ThinkPHP 的缓存大概多久更新一次可以自己设置： thinkPHP的缓存默认是文件缓存，保存在Runtime文件夹里面， 如果不设置过期时间，且不清除Runtime文件，就会一直存在。...还有就是其他的缓存方式，thinkPHP还支持memcache缓存方式，文件保存方式是放在服务器内存里， 如果重启就会失去缓存，或者memcache默认缓存时间一到也会自行清除， 也可以设置自己生命周期
虽然这些图像会定期更新，但你通常不会看到实时的变化，而且在屏幕上看到的卫星图像，与现实生活中某个位置的外观之间，可能会有长达几年的时间差。...谷歌地图更新时间表 谷歌地图上的卫星数据通常是1至3年的。 根据谷歌地球博客所说，数据更新通常每月一次，但他们可能不会显示实时图像。...例如，它在2012年伦敦奥运会开幕式前夕更新了图像，并在2015年4月尼泊尔地震后不久提供了更新的卫星危机地图，以帮助援助团队评估损失和需要帮助的目标位置。...查找谷歌地图更新的日期 无法在谷歌地图上找到最后一次更新的时间。 但是，可以通过下载谷歌Earth并在该程序中搜索位置来找到这些数据。如果去到卫星地图的底部，你会看到一个日期戳，标记着最近的更新。...使用Follow Your World获得谷歌地图更新 如果你想知道谷歌地图什么时候更新一个特定的位置，可以在它的Follow Your World工具上设置一个警告。
开发的游戏，使用双线，但每次更新都会有玩家反馈说无法进入游戏了。...很不幸，上周日更新的时候又遇到了问题了，然后开始排查问题… 首先收集玩家的信息，地址位置，网络情况（一般玩家不知道如何处理） 1、分析出现问题的特征，依据：玩家所在的地理位置，国内还是国外的哪个城市；...最终发现的问题，该玩家请求资源返回的IP地址为海外“以色列”，而且请求的资源，主文件近2M，而实际请求到的资源为180几K，然后复制地址，修改后面的参数，发现不带参数时可以正确请求资源---但资源是过期的...，不是最新的。...最后找运维那边的帮助协助查看，定位是网宿的CDN出了问题，至于玩家身在上海，为何请求会转向海外，暂时原因不太清楚，而海外的CDN在请求指定资源xxx.swf?
Vina 1.2.0 一次10年的更新 简介： Vina 作为使用最广的对接软件之一，上一版本的 Vina 1.1.2 发布于 2010 年，已经有 10 年没有更新，最近终于更新了新版本，来尝尝鲜。...vina 是一个有简单的评分函数和快速梯度优化构象搜索的分子对接程序，由 Dr....AD4 的 Grid map 新原子类型 扩展了 Vina 和 AD4 评分函数，以支持水合对接方法和大环分子取样方法所要求的原子和伪原子的新原子类型。...此外，我们还为硅添加了参数，以满足用户对公共存储库（如 Zinc 数据库）中涵盖的化学空间更好的支持。...新的对接手段 同时多个配体对接 水合对接 , 配体与受体之间含有水的相互作用时 AutoDock4 Zn ，可以提供一个特殊力场用于含有 Zn 的 ligand 进行对接 大环化合物构象采样 python
直接继承或实现一些框架内预设的接口，就可以完成很多任务。入门起来非常友好，并且文档更新也较为及时。认真阅读文档（或阅读报错信息）就可以了解并使用该框架，方便许多非大幅创新模型的复现。 ?...二、AllenNLP AllenNLP是一个基于PyTorch的NLP研究库，可为开发者提供语言任务中的各种业内最佳训练模型。...AllenNLP依赖了很多Python库，近期也在更新。 ?...ParlAI 中的基本概念： world定义了代理彼此交互的环境。世界必须实施一种parley方法。每次对parley的调用都会进行一次交互，通常每个代理包含一个动作。...目前ParlAI还在更新，不同版本之间的代码可能结构略有不同，但是ParlAI的核心使用方法大致相同。 五、总结 本文介绍了四种常见框架构建自定义模型的方法。
选自GitHub 机器之心编译 参与：李泽南、黄小天 AllenNLP 可以让你轻松地设计和评估几乎所有 NLP 问题上最新的深度学习模型，并同基础设施一起让这些模型自由运行在云端和你的笔记本电脑上。...AllenNLP 配置了 Docker Cloud 用于在主分支每次更新时构建新图。...模型 借助易于运行的基础设施，AllenNLP 在合理的运行时间内展现了强大性能。 机器理解 机器理解（MC）模型通过选择证据文本中的答案范围回答自然语言问题。...AllenNLP SRL 模型是深度 BiLSTM 模型 (He et al, 2017) 的再实现，它非常匹配已公开的模型，在 CoNLL 2012 取得了 78.9 的 F1 分数。...AllenNLP TE 模型是可分解式注意力模型的再实现（Parikh et al, 2017），后者是一个广泛使用的 TE 基线，它相对简单，并在 SNLI 数据集取得了几近当前最佳的性能。
前言 由于 maven 默认的中央仓库的速度不是很理想, 所以换成了阿里云的镜像, 但使用后发现, 无法正常更新索引了, Maven 的索引功能可以让 IDEA 自动提示一些信息, 如图所示: ?.../content/groups/public/ central 但在更新时出现了错误...这个地址, 即仓库目录下的隐藏文件夹 .index....但试图去访问阿里云的镜像下的 .index 目录时, 却发现压根没有这个目录: ?...但其实这个目录应该是 http://maven.aliyun.com/nexus/content/repositories/central 这个仓库下的 .index 目录.
尽管在 NLP 任务中正确地使用这些构建块是至关重要的，但是当你快速迭代时，你需要一次又一次地编写类似的设计模式，这会浪费很多时间。而这正是 AllenNLP 这类库的亮点所在。...你会注意到这个脚本和 AllenNLP 的词性标注教程非常相似——在 AllenNLP 中很容易在只进行少量修改的情况下使用不同的模型对不同的任务进行实验。...NLP 模型的第一步都是指定如何将文本数据转换为张量。...predictor 是一个提供基于 JSON 的接口的类，它被用于将输入数据传递给你的模型或将输出数据从模型中导出。...「4」对应的是「非常积极」。所以你刚刚训练的模型正确地预测出了这是一个非常正面的电影评论。
thinPHP5模型更新数据的方法有两个一个是update，一个是save方法，下面看实际案例代码。...php namespace app\index\controller; use think\Controller; use app\index\model\User;//调用模型 class Index...>'lei' ],function($query){ $query->where("id","lt","3"); }); //update where方法 推荐使用的方法...'='lei1'], ['id'=>2,'name'='lei2'] ]); dump($res); } } 测试update where方法最好用，单个或多个都可更新...推荐使用的方法 未经允许不得转载：肥猫博客 » Thinkphp5模型更新数据的方法
二、业务模型概览 2.1 业务模型定义 业务模型是对组织业务流程的抽象表示，描述了组织的目标、关键活动、实体、规则和它们之间的相互作用。...3.2 主要组成 结构模型：描述系统的组织结构。 行为模型：描绘系统的运行时行为。 功能模型：展现系统的功能需求。...设计行为模型：构建状态图、活动图等，描述系统的行为。 设计功能模型：构建用例图，描述系统的功能。 五、案例研究：在线购物平台 5.1 业务模型 业务目标：提供便捷的在线购物体验。...六、总结 从业务模型到系统模型的转换是一次复杂但必不可少的过程。它涉及深入理解业务需求、创建准确的业务模型、识别和分析系统需求，并将它们转化为清晰、一致的系统模型。...通过有效的合作、准确的分析和精心的设计，可以确保系统模型准确地反映了业务需求，为后续的开发和实施奠定坚实的基础。 这篇文章为从业务模型到系统模型的转换提供了全面的视角和实用的指导。
AllenNLP中的MC模型是Seo et al, 2017论文提出的BiDAF（双向注意流）的实现。...AllenNLP的BiDAF模型在SQuAD数据集上测试的EM成绩是68.7，略好于原始BiDAF模型的67.7分，训练速度也是原来的10倍。...AllenNLP的SRL模型是He et al, 2017论文提出的deep BiLSTM的实现，性能与原文的模型相当，在CoNLL 2012上的F1得分为78.9。...AllenNLP的TE模型是Parikh et al, 2017论文中可分解注意模型的实现，在SNLI数据集上达到了84.7的准确率，接近原始模型86.3%的成绩。...关于这个库的更多信息，以及文中提到的3个模型，见以下链接： AllenNLP主页：http://allennlp.org/ 论文：http://allennlp.org/papers/AllenNLP_white_paper.pdf
内容干货满满，仅仅只是看了slide就知道是非常有意思的一次演讲了。slide共有254页之多，这里我简单做个摘要，分享一些有意思的内容。...每次只改变一个部分，方便跟踪实验结果的变化其原因在于哪里。 ? 这里光是embedder，我们就有很多种选择。 ? 使用设定文件来记录模型的改变，方便我们以后查询当时的设定。 分析模型结果 ?...比如上图中的embedding梯度有两个数量级的差别。 ? 原因在于embedding的梯度是稀疏梯度，即只有一部分会被更新。...对模型进行测试，比如检查维度是否一致。 可以看到这两种测试的代码都不会很多。所以不要犯懒了，好好写测试吧。...关于AllenNLP库的一些介绍，这里就不花时间讨论了，感兴趣的可以看slide中p141~p205的部分。 下面直接进入分享的部分。 分享研究 ?
AllenNLP能让设计和评估新的深度学习模型变得简单，几乎适用于任何NLP问题，通过利用一些基础组件，你可以轻松地在云端或是你自己的笔记本上跑模型。.../papers/AllenNLP_white_paper.pdf 模型对比 下面是AllenNLP模型与相关模型的对比，前者在合理的训练时间下均能取的较好的表现： 机器理解 机器理解（Machine...AllenNLP SRL模型能重现深度BiLSTM模型的效果，在CoNLL 2012上能得到78.9的F1分数。...AllenNLP TE模型能重现可分解注意力模型的效果，后者在SNLI数据集上有接近state-of-the-art的表现。...AllenNLP TE模型得到了84.7分，可以与可分解注意力模型得到的86.3分相提并论。
这份内容干货满满，仅仅只是看了 slide 就知道是非常有意思的一次演讲了。...当然拿来用也是有步骤的，首先我们应该获得基线模型的性能，这也是一个很好的研究实践。基线模型可能是别人的代码，你要是能修修改改就更好了。...此外在使用基线模型做试验的时候，我们可以现在小数据集上做测试，并确保模型能准确读取数据。 ?...比如上图中的 embedding 梯度有两个数量级的差别。 ? 原因在于 embedding 的梯度是稀疏梯度，即只有一部分会被更新。...业界 | 艾伦 AI 研究院发布 AllenNLP：基于 PyTorch 的 NLP 工具包 教程 | 利用 AllenNLP，百行 Python 代码训练情感分类器 分享研究 ?
框架使我们不必太过于关心如何构建模型的细节，使得我们可以更多地关注我们想要完成的任务（而不是专注于如何实现）。 对于构建深度学习中的NLP模型，AllenNLP框架使得任务变得十分有趣。...在这个过程结束时，模型已经准备好做出预测了。 现在我们终于会感受到AllenNLP的魔力！我们将用一个简单的JSON文件指定上图中的所有内容。...— AllenNLP documentation 数据集是 20个新闻组，我们将在稍后定义如何读取(在 python 类中)。先来定义模型的其余部分。...我们先来看一下第一个，其余的两个将在稍后说明。 通过'model_text_field_embedder'，我们告诉AllenNLP数据在传递给模型之前应该如何编码。...训练代码将查找由forward返回的字典中的损失值，并计算该损失的梯度以更新模型的参数。
内容干货满满，仅仅只是看了slide就知道是非常有意思的一次演讲了。slide共有254页之多，这里我简单做个摘要，分享一些有意思的内容。...每次只改变一个部分，方便跟踪实验结果的变化其原因在于哪里。 ? 这里光是embedder，我们就有很多种选择 ? 使用设定文件来记录模型的改变，方便我们以后查询当时的设定。 分析模型结果 ?...比如上图中的embedding梯度有两个数量级的差别。 ? 原因在于embedding的梯度是稀疏梯度，即只有一部分会被更新。...对模型进行测试，比如检查维度是否一致。 可以看到这两种测试的代码都不会很多。所以不要犯懒了，好好写测试吧。...关于AllenNLP库的一些介绍，这里就不花时间讨论了，感兴趣的可以看slide中p141~p205的部分。 下面直接进入分享的部分。 分享研究 ?
Google Chrome 在 7 月 24 日再次低调更新至版本 68.0.3440.75，这次更新绝对不单单是“标记出不安全 HTTP 网站”而已，除了这个“不安全”标记，Chrome 68 还带来了不少炫酷的安全新功能...今天明月就给大家详细的分享一下这次 Google Chrome 里程碑式的更新。...API 和网页端也有大变化 不过，新的 Chrome 68 可不是简单的修修补补并添加些安全功能的挤牙膏产品，新版浏览器的 API 和网络标准支持的升级工作也在稳步推进。...看到这里大家是不是就明白了这次 Google Chrome 68 的更新为啥是个“里程碑式的更新”了？...并且绝不是仅仅“标记出不安全 HTTP 网站”这么简单了，像拦截臭名昭著的 iframes 引用和拦截第三方软件在 Chrome 主进程中植入代码绝对是安全上的一个亮点，还没有更新的你还不尽快更新去？
网上找了 Laravel 相关的关联新增和关联更新文档，写的都不是很满意。...（基本都在抄文档）下面整理下自己代码中的关联操作方法 按照 Laravel 文档中的说明设置关联模型 参考地址 //病人模型 class Patient extends Model { /**...extends Model { public function patient() { return $this- belongsTo(Patient::class); } 关联更新代码...public function updatePatient($data=[]) { DB::beginTransaction(); //先通过主键获得病人模型的实例 $patient =...-关联新增和关联更新的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
参考：《文本嵌入的经典模型与最新进展》 人们已经提出了大量可能的词嵌入方法。...最常用的模型是 word2vec 和 GloVe，它们都是基于分布假设的无监督学习方法（在相同上下文中的单词往往具有相似的含义）。...来自allennlp/Using pre-trained models，三种使用方式，其中提到的使用方式为整段/整个数据集一次性向量化并保存，There are three ways to integrate...4.4 Using ELMo programmatically 来自allennlp Using ELMo programmatically的片段 from allennlp.modules.elmo...文中提出的效率解决的方式： ELMo虽然对同一个单词会编码出不同的结果, 但是上下文相同的时候ELMo编码出的结果是不变的(这里不进行回传更新LM的参数)因为论文中发现不同任务对不同层的LM编码信息的敏感程度不同
AI不仅仅用于聊天，基于 LLM大模型的智能知识库，还能用来做其他事情！01 智能知识库为何而生？...您的服务团队，是否遇到过以下问题：过往经验没人汇总，难觅问题的解决方案处理问题时检索知识太慢，造成客户投诉02 腾讯云安灯是怎样做的？想高效解决问题？请把工单经验转为企业知识！...AI智能助手，帮您自动生成属于企业的知识，让您快速参考历史经验，以便更好地服务客户。03 怎样发挥智能知识库的最大效益？...通过AIGC实现「知识智能沉淀」，知识效率大大提升；当您完成工单后，智能助手会利用大模型自动提取信息，总结工单中的客户问题及解决方案，并将内容沉淀至“AI生成”的知识库。...支持「知识自由编辑」，知识转化更精确；对于知识库中的“AI生成”内容，您可自由删改。经过人工查验编辑后的内容，将进入“人工整理”的知识库。
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