先了解两个前提知识： 当 Node.js 直接运行一个文件时，require.main 会被设为该文件模块的 module变量。...在每个模块里面， module 表示指向当前模块的变量对象（可以理解成某种意义上的 this 变量）；注意 module 并不是全局对象，是局部变量。...不过这样会存在存在一个问题，当正常情况下我们另一个模块 main.js 去引入该 plus.js 文件后，我们去执行 main.js 文件也会执行这条测试代码 —— 很显然这不是我们所想要的。...plus.js 模块后就不会执行这条测试语句了。...这就是为了方便测试该模块功能，同时也不影响被其他模块引用 REFERENCE 参考文档 require.main：官方文档对 require.main 的解释 Node.js, require.main
两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...其中有一个点当时认为还不错，是做攻击者画像的反方向，攻击者画像是从黑样本角度从十几个维度把攻击者数字化掉，那按照逻辑顺序中的空间维度推导逻辑，就可以做反面从白名单角度数字化正常用户，把一个人的设备、（域...人的三维+时间半维 具体如何找到好的想法，一时半会没有头绪。因此，回到最初的起点，从人的层面，我有什么？我想要有什么？...再结合上面说的人自身三维+时间半维具体情况的充分条件，个人就很可能有好的工作想法。 写在最后 从个体的发展到组织的发展，组织也需要好的工作想法。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
Mike是鹅厂网络实验室的一名管理员，负责盘点实验室里的光模块（如图1所示）。...每当测试结束，在实验室里的各个设备上“搜寻”光模块便成了难题。这次收尾盘点，又有3个光模块“消失”了。 其实，“消失的光模块”事件已经不是第一次发生了。...测试步骤流转快，光模块这种物料个头小、数量多，人工盘点很费时间，还容易出错。Mike叹了口气：“哎，实验室的光模块都去哪里了呢？” ? 图1....指甲钳大小的光模块 搞物联网的同事小Q看到Mike无奈的样子说到：“既然人工盘点光模块这么麻烦，那不如我们搞个数字化系统，给小小光模块们都拴上‘身份证’，让它们无论到哪都有迹可循！” ...小Q奋战了两周，搞出了一个“云化RFID资产管理系统”，现在每个光模块都拴着身份标签，只要用手持扫描机一扫，再配合实验室出入口处的门禁感知，光模块的盘点就极简便地完成了。
学习出一个通用智能行动者的潜力和局限性，算法公平方面细微的以及可以被真正规范化的挑战，以及现在的热门话题：能向人类解释、能被人类理解对模型来说意味着什么？...最近，Cody Marie Wild 开始围绕着一些机器学习领域的热门话题开始了自己的思考：学习出一个通用智能行动者的潜力和局限性，算法公平方面细微的以及可以被真正规范化的挑战，以及现在的热门话题：能向人类解释...随着人们的新点子已经被越来越复杂的模型架构所取代，在一层又一层的模型的重压之下快要依稀不见，人们呼吁重视机器学习的可解释性的呼声也越来越高。...2.人类期望从这些不可解释的模型中提炼出新奇的知识：通过这种方式来赋予人类对世界的新的了解，把机器学习用在应用科学中的人多数就是这样的思考角度。...它们的主要目标是将模型的行为映射回原来的那组输入特征（或者人为创建可选的输入特征），在模型的复杂的决策过程中，影响越大的特征会被分配越大的权重。
问题描述 这两天在编译 kettle 8.2.0.0 的时候突然开始报错 [ERROR] Failed to execute goal on project kettle-dbdialog: Could...pentaho-public (http://nexus.pentaho.org/content/groups/omni/) -> [Help 1] 问题原因 org/eclipse/core/commands/模块存在两个版本...，注意其中 “I” 和 “i” 3.3.0-I20070605-0010 3.3.0-i20070605-0010 检查了一下下面的地址，发现其下没有小写i的目录，只有大写I的目录，估计是这几天第三方包有改过名字所导致的
从install_github("jmzeng1314/AnnoProbe")能看出来这是曾老师的包。...于是继续顺着代码巴拉巴拉 发现了以下推文 《GEO数据库的每个GPL平台对应的详细信息获取txt文本文件》 GEO数据库的每个GPL平台对应的详细信息获取txt文本文件 (qq.com) 再次看到曾老师分享...所以背后其实还有适用范围更广的策略对吧，嘻嘻嘻~ 小结 推文的内容扒到这里就先告一顿落~。 说来惭愧，在我之前肤浅的理解：注释文件是公司上传的，没有上传作为使用者是无法开展数据挖掘的。...作为小白的我从来都没有想过自己可以通过写代码的来获取ids，经过这次的扒一扒之后对ids有了更深的理解。...致谢 感谢曾老师和各位在生信路上的前辈提供的代码支持，因为你们的帮助生信的学习难度惨遭滑铁卢。 也感谢各位R包的作者，短短几行就能完成许多原本按照我的水平不可能完成的生信分析。
如何修改修改的文本的链接。 如下图表示的，如何修改这个地方的链接到自己的 SCM 中。...你需要修改的文件为： aio\tools\transforms\templates\lib\githubLinks.html 你可以通过访问下面的链接来需要你进行修改或者调整的链接： https://src.ossez.com
「学习出一个通用智能行动者的潜力和局限性，算法公平方面细微的以及可以被真正规范化的挑战，以及现在的热门话题：能向人类解释、能被人类理解对模型来说意味着什么？」...最近，Cody Marie Wild 开始围绕着一些机器学习领域的热门话题开始了自己的思考：学习出一个通用智能行动者的潜力和局限性，算法公平方面细微的以及可以被真正规范化的挑战，以及现在的热门话题：能向人类解释...随着人们的新点子已经被越来越复杂的模型架构所取代，在一层又一层的模型的重压之下快要依稀不见，人们呼吁重视机器学习的可解释性的呼声也越来越高。...2.人类期望从这些不可解释的模型中提炼出新奇的知识：通过这种方式来赋予人类对世界的新的了解，把机器学习用在应用科学中的人多数就是这样的思考角度。...它们的主要目标是将模型的行为映射回原来的那组输入特征（或者人为创建可选的输入特征），在模型的复杂的决策过程中，影响越大的特征会被分配越大的权重。
今天的内容来自视频群里一个朋友的提问： 当Power Pivot数据模型里的表很多的时候，到底这些表都是从哪儿来的？如果某个表的数据源需要改变，到底从哪改？...对于Power Pivot的数据来源问题，的确有点儿复杂，因为至少有3种情况是非常常见的： 1、从Power Query加载到数据模型 2、从工作簿直接通过添加超级表到数据模型...3、从外部文件直接导入数据模型 另外其实还有从数据库接入，会因为数据库接入方式的不同也存在一定差异，但是，无论怎样，查询Power Pivot中数据来源的方式基本是一个——...但这里说一下，我个人比较推崇的方式：从Power Query加载到数据模型。 为什么？...Power BI的实现方式，后续有利于大家对PBI的数据处理过程的理解； 3、相对稳定：有很多朋友在使用2016的某些版本（尤其是D版），会偶尔出现数据模型中表的连接丢失的情况，这种情况常见于直接将数据导入
技术背景 这篇文章来源于MindSpore仓库中的一个Issue，简单描述问题就是，如果你用MindSpore开发了一个python软件供别人使用，那么很有可能涉及到编译构建的问题。...但是如果直接使用编译好的whl包去运行的话，就有可能出现一个跟Jit即时编译有关的报错，这里Jit在其他的一些模块中也会被使用到，比如Vmap函数和Grad函数等。...从第三方仓库来的函数，有可能出现无法入图的问题： 解决的方法就是，把相应的仓库添加到环境变量中去： export MS_JIT_MODULES=debug 然后再次运行test.py，问题就解决了。...总结概要 在MindSpore编译计算图的过程中，会把从编译构建好的whl包中引入的模块视为第三方库，也就没有办法在即时编译的阶段入图。普通的math和numpy等第三方库不入图也不会影响计算。...解决方法就是设置一个跟即时编译有关的环境变量，把相关的第三方包引用修改为内部引用。
如何修改修改的文本的链接。 如下图表示的，如何修改这个地方的链接到自己的 SCM 中。 ?...你需要修改的文件为： aio\tools\transforms\templates\lib\githubLinks.html 你可以通过访问下面的链接来需要你进行修改或者调整的链接： https://src.ossez.com
我感谢在这个过程中进行经验分享的所有人，不论是成功或者失败，从他们那里我都能得到极大的灵感启发。 最近我新增的一个爱好是探索新的移动应用程序，并评估每一个应用程序的设计和可用性。...在这些程序的设计上，我们可以列举出成千上万的建议，方法或者趋势的见解，但是从设计层面来讲，最重要的是如何让用户使用你的软件时不会“迷路”。...例如chanel.com，prada.com和dior.com这些流行品牌网站给我们提供了一个很好的例子—设计是如何从传统上延续至今，以及设计如何变成有选择性的使用最新的趋势。”...我很有幸能够采访到她，并且希望能够从采访中了解究竟是什么带给了她设计出独特的作品的灵感，同时讨论当前的设计字体，并获得一点灵感。 问：“究竟是什么为你的工作带来灵感？...“我的灵感大部分来源于休憩时间，制作在线体验的最好的灵感是来自现实世界的经验。我会骑摩托车到新的地方，从每一个微时刻中学习。
从代码注释和官方文档对 innodb_table_locks 的介绍来看，执行存储过程和触发器时，InnoDB 也可能会加表级别的共享锁、排他锁，我们就不展开介绍了。...对需要加表锁的 SQL 来说，表锁等待时间包含两部分： 加表级别的共享锁、排他锁的等待时间。 执行一些初始化逻辑花费的时间。 如果是 FLUSH TABLES ......WITH READ LOCK 语句，表锁等待时间还包含：把其中涉及的表所属表空间的脏页同步刷新到磁盘所花费的时间。...if (thd->start_utime) 分支，lock_utime = thd->get_lock_usec()，从当前线程对象（thd）中获取之前累加的表锁、行锁等待时间。...WITH READ LOCK 语句来说，还包含把其中涉及的表所属表空间的脏页同步刷新到磁盘所花费的时间。 行锁等待时间很纯粹，就是多条记录的行锁等待时间之和，或者一条记录的行锁等待时间。
从哪里下载？...image.png windows11从哪里下载？ windows11从哪里下载？...下载的过程是怎样的？ 其实下载的过程一点也不复杂，只不过目前来看，官方网站还没有被正式公布出来，所以关于整体的下载过程也不能够说得很清楚，现在还是应当耐心等待官网被公布出来的那一刻。...windows11从哪里下载？其实不管人们对于系统拥有着怎样的要求，只要需要使用windows11，那么都应当提前关注一下它的官方网站和具体功能。...以上就是对windows11从哪里下载的相关介绍，为了能够快一点将它下载成功，所以人们确实忙前忙后，也付出了不少的努力，如果对于整个的下载过程不是特别了解的话，最好能够等待一段时间，看一看官方网站所公布出来的注意清单
从自己十多年研究经历来看，如何判断一个研究想法好不好，以及这些研究想法从哪里来，对于初学者而言的确是个难题。所以，简单攒了这篇小短文，分享一些经验和想法，希望对刚进入NLP领域的新同学有用。...而计算机领域流行着一句话“IDEA is cheap, show me the code”，也说明对于重视实践的计算机学科而言，想法的好坏还取决于它的实际效能。这里就来谈下好的研究想法从哪里来。...所以从推动学科发展的角度，评判什么是好的研究想法的标准，首先就在一个“新”字。 过去有个说法，人工智能学科有个魔咒，凡是人工智能被解决（或者有解决方案）的部分，就不再被认为代表“人类智能”。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。
模块基本上就是一个包含了所有你定义的函数和变量的文件。为了在其他程序中重用模块，模块的文件名必须以.py为扩展名。 模块可以从其他程序 输入 以便利用它的功能。这也是我们使用Python标准库的方法。...当Python执行import sys语句的时候，它在sys.path变量中所列目录中寻找sys.py模块。如果找到了这个文件，这个模块的主块中的语句将被运行，然后这个模块将能够被你 使用 。...创建自己的模块 ---- 创建你自己的模块是十分简单的，你一直在这样做！每个Python程序也是一个模块。你已经确保它具有.py扩展名了。下面这个例子将会使它更加清晰。...当你为dir()提供一个模块名的时候，它返回模块定义的名称列表。...概括 ---- 模块的用处在于它能为你在别的程序中重用它提供的服务和功能。Python附带的标准库就是这样一组模块的例子。我们已经学习了如何使用这些模块以及如何创造我们自己的模块。
因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...通过设计少次学习机制，模型能够利用从过往数据中学到的泛化知识，结合新类型数据的少量训练样本，实现快速迁移学习，具有一定的举一反三能力。...根据从维基百科采样的人工标注数据的统计表明，至少40％的实体关系事实只能从多个句子中联合获取。...工作 [29] 提出使用阅读理解技术回答问题的方式从文档中提取实体关系事实，这些问题从”实体-关系“对转换而来。由于该工作数据集是针对这种方法量身定制的，也不那么适用于探索文档级关系抽取的通用方法。...具体来说，关系孪生网络RSN采用孪生网络结构，从预定义关系的标注数据中学习关系样本的深度语义特征和相互间的语义相似度，可用于计算包含开放关系文本的语义相似度。
因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。 然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...通过设计少次学习机制，模型能够利用从过往数据中学到的泛化知识，结合新类型数据的少量训练样本，实现快速迁移学习，具有一定的举一反三能力。...根据从维基百科采样的人工标注数据的统计表明，至少40％的实体关系事实只能从多个句子中联合获取。...工作 [29] 提出使用阅读理解技术回答问题的方式从文档中提取实体关系事实，这些问题从”实体-关系“对转换而来。由于该工作数据集是针对这种方法量身定制的，也不那么适用于探索文档级关系抽取的通用方法。...具体来说，关系孪生网络RSN采用孪生网络结构，从预定义关系的标注数据中学习关系样本的深度语义特征和相互间的语义相似度，可用于计算包含开放关系文本的语义相似度。
执行除法，是一种比较耗费性能的操作。但有一种类型除外。那就是除以2的幂。编译器会将除以 2^n 使用移位进行优化。...我们在编码时可以善于利用 2^n ，比如数组/队列的长度、取余、相除的除数等最好都使用 2^n 。说不定有意外的惊喜。在各类语言的标准库中，广泛的使用了这一优化。...原码除以 2^n 当一个整数以原码表示时，除以2的幂也可以用移位运算来实现。 执行逻辑右移（前位补0）移位总是舍入到零的结果。...这个进位即是多出来的小数部分。如果不加偏置，直接算术右移，则结果为： b111100 = -4 这就是-3.125向下舍入的结果。...当x>=0的时候，直接将x放在 %rax，这使得之前的带偏置的计算结果被丢弃，然后sarq，对 x 进行移位。
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