EF中关系映射也是一个很关键的内容，关系映射和属性映射一样，也是在 OnModelCreating 中配置映射。...EF中的关系映射有如下三种： One-to-Many Relationship（一对多） Many-to-Many Relationship（多对多） One-to-One Relationship（一对一...一个客户可以有多个订单，但一个订单只能属于一个客户，所以我们用到了EF中的 HasRequired，一个客户又存在多个订单，因此也使用到了 WithMany ,同时 Order 表中有 CustomerId...(false); } } public class OrderMap : EntityTypeConfiguration { public OrderMap()...(p => p.Customer).WithMany(p => p.Orders).HasForeignKey(p => p.CoustomerId).WillCascadeOnDelete(false
[typeof(ISoftDelete)] = new DataFilterState(isEnabled: false);});这样就会全局地把IsDeleted=1的记录查找出来。...下面通过一个例子来介绍下EF Core的自定义过滤器。...false;protected override bool ShouldFilterEntity(IMutableEntityType entityType){ if (typeof...三.遇到的实际问题 假如在SaaS系统中，有一个主中心和分中心的概念，什么意思呢？就是在主中心中可以看到所有分中心的User数据，同时主中心可以把一些通用的资料(比如，科普文章)共享给分中心。...List>(items); return new PagedResultDto(totalCount, dto); }} 对于"主中心中可以看到所有分中心的
【新用户限量秒杀】云服务器限时秒杀，首购1核1G 99元/年 https://cloud.tencent.com/act 从刚开始的简单学习HTML语言，到进入实验室跟着老师，学长学习Java，Android...https://cloud.tencent.com/act 在去选择云服务器时，我也是做了一些了解，先是看了下华为云（毕竟华为在我心中还是很伟大的！）...选择服务器系统的时候，我选的是1核 1G Windows server 2012 r2（网上建站的大部分人选的是Linux系统） 2，现在默认大家已经申请成功了 这时会收到腾讯云官方发来的邮件，（前面申请的时候会让你填邮箱...）里面包含登录账号，密码，服务器IP [1620] 3，登录这个云服务器 A 可以选择在腾讯云网站主页的右上角，点击【管理中心】 点击【使用中的云产品】【数字生态，钜惠来袭】云服务器限时秒杀，首购1核1G...redirect=1044&cps\_key=806a34e58199d2e0ccdf9a10ef0ba6ac&from=console](https://cloud.tencent.com/act/cps
因此数据标准化可以使得每个特征的重要性更加均衡。 9. 解释什么是降维，在哪里会用到降维，它的好处是什么？ 降维是指通过保留一些比较重要的特征，去除一些冗余的特征，减少数据特征的维度。...-20c330bad4ef）。...其次，CNN有平移不变性，因为权值共享，图像平移了，卷积核还是可以识别出来，但是全连接则做不到。 15. 是什么使得CNN具有平移不变性？ 正如上面解释，每个卷积核都是一个特征探测器。...主要有这2点原因：第一，相对于用较大的卷积核，使用多个较小的卷积核可以获得相同的感受野和能获得更多的特征信息，同时使用小的卷积核参数更少，计算量更小。...这样有助于让他们认为你可以在这个职位上所产生的更大价值。 21. 解释一下你现在研究生期间的研究？平时都在做什么工作？未来的方向是什么？ 这些问题的答案都跟20题的回答思路是一致的。
现如今，CPU都是多核处理器，一般为2核或者4核，当我们程序运行时，启动了多个线程。...为什么其中1个核心缓存行的数据被修改了，其余核心中的缓存行就失效了？是什么机制产生了这样的情况？...(2)I--本地读请求：CPU读取变量x，如果其他核中的缓存没有变量x，则本核心从内存中读取变量x，存入本核心的缓存行当中，该缓存行状态变成E； (3)I--本地写请求：CPU读取写入变量x，如果其他核中没有此变量...：只有本核心中拥有变量x，其他和核心需要修改变量x，先将本核心中的变量x写回内存，再将本核心中缓存行置为I。...1.3 CAS 前2节，我们已经讲了缓存行、伪共享的知识，本节来阐述Disruptor中另一个知识点---CAS；那么，CAS是什么呢？ 在Java中，多线程之间如何保证数据的一致性？
但是cloud3认为真正和DPU沾边的就两家，其他的都是在玩智能网卡，打着DPU的旗号干着加速的事儿。 DPU是什么 DPU是什么？...目前DPU是没有一个明确的定义的，虽然大家都强调以数据处理为主，但实际上做的都是Smart NIC的事情。...Linux内核在TCP/IP网络的海量数据处理时已经成为瓶颈，一个完整的TCP连接，中断发生在一个CPU核上，但应用数据处理可能会在另外一个核上，不同CPU核心处理，带来了锁竞争和cache miss。...根据Fungible和AWS的统计，在大型数据中心中，流量处理占到了计算的30%左右，即数据中心中30%的计算是在作流量处理，这个开销被形象的叫做数据中心税（Datacenter Tax）。...这个也是为什么Smart NIC出来这么多年，只有Fungible可以说他们的芯片是DPU。 最后 还是那句话。 CPU用于通用计算，GPU用于加速计算，而数据中心中传输数据的DPU则进行数据处理。
2、长期优惠活动如下： 腾讯云精选云产品秒杀活动：点我直达活动页面，AMD云服务器 1核 1G内存 1M带宽配置是独享型服务器，230元/年超低价格。...热卖云产品三折：点我打开 云服务器、云数据库特惠，服务更稳，速度更快，价格更优； 在去选择云服务器时，我也是做了一些了解，先是看了下华为云（毕竟华为在我心中还是很伟大的！）...】 点击【使用中的云产品】【数字生态，钜惠来袭】云服务器限时秒杀，首购1核1G 99元/年 [https://cloud.tencent.com/act/cps/redirect?...redirect=1044&cps\_key=806a34e58199d2e0ccdf9a10ef0ba6ac&from=console](https://cloud.tencent.com/act/cps...redirect=1044&cps_key=806a34e58199d2e0ccdf9a10ef0ba6ac&from=10680) 点击【登录】输入账号密码，就可以通过浏览器进入了云服务器 B
数据中的新列 我们已经清洗并格式化了数据。现在我们要通过一些可视化工具看看数据是什么样子的，并回答前言中所讨论的问题。 数据可视化 数据可视化是任何数据科学项目不可或缺的一部分。...将数据可视化 维基百科的定义：许多学科将数据可视化视为视觉传达的现代等价物。 它涉及创建和研究数据的可视化表示。 为了清晰有效地传递信息，数据可视化使用统计图形，图表，信息图形和其他工具。...现在我们看看小提琴图能告诉我们哪些数据 维基百科定义：小提琴图是一种绘制数字数据的方法。它类似于每边都有旋转的核密度图的盒子图。 相当难理解，对吧？...因此以上的图包含了观察的面积/列的值，并且数据点越多区域面积越大。这种图可以被认为是代表每个观察到的较大的值。我们可以把所有的核都加起来来给出平滑的分布。...小提琴图-我们将把箱型图和核密度图放在一起。
数据升级前的测试 -）充分的测试，评估时间，总结经验,提升性能, 心中有数。 在生产中进行数据的大批量迁移时，充分的测试时必须的。...我们在做数据迁移的时候，就是在备份库中克隆的一套环境，然后在上面做的性能测试，在生产上的步骤方式都一样，结果在正式升级的时候就能够做到心中有数。什么时候需要注意什么，什么时候需要做哪些想关的检查。...> ps -ef|grep smon oraccbs1 21056 1 0 Aug17 ?...检查是否有高cpu消耗的异常进程 检查是否有僵尸进程 像下面的例子，进程中存在一个僵尸进程，可以查看倒底是什么进程，排查后可以杀掉。...00:00:00 [sh] oraccbs1 20785 6780 0 16:54 pts/5 00:00:00 grep 8739 > ps -ef|grep 8745
（kernel density estimation） 核密度估计法是一种通过某个（连续的）概率分布的样本来估计这个概率分布的密度函数的方法。...以下代码生成了100个标准正态分布随机数并画出了它们的直方图 sample = np.random.randn(100) sns.distplot(sample, kde=False, bins=15...核密度估计是一种比较平滑地估计未知分布概率密度的方法。...除了Rosenblatt直方图估计，还有一些其它的核函数： 比如说高斯核函数，用它来估计就具有非常好的光滑性。sns.displot函数的kde=True就会使用高斯核密度估计来拟合样本！...func = kernel_density(K, sample, h=1) plt.plot(y, func(y)) [<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f90b5808ef0
X_i->Θ(X_i) 高维数据的数据源是什么？ 来自原来低维数据的组合。 计算多维数据，由于复杂度，实际应用的可行性？...高维数据求内积，维度越高，速度越慢，SVM借鉴了高维计算结果，却是在低维以较小的计算量实现的。 高维数据内积结果 = 原低维数据内积平方。 在低维空间使用核函数实现上述”巧合“。...高斯核函数 K(X,Y) =\exp\{-\frac{||X-Y||^2}{2σ^2}\} 借助高斯核函数SVM具有优秀的非线性决策边界，因此，深度学习前，SVM成为了最热门模型。...defree=3, #多项式核函数的阶数 gama='auto', #当kernel = rbf || poly || sigmoid...因此实际上的搜索还可以缩范围，更加细分 十折交叉验证的随机性可能会导致结果的不稳定性。取平均值作为最终结果。 4.3、案例 (待补充) 我心中的TOP1编程语言：python ，为啥？
What 什么是核函数，其作用是什么? How 如何能够找到核函数? 不知道大家是否和我一样有这些疑问，在后文中， 我将通过逐步的学习梳理为大家讲解这些问题。...核函数（kernel function）定义 关于我们第三个问题 What 什么是核函数，其作用是什么?，现在解答如下。...我们再也不用管φ具体是什么映射关系了，只需要最后计算Kernel(x,y)就可以得到他们在高维空间中的内积。 我们则称Κ(x,y)为核函数，φ(x)为映射函数。...我就是地恶星没面目焦挺，到底是根据啥计算出这个座次的?“。 李忠心中暗道，你个棒槌，表面上还得微笑道： “兄弟。这个公明哥哥用的是特征映射啊。就是把每个人的信息映射到天上去，让上苍安排具体座次。...，核函数的定义和作用是什么？
打开压缩包内的 repositories， 内容为 {"finleyma/express":{"latest":"dda6ce6f2c43f673353e2ce232b31d11ff15b444e338a0ef8f34b6ef74093d6c..."}} 既这个镜像的名称，tag是latest，id为dda6ce6f2c43f673353e2ce232b31d11ff15b444e338a0ef8f34b6ef74093d6c 而且tar内有相同...image.png json文件的内容如下：里面记录着这一层容器文件的元信息，通过parent，还能知道依赖的上一层的文件系统是什么。...{ "id": "dda6ce6f2c43f673353e2ce232b31d11ff15b444e338a0ef8f34b6ef74093d6c", "parent": "b75acde96878455ce36208008bb1143d4ea17723257c991f8bfb33ad9e27251d..."8081/tcp": {} }, "Tty": false, "OpenStdin": false, "StdinOnce": false
=false，取消动态资源分配并更新到客户端配置，避免应用程序分配过多的CPU，影响判断。...节点 确认Vcore 分配为1，到该节点执行 如下命令： #查找该程序的进程 ps -ef | grep application_1623411625770_0971 #使用top -p 命令查看进程...场景2： Cgroup 未启用，虚拟核分配分配为物理核2.5倍(当集群要求并发高时可以超配Vcore的数量实现更多的并发) #查找该程序的进程 ps -ef | grep application_1623411625770...如果启用CGroup限制成功那么理论值应该在40%，理论CPU最大使用率= 物理core数量/ Vcore数量*100% 比如我集群的物理core数量是100核，配置的Vcore数量是2.5倍。...cases, number of vcores is 8 by default. yarn.nodemanager.resource.count-logical-processors-as-cores false
1.起源 在此之前我们得先大概了解一下老的签名方案(后面以v1表示老签名方案)是什么样的，看看它到底存在哪些问题使得google提出一套更好的签名校验机制呢。...false v2SigningEnabled false 当然我们v2签名机制也是提供了命令行方式可以签名的。...首先找到对应apk包中第三部分 [1509078914993_9652_1509078952621.jpg] 找到标识符(0x06054b50),然后定位到偏移核心中央目录的偏移字段(0x01fc3ef2...然后定位到0x01fc3ef2，找到了apk中第二部分，按照现在apk的格式，在这个部分上面就应该是签名块了。...3.1 v2签名校验信息内容 1 .apk的签名块 1.1. apk签名块中的两个字节大小字段是否相等 1.2. apk的第三部分和第二部分是紧挨着的，且核心中央目录在前面。
为什么在神经网络中，ReLU是比Sigmoid更好、更常用的激活函数？ 数据规范化是什么？为什么需要对数据进行规范化？ 我觉得这个问题很重要，值得强调。...其次，卷积神经网络（CNN）某种程度上本身具有平移不变性，因为每个卷积核都充当了它自己的滤波器/特征监测器。 为什么CNN具有平移不变性？ 上文解释过，每个卷积核都充当了它自己的滤波器/特征监测器。...论文链接： https://arxiv.org/abs/1605.06431 批量标准化是什么？它为什么有效？...这篇VGGNet的论文中有很详细的解释。有两个原因：首先，同少数大卷积核一样，更多小卷积核也可以得到相同的感受野和空间背景，而且用小卷积核需要的参数更少、计算量更小。...请介绍一下你目前的硕士研究项目。哪些项目和申请岗位有关联？未来发展方向是什么？ 这个问题的答案同上，你懂的结论 以上就是所有我在应聘数据科学和机器学习相关岗位时被问到的问题。
概述： 前天有网友提到了这样的需求：1、地图的统计图展示；2、统计图的聚类。统计图的展示非常好理解，但是什么是统计图的聚类的？所谓统计图的聚类是按照地图等级与数据等级，实现统计图的分级展示。...鉴于此，趁着这个霾天，早起来给这位网友解下惑，并在此marker一下，有相同需求的筒子可以看过来^_^ 实现思路： 1、数据组织 因为是分级，所以，经过一番思考，觉得数据通过树形的方式来组织是比较方便使用的...2、地图展示 地图展示其实是很简单的，例如在0-1级，展示第一级数据；在2-4级展示第二级数据；5级以上展示第三级数据，等等。这个分级规则可以按照地图的世纪情况来确定。 备注：参照代码理解。...{ name: '男', y: 164.0, color:"#5ab1ef...{ name: '男', y: 40.0, color:"#5ab1ef
%>% unnest(keyword)nasakeyword % mutate(keyword = toupper(keyword)) 检查一下，最常用的关键字是什么...32## 9 55942a8ec63a7fe59b4986ef al 32## 10 55942a8ec63a7fe59b4986ef human 31## # ......每个主题的前5个词是什么？...“数据”是什么。...(lda_gamma, aes(gamma, fill = as.factor(topic))) + geom_histogram(alpha = 0.8, show.legend = FALSE
近日里看了看大刘写的《诗云》，内心不禁有感，但此篇文章同别的读后感有些许不同。 决定未来的是什么？ 在很久之前我一直认为，决定未来的是技术。...技术在人类五千年的发展进程中，具有不可磨灭的作用，妇孺皆知的天才人物也大都因技术而出名，比如爱因斯坦、冯·诺依曼，前者为物理学的天才人物，推动世界物理技术进步一百年不止，后者为计算机之父，他推动人类由工业时代亦或者核前时代...答案我认为是否定的，不过一万个人心中有一万个哈姆雷特的说法也是成立的，每个人心中都有不一样的评价标准，就像神族一样，我认为我可以用技术超越艺术，纵使最终失败了，但也坚信技术可以超越艺术。...就像我看过的十三亿数据训练的写作机器人一样，它可以用好的句子写出好的作文，但它是否经历过这些事呢？它是否能读懂自己写的作文呢？...已在上面写过，目前可以想到的方法就是改变宇宙规律。 众所周知，现在无论是什么学者都在向大统一理论的方向研究。
容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app）。几乎没有性能开销,可以很容易地在机器和数据中心中运行。最重要的是，他们不依赖于任何语言、框架或包括系统。...4d60db4 Built: Wed Nov 7 00:48:22 2018 OS/Arch: linux/amd64 Experimental: false...4d60db4 Built: Wed Nov 7 00:19:08 2018 OS/Arch: linux/amd64 Experimental: false... #启动容器 f51d7ef037f5 [root@localhost ~]# docker ps -a CONTAINER ID IMAGE COMMAND.../bin/bash 删除容器 [root@localhost ~]# docker rm f51d7ef037f5 端口映射 [root@localhost ~]# docker run -d -p
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