文章目录 前言 一、打开需要进行版权标注的类 二、进入配置页面 三、编辑配置信息 四、测试 总结 ---- 前言 我们在使用 IDE——Ecilpse 进行开发,需要注明版权信息的时候,如果不更改默认设置的话...,在注释块 @author 的内容就是电脑系统默认的,例如下图所示。...说明:${user}属性默认取值是我们本地管理员的 user 信息。 例如联想电脑默认取 lenovo。我们将${user}属性更改为我们需要标注的作者信息即可。 ?...---- 总结 本文我们掌握了如何在 Eclipse 中修改注释的版权信息,这样我们就无需每次手动去调整了。那么同学,你是否会在 IDEA 里面修改注释的版权信息呢?...若有其他问题、建议或者补充可以留言在文章下方,感谢大家的支持!
在处理一些英文姓名时,经常会发现,excel表中的大小写和Power BI中的不一样,这篇文章简单说明一下: 如上图所示,在pq中处理数据时大小写是与excel完全一致的,但是加载到报表中就会发现已经发生了变化...它看到的第一个名称是第 1 行,ID 1:"San Zhang"。它将该值存储在一个列表中,用于跟踪 Name 的唯一值。...然后,它将 ID 和对"San Zhang"的引用存储在 Names 列表中,并继续执行第 2 行。 对于第 2 行,它会看到另一个名字:"Sure Liu"。...它将它与已经存储在名称列表中的内容("San Zhang")进行比较,忽略大小写,并发现它不一样。...在Power BI的引擎处理过程中,AaBaCcDd和aaBbCcDd完全是一回事,根本解决不了问题。 那么问题来了: 如果我们想让a和A分别按照原先的大小写进行显示,该如何做呢?
今天在学习redis的时候,发现vim打开redis.conf配置文件的时候,#注释起来的代码是蓝色的,阅读起来很不方便。 ? ?...于是我研究了一下,发现SecureCRT中注释的颜色还是可以更改的,方法如下: 1.在根目录下执行 vim ~/.vimrc 如果没有 .vimrc 文件就直接新建一个 2.在这个文件中追加一行代码
本文将详细解析YashanDB的核心技术特性及其在云原生场景中的应用潜力,旨在为数据库管理员、系统架构师和开发人员提供深入的技术洞察和实践指导。...其中,动态的资源调度和故障自动恢复机制,符合云原生中的高可用和无单点故障设计原则。...安全体系与合规保障在云原生架构中,数据安全和访问控制尤为重要。YashanDB提供完善的安全模型,包括用户管理、基于角色的访问控制(RBAC)、基于标签的行级访问控制(LBAC),保障权限细粒度管理。...结论随着云计算和容器技术的广泛应用,数据库在云原生环境中的角色愈加重要。...YashanDB在持续创新的技术支持下,具备了良好的适应性和扩展性,将成为企业云原生战略中不可或缺的关键组件。
数据库的选择在物联网应用中显得尤为重要。YashanDB作为一款高性能、灵活可扩展的数据库,在面对物联网应用时展现出其独特的技术优势和广阔的前景。...这一特性使得YashanDB在物联网应用中能够有效应对实时数据要求,确保数据的高效存取。数据管理与存储物联网应用产生的数据具有实时性、多样性和高频率的特点。...MVCC机制保证了在高并发场景下,设备间的数据访问不会因锁争用而导致性能下降,保持数据一致性和系统响应速度。数据安全性与可靠性在物联网场景中,数据安全和隐私保护是重要考虑因素。...数据加密YashanDB支持使用透明数据加密(TDE),在数据存储过程中自动加密数据,确保存储在磁盘上的数据在保护的同时不影响读取性能。2....结论与建议展望未来,YashanDB在物联网应用中的前景非常广阔。其可扩展的架构、高效的存储引擎和强大的事务处理能力,都使其成为满足物联网数据管理需求的理想选择。
YashanDB是一种新兴的数据库技术,结合了传统数据库和现代云计算、大数据处理的优势。到2025年,YashanDB在智能制造中的应用前景可以从以下几个方面进行分析:1....实时数据处理:在智能制造中,实时监测和分析生产线的数据是至关重要的。YashanDB可以支持高并发的写入和快速查询,使得制造企业能够实时地获取生产状态、设备健康信息等,从而及时调整生产策略。3....安全性与隐私保护:数据安全在智能制造中非常重要。YashanDB可以集成多层次的安全机制,确保公司机密数据的安全,满足行业标准和法律法规的要求。6....用户友好的分析工具:YashanDB可能会附带一些用户友好的数据可视化和分析工具,使得技术人员和管理层可以轻松访问和理解数据,做出更为准确的决策。...总的来说,YashanDB在智能制造中的应用前景非常广阔,能够为制造企业提供强大的数据支持,推动生产效率的提升和智能化转型。
作者:潘与其 - 蚂蚁金服前端工程师 - 喜欢图形学、可视化 在之前数据瓦片方案的介绍中,我们提到过希望将瓦片裁剪放入 WebWorker 中进行,以保证主线程中用户流畅的地图交互(缩放、平移、旋转)。...但是本文介绍的针对 Polygon 要素的文本标注方案,将涉及复杂的多边形难抵极运算,如果不放在 WebWorker 中运算将完全卡死无法交互。...path=/story/textlayer--polygon-feature 首先我们来看看如何确定一个多边形的文本标注锚点,即难抵极的计算方法。...在我们的例子中,当主线程请求 WebWorker 返回当前视口包含的数据瓦片时,WebWorker 会计算出瓦片包含的 Polygon 要素的难抵极,不影响主线程的交互: // https://github.com...因此 Mapbox 的做法是合并多条请求,在主线程中维护一个简单的状态机: /** * While processing `loadData`, we coalesce all further
一、介绍 目的:在Unity场景中制作一个天空盒。 软件环境:Unity 2017.3.0f3,VS2013。...参考 skybox 二、自制一个天空盒 1,创建一个材质material 2,更改属性为Skybox/6 Sided,并且把六个面的图片都选好 三、修改天空盒 在菜单栏Window属性下,选中Lighting
AIGC在虚拟现实中的应用前景 引言 随着人工智能生成内容(AIGC)的快速发展,虚拟现实(VR)技术的应用也迎来了新的契机。...在本文中,我们将详细探讨AIGC在虚拟现实中的应用前景,介绍其核心技术、实际应用场景、技术实现方式及相关代码示例。...AIGC在VR中的核心应用技术 生成对抗网络(GAN):GAN可以用于生成虚拟场景中的细节,例如建筑物、植被和其他环境元素,使得虚拟场景更具真实感。...AIGC在VR中的应用场景 1. 动态场景生成 通过AIGC,VR中的场景可以根据用户的行为和偏好动态生成。...高效的实时生成:随着硬件性能的提升和生成算法的优化,AIGC有望实现真正的实时内容生成,从而进一步提升VR的沉浸感和交互性。 结论 AIGC在虚拟现实中的应用前景广阔,为VR体验带来了更多的可能性。
如何优化医疗行业数据的查询速度与处理效率一直是数据库技术应用中的关键问题。医疗行业数据量庞大且结构多样,涵盖患者信息、医疗记录、影像资料等多类型数据,需要高并发、高可靠的数据库系统支持。...本文基于数据库技术行业标准,深入分析YashanDB在医疗行业的数据管理优势,为医药大数据的高效存取与处理提供技术方案。...实施基于角色和标签的访问控制,加强医疗数据访问权限管理,实现信息安全合规。开启透明加密及网络加密功能,防范数据泄露风险。启用审计功能,针对关键操作、权限更改实施全流程审计,满足医疗合规要求。...结论随着医疗数据规模的持续增长与复杂度提升,基于YashanDB的数据库解决方案以其灵活的部署架构、多样化的存储引擎、高效的SQL优化器、强大的事务与高可用机制,以及完善的安全合规性功能,展现出广阔的应用前景...在医疗行业数字化转型和智慧医疗建设的推进中,YashanDB将发挥关键支撑作用,助力医疗机构实现数据驱动的高效运营和科学决策。
或者是创建DataFrame,然后通过某种方法更改每列的类型?理想情况下,希望以动态的方式做到这一点,因为可以有数百个列,明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...,它的dtype为object: ?...)的列将被单独保留。...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法,用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。...']}, dtype='object') >>> df.dtypes a object b object dtype: object 然后使用infer_objects(),可以将列’a’的类型更改为
在之前的博客中,我讨论了如何审计分类数据查询。本篇将介绍如何审计对机密数据所做的数据更改。...特别是对于可能具有数据访问权限但通常不应查看某些数据的管理员。 敏感数据可以与带有标签的数据穿插在一起,例如 公开 未分类 其他 当然,您可以在MySQL Audit中打开常规的插入/更新/选择审计。...但是在这种情况下,您将审计所有的更改。如果您只想审计敏感数据是否已更改,下面是您可以执行的一种方法。 一个解决方法 本示例使用MySQL触发器来审计数据更改。...mysqld]中启用启动时的审计并设置选项。...在这种情况下,FOR将具有要更改其级别数据的名称,而ACTION将是在更新(之前和之后),插入或删除时使用的名称。
BOSHIDA DC电源模块在新能源产业中的应用前景随着新能源产业的不断发展,DC电源模块的应用前景越来越广泛。...下面就让我们一起来了解一下DC电源模块在新能源产业中的应用前景。一、 太阳能领域DC电源模块在太阳能领域的应用越来越广泛。...因此,DC电源模块在太阳能发电系统中具有非常重要的作用。二、 风能领域DC电源模块在风能领域的应用也非常广泛。在风力发电系统中,风能转化为机械能,再通过风力发电机转化为电能,但其输出电压不稳定。...因此,DC电源模块在风能发电系统中也具有非常重要的应用前景。三、 储能领域DC电源模块在储能领域的应用也非常广泛。在储能系统中,需要将稳定的交流电源转化为可靠的直流电源输出,以便进行电能的存储和分配。...同时,将存储的电能再通过DC电源模块进行反向变换,转化为实际使用的交流电源。因此,在储能领域中,DC电源模块也具有非常重要的应用前景。总结,DC电源模块在新能源产业中的应用前景非常广阔。
随着数字化时代的推进,海量数据的实时处理成为企业和行业竞争的关键。然而,传统数据库系统在性能瓶颈、数据一致性和扩展性等方面存在一定的限制,难以满足复杂实时分析和高并发事务处理的双重需求。...本文面向数据库管理员、系统架构师及应用开发人员,系统阐述YashanDB在实时数据处理中的关键技术优势及应用前景,旨在增强读者对该数据库系统的理解,并促进其在实际业务中的有效应用。...针对分布式环境,YashanDB通过协调节点生成分布式执行计划,在数据节点并行执行并聚合结果,支持分布式执行中的数据交换和负载均衡。...结论YashanDB依托其多样化的部署架构、高效创新的存储引擎、完善的SQL引擎及优化功能,以及强大的事务管理和高可用机制,在实时数据处理领域展现了良好的技术基础和应用潜力。...推荐数据库管理员和系统设计者深入理解YashanDB的架构和功能,积极探索其实时数据处理能力,在具体项目中推动高效数据存储、快速查询及安全可靠的事务控制,充分发挥YashanDB的技术优势。
【编者按】这是知乎上的一个问题:“机器学习,神经网络在控制科学中的前景和应用大吗?为什么?”...1,模型本身就是不精确的,各个部件的模型随实践也会改变,仿真的结果可能实际中根本就达不到。...而实际中,1,生物的控制,人的走路,抓取,奔跑,就是长时间训练的结果,模型的精度和可靠性随着我们使用的次数变得越来越高,2,每个人生来就是不一样的,时间增长,每个人会长高,对应在控制理论里就是传递函数的变化...只不过这个方面在传统的控制算法当中不受重视,我也就不在赘述。 第二点就是传统意义上的的控制算法了。由于在计算机科学历史上,控制算法并不是主要的研究方向,所以学习算法在这个方向上的发展就有些慢。...由于数学比较复杂,在比较的少的时间不好解释。我就简单的带一下他的发展史,在发现增强学习中的马克沃夫决策过程(MDP)可以解决控制问题之后,人们又发现,连续的控制过程离散化之后数据会变得非常大。
在Django中,你可以通过多种方式获取已渲染的HTML文本。这通常取决于你希望在哪个阶段获取HTML文本。下面就是我在实际操作中遇到的问题,并且通过我日夜奋斗终于找到解决方案。...1、问题背景在 Django 中,您可能需要将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中,以便在其他模板中使用。例如,您可能有一个主模板,其中包含内容部分和侧边栏。...以下是一个示例代码,展示了如何在视图中将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中:def loginfrm(request): """ 登录表单视图 """ # 渲染登录表单 HTML...然后,我们将已渲染的 HTML 文本存储在 context 字典中。最后,我们使用 render() 函数渲染主模板,并传入 context 字典作为参数。...这些方法可以帮助我们在Django中获取已渲染的HTML文本,然后我们可以根据需要进行进一步的处理或显示。
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文(论文笔记:http://t.cn/RHea2Rs ),同时也参加了 CCF 大数据与计算智能大赛(BDCI)2017 的一个文本分类问题的比赛:让 AI...传统机器学习方法 传统的机器学习方法主要利用自然语言处理中的 n-gram 概念对文本进行特征提取,并且使用 TFIDF 对 n-gram 特征权重进行调整,然后将提取到的文本特征输入到 Logistics...文本表示学习 经过卷积层后,获得了所有词的表示,然后在经过最大池化层和全连接层得到文本的表示,最后通过 softmax 层进行分类。具体如下: Max-pooling layer: ?...下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类,并且在简单的模型上采用了一些优化策略。...Word Dropout Improves Robustness 针对 DAN 模型,论文提出一种 word dropout 策略:在求平均词向量前,随机使得文本中的某些单词 (token) 失效。
从图1和图2可以看出,一次计算需要依赖于上一次的状态s计算完成,因此作者修改网络结构为图3,类似于gru网络,只包含forget gate和reset gate,这两个函数可以在循环迭代前一次计算完成,...实验之前首先对文本按单词进行分词,然后采用word2vec进行预训练(这里采用按字切词的方式避免的切词的麻烦,并且同样能获得较高的准确率)。...2:由于本次实验对比采用的是定长模型,因此需要对文本进行截断(过长)或补充(过短)。 3:实验建模Input。...本次实验采用文本标签对的形式进行建模(text,label),text代表问题,label代表正负情绪标签。...单向GRU/LSTM/SRU的算法只能捕获当前词之前词的特征,而双向的GRU/LSTM/SRU算法则能够同时捕获前后词的特征,因此实验采用的双向的序列模型。
随着数据量的迅速增长与业务复杂度的提升,数据库在云计算环境中面临诸多挑战,如性能瓶颈、数据一致性维护、多节点高可用保障以及弹性扩展等。传统数据库架构难以适应大规模、高并发和分布式的现代应用需求。...本文旨在提供对YashanDB关键技术的详尽解读,阐明其在云环境中的应用优势与发展前景,面向数据库管理员、云架构师及技术开发人员。1....具备强一致性访问及弹性伸缩能力,对于云计算中对高可用和负载均衡的需求具有天然适配优势。上述多样化部署极大增强了YashanDB适应不同云计算场景的灵活性,满足了从轻量到高性能大型数据库的多样化需求。...上述架构有效保证云环境中多节点自治、快速恢复及业务连续性,降低运营复杂性。5....高效锁管理与事务恢复机制为云计算中的高并发核心场景提供坚实的基础保障。6.
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文(论文笔记),同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛(BDCI)2017的一个文本分类问题的比赛:让AI当法官,并取得了最终评测第四名的成绩(比赛的具体思路和代码参见...,非常积极}中的哪一类 新闻主题分类:判断新闻属于哪个类别,如财经、体育、娱乐等 自动问答系统中的问句分类 社区问答系统中的问题分类:多标签分类,如知乎看山杯 更多应用: 让AI当法官: 基于案件事实描述文本的罚金等级分类...5.1 2 文本表示学习 经过卷积层后,获得了所有词的表示,然后在经过最大池化层和全连接层得到文本的表示,最后通过softmax层进行分类。...下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类,并且在简单的模型上采用了一些优化策略。...6.1.4 Word Dropout Improves Robustness 针对DAN模型,论文提出一种word dropout策略:在求平均词向量前,随机使得文本中的某些单词(token)失效。