 中奖的人只能从奖池中抽取。 每个人只能中奖一次。 中奖总人数不能超过奖项的设置数。 生成中奖名单。 规则有了，我们先来分析如何使用 Redis 实现。Redi
Find a multiple Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 7133 Accepted: 3122 Special Judge Description The input contains N natural (i.e. positive integer) numbers ( N <= 10000 ). Each of that numbers is not greater th
最近两月倒腾了一波RLHF，从ColossalAI到TRLX以及DeepSpeed-Chat，最后基于DeepSpeed-Chat成功训练上了自己的模型，最后效果也是肉眼可见的提升。对这一部分进行下总结，包括原理，代码以及踩坑与解决方案。
在客户现场优化一批监控 SQL 时，发现一批 SQL 使用 sysdate() 作为统计数据的查询范围值，执行效率十分低下，查看执行计划发现不能使用到索引，而改为 now() 函数后则可以正常使用索引，以下是对该现象的分析。
亲测在有索引的情况下，优化器会选择索引统计信息而非直方图，例如： "considered_execution_plans": [ { "table": "`t1`", "chosen": true, "plan_prefix": [], "cost_for_plan": 0.35, "rows_for_plan": 1, "best_access_path": { "considered_access_paths": [ {
轻量级前端MVVM框架avalon,它兼容到 IE6 (其他MVVM框架，KnockoutJS(IE6), AngularJS(IE9), EmberJS(IE8), WinJS(IE9) ),它可以更高效地运行于IE10等新版本浏览器中.代码量少,方便格式化输出. AvalonJS的使用很方便,类似基础标签绑定值,前端代码非常简洁,如果你有一定的JS基础,上手都是很快的.大家下来可以了解一下. 不闲聊,直接看部分代码示例: 1 <script type="text/javascript"> var a
前面介绍了，如果加个format=JOSN会把数据以json的格式返回，如果想看查询的额外信息，还可以在explain之后加个show warning查看，其中如果code为1003，则代表message里的内容是mysql优化器优化之后的sql。
OPTIMIZER_TRACE是MySQL 5.6引入的一项跟踪功能，它可以跟踪优化器做出的各种决策（比如访问表的方法、各种开销计算、各种转换等），并将跟踪结果记录到 INFORMATION_SCHEMA.OPTIMIZER_TRACE 表中。此功能默认关闭，开启后，可分析如下语句：
那就只能从源头查起来，先看了看BeautifulReport的源码，就是常规的给模板文件赋值
小强前几篇文章介绍了mysql的索引原理以及sql优化的一些小技巧。mysql底层的算法选择哪种索引，有时候会和我们想象的不一样，大家可以继续往下看。
在最新一期的Sedo榜中，英文域名happymath.com以3.5万美金，约22.5万元的价格位居榜首。
对于 MySQL 5.6 以及之前的版本来说，查询优化器就像是一个黑盒子一样，你只能通过 EXPLAIN 语句查看到最后优化器决定使用的执行计划，却无法知道它为什么做这个决策。
While use of an active challenge/response paradigm to confirm liveness of the subject in a biometric authentication system can greatly strengthen security, it also carries with it an added burden on the user. Requesting the user to perform specific extra actions can increase the time to authenticate, increases the likelihood of user error, and can lead to missed detections.
(因为打赏账号，所以作者署名必须是 carol11, 实际作者还是 Austin Liu)
抽屉原理又称鸽巢原理：把 n+1个物品放进 n个盒子里，那么至少有一个盒子包含两个及以上的物品。
人们认为，商品之间的经济选择依赖于眶额皮层(OFC)，但对其决策机制仍知之甚少。为了阐明这个基本问题，作者记录了猴子在两种相继呈现的果汁之间的选择。对不同时间窗口的放电率的分析揭示了不同神经元群的存在，这些神经元群与之前在同步放电条件下发现的神经元群相似。这一结果表明，两种模式下的经济决策是在同一神经回路中形成的。然后作者研究了关于决策机制的几个假设。OFC神经元在基于果汁的表征(标签)中对果汁(identities)和价值(value)进行编码。与前人研究结果相反，作者的数据反驳了决策依赖于价值水平不同水平的相互抑制进行编码的观点。事实上，作者证明了对相互抑制机制的观察会被价值范围的差异所混淆。相反，决策似乎涉及回路抑制机制，即每个提供给猴子的价值（即文中的offer value）间接抑制了神经元编码使得猴子进行了相反的结果选择。作者的研究结果与之前的许多发现相一致，为经济选择的神经基础提供了一个大致的解释。该文章发表在杂志《Current Biology》上。
现象 新建了一张员工表，插入了少量数据，索引中所有的字段均在where条件出现时，正确走到了idx_nap索引，但是where出现部分自左开始的索引时，却进行全表扫描，与MySQL官方所说的最左匹配原则“相悖”。 数据背景 CREATE TABLE `staffs` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(24) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT NULL
新建了一张员工表，插入了少量数据，索引中所有的字段均在where条件出现时，正确走到了idx_nap索引，但是where出现部分自左开始的索引时，却进行全表扫描，与MySQL官方所说的最左匹配原则“相悖”。
一个实际问题的各种可能情况构成的 集合 称为 “状态空间”，递推和递归 就是程序遍历 状态空间 的两种基本方式。
在使用handsontable的时候，本身的下拉列表无法满足业务需求，需要使用key-value类型的dropdown. 找了半天终于找到了一个可以满足需求的 参考方案 此方案完美的解决了我的问题。 但是使用过程中需要注意两点 1.此插件是基于chosen.jquery.js的一个jquery插件，所以使用的过程中记得引入chosen.jquery.js 与jquery.js 2.由于handsontable的版本跟新，有些api不能使用了 customDropdownRenderer 方法中的
在 Laravel 中实现用户鉴权也是一个相当容易的事， Laravel 给我们提供了自带的鉴权方法 Gates 和 Policies ，但是相比较复杂的业务场景，自带的满足不了日常开发。幸运的是，Laravel 这款框架就是扩展多，许多牛人都开发了很多扩展，这些扩展都是开箱即用的(这也是我喜欢 Laravel 的原因)。 那么 Laravel-permission 这个扩展就是多角色用户权限的扩展、作者一直在维护。
有时候我们会发现系统中某个进程会突然挂掉，通过查看系统日志发现是由于 OOM机制 导致进程被杀掉。
【GiantPandaCV导语】本文介绍NNI PyTorch版实现神经网络过程搜索过程中的几个重要的类，比如LayerChoice和InputChoice，对这两个类有了初步认识以后，就可以设计自己的搜索空间。
背景及现象 report_product_sales_data表数据量2800万； 经测试，在当前数据量情况下，order by主键id，limit最大到49的时候可以用到索引report_product_sales_data_hq_code_orgz_id_index，大于49时就走PRIMARY主键索引。 表结构 CREATE TABLE `report_product_sales_data` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMME
CREATE TABLE `report_product_sales_data` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'ID', `hq_code` char(16) COLLATE utf8_unicode_ci NOT NULL COMMENT '公司编码', `product_id` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '商品ID', `orgz_id` int(10) unsigned NOT NULL COMMENT '组织ID', `sales_num` double(16,3) NOT NULL COMMENT '销售数量', `report_date` date NOT NULL COMMENT '报表日期', `status` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '状态: 0.未日结，1.已日结', `created_at` timestamp NULL DEFAULT NULL, `updated_at` timestamp NULL DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `report_product_sales_data_unique` (`hq_code`,`report_date`,`orgz_id`,`product_id`), KEY `report_product_sales_data_hq_code_orgz_id_index` (`hq_code`,`orgz_id`,`report_date`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_unicode_ci COMMENT='商品日营业数据表';
常用插件备份 easyui 框架 http://www.cnblogs.com/purediy/archive/2013/02/17/2914309.html 表格数据展示插件 datatables http://dt.thxopen.com/index.html 全屏滚动插件 http://www.dowebok.com/77.html My97 DatePicker 日期选择插件: 用法介绍：http://www.my97.net/dp/demo/index.htm layer弹窗插件：http
AI科技评论按：本文作者天清，原文载于其知乎专栏 世界那么大我想写代码，AI科技评论获授权发布。 项目地址：https://github.com/QuantumLiu/tf_gpu_manager *** 更新：支持pytorch *** 使用 git clone https://github.com/QuantumLiu/tf_gpu_manager 把manager.py放到你训练的目录就行。 直接使用with gm.auto_choice()自动选择设备进行接下来代码块的操作。 import ten
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