SAP中的COMMIT分两种：显示提交和隐士提交。 COMMIT的解释：把当前流程中所有排队的数据更新提交。...commit work 语句是显式更新，程序中还有一些地方可以隐式更新，即不用写这个语句去更新数据库。 如果是隐式，就不需要做什么了。...在程序执行完毕的时候，系统会自动执行提交，这就是隐式提交。 可以一句话说：是关于LUW的问题。...如果是关于DB LUW的隐性递交（implicit commit），有以下几种情况： 1：Screen的PBO执行完毕 2：系统消息框弹出(如I类型) 3：RFC调用（无论同步或异步） 4：执行语法
SAP中各种成本的解释和计算方法 ?...各种成本的解释： （1）标准成本=标准价*标准量即根据物料主数据上的标准价S*BOM上的物料数量等到标准价，一般来讲我们是通过T-code CK24 发布出来，即我们在物料主数据成本视图2看到的就是标准价...在生产订单中实际成本的计算如下： 1、直接材料成本：是为生产订单直接领用的物料成本，等于本张订单领用物料的数量*此物料主数据中的价格，数据来源于MM模块； 2、直接人工费：等于本张订单耗用的实际工时*本产品的单位小时人工费率...+0.3*5) 这里数量和价格都是实际数，原材料取价根据PPP2里面定义的取数逻辑。...其中，半成品和产成品按物料统计成本，分为标准成本和成本差异两部分。成本差异是物料形成的前些步骤层层结转后形成的。
zip()的作用 先看一下语法： zip(iter1 [,iter2 [...]]) —> zip object Python的内置help()模块提供了一个简短但又有些令人困惑的解释： 返回一个元组迭代器...，其中第i个元组包含每个参数序列或可迭代对象中的第i个元素。...当最短的可迭代输入耗尽时，迭代器将停止。使用单个可迭代参数，它将返回1元组的迭代器。没有参数，它将返回一个空的迭代器。 与往常一样，当您精通更一般的计算机科学和Python概念时，此模块非常有用。...让我们尝试通过示例，代码片段和可视化来解释zip()功能：从许多迭代中获取元素，然后…… 放在一起 我们可以通过几个列表来演示zip()的功能： uppercase = ['A', 'B', 'C']...即使列出了三个三元组，uppercase和lowercase列表具有5和4个元素。
这样从某种程度来说就形成了C++中的菱形继承，也可以叫做钻石继承，具体的继承形式如下图所示： 在上面的类图说，Left和Right分别派生子Top，但是Bottom又分别继承了Left和Right。...继承关系也可以画成下面的方式，这样就可以更好的理解设计中存在的问题。...该类图很明确的展示了类设计中的不足之处，在试图将指向Bottom对象的指针转换成指向Top的指针时，有两个Top对象可供选择，但是编译器却明显没有那么智能，从而导致了转换过程中的二义性；同理，Bottom...对象也不能直接调用Top中定义的方法，如果要使用需要提供一个Top子对象，但是从类图可知存在两个Top对象。...： 既然在上面的类的设计中存在问题，在实际编程时如何避免这个问题呢？
enumerate() 的作用 在许多情况下，我们需要在迭代数据对性（即我们可以循环的任何对象）时获取元素的索引。...为了做到这一点，我们可以利用for循环并遍历每个项目的索引和值： sports = ['soccer', 'basketball', 't` ennis'] for index, value in enumerate...item's index is 1 and its value is 'green' The item's index is 2 and its value is 'blue' 案例研究5：枚举列表中的元组...让我们提高一个档次，将多个元组合并到一个列表中……我们要枚举此元组列表。...由于索引无法访问字典项，因此我们必须利用for循环来迭代字典的键和值。
iterator是表示数据流的对象，它一次返回一个元素的数据。它还会记住其在迭代过程中的位置。本质上，它控制应如何迭代可迭代对象。...译者注：map()函数在python2中返回的是列表。...我们还可以用可视化的方式形象地解释，以帮助您更好地理解它： ? 这张图也有助于定义 map 和mapping-我们可以使用Allen B....映射(mapping)：一个集合中的每个元素对应另一个集合中的一个元素的关系 将map（）转换为列表，元组和集合 由于map()不返回列表/元组/集合，因此我们需要采取额外的步骤来转换生成的map对象...遗憾的是，对于代码的可读性，实际上并没有明确的指导方针- 随着编程经验的增长，大家将逐渐明白这一点。
：） 今天我们不讨论你已经知道的那些形式和套路，我们只从服务设计的本质出发，提炼3个关键点和1种呈现和测试的方法来谈一谈。希望可以帮到你应用到实际的工作中。 ?...具体设计过程可以查看文章 《浩瀚星辰，征战远航 ——腾讯国际业务部年会创意策划和方案设计》。 本文将结合本案例来谈一谈服务设计中的3个关键点和1种呈现和测试的方法。 02 服务设计的3个关键点 ?...团队是服务设计中第一关键点。这里包含两个点：「组建跨职能的团队」和「邀请客户（需求方）参与」。 ? 通常我们团队要包含设计师、开发人员、支持人员、商务人员等。...这样的合作是真诚和愉快的。团队不同角色之间的专业度得到最大发挥，彼此具有深刻的认同感。也有利于日后的再次合作。 ? 工具是服务设计中第一关键点。...用户体验地图用一种讲故事的方式，从一个特定用户的视角出发，记录和分析从用户来到你的产品（或服务）到完成目标离开的全部过程。它包括：用户在这个场景中的触点、行为、痛点、爽点、以及感受和想法。
线程start()规则 2.6 线程join()规则 3 总结 工作做螺丝钉，面试造火箭，我想这个是每个程序员比较头疼的事情，但是又有必须经历的流程，我们再聊聊从JVM内存模型来看并发编程中的可见性和有序性...1 什么是JVM内存模型 我们都已经知道，导致可见性的原因是缓存，导致有序性的原因是编译优化，那解决可见性、有序性最直接的办法就是禁用缓存和编译优化，但是这样问题虽然解决了，咱们程序的性能可就堪忧了。...所以，为了解决可见性和有序性问题，只需要提供给软件开发人员按需禁用缓存和编译优化的方法即可。...这个是非常符合单线程里面的思维：程序前面对某个变量的修改一定是对后续操作可见的。这条规则在顺序编程中是通用的，但是如果进入并发编程的领域就行不通了。...A Happens-Before B 意味着 A 事件对 B 事件来说是可见的，无论 A 事件和 B 事件是否发生在同一个线程里。
这一章的 Linux 黑话解释简要解释了这些术语，以便你作为一个（新的）Linux 用户在使用这些缩写词时能够更好地理解上下文。...说实话，像 GUI、CLI 或 TUI 这样的术语并不是 Linux 的专属术语。这些都是通用的计算术语，你会发现在非 Linux 的讨论中也会用到它们。...让我为你解释一下。 你已经知道，早期的计算机使用 CLI。在实际的 GUI 出现之前，基于文本的用户界面在终端中提供了一种非常基本的图形交互。...你会有更多的视觉效果，也可以使用鼠标和键盘与应用程序进行交互。 image.png 当你在 Ubuntu 中安装多媒体编解码器时，你可能会遇到 TUI，你必须接受 EULA 或做出选择。...我希望你喜欢这篇 Linux 黑话解释。如果你对这个系列的主题有什么建议，请在评论中告诉我，我将在以后尽量涵盖它们。
尽管无监督深度学习模型已经展示了巨大的前景和卓越的性能，但深度学习模型的决策缺乏透明度和可解释性，这点成为了实际中采用 DL 模型的主要障碍，尤其是在与安全相关的领域： 首先，如果没有充分的理由和可信的证据...因此，两类方法的解释过程也有所不同，不能简单的将监督学习的解释方法迁移到对异常检测模型的解释中。...以猫 - 狗图像分类为例，对于监督学习而言，因为训练过程中同时学习了猫和狗的模式，因此解释一张狗的图片实际上是在寻找当前样本和模型中学习到的狗的数据的 “相似性”；相比之下，在异常检测中，因为模型训练阶段没有任何关于异常的信息...因此，核心思路是基于差异的解释，即通过首先寻找正常分布中的 “参考点”，然后通过对比参考点和异常点之间的差异来解释样本判定为异常的原因。那么该解释方法的核心就转变成了如何寻找一个最合适的参考点。...一种最简单的方法是直接从异常检测的训练集（都是正常数据）中寻找参考点，但这种方法存在着明显问题，比如直接选用训练数据会导致其和异常点之间的差异过大，以及不同的训练集和训练数据会导致解释结果的不稳定。
1）点乘（即“ * ”） ---- 各个矩阵对应元素做乘法 若 w 为 m*1 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...若 w 为 m*n 的矩阵，x 为 m*n 的矩阵，那么通过点乘结果就会得到一个 m*n 的矩阵。 ?...w的列数只能为 1 或 与x的列数相等（即n），w的行数与x的行数相等 才能进行乘法运算； 2）矩阵乘 ---- 按照矩阵乘法规则做运算 若 w 为 m*p 的矩阵，x 为 p*n 的矩阵，那么通过矩阵相乘结果就会得到一个... m*n 的矩阵。...只有 w 的列数 == x的行数 时，才能进行矩阵乘法运算； ?
引言 软中断、tasklet和工作队列并非Linux内核中一直存在的机制，而是由更早版本号的内核中的“下半部”（bottom half）演变而来。 下半部的机制实际上包含五种，但2.6版本号的内核中。...由于二者的这种差别，所以对于一个工作是放在上半部还是放在下半部去运行，能够參考以下4条： 假设一个任务对时间很敏感。将其放在中断处理程序中运行。 假设一个任务和硬件相关，将其放在中断处理程序中运行。...内层的循环处理软件中断，每循环一次都试探一次是否过长时间占领了CPU，须要调度就释放CPU给其它进程。详细的操作在凝视中做了解释。...最重要特点的就是工作队列同意又一次调度甚至是睡眠。 通常。在工作队列和软中断/tasklet中作出选择很easy。可使用以下规则： – 假设推后运行的任务须要睡眠，那么仅仅能选择工作队列。...创建新的工作队列和相应的工作者线程，name用于该内核线程的命名。
文 |AI_study 今天是《高效入门Pytorch》的第二篇文章，上一篇我们讲解到《张量解释——深度学习的数据结构》。 在这篇文章中，我们将深入研究张量，并介绍三个基本的张量属性，阶，轴和形状。...阶、轴和形状的概念是我们在深度学习中最关心的张量属性。 等级 轴 形状 当我们在深度学习中开始学习张量时，最为关注的是张量的三个属性：阶、轴和形状。...首先引入张量的阶。 ---- 张量的阶（Rank）、轴（Axis）和形状（Shape） 张量的阶 张量的阶是指张量中的维数。假设我们有一个二阶张量。...这只是不同研究领域使用不同词汇来指代同一概念的另一个例子。别搞混了。 阶和轴 张量的阶告诉我们访问（引用）张量数据结构中的特定数据元素需要多少个索引。...这只是张量重塑的一个简单介绍。在以后的文章中，我们将更详细地介绍这个概念。 总结 本文介绍了张量。我们现在应该很好地理解了张量和用来描述它们的术语，比如阶、轴和形状。
转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhang.cn] 以下两个概念在现有中文博客下非常容易混淆： edge-cut(边切割) = vertex-partition(点分割) vertex-cut...(点切割) = edge-partition(边分割) 实际上，初看中文时，真的会搞不清楚。...但一看英文，就非常清晰了，所以如果硬要说中文，我倾向于直译： edge-cut(边切(分)割) = vertex-partition(点分区) vertex-cut(点切(分)割) = edge-partition
关键字 基础用法 误区 static 修饰方法、变量 误区 static关键字不会改变类中成员的访问权限（public、protected、private） 非静态方法中可以通过this访问静态成员变量...不要问为什么，这是Java语法的规定。...先加载main方法中的静态方法，然后按顺序执行main中的代码。...如果new一个对象时，它继承了父类对象，先执行父类对象中的静态方法，然后执行子类的静态方法，静态方法执行完，执行父类中的代码块，再执行子类中的代码块，再继续执行接下来的代码 ?...图左表示包含main的实例化过程，右图子类继承父类，实例化过程
上一篇我们说了关于自排如果主键是0的问题，在这里我搞清楚了原因，导致这种情况是因为在SQL中对自排设置了初始值： 从这里可以看到这两个变量一个是自增的初始值，一个是增量，这里都是1，所以在设置自增的时候会把那个字段原来存在的所有...0变成从1开始的步长为1的等差数列。 ...但是这个数值是可以被修改的(不过在这里不建议修改)，在insert的时候如果插入的是0，则会默认以插入的行号为准，也就是默认值自动变成了行号。
在利用torch.max函数和F.Ssoftmax函数时，对应该设置什么维度，总是有点懵，遂总结一下： 首先看看二维tensor的函数的例子： import torch import torch.nn.functional...torch.return_types.max( values=tensor([2.1469, 0.0376, 1.7721]), indices=tensor([2, 2, 3])) 下面看看三维tensor解释例子...补充知识：多分类问题torch.nn.Softmax的使用 为什么谈论这个问题呢？是因为我在工作的过程中遇到了语义分割预测输出特征图个数为16，也就是所谓的16分类问题。...Softmax函数处理， 图中标红位置加和=1，同理，标蓝位置加和=1。...以上这篇浅谈pytorch中torch.max和F.softmax函数的维度解释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。
Jupyter Notebook 是一种基于 Web 的交互式计算环境，它允许用户创建和共享包含代码、文本和可视化内容的文档。...Kernel（内核） Kernel 在 Jupyter Notebook 中是一个核心概念，它负责执行 Notebook 中的代码。...这个解释器可以是系统中安装的任何 Python 版本（例如 Python 3.6.5、Python 3.9.18 等），也可以是用户通过 Anaconda 等工具安装的特定环境。...融合到一个文件中的代码示例 下面是一个简单的 Python 代码示例，它可以在 Jupyter Notebook 中运行。这段代码定义了一个函数，并使用该函数计算两个数的和。...可以通过在 Notebook 中运行 import sys 和 print(sys.version) 来查看当前 Python 解释器的版本信息。
这几天老蒋重拾DEDECMS织梦程序，在需要调用标签的时候有发现默认有的主题中采用的是limit='0,1'和limit='1,4'的这种标签。这个也就是加载列表调用中的单独属性。...于是我查查到底是什么意思，好像使用的还是比较多的。 limit='0,1' 这个表示从第一篇文章开始，取1篇文章。 limit='2,4' 这个表示从第三篇文章开始，取4篇文章。...本文出处：老蒋部落 » 解释DEDECMS标签调用中limit='0,1'和limit='1,4'的含义 | 欢迎分享
'2021-06-30' GROUP BY `dateTime` 其中 count(if(order_status>=1,true,null)) as pay_num count函数返回一个布尔值类型的数值...， 有意思的是第三个参数如果不是null的话，是0，那么根据if条件count出的结果是有计数的，也就是当你的条件中实际count应为0的，此时返回的结果是有计数的，是不正确的。...所以要注意count时，第三个参数需为null才能返回正确的值。...，sum此时if中第三个参数为0则无数据时返回0，为null无数据时则会返回null。...和count有着不一样的点就在这里。
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