整理自网络（博客园，CSDN） 精确覆盖问题的定义：给定一个由0-1组成的矩阵，是否能找到一个行的集合，使得集合中每一列都恰好包含一个1 例如：如下的矩阵 ?...行分别对应矩阵1中的第2、4、5行 列分别对应矩阵1中的第1、2、4、7列 于是问题就转换为一个规模小点的精确覆盖问题 在新的矩阵中再选择第1行，如下图所示 ? 还是按照之前的步骤，进行标示。...因为精确覆盖问题的矩阵往往是稀疏矩阵（矩阵中，0的个数多于1），Dancing Links仅仅记录矩阵中值是1的元素。...没有太多的道理，大师认为这能解决问题，实际上是解决了问题） Ans：Ans数组，在求解的过程中保留当前的答案，以供最后输出答案用。...Links是如何求解精确覆盖问题 1、首先判断Head.Right=Head？
今天我遇到了一个奇怪的问题，那就是在一个Vue2项目中，执行npm run build打包，等待数秒后，可以看到完整的文件被打包，但是卡在了最后一步dist目录这里。...不光我是这里，同事那边试过了也不行，以前从来没有遇到过的。于是我针对这个诡异的问题，做出了一些的尝试。...这种方法试过了，还是卡在最后一步不动了，如下图所示。 npm run build打包生成环境 既然npm run build:test不行，那就试试npm run build吧。...回退vue.config.js配置文件 这个文件里面写了很多webpack相关的打包配置，如果是这个配置文件出了问题，那么打包的问题很可能就是这个导致的，因为一开始打包都是正常的。...总结 有时候遇到一些奇怪的问题，不太好描述，也没法从搜索引擎找到合适的答案。这时候需要从多个角度进行思考尝试，逐一排查，最终找到问题的解决办法。
为了测试自己的想法，赫尔曼利用（Naive Bayes Classifier）了解雷根斯堡大学5个月的匿名DNS数据，该数据覆盖了上千名用户。...在包含3800名学生的样本中，“行为链”从IP地址准确识别了86%的用户。当覆盖的用户量提高到1.2万名时，精确率甚至高达76%。 害怕被“暴露”怎么破？ ...许多网站生成独特的DNS检索模式，在这种模式下，请求或多或少会被识别。对5000个维基百科条目、Heise 上6200个新闻帖子和排名前10万的网站分析后，赫尔曼发现大多数页面显示出了独特的需求模式。...赫尔曼断言执法机构在使用DNS记录、IP地址记录和行为链重构更详细的浏览历史，远比用户预期的更详细。 频繁刷新用户的IP地址 赫尔曼写到，ISP频繁刷新用户的IP地址可以改善该问题。 ...ISP每小时更换IP地址一次，重构的失败率为45%。5分钟更换一次，精确率降低到31%，如果不活动的时间足够长，路径就会消失。
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】这个模型只用了64个例子，就在自然问题上达到了42%的准确率，并且超过了5400亿参数的PaLM。...论文链接：https://arxiv.org/abs/2208.03299 检索增强模型 众所周知，世界知识对于自然语言处理来说是一个特别棘手的挑战，模型不仅需要理解任务的要求和如何产生输出，还必须存储和精确回忆大量的信息...架构 Atlas遵循文本到文本的框架，也就是说，系统会得到一个文本查询作为输入，并生成一个文本输出。 例如，在回答问题的情况下，查询与问题相对应，模型需要生成答案。...其中，ProoFVer的架构采用的是一个用句子级注释训练的检索器，并提供与FEVER一起发布的维基百科语料库，而Atlas则是从CCNet和陈旧（2021年12月）的维基百科中检索。...作者还就训练这种检索增强模型时，哪些因素是重要的提供了详细的分析，并证明了Atlas的可更新性、可解释性和可控制性能力。
前 言 为了检测图片是否对焦，现代消费类相机使用复杂的相位检测电路和专用传感器。但是拍摄后如何确定拍摄的照片是否对焦。...拥有这些测量信息可以在很多方面提供帮助（选择序列中的最佳图片、控制电动镜头、清晰的延时视频等等）。 在我们的例子中，拉普拉斯变换虽然不是完美的解决方案，但可以区分相同场景的聚焦帧和模糊帧。...虽然很难描述拉普利亚函数的作用，但您始终可以在维基百科页面上阅读更多详细信息。 我将再次使用 OpenCV 来解决这个问题。让我们捕获短视频剪辑并运行脚本来查看结果。...脚本的方式是在底部显示带有质量栏的视频文件，并保存带有数值结果的文本文件以供进一步分析。 实现与代码 注意底部的红色条表示对焦质量 整个剪辑分析表明，该功能可以非常精确地区分是否对焦。...不幸的是，在极端条件下很难确定模糊程度。 为了显示焦点/模糊随时间的分布，我使用了 LibreOffice 图形函数。下面是帧数表示的视觉模糊。
，但它包罗万象却又会引起一些小问题，例如很多句子或说法提供不了引用出处。...另一方面，有时候天空并不一定是蓝色的——所以或许我们还是需要一个引用？ 将这个问题扩大到整个百科全书的规模可能会变得难以应付。...预测句子引用的原因 更进一步，我们希望模型提供引用原因的完整解释。我们首先使用 Amazon Mechanical Turk 设计了一个众包实验，用来收集引用的理由，并将其作为标注。...我们将会使用这些跨语言模型来量化维基百科不同版本中未经验证的内容的比例，并将引文的覆盖范围映射到不同的文章主题，以帮助编辑者识别那些非常需要添加高质量引用的地方。 我们计划尽快提供这些新模型的源代码。...这篇论文最近被 The Web Conference 2019 接收，它的补充材料详细分析了引用政策以及我们用于模型训练的所有数据。
，比如属于汽车） 3.选出大约 100 个类别作为模型的类别系统，然后优化对类别的选择，以便让它们可以完全覆盖到任何实体。...这一步就把前面的几步联系起来了，维基百科的链接可以把单词映射到一个实体，然后从第二步知道每个实体的类别，第三步选出了这个分类系统里面要用的类别。...一些类别分辨的例子 「蓝莓是一种可以食用的水果，又属杜鹃花科越橘属植物产出。」 ?...学习一个好的类别系统 我们希望学到最好的类别系统和参数，这样才能让分辨单词的准确率最大化。可能的类别种类组合有无数多种，找到一个精确解似乎难以实现。...下一步研究 OpenAI 表示自己的这项研究和以往尝试解决这个问题的方法有许多的不同，他们也很感兴趣分布式表征的端对端学习相比他们开发的基于类别推理的系统最好能有什么样的表现。
CoQA 的另一个重要特征便是，该数据集从 7 个不同的领域收集而来，包括儿童故事、文学、中学和高中英语考试、新闻、维基百科、Reddit 以及科学，同时，最后的两个领域被用于做域外评估。...来自微软亚洲研究院的最先进的组合系统「BERT + MMFT + ADA」实现了 87.5％的域内 F1 精度和 85.3％的域外 F1 精确度。...最后，我们可以结合这两个事实来得出最初问题的答案：「Yahoo！创立于加利福尼亚州」。...也就是说，这些问题要求问答系统能够筛选大量的文本文档，从而找到与生成答案有关的信息，并使用其找到的多个支持性事实来推理出最终答案（见下面的例子）。 ?...显而易见，对于大家通过推理多个从维基百科上收集而来的事实便能尝试回答的所有有趣问题，这些桥接问题可能无法完全覆盖。
这些选择包括: 构建向量数据库 数据选择 嵌入模型 索引类型 找到高质量、能精确符合应用程序需求的数据非常关键。如果数据不够准确，检索过程就可能返回无关的结果。...让我们逐一查看，以了解它们的益处。 上下文相关度 任何 RAG 应用第一步是检索；为验证检索质量，我们要确保每个上下文块与输入查询相关。...为验证应用的准确性，我们应将回复分为独立语句，并在检索上下文中独立查证每个语句的证据支持。 答案相关度 最后，我们的回复仍须有助于回答原始问题。...从维基百科加载数据 要构建向量存储，我们首先需要加载数据。这里，我们使用 LlamaIndex 中的数据加载器直接从维基百科加载数据。...值得注意的是，幻想不一定与事实上错误；它仅指模型在无证据支持下作答。 此外，我们还发现不相关答案的例子。 理解性能 按索引类型 本例中，索引类型对速度、标记使用或评估没有明显影响。
问题分为四类，即单跳、自动生成、多答案和双跳。特别是，单跳问题已经手动标注，只需一个维基百科文章就能回答它们。自动生成的问题与单跳问题类似，但由自动模型生成。...多答案问题可以由一系列术语回答，但始终指代单一细粒度实体。最后，双跳问题需要两个检索步骤来回答。数据集还附带了一个由2M维基百科文章组成的知识库，适用于回答数据集问题。...除了图像-问题-答案三元组之外，还提供了一个由6M维基百科实体组成的知识库。在实验中，作者考虑了一个随机提取的100k实体子集，作者确保其中包含与数据集问题相关的11k个实体。...特别是，作者包括了MME [9]的结果，它包含覆盖14个不同任务的图像-问题对，分为两个宏观类别（即认知和感知）、MMMU [47]它由来自不同大学教材和在线课程的可能的多个选择题和开放式问题组成，MMBench...关于评估指标和样本数量的更多详细信息可以在各数据集的原论文中找到。
如果你是在不需要那么精确的场景，那么可以使用这种 IEEE-754 标准逼近的近似小数，如果你需要很精确的场景，那么就不要用这种了。...但是这种设计并不适用所有的场景，我们来看一个维基百科的例子： 我们有有一个 useracct 表，也就是维基百科的用户，它包含 userId 和 userName；然后有 pages 表，存储了维基百科数据...对于维基百科 OLTP 业务场景举几个例子，这些场景都只会修改或者查询表中很少的数据： 查询某一个维基百科词条，这样就是查询 pages 以及 revisions 表。...这些是运行时间很短的简单操作，只在数据库中读取或写入一些值。 对于维基百科 OLAP 业务场景的一个例子是查看上个月来自于 .gov 的用户不同登陆次数，这种就会扫描表中的大部分数据。...但是这种存储不太适合 OLAP 的场景，还是用前面提到的维基百科的例子，查看上个月来自于 .gov 的用户不同登陆次数，这个查询不能走索引，我们需要遍历这个表的所有页，过滤 hostname 是.gov
还有一些区域更大的情况，比如一个省，湖北省： ? 或者一个湖，太湖： ? 最后在举一个 polygon 的例子。...最后是 polygon,它包含了以上2个 loop。 ? 三. RegionCoverer 核心算法 Covering 的实现 这一章节详细分析一下 Covering 是如何实现的。...RegionCover 可以被抽象成这样一种问题，给定一个区域，用尽可能精确的 Cell 去覆盖它，但是个数最多不要超过 MaxCells 的个数，问如何去找到这些 Cell ？...这个问题就是一个近视最优解的问题。如果想最精确，方案当然是边缘部分全部都用 MaxLevel 去铺（Level 越大，格子越小）这样就最精确。...最后的最后就是推荐2个网站，这也是微博上提问问到最多的。 第一个问题是：系列文章里面的 S2 Cell 都是怎么画出来的？
这里的原因是，使用缓冲区移除，漏洞程序就开始使用非预期数据覆盖安全数据，之后会调用它们。如果这些发生了，覆盖的代码会是和程序的预期完全不同的东西，这会产生错误。...这里是来自 Apple 的一个图片： 这里第一个例子展示了可能的缓冲区溢出。...这里是来自维基百科的图片： 虽然缓冲区溢出需要更详细的分析，读取越界和 Heartbleed 超出了本书的范围。...如果你对它们感兴趣，这里是一些不错的资源： Apple 的文档 维基百科：缓冲区溢出词条 维基百科：NOP 垫 OWASP：缓冲区溢出 heartbleed.com 内存截断 内存截断是一种技巧，用于通过使代码执行一些不常见或者非预期的行为...这对于管理自己的内存的低级语言是有问题的。 现在，对于 Web 应用，当 Web 应用和库、外部 API 以及其它用 C 写成的东西交互的时候，这就有关系了。
所以如果你代码稍作修改，就会发现有问题： >>> round(11.245, 2)11.24 先放大再缩小 这种文章稍微好一点，知道多举几个例子： ?...在Python 3下面， 1.125在精确到两位小数以后是 1.12。 他举的例子，在Python 3中先放大再缩小，也并不总是正确。...因为在Python 3里面， round对小数的精确度采用了 四舍六入五成双的方式。 如果你写过大学物理的实验报告，那么你应该会记得老师讲过，直接使用四舍五入，最后的结果可能会偏高。...那么会不会有人进一步追问一下，如果Decimal接收的参数不是字符串，而是浮点数会怎么样呢？...最后，如果有同学想知道为什么0.125和0.375能被精确的储存，而1.115、11.245不能被精确储存，请在这篇文章下面留言，如果想知道的同学多，我就写一篇文章来说明。
动态的、免费的、可自由访问和编辑的多语言百科全书的 Web 2.0 知识库系统，它是互联网中公开的、用户可自由编辑的知识库，并且具有覆盖面广、结构化程度高、信息更新速度快和开放性好等优势。...本文结合具体实例深入分析 Selenium 技术，通过 3 个基于 Selenium 技术的爬虫爬取维基百科、百度百科和互动百科消息盒的例子，从实际应用中来学习。...头条百科中实体“Python”的页面信息如上图所示。 2 用 Selenium 爬取维基百科 2.1 网页分析 本节将详细讲解如何利用 Selenium 爬取云冈石窟的第一段摘要信息。...3 用 Selenium 爬取百度百科 3.1 网页分析 本节将详细讲解 Selenium 爬取百度百科消息盒的例子，爬取主题为10个国家 5A 级景区，其中，景区名单定义在 TXT 文件中，然后再定向爬取他们的消息盒信息...不同于前面两种方法，头条百科可以设置不同词条的网页 URL，再到该词条的详细界面爬取信息。
维基百科[1]是这样解释 Fuzzing 的： Fuzzing or fuzz testing is an automated software testing technique that involves...我们已经很好地覆盖了各个控制器的单元和端到端测试。添加模糊测试将进一步扩展测试的范围到以前没有覆盖的场景和有效负载。...如果你看一下notification-controller 的相关 PR[5]（pull request），你就会更详细了解这些，例如 fuzzing for all notifier。...（如果你好奇的话，我们可以推荐 Jay Conrod[8] 关于 Go 的新 fuzzing 系统内部原理的博文！） 这个问题[9]跟踪关于 Flux 转向原生 fuzzing 的情况。...参考资料 [1]维基百科: https://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzing [2]谷歌的开源软件连续模糊测试: https://github.com/google/oss-fuzz
源自变色龙的灵感 在实际应用中，我们经常会面临各种类型和领域的不同工具，比如来自Hugging Face和GitHub的开源模型、像谷歌和必应这样的网络搜索服务、维基百科等知识库、生成式人工智能模型、Python...Chameleon模型的一大优势在于为用户提供了丰富的灵活性，只需提供语言描述，就能让大型语言模型与外部工具协同工作，覆盖多种类型和技能维度。...此外，还可以构建“解答生成（Solution Generator）”工具，它能指导大型语言模型充分利用输入问题、上下文信息和历史工具执行的中间结果，生成多步且详细的解答。...如下图的例子所示，回答ScienceQA中的问题需要使用各种知识、工具和技能，例如图像描述、文本检测、知识检索、在线资源搜索，以及视觉推理。 这要求模型具备包括视觉和语言推理在内的组合能力。...最后，模型根据输入问题和执行之前工具得到的中间结果得出最终的答案。 第二个问题涉及到识别图像中的动物并回答环境适应性的问题。
同一份报告还提到，Netflix 没有透露其各种数据指标的详细信息。 那么，如何客观地评估这种爆炸性的受欢迎现象，尤其是相对于其他广受好评的热门节目？...type=3 收集数据 识别最相关的数据是关键的第一步。...维基百科有多种语言版本，对应同一主题的文章不一定是精确的翻译，而是由使用特定语言的用户社区从头开始编写的。...英语通常被认为是一种国际交流语言，世界上许多人把它作为一种重要的第二语言。维基百科英文版的页面通常也是最详细和完善的。因此，除了阅读母语文章外，国际读者还会查看其英文版本以获取更多信息。...以下函数查找时间序列中的最高峰值及其发生日期： 这可用于创建要在主图中使用的峰值点标记图： 最后，我创建了本文开头的数据可视化： 真正的大片 《鱿鱼游戏》确实像 Netflix 和媒体宣称的那样在全球范围内大受欢迎
来自维基百科。软件设计方法涵盖了；范式、模型、框架、方法论，主要活动包括建模、测试、工程、开发、部署、维护。来自维基百科的软件设计涵盖信息介绍。...在维基百科中有不少 DDD 非常好的资料，其中一个是关于事件风暴的，讲解了执行战略设计中风暴模型的步骤。 有了这基础认知，接下来我们通过《大营销项目》从需求到设计，一步步了解系统的领域驱动设计。...以客户或使用者的观点撰写下有价值的功能、引导、框架来与使用者进行互动，进而推动工作进程。可以被认为是一种规格文件，但更精确而言，它代表客户的需求与方向。...其实大多数领域事件一个人都可以想到，只是有些部分小的场景和将来可能产生的事件不一定覆盖全。所以要通过产品、测试、以及团队的架构师，一起讨论。 像是整个大营销的抽奖会包括如图所列举的事件。...6.2 流程设计 流程设计，就是更详细的设计了。每一步要调用到哪个系统，哪个接口，要执行什么动作就全部都有了。 五、工程实现 DDD 的战略设计做完，划分出领域边界以后。接下来就是要执行战术和战役了。
所以如果你代码稍作修改，就会发现有问题： >>> round(11.245, 2)11.24 先放大再缩小 这种文章稍微好一点，知道多举几个例子： ?...在Python 3下面， 1.125在精确到两位小数以后是 1.12。 他举的例子，在Python 3中先放大再缩小，也并不总是正确。...因为在Python 3里面， round对小数的精确度采用了 四舍六入五成双的方式。 如果你写过大学物理的实验报告，那么你应该会记得老师讲过，直接使用四舍五入，最后的结果可能会偏高。...那么会不会有人进一步追问一下，如果Decimal接收的参数不是字符串，而是浮点数会怎么样呢？...最后，如果有同学想知道为什么0.125和0.375能被精确的储存，而1.115、11.245不能被精确储存？请看这篇文章《一日一技：为什么浮点数在计算机中可能不准确？》
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