今天给大家介绍的是MIT的在读博士金汶功等人发表在ICML的一篇关于分子图生成的论文,作者利用每个分子特性所对应的子结构(官能团或者更大的结构),构建属于这个属性的子结构库,通过学习子结构来抵消由于多个属性约束所带来的复杂性旨在使分子同时拥有多种特性,最后利用图生成模型将其扩展到整个分子上,实验结果表明该模型具有目前最优的性能。
代码地址:https://github.com/davidfan1224/CAIL2021_Multi-span_MRC 解读:
① 权限申请原理对话框 ( Rationale Dialog ) : 该对话框的作用是 , 向用户说明为什么本应用要申请该权限 , 用户拒绝权限申请后 , 再次申请会自动弹出该对话框 ;
本文为大家分享了Android自动检测版本及自动升级的具体代码,供大家参考,具体内容如下
一般权限允许过,下次就不用询问了的,所以很多应用都喜欢在首页或者启动页直接询问,不允许的就用不了1、下面给出封装好的类,至于什么时候调看项目需要
论文标题:Interpretable Rationale Augmented Charge
直接看下面代码吧,很明了。需要注意的点有就是onChange会多次调用。其实打Log就看的出了,收到一条短信会调用两次onChange,Log结果如下:
在具体项目开发中,关于Android的动态申请权限的功能,我想大家都见怪不怪了。很多人开发的app中也都使用过这块需求。
性能优化是一个永恒的话题,性能优化也是最具有价值,最值得花费精力深入研究的一个课题,因为资源是有限的,时间是有限的。在Oracle数据库中,随着Oracle功能的不断强大和完善,Oralce数据库在性能方面实现自我诊断及优化的功能也越来智能化,这大大的简花了人工优化的脑力和体力的开销,尤其是借助ADDM自动诊断并给出调整建议。本文主要描述ADDM功能及特性。
Google开源的动态权限适配库,用起来比较简洁和清晰,总体还不错,如果喜欢链式调用的就用 RxPermission 或者 AndPermission 都是不错的选择。
数据库的巡检是DBA工作中的一部分,有时候我们还是希望能够在巡检的基础上发现一些潜在的问题,把尽可能多的问题解决在初始阶段。 今天来给大家举一个数据库巡检和性能分析的例子。 首先拿到一个数据库服务器,了解系统信息是必要的,同时还要分析数据库的信息,然后尽可能发现是否存在性能瓶颈,然后需要做一个对比的分析。 系统信息 $ cat /etc/issue Red Hat Enterprise Linux Server release 5.3(Tikanga) Kernel \r on an \m $ ksh c
SQL优化是Oracle数据库中比较难的部分,需要对Oracle数据库具备非常扎实的理论基础。但是在刚开始接触时,往往不能很好地将理论知识应用到实践,或者有了一定的思路,又不自信或不敢确定是不是正确的。那么如何入门将理论知识转化为实践经验?本文介绍一下基于ADDM与SQL tuning的SQL优化,希望入门学习者能够从中获取一定的收获。
ContextCompat.checkSelfPermission:用于检测某个权限是否已经被授予
简单说下在Android6.0及6.0以上一些google认为涉及“危险和用户隐私”的一些权限不仅要做清单文件(android/app/src/AndroidMainfest.xml)里面申请,还有单独调用api,去让用户选择是否同意你申请这个权限。
What-is-API-Testing-Types-and-Benefits.png
大型语言模型虽然性能优异,可以用零样本或少样本提示解决新任务,但LLM在实际应用部署时却很不实用,内存利用效率低,并且需要大量计算资源。
API Testing is basic for the product frameworks to perform at best quality. Here you will of API Testing, its sorts, the testing approach, best practices and device utilized for this testing.
UNDO是用于实现并发控制以及构建一致性读,也就是在数据变更之前产生前镜像,以保证用户能够回滚或撤销对数据库所作的修改。是Oracle数据库完整性的重要组成部分。因此合理的设计及配置undo以及使用undo都将对数据库有较大的影响。通常情况下,对于大规模数据的删除,更新操作,我们建议使用分批删除分次提交以减少对undo的占用和冲击。那么对于undo的大小到底应该设置多大?是启用自动扩展还是关闭自动扩展?这个问题仁者见仁,智者见智,见下文。
去年 11 月 8 日,新加坡政府科技局(GovTech)组织举办了首届 GPT-4 提示工程(Prompt Engineering)竞赛。数据科学家 Sheila Teo 最终夺冠,成为最终的提示女王(Prompt Queen)。之后,Teo 发布了一篇题为《我如何赢得了新加坡 GPT-4 提示工程赛》的博客文章,慷慨分享了其获胜法门。机器之心对这篇文章进行了不改变原义的翻译与整理,以帮助我们的读者同样成为 LLM 提示工程达人。
机器之心发布 机器之心编辑部 在计算机领域,提示词 (Prompt) 指的是算法输出之前的那段前置左向字符串。比如最早 MSDOS 下的 C:\>,Linux 下的~:,IPython 下面的 >>> 这些都算是提示词。在 2023 年,提示词已经成为和大规模语言模型 (LLMs) 互动最自然直观的方式。 如果将 ChatGPT 比喻成哈利波特小说中的绚丽魔法,那么提示词就像召唤魔法时的咒语。 能不能用好这个魔法,取决于你念咒语时是清晰明确,还是夹杂着 “口音”。 同样一个魔法,念咒的人不同,威力也不尽相
本文实例为大家分享了Android实现类似微信视频接听的具体代码,供大家参考,具体内容如下
昨晚在做测试环境数据迁移的时候,遇到了io的问题,本来预计2,3个小时完成的数据导入工作最后竟然耗了7个多小时。在数据的导入中,使用了10个并行的session,每个session都启用的并行度为8,在表级,索引级都做了nologging设置,在insert的时候使用了append模式,结果本来数据的导入还是比较顺利的,突然在8点左右开始就一下子直线下降。 在使用top命令查看进程的使用情况时,留意到rman的一些进程正在运行。但是大晚上的哪找客户的人来确认这个,使用dd来测试io的性能,创建一个200M
Rationale: The larger the scope the greater the chance of confusion and of an unintended name clash.
今天现场的开发同事反馈有一个job处理数据的速度很慢,从半夜2点开始运行,结果到了早上8点还没有运行完,最后无奈kill掉了进程。等我刚到公司,他们想让我查查倒底是什么原因导致的执行速度很慢。 首先和他们简单沟通了下,问最近有什么新的变更吗,他们说没有,平时跑这个job的用户量不是很大,今天早晨调用job的时候用户量要略微大些。 了解了这些我查看了下数据库的负载,发现在问题发生的时间段,没有明显的性能抖动。 DB_NAME BEGIN_SNAP END_SNAP SNAPDATE
搞过原生Android开发的同学都清楚,Android 在6.0版本对权限管理做了很大的升级,其类似于IOS的管理管理方式需要用手动授权是否允许使用当前权限,也即是:在6.0以下环境,在AndroidManifest.xml就可以在安装时自动获得,而在6.0以上环境,一些“危险”的权限则需要弹出提示框供用户选择。为了解决6.0以上动态权限申请的问题,React Native提供了PermissionsAndroid。
Nginx 的 listen 指令用于监听指定的 IP 地址和端口号,配置形式为:listen :<port>。若 IP 地址或端口缺失,Nginx 会以默认值来替换。
全球推荐系统领域顶级会议ACM RecSys于9月18-22日在新加坡举行。东北大学与腾讯微信看一看团队针对推荐系统中用户留存优化的最新研究论文“Interpretable User Retention Modeling in Recommendation” 获得大会最佳短文奖(Best Short Paper Award)。该论文由入选2022犀牛鸟精英人才计划的丁蕊同学在学界导师杨晓春教授和微信看一看谢若冰高级研究员的联合培养下主要完成。
Rationale: Consistence in naming and naming style increases readability.
对“select owner, object_id, object_name from t where object_id=200000”这个sql定义调整任务:
新加坡(GovTech)举办了首届GPT-4提示工程竞赛,Sheila Teo很幸运地取得了胜利。
由新加坡政府科技局(GovTech)组织的首届 GPT-4 提示工程大赛冠军 Sheila Teo 写的《我是如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛的》Sheila 总结了 4 种提示词技巧:
上一节讨论了在数据迁移中发现数据加载的速度一下子慢了很多,和之前在测试环境相比有很大的差距。一个原因就是由于在数据加载的过程中有一些额外的session也在操作访问数据库,造成了undo的使用率急剧上升,数据库负载从某种程度上也加剧了。通过查看awr,ash报告可以发现更多的内容。 测试环境的数据库负载情况 Load Profile Per SecondPer TransactionPer ExecPer CallDB Time(s):98.22.20.730.67DB CPU(s):6.40.10.0
在往期 #11WeeksOfAndroid 系列文章中我们介绍了 联系人和身份 、 隐私和安全 ,本期将聚焦 Android 11 兼容性 。我们将为大家陆续带来 #11WeeksOfAndroid 内容,深入探讨 Android 的各个关键技术点,您不会错过任何重要内容。
Top-Best-Programming-Languages-for-2020.png
IT这个行业中的词汇许多都来源于传统行业。传统行业发展了很多年,有一套成熟的理论,而软件设计这个行业才几十年,在实践中,为了提高生产效率和品质,工程化是一个必然化的趋势,于是传统行业工程化的理论和实践就有了在软件设计这个行业移植的可能性。
作者:Renqian Luo, Liai Sun, Yingce Xia, Tao Qin, Sheng Zhang, Hoifung Poon, Tie-Yan Liu
A Gentle Introduction to Applied Machine Learning as a Search Problem 浅谈应用型机器学习作为一种搜索问题 应用型机器学习是具有挑战性的,因为针对给定问题设计完善的学习系统是非常棘手的。 (因为)没有最好的训练数据或最好的算法来解决你的问题,只有你可以发现的最好的。(作者的意思是你发现的最好的并不一定是最好的,还可能有更好的,译者注) 机器学习的应用被认为是最好的解决输入到输出的最佳映射的搜索问题,因为给定项目中知识和资源都是可用的。 在这
权限判定 : 首先要判定是否已经授权指定的权限数组 ; 调用 EasyPermissions.hasPermissions 方法 , 进行判定 ;
If names reflect types rather than functionality, it becomes hard to change the types used to provide that functionality. Also, if the type of a variable is changed, code using it will have to be modified. Minimize unintentional conversions.
原文地址:https://machinelearningmastery.com/applied-machine-learning-as-a-search-problem/
从软件上看,JMeter监听器有很多,后续内容详细再介绍。本文介绍长时间执行测试计划的两个监听器Summary Report和Aggregate Report 。
做过Android开发的同学都知道,在Android6.0版本之后,系统新增了运行时权限RuntimePermission,这个或许是借鉴的苹果吧(ps,关于详细的介绍请查看: Android 6.0 运行时权限适配)。那么,在RN开发中,怎么适配Android6.0以上版本呢?其实,RN为Android同学提供了PermissionsAndroid模块,用来访问Android M(也就是6.0)权限模型。 对于Android 6.0以上版本来说,系统将权限分为普通权限、敏感权限和危险权限。有一些普通权
Fish的全称是Friendly Interactive Shell,是一种替代性的shell,马上就可以使用,并可以提供自动建议,用已安装的手册页就可编程完成,是一种功能齐全、可读的脚本语言,并支持彩色文字。
TEST() and TEST_F() implicitly register their tests with googletest. So, unlike with many other C++ testing frameworks, you don't have to re-list all your defined tests in order to run them.
今天总结了下近年来NLP在法律领域的相关研究工作,包括论文、竞赛和一些优秀项目、在线系统。该项目放到了github上了:
单台机器的下JMeter启动较大线程数时可能会出现运行报错的情况,或者在运行一段时间后,JMeter每秒生成的请求数会逐步下降,直到为0,即JMeter运行变得很“卡”。
GPU需要大的kernel吞吐量来体现GPU的运算优势,但是以前的研究都是针对单个kernel的运行优化,但是单个kernel一般都无法充分利用GPU的资源。而现在的GPU调度都是一个kernel占据GPU然后运行完之后再进行下一个kernel的执行。因此论文提出了一些优化策略,主要思想就是kernel slicing。也就是将大的kernel通过分成较少的block的方式,让多个kernel能够并行执行,以提高GPU的利用率。
公司内部成立了一个设计模式学习兴趣小组,我也怀着空杯心态报了名。新东西不一定让你成长,但是多琢磨、多思考、多探讨一定会让你成长。我们在学习设计模式的时候,但是这些模式有什么要素? 相信很多童鞋都不知道
Lectures 12 and 13: Classification and regression techniques: decision tree and k-nearest neighbor
前言 Google在Android 6.0 上开始原生支持应用权限管理,再不是安装应用时的一刀切。权限管理虽然很大程度上增加了用户的可操作性,但是却苦了广大Android开发者。由于权限管理涉及到应用
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