TRTCMixUser* remote1 = [TRTCMixUser new]; remote1.userId = @"$PLACE_HOLDER_REMOTE$"; remote1...240); //仅供参考 remote1.roomID = self.roomInfo.roomID; // 本地用户不用填写 roomID，远程需要 [users addObject:remote1...];// 连麦者的画面位置 TRTCMixUser* remote2 = [TRTCMixUser new]; remote2.userId = @"$PLACE_HOLDER_REMOTE...的模式：注意主画面local.userId的位置必须是$PLACE_HOLDER_LOCAL_MAIN$，远端画面可以使用$PLACE_HOLDER_REMOTE$或者用户id。...1、云直播控制台，查看流管理，在线流当前混流的画面的流id是哪一个图片2、根据混流后的流id，使用播放域名，拼接拉流地址，使用拉流工具查看，该流id获取的画面是否为混流的画面。
,并在client端创建所有不存在的目录,然后针对每个文件在两端的全路径执行get操作. ...path_name第一次的引用值应该是source_path的值 """ d_path = path_name.replace(source_path...strip('\n') localz=local + "/" + mon + "/" + day if remotes.endswith('/'): remote1... = remotes + Datenow remote2 = remotes + Datenow1 else: remote3 = remotes... if not os.path.exists(localz): remote = remote1 getthread=get_thread
然而在无事实的事实表中没有这些度量值，只有多个维度外键。表面上看，无事实事实表是没有意义的，因为作为事实表，毕竟最重要的就是度量。但在数据仓库中，这类事实表有其特殊用途。...无事实的事实表通常用来跟踪某种事件或者说明某些活动的范围。 无事实的事实表可以用来跟踪事件的发生。...利用无事实的事实表可以按各种维度计数上课这个事件。 无事实的事实表还可以用来说明某些活动的范围，常被用于回答“什么未发生”这样的问题。例如：促销范围事实表。...促销无事实的事实表包含多个维度的主键，可以是日期、产品、商店、促销等，将这些键作为促销商品的属性是不合适的，因为每个维度都有自己的属性集合。 促销无事实事实表看起来与销售事实表相似。...使用此技术可以通过持续跟踪产品发布事件来计算产品的数量。可以创建一个只有产品（计什么数）和日期（什么时候计数）维度代理键的事实表。之所以叫做无事实的事实表是因为表本身并没有数字型度量值。
让我们想象一下，我们可以使用放置在整个生产链中（通常在每个工作站中）的传感器来精确监控制造过程。使用这些数据，我们可以在制造过程的每个阶段跟踪产品。...在这篇文章中，我们展示了一种称为树集成模型的模型类别，属于流行的高性能模型，例如 XGBoost、LightGBM、随机森林……，我们可以使用一种称为“反事实解释”的方法来解释决策这样的模型。...在上图中，我们将所有点 P#i 放在第 1 类中，因此我们在第 2 类中寻找它们各自的反事实示例。 对于错误数据，我们可以使用其关联的 CF 示例说明需要在最小值处更改哪些内容，以便它返回到正常类。...而且，这就是反事实解释特别有趣的地方，它们让您准确了解纠正问题所需采取的最小行动。...我使用c++程序编码所有上面的优化(甚至更多),我用R(和也许我会写一个python包装器在未来的未来,所以它可以使用您最喜欢的高级编程语言)。
无事实的事实表 本篇讨论一种技术，用来处理源数据中没有度量的需求。例如，产品源数据不包含产品数量信息，如果系统需要得到产品的数量，很显然不能简单地从数据仓库中直接得到。...这时就要用到无事实的事实表技术。使用此技术可以通过持续跟踪产品的发布来计算产品的数量。可以创建一个只有产品（计什么数）和日期（什么时候计数）维度代理键的事实表。...之所以叫做无事实的事实表是因为表本身并没有度量。 ...产品发布的无事实事实表 本节说明如何实现一个产品发布的无事实事实表，包括新增和初始装载product_count_fact表。...图（五）- 12-1 执行清单（五）-12-1里的脚本创建产品发布日期视图和无事实事实表。
为了保证的可读性，本文采用意译而非直译。 使用 JS 有很多有趣的地方。尽管工程师们每天都在与之打交道，但仍有一些语言没有被开发出来。本广将介绍一些你可能想不到的JS特性。...但这是事实。 > typeof(null) "object" 在这种情况下，null表示没有值。因此，null不应该是Object的实例。...事实是，javascript 将浮点数存储为二进制。...0.30000000000000004 > 0.1 + 0.2 == 0.3 false Math.max() 比 Math.min() 小 Math.max() > Math.min()返回false的事实看起来是错误的...但是，八进制中不使用8，任何包含8的数字都将被无声地转换为常规的十进制数字。
为了保证的可读性，本文采用意译而非直译。 使用 JS 有很多有趣的地方。尽管工程师们每天都在与之打交道，但仍有一些语言没有被开发出来。本广将介绍一些你可能想不到的JS特性。...但这是事实。 > typeof(null) "object" 在这种情况下， null表示没有值。因此， null不应该是 Object的实例。...事实是，javascript 将浮点数存储为二进制。...0.30000000000000004 > 0.1 + 0.2 == 0.3 false Math.max() 比 Math.min() 小 Math.max()>Math.min()返回 false的事实看起来是错误的...但是，八进制中不使用 8，任何包含 8的数字都将被无声地转换为常规的十进制数字。
一、迟到的事实简介 数据仓库通常建立于一种理想的假设情况下，这就是数据仓库的度量（事实记录）与度量的环境（维度记录）同时出现在数据仓库中。...当同时拥有事实记录和正确的当前维度行时，就能够从容地首先维护维度键，然后在对应的事实表行中使用这些最新的键。然而，各种各样的原因会导致需要ETL系统处理迟到的事实数据。...在销售订单示例中，晚于订单日期进入源数据的销售订单可以看做是一个迟到事实的例子。销售订单数据被装载进其对应的事实表时，装载日期晚于销售订单产生的日期，因此是一个迟到的事实。...此外，还需要调整后续事实行中的所有半可加度量，例如，由于迟到的事实导致客户当前余额的改变。...为了获取登记日期代理键的值，还要使用维度角色扮演技术添加登记日期维度表。
总有些出人意料的数学题，目的就是为了测试和提升人的智力极限。 下面这12个简单的数学题，在学生中引起了巨大的争议，但却都是无可争辩的事实。 他们都具有悖论和概率的特性，而且总是能引起一些争论。...如果你想通过数学的方法来打动朋友或迷惑敌人的话，那就往下看吧。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
来自：译言网 译者：沉香玉 原文作者：Walter Hickey 链接：http://select.yeeyan.org/view/102595/357495 总有些出人意料的数学题，目的就是为了测试和提升人的智力极限...下面这12个简单的数学题，在学生中引起了巨大的争议，但却都是无可争辩的事实。 他们都具有悖论和概率的特性，而且总是能引起一些争论。 如果你想通过数学的方法来打动朋友或迷惑敌人的话，那就往下看吧。
在你的私有云战略前，建议所有的技术管理领导和团队先熟悉以下关于私有云的10个真相，以更好地将团队的努力集中到最大化私有云价值。 事实1：云概念的滥用，你那是云吗？...事实4：转型混合云战略行动缓慢 维修旧的，校准新的并不容易——同一时间做这两件事情可能是一个容忍艰巨的过程。你的开发者可以等那么久么？...私有云环境实现云经济需要大的、不同的使用基础，高标准化的费用，一个普遍的退单系统，积极的容量规划和整合实践。因为政策和流程，很多企业都无法实现这点。...但是很多企业基建&运营领导都希望提供一个更完整的开发环境或者使用私有云来增强企业的架构标准。因此，他们常常说他们想要平台即服务（PaaS），不止是IaaS。但是你真的需要PaaS么？...事实是你可能需要两者的混合，以公有云为例，IaaS和PaaS在融合。
基于图结构的事实验证 Part 2 事实验证任务的应用 分享专家： 清华大学 刘知远老师 清华大学 周界同学 内容简介： 上期我们了解了事实验证在辨别互联网虚假信息上的应用，本期刘知远老师和周界同学将带领我们深入了解事实验证其他更多的应用以及它的研究进展...内容难度：★★☆（计算机专业或有一定计算机知识储备的大学生） ? ?...，每集10分钟左右，致力于跟随科技的发展以及时代的步伐，使用更为科普化的方式传播最新、最热门、最通用的知识。...内容难度：★★☆（计算机专业或有一定计算机知识储备的大学生） ?...，每集10分钟左右，致力于跟随科技的发展以及时代的步伐，使用更为科普化的方式传播最新、最热门、最通用的知识。
初听到0.99999…=1都会吓一跳，不符“常识”，解释之后又感觉数学的魅力所在。 还有那些这样的例子？ 再比如： 给地球和小皮球做一个紧箍的钢环，同时给钢环扩大1米，哪个球的平均空隙大？...： 当时知道“半球体积等于等底等高的圆柱切去一个圆锥的体积”的直观解释的时候真的是拍案称奇。 不知道算不算几何学，但是莱洛三角形是挺神奇的。平稳地搬运东西不一定要用圆木。 ?...而且，不说复杂的，三角形的四心（重心、垂心、内心、外心）也很神奇啊，三种重要的线都汇聚到某个点上。...迷宫的万能解法也挺流氓的……不过这个算图论或者拓扑学了……说到图论，四色猜想也很经典，然而这个不是“想一想就恍然大悟”的部分了…… 对了，拓扑学里还有个“同胚”的神奇概念，例如下面这两个就是拓扑等价的...代数算是比较按部就班的领域了……五次方程没有公式解是个挺令人沮丧的事实…… 另外尺规作图无法三等分角也是挺令人沮丧的，更有趣的是这个几何问题要用比较深的代数方法解决。
KDT#13 可以作为维度表使用的事实表 事实表从粒度的角度分为三种，分别是交易粒度事实表、周期快照事实表和累计快照事实表。 交易粒度事实表能提供某个确切时刻的描述信息。...这是一个典型的记录的度量事实都是文本型描述信息的事实表。这样的事实表和维度表之间的区别并不明显。 这个事实表中有三个是关联到普通维度表的外键，分别是变更日期、代理和交易类型。...帐户号（NK）是帐户的自然键，是帐户的唯一标识。帐户号（SK）是帐户的代理键，也是这个事实表的主键，它标识了这个事实表中的每一次变化。...我们可以将该事实表中的帐户号代理键做TYPE 2型缓慢变化维处理，并将它关联到其他事实表作为外键。...） 对后一个事实表进行分析，其中的一条记录可以准确的对应到前一张事实表中相应时点的帐号信息上，即我们可以得到每一次交易时点时帐户对应的客户信息。
CFXplorer是一个Python包，使用FOCUS算法为给定的模型和数据生成反事实解释。本文介绍并展示了如何使用CFXplorer生成反事实解释。...FOCUS算法的主要声明是，该方法能够(i)为数据集中的所有实例生成反事实解释，并且(ii)对于基于树的算法，找到比现有框架更接近原始输入的反事实解释。...简单示例 在这个简单的例子中，我们创建随机数据、一个决策树模型，并使用CFXplorer生成反事实解释。Python包CFXplorer使用FOCUS算法生成反事实解释。...4.结论 CFXplorer Python包提供了FOCUS算法的全面使用，以生成给定基于树的算法的反事实解释的最佳距离。...尽管存在一些限制，这个包对于想要在基于树的模型中探索反事实结果的人应该是有用的。 本文通过FOCUS算法的理论背景、演示如何使用CFXplorer的代码示例以及一些当前的限制来介绍。
事实表：每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据，如销售商品所产生的数据，与软件中实际表概念一样 维度：说明数据，维度是指可指定不同值的对象的描述性属性或特征。...例如，维度“城市”可以关联指标“人口”，其值为具体城市的居民总数。 维度和指标的关系：虽然维度和指标可以独立使用，但常见的还是相互结合使用。维度和指标的值以及这些值之间的关系，使您的数据具有了意义。...度量：事实表和维度交叉汇聚的点，度量和维度构成OLAP的主要概念，这里面对于在事实表或者一个多维立方体里面存放的数值型的、连续的字段，就是度量。...如果一个度量字段，其中的度量值可能是欧元又有可能是美元，那这个度量可没法汇总。在统一计量单位下，对不同维度的描述。 指标与度量的关系：这就得说到指标，我愿意表述为"它是表示某种相对程度的值"。...区别于上面的度量概念，那是一种绝对值，尺子量出来的结果，汇总出来的数量等。而指标至少需要两个度量之间的计算才能得到，例如收入增长率，用本月收入比上上月收入。当然可能指标的计算还需要两个以上的度量。
还有那些这样的例子？ 再比如： 给地球和小皮球做一个紧箍的钢环，同时给钢环扩大1米，哪个球的平均空隙大？...： 当时知道“半球体积等于等底等高的圆柱切去一个圆锥的体积”的直观解释的时候真的是拍案称奇。 不知道算不算几何学，但是莱洛三角形是挺神奇的。平稳地搬运东西不一定要用圆木。 ?...而且，不说复杂的，三角形的四心（重心、垂心、内心、外心）也很神奇啊，三种重要的线都汇聚到某个点上。...代数算是比较按部就班的领域了……五次方程没有公式解是个挺令人沮丧的事实…… 另外尺规作图无法三等分角也是挺令人沮丧的，更有趣的是这个几何问题要用比较深的代数方法解决。...上图显示的就是 n 分别为 2 、 3 、 4 的情况。可以看到，圆分别被划分成了 2 块、 4 块、 8 块。规律似乎非常明显：圆周上每多一个点，划分出来的区域数就会翻一倍。 事实上真的是这样吗？
2、我的程序永远不会有bug。那些只是开发出来的随机的功能特征。 ? 3、嗨！编译通过了！赶紧打包发布！ 4、最难调试的代码是那些你知道不可能有错的代码。...5、我的观点不是不对，只是还处于beta版中。 6、小心那些带着改锥的程序员。 7、COBOL程序员理解为什么女人痛恨周期（period)。...8、如今的编程是一场程序员和上帝的竞赛，程序员企图开发出来更好更大的傻瓜都会用的软件，而上帝总能创造出更‘大’更‘好’的傻瓜，所以，上帝总是赢。...9、程序员的开窍起始于理解‘让程序运行起来’和‘一个可运行的程序’之间的区别。 10、我不是不喜欢社交，只是用户友好性不够。 11、如果Ruby不是答案，Perl却是答案，那你根本没有理解问题。...16、程序员是将咖啡转变成代码的工具。 17、编程是10%的科学，20%的创造力，和70%的让这创造力符合科学。 18、计算机比笔强，比剑强，通常也比程序员强。
人们对速度的需求增加了对技术更多的使用，从而实现了更快的查询，比如像Kudu这样的在Hadoop基础上的存储以及MemSQL和Exasol等更快的数据库。...让机构从一开始就最大化使用数据湖 首先，你要创造一个大坝（即数据库），然后让它充满水（即数据）。当湖泊构建完之后你就可以开始使用水。水能被用于不同的目的，如重建，饮用和发电。...至今为止，数据湖本身的目的就是进行水（数据）的储存。这种转变是因为Hadoop的商用理由正在变得越来越重要。为了更快得到合适的结果，这些公司要求数据库能灵活且可重复地使用。...在投入基础设施，资料和人力资源之前，他们将使用数据库仔细地分析业务成果。这将极大地促进IT与业务之间的关系。自助服务平台将成为使用大数据资源的工具从而获得良好的认可度。...这对于数据管理员和数据使用者而言都有助于减少准确查询，查找和信任数据所需的时间。我们看到对自助服务发现的更多需求和意识，它将作为自助式分析的自然延伸而发展。
为了克服这些限制，研究人员使用基于知识的知识图谱来增强数据驱动的 PLMs，将明确的事实知识融入 PLMs，从而提高其生成需要事实知识的文本并为用户查询提供更明智的响应的性能。...KGLLM 为增强 LLM 的事实推理能力提供了解决方案，并为 LLM 研究开辟了新的途径。 1. 这篇论文是关于什么的？...论文探讨了如何通过知识图谱（KGs）增强大语言模型（LLMs），以实现对事实感知的语言建模。...知识编码器：如使用图神经网络（GNNs）作为知识编码器，用于整合文本知识和结构知识。 注意力机制：用于设计知识融合模块，帮助模型更好地结合文本信息和知识图谱中的信息。...根据论文内容，KGLLMs（知识图谱增强的大语言模型）在实际应用中具有以下潜在优势和挑战： 潜在优势： 提高事实推理能力：KGLLMs 通过整合知识图谱，能够增强模型在处理需要事实推理的任务时的表现。
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