循环list中的所有元素然后删除重复 public static List removeDuplicate(List list) { for (int i = 0; i < list.size(...list.clear(); list.addAll(newList); System.out.println( " remove duplicate " + list); } 4.把list里的对象遍历一遍
当我们安装一款软件的时候，这款软件的一些快捷方式可能被设置到开始菜单的“常用应用”区域。但是，如果是“卸载”快捷方式被“钉”到该区域，就会造成非常不好的体验。...一种解决方案就是，不将“卸载”快捷方式放到开始菜单的“普通区域”。很多应用都是使用这种方式。 另一种就是如何将该项从“常用应用”区域删除。...以下是测试代码： // RegExplorerUserAssist.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。...ERROR_SUCCESS ) { DeleteValue(hTestKey, L"\\360安全中心\\360安全卫士\\360安全卫士.lnk"); } return 0; } 有一点需要说明...如果想将方案移植到XP上，使用相同的方法应该可以得出注册表路径。
这两天碰见一个比较紧急的生产问题，由于还在处理中，所以暂时不能给出整体描述，但其中涉及的一个问题就是删除一张大表中的过期历史数据，针对不同的类型的表可能有不同的解决方法，比如若是按照时间做的分区表...，drop partition删除分区的操作可能是效率最快的、最简单的，若是一张普通表则需要有一些索引键值为删除条件，但需要注意的是最好做批量删除，且一次删除量不要太多，因为delete操作会将数据前镜像保存在...删除历史数据可以使用存储过程，也可以写一个程序来做，区别是存储过程是直接在数据库中操作，少了客户端和数据库交互的环节，若是需要一些复杂的校验逻辑，可能写程序要更方便一些，但也不是绝对的，可能有人认为存储过程更好...这篇文章中(http://blog.csdn.net/xyjnzy/article/details/6194177)还介绍了另一种更精细的方法，判断日志是否已经归档了，避免数据删除快于日志归档的速度，如果发现尚未完成切换...以上只是提供了删除历史记录的一种存储过程操作的方法，以及针对我的需求做的一些改进，至于会采用何种方法，可能还会根据得到的信息，有其他需要改进的地方，可能还会使用程序的方法，可能会使用这种存储过程，待完成后会再做总结了
一种线上数据库清理数据的方法 01 场景分析 今天下午，开发的同事提来一个需求，需要在线上要删除一些数据记录，简单看了看数据的分布，大概是要删除数据表中的两千七百多万条记录，数据表的总记录是两千八百多万...这里将实际的应用案例简单重构为以下方法： mysql> select date,count(*) from test.tbl_a group by date; +----------+------...以下是操作方法，需要注意的是，应用下面的操作方法的前提是： 要删除的数据占了数据表中的绝大部分。...，但是实际上不是这样的，这一套操作可以帮我们节省好几分钟时间，对线上业务的影响也更小，原因如下： 我们使用create table as的方法创建剩余的数据表，这种方法使我们仅对数据表中的少部分数据进行了操作...第二个特点给我们提供了一种思路，在一个很着急的业务中，要使用一个表的时候，往往不给我们留充足的时间备份表，如果我们想要删除一个大表里面的数据，而且需要进行相关备份，我们可以通过rename操作迅速处理，
近期在深度学习领域的研究聚焦于通过展示带噪点和清晰的图像示例对来训练神经网络修复图像。然后 AI 系统学习如何弥补差异。新方法的不同之处在于，它仅需要两张都带噪点的输入图像来训练。...在没有展示无噪点图像的情况下，这个 AI 系统也可以移除照片上的失真、噪点、颗粒，并自动增强照片。 ?...[神经网络] 与利用清晰样本的最先进方法相当——使用完全相同的训练方法，并且在训练时间或表现上通常没有明显的缺点。」...为了测试系统，他们在三个不同的数据集上验证了神经网络。 该方法甚至可以应用在核磁共振图像（MRI）的增强上，可能为医学成像的大幅改进开辟一条康庄大道。 ?...我们展示了该技术在图像噪声去除、合成蒙特卡罗图像降噪以及从欠采样输入重建核磁共振扫描中的应用，所有这些都是基于仅观察损坏的数据。
为了满足这些需求，本文提出了一种快速、高效的池化方法SoftPool，softpool可以以指数加权方式累加激活。与一系列其他池化方法相比，SoftPool在下采样激活映射中保留了更多的信息。...更精细的下采样导致更好的分类精度。在ImageNet上，对于一系列流行的CNN架构，用SoftPool替换原来的池化操作可以带来1-2%的一致性精度提升。SoftPool在视频数据集上的动作识别。...为了简化符号这里省略通道维数，并假设R是与考虑的二维空间区域的激活相对应的索引集。对于大小为k×k的池化kernel定义 。池化操作的输出为 ，对应的梯度用 表示。...权重与相应的激活值一起用作非线性变换。较高的激活比较低的激活占更多的主导地位。因为大多数池化操作都是在高维的特征空间中执行的，突出显示具有更大效果的激活比简单地选择最大值是一种更平衡的方法。...为了适应这些输入，可以通过在内核中包含一个额外的维度对SoftPool进行扩展；对于一个具有 维度的输入激活映射 ，以T为时间范围，将二维空间核区域R转换为三维时空区域，其中三维空间在时间维度上运行
因此，本文将指出一种通用的数据仓库分层方法，具体包含如下内容： 介绍数据分层的作用 提出一种通用的数据分层设计，以及分层设计的原则 举出具体的例子说明 提出可落地的实践意见 0x01 数据分层？...如下的右图，在不知不觉的情况下，我们可能会做出一套表依赖结构混乱，甚至出现循环依赖的数据体系。 ? 因此，我们需要一套行之有效的数据组织和管理方法来让我们的数据体系更有序，这就是谈到的数据分层。...，能够减少极大的重复计算 统一数据口径：通过数据分层，提供统一的数据出口，统一对外输出的数据口径 复杂问题简单化：将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层解决特定的问题 0x02 一种通用的数据分层设计...比如APP层，基本是完全为应用来设计的，很易懂，DWS层的话，相对来讲就会有一点点理解成本，然后DWM和DWD层就比较难理解了，因为它的维度可能会比较多，而且一个需求可能要多张表经过很复杂的计算才能完成...0xFF 总结 数据分层的设计，在某种程度上也需要通过数据命名来体现，本文的核心在于讲解数据分层的思想和方法，后面会有单独的文章来分享该如何根据数据分层来设计数据表的命名规范。
： 方法一：粗略法 为了能快速验证数据解析、跑通整个过程，可以先使用粗略的方法获取数据。...在我们这边的应用中，与算法所需的时序要求有冲突了，所以只能再想想其它方法。下面看看方法三。 方法三：时间戳法 这种方法需要明确每一帧数据包含有什么数据，以及数据输出的频率是多少。...在相同的线程挂起时间情况下，先把用于uart_read接收数据的buffer设置得稍微大一点，看每一次最多能读取到多少个字节得数据以及读完一帧数据需要读几次串口数据。...方法可能很多，我们先看一下正点原子的解析方法： ? ? ? 大概分为两步，第一步先获取逗号的位置确定某个需要解析地字段，然后再将相应字段的字符串数据转换成数字。...这里分享一种简单实用的解析方法，思路与上面差不多，但是相对比较简单清晰些： static bool gps_gga_data_parse(st_gps_gga_def *out_data, char *
为了让模型能够快速适应这样的数据变化，现在，来自伯克利和斯坦福的研究人员，提出用元学习的方法来解决这个问题。 还获得了李飞飞的点赞转发。 ?...但在伯克利和斯坦福的这项研究中，研究人员引入了自适应风险最小化（ARM）框架，这是一种用于学习模型的问题公式。 ARM问题设置和方法的示意图如下。 ?...在具体方法的设计上，研究人员主要基于上下文元学习和基于梯度的元学习，开发了3种解决ARM问题的方法，即ARM-CML，ARM-BN和ARM-LL。 ?...归纳的方法有两种： 通过一个单独的上下文网络 在模型自身中采用批量归一化激活 在基于梯度的方法中，一个未标记的损失函数L被用于模型参数的梯度更新，以产生专门针对测试输入的参数，并能产生更准确的预测结果。...优于基线方法 所以，自适应风险最小化（ARM）方法效果究竟如何？ 首先，来看ARM效果与各基线的对比。 ?
今天来看一下使用的文章，主要的内容是移动机器人用于电梯场景中下，对电梯按钮进行角点检测，并对透视畸变自动去除。整体思路将深度学习方法和传统方法相结合，实现了较好的性能。...该算法首先利用DeepLabv3 +模型和Hough变换方法获得按钮分割结果和按钮角点检测结果，然后利用标准按钮角点的像素坐标作为参考特征来估计摄像机运动以校正透视畸变，因此该算法对于去除图像上的异常值和噪点更加鲁棒...本文工作的关键思想是提出一种新颖的算法，可以根据检测结果自动去除此类透视畸变，帮助提高按钮识别精度。 ? 角点检测方法包括两个部分。...而每个按钮角点的顺序是事先定义好的，以方便透视失真去除算法。其顺序如下图所示。 ? 本文方法：透视失真去除PERSPECTIVE DISTORTION REMOVAL 1、符号定义 ? ?...实验与结果 在本节中，DeepLabv3+模型在一个大规模的测试数据集上进行了实验，该数据集包含了2000张电梯按钮图像的高质量像素级annotations。
我们知道现实中的数据通常是杂乱无章的，需要大量的预处理才能使用。Pandas 是应用最广泛的数据分析和处理库之一，它提供了多种对原始数据进行预处理的方法。...需要注意的是，管道中使用的函数需要将数据帧作为参数并返回数据帧。...： 需要一个数据帧和一列列表 对于列表中的每一列，它计算平均值和标准偏差 计算标准差，并使用下限平均值 删除下限和上限定义的范围之外的值 与前面的函数一样，你可以选择自己的检测异常值的方法。...这里需要提到的一点是，管道中的一些函数修改了原始数据帧。因此，使用上述管道也将更新df。 解决此问题的一个方法是在管道中使用原始数据帧的副本。...但是，管道函数提供了一种结构化和有组织的方式，可以将多个功能组合到单个操作中。 根据原始数据和任务，预处理可能包括更多步骤。可以根据需要在管道函数中添加任意数量的步骤。
1.创建一个测试计划，将我们所使用的数据库驱动包导入。...2.添加一个线程组，并设置我们的虚拟用户数、启动时间、和循环次数 3.创建一个线程，并在线程下面，创建一个JDBC Connection Configuration ,设置相关信息。...variable name必须填写 4.创建一个JDBC Request.我们需要对数据库做插入操作。...（详细设置，看截图上的说明）variable name必须填写，必须与上一步的一样 5.添加监听器，我们这里选择添加“图形结果”和“查看结果树”，点击菜单栏上的“启动”--->运行。...查看我们的运行结果。 在测试的过程中，通过数据库命令，可以查看当前数据库插入了多少数据
从头分析原始测序数据，探寻新的基因。 SRA数据库为科研人员提供了一个强大的数据资源，有助于推动生命科学领域的研究进展。...今天，我们想给大家分享的是另一个自认为比较便捷，适用且快速的SRA 数据集下载方法，关键还是免费使用的（其实，就是通过链接直接使用idm软件下载的一种方式）！喜欢的家人们记得收藏哈！...今天的分享就到这里了，内容很简单，希望我小小的分享能给您的科研道路带去一点余光！...SRA API：SRA数据库可能还提供了直接的API接口，允许用户通过编程方式提交和检索数据。具体的API文档和使用方法可以在NCBI的官方网站上找到。...使用这些API时，用户需要遵守NCBI的使用条款和数据使用政策。具体的API使用方法和参数可能会随时间更新，因此建议直接查阅NCBI提供的官方文档或资源链接以获取最新信息。
1.创建一个测试计划，将我们所使用的数据库驱动包导入。 ? 2.添加一个线程组，并设置我们的虚拟用户数、启动时间、和循环次数 ?...4.创建一个JDBC Request.我们需要对数据库做插入操作。（详细设置，看截图上的说明）variable name必须填写，必须与上一步的一样 ?...5.添加监听器，我们这里选择添加“图形结果”和“查看结果树”，点击菜单栏上的“启动”--->运行。 查看我们的运行结果。 ? ? 在测试的过程中，通过数据库命令，可以查看当前数据库插入了多少数据
一种快速安全的改名方法 #!.../bin/bash # 假设将cuijianzhe数据库名改为solo # MyISAM直接更改数据库目录下的文件即可 password='12345678' mysql -uroot -p$password...$table" done 这里用到了 rename table,改表名的命令，但是如果新表名后面加数据库名，就会将老数据库的表移动到新的数据库，所以，这种方法即安全，又快速。...---- 标题：修改数据库名的一种方法 作者：cuijianzhe 地址：https://solo.cjzshilong.cn/articles/2020/08/23/1598183218602
非物质资源的转换关系：参与者之间的交往、信息的交换等。 空间关系：城市之间的关系，迁入和迁出。 职位的升迁，地位的变动。 关系网络分析方法 要分析关系网络，从了解一些基本概念开始。...1、“图”的概念 为方便计算机处理关系网络，在计算机理论中，把关系网络抽象为“图”的概念。这里的“图”不是图形，也不是照片，而是一种数据结构。...再说说点的权重，权重是表示点的重要程度的另一种方式。权重有很多种评价方式，可以用点的某项属性度量值为权重，例如：注册资本等。也可以用某种算法求出点的权重，例如：PageRank。...6、模块化 模块化（Modularity）是关系网络分析中用于分析网络结构的一种方法。...7、K-Core 一个图的k-Core是指反复去除“度”小于k的节点后，所余下的子图，所有的节点度数都为k。K-Core算法是简化复杂网络并得到核心子网络的算法之一，其简单有效可以运用到很多领域。
在进行机载LiDAR点云数据组织时，涉及到二维元胞数组的构建。...二维元胞数据组织，即将点云在XOY平面上进行规则格网划分，每个格网内存储相应的点云数据，便于后续数据处理操作，如查找近邻点操作、数学形态学滤波，均涉及到点云格网化。...在这里，主要介绍使用一种vector的二级指针编写数据组织函数。...PointPutIntoGrid(fileName,arr); cout << "在格网"<< Value1 << "行" <<"," 的点如下...特别注意： 在进行编写点云数据组织函数时，不要再次重新分配内存，否则会报错。但是在main()函数中，则是需要对函数指针进行内存分配的 有问题请指出，同时欢迎大家关注微信公众号,积极分享投稿！
他的pytorch代码很简单： 实验 该论⽂仅仅在CV数据集上做了⼤量实验证明其有效性，⽽在NLP上并没有实验，下⾯介绍该⽅法在NLP数据集的有效性。...： 第⼀次提出在基于transformer上做Mixup 得出数据量越⼩性能提⾼的幅度越⾼的结论 模型构建 其中的Mixup公式没什么⼤的变化： 实验 在全量数据的实验情况如下： 探索⼩数据（...⾮全量数据）下的Mixup的情况： 所以，可以看出Mixup⽅法对于低资源的数据提⾼是挺⼤的。...实验 其中，有⼏个重要的参数需要说明⼀下: s: sub-sequence的⻓度⼤⼩ n: 该sub-sequence中有⽤标签（o为⽆意义标签）数据量 r: 选取数据集⽐例 alpha: Mixup...label： 总体的计算公式为： 实验 在⼤量数据集上的性能展示： 总之，感兴趣的小伙伴可以在自己数据集上赶紧复现一下原始的Mixup看看效果如何。
所以我们使用RDD的map方法来填充我们每一行的数据并把这一行数据转换成Row对象。...所以在这里我分别用一个随机生成String类型的类和随机生成int类型的类来填充数据。 最后使用RowFactory.create方法来把这两个数据生成一个Row。...map方法其实就是让使用者处理每一行数据的方法， record这个参数就是把行数据作为参数给我们使用。 当然这个例子里原始RDD的每一行都是当初生成List的时候初始化的index序号。...当然也许有些同学会认为我只是测试功能么，又不是测试算法的处理性能，没必要使用那么大的数据量。 我们用小一点的数据，比如一百行的数据就可以了。...而且大数据测试还有另外一种场景就是数据监控， 定期的扫描线上数据，验证线上数据是否出现异常。 这也是一种测试场景，而且线上的数据一定是海量的。 废话不多说，直接看下面的代码片段。
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