ASP .Net Core使用EPPlus实现Api导入导出,这里使用是EPPlus 4.5.2.1版本,.Net Core 2.2。在linux上运行的时候需要安装libgdiplus 。
最近一直忙于工作,公众号好久没发文章了.想起当初建立公众号的初心。号不能停.今天推荐一款团队协作软件--confluence,它可以做技术博客,发送文章,下面评论,点赞.也可以作为公司内部的团队协作软件,在线编辑word,execel,ppt等。这个功能与腾讯的在线编辑word,execel类似。但是它的功能更强大。
=IF(COUNT(FIND({"辽宁","黑龙江","吉林"},A2))=0,"其他","东北")
假如一家新起步的公司,目前公司在毫无基础设施的状态。作为一个小员工深感痛苦。所以反思这样一个问题,如果我来做整个公司的devops会如何解决目前所面临的问题。就有了这篇文章。
这是《机器学习-原理、算法与应用》这是机器学习与深度学习习题的第二部分,为《机器学习-原理,算法与应用》一书编写,二者配合使用。习题集的绝大部分题目都可以在此书中找到答案。同时也可以用作高校相关专业的机器学习,深度学习课程习题集。后续我们将给出最后一部分,以及整个习题集的完整答案。
1.自己打包,给领导一说就直接发布了。领导说什么时候上就什么时候发布。2.告诉运维人员项目git的位置,通知运维上线运维拉取,运维人员发布到生产环境。(如果项目几百,几十个,告诉运维,运维需要多大体积的团队啊) 3.每天都有小更新,每天都在发布。4.项目发布用了jenkins工具,通过它进行自动化的构建发布。
大海:嗯。用函数解的话步骤上省一些,开始之前咱们先确定一下做的思路:工资表原来的数据已经有了,咱们实际只需要构造一个同样多行的重复标题表和一个同样多行的空白表,然后排序就可以了。
每当自己的简历得到反馈,被HR通知面试,这种感觉一定非常好。感觉已经妥妥的,明天就能准备入职了~
本次是第二次分享广大网友向我提问的经典问题。 本周问题,利用名称管理器完成二维表的匹配返回!让你的表格动起来! 话说!本次解决方案相对复杂,能看明白并且自己会用的基本上函数使用没什么问题了! 解决方
在工作中我们要打印文件夹中所有文件,如果每个文件打开--输入打印份数--打印--关闭,再来打开--输入打印份数--打印--关闭,如果文件少还可以, 如果文件多你会累S,
理论上神经网络能够拟合任意线性函数,其中主要的一个因素是使用了非线性激活函数(因为如果每一层都是线性变换,那有啥用啊,始终能够拟合的都是线性函数啊)。本文主要介绍神经网络中各种常用的激活函数。
看到这个题目想必大家都猜到了,昨天的文章又有问题了。。。今天,又和两位大佬交流了一下YOLOV3损失函数,然后重新再对源码进行了梯度推导我最终发现,我的理解竟然还有一个很大的错误,接下来我就直入主题,讲讲在昨天文章放出的YOLOV3 损失函数基础上还存在什么错误。
在计算机系统中,更多的是通过关系型数据库来控制事务,这是利用数据库本身的事务特性来实现的,因此叫数据库事务,由于应用主要靠关系数据库来控制事务,而数据库通常和应用在同一个服务器,所以基于关系型数据库的事务又被称为本地事务。
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在谈MLSQL解决了什么问题之前,我们先提一个“数据中台”的概念。什么是数据中台呢?数据中台至少应该具备如下三个特点:
有一部分同学说,测试经理一直都是拍脑袋决定排期,根据以往的经验推测出测试排期,特别准。周围人都很信服。
近日,一场和 PowerBI DAX 之父 Jeffery Wang 的 AMA 活动。AMA 的意思是:Ask Me Anything。Jeffery Wang 在该活动中回答了很多关于 Power BI 尤其是 DAX 的相关重要问题。
导语:高中的时候,班主任让我们每学完一个章节,整理出这个章节的关键词和一份问题列表。现在回想起来,其实是很有用的,这让我们可以从另外一个视角来审视所学习的内容,而不是单纯的填鸭式的记忆;最近在复习机器学习相关内容,也从问题的视角来回顾机器学习知识体系,对于机器学习方向同学可以作为考察,看看里面的内容是否都能回答上来;而对于想学习机器学习的同学来说,应该可以作为一个方向,把这些内容一个个解决了,在各大厂算法岗面试中应该可以横着走了啦啦啦!
大家对于ChatGPT最大的恐惧无非是很多需要记忆以及通过重复的初级工作很快毫无价值,就像高级计算器的出现,再也不需要记忆什么三角函数的计算公式,往计算器输入一个sin(90)就搞定了,我学它那么久干嘛?我工作的绝大多数价值,我多年的努力就一文不值了。
十方之前说过,阿里已经把序列化推荐做到极致了。其实除了阿里,其他大厂也在序列化方向上做了不少研究,废话不多说,我们直接看美团这篇《S3-Rec: Self-Supervised Learning for Sequential Recommendation with Mutual Information Maximization》。
在之前的一些年里,深度学习已经占领了模式识别领域,之后又横扫了计算机数视觉,之后自然语言处理也慢慢的朝着这个方向开始了它的发展。
提前批在8月初,三面技术面,没有HR面(其中三面听说是大boss面,技术人际各个方向都会涉及)
1.自己打包,给领导一说就直接发布了。领导说什么时候上就什么时候发布。 2.告诉运维人员项目git的位置,通知运维上线运维拉取,运维人员发布到生产环境。(如果项目几百,几十个,告诉运维,运维需要多大体积的团队啊) 3.每天都有小更新,每天都在发布。 4.项目发布用了jenkins工具,通过它进行自动化的构建发布。
说到贝叶斯模型,就算不是搞数据分析的人应该都会有所耳闻,因为它的应用范围实在是太广了,大数据、机器学习、数据挖掘、数据分析等领域几乎都能够找到贝叶斯模型的影子,甚至在金融投资、日常生活中我们都会用到,但是却很少有人真正理解这个模型。
《Deep Learning》(Ian Goodfellow & Yoshua Bengio & Aaron Courville)第四章「数值计算」中,谈到了上溢出(overflow)和下溢出(underflow)对数值计算的影响,并以softmax函数和log softmax函数为例进行了讲解。这里我再详细地把它总结一下。 『1』什么是下溢出(underflow)和上溢出(overflow) 实数在计算机内用二进制表示,所以不是一个精确值,当数值过小的时候,被四舍五入为0,这就是下溢出。此时如果对这个数
导语:持续准备面试中,准备的过程中,慢慢发现,如果死记硬背的话很难,可当推导一遍并且细细研究里面的缘由的话,面试起来应该什么都不怕,问什么问题都可以由公式推导得到结论,不管问什么,公式摆在那里,影响这个公式的变量就在那,你问什么我答什么,共勉!
摘要:递归是一种应用非常广泛的算法(或者编程技巧)。之后我们要讲的很多数据结构和算法的编码实现都要用到递归,比如 DFS 深度优先搜索、前中后序二叉树遍历等等。所以,搞懂递归非常重要,否则,后面复杂一些的数据结构和算法学起来就会比较吃力
除了我们耳熟能详的ChatGPT和Claude之外,还有来自AWS、Cohere等厂商的模型。
H7-TOOL发布固件V2.22, 增加FreeRTOS/uCOS2 Trace,加强RTT和CAN助手,脱机烧录增加比亚迪,上海芯圣51, TI, S32K3, 钜泉光电等 ---- H7-TO
在我前年找实习的时候,遇到了面试官问我:mysql从excel导出百万级数据,该怎么做?我听到的第一反应是:我*,我哪去接触百万级的数据,你们导出的数据是什么?我还是一个才找实习工作的大学生啊。后来也有各种各样的八股文,介绍这种导入导出的优化,然而我拒绝囫囵吞枣式学习,背八股文的方式学习。shigen也在这里实测了,在此先感谢蜗牛,为我提供了高质量的代码参考和分析案例。
如阅读体验不好,可直接跳到文末阅读原文访问原文链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25071913 查看。
这几天在训练一个模型,模型结果中涉及到一些参数,不太理解什么意思,就差了一些资料
持续准备面试中。。。准备的过程中,慢慢发现,如果死记硬背的话很难,可当推导一遍并且细细研究里面的缘由的话,面试起来应该什么都不怕,问什么问题都可以由公式推导得到结论,不管问什么,公式摆在那里,影响这个公式的变量就在那,你问什么我答什么。。共勉!!
There is a wholeness about the person who has come to terms with his limitations.
《Deep Learning》(Ian Goodfellow & Yoshua Bengio & Aaron Courville)第四章「数值计算」中,谈到了上溢出(overflow)和下溢出(underflow)对数值计算的影响,并以softmax函数和log softmax函数为例进行了讲解。这里我再详细地把它总结一下。 『1』什么是下溢出(underflow)和上溢出(overflow) 实数在计算机内用二进制表示,所以不是一个精确值,当数值过小的时候,被四舍五入为0,这就是下溢出。此时如果
我们在做SEO的过程中,总是知道网站页面参与排名的因素有很多,因此,我们在平时的工作过程中,总是需要不断的尝试积累更多的实战经验,这样我们才能不断的给自己增加得分项,比如:你是更加擅长外链推广,还是内容更新,当我们每次得到一定提升的时候,就有必要给自己增加一分。
最近,接到一个客户项目,前期沟通时,客户说,我们日常基本都是使用Excel来做一些信息收集。但是每次收集信息时,都需要文件传来传去,十分麻烦。本来是想着用一些云文档,但是沟通下来领导层没通过,主要原因是:
📷 以下内容带有部分提示性答案 无论是查找博客还是翻阅论文 大家还是要参照最全面的讲解哦~ 一、开发基础 TCP/IP C++虚函数 由两个部分组成的,虚函数指针与虚函数表 C++允许用户使用虚函数 (virtual function) 来完成“运行时决议 ”这一操作,这与一般的“编译时决定”有着本质的区别 “静态存储”和“动态存储” 静态存储:全局变量 动态存储:函数的形式参数 红黑树的原理 并发和并行的区别 https://www.jianshu.com/p/cbf9588b2afb 内存不够的情况下如
在文章《死磕Calculate之1:改变筛选上下文之忽略(”删“)》里,我说“把筛选上下文给去掉(删),用All函数”,如下所示:
最近面试了腾讯技术岗,一面和二面问了一些问题,下面给大家分享一下,有些题目是我根据自己的情况回答的,可以参考一下,小伙伴也可以试着自己回答一下。
推动SDL流程控制不仅仅是符合等保要求,在工作中落实SDL还能控制安全成本,提高产品上线质量和速度,保障业务安全。近来借鉴了不少SDL的文章,初步落实SDL。在此写下工作心得,希望能对开始实行SDL的安全人员带来一些帮助,也能在总结中使个人能力提升,丰富SDl流程推进中的内容。个人觉得推动SDL流程实际就是开发、安全、运维人员融入一起工作的过程,开始概念不清晰时候不识SDL,其实安全人员一直在做SDL的工作,最起码是其中某一环节工作。
上一篇机器学习入门系列(1)--机器学习概览简单介绍了机器学习的一些基本概念,包括定义、优缺点、机器学习任务的划分等等。
今天分享的这款公式识别神器是由大神Lukas-Blecher开发的,采用Python语言编写,在Github中获得2.7K stars和311次forks,从上线至今,平均每月有超过3500次下载,火爆程度杠杠的。
本文转载自:https://juejin.cn/post/7051749719214653471
首先思考:什么是代价? 简单理解代价就是预测值和实际值之间的差距,那对于多个样本来说,就是差距之和。
斯坦福 NLP 第 9 课介绍了 RNN 语言模型的一个问题:梯度消失现象。那么什么是梯度消失? 为什么 RNN 会出现梯度消失呢? 梯度消失问题需要引起重视吗?下面依次回答这 3 个问题,希望能给读者带来一定启发。
在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天,一篇新鲜出炉的arXiv论文Wassertein GAN 却在 Reddit 的 Machine Learning 频道火了,连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论,这篇论文究竟有什么了不得的地方呢?
集成SDK参考:https://x5.tencent.com/docs/access.html
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