元组在计算机领域有着特殊的意义，这个名字听起来似乎有些陌生， 平时在写代码也基本没什么应用场景， 然而， 出人意料的是， 元组跟程序设计密切相关， 可能有的同学不知道， 关系数据库中的「纪录」的另一个学术性的名称就是「元组」， 一条记录就是一个元组， 一个表就是一个关系， 纪录组成表， 元组生成关系， 这就是关系数据库的核心理念。 元组是关系数据库不可脱离的部份， 但是在程序设计中， 元组并不显得那么不可或缺。 有一些编程语言本身就自带元组的语法， 比如说python、F#、haskell、scala等，另
对于逐步得到结果的复杂递归算法，非常适合使用生成器来实现。要在不使用生成器的情况下实现这些算法，通常必须通过额外的参数来传递部分结果，让递归调用能够接着往下算。通过使用生成器，所有递归调用都只需生成其负责部分的结果。下面的递归版的flatten就是这样做的，你可使用这种策略来遍历图结构和树结构。
之前我写过两篇关于测试人员要不要学编程的文章，有很多朋友留言给我说，我也很想学呀，可是我办不到呀。
一、关系数据库系统的查询处理 1.查询处理步骤 关系数据库管理系统查询处理阶段 ： 1）查询分析 ：对查询语句进行扫描、词法分 析和语法分析
在Storm之前，进行实时处理是非常痛苦的事情: 需要维护一堆消息队列和消费者，他们构成了非常复杂的图结构。消费者进程从队列里取消息，处理完成后，去更新数据库，或者给其他队列发新消息。
在互联网流量见顶和用户需求分层的背景下，如何快速迭代产品功能，满足用户需求成为了开发首要面对的问题。游戏中心低代码平台从产品定位入手，以组件化方式搭建用户端页面，快速支撑产品需求，提升了研发效率，缩短了项目周期。本文首先介绍背景与痛点，然后阐述了游戏中心是如何搭建低代码平台，最后展示了低代码平台带来的收益和未来建设方向。
编译 | AI科技大本营 参与 | 王柯凝 编辑 | 明明 【AI科技大本营导读】继马斯克的重型火箭猎鹰火箭（Falcon Heavy）发射成功后，营长的朋友圈被持续刷屏，虽然特斯拉Roadster飞偏了，但不可否认未来是属于科技的，更是属于人工智能和机器学习的，任何一个不了解这些技术的人都会很快发现自己将落后于这个时代。 对于人工智能和机器学习来说，目前有很多种可以实施的技术和工具用来解决实时问题，其中，监督学习（Supervised Learning）是最常用的方法之一。什么是监督学习？监督学习如
我们介绍了Multi-Robot Connected Fermat Spiral（MCFS），这是一个新颖的算法框架，用于多机器人覆盖路径规划（MCPP），首次将来自计算机图形界的连通费马螺旋线（Connected Fermat Spiral，CFS）适应到多机器人协调中。
前几天分享了字节最喜欢考察的前 50 题，其中三数之和的考察频率甚至排在前 10，不得不学。
作者介绍 josehu（胡翔），腾讯云数据库高级工程师，具有多年分布式数据库内核研发经验，主要负责和参与过高可用、数据导入导出、索引等相关模块的设计和开发。博士毕业于中国科学院软件研究所，加入腾讯后主要负责CDW PG数据库向量化执行引擎等相关特性的设计和开发工作。 1. 什么是向量化执行 向量化是指计算从一次对一个值进行运算转换为一次对一组值进行运算的过程。 1.1 从CPU角度看 现代 CPU 支持将单个指令应用于多个数据（SIMD）的向量运算。例如，具有 128 位寄存器的 CPU可以保存 4 个
作者：Kobi Hikri 翻译：无阻我飞扬 摘要：本文从计算机领域的“祖师爷”艾伦·图灵提出的图灵机概念开始，介绍了图形计算的概念，并以示例介绍了apache storm，基于apache storm如何进行分布式图形计算。apache storm是一个免费开源的分布式实时计算系统，具有简单易用、快速、可扩展、容错等优点。以下是译文。 介绍 计算可能很复杂。对我们来说，这种复杂主要就是软件世界的人类驱动力。甚至有一个学科整个都围绕着问题解决和计算——计算机科学。 当一个人开始学习计算机科学时，会被介绍一些
介绍 计算可能很复杂。对我们来说，这种复杂主要就是软件世界的人类驱动力。甚至有一个学科整个都围绕着问题解决和计算——计算机科学。 当一个人开始学习计算机科学时，会被介绍一些术语和概念，这些术语和概念都
数组就是一个特殊的对象，它的键是数字，且是从0开始。所以我们也可以使用接口来表示数组。
作者：Dr. Carsten Stöcker (Spherity GmbH), Dr. Samuel M. Smith (ProSapien LLC)；共同作者（编辑）：Dr. Juan Caballero (Spherity GmbH)
图像检索任务指的是，给定查询图像，从图像数据库中找到包含相同或相似实例的图像。典型应用之一就是电商商品检索，如淘宝拍立淘，只需要用户随手拍照即可精准检索，提高了电商购物的体验。本篇我们来看看淘宝拍立淘背后的实现方案和依托的计算机视觉技术。
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录，附加个人拙见，同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
八卦 Storm的作者是Nathan Marz，Nathan Marz在BackType公司工作的时候有了Storm的点子并独自一人实现了Storm。在2011年Twitter准备收购BackType之际，Nathan Marz为了提高Twitter对BackType的估值，在一篇博客里向外界介绍了Storm。Twitter对这项技术非常感兴趣，因此在Twitter收购BackType的时候Storm发挥了重大作用。后来Nathan Marz开源Storm时，也借着Twitter的品牌影响力而让Storm
存储大规模知识图谱，且便于对知识进行更新，但当知识图谱查询的选择性较大时，查询性能明显下降
Python3开始sorted函数和list.sort函数不再接收cmp作为参数，只使用key参数作为比较关键词，这样处理多属性的比较就比较麻烦。
介绍：python3-cookbook这本书是高级用法，不是小白使用书 目的：写作目的是记录下自己学习这本书的过程以及收获 书籍地址：https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html
上周末参加了在云南昆明举办的“第十八届中国计算语言学大会”（The Eighteenth China National Conference on Computational Linguistics, CCL 2019）。CCL作为国内最好的NLP会议之一，笔者收获满满，感触颇深。于是写下这篇文章，和大家分享之所见所闻。
一个函数一个返回值 ， 这好像跟祖宗定下的规则似的，各个时代主流编程语言几乎都严格遵守着。然而， 在实际情况下， 程序员写代码经常会碰到一个函数会返回多个返回值这种需求， 比如说一个带分页功能的函数 ，需要要返回数据列表和总记录数两个值； 一个http请求函数需要返回状态码和响应内容两个值。这样的情况比比皆是。 面对这种需求，每一种语言都有自己的一套应对方法。 下面我们来对各主流语言实现方法的好坏来进行一下排名。 第一名：golang golang的函数天生就支持多返回值这个特性， 一个函数可以返回任意数量
我个人使用defaultdict相当多。 与dict不同，defaultdict不需要检查一个键是否存在。 所以我们可以这样做：
对于某些用例，当前存储设计是次优的。我们相信可以通过在”heap”操作和存储之间添加一个抽象层来进行改进。当前，存储设计基于按行组织页的假设：heapam.h假设：每个tuple只有一个元组头和一个数据区域，即包括HeapTuple及tuple逻辑操作的代码，比如delete、update、加锁。类似，执行器代码表示TupleTableSlot抽象层的元组，该抽象层下面是HeapTuple。2015年2ndQuadrant致力于在PG中实施列式存储项目，以下是根据实施过程中吸取的经验得出的计划。
在执行程序时，如果内存中有大量活动的对象，就可能出现内存问题，尤其是在可用内存总量有限的情况下。在本文中，我们将讨论缩小对象的方法，大幅减少 Python 所需的内存。
我们现在使用的C#语法已经可以满足日常的开发需求，但C#语法还在进行版本的更新，在创造更多更优秀的语义来让我们使用。这里介绍一下C#5.0里的提供的语法——元组。
医学视觉问题回答（VQA）旨在正确的回答与给定医学图像相关的临床问题。然而，由于医疗数据的人工注释费用昂贵，缺乏海量带标签的数据限制了医学VQA的发展。在本文中，作者提出了一种简单而有效的数据增强方法VQAMix，以缓解数据缺少的问题。具体来说，VQAMix通过线性组合一系列VQA样本来产生更多的标记训练样本，这可以很容易地嵌入到任何视觉语言模型中以提高性能。然而，混合两个VQA样本会在不同样本的图像和问题之间构建新的联系，这将导致这些编造的图像-问题对的答案缺失或毫无意义。为了解决答案缺失的问题，作者首先开发了带缺失标签的学习（LML）策略，它大致上排除了缺失的答案。为了缓解无意义的答案问题，作者设计了带条件混合标签的学习（LCL）策略，该策略进一步利用语言类型的先决条件，迫使新混合的样本对拥有属于同一类别的合理答案。在VQA-RAD和PathVQA基准山的实验结果表明，作者提出的方法明显提高了基线的性能，在两个骨干的平均结果上跟别提高7%和5%，更重要的是，VQAMix可以提高置信度和模型的可解释性，这对医学VQA模型的实际应用意义重大。
信息抽取(Information Extraction, IE)是从自然语言文本中抽取实体、属性、关系及事件等事实类信息的文本处理技术，是信息检索、智能问答、智能对话等人工智能应用的重要基础，一直受到业界的广泛关注。... 本次竞赛将提供业界规模最大的基于schema的中文信息抽取数据集(Schema based Knowledge Extraction, SKE)，旨在为研究者提供学术交流平台，进一步提升中文信息抽取技术的研究水平，推动相关人工智能应用的发展。
容器(Collections) Python附带一个模块，它包含许多容器数据类型，名字叫作collections。我们将讨论它的作用和用法。 我们将讨论的是： defaultdict counter deque namedtuple enum.Enum (包含在Python 3.4以上) defaultdict 我个人使用defaultdict较多，与dict类型不同，你不需要检查key是否存在，所以我们能这样做： from collections import defaultdict colours =
在执行程序时，如果内存中有大量活动的对象，就可能出现内存问题，尤其是在可用内存总量有限的情况下。在本文中，我们将讨论缩小对象的方法，大幅减少Python所需的内存。
Python 中的变量赋值不需要类型声明。 每个变量在内存中创建，都包括变量的标识，名称和数据这些信息。每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。等号（=）用来给变量赋值。等号（=）运算符左边是一个变量名,等号（=）运算符右边是存储在变量中的值。 python是允许多个变量赋值的，这个也会是python的独特之处，如a，b，c变量同时复制a=b=c=常数
梳理产品逻辑中的主流程节点，整理节点所需要的依赖数据已经节点触发后对应的业务逻辑。类比消息队列，也是不同的业务方订阅自己的事件源，进行不同的处理。不同点在于一个是分布式，一个是本文描述单机业务处理场景。
为了证明这个结论，我们可以使用霍夫曼编码（Huffman Coding）作为示例，它是一种广泛使用的最优前缀编码方法。霍夫曼编码满足题目中的要求：如果我们将字母表中字符按频率单调递减排序，那么其码字长度是单调递增的。
实际上，“使用for循环遍历数组的最简单方法”(Python类型被命名为“list”BTW)是第二种方法，即for item in somelist:
上一期我们介绍了“安全多方计算”的计算过程，安全多方计算是由图灵奖获得者姚期智先生通过百万富翁问题引出的一个数据隐私保护方面的重要领域。
连小编都没想到一个小小的函数要分享这么多期~ 当然，主要原因是！ 不好意思，放错图了是！ 今天和大家分享函数的最后一个部分，虾米呢？ 前期有分享过传递一个实参，设置默认初始化的实参，变换位置的实
本文主要详细解读关系抽取SOTA论文Two are Better than One:Joint Entity and Relation Extraction with Table-Sequence Encoders[1]， 顺带简要介绍关系抽取的背景，方便完全不了解童鞋。
机器之心发布 作者：Xiaohang Zhan、Ziwei Liu、Ping Luo、Xiaoou Tang、Chen Change Loy 这篇文章介绍了中国香港中大-商汤科技联合实验室的新论文「Mix-and-Match Tuning for Self-supervised Semantic Segmentation」，该论文被 AAAI 2018 录用为 Spotlight。 用于语义分割的卷积神经网络通常需要大量的标注数据来进行预训练，例如 ImageNet 和 MS-COCO。自监
如今，机器学习的应用广泛，包括人脸识别、医疗诊断等，为复杂问题和大量数据提供解决方案。机器学习算法能基于数据产生成功的分类模型，但每个数据都有其问题，需定义区别特征进行正确分类。常用的机器学习算法包括k最近邻、支持向量机和朴素贝叶斯分类器，但需注意特征加权和数据转换。
https://blog.csdn.net/Appleyk/article/details/80422055
知识图谱能够让机器去理解和认知世界中的事物和现象，并解释现象出现的原因，推理出隐藏在数据之间深层的、隐含的关系，使得知识图谱技术从最初谷歌用来提升搜索引擎的结果来增强用户体验，到现在已经被金融、公安、能源、教育、医疗等领域众多行业进行大量运用。
2019 年 10 月 19 日，第十八届中国计算语言学大会「中国法研杯」相似案例匹配评测研讨会在云南昆明完美落幕。会上，清华大学刘知远副教授、中国科学院软件研究所韩先培研究员、幂律智能科技有限公司 CEO 涂存超博士等均出席了该会议。
借着ACL2022一篇知识增强Tutorial的东风，我们来聊聊如何在预训练模型中融入知识。Tutorial分别针对NLU和NLG方向对一些经典方案进行了分类汇总，感兴趣的可以去细看下。这一章我们只针对NLU领域3个基于实体链接的知识增强方案Baidu-ERNIE，THU-ERNIE和K-Bert来聊下具体实现~
因此我们需要使用另外的ForEach初始化方法init(_:id:content:) 来使用key path显示的指定元素的ID。这里例子中是\.1.id，其中.1表示元组中第二个元素person，.id自然是person的唯一值key。
前言 性能测试是我们日常测试过程中，必须掌握的技能。通过进行性能测试，我们能分析服务端的整体性能、负载等，以便进一步评估我们的业务系统是否能满足当前运营生产及未来业务增长情况下如何进一步调整我们的服务配置方案。 jmeter为性能测试提供了一下特色： jmeter可以对测试静态资源（例如js、html等）以及动态资源（例如php、jsp、ajax等等）进行性能测试 jmeter可以挖掘出系统最大能处理的并发用户数 jmeter提供了一系列各种形式的性能分析报告 使用jmeter一般用于以下两种类型的性能测试
（1）缩进错误 演示代码： >>> if 5>3: print('5>3') SyntaxError: expected an indented block >>> for i in range(5): print(i) SyntaxError: expected an indented block 错误原因分析与解决方案： Python代码对缩进的要求非常严格，代码缩进层级决定了代码的所属关系。Python初学者最容易遇到的错误应该就是缩进错误，遇到这样的错误时，要仔细检查代码中的缩进是否与预定义的功能逻
在平时需要对数据包进行分析和统计，亦或是进行抓包时，通常会使用 Wireshark 或者 tcpdump 等工具。这两个工具以及 tshark（wireshark 的命令行），基本上已经涵盖了绝大部分的需求场景，但是如果需要大规模地拆分单个流，进行分析、特征提取时，似乎这些工具都没有能够提供很方便的切流解决方案。
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