通常，要成为其他用户或登录其他用户，可以用以下命令，然后系统会提示你输入要切换到的用户的密码。...$ su rumenz 要注意用户对用户rumenz保持环境deploy 原始登录会话，当前工作目录和可执行文件的路径也保持不变。...rumenz用户可以使用$ cd(不带任何参数)进入自己的家目录。 当你使用 su -或-l或--login时，它会为你提供一个类似于正常登录时的登录界面。下面的所有命令都是等价的。...$ su - rumenz OR $ su -l rumenz OR $ su --login rumenz 在这种情况下，用户rumenz提供了自己的默认登录环境，包括可执行文件的路径；他还会进入他的默认家目录...重要的是，当你在su没有username，将自动成为超级用户。将获得root的默认环境，包括可执行文件更改的路径。还将进入 root 的家目录： $ su
KQL简单介绍 KQL（Kibana Query Language），也就是在Kibana上面进行查询时使用的语法。...world 上面这个表达式，针对message字段进行搜索，搜索message中包含hello，或者包含world，或者两者都包含的情况； 需要注意的是，不区分大小写，也不会保证顺序，也就是说，下面几种情况都会被匹配...实例6 name:jane and addr:beijing or job:teacher 上面这个查询条件中，出现了and和or，需要记住的是，KQL中，and的优先级高于or； 所以上面的查询条件，...实例9 not response:200 上面这个查询条件，会查询出response字段中不包含200的记录。...五.总结 KQL还是比较简单地，主要记住KQL匹配时是不区分大小写的，可以使用括号改变匹配优先级； 另外一个要点就是，匹配是 包含，某个字段“包含”某个词，而不是某个字段的值为某个词。
但之前提到过，QQ音乐听歌识曲场景的识别是短片段，同行的解决办法不太适用于这样的场景。所以QQ音乐创新的提出了片段翻唱识别。 QQ音乐采用度量学习提取Embedding。...检索结果中的SongID和Offset信息进行时间差值，针对每一个歌曲构建一个直方图。在同一个时间差之内，直方图出现峰值则认为匹配成功。...翻唱识别检索系统精确率高，Embedding序列之间可以交叉验证。召回率也高，Query抗干扰高。...不同档之间有着严格的从属关系。最严格的为绝对同歌组，具有相同的音轨。其次为严格同歌组，具有相同的录音。之后为同演唱同歌组，有相同的表演者。再往后为同词曲同歌组，其作品相同。...我们也希望能和行业内的同行共享我们的技术，做大规模。QQ音乐进行了开源数据集发布，大家可以加入我们，一起将识别技术做大做强，在多媒体领域同频共振。谢谢大家。 参考文献： [1] M.
问题现象 业务程序通过ODBC链接RDSforMysql数据库，程序启动后运行提示：[Microsoft][ODBC 驱动程序管理器] 在指定的 DSN 中，驱动程序和应用程序之间的体系结构不匹配。...驱动）这一段，也验证了‘驱动程序和应用程序之间的体系结构不匹配。’...2、定界不是数据库本身问题，但是ECS连同windows镜像都是华为云提供的，需要拉通解决。...位的odbc驱动，再下载安装32位的驱动（此时遇到需依赖安装32位VS的问题，那就先下载安装提示的VS），并更新ODBC数据源的驱动程序后，问题解决。...根因分析 前端业务通过ASP+ODBC调用后台数据库，但是安装的ODBC版本为64位，而ASP为32位，所以不匹配。
传统的存货是指存放在仓库中的物品。从物流的角度来看，由于物料在各个状态的转化之间不可避免地存在着时间差，在这个时间差中，处于闲置的物料即为存货。从更广泛的意义上说，一切闲置用于未来的资源都是存货。...存货的绩效评价量化指标 对存货明确而又一致的绩效评价是存货管理过程中的关键一部分，绩效评价既要反映服务水平又要反映存货水平。...例如制造商，它的利益是由资金→原材料→产品→销售→资金的循环活动中产生的，如果这种循环很快也就是周转快时，在同额资金下的利益率也就高。因此，周转的速度代表了企业利益的测定值，被称为“库存周转率”。...对于库存周转率，没有绝对的评价标准，通常是同行业相互比较，或与企业内部的其他期间相比拟分析。库存绩效评价与分析，库存周转率是着重评价的内容。...如果这个指标过高，原因不外乎以下几方面： （1）产品品质不良； （2）服务态度不佳； （3）交货时间无法满足实际需求； （4）交货延迟； （5）和同行业比较有差距； （6）客户本身存在的问题。 ?
库存周转率计算公式： 存货周转率 = 期间内的发出总额/期间内的平均库存 周转天数则反之 = 期间内的日平均库存/期间内的日发出总额 从公式中可以看出存货周转率是用来衡量一个期间内存货能周转几次，数值越大...传统的存货是指存放在仓库中的物品。从物流的角度来看，由于物料在各个状态的转化之间不可避免地存在着时间差，在这个时间差中，处于闲置的物料即为存货。从更广泛的意义上说，一切闲置用于未来的资源都是存货。...一、存货的绩效评价量化指标 对存货明确而又一致的绩效评价是存货管理过程中的关键一部分，绩效评价既要反映服务水平又要反映存货水平。...例如制造商，它的利益是由资金→原材料→产品→销售→资金的循环活动中产生的，如果这种循环很快也就是周转快时，在同额资金下的利益率也就高。因此，周转的速度代表了企业利益的测定值，被称为“库存周转率”。...对于库存周转率，没有绝对的评价标准，通常是同行业相互比较，或与企业内部的其他期间相比拟分析。库存绩效评价与分析，库存周转率是着重评价的内容。
SQL自连接和非自连接是在SQL查询中经常使用的两种方法，用于将同一表中的不同行进行比较或匹配。自连接自连接是指在同一表中进行连接操作，也就是将同一表中的不同行作为两个不同的表进行连接。...自连接通常用于查找在同一表中相关联的行。例如，假设有一个表格“员工”，其中包含员工的姓名、上级、工资等信息。现在需要查询每个员工的上级姓名，就可以使用自连接来完成。...在WHERE子句中，通过将a表中的“上级”字段与b表中的“员工号”字段进行匹配，来获取每个员工的上级姓名。另一个常见的自连接场景是查询同一表中的数据，但是需要使用不同的过滤条件。...在WHERE子句中，通过将a表中的“客户ID”字段与b表中的“客户ID”字段进行匹配，并将a表中的“订单日期”字段与b表中的“订单日期”字段进行比较，来获取同一客户在不同时间的订单数量。...此外，还需要注意连接条件的正确性和表格中字段的重复命名问题。
2022-09-03：n块石头放置在二维平面中的一些整数坐标点上 每个坐标点上最多只能有一块石头 如果一块石头的 同行或者同列 上有其他石头存在，那么就可以移除这块石头。...给你一个长度为 n 的数组 stones ， 其中 stones[i] = [xi, yi] 表示第 i 块石头的位置， 返回 可以移除的石子 的最大数量。
连接是关系数据库模型的主要特点，也是它区别于其它类型数据库管理系统的一个标志。 什么是连接查询呢？ 概念：根据两个表或多个表的列之间的关系，从这些表中查询数据。...我们就简单的叫：左连接、右连接和全连接。 1、左连接： 概念：返回左表中的所有行，如果左表中行在右表中没有匹配行，则结果中右表中的列返回空值。...总结：左连接显示左表全部行，和右表与左表相同行。 2、右连接： 概念：恰与左连接相反，返回右表中的所有行，如果右表中行在左表中没有匹配行，则结果中左表中的列返回空值。...总结：右连接恰与左连接相反，显示右表全部行，和左表与右表相同行。 3、全连接： 概念：返回左表和右表中的所有行。...当某行在另一表中没有匹配行，则另一表中的列返回空值 select
因此，SLI 是服务级别的度量（如延迟、正常运行时间等），它是好事件与总事件的比率，范围在 0% 到 100% 之间。...消耗速率： 这个概念与服务消耗其错误预算的速度有关，这是服务提供者与用户之间达成的可接受的不可靠性阈值。理解这些概念并有效实施它们，对于在服务交付中保持创新与可靠性之间的平衡至关重要。...因此，用户可以在 Elastic 上执行以下操作：定义基于 SLI 的 SLO，例如 KQL（基于日志的查询）、服务可用性、服务延迟、自定义指标、直方图指标或时间片指标。此外，还可以设置适当的阈值。...AI 助手从团队的知识库中获取了运行手册。我现在可以分析并尝试解决或减少 nginx 的问题。虽然这是一个简单的例子，但基于 KQL 的定义有无穷无尽的可能性。...希望通过本博客的概述，您可以看到：SLO 可以基于日志。在 Elastic 中，您可以使用 KQL 轻松查找和过滤特定日志和日志字段，以监控和触发 SLO。
1、months_between(date1,date2) 返回两个日期之间的月份的差值 (1)、如果两个日期月份内天数相同，或者都是某个月的最后一天，返回一个整数。..., 注意时间差只精确到年和月. precision为年或月的精确域, 有效范围是0到9, 默认值为2. ...表示: 4年, 同 INTERVAL '4-0' YEAR TO MONTH 是一样的-----表示4年 iii、 select INTERVAL '50' MONTH from dual; ?...含义解释： Dual 是 Oracle中的一个实际存在的表，任何用户均可读取，常用在没有目标表的select语句块中。...iii、计算两个日期的小时间隔,同样这里要舍弃秒和分钟,不采取四舍五入,因为上面已经计算出差值了 select sysdate,addtime from test6; select trunc((sysdate-addtime
问：性能测试个人觉得二点是性能数据分析及性能测试覆盖面，我们在面对性能测试是用什么想法能达到最大的覆盖面，避免遗漏某些重要的性能测试点，因为某些产品在不同的地区可能会因不同的时间差异出现不同的性能测试点...当然不同行业有不同的高峰期。 问：每次性能测试的内容都是一样的么？在性能测试的设计和选择上需要主要考虑哪些内容？ 答：不一样，要根据目标来定。...这个同研发实现有关。这也是为什么花一次chat来给大家讲性能测试目的，其实性能设计就是以目的出发的。 可以考虑一下几个方面： 测试数据（基础数据、业务数据）不多解释这个文章中有。...比如刚刚的场景用例设计表格。文字最好懂，代码不易懂。然后能抽象出去的就抽象出去。需要加的关键点都在场景设计和用例设计时一表格的形式列出来，专家也好评审。...如果测试的配置与生产一致的话。可以按照乘以它的百分比，咱最后再乘以70%。这样的话就建议提服务器的人通常同配置，这样便于你计算。如果没有这种等比例的配置，算起来就比较麻烦。
操作范围： 在某一个会话0里，假如对A表加了read锁（读锁） 则在 该会话0 中可以对A表进行读操作（select），不能进行写操作（update、delect、insert...）； 对其他表读写都不行； 在 其他会话 中可以对A表进行读操作，而 写操作 需要等待...该会话0 中可以对A表 进行任何操作； 但对其他表不能操作； 在 其他会话中 需要等待 会话0 释放写锁 才能对A表进行增删改查； 注意事项：...），不会阻塞其他进程（会话）对同一表的读请求，但会阻塞对同一表的写请求，只有当读锁释放后，才会执行其他进程的写操作； 2.对MyISAM表的写操作（加写锁），会阻塞其他进程（会话）对同一表的读和写操作，...set autocommit = 0 ; 以后需要通过commit提交 会话0对某a这行数据进行DML操作时，其他会话需要等待解锁才能对a这条数据进行操作； 面对不同行的数据时
同所有的“互联网+”模式相同，互联网家装以互联网为载体，将很多原本需要在线下解决的问题放到了线上解决，从而实现了家装行业运行效率的提升。...在这个过程中，以土巴兔、齐家网、爱空间为代表的互联网家装平台不断出现，并且同其他行业一样也出现了独角兽企业。这显示出互联网家装行业本身巨大的发展潜力，还有其在整个消费生态体系当中的重要作用。...前景美好，互联网家装与新零售融合并非一帆风顺 虽然新零售时代的来临为我们描绘了美妙绝伦的瑰丽画面，但是真正想要让新零售替代传统电商模式为不同行业带来本质改变则需要一个长期过程。...出现这种痛点的根本原因在于互联网技术难以真正打破传统家装行业流程和环节之间的藩篱，真正给家装行业带来本质性的变革。...通过将传统家装的每一个流程和环节进行统一表达，原来家装行业流程与环节之间的壁垒得到了消除，最终让家装行业变成了一个能够找到统一表达方式，统一运作的存在。
语音前言技术 任务 降噪，增强，杂音分离，消除回响 结合领域知识和DNN 数据标注：结合领域知识提出需要标注哪些数据 不直接学习目标，而是根据领域知识将目标任务进行分解 比如识别字母，分解为识别摩擦音...模型（基于卷积和反卷积的自编码器） 推理网络：卷积神经网络，得到中间特征，建立中间特征与神经活动信号之间的关联，从而得到神经活动得到编码 生成网络：将神经活动进行反卷积，得到图像 对于两个信号，学习两个信号产生于同一对象的概率...，使得生成的对象更符合实际需求，比如生成不同姿态的人脸，要求不同人的人脸尽量不同，同个人的人脸尽量相同。...视频问答 任务： 输入视频，问题，输出答案 模型（层次记忆网络+视频时序推理）： 对图像进行分层 对问题进行记忆 用文本和图像特征一同训练生成答案 用LSTM做时序推理 细粒度分类 任务： 识别图像同一大类中的子类...Image Classification 显著性提取和协同分割定位对象 先通过显著性聚类提出备选局部， 再对局部位置关系提出两个空间约束：局部和整体必须有尽可能多的重叠，局部之间有尽可能少的重叠。
任务 降噪，增强，杂音分离，消除回响 结合领域知识和DNN 数据标注：结合领域知识提出需要标注哪些数据 不直接学习目标，而是根据领域知识将目标任务进行分解 - 比如识别字母，分解为识别摩擦音，爆破音...模型（基于卷积和反卷积的自编码器） 推理网络：卷积神经网络，得到中间特征，建立中间特征与神经活动信号之间的关联，从而得到神经活动得到编码 生成网络：将神经活动进行反卷积，得到图像 对于两个信号，学习两个信号产生于同一对象的概率...在GAN的基础上，加一个分类器C，对生成器G生成的对象加中间约束，使得生成的对象更符合实际需求，比如生成不同姿态的人脸，要求不同人的人脸尽量不同，同个人的人脸尽量相同。...，局部之间有尽可能少的重叠。...来自Wikipedia, Flickr, Youtube, Findsounds, Freesound, Yobi3D 我的博客即将同步至腾讯云+社区，邀请大家一同入驻。
配图来自Canva 2020年，受新冠疫情影响，整个旅游行业受到较大的冲击，在线旅游平台也不例外。...这样一来，同程艺龙下半年营收恢复至去年同期水平或许只是时间问题。 对此，同程艺龙异常自信，并预计第三季度仍将保持盈利状态，调整后净利润将扩大3亿至4亿之间。...不难看出，由于同程艺龙在自身业务上有着差异化的布局，主攻低线城市让它占据了一定的天然优势，从而具备了在此次疫情攻坚战中先于同行复苏的基础。...优势背后竞争加剧 在未来发展中，想要持续盈利，同程艺龙还需展示出自己更为长远的发展策略和竞争思路，而在面对同行众多的国内旅游市场时，同程艺龙可持续发展的优势是什么呢？...总体来说，虽然同程艺龙在竞争上面临许多压力，但由于它差异化的运营模式，使它目前趋于一个较为稳定的状态。而同行们在实现基本的业绩复苏之后，目光势必会转向内部。
可能大家都发现规律，每期都在从各种角度求解值函数，没错，这期也不例外，这期介绍基于时间差分的强化学习方法，结合蒙特卡罗和动态规划方法各自的优势，求解值函数。...03 基于时间差分的强化学习方法 蒙特卡罗方法求解值函数问题在哪？效率不高，因为要采样，一条Instance最后一个状态还必须是结束状态。所以出现了时间差分方法(TD)，取前两种算法的精华。...时间差分方法的动作值函数更新方式为: 这里大家先理解下差分，在时间序列中，下一个数字减去上一个数字，就叫一阶差分，上式alpha乘的部分就是TD偏差。...没错，就是0，因为: 已知 在状态下就会确定采取行动 在状态下就会确定采取行动 所以我们先随机初始化策略和学习率，边采样边更新动作值函数，直到收敛，两种更新算法的伪代码如下: 同策略的Sarsa方法...最后我们给出Sarsa(λ)算法的伪代码: 同策略的Sarsa(λ)方法 init Q(s,a),学习率alpha,折扣因子gamma,贪婪策略,λ Do { init t = 0, 状态s[t
感觉神经性听力损失的被试经常在复杂听觉场景中难以区分目标语音，尽管如此糟糕的空间听力经常出现在听力损失的被试中，但两者之间的直接证据还很缺乏。...（A）注意力调制指数或由于注意力聚焦的偏移导致事件相关电位幅度的标准化改变值，用与图2相同的方式画出。误差棒表示被试间标准差。...上图是小耳间时间差的情况，下图是大耳间时间差的情况。内置的是注意力调制指数和音符位置（从第一个到最后一个）之间的斯皮尔曼等级相关性。...然后研究人员又探究了两组被试行为学表现和注意力调制能力之间的的相关性，考察是否是注意力因素影响被试在空间选择性听觉任务中识别目标刺激的能力，如图6所示，发现两组被试的行为学表现和注意力调制能力呈现显著正相关...四个小图显示的是单个被试在特定条件下行为学表现与注意力调制指数之间的相关性散点图。左图是注意到前行流，右图是注意到后置流，上图是小耳间时间差，下图是大耳间时间差。
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