但是据我观察，最近粉丝群有人问到为什么自己的项目PUSH过滤文件失败，然后不少群友纷纷帮忙，结果这说法却五花八门，各种错误不确定的回答充斥出来，对，就是这样一个简单的过滤问题。...压根就不是给我们小学生看的.... 于是我准备背着被人喷水文的骂名，给大家具体写一篇这个git过滤问题的实测实例文章！...然后我们再测试，文件夹下的多层级文件过滤：c/c/c/c.txt .gitignore文件中这么写： push成功后，结果如下： 可以看到，不光c.txt没有上来，连它的各个层级目录也没上来。...如果你的项目中，需要上传目录的话，那我建议你还是手动去服务器上新建这几个目录，一劳永逸。 然后继续测试，这个文件夹下有一大堆内容，全部过滤怎么写？...push成功结果如下： 如上图所示，abc三个txt文件和 三层的c目录 都没有上传，全都被过滤掉了！所以，用*可以全部过滤掉了。
服务注册发现模型 [img.png] namespace：环境隔离、租户隔离；不同namespace服务无法相互发现 group：业务隔离；解决不同业务下serviceName相同的问题；可获取默认或指定...group实例 cluster：集群隔离；可定制化路由偏好；可获取全部或指定集群实例 临时实例 临时实例：靠client的心跳或连接保活，当不存活时，直接下线实例；适用于主动注册的服务，特别适合K8S下...ip漂移的场景 永久实例：注册后不用保活，靠服务端健康检查来判断实例是否健康，不健康实例也不用下线；适用于ip不常变化的场景 在Nacos中他们的主要区别如下： emphemral true...consumer:$[service_name]:${version}:${group}为服务名 路由模式 客户端路由模式 客户端（SDK）根据service，指定部分或全部group、cluster获取相应的实例...支持Nacos数据同步至MCP Server [img9.png] 优缺点分析 优点： AP模式，扩展性、多数据中心支持友好 服务发现模型设计支持逻辑上namespace、group、cluster等的隔离
现有的条件就是以上这么多，至于实际情况的不同会有不同的衍生，像基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法就是一些典型的实例。...3.基于用户的协同过滤算法vs基于物品的协同过滤算法 基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法两者区别在哪呢？...首先先解释下”协同过滤”: 所谓协同就是大家一起帮助啦，过滤就是把大家讨论的结果告诉你，不然原始信息量太大了。很明显啦，两者的区别在于一个是基于用户，一个是基于物品。...顾名思义，“基于用户”就是以用户为中心的算法，这种算法强调把和你有相似爱好的其他用户的物品推荐给你，而“基于物品”的算法则强调把和你喜欢物品的相似物品推荐给你。...总体来说，都是推荐物品给你，一个推荐的桥梁是用户，另一个是物品。 在运用的时候要根据实际情况的不同，选择是基于基于用户还是基于物品。
在计算理论中，确定有限状态自动机或确定有限自动机（英语：deterministic finite automaton, DFA）是一个能实现状态转移的自动机。...对于一个给定的属于该自动机的状态和一个属于该自动机字母表{\displaystyle \Sigma }Σ的字符，它都能根据事先给定的转移函数转移到下一个状态 DFA算法 DFA（(Deterministic...Finite automation)）确定性的有穷状态自动机: 从一个状态输入一个字符集合能到达下一个确定的状态。...xiqi4145/article/details/84313809 ☆文章版权声明☆ * 网站名称：obaby@mars * 网址：https://h4ck.org.cn/ * 本文标题： 《基于...DFA的敏感词过滤》 * 本文链接：https://h4ck.org.cn/2019/11/%e5%9f%ba%e4%ba%8edfa%e7%9a%84%e6%95%8f%e6%84%9f%e8%af
前面了解了AngularJS的使用方法，这里就简单的写个小程序，实现查询过滤以及排序的功能。...本程序中可以了解到： 1 angularjs的过滤器 2 ng-repeat的使用方法 3 控制器的使用 4 数据的绑定 程序设计分析 首先，如果要是先查询过滤，就要使用到...AngularJS中的 过滤器filter 了。 ...直接在表达式的后面使用管道命令符 | ，按照下面的写法就可以达到一个过滤的效果： {{ persons | filter:query }} 通过使用filter实现过滤操作，query是查询过滤时输入的字符串...相比于其他的一些框架，是基于字符串通过DOM节点innerHTML添加到DOM中，AngularJS的实现方式加快了模型与视图的展现。
失败发生在彻底的放弃之后。我对我的上司失望极了。 公司最近在完成一个项目，项目已经进行到尾声了，还没有进行对回话为空进行过滤。在涛哥提出后，上司研究了半天解决不了，最后丢给涛哥解决。...虽说解决问题是每个人的义务，不是每个人的责任。但涛哥还是抱着学习的态度，解决问题。最终得以解决。...requestcomplete事件，后台使用过滤器，如果发现回话为空null，我就修改response的 response.setContentType("text/html;charset=UTF-8...;ifLogin=ERROR"); 然后在返回的结果里判断，存在content-type存在ifLogin=ERROR，就跳转到后台的登录页面。...欢迎大家关注我的个人博客。
程序设计分析 首先，如果要是先查询过滤，就要使用到AngularJS中的 过滤器filter 了。 ...直接在表达式的后面使用管道命令符 | ，按照下面的写法就可以达到一个过滤的效果： {{ persons | filter:query }} 通过使用filter实现过滤操作，query是查询过滤时输入的字符串...>name age AngularJS是一门基于...相比于其他的一些框架，是基于字符串通过DOM节点innerHTML添加到DOM中，AngularJS的实现方式加快了模型与视图的展现。...再输入字符的时候，会自动过查询过滤掉一些选项 ?
基于物品的协同过滤（item-based collaborative filtering）算法是目前业界应用最多的算法。...基础算法 基于用户的协同过滤算法在一些网站（如Digg）中得到了应用，但该算法有一些缺点。...首先，随着网站的用户数目越来越大，计算用户兴趣相似度矩阵将越来越困难，其运算时间复杂度和空间复杂度的增长和用户数的增长近似于平方关系。其次，基于用户的协同过滤很难对推荐结果作出解释。...因此，著名的电子商务公司亚马逊提出了另一个算法——基于物品的协同过滤算法。 基于物品的协同过滤算法 （简称ItemCF）给用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品。... 流行度 和UserCF（基于用户的协同过滤推荐）不同，参数K对ItemCF推荐结果流行度的影响也不是完全正相关的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 这节课我们来学习K近邻在推荐系统中的应用，你将完成本课程的第一个实战项目：基于KNN的电影推荐系统！...为了使你能够顺利地完成实战内容，我们先了解一下推荐系统中的基础知识。 基于近邻用户的协同过滤 假定有一个场景：某个周日的下午，你感觉很无聊，然后从电脑上打开了一个视频网站，想看下最近有什么好看的电影。...然而你发现网站上的热门电影基本都看过，其他的电影又太多，不知道该看什么。...这种思想其实就是基于近邻用户的协同过滤算法（简称UserCF）：给用户 A 推荐和他有着相似观影兴趣的用户 B 喜欢观看的电影。...基于近邻用户的协同过滤算法很容易给出的推荐理由是： 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/147446.html原文链接：https://javaforall.cn
推荐算法是对我们现实生活影响最大的计算机算法，它影响了我们看到的新闻、广告、以及我们身边现实环境的东西，这些最终决定了我们的态度和生活方式，尤瓦尔.赫拉利在《未来简史》中声明“算法会比我们更了解自己”...本文介绍了一种较基础的推荐算法，协同过滤Collaborative Filtering。基于用户购买的历史商品推荐--物品协同过滤；基于用户相似用户购买物品的推荐--用户协同过滤。...Item cf 基于物品协同过滤 1. 原理 ? 此系统中存在： 用户 A B C D 商品 a b c d 用户A购买过a、b、d；用户B购买过b、c、e。...如果用户消费了物品i和物品j，如果消费时间间隔越近，那么这次“同现”的权重应该越大，间隔越远权重越小。在分子上除以间隔时间，惩罚时间间隔影响。 User CF 基于用户协同过滤推荐算法 原理 ?...可以给新用户推荐行为物品的相识物品。 推荐系统的可解释性 UserCf，基于相似用户推荐，很难说明相识用户的喜好 。 ItemCF，基于用户点击过的物品进行推荐，解释性好。
在实际应用中，选择适当的过滤参数值需要考虑实验设计、测序深度、数据质量以及生物学问题。过滤参数的设置应该基于对数据的初步探索和理解，以及可能的领域知识。...假如是比较早期的10x技术的单细胞转录组，如果你想从表达量矩阵里面看看中性粒细胞，它的整体文库就偏小，甚至可以修改 min.features = 300 成为 min.features = 200...，如果是比较成熟的最近的10x技术的单细胞转录组，你也可以放宽这个阈值啦！...研究人员可能需要通过探索性数据分析（EDA）来评估数据的分布，并根据数据的特定特征来调整过滤参数。此外，过滤决策可能需要基于领域知识和实验设计进行调整。...什么时候过滤基因呢 其实过滤基因的操作就是单细胞转录组标准流程里面的降维聚类分群环节的降维啦， 过滤基因（Filtering Genes）： 根据特定的标准（如表达水平、检测到的细胞数等）去除那些可能不可靠或生物学意义不大的基因
类模板：template struct pair参数：T1是第一个值得数据类型，T2是第二个值的数据类型。...功能：pair将一对值组合成一个值， 这一对值可以具有不同的数据类型（T1和T2）， 两个值可以分别用pair的两个公有函数first和second访问。
其他两个位是保留的，应该设置为零。 对于只有一个标志的TCP头，每一位都有一个字节，字节13包含以下十进制的二进制值。...Push (PSH) = 8 Acknowledgement (ACK) = 16 Urgent (URG) = 32 Reserved = 64 and 128 如果为TCP头设置了多个标志，字节13的值是所有被设置的位的二进制值之和...SYN, ACK = 18 (2 + 16) PSH, ACK = 24 (8 + 16) FIN, PSH = 9 (1 + 8) FIN, PSH, ACK = 25 (1 + 8 + 16) 用过滤...572498397, win 42340, options [mss 1412,sackOK,TS val 2388703754 ecr 0,nop,wscale 8], length 0 假如需要过滤...SYN+ACK的包，则是SYN, ACK = 18 (2 + 16)。
论文信息 题目：GMM-CoRegNet: A Multimodal Groupwise Registration Framework Based on Gaussian Mixture Model 基于高斯混合模型的多模态组内配准框架...作者：Zhenyu Li, Fan Yu, Jie Lu, Zhen Qian 论文创新点 提出了一个新的多模态组内配准框架：作者提出了GMM-CoRegNet，这是一个基于高斯混合模型（GMM）的弱监督深度学习框架...基于GMM的新型相似性度量：作者利用参考图像的标签作为先验信息，对解剖结构对应的GMM进行建模，并基于此推导出一种新的相似性度量方法用于组内配准。...现有的组内配准方法通常依赖于基于强度的相似性度量，但对于大量图像集合来说计算成本很高。一些方法构建了图像强度和解剖结构之间的统计关系，但如果一致的强度-类别对应假设不成立，则可能会产生误导。...首先，使用参考图像的标签构建了一个先验高斯混合模型（GMM），然后基于GMM推导出一种新的相似性度量用于组内配准，并在训练过程中迭代优化GMM。
，n为项目的数量，Ai,j表示用户i对项目j的评分情况。...当A是一个完全已知的矩阵（就是表示A中的所有元素都不是稀疏的），我们就可以通过SVD对矩阵A分解 ?...比如用户-项目的评分矩阵，通常会用用户对所有项目的评分均值或者是对项目评分的均值来取代对应的位置，然后再建立线性模型（其实就是SVD分解）拟合矩阵A，但是通常用这种比较原始的方法来拟合矩阵可能会出现用错误的模型拟合出来与正解偏差更大的值...如果我们能在EM算法中对每一步的A进行SVD分解，然后不断更新X，直到收敛，那么我们就能够通过Xi,j来预测用户i对项目j的预测了，并且这是最为理想的预测结果。...进行SVD分解，那么如果迭代l步才能达到收敛，得到稳定的X，我们的时间复杂度则为l*O(n^2*m+m^2*n)，这在m、n都很大的情况下显然是不能被接受的。所以可以基于采样来减少计算的复杂度。
3.基于忆阻器的存内计算 忆阻器作为一种新颖的存储器技术，具有非易失性、快速切换和低操作能耗等优异特性，成为面向新型人工智能的存内计算系统的候选之一。...新型忆阻器有读写速度快 、 集成密度高、低功耗等优势 ，这也为存内计算带来了更多的好处。 二.忆阻器的分类 1.磁效应忆阻器 磁效应忆阻器是一种利用磁场对电阻状态进行控制的忆阻器。...磁效应忆阻器具有非易失性、快速响应、低能耗等优点，因此在存储器件、神经网络、模拟计算等领域具有潜在的应用前景。 磁效应忆阻器的工作原理基于磁性材料对磁场的响应。...三.基于忆阻器的存内计算原理 1. 利用二值忆阻器的布尔计算 忆阻器可以通过互连线直接访问和反复编程，这便于实现基于忆阻器的布尔运算。...密歇根大学Lu研究组利用3232的 模拟型忆阻器阵列演示了稀疏编码算法，设计的网络可以有效地进行图像匹配和横向神经元抑制。经过训练之后的网络可以基于较少的神经元找到图像 里的关键特征。
使用 scRNA-seq 对 TNBC 患者内在亚型的 GRN 进行了全面分析，从 scRNA-seq 数据中推断出拷贝数变异 (CNV) 并确定了 545 个恶性细胞，并且基于PAM50模型分配恶性细胞的亚型...TNBC患者的内在分子亚型 总共获得了 868 个上皮细胞，结合表达量和基因组信息推断了CNV，并且将上皮细胞聚集成 3 个不同的亚群。...然后对五种分子亚型进行了GSVA分析 ，以确定 50 个hallmark 基因集中的富集情况。发现五种分子亚型表现出极大的多样性，揭示了不同分子亚型的肿瘤内异质性。...受ETV6 调控的基因在不同亚型中发挥着不同的作用，显示出高度的瘤内异质性。 还研究了ETV6 在不同亚型中的表达水平。发现ETV6 在五个分子亚型中比正常上皮组显著上调。...基于 METABRIC 数据集，还发现ETV6 表达较高的患者与相对较差的临床结果相关。 因此，ETV6 在五个分子亚型中的激活可能通过调节不同的基因导致肿瘤内异质性。
推荐阅读时间：6min~8min 文章内容：基于物品的协同过滤 在了解了基于用户的协同过滤之后，还有基于物品的的协同过滤。它们的原理非常类似。...原理简介 介绍基于物品的协同过滤之前，先来看下基于用户的协同过滤可能带来的问题。...，而且一般都是一些热门物品，对发现用户兴趣帮助也不大 基于物品的协同过滤就是根据用户历史行为来计算出物品之间的相似度，然后会用户推荐跟他消费过的物品类似的物品。...那么它是如何解决基于用户的协同过滤存在的上面的问题呢？...总结 基于物品的协同过滤，首先会计算不同物品之间的相似度，然后根据根据不同的应用场景选择不同的推荐结果，“相关推荐”会直接选用与当前物品相似度最高的 Top N，个性化推荐会根据用户已消费过的物品来计算对每个物品的预测评分
在推荐算法概述中介绍了几种推荐算法的概念，但是没有具体代码实现，本篇文章首先来看一下基于用户的协同过滤python代码。 1 数据准备 本次案例中，我们使用用户对电影的打分数据进行演示。...数据包含两个表，一个是movies表，记录了电影编号和电影名称的对应关系? ? 另外一张是ratings表，记录了每个用户对电影的打分情况? ?...else: data_dic[line[1]][line[4]]=line[2] self.data = data_dic 计算用户间距离 基于用户的协同过滤第二步就是计算用户两两间的距离...("推荐的用户：",(user,score)) for movies,scores in self.data[user].items():#推荐的用户的电影列表...本代码只是对算法逻辑进行了最基本实现，真实应用时还可以加入打分时间、电影分类等维度，提升预测准确率。 后台回复“协同过滤用户”获得数据及完整代码 ----
1、数据集简介 MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据，也包括电影元数据信息和用户属性信息。 这个数据集经常用来做推荐系统，机器学习算法的测试数据集。...尤其在推荐系统领域，很多著名论文都是基于这个数据集的。(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集)。...本文的介绍主要基于ratings.csv 和 movies.csv ratings数据 文件里面的内容包含了每一个用户对于每一部电影的评分。...个兴趣最相近的用户之后，我们根据下面的公式计算用户对每个没有观看过的电影的兴趣分： ?...，我们将推荐结果转换为二元组，这里要注意的是，我们一直使用的是索引，我们需要将索引的用户id和电影id转换为真正的用户id和电影id，这里我们前面定义的两个map就派上用场了： userRecommendList
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