Class to synchronize, aggregate gradients and pass them to the optimizer.
Swap 可分为两种场景:单池交易和跨池交易。在 PoolManager 合约里,要完成交易流程,会涉及到 lock()、swap()、settle()、take() 四个函数。单池交易时只需要调一次 swap() 函数,而跨池交易时则需要多次调用 swap() 函数来完成。
01.Vue组件系统之全局组件的注册 <body> </body> <script> // Vue注册组件,固定使用格式 Vue.component("global-component",{ template: ` {{ leon }} <\div>`, data(){ return {00
团队最近将两个项目迁移至 degg 2.0 中,两个项目均出现比较严重的内存泄漏问题,此处以本人维护的埋点服务为例进行排查。服务上线后内存增长如下图,其中红框为 degg 2.0 线上运行的时间窗口,在短短 36 小时内,内存已经增长到 50%,而平时内存稳定在 20%-30%,可知十之八九出现了内存泄漏。
UniswapV3Pool 合约则复杂很多了,其引用的库合约就达到了 13 个,通过 using 方式使用的也达到了 9 个,如下所示:
实现momentum算法的优化器。计算表达式如下(如果use_nesterov = False):
以太网folw control,分全双工和半双工应用情形,在full duplex mode下通过PAUSE packet进行流控。在半双工下通过背压(back pressure)进行流控。(Carrier sense 或者jam)
2) OS 版本&架构: CentOS/7.9.2009/x86_64/ 官网下载地址
执行器会把tuple包装成tuple table slot来处理,相当于给HeapTuple包装了一层:TupleTableSlots
近期,Linux GLIBC的库函数iconv缓冲区溢出漏洞(CVE-2024-2961)的细节/PoC被公开,目前已知的利用方式是可以让PHP的任意文件读取漏洞升级的远程命令执行漏洞。本文将对公开的漏洞细节和PHP利用思路进行分析研究。
NoDelegateCall合约的主要功能是提供一个修饰器来阻止对使用修饰器修饰过的函数进行delegatecall调用,合约代码如下:
而vars()则打印属性与属性的值(属性:属性值…),不带参数功能和locals()函数一样
随着大模型涌现出令人惊艳的性能,模型大小已经成为影响模型性能的关键因素之一。通常,对 Transformer 模型来说,模型越大,性能就会越好,但计算成本也会增加。近期有研究表明,模型大小和训练数据必须一起扩展,才能最佳地使用给定的训练计算预算。
作为一家数据智能公司,个推不仅拥有海量的关系型数据,也积累了丰富的key-value等非关系型数据资源。个推采用Codis保存大规模的key-value数据,随着公司kv类型数据的不断增加,使用原生的Codis搭建的集群所花费的成本越来越高。
在这个系列中,我们介绍了 HugeCTR,这是一个面向行业的推荐系统训练框架,针对具有模型并行嵌入和数据并行密集网络的大规模 CTR 模型进行了优化。本文介绍 DistributedSlotSparseEmbeddingHash 的后向操作。
使用OpenCV库的视频播放器(支持播放器操作,如暂停、恢复、停止、时间、进度条拽托等)。
R语言有两种不同的OOP机制,分别是从其前身S语言继承而来的S3 Object和S4 Object,其中S4 Object更加的正式、也是现在用于开发的主力军,所以本文就从S4 Object谈起,并在最后讨论一下古老的S3 Object。 那我们就开始吧!首先我们来设计一个时间序列类,在它的内部,需要包含主数据、起始时间与截止时间、取样间隔这些数据。在R中我们可以定义如下: setClass("TimeSeries", representation( dat
今天想把之前在微信小程序开发过程中,制作的一个圆形进度条做成一个组件,方便以后直接拿来用。
该抽象类为QPropertyAnimation提供了动画播放,暂停,停止,持续时间,循环周期等抽象函数.
跟$(seq start end)功能一样,生成从start至end的序列,闭合区间。 step默认为1。
原文链接:https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/80403189
随着预训练技术的到来,作为深度学习重要应用领域之一,自然语言处理也迎来了新的春天。通过使用预训练模型可以大大减少模型训练对数据的依赖,仅需要使用少量数据在下游任务中微调(Fine-tune),就可以获得效果非常优秀的模型。不过如果希望获得更好的效果,该怎么办呢?有人也许会说:多训练几个epoch嘛!但是对于这种单一任务且有监督学习的微调方式,单独增加训练epoch并不是一个好方法,过度的训练容易损害模型的泛化能力,发生过拟合现象。
小编吐血整理加上翻译,太辛苦了~求赞! 本文主要总结了JavaScript 常用功能总结,如一些常用的JS 对象,基本数据结构,功能函数等,还有一些常用的设计模式。 目录: 众所周知,JavaScript是动态的面向对象的编程语言,能够实现以下效果: 1. 丰富Web 网页功能 2. 丰富Web界面 3. 实现本地或远程存储。 4. 实现分布式网络应用的前端组件,并在后台进行数据存储管理。 5. 使用JavaScript可以实现完整的分布式Web 应用。 JavaScript 中的数据类型 JavaScri
对于这样这一条查询来说,每扫描一行,都会调用投影函数ExecProject,完成最终结果的构造。
官方参考:https://redis.io/commands/cluster-setslot。示例:将值为8的slot从源节点A迁移到目标节点B。
之前的文章大致介绍过LIN总线,本篇文章就来讲一下LIN Stack配置中比较关键的一个文件,就是LDF(LIN description file)。
hash表的实现,实在是太经典太没什么新意了,但是这个数据结构又是用得太多太基础的组件了,如果有人能够把hashtable做的更快,实在也没理由拒绝。Google实现的这个hash表的性能,请看下图:
前言:因为最近在做一些 gc track 的事情,所以打算了解一下 V8 GC 的实现。介绍 V8 GC 的文章网上已经有很多,就不打算再重复介绍。本文主要介绍一下新生代 GC 的实现,代码参考 V8 10.2,因为 GC 的实现非常复杂,只能介绍一些大致的实现,读者需要对 V8 GC 有一定的了解,比如新生代是分为 from 和 to 两个 space,然后在 GC 时是如何处理的。
让机器像人一样自由的对话,对话机器人必然要具备连续对话的能力,即多轮对话,多轮对话不用多讲,那么什么是多轮对话状态跟踪呢(DST, dialogue state tracker | belief traker)?
从8µm bin大小重新聚集细胞可能会很耗时,因为spot数量通常超过300,000。
如果是现在才看到这个系列的小伙伴建议自己去先读一下CELL杂志的文章:Therapy-Induced Evolution of Human Lung Cancer Revealed by Single-Cell RNA Sequencing ,因为作者提供了全套代码,在:https://github.com/czbiohub/scell_lung_adenocarcinoma ,研究者们共收集到30位患者的49份活检样本(biopsy),分为三种类型:治疗前(TKI naive [TN]),靶向治疗后肿瘤消退或稳定(RD, residual disease state)以及靶向治疗后肿瘤仍然增长(PD, upon subsequent progressive disease),这样单细胞转录组数据就非常丰富!
“问渠那得清如许,为有源头活水来”,通过前沿领域知识的学习,从其他研究领域得到启发,对研究问题的本质有更清晰的认识和理解,是自我提高的不竭源泉。为此,我们特别精选论文阅读笔记,开辟“源头活水”专栏,帮助你广泛而深入的阅读科研文献,敬请关注。
python︱写markdown一样写网页,代码快速生成web工具:streamlit(一)
6)通过pg_waldump --path=/tmp/sd/pg_wal -start=0/1C420B8看下日志文件里内容。使用的是步骤3中的起始LSN。注意WAL中包含创建物理文件的指令:
时隔一年多,重新对视频监控系统的onvif内核重写,一方面为了兼容Qt6,一方面按功能分类提高效率。整体逻辑思路是一样的,主要的改动是由于Qt6不再支持QtXmlPatterns模块(其实这个模块在Qt5的后面的版本也逐渐提示为废弃模块),onvif协议通信中的数据都是带有命名空间的xml数据,用QtXmlPatterns模块去解析是最合适的,现在全部改成了用最原始最基础的QtXml模块去解析,毕竟QtXml模块肯定是一直在的,这是相当基础的模块,无论以后Qt7还是Qt100肯定都会有。
书接上文。我在 CellChat细胞通讯分析(一)一文中简单介绍了CellChat,以及其进行细胞间通讯的推断与分析的代码实现。简言之,上文主要是得到一个细胞间通讯网络,而在此基础上,作者提供了一系列的可视化函数,方便用户进行可视化和数据探索。
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大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 一、内置函数(python3.x) 📷 内置参数详解官方文档: https://docs.python.org/3/library/functions.htm
同步信号和PBCH块(Synchronization Signal and PBCH block, 简称SSB),它由主同步信号(Primary Synchronization Signals, 简称PSS)、辅同步信号(Secondary Synchronization Signals, 简称SSS)、PBCH三部分共同组成。
最近基于Vue、Bootstrap做了一个箭头样式的进度展示的单页应用,并且支持了对于一个本地JS文件的检索,通过这个单页应用,对于Vue的理解又深入了一些。在这里把主要的代码分享出来。
获取代码和更佳阅读体验获取,请移步:当你想要单细胞分出特定的群数时,试试FindCluster2
1.完成参数管理 2.推送代码到码云 3.制作商品列表页面 4.制作商品添加页面
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库,利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序,在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置,实现图形化开发极大的方便了开发效率,本章将重点介绍Slider滑块条组件的常用方法及灵活运用。
Vuex是实现组件全局状态(数据)管理的一种机制,可以方便的实现组件之间的数据共享
2020年4月30日,Redis 6.0.0正式发布,标志着redis从此告别单线程。在此之前,在大数据生产环境中使用的是一个30个节点的Codis集群,SparkStreaming以此作为缓存,QPS高峰大概在2000w/s。
描述: 哨兵模式是主从的升级版,因为主从的出现故障后,不会自动恢复,需要人为干预,这就很蛋疼啊。在主从的基础上,实现哨兵模式就是为了监控主从的运行状况,对主从的健壮进行监控,就好像哨兵一样,只要有异常就发出警告,对异常状况进行处理。
表单是很常见的需求,各种网页、平台、后台管理等,都需要表单,有简单的、也有复杂的,但是目的一致:收集用户的数据,然后提交给后端。
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