image.png 01 开篇 当今在互联网混，不随口说出深度学习，人工智能，机器学习，神经网络等词，人家都怀疑是个假的互联网人了，但相信大部分没有深入接触这块知识的人来说，对于这几个概念，都还是傻傻分不清...网上一大堆，好听的叫解放/发展生产力，解放人类，总的来说是提高效率！！！ 但更通俗的理解就是帮助人们：偷懒! 比如当你说一句话时，机器能够识别成文字，并理解你话的意思，进行分析和对话等。...如有一个水果，我们根据水果的形状和颜色去判断到底是香蕉还是苹果，这就是一个监督学习的例子。...TensorFlow最新版本为2.0，在TensorFlow2.x中摈弃了TensorFlow 1.x的诸多弊病，进一步整合TensorFlow和Keras，号称能像Numpy一样畅爽运行，快速、可扩展...开始写一个简单的TensorFlow的程序吧，打印当前TensorFlow版本、计算1+2的值，并将“Hello”和“World”结合起来，显示出字段——“HelloWorld”。
[0][1], x[3][0][1], x[2][0][1]) 允许任意索引器形状 x[[[1, 0], [0, 1]], [0], [1]].shape --> yields a 2x2 Tensor...对于每个机器，首先识别彼此并分配唯一的数字（等级），我们提供简单的初始化方法： •共享文件系统（要求所有进程可以访问单个文件系统） •IP组播（要求所有进程都在同一个网络中） •环境变量（需要你手动分配等级并知道所有进程可访问节点的地址...world大小是参与工作的过程的数量。每个将被分配一个等级，它是0和world_size-1之间的数字，在此作业中是唯一的。...它实现了2d和3d双线性/三线性/最近的上采样。 •nn.EmbeddingBag：当构建词袋模型时，执行一个Embedding 跟Sum或Mean是很常见的。对于可变长度序列，计算降维包涉及掩码。...使用（现已弃用）1维视图点分函数 PyTorch的先前版本允许某些点函数在不同形状的张量上执行，只要每个张量中的元素数量相等即可。 然后通过将每个张量视为一维来执行点操作。
如果这个参数设置为True，那么一个操作在下列情况下会被放在CPU上运行： 1.操作没有GPU的实现 2.没有已知的GPU 3.需要与来自CPU的reftype输入进行协同定位 bool log_device_placement...注意：这个选项对于未知或者非常大的模型不能默认开启，因为所有的Cuda固定内存是不能分页的，因而有大量固定内存对于整个主机系统的性能可能会有负面影响。...bool infer_shapes:是否推测形状数据。设置为True的话，会用输出的数据的形状信息来标注每个节点，只要这个形状能被静态的推导出来。...enum Level：优化的等级。L1(=0)为默认的等级，会执行如下优化：1.通用子表达式删除；2.常量合并。L0(=-1)为没有优化。 Level opt_level：优化的等级选择。...关闭的设置参数为OFF（=-1），其他参数（ON_1，ON_2）是打开编译器，并且数值越高，越为主动积极。
根据大小形状颜色和其他属性来分选黄瓜这件事所需的工作量令他吃惊。 Makoto Koike那一生致力于提供鲜脆黄瓜的父亲就很为他那些仍带有细刺的扎手黄瓜感到自豪。...MakotoKoike家农场把黄瓜分为9个不同的等级，由他妈妈亲自分选所有黄瓜，——这在收获的峰季是最高每天8小时的工作量。 “分选工作不是一项简单易学的任务。...在最初阶段，系统在TensorFlow上运行小规模的神经网络来检测这是否是黄瓜的照片。系统接下来将这张照片转发至Linux服务器上的一个更大的TensorFlow神经网络执行更加精细的分类。 ?...黄瓜分选机的系统图解 Makoto 采用了名为DeepMNIST for Experts的TensorFlow示例代码，经过一些对卷积层，池化层和最后一层的微调后，改变网络设计以适应黄瓜图像的像素格式和黄瓜分选的等级数...尽管它将黄瓜的照片转成80*80像素的低分辨率图像，但对基于7000张照片的模型，它仍需2-3天时间来完成训练。 “即使处理这样低像素的图像，这个系统也只能根据黄瓜的形状、长度和弯度来将其分类。
TensorFlow里的数据都是Tensor，所以它可以说是一个张量的流图 ? 张量的维度（秩）：rank/order dimension ?...import numpy as np zeros = np.zeros((3,4)) zeros ones = np.ones((5,6)) ones# 对角矩阵: 必须是一个方阵.对角线是1，其他都是...A Tensor是一个输出的符号句柄 Operation。它不包含该操作输出的值，而是提供了在TensorFlow中计算这些值的方法tf.Session。 device，在哪个设备上被计算出来的。...SparseTensor(indices=[[0, 0], [1, 2]], values=[1, 2], dense_shape=[3, 4]) 指定坐标，对应坐标的值，以及它的形状。...这个例子是用TensorFlow结合Matplotlib来绘制一个实时的动图。 原文链接：https://www.jianshu.com/p/945dfcda4f28
对于 TensorFlow 2.8.0 的上线，网友也纷纷感叹，这次的 Bug 修复也太棒了！...不过也有网友已经迫不及待的期待 TensorFlow 3.0 的到来，并表示 TensorFlow 1 到 TensorFlow 2 是一个巨大的飞跃，将来 2 到 3 又会有哪些亮眼的表现呢？...； tf.random.uniform op 用于在 CPU 上输出数据类型 tf.float32； f.random.categorical op 用于在 CPU 上的输出数据类型 tf.int64。...对于不规则张量，尽管输入张量仍然是 2 级，但现在可以通过在特征配置中指定输出形状或通过 build 方法来激活 2 级或更高级别。...-2022-21727；修正了 ConcatV2 形状推断中的类型混淆问题：CVE-2022-21731 等。
对于尺寸公差带，代号为A-H的基本偏差为(C ) (A) 上偏差, 正值(B) 上偏差,负值(C)下偏差, 正值(D) 下偏差, 负值 2. ...对于基本偏差代号为JS的孔的公差带，下列论述中，正确的有(c ) (A) 基本偏差只能是上偏差 (B) 基本偏差只能是下偏差 (C) 基本偏差可以是上偏差或下偏差 (D) 不能确定 5. ...下列论述中正确的有(A) (A) 对于轴的基本偏差，从a～h为上偏差es，且为负值或零 (B) 对于轴，从j～z孔基本偏差均为下偏差，且为正值 (C) 基本偏差的数值与公差等级均无关 (D) 基本偏差的数值与公差等级均有关...每题2分，共20分） 题号12345678910答案 1．公差可以说是允许零件尺寸的最大偏差。...（ × ）有缘学习更多关注桃报：奉献教育（店铺） 5．圆柱度公差是控制圆柱形零件横截面和轴向截面内形状误差的综合性指标。
我我们从《怪物手册》中的怪物上应用它，看看是否会获得相同的等级评定？...所有其他统计数据在平均值上均具有统计学上的显着差异。 这里可能和我们的认知类似一个人的强壮是力量和属性的合体，基本上不会出现，力量很大但是体质很差的人。...但是我们可以在环境图（下）中看到两个非常不同的总体形状：一个具有高强壮的，但是其他属性低，和一个其他比较全面但智力比较低的形状。这可以算是个好消息，因为它表明环境与统计数据之间存在一些关系。...创建一个模型来预测怪物数据 既然我已经了解了我们的输入和输出的关系，那么我可以开始创建模型了。基于问题，我们需要的结果是数值，所以回归模型是最好的选择。...我需要plotly 的Dash是很好的工具，效果如下： 总结 在本文中，我们查看了所有怪物统计数据，以及它们与CR以及彼此之间的关系程度。然后使用Keras API和TensorFlow构建和训练。
RBAC1模型 相对于RBAC0模型，增加了角色分级的逻辑，类似于树形结构，下一节点继承上一节点的所有权限，如role1根节点下有role1.1和role1.2两个子节点 角色分级的逻辑可以有效的规范角色创建...RBAC3模型 同样是基于RBAC0模型，但是综合了RBAC1和RBAC2的所有特点 这里就不在多描述，读者返回去看RBAC1和RBAC2模型的描述即可。...一般角色相对于用户来说是固定不变的，每个角色都有自己明确的权限和限制，这些权限在系统设计之处就确定了，之后也轻易不会再变动。 1....1. 页面/菜单权限 对于没有权限操作的用户，直接隐藏对应的页面入口或菜单选项。这种方法简单快捷直接，对于一些安全不太敏感的权限，使用这种方式非常高效。 2....对某些用户来说是只读浏览数据，对某些用户来说是可编辑的数据。 3. 数据权限 对于安全需求高的权限管理，仅从前端限制隐藏菜单，隐藏编辑按钮是不够的，还需要在数接口上做限制。
我我们从《怪物手册》中的怪物上应用它，看看是否会获得相同的等级评定？...因此，我从CR列表中获取了三个怪物，并使用公式计算结果，它们实际上非常接近，所以可以证明这个公式是有效的，我们下面可以使用它进行正式的工作了。...所有其他统计数据在平均值上均具有统计学上的显着差异。 这里可能和我们的认知类似一个人的强壮是力量和属性的合体，基本上不会出现，力量很大但是体质很差的人。...但是我们可以在环境图（下）中看到两个非常不同的总体形状：一个具有高强壮的，但是其他属性低，和一个其他比较全面但智力比较低的形状。这可以算是个好消息，因为它表明环境与统计数据之间存在一些关系。...创建一个模型来预测怪物数据 既然我已经了解了我们的输入和输出的关系，那么我可以开始创建模型了。基于问题，我们需要的结果是数值，所以回归模型是最好的选择。
系统无法在一个项目上取得进展的原因，可以在细节层面上被检查和理解，这对于自动化程度较低的系统几乎是不可能的。这自然意味着，愿意投资于这些实验的组织将拥有推动持续改进的有力工具。 图1....例如，在ACD等级1系统中，化学家驱动的选择可以暗自考虑多个性质以及它们之间的权衡，例如亲和力和logP的平衡。ACD等级2系统中，这些目标必须被明确定义，并有相关的模型来预测和合并它们。...需要重申的是，虽然ACD等级2要求决策自动化，但合成和分析的执行不必自动化。...由于对机器驱动化学空间的探索，该系统接近ACD等级3，但所述系统属于ACD等级1，因为最终化合物是人类出于可合成性以外的原因选择的。...重要的是不能把可合成性看成是一个二元条件，而是一个难度的度量。必须准确地估计合成给定分子的努力程度和风险，以便系统能够在更容易但信息较少的分子和更有信息但更具挑战性的分子之间做出最优选择。
1.6 对于有返回值的函数要求每个退出分支都要有显示的返回值 等级：【必须】 说明：对于有返回值的函数，如果逻辑进入一个没有返回值的分支，将导致未知错误。...1.8 不会被改变的引用传递入参使用const声明 等级：【要求】 说明：避免函数中对入参修改导致逻辑出错。 1.9 入参先于出参排列 等级：【要求】 说明：这样安排一般复合理解的需要。...实际上很多Windows API也是基于这样的规则设计的。...如果我们代码中使用该类函数，将导致在XP系统上运行出错（当然可以动态加载系统dll并寻址以解决该问题）。 1.12 禁止使用非安全函数 等级：【必须】 说明：以前一批老的C函数存在不安全隐患。...1.13 不要寄希望于inline声明 等级：【必须】 说明：VS平台上一个被声明为inline的函数并不一定会被内嵌到代码中，而是和普通函数一样。
但这并不是一种有效等级。 这些等级决定了会输出哪些日志，例如如果你设置了等级为 INFO，那么比 INFO 更「安全的」DEBUG 日志便不会输出。这通常表示了你希望该日志有多详细。...如果你还不知道，它就是程序出错时你看到的报错信息，类似下面这种你估计很熟悉了： Traceback (most recent call last): File "", line 1,...这在程序出错时是非常重要的，不然你都不知道哪里出错了。同样在日志中也是必须要记录的。...通常我们会使用 try/except 来捕获异常，并在 except 中记录一下，但如果我们只是使用 logging.error(msg) 来记录，那么 traceback 是不会输出的，这样一来就很不方便排错了...使用配置文件的方法（2 和 3）相比直接在程序中显示创建（1）有一些优势，例如配置和代码分离，非开发者也可以很容易地修改配置，也方便后人维护。
使用高切削速度可避免刀片上积屑瘤，积屑瘤会对表面产生负面影响。锋利的刀刃和轻巧的切削几何形状可降低涂抹倾向并防止刀刃损坏。...车削奥氏体不锈钢 材料分类：M1.x 和 M2.x 奥氏体不锈钢是最常见的不锈钢类型。该类别还包括超奥氏体不锈钢，即镍含量超过 20% 的不锈钢。...推荐的等级和几何形状是我们提供 CVD 和 PVD 等级的不锈钢。 对于间歇切割，或切屑锤击或切屑堵塞是主要磨损机制的情况，请考虑使用 PVD 等级。...机械强度越高，这些材料就越难加工，尤其是在热量产生、切削力和切屑控制方面。 推荐的等级和几何形状是我们提供 CVD 和 PVD 等级的不锈钢。 其他考虑因素： 使用冷却液来改善切屑控制并避免塑性变形。...，硅含量为 1-3%，碳含量超过 2%。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 支付风控涉及到多方面的内容，包括反洗钱、反欺诈、客户风险等级分类管理等。 其中最核心的功能在于对实时交易进行风险评估，或者说是欺诈检测。...由于反欺诈检测是在交易时实时进行的，在要求不能误拦截的同时，还有用户体验上的要求，即不能占用太多时间，一般要求风控操作必须控制在100ms以内，对于交易量大的业务，10ms甚至更低的性能要求都是必须的。...比如： 用户提现频次5分钟不能超过2次， 一小时不能超过5次，一天不能超过10次。 用户提现额度一天不能超过1万。...实践中，首先使用已知的规则来发现存在问题的交易，人工识别交易的风险等级后，把这些交易作为其它有监督学习的训练数据集。 三、决策树模型 风险评估从本质上来说是一个数据分类问题。...实际上，往往是互斥的，准确率高、召回率就低，召回率低、准确率高。如果两者都低，那就是模型不靠谱了。 对于风控来说，需要在保证准确率的情况下，尽量提高召回率。 那怎么发现实际的高风险人数呢？
在大多数情况下，限制会使道路被禁止选择，但限制也可以使道路被避免选择或优先选择。为必须遵守单行道规则的车辆(例如，非紧急车辆)查找解决方案时，应使用“单向”等限制属性。...事实上，方向 窗口中的全部指令都将显示时间。 时间 在此输入的值表示您要开始执行路径的时间。时间的默认值为 8:00 AM。 时间必须与日期相关联。...但是，如果今天是“星期一”，则将使用今天的流量数据得出解。可以对相对于当前时间的前六天进行求解。...当输出 shape 类型设置为无时，将不返回任何形状。 应用等级 如果网络数据集具有等级属性，则可在分析时使用该等级。使用等级的结果是，求解程序更偏好高等级的边而不是低等级的边。...(如果未选择自动显示方向，可在 Network Analyst 工具条上单击方向窗口按钮 来显示方向。) 累积选项卡 在累积选项卡中，可以选择网络数据集中要对路径对象进行累积的成本属性。
校验技术相对于镜像技术的优势在于节省大量开销，但由于每次数据读写都要进行大量的校验运算，对计算机的运算速度要求很高，必须使用硬件 RAID 控制器。...海明校验码和 异或校验是两种最为常用的数据校验算法。海明校验码不仅能检测错误，还能给出错误位置并自动纠正。...RAID等级 标准的RAID等级包含RAID0 、 RAID1 、 RAID2 、 RAID3 、 RAID4 、 RAID5 、 RAID6 七个等级，另外，也可以对单个RAID等级进行组合，形成RAID...RAID1由于是数据镜像，所以浪费了一张磁盘，并且写性能不好，读性能提升了。 RAID 2 RAID 2 称为纠错海明码磁盘阵列，其设计思想是利用海明码实现数据校验冗余。...RAID 6 等级是在 RAID5 的基础上为了进一步增强数据保护而设计的一种 RAID 方式，它可以看作是一种扩展的 RAID 5 等级。
2支撑技术 RAID 的两个关键目标是提高数据可靠性和 I/O 性能。磁盘阵列中，数据分散在多个磁盘中，然而对于计算机系统来说，就像一个单独的磁盘。...校验技术相对于镜像技术的优势在于节省大量开销，但由于每次数据读写都要进行大量的校验运算，对计算机的运算速度要求很高，必须使用硬件 RAID 控制器。...海明校验码和异或校验是两种最为常用的数据校验算法。海明校验码不仅能检测错误，还能给出错误位置并自动纠正。...RAID1由于是数据镜像，所以浪费了一张磁盘，并且写性能不好，读性能提升了。 RAID 2 RAID 2 称为纠错海明码磁盘阵列，其设计思想是利用海明码实现数据校验冗余。...RAID 6 等级是在 RAID 5 的基础上为了进一步增强数据保护而设计的一种 RAID 方式，它可以看作是一种扩展的 RAID5 等级。
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