学完数据库基础知识，要想更深入地了解数据库，就需要学习数据库进阶知识，今天我们就先来聊一聊慢SQL查询那些事儿。
【新智元导读】百度IDL研究员徐伟、余昊男、张海超提出了一个新的框架，通过多任务强化学习和零数据学习，让智能体在没有先验知识的情况下，自己学会了结合语言和视觉两种信号在迷宫中导航并定位物体。这项研究是百度在通用AI研究中交互式学习上的突破，有助于研发在现实世界中完成任务的机器人。 论文下载地址：https://128.84.21.199/pdf/1703.09831.pdf 百度这次开发的AI需要完成的任务是在二维迷宫里找东西，但与以往大多数研究让AI自己去探索新环境不同，百度研究人员使用了一个“教练”算法
摘要 Simple features是一种在计算机中编码矢量空间数据（点、线、面等）的标准化方法。sf包在R语言中引入了simple features对象，它基本具备和sp、rgeos、rgdal一样的矢量空间数据处理能力。本文主要描述此包的基本功能，其在R语言诸多扩展生态系统中的地位，以及在连接R语言与其他空间计算系统中的潜在价值。
今天开始学习我自己总结的 Java-学习路线 中的《SSM整合》，小简从 0 开始学 Java 知识，并不定期更新所学笔记，期待一年后的蜕变吧！
"URL=http://xxx.xxx.x.xx:1600/ditui/agentshop",
借书卡在正常的CRUD操作的基础上，我们还需要注意一些特殊的情况。查询信息的时候。如果是管理员则可以查询所有的信息，如果是普通用户则只能查看自己的信息。这块的控制在登录的用户信息
为了致敬中国数据库从业者一起走过的半个世纪，腾讯云 TVP《技术指针》与《明说三人行》策划了【中国数据库前世今生】系列记录片。此部纪录片共分为五期，时间跨度从上世纪八十年代至本世纪二十年代，涵盖五个十年。从 80 年代到 20 年代，每期将深入探讨该时代下的数据库演变历程，以及这些大趋势下鲜为人知的小故事。以下为 90 年代纪录片正片。----
博客中大量介绍了将Ubuntu等Linux系统借助机器人操作系统ROS实现机器人控制设计开发和物联网功能案例，并可基于OpenAI等实现人工智能相关训练。
选自ruder.io 机器之心编译 参与：机器之心编辑部 对于如何使用深度学习进行自然语言处理，本文作者 Sebastian Ruder 给出了一份详细的最佳实践清单，不仅包括与大多数 NLP 任务相关的最佳实践，还有最常见任务的最佳实践，尤其是分类、序列标注、自然语言生成和神经机器翻译。作者对最佳实践的选择很严格，只有被证明在至少两个独立的群体中有益的实践才会入选，并且每个最佳实践作者至少给出两个参引。作者承认这份清单并不全面，比如其不熟悉的解析、信息提取等就没有涉及。机器之心对该文进行了编译，原文链接请
作为信息抽取的一项基本任务，命名实体识别（NER）近年来一直受到研究人员的关注。该任务一直被作为序列标注问题来解决，其中实体边界和类别标签被联合预测。英文 NER 目前的最高水准是使用 LSTM-CRF 模型实现的（Lample et al., 2016; Ma and Hovy, 2016; Chiu and Nichols, 2016; Liu et al., 2018），其中字符信息被整合到词表征中。
launch文件可以同时配置和启动多个ros节点。ROS2中的launch文件可以用Python、xml、yaml来写。
github中navigation2，按照官网流程说明配置安装，文档更新较快，为避免误导，不再赘述。
D2-Crud 是一套基于Vue.js 2.2.0+ 和 Element UI 2.0.0+ 的表格组件。 D2-Crud 将 Element 的功能进行了封装，并增加了表格的增删改查、数据校验、表格内编辑等常用的功能。大部分功能可由配置 json 实现，在实现并扩展了 Elememt 表格组件功能的同时，降低了开发难度，减少了代码量，大大简化了开发流程。
论文：VISUAL SEMANTIC NAVIGATION USING SCENE PRIORS
本文介绍了基于内外存数据结构的三维空间数据的高效关联规则挖掘算法。该算法使用一种改进的时空关联规则挖掘算法，同时利用了三维空间数据的特点和内外存数据结构的优势，提高了算法的效率。具体来说，该算法首先利用外存数据结构将三维空间数据转换为二维数据，然后利用内存数据结构进行关联规则挖掘。实验结果表明，该算法在处理大规模三维空间数据时具有较好的效率和准确性。
发现和利用环境中的因果结构是智能体面临的一大关键挑战。这里我们探索了是否可通过元强化学习来实现因果推理（cause reasoning）。我们使用无模型强化学习训练了一个循环网络来求解一系列包含因果结构的问题。我们发现，训练后的智能体能够在全新的场景中执行因果推理，从而获得奖励。智能体可以选择信息干预、根据观察数据得出因果推论以及做出反事实的预测。尽管也存在已有的形式因果推理算法，但我们在这篇论文中表明这样的推理可以由无模型强化学习产生，并提出这里给出的更多端到端的基于学习的方法也许有助于在复杂环境中的因果推理。通过让智能体具备执行——以及解释——实验的能力，本研究也能为强化学习中的结构化探索提供新的策略。
摘要 模型无关的强化学习被成功应用于许多难题，最近还被用于处理大型神经网络策略和价值函数。然而，模型无关的算法的样本复杂度往往限制了它们在硬件系统中的应用，尤其是使用高维函数逼近器时。本文中，我们对算法和表示进行了探索，降低对连续控制任务的深度强化学习的样本复杂度。我们还提出了两个补充技术，用于提高这些算法的效率。首先，我们推导出一个连续变量的Q-learning算法，我们称为归一化优势函数 (NAF), 将它作为更常用的策略梯度和评估-决策 (actor-critic) 方法的替代品. NAF表征允许我们
前面写了对话系统中的SLU之领域分类和意图识别、槽填充、上下文LU和结构化LU、对话状态追踪（DST）、以及NLG，今天更新任务型对话系统中的DPL。DPL也叫DPO（对话策略优化），跟DST一样，DPL也是对话管理（DM）的一部分，而DM是任务型对话中至关重要的一部分。说个非严格的对比：如果把对话系统比作计算机的话，SLU相当于输入，NLG相当于输出设备，而DM相当于CPU（运算器+控制器）。
选自ruder.io 作者：Sebastian Ruder 机器之心编译 参与：李泽南、黄小天 在开始你的研究之前，了解目标领域中最重要的研究方向是很重要的任务。本文中，德国海德堡大学的计算语言学在读博士 Sebastian Ruder 为我们介绍了 NLP 领域里最具潜力的几个研究方向。 目录 独立于任务的 NLP 数据增强 用于 NLP 的 few-shot learning 用于 NLP 的的迁移学习 多任务学习 跨语言学习 独立于任务的架构提升 当开始新领域的研究时，你会发现寻找引人注目的主题并学
【新智元导读】这里是近5年100篇被引用次数最多的深度学习论文，覆盖了优化/训练方法、无监督/生成模型、卷积网络模型和图像分割/目标检测等十大子领域。重要的论文能够超越其应用领域让人获益。新智元在每个领域都选择了一篇论文重点介绍，这将是你纵览深度学习研究绝好的开始。 这里是100篇被引用次数最多的深度学习论文，从海量的相关论文中脱颖而出。无论其应用领域是什么，都值得一读，而在其各自的领域，它们是必读之作。 此前已经有一些很棒的深度学习论文的榜单了，比如说Deep Vision和Awesome Recurre
文章很长，高低要忍一下，如果忍不了，那就收藏吧，总会用到的 萝卜哥也贴心的做成了PDF，在文末获取！ 如何使用列表和字典创建 Series 使用列表创建 Series 使用 name 参数创建 Series 使用简写的列表创建 Series 使用字典创建 Series 如何使用 Numpy 函数创建 Series 如何获取 Series 的索引和值 如何在创建 Series 时指定索引 如何获取 Series 的大小和形状 如何获取 Series 开始或末尾几行数据 Head() Tail() Take()
上一篇介绍了Eloquent的migrations和Scheme Builder功能，本文介绍Eloquent最重要的Model。
SQL 最强大的功能之一就是能在数据检索查询的执行中联结（join）表。联结是利用 SQL 的 SELECT 能执行的最重要的操作，很好地理解联结及其语法是学习SQL的一个极为重要的组成部分。另外聚集函数也可以在联结中进行使用。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
来源：PaperWeekly 作者：王凌霄 本文共2434字，建议阅读5分钟。 本文为大家分享了73篇论文，介绍深度学习的方法策略以及关键问题分析。 这两天我阅读了两篇篇猛文 A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning 和 Deep Reinforcement Learning: An Overview，作者排山倒海的引用了 200 多篇文献，阐述强化学习未来的方向。 论文：A Brief Survey of Deep Reinforcement Lear
本文共2434字，建议阅读5分钟。 本文为大家分享了73篇论文，介绍深度学习的方法策略以及关键问题分析。
这里是以微妙做单位进行休眠的。 假设有1000张火车票，一共四个接口在抢，最后我们要看到什么现象呢？ 因为多个线程进行交叉执行。 多个线程交叉执行本质：就是让调度器尽可能的频繁发生线程调度与切换。 线程一般在什么时候发生切换？当时间片到了，来了更高优先级的线程，线程等待的时候。 那么线程是什么时候检测上面的问题？是从内核态切换到用户态的时候，线程要对调度状态进行检测，如果可以，就直接发生线程切换。
做Java的项目的时候，发现大多数的项目的数据库都是使用Mysql，就看看跟SQL server有什么区别，发现大区别没有，SQL语言类似的，并不像SQL server使用T-SQL语言
作者：Ting-Wu Chin、Ruizhou Ding、Diana Marculescu
作者：Shaohui Lin、Rongrong Ji、Feiyue Huang 等
所有的实现都能够快速解决 Cart Pole (离散动作)、 Mountain Car (连续动作)、 Bit Flipping(动态目标的离散动作) 或 Fetch Reach (动态目标的连续动作) 等任务。本 repo 还会添加更多的分层 RL 算法。
所有的实现都能够快速解决 Cart Pole (离散动作)、 Mountain Car (连续动作)、 Bit Flipping (动态目标的离散动作) 或 Fetch Reach (动态目标的连续动作) 等任务。本 repo 还会添加更多的分层 RL 算法。
深度强化学习已经在许多领域取得了瞩目的成就，并且仍是各大领域受热捧的方向之一。本文推荐一个包含了 17 种深度强化学习算法实现的 PyTorch 代码库。
使用jsp、php、asp或者后来的struts等等的朋友，不一定知道什么是模版，但一定很清楚这样的开发方式：
在此之前呢，先推荐大家去读一下一篇新的文章LS-GAN（Loss-sensitive GAN）[1]。
最近组织了源码共读活动，大家一起学习源码，每周学习200行左右的源码，已进行到13期。于是搜寻各种值得我们学习，且代码行数不多的源码。
对于一列或多列中出现倾斜值的表，可以创建倾斜表（Skewed Tables）来提升性能。比如，表中的key字段所包含的数据中，有50%为字符串”1“，那么这种就属于明显的倾斜现象；于是在对key字段进行处理时，倾斜数据会消耗较多的时间。
作者：付祥，现居珠海，主要负责 Oracle、MySQL、mongoDB 和 Redis 维护工作。
选自arxiv 作者：Deepak Pathak 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 ICLR 2018将于今晚正式开始，机器之心带你抢先一睹这篇来自UC Berkeley的Oral论文。目前模仿学习依赖于专家监督来学习模仿什么以及如何模仿。作者寻求可替代的范式，其中智能体只需知道要模仿什么，然后自主学习如何模仿。该方法是 zero-shot 的，因为在训练或者推理任务演示的时候，智能体从未接触专家如何执行任务的信息。 研究者在两个实际环境中测试了该 zero-shot 方法：分别是使用
流行学习自从2000年在Science上被提出来以后，就成为了机器学习和数据挖掘领域的热门问题。它的基本假设是，现有的数据是从一个高维空间中采样出来的，所以，它具有高维空间中的低维流形结构。流形就是一种几何对象（就是我们能想象能观测到的）。通俗点说就是，我们无法从原始的数据表达形式明显看出数据所具有的结构特征，那我把它想象成是处在一个高维空间，在这个高维空间里它是有个形状的。一个很好的例子就是星座。满天星星怎么描述？我们想象它们在一个更高维的宇宙空间里是有形状的，这就有了各自星座，比如织女座、猎户座。流形学习的经典方法有lsomap、locally linear embedding、laplacian eigenmap等。
业务发展好了，肯定会有一些国际业务，会用到全球底图，但是又想国内的又想用国内的，本文就结合openlayers中的tileUrlFunction加以简单实现。
作为将模糊的图像变清晰的神奇技术，图像超分辨率技术在游戏、电影、相机、医疗影像等多个领域都有广泛的应用。在这篇文章中，微软亚洲研究院的研究员们为你总结了图像超分辨率问题中的主流方法、现存问题与解决方案。微软亚洲研究院在图像超分辨率领域的相关技术也已在顶级会议发表，并转化入 PowerPoint 产品中，我们将在后续文章中为大家解读。
为Domain Model添加约束 前一部分, 我们已经把数据库创建出来了. 那么我们先看看这个数据库. 可以在项目里面建立一个database.sql, 并且建立一个数据库连接的profile(参考
选自arXiv 机器之心编译 机器之心编辑部 近日，一篇题为《Training RNNs as Fast as CNNs》的 arXiv 论文通过有意简化状态计算并展现更多的并行性而提出了一个替代
摸索单细胞转录组数据分析这两年，我遇到过太多的CNS文章及综述，但只有本文被我安排给了所有人进行翻译，本译文来自于最优秀的学习者，最开始在不到3000粉丝的单细胞天地公众号发布，却喜获近5000的阅读量。
这两个部分的综合调查致力于一个计算框架，最常见的名称是超维计算和向量符号架构(HDC/VSA)。这两个名称都指的是一系列计算模型，这些模型使用高维分布式表示，并依靠其关键操作的代数属性来结合结构化符号表示和矢量分布式表示的优点。HDC/VSA家族中值得注意的模型是张量积表示、全息简化表示、乘加置换、二进制喷溅码和稀疏二进制分布表示，但还有其他模型。HDC/VSA是一个高度跨学科的领域，涉及计算机科学、电子工程、人工智能、数学和认知科学。这一事实使得对该地区进行全面的概述具有挑战性。然而，由于近年来加入该领域的新研究人员激增，对该领域进行全面调查的必要性变得极其重要。因此，在该领域的其他方面中，第一部分调查了重要的方面，例如:HDC/VSA的已知计算模型和各种输入数据类型到高维分布式表示的转换。本调查的第二部分[Kleyko et al., 2021c]致力于应用、认知计算和架构，以及未来工作的方向。这份调查对新人和从业者都有用。
一、书籍 Deep learning (2015) 作者：Bengio 下载地址：http://www.deeplearningbook.org/ 二、理论 1.在神经网络中提取知识 Distilling the knowledge in a neural network 作者：G. Hinton et al. 2.深度神经网络很易受骗：高信度预测无法识别的图片 Deep neural networks are easily fooled: High confidence predictions for u
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