Kubernetes 不总是正确的选择 一个好的工具不在于它的炒作或流行度，而在于它能多好地解决你的问题并融入你的生态系统。...团队需要从战略上考虑“Kubernetes 是我的解决方案的正确选择吗？”他们必须通过评估这个更广泛问题的几个组成部分来做到这一点。 我的团队构成是否适合 Kubernetes？...对 Kubernetes (K8s) 的能力赞不绝口的文章数不胜数，这不是我们要质疑的。在许多情况下，K8s 是一个正确的选择。...拥有各种应用类型的企业团队: 对于拥有专业技能的大型团队来说，Kubernetes 是一个绝佳的选择。然而，完全托管的容器运行时或 Kubernetes 即服务产品仍值得考虑。...对于发现直接互动和管理 Kubernetes 不合适的团队和项目，无论是因为预算限制、资源有限还是技能不足，Nitric 提供了一个途径来利用相同的优势。
ACOUG年会杨长老的演讲中，曾提到一个问题， 一条SQL语句，两种执行计划的cost值相同，CBO是如何选择执行计划？...》 http://www.dbsnake.net/handle-equally-costed-indexes.html 文章总结来讲， 对于Oracle 10gR2及其以上的版本，CBO对于Cost值相同的索引的选择实际上会这样...如果Cost值相同的索引的叶子块数量不同，则Oracle会选择叶子块数量较少的那个索引； 2. 如果Cost值相同的索引的叶子块数量相同，则Oracle会选择索引名的字母顺序在前面的那个索引。...先验证(2)的观点，从上面10053可以看出，两个索引的cost相同，叶子块数相同，此时CBO选择的是IDX_Z_01，因为他的名字，排在IDX_Z_02前面， Best:: AccessPath:...Cost: 2.00 Degree: 1 Resp: 2.00 Card: 0.00 Bytes: 0 总结： 对于cost相同的索引，10gR2及以上的版本，Oracle CBO还是有方法选择
(随机森林（RandomForest,RF）网格搜索法调参) 摘要：当你读到这篇博客，如果你是大佬你可以选择跳过去，免得耽误时间，如果你和我一样刚刚入门算法调参不久，那么你肯定知道手动调参是多么的低效。...对于scikit-learn这个库我们应该都知道，可以从中导出随机森林分类器（RandomForestClassifier），当然也能导出其他分类器模块，在此不多赘述。...一般来说n_estimators太小，容易欠拟合，n_estimators太大，计算量会太大，并且n_estimators到一定的数量后，再增大n_estimators获得的模型提升会很小，所以一般选择一个适中的数值...(3) criterion: 即CART树做划分时对特征的评价标准。分类RF对应的CART分类树默认是基尼系数gini,另一个可选择的标准是信息增益。...1.2RF决策树参数 下面我们再来看RF的决策树参数，它要调参的参数基本和GBDT相同，如下: (1) RF划分时考虑的最大特征数max_featu res: 可以使用很多种类型的值，默认是”auto”
一、背景 在工作中会遇到有多个下游业务接口或者服务器（这里统称为[目标]）需要选择性调用，而且还支持配置权重。...比如有3台服务器，分别给予 20%，30%和 50% 的流量；比如有3个厂商的接相似服务，分别给予 80%，5%，15% 的调用量配比。 那么我们该如何实现？...，然后随机获取 0-1 之间的 double 值，落在哪个区间就获取该区间对应的对象。...* @param map 元素和对应权重 * @param 元素类型 * @return 符合权重的随机元素 */ public static <K..."次；工具2出现" + second + "次"); } } 运行结果，符合预期 工具1出现0次；工具2出现10000次 工具1出现10000次；工具2出现0次 四、总结 本文给出三种常见的带权重随机选择的方式
这里我们稍微讨论一下CBO对于Cost值相同的索引的选择，可能会有朋友认为在同样Cost的情况下，Oracle会按照索引名的字母顺序来选择索引，实际上并不完全是这样，CBO对于Cost值相同的索引的选择和...See Bug 6734618 这意味着对于Oracle 10gR2及其以上的版本，CBO对于Cost值相同的索引的选择实际上会这样： 1-如果Cost值相同的索引的叶子块数量不同，则Oracle会选择叶子块数量较少的那个索引...； 2-如果Cost值相同的索引的叶子块数量相同，则Oracle会选择索引名的字母顺序在前面的那个索引。...Oracle会选择索引名的字母顺序在前面的那个索引。...会选择叶子块数量较少的那个索引。
最近在读《SRE Google运维解密》第20章提到数据中心内部服务器的负载均衡方法，文章对比了几种负载均衡的算法，其中随机选择算法，非常适合用 Numpy 模拟并且用 Matplotlib 画图，下面是我的代码...： # 使用 numpy 模拟 GRE 中的随机选择算法，并使用 pyplot绘图 import numpy as np from numpy import random r = random.randint...np.arange(1,301) plt.bar(x,height) plt.axis([0,301,0,280]) plt.grid(True) plt.title("75%子集，225个后端") 整个模拟的思路就是首先随机生成一个二维数组...我按照三个参数模拟了一下，感觉随机选择算法不管子集的大小如何，负载的情况都不是很均衡。子集小的情况下，能够偏出平均值50%，子集大的时候（75％）仍能偏出平均值15%左右。 ? ? ?...参考资料： 1、SRE Google 运维解密 2、Python中plt.hist参数详解 3、Matplotlib 4、彻底解决matplotlib中文乱码问题 5、numpy中的随机数模块
有时候就想把这个vcf文件缩小，随机选择一部分。 查了一下，没有找到现成的工具或者脚本。尝试自己写脚本，没有思路。...这个函数随机生成一个小于1的数，如果我们想要随机取vcf文件中的10%，就设置random.random()的行就是所有的行的10%左右。...当然不是完全精确的10%。如果想要每次都输出相同的内容，就设置随机数种子 random.seed(123)。...运行 python randomSelectRowsFromVCF.py tiny.vcf tiny.out.vcf 1 123 四个位置参数分别是 输入文件 输出文件 随机选取的比例（0-100）...随机数种子 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记
然而，选择从哪些点开始可能具有挑战性，并且计算点之间距离的叉积可能很昂贵，因此这种方法不太可能很好地扩展。...下一步是在每个网格单元中随机选取一个点。这可以通过使用reduceConnectedComponents()单元格结果加上第二个随机图像来完成（仍然在图像空间中），选择每个网格单元格中的最大随机值。...50 公里的网格单元（随机着色），每个单元中有 1 个随机选择的点（白色）。平均而言，点间隔50km开，但还不能保证最小间距。...注意：用于生成点的投影不必与用于对协变量进行采样的投影相匹配。 假设您已经有了点并且只想选择一个满足缓冲条件的子集。...该max减速机可以让你指定额外的输入：它找到的任何沿最大（如协或像素坐标）来进行。 如果您要为例如：k 折交叉验证采集多个样本，则每次都应该偏移网格，这样就不会对每次折叠使用完全相同的采样网格。
形状的包围框以形状的参照系为中心，与参照系具有相同的方向(x轴、y轴和z轴与包围框的边缘具有相同的方向)。包围框完全包含形状。...当单击此项目时(必须预先选择一个形状)，将计算参考帧，以便在随机形状周围生成最紧凑的包围框。这是默认的计算方法。...Wireframe（线框）:如果选中，那么通过摄像机看到的形状将总是以线框的形式出现。 Adjust texture（调整纹理）:打开所选形状的纹理对话框。...当一个形状与纹理相关联时，它将以纹理的方式显示。 Quick textures (selection)（快速纹理(选择)）:对所有选择的形状应用一个立方体贴图纹理。...这是特别有用的像使用“污垢”一样的无缝纹理（我理解成做旧），以使物体看起来更真实。 Clear textures (selection)（清除纹理(选择)）:从所有选择的形状中移除纹理。
其实质是对决策树算法的一种改进，将多个决策树合并在一起，每棵树的建立依赖于一个独立抽取的样本，森林中的每棵树具有相同的分布，分类误差取决于每一棵树的分类能力和它们之间的相关性。...特征选择采用随机的方法去分裂每一个节点，然后比较不同情况下产生的误差。能够检测到的内在估计误差、分类能力和相关性决定选择特征的数目。...单棵树的分类能力可能很小，但在随机产生大量的决策树后，一个测试样品可以通过每一棵树的分类结果经统计后选择最可能的分类。...，生长每棵树中节点分裂随机选择的变量子集中变量的个数mtry，以及每棵树的规模，在用于样本的预测分类的情况下，每个样本所占的权重也可以设置。...基于随机森林的因子选择方法 基于随机森林的因子筛选求解流程图 随机森林算法因子重要性检测结果 本题提供了2014年和2015年两年的数据，由于上市公司年报数据在第二年4月30号之前出来，所以2014年的数据选择区间为
人类对于触觉的感知相当敏感，不同的人对于相同物体的感觉也不同，数据驱动的方式无法从根本上消除从纹理记录到纹理渲染的感知不匹配问题。...论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9772285 偏好驱动的模型首先会给用户一个真实的触摸纹理，然后模型会使用几十个变量随机生成三个虚拟纹理，然后用户可以从中选择摸起来与真实物体最相似的一个纹理...随着不断地试错和反馈，模型会通过搜索不断优化变量的分布，使得生成的纹理更接近用户的偏好。这种方法比直接记录、回放纹理具有明显优势，因为计算机读取的内容和人类的真实感受之间总是存在差距。...这样做实际上很合理，因为不同的人摸相同的物体都会有不同的感觉，但计算机释放的信号却是相同的，所以根据每个人进行触感定制，很有必要！...然后所有的虚拟纹理将根据用户的选择按照进化策略进行更新，然后用户再次进行选择和调整。 重复上述过程，直到用户找到他们认为的接近真实纹理的虚拟纹理并保存，或者找不到更接近的虚拟纹理为止。
众所周知，半导体芯片是现代科技领域发展的核心，随着整个科技领域的快速发展，如今我们对芯片的依赖程度也正在不断地加深，这也让全球的芯片巨头企业们都赚得是盆满钵满；在未来的科技市场上，谁能掌握芯片领域的主导权...但没有想到的是，华为等国内纷纷基于RISC-V架构研发芯片后，英特尔AMD等也做出与华为相同的选择。...对此，就有外媒表示英特尔AMD等做出与华为相同的选择，这是芯片规则被修改的连锁反应来了。 首先，芯片等规则被修改后，很多企业不能自由出货，尤其是芯片企业，在这样的情况下，越来越多的厂商开始自研芯片。...于是，越来越多的厂商开始选择RISC-V架构，毕竟，该架构是全球第三大架构，并且采用开源设计，基于该架构研发设计的芯片可以用在PC、移动等众多设备上。...于是，自然也就有更多的厂商愿意选择RISC-V架构，并基于该架构研发设计芯片。所以外媒才说这是芯片规则被修改的连锁反应来了。 对此你有什么看法呢？
诸如 DeepDream，风格迁移和特征可视化等技术利用这种能力作为探索神经网络内部工作的强大工具，并为基于神经艺术的小型艺术运动提供动力。 所有这些技术的工作方式大致相同。...这在某些方面类似于像 GAN 这样的生成模型的潜在空间中的插值。 尽管如此，还是存在一个小挑战：特征可视化是随机的。即使你针对完全相同的目标进行优化，每次都会以不同的方式呈现出可视化结果。...所生成的图片的视觉质量受到所选择的 CPPN 的架构的影响，不仅是网络的形状（即层和滤波器的数目起到了作用），而且还跟所选择的激活函数与归一化有关。例如，较深的网络比较浅的网络产生更多细微的成分。...这是可能的，因为我们知道渲染图像中的像素如何与纹理中的像素相对应。 我们使用傅立叶参数化随机初始化纹理来启动该过程。...从随机初始化的纹理开始，在每次迭代中，我们采样一个面向对象边界框中心的随机视图，我们渲染它的两个图像：一个具有原始纹理风格的内容图像，另一个具有我们当前优化的纹理风格的学习图像。
我们选择不局限于纹理生成，要能够处理更一般的自然图像。这需要在许多不同的尺度上获取复杂图像结构的统计信息。...我们总是在最粗糙的刻度处设置最小尺寸为25px，并选择刻度的数量N s.t，比例因子r尽可能接近4/3。对于所有的结果，(除非另有说明)，我们将训练图像调整为最大尺寸250px。...我们生成的随机图像样本的定性示例如图1、图6所示，补充资料中包含了更多的示例。对于每个例子，我们都展示了一些随机样本，它们的宽高比与原始图像相同，并且在每个轴上都有缩小和扩大的尺寸。...参见补充资料中的4Mpix示例 测试中尺度数量的影响 我们的多尺度体系结构允许通过选择在测试时开始生成的尺度来控制样本之间的变化量。为了从比例n开始，我们修正了噪声映射到这个比例为 只对 做随机描绘。...-假图像对显示)，和一个未配对的(无论是假或真图像显示)。方差由bootstrap[14]估计。 正如所预料的那样，在未配对的情况下，混淆的比例总是更大，因此没有可比性。
我们选择超越纹理生成，并处理更普遍的自然图像。这需要在许多不同的尺度上捕捉复杂图像结构的统计数据。...我们使用WGAN-GP损失，我们发现它能提高训练的稳定性，其中最终的鉴别分数是补丁鉴别图的平均值。相对于纹理的单图像GANs，这里我们对整个图像的损失进行定义，而不是对随机作物（大小为1的批次）。...我们总是将最粗尺度的最小维度设置为25px，并选择尺度的数量N，以使缩放系数r尽可能接近4/3。对于所有的结果，（除非另有提及），我们将训练图像的大小调整为最大尺寸250px。...我们生成的随机图像样本的定性例子显示在图1、图6中，SM中还包括许多例子。对于每个例子，我们展示了一些与原始图像具有相同长宽比的随机样本，并在每个轴上有减少和扩大的尺寸。...测试时尺度的影响 我们的多尺度结构允许控制样本之间的变化量，方法是在测试时选择开始生成的尺度。为了从尺度 开始，我们把到这个尺度的噪声图固定为 ，并且只对 使用随机抽样。其效果如图8所示。
,可学习的模型,以及去找到一个有效的算法来学习这样的模型并且合成新的图像数据.大多数传统的"纹理合成"方法使用马尔可夫随机场的方法处理错综复杂的约束,而马尔可夫随机场是通过像素值的局部碎片区域描绘图像特征的....为了减少失真并增加纹理的可变性,我们可以选择性得在输入图片中加入Perlin噪声....随机选择的图片来训练每一个模型,以及一张示例纹理.我们开始用MDANs模型产生了100张转化过的图片,然后定期地取样128*128的剪切图片作为MGASs的训练数据.对于每一个模型,我们一共有大约16k...的采样.训练每次迭代需要12分钟.每次迭代最小的batch包括随机顺序后的所有sample.我们每个纹理迭代5次....,这样的偏离可能不总是坏的比如说当内容图需要占一个重要的角色时.
在开始任何与纹理相关的项目之前，最好知道你将处理什么样的纹理。 不同类型的纹理 纹理的分类是困难的，因为它的一些属性，如规律性、随机性、均匀性和变形没有得到适当的定义，以及纹理类型是广泛的和复杂的。...照片中的物体可能看起来很粗糙，但是，照片的感觉总是平坦和光滑的。 根据视觉纹理的随机性程度，可以进一步将视觉纹理分为规则纹理和随机纹理。...将简单可识别的小尺寸的部分平贴到固体周期模式中，形成“规则纹理”(图3)，而随机模式中较难识别部分组成“随机纹理”(图4)。...图3，规则纹理的例子 图4，随机纹理的例子 那么，现在最大的问题是，纹理分析在提高计算机视觉任务中深度学习的有效性方面的意义是什么? 纹理分析用在哪里？...对于灰度中的每个像素，我们在中心像素周围选择一个大小为r的邻域。
这可能令人惊讶，即改变优化问题的参数设定可以如此显著地改变结果，尽管实际被优化的目标函数仍然是相同的形式。为什么参数设定的选择有如此显著的效果？...由于 3D 物体比图像具有更多的自由度，我们通常使用随机参数化，它能生成从不同视角渲染的图像。...与 2D 情况类似，我们的目标是用用户提供图像的风格进行原始物体纹理的再绘制。下图是该方法的概述： ? 该算法开始于随机初始化纹理。...在每次迭代中，我们采样出一个指向物体边界框中心的随机视点，并渲染它的两个图像：一个是有原始纹理的内容图像（content image），另一个是有当前优化纹理的学习图像（learned image）。...例如，如果选择梵高的《星夜》作为风格图像，那每个单视图都会加上星星。我们发现，引入先前视图风格的「记忆」会获得更好的结果，如上图所示。
本文通过参考网上资源做的一个例子。 本程序的功能就是通过xna 将3d 图像显示到winfrom 对他进行旋转操作。...//本代码以网上参考稍作修改，使用请注明非本人原创，因未知是谁原创特此声明非本人原创 using System; using Microsoft.Xna.Framework; using Microsoft.Xna.Framework.Graphics...; using Microsoft.Xna.Framework.Input; using System.Runtime.Remoting.Messaging; namespace _3DModel {...GraphicsDeviceManager graphics; //声明一个图形设备管理器//define a graphics manage SpriteBatch spriteBatch; //声明一个精灵集群.可以以相同的设置操纵...，包含光照、纹理等等就可以在“五分钟”内实现对一个物体的呈现。
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