有用户反馈EasyGBS的视频无法播放，但是分享的流却能在VLC中播放。...我们根据用户的反馈进行了排查，发现现场的EasyGBS平台设备视频播放时，快照已生成，但播放却一直处于加载中，并提示播放资源失败。...接着打开浏览器F12，查看代码发现，用户用Nginx做了一层代理，导致的跨域配置重复，网页解不出来就报跨域失败的错误。于是和用户沟通后将Nginx的跨域配置删除，此时已经能正常播放了。
重复这些步骤，直到聚类中心没有显著的移动。下面使用简单数据进行算法执行。 ? 步骤1 现在继续解释步骤1是如何实现的。如果你不熟悉多维特性数据。...重复,重复,重复…何时停止? 重复第1步和第2步，直到如图形上显示的，中心向数据集群移动的越来越近，才会得出新的中心。该算法会一直运行，直到对结果满意时，就需要明确地告诉它，这样它就可以停止了。...每次迭代成本都会与之前的成本相比较，如果变化真的很低，就停止它。例如，如果改进(成本函数的差异)是0.00001(或者其他认为合适的值)，那就可以停止了，因为继续下去就没有意义了。 算法会出错吗?...在用户界面中，可以选择想要尝试的图像文件，也可以选择减少图像上颜色的数量。下面是一个用户界面和结果的例子： ? 可以注意到，文件大小减少了4倍，但最终的图像看起来并不是那么糟糕。...相信这个问题可以用多种方法来解决。 其中一个解决方案是简单地计算原始图像上的所有颜色，并在此基础上，定义用于图像的颜色数量，同时仍然保持图像看起来不错。
重复这些步骤，直到聚类中心没有显著的移动。下面使用简单数据进行算法执行。 步骤1 现在继续解释步骤1是如何实现的。如果你不熟悉多维特性数据。...重复,重复,重复…何时停止重复第1步和第2步，直到如图形上显示的，中心向数据集群移动的越来越近，才会得出新的中心。该算法会一直运行，直到对结果满意时，就需要明确地告诉它，这样它就可以停止了。...每次迭代成本都会与之前的成本相比较，如果变化真的很低，就停止它。例如，如果改进(成本函数的差异)是0.00001(或者其他认为合适的值)，那就可以停止了，因为继续下去就没有意义了。...在用户界面中，可以选择想要尝试的图像文件，也可以选择减少图像上颜色的数量。下面是一个用户界面和结果的例子： 可以注意到，文件大小减少了4倍，但最终的图像看起来并不是那么糟糕。...相信这个问题可以用多种方法来解决。 其中一个解决方案是简单地计算原始图像上的所有颜色，并在此基础上，定义用于图像的颜色数量，同时仍然保持图像看起来不错。
重复这些步骤，直到聚类中心没有显著的移动。下面使用简单数据进行算法执行。 步骤1 现在继续解释步骤1是如何实现的。如果你不熟悉多维特性数据。...重复,重复,重复…何时停止? 重复第1步和第2步，直到如图形上显示的，中心向数据集群移动的越来越近，才会得出新的中心。该算法会一直运行，直到对结果满意时，就需要明确地告诉它，这样它就可以停止了。...每次迭代成本都会与之前的成本相比较，如果变化真的很低，就停止它。例如，如果改进(成本函数的差异)是0.00001(或者其他认为合适的值)，那就可以停止了，因为继续下去就没有意义了。 算法会出错吗?...在用户界面中，可以选择想要尝试的图像文件，也可以选择减少图像上颜色的数量。下面是一个用户界面和结果的例子： 可以注意到，文件大小减少了4倍，但最终的图像看起来并不是那么糟糕。...相信这个问题可以用多种方法来解决。 其中一个解决方案是简单地计算原始图像上的所有颜色，并在此基础上，定义用于图像的颜色数量，同时仍然保持图像看起来不错。
现在，你不努力让自己过上想要的生活，那以后，你就会用大把的时间，去应付自己不想要的生活。...于是乎想办法去解决这个问题，但是发现连强制的数据库初始化都无济于事，而且在任务管理器的进程下也无法找到mysqld的相关进程，不能强制性的结束进程。...im mysqld.exe”，就可以将mysql残留进程全部杀死了，再次输入命令“tasklist| findstr "mysql"”，查看是否还留有有其他的mysql残留进程，如果还有，则继续杀死，直到完全杀死进程为止...如果不放心的话，可以继续测试一下，先停止MySQL服务，然后再次尝试启动和进行访问，如下图所示。 ? 可以看到MySQL此时可以做到正常的启动和停止服务了。 ?...最后给大家一个小提醒，如果将本地的数据库文件直接拷贝到数据库中的话，在拷贝之前务必保证MySQL数据库服务处于停止的状态，待文件拷贝完成之后，再尝试启动MySQL服务，此时便可以顺利在数据库中访问拷贝过来的数据库文件了
4、重复以上步骤来进行一定数量的迭代，或者直到簇中心点在迭代之间变化不大。你也可以选择多次随机初始化簇中心点，然后选择看起来像是最佳结果的数据，再来重复以上步骤。...3、我们继续根据平均值来移动滑动窗口，直到不能找到一个移动方向，使滑动窗口可以容纳更多的点。看看上面图片的动画效果；直到滑动窗口内不再增加密度（即窗口中的点数），我们才停止移动这个圆圈。...这个过程使ε邻域内的所有点都属于同一个簇，然后对才添加到簇中的所有新点重复上述过程。 4、重复步骤2和3两个过程直到确定了聚类中的所有点才停止，即访问和标记了聚类的ε邻域内的所有点。...重复上述过程，直到所有点被标记为已访问才停止。由于所有点已经被访问完毕，每个点都被标记为属于一个簇或是噪声。 与其他聚类算法相比，DBSCAN具有很多优点。首先，它根本不需要确定簇的数量。...3、重复步骤2直到我们到达树的根，即我们只有一个包含所有数据点的簇。通过这种方式，我们可以选择最终需要多少个簇。方法就是选择何时停止合并簇，即停止构建树时！
Android 包含了一组电池优化的策略：当用户没有使用设备时，系统会尽量减少活动以节省电量。...让我们观察这样一个示例：假设您想要创建一个周期性任务，其重复周期为 30 分钟，您可以指定一个比重复周期小的弹性间隔，这里设为 15 分钟。...看起来一切正常，直到您发现有些任务重复执行了很多次。这种情况在只要不进行取消操作便不会到达最终状态的周期性任务身上尤其容易出现。...所以，在应用每次启动时都尝试将您的 Worker 加入队列，会导致每次启动都添加一个新的 WorkRequest。...不过您也应该在任何情况下都处理好停止状态，因为 Worker 正在被执行时，如果某个约束条件不再被满足，WorkManager 也可能会停止您的任务。 有关独特任务的更多信息，请参阅文档：唯一工作。
如果你想要运行它，则需要从Test Plan界面中选中复选框“Run tearDown Thread Groups after shutdown of main threads”。...)：当前线程停止执行，不影响其他线程正常执行； Stop Test(停止测试)：停止测试，当前正在执行的线程执行完毕后停止； Stop Test Now(立即停止执行)：立即停止执行，当前正在执行的取样器可能会被中断...Loop Count：若填值则执行所填次数的循环；若勾选“Forever”，则永远执行下去，直到手动停止； Delay Thread creation until needed：延迟线程创建，直到需要才创建...执行原理： Jmeter 将在 Ramp-Up Period 时间范围内，启动 Number of Threads 个用户（线程），并且使每个用户（线程）重复发出 Loop Count 次请求（采样）。...如下图所示，Jmeter 将在 10S 时间内，启动 100个用户（线程），并且重复发出 1次请求（采样）。 ?
这样的处理方式并不适用于笔者想要解决的问题。...然后来看下，如何把中缀表达式转为后缀表达式，这里建议先看一遍，理解后，在本子上按照原理尝试一遍，更能理解。...声明两个数组，分别用于存储数字和运算符 从左到右遍历表达式， 遇到" "，继续遍历下一个字符 遇到数字则放入数字数组中 遇到")"，则把运算符数组中最后一个元素弹出，直到遇到"("时停止。...(这里需要注意移除时的方法，不能一个个移除，移除一个后，数组元素的位置就发生了改变） 将 运算结果r 插入到数组中计算前 a 的位置 重复遍历数组，按照上面逻辑计算，直到数组中只有一个元素即结果为止 实践如下...break } } print(targetList) // 重复遍历数组，按照上面逻辑计算，直到数组中只有一个元素即结果为止 return calculatorExpressionList
本文为第一部分，我将讨论为什么特征选择很重要，以及为什么它实际上是一个非常难以解决的问题。我将详细介绍一些用于解决当前特征选择的不同方法。 我们为什么要关心特征选择？...标签栏是我们想要预测的。我们已经对这些数据进行了训练，并确定了模型的精度为62％。我们能否在一个训练好的模型上准确的确定10个属性的子集呢？...如果没有改进，就停止操作并提供最好的结果，即单一的属性。但是，如果我们提高了精度，就保留最好的属性，并尝试添加一个。重复此过程，直到我们不再需要改进。 对于我们以上述10个属性为例？...然后，我们保留最佳性能属性，并尝试它与其他属性的9个可能组合。如果我们没有得到更好的精度那就停止。否则，我们继续尝试8个可能的3个子集。于是，我们最多通过10 + 9 + … + 1 = 55个子集。...然后我们继续消除一个属性来完成所有可能的组合，直到精度不再改善。同样地，对于10个属性我们我们需要评估至多1 + 10 + 9 + 8 + … + 2 = 55的组合。
基于这些分类的点，我们通过求取每一组中所有向量的均值，重复计算每一组的中心点。 重复上述步骤，直到每一组的中心点不再发生变化或者变化不大为止。...然后对已经添加到群集组中的所有新点重复使ε邻域中的所有点属于同一个群集的过程。 重复步骤2和3的这个过程直到聚类中的所有点都被确定，即聚类的ε邻域内的所有点都被访问和标记。...重复此过程，直到所有点都被标记为已访问。由于所有点已经被访问完毕，每个点都被标记为属于一个簇或是噪声。 与其他聚类算法相比，DBSCAN具有一些很大的优势。...K-Means无法处理这个问题，因为这些集群的平均值非常接近。K-Means在集群不是圆形的情况下也会出错，这也是因为使用均值作为集群中心的原因。...重复步骤2直到我们到达树的根部，即我们只有一个包含所有数据点的聚类。通过这种方式，我们可以最终选择我们想要的簇数量，只需选择何时停止组合簇，即停止构建树。
简而言之，在程序顶部放置"use strict"很少会有问题，并且可能会帮助你发现问题。 类型 有些语言甚至在运行程序之前想要知道，所有绑定和表达式的类型。...计算机擅长重复性任务，测试是理想的重复性任务。 自动化测试是编写测试另一个程序的程序的过程。...在其他情况下，最好向用户报告出了什么问题然后放弃。 但无论在哪种情况下，该程序都必须积极采取措施来回应问题。 假设你有一个函数promptInteger，要求用户输入一个整数并返回它。...Try again."); } } 我们可以使用for (;;)循环体来创建一个无限循环，其自身永远不会停止运行。我们在用户给出有效的方向之后会跳出循环。...编写一个函数，调用这个容易出错的函数，不断尝试直到调用成功并返回结果为止。 确保只处理你期望的异常。
; 提供了以下方法 : 检查计算是否完成 检查计算是否取消 等待计算完成 , 获取计算结果 取消任务 获取结果有如下两个条件 : 调用 get() 方法获取计算结果 计算必须执行完成 , 否则会阻塞直到计算完成..., 才能解除阻塞 调用 get() 方法获取计算结果 , 如果计算没有完成 , 该方法会阻塞 , 直到计算完成之后 , 阻塞才会解除 , 同时返回执行结果 ; 取消任务执行 : 调用 cancel()...); /** * 如果任务执行完毕 , 返回 true ; * 影响任务执行的因素 : * - 正常终止 * - 出现异常 * - 用户取消..., 提供一个通用协议 ; 如 : Thread 类实现了 Runnable 方法 ; 活动状态 : 处于活动状态的含义是 , 线程已经被开始了 , 还不能被停止 , 如果想要执行代码 ,..., 提供一个通用协议 ; * 如 : Thread 类实现了 Runnable 方法 ; * 处于活动状态的含义是 , 线程已经被开始了 , 还不能被停止 , 如果想要执行代码 , 必须在其它线程中执行
这个问题的回复是我们要上一系列的课程和阅读一些书籍，并且我们需要先从线性代数或统计学开始学习。一年前，在学习过程中我也有过类似的经历。当时我不懂编程，但是我知道我想要从事数据领域。...开启项目之旅需要你找到一个喜欢的数据集，从数据集里解决一些感兴趣的问题，并重复上述步骤。 这里有一些相关链接可以让你找到能运用到你做项目的数据集。...然后不断重复操作，直到选出一个合适的算法。 关于这些最棒的事情是学习的内容。我并不仅是学习SQL的相关句法，同时还应用他们来储存价格数据，并且所学习到的内容是单纯学习SQL语句的10倍。...这里有一些不错的想法： 可以在用户间的聚会中找一些能与你共事的人。 可对开源包作以份贡献。 可以给一些曾经写过一些有趣的数据分析博客的并能与你合作的人发消息。...数据科学犹如你要攀登一座陡峭的山峰，如果你停止前进，你会很容易失败。 如果你觉得你现阶段过得如此安逸，这里有几个建议： 尝试使用一个更大的数据集，学习和使用Spark。
直到你对你学的新技能搞到兴奋。 之后，我想要简单的总结下我怎样去自学Python编程。...今年，我尝试投资一个工作周到8-10小时。那产生40（一年大约有40个周）x8小时，那么我在这个工程上总共花费的时间将达到420小时。...如果你真的想要学习编程，除了找到自己需求和优先考虑时间之外，我可以看到唯一的其他阻碍将是缺乏自律与耐力。对于我来说，决定一个我想要完成目标使我保持活力，如果我失败的时候，我会经历一个巨大的失望。...虽然我此刻将要完成Python项目，但是这并不意味着我现在将停止学习。只需要几个星期直到我仍然摇摇欲坠的Python技能基础将彻底恶化。所以我将保持写代码状态并尝试发现使用适合我普遍的主题例子。...如果你有任何问题，请在评论中提出来。
递归举例 .通过上回（【C语言】函数的系统化精讲（二））我们了解到递归的限制条件，递归在书写的时候，有2个必要条件： 递归在书写时有两个必要条件： • 递归必须有一个限制条件，当满足该条件时，递归停止...，直到数字变成0为止。...因此，如果函数调用中存在递归调用，每次递归函数调用都会开辟属于自己的栈帧空间，直到函数递归不再继续，开始回归，才逐层释放栈帧空间。...直接CPU干起来，博主电脑无法立刻截不了图，所以导致截图不到想要的高CPU运行百分比，推荐你们也可以尝试一下） 其实递归程序会不断的展开，在展开的过程中，我们很容易就能发现，在递归的过程中会有重复计算...这里我们发现，在计算第40个斐波那契数时，使用递归方式会导致第3个斐波那契数被重复计算了39088169次，这些计算是非常冗余的。
基于这些分类的点，我们通过求取每一组中所有向量的均值，重复计算每一组的中心点。 重复上述步骤，直到每一组的中心点不再发生变化或者变化不大为止。...然后对已经添加到群集组中的所有新点重复使ε邻域中的所有点属于同一个群集的过程。 重复步骤 2 和 3 的这个过程直到聚类中的所有点都被确定，即聚类的ε邻域内的所有点都被访问和标记。...重复此过程，直到所有点都被标记为已访问。由于所有点已经被访问完毕，每个点都被标记为属于一个簇或是噪声。 与其他聚类算法相比，DBSCAN 具有一些很大的优势。...步骤 2 和 3 迭代地重复直到收敛，其中分布从迭代到迭代的变化不大。 使用 GMM 有两个关键优势。首先 GMM 比 K-Means 在群协方面更灵活。...重复步骤 2 直到我们到达树的根部，即我们只有一个包含所有数据点的聚类。通过这种方式，我们可以最终选择我们想要的簇数量，只需选择何时停止组合簇，即停止构建树。
❞ "我是否需要支持发射和收集重复值？" ❝如果这个问题的答案是肯定的，你将需要SharedFlow。❞ "我是否需要为新的订阅者重放超过最新的值？"...❝如果这个问题的答案是肯定的，你将需要SharedFlow。❞ 正如我们所看到的，StateFlow用于所有的事情并不自动是正确的答案。 它忽略（混淆）了重复的值，这是不可以配置的。...有时你需要不忽略重复的值，例如：一个连接尝试，将尝试结果存储在一个流中，每次失败后需要重试。 另外，它需要一个初始值。...因为SharedFlow没有.value，所以它不需要用初始值来实例化--收集器将直接暂停，直到第一个值出现，在任何值到来之前，没有人会尝试访问.value。...我通常使用SharingStarted.WhileSubscribed()，并在Activity onStart()/onStop()上销毁/创建我所有的收集器，所以当用户不积极使用应用程序时，数据源上游收集将停止
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