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这个问答内容并不涉及云计算领域或其他相关技术领域的知识,因此无法给出完善且全面的答案。如果您有其他关于云计算或其他领域的问题,我将很乐意为您提供帮助。
标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归,拟合变量A关于变量B的函数 f(b),f(b)则表示在B的影响下A的理论取值,A-f(B)(A对f(b)残差)就可以去掉B变量对A变量的影响...对区间内的散点拟合一条曲线y=f(x)。拟合的直线反映直线关系,接近x0的点在直线的拟合中起到主要的作用,区间外的点它们的权数为零。 ...建议使用超过1000个数据点逼近, cell,如果通过kd树最大的点进行插值的近似。大于cell floor(nspancell)的点被细分。 ...扩增出来的扩增子的测序深度之间的差异,但不同的扩增子的扩增效率受到GC含量的影响,因此我们首先应该排除掉GC含量对扩增子深度的影响。...取残差,去除GC含量对深度的影响 #sustract the influence of GC resi <- log(RC_DT$RC+0.01)-predictions1 RC_DT$RC <- resi
通过paramiko模块ssh登录linux,然后用exec_command方法执行带有nohup的shell命令不生效,python脚本如下: import paramiko import time...\n和延时必不可少 补充知识:paramiko远程服务器nohup阻塞问题 一、需求描述: 需要来回切换多台服务器(脚本命令不太熟),就用了python的paramiko模块进行远程连接服务器,控制程序的停止和启动...,但是遇到会阻塞的任务时,就无法生效,找了很多方法,最后发现这个比较有效。...else: logger.info(f"服务器---{easy_conn.connect_host['ip']}暂时没有任务") easy_conn.quit() 以上这篇通过...python 执行 nohup 不生效的解决就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
为了保护版权或主张所有权,各种类型的可见水印被设计并通过alpha混合叠加在背景图像上。叠加可见水印被认为是对抗攻击者的一种有效的方法。然而,利用现代水印去除技术,水印图像很可能被转换为无水印图像。...最近,研究人员尝试通过深度学习方法以端到端方式解决盲水印去除问题。一些工作人员将水印去除问题表述为一个不定位水印的image-to-image的转换任务。...本文提出了一种新的基于自校准定位和背景细化的水印去除网络(SLBR),该网络包括一个粗度阶段和一个细化阶段。在粗度阶段,作者将水印定位和水印去除作为多任务学习框架中的两个任务。...掩膜解码器分支预测多尺度水印掩膜,通过掩膜引导的背景增强(MBE)模块为背景解码器分支提供指导,以更好地重建无水印图像。...3.1粗度阶段 在粗度阶段,作者采用U-Net 架构,通过跳路连接编码器和解码器特征,如图2所示。
Yang 参与讨论的一个问题。在这个问题下方,他回答道: 我们曾经开玩笑地说:下一个版本的 PyTorch 是用 Julia 编写的。...之所以废弃了 Lua Torch 而主要使用 Python 编写的 PyTorch,一个重要的原因是想利用 Python 庞大的生态系统。...上述两个特性的结合为用户提供了一个兼具动态语言灵活性(可扩展性)和静态语言性能(高效代码)的系统。 实际上这也是 PyTorch 一直追求的。...例如 Julia 经常称用户可以直接使用数学运算编写循环并将其编译为高效代码,而我们不需要尝试这样做,因为我们的内核非常复杂,在任何情况下都能实现最佳的低级别实现。 为什么不直接使用 Julia?...因为我们既想要 Julia 的愿景,也想要 Python 强大的生态系统。这个方向具有巨大的潜力,但我们也有很多要做的工作和许多未解决的设计问题。我对接下来的发展感到非常兴奋。
代码是如何腐烂的?这是一个很大的命题,因为这种腐化的代码样本可能会体现不同的特征。若要彻底总结,可能会又是一本《重构》。我自然没有这个能力和知识。好在有一个简便的说法,即可以诉诸于“破窗理论”的威力。...我曾经参与一个项目,在一次结对开发某个User Story时,从诸多测试代码(包括集成测试与验收测试)中,依然观察到了一些接近腐烂的代码坏味。这些代码虽然不是产品代码,但同样是我们交付工件的一部分。...我们需要单独剥离出数据准备的类,它即可以作为超类被集成测试类继承,也可以通过组合的方式被继承了JobLauncherTestUtils的测试子类所调用。这符合Bridge模式的设计原则。...之后,我们对Customer和Consent对应的数据准备类进行了相应的重构与修改,使得这些数据的准备更为内聚,并去除一些不必要的重复,使之更容易被重用。 ?...殊不知当我们开始对这种不够整洁的代码采取纵容态度时,就可能会是代码腐烂之始。一旦真正腐烂,就将积重难返,到了那时,我们就可能真正无能为力了。 你是否遭遇过这样的情形?
八月的第一周对于小编来说意义非凡,在VRPinea上线一周年之际,我们的办公室从无敌阳光花园房搬到了能俯瞰整个园区美景的豪华顶楼。每每小编在窗前眺望远方时,总有霸道总裁上身的感觉,仿佛拥有了全世界!...不过周五晚间AltspaceVR已经举办了告别晚会,看来帕胖并没有遵从广大网友们的意见。 自由的灵魂帕胖,总是能给一本正经的VR圈带来不一样的活力,接下来,让我们一起回顾本周的其它热点新闻。...该负责团队近期通过Facebook宣布为《Quill》推出了更新,包括一系列的优化和漏洞修复,以及全新的“quillistration”,名为“Left Brain – Right Brain”。...根据Valve Hardware&Software调查的最新数据,在Steam上使用Oculus Rift头显的用户增长了1.1%,占据Steam VR整体份额的35.67%。...而HTC Vive使用人数最多,占到SteamVR平台的60%。 VRPinea观点: Oculus虽然凭借夏季促销一路高走,但显然不能靠一味的降价来缩短和HTC Vive的差距。
《纽约时报》并不是第一个得出这一结论的企业机构:它的文章引用了麦肯锡咨询公司2011年的一份重大报告,其观点也得到了2012年瑞士达沃斯世界经济论坛题为“大数据,大影响”的官方报告的支持。...大数据出错的新案例可谓层出不穷——比如Facebook算法明显帮助俄罗斯通过针对性的假新闻影响美国总统大选的结果。...Facebook以往主要通过用户有没有点赞来估量他们对特定的帖子是否有兴趣。...要不是大数据的魔法,学生特定学年异常的测验分数会非常惹眼。任何评估那些测验的聪明人,都不会认为它们能够很好地反映学生的能力,更不用说教他们的老师了。...但是,通过增加更多的指标,它理论上能够更加接近于形成可给用户展示他们最想要看到的帖子的算法。 这种做法的一个弊端在于,它难度大,成本高昂。
论文不可复现(甚至学术造假)是人品的问题,但赚不赚钱不是评价量化论文的标准。 只要论文中的假设及实证能对我们带来一些启发,这就是一篇有用的论文。即使前面是一滩浑水,我们Quant也唯有不断前进。...如下图所示,很少有金融领域的出版物提出所谓的negative结果(即不“支持”零假设的结果)。...假设研究人员从20个变量开始,并通过一些互动变量(变量1 x变量2)和(变量1 x变量3)进行实验。...我们并不是在 10 年前就预见到了 PE、ROE、EPS 会有效并在过去的 10 年里使用它们;而是在已经知道市场在过去 10 年是如何展开的前提下,通过 empirical data analysis...如果资管行业奖励那些通过回测得出不错结果的研究,那么,我们就创造了一种不良的风气,这种风气会让一些人篡改数据,从而产生一个看似不错的策略。
一个被广泛接受的答案是:通过检测它的形状。...我们用风格转换来创造它们:如果输入的是一张大象皮肤的照片,而不是一幅画,那么用梵高风格的照片来“画”一只猫也可以用大象的纹理来创造一只猫。...使用这样的图像,我们现在可以通过观察来自深度神经网络的分类决策来研究形状或纹理偏差(以及人类的比较)。考虑一下这个类比:我们想知道某人是说阿拉伯语还是汉语,但我们不被允许和他们交谈。我们能做什么?...类似地,如果我们给深度神经网络输入一张形状和纹理冲突的图像,我们可以通过观察是神经网络是利用形状还是纹理识别的物体(即,是否它认为大象纹理的猫是一只猫还是一只大象),来找出神经网络说的是哪种“语言”。...通过简单地关注物体的形状而不是容易扭曲的纹理,这个基于形状的网络是第一个接近一般的,人类水平的噪声鲁棒性的深度神经网络。 在人类视觉感知和人工智能的十字路口,灵感可以来自这两个领域。
,如果纯粹就是为了挣钱华为公司肯定不是今天的这个样子,毕竟以华为公司的体量和业绩在如果放在股市上将是多大的市值。...华为完全靠的自己的双手创造财富,没有资本市场助力只能靠自己,于是为了拧成一股绳任正非老爷子只保留股份的百分1.4,剩下的全部分给员工,所以说华为员工全民持股是不夸张的,在和平时期不见得有多大的威力,但在危机时刻一定会挺身而出...,所以这次华为公司内部迸发出强大的战斗力,由于半导体人才的不足,很多都是一个人顶三个人来用,华为大厦几乎彻夜亮着灯,由于晚间担心华为员工加班打不上车,很多民众自发开车过去送华为的员工回家,事情发展到今天的这个地步...,这在华为公司完全不存在这种风险,看似很傻的一直大笔的投入资金实际上换来的是本质的改变,华为5G技术就是这么一点点的积累起来的,而且华为公司的工资在很多关键岗位出奇的高,但公司看到的是员工产生的经济效益...几乎全球的科技公司都在研究学习华为的模式,但真正落实到位几乎没有,因为需要一个有格局的领导人并且这个领导人不是专门为了挣钱而做企业,能做到这点的企业家在全球范围也是少的可怜。
美国的大学是出了名的累,有许多在国内和美国都读了大学的同学都觉得美国大学要比国内的大学压力大得多,从其他西方国家来美国读书的朋友也有了同样感受。...网上流传着一张哈佛大学凌晨4点图书馆爆满人的照片,但人们不知道的是,美国大多数其他大学也是这样。下面几副图为我拍的不同日期的宾大学生通宵奋战的照片(宾大的图书馆和自习室多为24小时的)。...(补充:这篇文章发布以后很多人指出哈佛的照片是假的,但无论如何,宾大的照片是我真实拍的,相信哈佛凌晨4点就算不是照片里这样,实际情况也不会相差太远。) ? 哈佛大学凌晨4点 宾夕法尼亚大学实拍: ?...熬夜最痛苦的不是你通宵了一个晚上以后,发现太阳已经升起了,而是当你走在回去睡觉的路上时,有人跟你说“Good morning”。这时,你的一天才刚刚结束,而别人新的一天已经开始了。...其中蓝线代表长度,黑色的细点代表后来补觉的时间长度(通常是下午没课的时候补),每一列代表两个小时。炒股的同学应该能认出来这是一幅竖着的股市K线图。 ? 没了。
毕竟,在不知道容器是什么的情况下谈论容器编排器(Kubernetes)是没有意义的:) ? 容器 “容器”是一个用来存放你放入的所有物品的容器。 像应用程序代码,依赖库以及它的依赖关系一直到内核。...不仅可以分发应用程序的二进制/代码,还可以以实用的方式交付运行应用程序所需的整个环境,因为可以将容器构建为非常小的单元。解决“在我的机器上工作”问题的完美解决方案。...控制管理器:这是一个控制循环,它监视集群的状态(通过调用API服务器来获取此数据)并采取措施将其置于预期状态。 ? kubelet:是工作节点的心脏。...它通过放大新的ReplicaSet和缩小(最终删除)现有的ReplicaSet来提供滚动升级。 Service ? ?...进入一个浮动平台,所有数据包都通过该平台流入集群 入口控制器是与外界联系的单点,可以与集群中运行的所有服务进行对话。这使我们可以轻松地在单个位置设置安全策略,监视甚至记录日志。
从最早的辟谣文出现到这条微博的发布,时间跨度长达四年。更离谱的是,通过在微博的简单搜索,我们又发现在2019年2月,这条不实信息以“全新版本”再次传播。...基于上述现象,学者们意识到发布一篇事实核查文章并不是治理虚假信息的终点,即便是已被核查过的消息,也有继续传播的风险。...2 问题建模与已有工作 已核查消息的检测被形式化为一个信息检索问题,即用待测消息(Claim)作为Query,到核查文章库中检索相关文章(Documents/Articles),通过检索结果的匹配程度...这里使用的检索库包含的是事实核查文章,而不是以往收集的不实信息原文,一方面是出于泛化性考虑,因为消息表述变化可能很大(如上文的例子中,7年后传播是同一说法的全新版本);另一方面是因为核查文章本身还可以起到提供人可理解的解释...初始化:PMB的初始化是通过对Claim与Sentence Embedding之间的部分残差进行聚类完成的。
然而在当前用于训练的硬件中,以 GPU 为例,它执行程序时的基本单元,即每个 warp 包含 32 个线程(threads),因此如果你的批规模不是 32 的整数倍,将会导致效率降低,所以现行的模型通常都采用...(1706.02677) 值得一提的是,Yann LeCun 对于增加批量持有强烈反对态度,他曾经在今年 4 月份转发一篇支持小批量的论文称,「用巨型批量做训练有害健康……选择 32 而不是 1 做批量只能说明我们的硬件很差劲...传统的记忆机制每次只要访问存储数据的表中的一个值,但是以注意力机制为代表的软记忆机制则需要对表内的所有值进行加权平均。...相比于特定运算的加速,当前问世的或已经进入开发周期后段的深度学习 ASIC 更强调数据流与存储的优化。...在上述的五个部分里,无论模型采用什么结构、技巧,作出这些决策都仍然是人类的工作。而在元学习的设想里,人类的决策工作进一步被大量的计算和机器自动完成的实验所替代。
背景 线上工程启动日志,跑着跑着突然不动了,也没报错,看起来一切正常 日志中的循环有4次,但是只执行了几次就停止了,根据日志来看,执行到第3次循环的时候,就没有日志了,那肯定是在里面卡死了 分析 相比以前可用...,启动时加用了一个@postconstruct注解的方法,所以,这个类是通过主线程加载的,先看main线程的堆栈信息 堆栈信息 命令jps拿到pid,在通过jstack -l > temp.txt 目前
代码也跟苹果一样,会发生代码腐烂。坏的代码就跟坏的苹果一样,会更容易发生腐烂、腐烂得更快。工作时间久了,关注的角度从个人变成了团队整体。我就会想:代码腐烂是否真的不可避免?...但是有些人能力就是差一些,很难写出这么好的代码。 简单地说,希望通过某些流程规范去完全避免代码腐烂,那是不可能的。注意,我这里说的是「完全避免」是不可能的。...无论你做得多好,你的系统可能两三年后就需要做一次重构,这太正常了。但我们可以通过一些流程规范,去减缓这种代码腐烂的发生。 弄清楚我们的目标是完全消灭代码腐烂,还是减缓代码腐烂,这非常重要。...看看这种实现方案是否有问题,是否有更好的实现方式? 通过技术方案评审,我们基本上可以避免出现大的需求问题,并且能确保需求改动能符合原有的系统设计。...总结 代码腐烂是不可避免的,几乎所有系统都在发生不同程度的代码腐烂,大多数系统在两三年后就要做一次重构。我们能做的只是减缓代码腐烂的速度,让系统能够撑得更久。
我相信大脑使用了很多局部小的目标函数,它不是一种端到端的系统链,通过训练来优化目标函数。...要记住,大脑分享知识不是通过共享权重,而是通过共享从输入到输出的功能,利用提取来传递知识。 2 人脑尖峰神经元 vs....通常我会说不,我不想试图从研究中赚取额外的钱,但那次学校骗了我钱的经历,让我想找一些其他的方式来赚钱。 Abbeel:当时的拍卖会是一种怎样的场景?...Abbeel:最近谷歌的PaLM模型展示了它是如何对笑话的机制进行有效解释的。这似乎是对语言非常深刻的理解。 Hinton:不,它只是在重新排列训练中的单词。...但当你醒来时,你只记得你醒来时做的梦的最后一分钟,我认为这是一个比其他任何睡眠理论都更可信的睡眠理论。如果把这一刻记忆去除,就能解释为什么,整个系统就会崩溃。
我相信大脑使用了很多局部小的目标函数,它不是一种端到端的系统链,通过训练来优化目标函数。...要记住,大脑分享知识不是通过共享权重,而是通过共享从输入到输出的功能,利用提取来传递知识。 人脑尖峰神经元 vs....通常我会说不,我不想试图从研究中赚取额外的钱,但那次学校骗了我钱的经历,让我想找一些其他的方式来赚钱。 Abbeel:当时的拍卖会是一种怎样的场景?...Abbeel:最近谷歌的PaLM模型展示了它是如何对笑话的机制进行有效解释的。这似乎是对语言非常深刻的理解。 Hinton:不,它只是在重新排列训练中的单词。...但当你醒来时,你只记得你醒来时做的梦的最后一分钟,我认为这是一个比其他任何睡眠理论都更可信的睡眠理论。如果把这一刻记忆去除,就能解释为什么,整个系统就会崩溃。
EasyCVR能够兼容海康、大华的私有SDK,同时也具备GB28181、Ehome协议的级联、语音对讲等特点,有的项目中设备通过国标GB28181协议接入EasyCVR后,部分设备是显示通道数为0,表明接入的通道并没有上线...一般这种问题的原因有两点,一种是设备没有发送catlog消息给EasyCVR的服务端,这样EasyCVR获取不到设备的通道,从而不显示,可以通过抓包来看是否是该种情况导致的问题。...第二种原因则是设备发送了catlog消息,但是显示的总数和实际传过来的不相同,导致通道上不来,这个通常需要去日志里面检查。 从以上日志可以看到设备端发过来的总数是11个,实际上传上来的就1个设备。...而EasyCVR和EasyGBS是必须要总数和实际传上来的通道数相同才能够显示的,这样更符合国标的标准,也更加方便后续的信令交互。...此外,遇到这两种情况一般都是较为老旧的设备,需要通过设备去处理,因此在该问题中我们推荐客户先恢复出场设置,之后重新配置下通道,测试一下能否上线,如果仍不能上线,则需要联系厂商去更新下固件或者升级下设备的国标服务
一个优秀的程序员的效率会是一个普通的程序员的十倍之上。一个卓越的程序员的效率会是一个普通程序员的20-100倍。这不是夸张 — — 1960年以来的无数研究都一致的证明了这一点。...软件遵循熵的定律,跟其它所有东西一样。持续的变更会导致软件腐烂,腐蚀掉对原始设计的完整性概念。...软件的腐烂是不可避免的,但程序员在开发软件时 没有考虑完整性,将会使软件腐烂的如此之快,以至于软件在还没有完成之前就已经毫无价值了。软件完整性上的熵变可能是软件项目失败最常见的原因。...(第二大 常见失败原因是做出的不是客户想要的东西。)软件腐烂使开发进度呈指数级速度放缓,大量的软件在失败之前都是面对着突增的时间要求和资金预算。...他们最重要的程序都是在淋浴时、睡梦中写成的。因为这最重要的工作都是在远离键盘的情况下完成的,所以软件工程不可能通过增加在办公室的工作时间或增加人手来加快进度。
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