前言在 Python 中，数据容器是组织和管理数据的重要工具，集合作为其中一种基本的数据结构，具有独特的特性和广泛的应用。本章详细介绍了集合的定义、常用操作以及遍历方法。...而集合最主要的特点就是不支持元素的重复（自带去重功能）并且内容无序。①基本语法：定义集合使用花括号“{}”，且使用逗号隔开各个数据，数据可以是不同的数据类型。...定义字面量：{元素1，元素2，元素3，元素4，...}定义变量：变量名称 = {元素1，元素2，元素3，元素4，…}定义空元组：变量名称 =set()②特点：可容纳多个数据可容纳不同类型的数据（混装）可修改...（增加或删除元素等）数据是无序存储的（不支持下标索引）不允许重复数据存在支持for循坏，不支持while循坏# 定义集合my_set={"A","B","C","B","A"}# 定义一个空集合my_set_empty...集合的常用方法：①添加元素：将指定元素，添加到集合内，集合本身被修改。
，在 ImageNet 数据集上的性能与 ResNet 相当，在 COCO 数据集上的性能甚至超过 ResNet。...保距性，即网络中每一层保存前向传播和反向传播的内积，这在深度 ConvNet 的训练中起到关键作用。...下表 5 展示了不同层数（18、34、50 和 101）时 R-ISONet 与其他方法在 ImageNet 上的 top-a 准确率，结果表明 R-ISONet 性能与使用有 dropout 的 ResNet...最后，研究者进一步在 COCO 数据集上评估了该方法在目标检测和实例分割任务中的性能，结果如下表 6 所示：尽管在相同深度下 R-ISONet 的分类准确率低于 ResNet，但 R-ISONet 的检测和实例分割性能更优...这表明 R-ISONet 模型具有更好的特征迁移能力并且可以减轻 BatchNorm 带来的劣势。 ? 表 6。
人员培养 培养单位日常运维人员，以应对随着信息化日趋完善，软硬件过多的日常运维工作，同时提升紧急突发事件发生时现场人员的可协调性，以及重保期间的人员值守工作，因为重保期间非一个单位重保，向其他单位抽调人员相对较难...四、攻防演练后 攻防演练结束后存在三种防守成果，根据不同的成果进行不同的总结 防守成功，根据防守得分参加防守方排名； 防守失败，核心系统被攻破，不参加防守方排名；后续本地主管部门进行通报、现场检查年度等级保护...，对比优化加固报告，检查是否存在遗漏；值守领导安排值守人员编写会议材料，展开总结分析会议，提炼防守失败的主要因素，包括不限于人为因素、技术因素和软硬件因素，以及识别以上因素中存在的安全隐患、安全风险和安全漏洞...，同步制定相关联的、现阶段即可落地执行的优化整改措施；同步制定信息系统安全防护体系建立健全的计划，并根据计划制定建立健全的流程并将其逐步落地（分步骤、按批次，逐渐完善、循循渐进）。...五、文档总结 针对攻防演练前中后的防守思路进行提炼，同时将提炼的内容进行总结，如下所示： 【梳理互联网/专网/内网的可攻击面积】影响黑客【信息收集】的成果； 【安全域的访问控制】影响黑客【内外网渗透】的可行性
Provider是 android 四大组件之一的内容提供器，它主要的作用就是将程序的内部的数据和外部进行共享，为数据提供外部访问接口，被访问的数据主要以数据库的形式存在，而且还可以选择共享哪一部分的数据...Content Provider 是 android中 一种跨程序共享数据的重要组件 android 平台提供了 ContentProvider 把一个应用程序的指定数据集提供给其他应用程序。...Content Provider 使用 URI 来唯一标识其数据集，这里的 URI 以 content:// 作为前缀，表示该数据由 Content Provider来管理。...进程保活(不死进程) 当前Android进程保活手段主要分为 黑、白、灰 三种 黑色保活：不同的app进程，用广播相互唤醒（包括利用系统提供的广播进行唤醒） 白色保活：启动前台Service 灰色保活...采用了XML格式将数据存储到设备中。
1NF是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。 2NF要求属性完全依赖于主键，不能存在仅依赖主关键字一部分的属性。...下面通过几道例题讲解口诀： 例1.已知R(ABCDE), F={A ->D,E->D,D->B,BC->D,DC->A}求保持函数依赖的3NF分解，和具有无损连接性及保持函数依赖的3NF分解 第一步：保函依赖分解题...CE->G,B->D,C->D}，将关系模式分解为3NF且保持函数依赖 将关系模式分解为3NF且保持函数依赖： 第一步：保函依赖分解题，先求最小依赖集。...故所求具有无损连接性及保持函数依赖的3NF分解为{BG} {CEB} {CA} {BD} {CD} {CE} (注：范式分解并不唯一，正确即可) 二、BCNF分解： 将关系模式R分解为一个BCNF...由于候选码为(CE)因此将CE->B划分出子集（BCE），而B->G，B->D左侧均不含主属性(C、E)中的任何一个故划分出(BG),(BD） 第三步：此时剩余依赖F={C->A,C->D}剩余元素{A
使用单数和复数式名称， 可帮助你判断代码段处理的是单个列表元素还是整个列表。 4.1.2 在 for 循环中执行更多的操作 在for循环中，可对每个元素执行任何操作。...在for循环中，想包含多少行代码都可以。在代码行for magician in magicians后面，每个 缩进的代码行都是循环的一部分，且将针对列表中的每个值都执行一次。...使用for循环处理数据是一种对数据集执行整体操作的不错的方式。...例如，你可能使用for循 环来初始化游戏——遍历角色列表，将每个角色都显示到屏幕上；再在循环后面添加一个不缩进 的代码块，在屏幕上绘制所有角色后显示一个Play Now按钮。...从语法上看，这些Python代码是合法的，但由于存在逻辑错误，结果并 不符合预期。如果你预期某项操作将针对每个列表元素都执行一次，但它却只执行了一次，请确 定是否需要将一行或多行代码缩进。
与已经学过的其他数据结构相比较，向量是采用循秩访问(call by rank)的访问方式，列表是采用循位置访问(call by position)的访问方式，二叉搜索树是采用循关键码访问(call by...设散列表的大小为 M M M，此时，从定义域 [ 0 , R ) [0, R) [0,R)到值域 [ 0 , M ) [0, M) [0,M)的映射不可能是单射，即不可避免地会出现不同的关键码映射到散列表中的同一个位置...这里问题的关键在于散列表长度 M M M的选择。考虑有一组数据，其中的关键码以固定步长 S S S变化（实际中的数据往往就是这种形式的，而不是随机的，例如for循环一般就是固定步长的数据）。...但是由于散列表存储的不同数据具有不同的步长 S S S值，要使 M M M与所有可能的步长 S S S互质，只有当 M M M本身就是一个素数才可能实现。...不过与多槽位法不同，独立链法是将所有冲突的关键码组织成一个列表，利用列表的动态增长特性，来规避预备的冲突空间不足的问题。
，从而结束循 环，否则循环将一直执行下去，形成死循环。...③具体执行的语句 ④循环后，循环变量的变化情况 输出10次HelloWorld do...while 循环的特点：无条件执行一次循环体，即使我们将循环条件直接写成 false ，也依然会循...这样的循环具有一定的风险性，因此初学者不建议使用do...while 循环。...扩展知识点 2.1 死循环 死循环： 也就是循环中的条件永远为 true ，死循环的是永不结束的循环。例如： while(true){} 。...在后期的开发中，会出现使用死循环的场景，例如：我们需要读取用户输入的输入，但是用户输入 多少数据我们并 不清楚，也只能使用死循环，当用户不想输入数据了，就可以结束循环了，如何去结束一个死循环
什么是负载均衡 负载均衡，英文名称为Load Balance，其含义就是指将负载（工作任务）进行平衡、分摊到多个操作单元上进行运行，例如FTP服务器、Web服务器、企业核心应用服务器和其它主要任务服务器等...基于这个前提，轮循调度是一个简单而有效的分配请求的方式。然而对于服务器不同的情况，选择这种方式就意味着能力比较弱的服务器也会在下一轮循环中接受轮循，即使这个服务器已经不能再处理当前这个请求了。...和加权轮循调度方法一样，不正确的分配可以被记录下来使得可以有效地为不同服务器分配不同的权重。...这种方式中每个真实服务器的权重需要基于服务器优先级来配置。 加权响应 Weighted Response： 流量的调度是通过加权轮循方式。...加权轮循中 所使用的权重 是根据服务器有效性检测的响应时间来计算。每个有效性检测都会被计时，用来标记它响应成功花了多长时间。
,随机梯度下降特别适合变量众多,受控系统复杂的模型,尤其在深度学习中具有十分重要的作用 5.2 从梯度说起 ◆ 梯度是微积分中的一个算子,用来求某函数在该点处沿着哪条路径变化最快,通俗理解即为在哪个路径上几何形态更为...,同时,在SGD的基础上引入了”动量”的概念，从而进一步加速收敛速度的优化算法也陆续被提出 6 实战Spark预测房价 - 项目展示及代码概览 代码 [6f5cu3ui03.png]数据加载及转换 数据集文件...,就是在训练过程中,将训练数据集拆分为训练集和验证集两个部分 训练集专用训练模型 验证集只为检验模型预测能力 当二者同时达到最优,即是模型最优的时候 [34nsdlpng3.png] 8.4 正则化原理...◆ 比较保序回归与线性回归 [oeeai77b95.png] 10.2 保序回归的应用 ◆ 保序回归用于拟合非递减数据 ,不需要事先判断线性与否,只需数据总体的趋势是非递减的即可 例如研究某种药物的使用剂量与药效之间的关系...3 如果存在具有相同特征的多个预测，则分别返回最低或最高。 [ecb10sld2u.png] 代码 [pr59i09s7l.png] 计算结果，预测效果最为惊艳！！！
3.3、等级型 将数据对象分成不同的类型 确定所分类别的等级差别和序列差别 eg： 身高：高、中、低 年级：三年级、二年级 ?...2、为什么要进行数据清洗 从不同渠道获得的数据，集成在一起，组成新的数据集，需要进行数据清洗，来保证数据集的质量 数据分析算法对输入的数据集有要求 显示情况下的数据集质量不禁如人意，需要数据清洗 3、数据存在的问题...1、单数据源 违背属性约束条件：日期，电话号码，身份证号等 属性违反唯一性：主键同一取值出现多次 数据更新不及时 数据存在噪音 数据存在拼写错误 数据存在相似，重复记录 2、多数据源 同一属性存在不同的名称...，数据记录是否保持统一格式 数据一致性问题通常存在于数据整合阶段： 来自不同数据源的数据汇总在一起，特征的表述不相同 相同的特征名称在不同的数据源中代表不同的含义 1、特征名称不同，含义相同...体重会是50-80 通过reference来初步判断哪些指标代表的含义相同 2、特征名称相同，含义不同 不同医疗器械采集的数据中通常含有名称为蛋白的字段，但特征可能指尿蛋白，也可能指血蛋白 在实际操作中需要组合成新的特征
以便能够使预测错误的天数减少,也就是降低损失函数值,同时,也提高了预测的准确率 3.3 再谈线性回归 ◆ 线性回归是最简单的数学模型之一 ◆ 线性回归的步骤是先用既有的数据,探索自变量X与因变量Y之间存在的关系...数据集文件 - Price降序排列 由于训练集有序，为提高准确率，应打乱顺序-shuffle 预测结果 7 逻辑回归算法及原理概述 7.1 线性 VS 非线性 ◆ 线性简言之就是两个变量之间存在一...,就是在训练过程中,将训练数据集拆分为训练集和验证集两个部分 训练集专用训练模型 验证集只为检验模型预测能力 当二者同时达到最优,即是模型最优的时候 8.4 正则化原理 ◆ 我们在前面的示例中可以看到...◆ 比较保序回归与线性回归 10.2 保序回归的应用 ◆ 保序回归用于拟合非递减数据 ,不需要事先判断线性与否,只需数据总体的趋势是非递减的即可 例如研究某种药物的使用剂量与药效之间的关系 11 保序回归算法原理...3 如果存在具有相同特征的多个预测，则分别返回最低或最高。 代码 计算结果，预测效果最为惊艳！！！
while @@fetch_status = 0 —存在本筆值向下循環 (0：順利執行;-1：失敗，或資料列超出結果集;-2：擷取的資料列已遺漏) BEGIN...(**) 一、简介： 存储过程（Stored Procedure）， 是一组为了完成特定功能的SQL 语句，集经编译后 存储在数据库中，用户通过指定存储过程的名字并给出参数...TRUNCATE TABLE 通过 释放存储表数据所用的数据页来删除数据，并且只在事务日志中记录页的释放。...示例 下例删除 authors 表中的所有数据。...数据并不返回给客户端，这一点和普通的 — Select 不同。 新表的字段具有和 Select 的输出字段相关联（相同）的名字和数据类型。
日志文件的轮循设置在独立的配置文件中，它（们）放在/etc/logrotate.d/目录下。...我们将展示怎样使用logrotate来管理该日志文件。 我们从创建一个日志文件开始吧，然后在其中填入一个10MB的随机比特流数据文件。...也可以通过man手册中的例子进行配置。 3.2配置文件说明 配置参数 说明 monthly 日志文件将按月轮循。...rotate 5 一次将存储5个归档日志。对于第六个归档，时间最久的归档将被删除。 compress 在轮循任务完成后，已轮循的归档将使用gzip进行压缩。...它们的符号常量在头文件signal.h中定义。在不同的平台上，信号的编号可能发生变化，因此需要使用符号名称。
张量(tensor)和其他类型 为了进一步探索不同类型的数据在DataLoader中是如何加载的，我们将更新我们先前模拟的数字数据集，以产生两对张量数据：数据集中每个数字的后4个数字的张量，以及加入一些随机噪音的张量...如果您没有结构良好的数据集，这将很有用；例如，如果Argonians拥有一个与性别无关的名称，我们将拥有一个名为“Unknown”的文件，并将其放入性别集合中，而不管其他种族是否存在“Unknown”性别...您可能已经看到过这种情况，但现实是，文本数据的不同样本之间很少有相同的长度。结果，DataLoader尝试批量处理多个不同长度的名称张量，这在张量格式中是不可能的，因为在NumPy数组中也是如此。...截短长的名称或用空字符来填充短的名称可以使所有名称格式正确，并具有相同的输出张量大小，从而可以进行批处理。不利的一面是，根据任务的不同，空字符可能是有害的，因为它不能代表原始数据。...堆叠种族张量，独热编码形式表示该张量是十个种族中的某一个种族 堆叠性别张量，独热编码形式表示数据集中存在两种性别中的某一种性别 堆叠名称张量，最后一个维度应该是charset的长度，第二个维度是名称长度
-D 压 缩文件内不建立目录名称。 -f 此 参数的效果和指定"-u"参 数类似，但不仅更新既有文件，如果某些文件原本不存在于压缩文件内，使用本参数会一并将其加入压缩文件中。...-j 只 保存文件名称及其内容，而不存放任何目录名称。 -J 删 除压缩文件前面不必要的数据。 -k 使 用MS-DOS兼容格 式的文件名称。...-m 将 文件压缩并加入压缩文件后，删除原始文件，即把文件移到压缩文件中。 -n 不 压缩具有特定字尾字符串的文件。...-o 以 压缩文件内拥有最新更改时间的文件为准，将压缩文件的更改时间设成和该文件相同。 -q 不显 示指令执行过程。 -r 递 归处理，将指定目录下的所有文件和子目录一并处理。...-$ 保 存第一个被压缩文件所在磁盘的卷册名称。 - 压 缩效率是一个介于1-9的 数值。
在分布缓存领域，对数据存在新增与查询，即数据通过路由算法存储在某一个节点后，查询时需要尽量路由到同一个节点，否则会出现查询未命中缓存的情况，这也是与分布式服务调用领域的负载算法一个不同点。...将原来的3个节点数量扩充倍，新增加的第一台数据来源于第一台，以此类推，第6台的数据来源于第3台，这样k6经过新的负载均衡算法会落到第6台，数据原本存在于第3台，而第6台的数据来源于第3台，这样避免了缓存穿透...1.2 一致性哈希算法 一致性哈希算法 一致性哈希算法的设计理念如下图所示： 首先将哈希值映射到 0 ~ 2的32次方的一个圆中，然后将实际的物理节点的IP地址或取其hash值，放入到hash环中。...，引入了虚拟节点的，可以设置一个哈希环中存在多少个虚拟节点，然后将虚拟节点映射到实体节点，从而解决数据分布吧均衡的问题。...这样通过为不同的的实际节点映射不同的虚拟节点，实现数据的均匀分布，并且扩容或缩容时并不会出现大面积的缓存穿透。
备注：本小节之外的更多方法，请自行参考 API 文档 逐一处理： forEach 虽然方法名字叫 forEach ，但是与 for 循环中的 “for-each” 昵称不同。...方法签名： 该接口需要一个 Function 函数式接口参数，可以将当前流中的T类型数据转换为另一种R类型的 流。...如果一个类中已经存在了一个成员方法： 函数式接口仍然定义为： 那么当需要使用这个 printUpperCase 成员方法来替代 Printable 接口的 Lambda 的时候，已经具有...了 MethodRefObject 类的对象实例，则可以通过对象名引用成员方法，代码为： 2.6 通过类名称引用静态方法 由于在 java.lang.Math 类中已经存在了静态方法...数组也是 Object 的子类对象，所以同样具有构造器，只是语法稍有不同。
日志文件的轮循设置在独立的配置文件中，它（们）放在/etc/logrotate.d/目录下。... /usr/bin/killall -HUP rsyslogd endscript } （3）配置文件参数说明 配置参数 说明 monthly 日志文件将按月轮循...rotate 5 一次将存储5个归档日志。对于第六个归档，时间最久的归档将被删除。 compress 在轮循任务完成后，已轮循的归档将使用gzip进行压缩。...在没有执行kill -USR1 `cat ${pid_path}`之前，即便已经对文件执行了mv命令而改变了文件名称，tomcat还是会向新命名的文件" xxx.out_ 20180619"照常写入日志数据的...原因在于：linux系统中，内核是根据文件描述符来找文件的。
排序，在计算机中是再常见不过的算法。 在机器学习中，排序也经常用于统计数据、信息检索等领域。 那么问题来了，排序算法在函数角度上是分段线性的，也就是说，在几个分段的“节点”处是不可微的。...虽然在经验上取得了较大的成功，但是许多操作仍旧存在不可微分的问题，这就限制了可以计算梯度的体系结构集。 诸如此类的操作就包括排序 (sorting)和排名 (ranking)。...接下来是将保序优化进行微分，此处采用的是雅可比矩阵(Jacobian)，因为它简单的块级结构，使得导数很容易分析。 ? 而后，结合命题3和引理2，可以描述投影到排列多面体上的雅可比矩阵。...需要强调的是，与保序优化的雅可比矩阵不同，投影的雅可比矩阵不是块对角的，因为我们需要对它的行和列进行转置。 最终，可以用O(n)时间和空间中的软算子雅可比矩阵相乘。...实验结果 研究人员在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上进行了实验。
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