系列目录 如何高效的编写与同步博客（一）- 编写 如何高效的编写与同步博客（二）- 快速发布到多个渠道 一.前言 我们使用Markdown编写博文，总免不了文章中出现图片，这里的图片有两种类型，一种是放在互联网上的...如果我引用的是互联网上的图片（如 https://xxx.com/xxx.png ），我们在各个渠道发布的时候只需要复制粘贴即可，但是这带来一个问题，如果我们引用图片的网站如果关闭了外链，那我们所发的文章的图片都将会失效...如果我们的图片放在本地，那么我们在多个渠道发布的时候，又需要在每个渠道一张张上传图片，岂不是太麻烦，太耗时间了。...使用这套工具前，建议先阅读这篇文章：《如何高效的编写与同步博客》 BlogTools工具包就是为了解决前言中所述问题，它会解析Markdown文件中的图片，然后上传到对于渠道，并且替换本地链接，下面用几张图来表示...七.写在最后 项目开源地址：https://github.com/stulzq/BlogTools 写这个工具的初衷就是解决博文发布到多个渠道的麻烦，工具不会收集你的任何数据，如有疑问可以查看源码。
背景： 两个实体类：租房图片、售房图片 这两个表用于存储房源图片记录，一个房源对应多个图片，两个表的差别就在于一个业务关联字段。...由于XCode是充血模型，我们可以为这两个实体类做一个统一的基类来达到我的目的，但是这个统一的基类里面无法访问子类的字段，编码上很不方便。 这一次，我们用分部接口！...先来看看这两个实体类 image.png image.png 这两个实体类，就RentID和SaleID字段的不同，其它都一样，包括名字、类型、业务意义。...image.png 如上，根据不同的类型，创建实体操作者eop。我这里的类型是硬编码，也可以根据业务情况采用别的方式得到类型。 实体操作者eop表现了事务管理、创建实体entity的操作。...实体entity是IEntity类型，可以进行添删改等操作。这里为了实体接口的精简和独立，实体接口并没有继承IEntity，实际上实体类都继承了这两个接口。
分享是一种态度 此教程显示了如何将 CellChat 应用于具有不同细胞类型成分的多个数据集的比较分析。几乎所有的CellChat功能都可以应用。...笔记要点 加载所需的包 第一部分：比较分析具有略有不同细胞类型成分的多个数据集 第二部分：对具有截然不同的细胞类型成分的多个数据集的比较分析 加载所需的包 library(CellChat) library...(ggplot2) library(patchwork) library(igraph) 第一部分：比较分析具有略有不同细胞类型成分的多个数据集 对于具有稍微不同的细胞类型...（组）组成的数据集，CellChat 可以使用函数liftCellChat将细胞组提升到所有数据集的相同细胞标记，然后执行比较分析，作为对具有相同细胞类型成分的数据集的联合分析。...第二部分：对具有截然不同的细胞类型成分的多个数据集的比较分析 CellChat 可用于比较来自截然不同的生物背景的两个 scRNA-seq 数据集之间的细胞-细胞通信模式。
OUT OF MEMORY，显然是显存装不下你那么多的模型权重还有中间变量，然后程序奔溃了。怎么办，其实办法有很多，及时清空中间变量，优化代码，减少batch，等等等等，都能够减少显存溢出的风险。...但是这篇要说的是上面这一切优化操作的基础，如何去计算我们所使用的显存。学会如何计算出来我们设计的模型以及中间变量所占显存的大小，想必知道了这一点，我们对自己显存也就会得心应手了。...我们首先来简单计算一下Vgg16这个net需要占用的显存： 通常一个模型占用的显存也就是两部分： 模型自身的参数(params) 模型计算产生的中间变量(memory) 图片来自cs231n，这是一个典型的...当然这只是SGD优化器，其他复杂的优化器如果在计算时需要的中间变量多的时候，就会占用更多的内存。 模型中哪些层会占用显存 有参数的层即会占用显存的层。...总结一下，我们在总体的训练中，占用显存大概分以下几类： 模型中的参数(卷积层或其他有参数的层) 模型在计算时产生的中间参数(也就是输入图像在计算时每一层产生的输入和输出) backward的时候产生的额外的中间参数
[源代码从这里下载] 一、一个自定义ValidationAttribute：RangeIfAttribute 为了演示在相同的目标元素（类、属性或者字段）应用多个同类的ValidationAttribute...RangeIfAttribute定义了Property和Value两个属性，分别表示被验证属性/字段所在类型的另一个属性名称和相应的值，只有当指定的属性值与通过Value属性值相等的情况下我们在真正进行验证...validationContext.DisplayName), memberNames); 27: } 28: } 二、将RangeIfAttribute应用于Employee 我们将RangeIfAttribute特性应在具有如下定义的表示员工的...Employee类型的Salary（表示薪水）属性上，另外一个属性Grade表示员工的级别。...在默认的情况下，Attribute的TypeId返回的是自身的类型，所以导致应用到相同目标元素的同类ValidationAttribute只能有一个。
p=6349 本周我正和一位朋友讨论如何在结构方程模型（SEM）软件中处理具有缺失值的协变量。我的朋友认为某些包中某些SEM的实现能够使用所谓的“完全信息最大可能性”自动适应协变量中的缺失。...在下文中，我将描述我后来探索Stata的sem命令如何处理协变量中的缺失。 为了研究如何处理丢失的协变量，我将考虑最简单的情况，其中我们有一个结果Y和一个协变量X，Y遵循给定X的简单线性回归模型。...接下来，让我们设置一些缺少的协变量值。为此，我们将使用缺失机制，其中缺失的概率取决于（完全观察到的）结果Y.这意味着缺失机制将满足所谓的随机假设缺失。...具体来说，我们将根据逻辑回归模型计算观察X的概率，其中Y作为唯一的协变量进入： gen rxb = -2 + 2 * y gen r =（runiform（）<rpr） 现在我们可以应用Stata的sem...在没有缺失值的情况下，sem命令默认使用最大似然来估计模型参数。 但是sem还有另一个选项，它将使我们能够使用来自所有10,000条记录的观察数据来拟合模型。
这篇文章整理自我的知乎回答（id: Hanson），分别对深度学习中的多个loss如何平衡 以及 有哪些「魔改」损失函数，曾经拯救了你的深度学习模型 这两个问题进行了解答。 1....深度学习的多个loss如何平衡？ 1.1 mtcnn 对于多任务学习而言，它每一组loss之间的数量级和学习难度并不一样，寻找平衡点是个很难的事情。我举两个我在实际应用中碰到的问题。...上面这个实验意在说明，要存在就好的loss权重组合，那么你的网络结构就必须设计的足够好。不然你可能还需要通过上述的实验就验证你的网络结构。从多种策略的设计上去解决这种loss不均衡造成的困扰。...对齐后的结果 是不是能好很多。 2. 有哪些「魔改」损失函数，曾经拯救了你的深度学习模型？ 我在做缺陷检测时候对比了一些loss的性能，其实确实是那句话，适合自己的才是最好的。...CrackForest-dataset)做训练测试，目的是去将裂纹缺陷分割出来，总共118张图片，其中训练样本94张，测试样本24张，采用旋转、随机缩放、裁剪、图像亮度增强、随机翻转增强操作，保证实验参数一直，模型均是类
用 Nginx 做反向代理 为了解决这两个问题，自然第一反应想到的就是使用反向代理，我的理想构思下应该是下图这样的。 ?...比较好的策略应该是让 Nginx 来判断当前的 Host 是什么来决定跳转到哪一个后端的 Webserver 上，比如: a.mip.com 就跳转到 Apollo，j.mip.com 就跳转到 Jenkins...然后通过 $host 系统变量判断当前的 URL 中的 host 的值来实现跳转到相应的网站。...从上图中，我们可以看到通过不同域名成功的访问到了不同的后端应用。...root html; # index index.html index.htm; # } #} } 至此，我们就演示完了一个反向代理实现多个不同类型的后端网站访问的场景
除此之外，对于采集到的数据如何上传，以及后续又如何合理处理等，每个过程都值得我们进行深入的研究和探索。...数据库日志解析同步。 2.2 数据同步策略 2.2.1 批量数据同步 数据类型统一采用字符串类型（中间状态）。 DataX对不同的数据源提供插件，将数据从数据源读出并转换为中间状态存储。...并具有属性过滤功能。 2.3 数据同步问题 2.3.1 分库分表处理 建立了一个中间层的逻辑表来整合分库分表。使得外部访问中间层的时候，与访问单库单表一样简洁。...4.1.2 数据处理 SQL语义的流式数据分析能力。 流式处理的原理：多个数据入口、多个处理逻辑，处理逻辑可分为多个层级逐层执行。 数据倾斜：数据量非常大时，分桶执行。...4.2 流式数据模型 4.2.1 数据分层 ODS：直接从业务采集来的原始数据，包含所有业务的变更过程。存储于数据中间件。 DWD：根据业务过程建模出来的事实明细。存储于数据中间件。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 解决：如何写一个shell脚本（脚本名称：xsync，又称xsync命令）：实现多个电脑或者虚拟机之间的文件同步？...（2）xsync脚本的底层，实质是调用Linux系统自带的rsync命令，来实现多个电脑之间的快速文件同步。...（3）多次同步某一个文件或者目录，第一次全部同步，第二次以及之后就只会同步里面发生更改的部分，未更改的部分不会重复同步 三·问题描述： （1）Linux系统中不存在xsync命令，但存在相似命令...（2）xsync脚本的底层，实质是调用Linux系统自带的rsync命令，来实现多个电脑之间的快速文件同步。...（3）多次同步某一个文件或者目录，第一次全部同步，第二次以及之后就只会同步里面发生更改的部分，未更改的部分不会重复同步 三·问题描述： （1）Linux系统中不存在xsync命令，但存在相似命令sync
然而，现实中的一个大难题是，如何获得这些目标领域图像的真实深度数据呢？...通过这些实验，作者展示了他们的方法在不同数据域上的泛化能力，即使在未见过的数据上也能表现良好。总的来说，作者的方法在多个方面表现出色，并在许多评估指标上超过了现有的最先进方法。...这种方法不仅能够显著提升模型在新环境中的性能，而且还能够有效地处理不同数据域之间的差异。这些结果表明，作者的方法在解决领域转换问题上具有很大的潜力和实用性。...第一类方法是通过在新的域上微调模型，以此来适应新的环境。当采用无监督的方法时，这种方法时不需要新数据集的GT深度标签的，因此在实际应用中具有很大的潜力和实用性。...本文同步发表在我的微信公众号和知乎专栏“计算摄影学”，欢迎扫码关注，转载请注明作者和来源，如果你觉得有用的话，真诚的希望你顺手点个赞，并推荐给你的朋友们！
SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）执行模型 - CUDA指令集支持SIMT执行模式，意味着一条指令可以同时被多个线程执行。...Atomics和同步原语 - 提供原子操作（如增加、减少、交换等），确保在多线程环境下对共享数据的操作具有原子性和一致性。同步原语（如屏障同步）用于控制线程间的执行顺序和数据依赖。 8....特殊功能单元 - GPU内部可能包含专用于特定类型计算的功能单元，如浮点数运算、整数运算、双精度运算等，ISA会定义如何调用这些单元。 9....PTX代码示例 PTX是一种中间表示形式，更接近于高级语言，但比SASS更易于阅读。...对于日常开发，关注CUDA C++编程模型，理解如何有效地使用内存、控制并发、优化数据访问模式等更为重要。
这些知识，再加上以毫秒级分辨率和细胞类型特异性同时监测多个区域大脑活动的方法，正在迅速改变我们对警觉状态的看法。...我们建议在描述警觉状态和相关脑活动时，应采用跨多个时空尺度的多维框架。首先，我们应该超越同步与非同步状态的二进制或标量变量，考虑环路活动的多个类向量描述符。...以模块化方式运作的局部神经调节的程度如何?不同的调节细胞类型和生化物质与不同的时间尺度相关吗?对于某些系统，神经调节对局部动态状态的调节比全局“脑激素”的经典观点具有更高的特异性。...下一代模型应该处理局部和全局状态的交互作用，以及各自支持的计算。例如，全局状态如何影响特定的通路，局部信息如何在大脑中传递?最初的尝试是通过将时空动力学纳入警戒状态的计算模型来解决这些方向。...其他例子包括解决区域差异的睡眠调节双过程模型的细微版本、具有区域“基于回路的敏感性”特征的最新神经调节模型，以及基于临界性的皮质网络模型。
在本综述中，我们将所有非同步的伽马振荡类型都称为 “内源性” 伽马振荡。这类振荡必然需要一个内部的、内源性的回路机制来产生它们。...根据这一批评，伽马振荡不适合将具有不同对比度的部分绑定在一起，形成对整体的连贯感知，因为目前尚不清楚具有不同频率的电路如何实现同步，或者如何维持用于 CTC 和 PC 的稳定相位关系。...中间神经元机制参与内源性伽马振荡的节律发生已为人熟知。然而，到目前为止，大部分研究焦点都集中在快速放电的 PV + 细胞的贡献上，而对其他类型中间神经元的参与了解较少。...虽然目前尚不清楚 VIP + 中间神经元如何参与伽马节律的产生，但研究表明，小鼠皮层中的 VIP 中间神经元以线性方式调节伽马功率，而不改变其对刺激的选择性，并且当不同区域处理不匹配的刺激时，还会抑制更大距离上的同步...另一个超越 GENUS 中使用的 40Hz 刺激的理由来自视觉感知的观察。多项研究表明，某些类型的视觉刺激，如叠加光栅或大光栅会诱导出多个伽马峰值，表明存在多个伽马发生器。
Phi模型是微软推出的语言开源模型，最新版本Phi-4在多个基准测试中表现优异。文章提供了C#开发调用此模型的示例，介绍了ONNX的使用和依赖库的安装，以及如何创建控制台应用。...Phi小模型开发教程：C#使用本地模型Phi视觉模型分析图像，实现图片分类、搜索等功能 https://www.cnblogs.com/chingho/p/18691002 这篇文章介绍了如何利用AI模型进行非结构化数据的处理...整型包括sByte、short、int、long、byte、ushort、uint和ulong，各种类型具有不同的范围。...该项目采用灵活的架构，目标是简化模型部署和提升性能。它具有实时音频处理和模块化AI组件等特点，为开发人员提供定制功能。项目还整合了多种先进的语音识别技术，适用于高质量音频分析。...通过实例说明如何将枚举值存储为字符串，方便数据处理。作者详细描述了如何配置模型，将自定义转换器与数据库映射结合，提升了数据存取效率。此外，文章提到值比较器的功能，通过优化更新语句以提高运行效率。
但如果业务线、终端众多，数据需求多样，就需要设计好埋点模型和采集规范，工具化、平台化、流程化的管理来保证埋点的质量。 二、事件模型 首次需要思考的是，如何描述和记录用户的一次行为。...三、采集方式 数据模型设计好后，接下来要考虑的是如何将客户端内的用户行为数据采集到服务端，这里主要依赖于客户端提供的监听能力。...日志的上报机制 前端同学通过sdk提供的接口进行开发，只需要关注： SDK的初始化配置 事件怎么标识 事件需要哪些参数 事件如何触发 五、日志中间层 数据收集上来后，原始日志还处于非常精简的状态，需要进一步加工成日志中间层...页面：具有相同页面结构的一类网页或者移动端页面。 组件：页面内的区块，也包括跨页面的可复用区块。...其中有不少数据需求都是比较通用的场景： 查询某个事件按一定维度pv/uv的指标或接口，分析多个行为的转化漏斗，某类渠道的归因分析 这部分可以通过通用分析模型自动处理，从而提升分析效率。
消息中间件的使用场景是什么？ 消息中间件选型？ ? 消息队列 分布式消息是一种通信机制，和 RPC、HTTP、RMI 等不一样，消息中间件采用分布式中间代理的方式进行通信。...架构 定义消息中间件： 利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流 基于数据通信，来进行分布式系统的集成 通过提供消息传递和消息排队模型，可以在分布式环境下扩展进程间的通信 在系统架构中引用额外的组件...有时候我们需要相同类型的消息必须顺序处理，这样我们就必须自定义分配策略，从而将相同类型的数据分配到同一个分区中。 producer.type 默认值：sync，指定消息发送是同步还是异步。...比如某个 group 下有 20 个 consumer，它订阅了一个具有 100 个分区的 topic。正常情况下，Kafka 平均会为每个 consumer 分配 5 个分区。...watermark 只有 Leader 可以对外提供读服务，那如何选举 Leader kafka 会将与 leader 副本保持同步的副本放到 ISR 副本集合中。
1.4 数据分发 在分布式场景下，一条事件消息可能会被多个下游系统关注，大部分消息中间件均支持一对多消费或者消息广播的模式。...如分布式、高并发场景下如何保证消息中间件稳定性、如何提高消息吞吐量、如何解决多副本协作一致性问题，如何提高消息存取的IO性能等。下面将就上述部分问题简单介绍下三种消息中间的技术落地方案。...下面介绍下三种中间件服务节点之间是如何感知协作的。 2.1.1 nsq（有赞） 原生NSQ通过nsqlookup来做服务发现，为了保障注册服务的高可用性，nsqlookup可以部署多个服务。...图-3 2.2 消息存储模型&数据同步模型&存取高性能 2.2.1 nsq(有赞分支) 消息存储模型优化 原生NSQ在消息送到达NSQD（NSQ核心服务）服务后会先存储在内存中，当内存中消息累积到一定量后才会落到数据盘中...由于rocketMq 支持对于设定的特定属性进行检索，所以必然会有一个hash索引来支撑这个功能。如果需要使用消息检索功能，则尽可能保证索引的字段具有高离散度，来保证检索的效率。
消息中间件的使用场景是什么？ 消息中间件选型？ 消息队列 分布式消息是一种通信机制，和 RPC、HTTP、RMI 等不一样，消息中间件采用分布式中间代理的方式进行通信。...架构 定义消息中间件： 利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流 基于数据通信，来进行分布式系统的集成 通过提供消息传递和消息排队模型，可以在分布式环境下扩展进程间的通信 在系统架构中引用额外的组件...有时候我们需要相同类型的消息必须顺序处理，这样我们就必须自定义分配策略，从而将相同类型的数据分配到同一个分区中。 producer.type 默认值：sync，指定消息发送是同步还是异步。...比如某个 group 下有 20 个 consumer，它订阅了一个具有 100 个分区的 topic。正常情况下，Kafka 平均会为每个 consumer 分配 5 个分区。...watermark 只有 Leader 可以对外提供读服务，那如何选举 Leader kafka 会将与 leader 副本保持同步的副本放到 ISR 副本集合中。
思维导图 讲一讲分布式消息中间件 问题 什么是分布式消息中间件？ 消息中间件的作用是什么？ 消息中间件的使用场景是什么？ 消息中间件选型？...架构 定义消息中间件： 利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流 基于数据通信，来进行分布式系统的集成 通过提供消息传递和消息排队模型，可以在分布式环境下扩展进程间的通信 在系统架构中引用额外的组件...有时候我们需要相同类型的消息必须顺序处理，这样我们就必须自定义分配策略，从而将相同类型的数据分配到同一个分区中。 producer.type 默认值：sync，指定消息发送是同步还是异步。...比如某个 group 下有 20 个 consumer，它订阅了一个具有 100 个分区的 topic。正常情况下，Kafka 平均会为每个 consumer 分配 5 个分区。...watermark 只有 Leader 可以对外提供读服务，那如何选举 Leader kafka 会将与 leader 副本保持同步的副本放到 ISR 副本集合中。
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