本文源于生产过程中的案例,5.6,5.7.16版本的数据库使用limit和order by 一个非唯一字段时，结果集并不总是确定的.已经确定为bug，详见:http://bugs.mysql.com/bug.php...，第三条记录变为id=8的记录，而非id=14，结果不准确。...结果集满足我们的需求。从而解决不确定性带来的问题。 3.2 是否可以去掉不必要的order by，这个是由业务逻辑决定的。...四 总结 DBA在和开发沟通/培训过程中要注意这一点:5.6版本基于非唯一字段的排序 结果集是不确定的。...如果业务逻辑对分页或者order by结果集有比较高的严格要求 ，请记得利用唯一键排序。
函数返回值简介 1、简单介绍print和return的区别，print仅仅是打印在控制台，而return则是将return后面的部分作为返回值：作为函数的输出，可以用变量接走，继续使用该返回值做其它事。...2、函数需要先定义后调用，函数体中return语句的结果就是返回值。如果一个函数没有reutrn语句，其实它有一个隐含的return语句，返回值是None，类型也是’NoneType’。...def func(x,y): num = x + y return print(func(1,2)) #上面代码的输出结果为：None 从上面例子可以看出print( )只是起一个打印作用，函数具体返回什么由...def showplus(x): print(x) return x + 1 num = showplus(6) add = num + 2 print(add) #上面函数的输出结果为：6、9 实例扩展...，像get_formatted_name()这样的函数非常有用。
问题agg聚合函数查询后，返回 bucket 中的值都是相同的使用的代码如下：TermsAggregationBuilder terms1 = AggregationBuilders.terms("brands_max_num..."field": "receivedTimeStamp" } } } } }}原因分析agg 函数默认是分10个bucket ，在数据量大的情况下就会不准确...解决方法增加 bucket 的个数GET ecc_bc_20211017/_search{ "query": { "match": { "gpsId": "31854137" }
来源： 北京航空航天大学 论文名称：Stereo Plane SLAM Based on Intersecting Lines 原文作者：Xiaoyu Zhang 内容提要 本文提出了一种使用立体图像中的相交线来计算平面参数的方法...平面特征用于减少误差并优化立体SLAM系统的性能。该系统在公共数据集上进行了测试，与最先进的SLAM系统相比，具有准确的估计结果。建立了由点和平面组成的全局地图，以反映真实的场景结构。...主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有
然后就有粉丝反馈说她自己感兴趣的朋友，不同来源出现了很诡异的结果，让她无法理解，希望我解读一下： https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?...acc=GPL6947 在GEO数据库里面访问该平台的主页，可以看到下面的注释信息 ? 这个信息就是前面我们使用的idmap函数的type参数选择了soft这个选项后的结果。...看看3个参数的差异 那就使用 idmap函数吧，这里的type参数选择3次，返回不同的结果： library(AnnoProbe) ids1=idmap('GPL6947',type = 'bioc')...其次比较bioc和pipe的注释差异 其中bioc的来源就是该平台对应的bioconductor里面的芯片探针注释包的信息的提取，而pipe是我们自己下载全部的GPL的soft文件里面的探针碱基序列比对后注释结果...DUXAP8 lncRNA chr22 15805263 15820884 BMS1P22 transcribed_unprocessed_pseudogene 那么，为什么bioc来源会给出一个
前言 盘点，即通过实物清点结果和账面库存进行对比，发现两者差异并及时调整该差异，以保证库存的实时准确性，并追溯差异产生的原因。这里的准确性包括数量的准确性、存放位置的准确性、存货质量的准确性等。...本文将介绍常见的保障盘点结果准确性的常见方法以及当出现盘点差异时的常见处理方法。...A和B的清点结果合并成最终的盘点结果之前，对A和B之间的差异部分（19%）再进行一次复盘，对三次盘点取两次以上盘点结果相同的值作为最终盘点结果，则三次盘点后还是不准确的概率为0.9%+0.9%+0.1%...=1.9%，则复核盘点之后最终结果的准确率为98.9%。...二、盘点差异的处理方法 盘点结果与系统账面库存之间的差异，主要有三种：一种是数量差异，一种是位置差异，一种是存货质量差异。门店助手目前主要是前两种，不排除以后会有质量差异的场景。
从有限元分析（FEA）获得可靠的结果可能非常耗时。 结构分析通常涉及可以使用壳单元进行模拟的薄壁结构。 这通常意味着从CAD零件文件的实体创建曲面。...仅仅节省两分钟的求解时间几乎不能证明对于一个花费数小时或数天来创建一个复杂的混合网格是有增益的。 结果不可靠 但是，薄壁部件的实心网格的结果可能不可靠。...但是，当使用单层二阶固体元素时，结果几乎与使用整个厚度中的四个元素或使用壳元素时的结果相同。...相比之下，即使在整个板厚中有四个元素，一阶实体元素的精确度也要低得多。 复杂的几何 对于更复杂的壳体几何形状，可以获得类似的结果。...高阶实体元素与基于曲率的自动网格划分的结合使现代FEA软件通常可以毫不费力地获得准确的结果。
今天在我的应用程序中使用Bottom Sheets。...bottom_sheet_behavior" app:behavior_peekHeight="0dp" /> 当我将peek高度从这个xml更改为120dp时，我得到了正确的视图...但是当尝试从java做同样的事情时，我会得到不同的结果，即高度小于xml。...bottomSheetBehavior.setPeekHeight(120); 出现这样的问题是当然的，setPeekHeight()（以及许多其他大小/维度相关的方法）为其参数获取像素值。...执行此操作的最佳方法是定义dimen资源值，然后在代码中获取它： 120dp 然后在代码里写 int peekHeightPx
下面是其公式化的表示：公式理解为 "考虑到先前时间s已知的信息，X在时间t的预期价值等于X在时间s的价值。请注意，我绝不是在暗示这个股票价格的基准模型是一个可以作为有用的投资策略的模型。...这给出了模型解释的方差百分比。用 Python 计算这些指标以下代码将计算纳斯达克100指数每只股票的所有三个指标。...：马丁格尔模型的现象学在粒子物理学中，现象学指的是某物的一般统计特性，而不涉及理论。...img我们还可以使用describe函数生成相应的汇总统计信息。score.describe()从上面的结果我们可以看到，对于这101只股票，马丁格尔模型几乎可以非常简单解释价格的所有方差。...原文链接: [核桃量化]你的机器学习算法真的能准确预测股价吗？ 转载请申请。
随着生活水平的提高，每个人的生活都充满了各种各样的娱乐项目，尤其是短视频，老人小孩都十分喜欢观看，于是很多视频平台都涌入了大量的视频内容创作者。...总的来说，各位发布的短视频，智能审核会对该视频进行一帧一帧的审核识别。首先就是视频的图像审核，其次就是视频的音频以及字幕审核。...最重要的一点是，智能审核是不会感觉到任何疲惫感，即使是面对大量的视频，也依旧不会有出错的情况发生。 智能审核的算法准确吗 智能审核算法还是比较准确的，出错的几率很少。...如果发现自己创作的视频有审核错误的情况发生，可以先检查一下自己的视频，是否有违规的字眼或者其他营销的性质，如果都没有，那就向平台反映，平台会重新对视频进行人工审核。...总之，不管这些算法怎么变，只要创造的内容是正能量的信息，就会得到平台的青睐，也会得到平台的大量推荐。
真正实施后发现，很多挑战不是依靠某种技术、工具或平台就可以完全解决的，于是好多机构开始忙着拆中台…… 那么问题出在了那里，中台真的是坑吗？ ◆ 首先，什么是中台？...从应用效果角度来看，数据中台可以让企业的数据资产越来越丰富、数据使用越来越便捷、决策效率越来越高、数据的价值越来越大。 ◆ 那么，中台的架构合理吗？ 中台这架构还是挺合理的。...后台应该主要负责数据存储，把不同形式和规模的数据以合适的方式整理好，大数据倒腾起来动静太大，要求有一定的稳定性。如果前台的请求都要求后台直接做，那后台管的事就太多了。...也是袋鼠云与客户的实战中打磨出来的经验与智慧的总结。 汇集而成《数据中台架构》一书，在书里向所有从事数据化工作的同道传达，在面对同样的问题时，可以不再重复那些艰苦的经历。...在12期的课程里，张旭老师用通俗的语言和详实的案例，带大家了解数据中台，也为企业数据化建设提供了实用的参考。
期货不同的，买涨能赚，买跌也能赚。不过业务上的复杂还是次要的，重要的是代码里的注释非常稀有，就好像詹姆斯高斯林头上的发丝一样稀有。 ?...我可能属于记忆力不好的那一种，隔个十天半个月，再去回头看那些我自己敲的代码，有时候真有点见着陌生人的感觉：“这代码是我写的吗？怎么有点面生啊？” 大部分人写的代码都要升级重构，对吧？...不论是语言本身版本的升级，还是我们自身能力的成长。假如在升级重构的时候，没有这些注释的帮助，真有点爬泰山的感觉，累啊，亲。 再者说，大牛也不敢保证自己的代码是没有问题的，对吧？...但注释是不会骗人的，它的意义是明确的。你可能会忘记代码是干嘛的，但我敢保证，注释能够唤醒你的记忆。 ? 写出好的、有意义的注释其实是有难度的，就像写代码一样。...在大牛们看来，要让一个新人快速成长，最好的办法就是把没有注释的代码扔给他看。 纯属扯淡，恐怕这个新人没入门就放弃了吧？我已经三十一岁了，不，我已经十八岁了，还不会游泳呢？
只要有混合云，那么关于混合云的功效的争论可能会持续下去。纯云计算的倡导者表示，混合云只是供应商寻求保留其传统平台的一种营销手段，而混合云支持者则表示他们只是满足企业社区的需求。...但是，似乎在辩论中忽略了一个显著的事实：基础架构正在快速成为部署高级数据环境的次要考虑因素。相反，许多组织正在开始他们希望支持的过程的需求，然后再回到系统和应用程序。...不幸的是，治理通常是开发/测试过程中的最后一个考虑环节，当混合部署的真实成本和复杂性出现在现实世界的生产环境中时，许多组织对此感到震惊。...他说，需要的是一套关于工作量布局和直接编入分析和自动化系统的其他因素的正式指南，使得治理成为混合云中的核心原则，而不仅仅是文档或意识活动。...正如云计算本身证明最有效地支持本地应用程序而不是传统的数据中心功能，混合云可能会生成自己的一套优化服务，TECA公司总裁Michael Otey说，替代混合云的最有可能的领域是开发/测试，这将获得敏捷的新流程和降低成本结构以及备份
今天，经过两个多月的苦战，一作（华人，当时文章未特意指出担心带偏节奏）给出了一份小编觉得很有态度的结果，并在结语中分享了自己两个月来的感受，希望能对读者有所启发。「让我们继续探索、研究、分享吧！」...作者称这种做法表现良好，但我的复现结果并不理想，因此我决定对其进行测试。作者提供了他们用的代码，但是经过仔细检查，我发现他们的测试准确率计算有误，导致得出的所有结果无效。」...今天，《Perturbative Neural Networks》论文作者给出了修改后的结果，他调查了 Michael Klachko 的实现过程，并在 GitHub 上给出了分析结果：（1）Michael...在论文《Local Binary Convolutional Neural Networks》（LBCNN）中，我们尝试回答这个问题：我们真的需要可学习的空间卷积吗？结果表明，我们不需要。...使用二值或高斯滤波器加上可学习的通道池化的不可学习随机卷积同样表现很好。据此，下一个自然要问的问题就是：我们真的需要空间卷积吗？
Python导数据的时候，需要在一个大表上读取很大的结果集。 如果用传统的方法，Python的内存会爆掉。因为无论是fetchone()还是fetchall()，都是把结果集读取到本地的。...解决的方法： conn = MySQLdb.connect(host='ip地址', user='用户名', passwd='密码', db='数据库名', port=3306, ...charset='utf8', cursorclass = cursors.SSCursor) 需要注意的是，结果集只要没取完，这个conn是不能再干别的事情的，包括另外生成一个cursor也不行的。
完成可以识别表格结构、外键，甚至是您正在编辑的代码中创建的数据库对象。 ? 即时分析和快速修复 DataGrip会检测代码中可能存在的错误，并建议动态修复它们的最佳选项。...它会立即让您了解未解决的对象，使用关键字作为标识符，并始终提供解决问题的方法。 ? 日志更新 完整的SQL日志，现在您将看到DataGrip在控制台输出中运行的每个查询。...如您所见，我们检索此mysql过程的输出，因为我们有SQL代码从JDBC驱动程序获取结果集： ? 查询计划（优化性能的神器） 查询计划图基于图表的视图现在可用于查询计划。...一个很好的理由提醒你，这是可能的！ 导航允许您通过相应的操作按名称跳转到任何表，视图或过程，或直接从SQL代码中的用法跳转到任何表，视图或过程。 ? ?...，还能在关键字上有高亮的提示，而且对字段的提示也是非常智能的！
它可以从音乐家演奏乐器的无声视频中产生“貌似合理”的音乐。...认知心理学的研究表明，人类早已拥有这种技能——即使是年幼的儿童，他们听到的内容也会受说话人的肢体行为影响。...给定了动作的关键点和音乐的MIDI事件，模型中的“图形变换器”模块会拟合一个映射函数，将动作与音乐联系起来，捕捉人体动态和音乐变化的潜在联系。...作者写道，“结果表明，通过身体关键点和MIDI表示可以很好地建立视觉和音乐信号之间的关联。另外，MIDI表征形式让我们的框架可以很容易地扩展到不同形式的音乐。...我们预计，我们的工作将开启未来的一系列关于使用人体关键点和MIDI事件研究视频和音乐之间联系的研究。”
想展示自己的完美舞姿吗？你现在只需要一段别人跳舞的视频，和自己的一张照片。最近，来自上海科技大学和腾讯 AI Lab 的新研究着实让很多人跃跃欲试。 ?...大量的实验结果表明，Liquid Warping GAN 实现了在遮挡情况下的鲁棒性、人脸的保真性、外形的连贯性和衣服的细节。...此外，通过匹配两个 3D 三角网格的对应关系，转换流（transformation flows）可以轻松地计算出来，并且较以前的关键点拟合防射矩阵更准确，误差也更小。...G_TSF 流用来合成最终结果，它通过双线性采样器和对应图 C_t（共 6 个通道）接收扭曲的前景。...新的方法可以在不同摄像机视角下实现逼真的结果，而且即使在有自我遮挡的情况下（如手和腿），也可以保留源信息。
对于大多数人来说，跳舞并不是一件简单的事情。但不会跳并不意味着看不到自己跳舞的样子。 想展示自己的完美舞姿吗？你现在只需要一段别人跳舞的视频，和自己的一张照片。...大量的实验结果表明，Liquid Warping GAN 实现了在遮挡情况下的鲁棒性、人脸的保真性、外形的连贯性和衣服的细节。...此外，通过匹配两个 3D 三角网格的对应关系，转换流（transformation flows）可以轻松地计算出来，并且较以前的关键点拟合防射矩阵更准确，误差也更小。...G_TSF 流用来合成最终结果，它通过双线性采样器和对应图 C_t（共 6 个通道）接收扭曲的前景。...新的方法可以在不同摄像机视角下实现逼真的结果，而且即使在有自我遮挡的情况下（如手和腿），也可以保留源信息。
作者：Wen Liu、Zhixin Piao等 机器之心编译 对于大多数人来说，跳舞并不是一件简单的事情。但不会跳并不意味着看不到自己跳舞的样子。 想展示自己的完美舞姿吗？...大量的实验结果表明，Liquid Warping GAN 实现了在遮挡情况下的鲁棒性、人脸的保真性、外形的连贯性和衣服的细节。...此外，通过匹配两个 3D 三角网格的对应关系，转换流（transformation flows）可以轻松地计算出来，并且较以前的关键点拟合防射矩阵更准确，误差也更小。...G_TSF 流用来合成最终结果，它通过双线性采样器和对应图 C_t（共 6 个通道）接收扭曲的前景。...新的方法可以在不同摄像机视角下实现逼真的结果，而且即使在有自我遮挡的情况下（如手和腿），也可以保留源信息。
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