Creates and returns a tree iterator for the root element. The iterator loops ove...
也就是说, ET模式下, 文件描述符上的事件就绪后, 只有一次处理机会. ET的性能比LT性能更高( epoll_wait 返回的次数少了很多). Nginx默认采用ET模式使用epoll....只支持非阻塞的读写 select和poll其实也是工作在LT模式下. epoll既可以支持LT, 也可以支持ET. 对比LT和ET LT是 epoll 的默认行为....使用 ET 能够减少 epoll 触发的次数. 但是代价就是强逼着程序猿一次响应就绪过程中就把 所有的数据都处理完....另一方面, ET 的代码复杂程度更高了. 理解ET模式和非阻塞文件描述符 使用 ET 模式的 epoll, 需要将文件描述设置为非阻塞. 这个不是接口上的要求, 而是 "工程实践" 上的要求....此时由于 epoll 是ET模式, 并不会认为文件描述符读就绪. epoll_wait 就不会再次返回. 剩下的 9k 数据会一直在缓 冲区中.
今天修正了一个问题，本来以为很简单的东西，后来思考一下，发现不完美，于是各种改，各种查资料，后来发现一种比较满意的方法，利用空闲时间记录下来
在 MLSQL 中，ET（Estimator/Transformer的简称）是一个非常重要的概念。通过 ET，我们可以完成非常多的复杂任务。...——直接修改 MLSQL 源码的方式添加 ET 插件。...ET 使用语法 以 ET 插件SyntaxAnalyzeExt为例，其功能是用来解析SQL中的输入、输出表。...// ET 使用案例 override def codeExample: Code = ??? 我们强烈建议覆盖一下上述函数，方便 ET 的使用方快速了解它。...我们开发好的 ET 可以很简单的封装为宏命令，简化交互上的使用。比如 ET SQLShowTableExt，就是我们常用的命令 !
2 半云科技 核心产品为ET城市数据大脑，获银杏谷天使投资 据创投媒体铅笔道报道，1月3日，大数据解决方案提供商、阿里云战略合作伙伴“半云科技”工商信息发生变更，增加银杏谷资本作为投资人。...“半云科技”成立于2016年6月，主要基于阿里云计算产品、大数据产品及人工智能技术，结合行业应用，落地输出城市大脑、公安大脑、工业大脑产品。...目前其核心产品包括ET城市数据大脑、大数据集成管控平台、大数据深度学习与开放平台和可视分析展现平台等。...DT君说：ET城市数据大脑无疑是近年智慧城市领域的明星项目之一，其相关公司获得创投资本青睐不足为奇。...有意思的是，半云科技的总部，和阿里云同在杭州云栖小镇，其和阿里云在ET大脑项目中的协同关系，也让外界好奇。
先来测试一下 LT 模式 与 ET 模式在处理读事件上的区别。...由于使用了 ET 模式，只会触发一次 POLLIN 事件，如果此时没有新数据到来，就再也不会触发。...所以如果使用 ET 模式 处理读事件，切记要将该次 socket 上的数据收完。 再来测试一下 LT 模式 与 ET 模式在处理写事件上的区别。...我们再将服务器端与客户端建立连接时新建的 fd 设置为 ET 模式再实验一下： /** * 验证epoll的LT与ET模式的区别, epoll_server.cpp * zhangyl 2019.04.01...LT 模式和 ET 模式各有优缺点，无所谓孰优孰劣。
原创/朱季谦 写代码久了，慢慢发现，其实人的大脑也可以像编程一样，做一些思维上的开发，搭建一套类似互联网式的技术架构。 当信息如同流量一样输入，并不是直接让它存储到数据库当中。...在这个信息泛滥的时代，当大脑接收到各种各样信息时，我们同样需要一道拦截器。...若是针对大脑的开发，我觉得这应该算是对输入的反思，即对已经输入的信息，做一个复盘，校验哪些是真正值得存储到大脑数据库的，也就是抽取当中最为关键的部分，即信息背后的本质，然后类似补数一样，去举一反三。...后续其实还有很多环节，可以套用到大脑的思维模式开发当中，然而，我觉得最重要的一步，是对整个流程的监控，或者说，是对整个思考过程的思考，换言之，当你在思考过程当中，这时有意识地切换到另一个“你”，去看待此时正在思考的你...思维的开发模式，就像技术架构一样，需要不断迭代，慢慢地开发出最适合自己的那套，然后，套用到各种场景中。 这是一个很有意思的体验过程。
如今，阳泉数据中心已经承载了众多百度的核心业务，大家熟知的“百度大脑”也部署其中。...“数据中心为百度大数据业务、人工智能提供了强有力的支持，包括语音、图像、搜索、无人车、加速计算等业务都是如此，成为百度大脑的动力引擎”。...说起百度大脑，其实就在不久前刚刚结束的上海“2018世界人工智能大会”上，搭载百度大脑110+先进AI能力的百度云，还展示了包括在人工智能、大数据、云计算在各个领域的落地。...在此之前，双方就已经在百度大脑、百度云、DuerOS等方面进行了广泛而深度的合作。...可以说，在这个智能化、数据化的时代，我们需要类似百度大脑这种人工智能能力的集大成者，深度的理解真实世界，进而更好的支撑各种应用。
CSDN@AXYZdong，CSDN首发，AXYZdong原创 唯一博客更新的地址为： AXYZdong的博客 B站主页为：AXYZdong的个人主页 有一次突然发现文献格式多作者 et al...后面出现两个点 et al. ....之后也找了很多方法，最后无意间点击 et al. 所在的文本框，发现里面竟然出现一个 空格 。 随后，我删除空格，et al. 后多出的一点终于被删除，问题成功解决。...---- 相似问题： EndNote中英文混排时et al和等的3种解决方法 —— END ——
中国地区蒸腾产品（Evapotranspiration,ET）由航天宏图实验室提供，根据NASA MODIS数据（MOD16A2.061）通过Smoother算法计算得到的平滑后ET产品，解决了影像云雾覆盖...("EMDO/MODIS_MONTH_ET_CHINA") 名称 类型 空间分辨率（m） 值域范围 无效值 比例因子 描述信息 mean Int16 500 0~5 32767 0.1 经过Smoother...算法计算得到的平滑后的月度合成ET均值产品 min Int16 500 0~5 32767 0.1 经过Smoother算法计算得到的平滑后的月度合成ET最小值产品 max Int16 500 0~5...32767 0.1 经过Smoother算法计算得到的平滑后的月度合成ET最大值产品 total Int16 500 0~5 32767 0.1 经过Smoother算法计算得到的平滑后的月度合成ET产品...date string 影像日期 代码： /** * @File : 中国地区月度蒸腾产品（MOD-ET） * @Desc : 加载中国地区月度蒸腾产品（MOD-ET）
Le 机器之心编译 参与：张倩、路雪 谷歌大脑最新研究提出通过神经架构搜索寻找更好的 Transformer，以实现更好的性能。...在过去的几年里，神经架构搜索领域取得了极大进展。通过强化学习和进化得到的模型已经被证明可以超越人类设计的模型（Real et al., 2019; Zoph et al., 2018）。...具体来说，谷歌大脑研究人员使用锦标赛选择（tournament selection）架构搜索，从 Transformer（被认为是当前最佳、应用最广的架构）演化出更好、更高效的架构。...方法 研究者采用了基于进化的架构搜索，因为该方法简单，而且已经被证明在资源有限的情况下比强化学习更加高效（Real et al., 2019）。...ET 编码器和解码器分别独立开发宽卷积的分支下段。在两个架构中，后一段都和 Transformer 相同。 ?
双十一晚会上，ET在全国观众面前玩了一把魔术，瞬间震惊了众多吃瓜群众，所受到的关注不亚于春晚的刘谦。在晚会结束之后，除了阿里云官方，也有不少大牛对此魔术进行了分析。...经过众人的分析，我们可以发现，ET表演的魔术其实并不太难，成功的关键在于魔术表演中所show出来的人工智能技术。...据阿里云官方解密，在这场震惊全国的魔术中，ET所运用到的人工智能技术主要包括人脸识别、语音识别和智能语音交互。...此前，阿里巴巴也搞过类似于ET变魔术的这种pr手段，而那一次的主角是蚂蚁金服的“人脸识别”系统“蚂可”。在这场网红脸识别大赛里面，人工智能“蚂可”最终以2:3的微弱劣势输给了“水哥”王昱珩。...毫无疑问，不管是ET还是蚂可，其本质上都是马云爸爸的一种pr，而在这背后的关键，是阿里巴巴所专注的高深莫测的深度学习技术和大数据，再深层次，则更多的是阿里巴巴的人工智能布局。
岳排槐 发自 LZYY 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 去年，谷歌大脑团队发布神经网络自动架构搜索（NAS）。这个方法理论上能够更好地、自动化地设计神经网络的架构。...一年后，谷歌大脑团队发布了他们最新的研究成果：ENAS，全称是：Efficient Neural Architecture Search。...谷歌大脑的团队成员发现，NAS的计算瓶颈在于训练子模型收敛时，只衡量准确率而丢掉了所有训练成的权重。 最新的研究，就是强制所有子模型共享权重，来提高NAS的效率。...最终，谷歌大脑团队还是成功了。使用新方法后，仅用一块英伟达GTX 1080Ti显卡，就能在16个小时之内完成架构搜索。 与NAS相比，GPU时间耗用减少了1000倍以上。...如果你同样感兴趣，请收下这个来自谷歌大脑团队成员@hardmaru分享的传送门： https://openreview.net/forum?
USGS VIIRS 蒸散量¶ VIIRS 蒸散量 (ET) 数据集基于全球 ET 产品第 6 版，利用 VIIRS 热图像和全球天气数据集通过遥感获得。...= ee.ImageCollection('projects/usgs-ssebop/viirs_et_v6_dekadal') var viirs_et_d_i = viirs_et_d_ic.first...() var viirs_et_m_ic = ee.ImageCollection('projects/usgs-ssebop/viirs_et_v6_monthly') var viirs_et_m_i...('et'), {min: 0, max: 10, palette: et_palette}, 'et, dekadal') Map.addLayer(viirs_et_m_i.select('et')..., {min: 0, max: 30, palette: et_palette}, 'et, monthly') Map.addLayer(viirs_et_a_i.select('et'), {min
然而，在机器学习中，人工神经网络倾向于避开精确设计的代码，动力学或电路，有利于成本函数的强力优化（暴力搜索），通常使用简单和相对均匀的初始架构。...我们假设（1）大脑优化成本函数，（2）成本函数是多样的且在不同的发展阶段大脑不同位置的成本函数是不同的，和（3）优化操作是在一个由行为预先架构好的、与对应计算问题相匹配的框架内执行。...（C）内部生成的成本函数和错误驱动的神经皮质深层网络经过训练形成包含几个专门系统的较大架构的一部分。...更容易训练的网络正被用于提供“提示”，以帮助引导更强大的网络的训练（Romero et al., 2014）。 第三，机器学习也开始多样化进行优化的架构。...最后，我们从演化的角度讨论这个架构。 # 待续...
然而，在机器学习中，人工神经网络倾向于避开精确设计的代码，动力学或电路，有利于成本函数的强力优化（暴力搜索），通常使用简单和相对均匀的初始架构。...我们假设（1）大脑优化成本函数，（2）成本函数是多样的且在不同的发展阶段大脑不同位置的成本函数是不同的，和（3）优化操作是在一个由行为预先架构好的、与对应计算问题相匹配的框架内执行。...（C）内部生成的成本函数和错误驱动的神经皮质深层网络经过训练形成包含几个专门系统的较大架构的一部分。...更容易训练的网络正被用于提供“提示”，以帮助引导更强大的网络的训练（Romero et al., 2014）。 第三，机器学习也开始多样化进行优化的架构。...最后，我们从演化的角度讨论这个架构。
"ET PHISHING Successful Credential Phish M3"是指一种电子邮件钓鱼攻击中成功获取凭据（Credentials）的事件。"...ET PHISHING"：ET是指Emerging Threats，这是一个安全威胁情报提供商。"ET PHISHING"表示与钓鱼攻击相关的威胁情报。"
= "xlsx" c.Data["documentType"] = "spreadsheet" } else if path.Ext(onlyattachment.FileName) == ".ET..." || path.Ext(onlyattachment.FileName) == ".et" { c.Data["fileType"] = "xlsx" c.Data["documentType
作者｜谷歌大脑高级工程师 Esteban Real 编译｜Debra 从 5 亿年前非常简单的蠕虫大脑到各种现代化结构，大脑经历了漫长的进化过程。...如今，人类的大脑可以毫不费力地完成各种各样的活动，例如，告诉我们在某一个视觉场景中是否包含动物或建筑物。...综上所述，尽管我们通过简单的初始架构和直观的突变来最大程度减少研究人员的参与，但构建这些架构的构建块还是包含大量的专家知识，包括卷积、ReLUs 和批量标准化层等。...我们正在对一个由这些成分构成的架构进行进化。“架构”一词并不是胡乱取的：这与建造高质量砖房的过程相似。...Zoph et al.（2017 https://arxiv.org/abs/1707.07012 ）为架构搜索引入了类似模块的初始模块，后来被证明效果非常强大。
前言 今天要跟大家介绍的是关于服装设计所经常性使用的软件-----ET，这个ET可不是外星人，而是一款软件。...前面3篇文章已经给大家讲述了ET软件的基本操作，盘点服装设计所经常性使用的软件-----ET（上篇），盘点服装设计所经常性使用的软件-----ET（中篇），盘点服装设计所经常性使用的软件-----ET（...总结 ET可以说是服装打版软件中的佼佼者了，不仅功能丰富多样，而且操作方法简单易懂，学会了它你可以轻松做出服装版型，然后使用电脑排版打印，提高工作效率，目前百分之95都是电脑打版了，人工打版很少见了。
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