DF 标志和串传送指令 1.1 DF 标志 flag的第10位是DF，方向标志位。 在串处理指令中，控制每次操作后si，di的增减。...可以看出，movsb 的功能是将 ds:si 指向的内存单元中的字节送入 es:di中，然后根据标志寄存器DF位的值，将 si和di递增或递减。...格式：movsw 功能：将 ds:si指向的内存字单元中word送入es:di中，然后根据标志寄存器DF位的值，将si和di递增2或递减2（以字为单位传送）。...； popf：从栈中弹出数据，送入标志寄存器中。...pushf 和 popf，为直接访问标志寄存器提供了一种方法。 3. 标志寄存器在 Debug 中的表示 在Debug中，标志寄存器是按照有意义的各个标志位单独表示的。
在日常运维中，经常需要监控某个进程，并打印某个进程的监控结果，通常需要打印匹配某个结果的行以及其前后各N行。...2）打印/opt/test中所有匹配"main is failed"的行及其前1行 [root@mq-master02 ~]# cat /opt/test |grep "main is failed"...3）打印/opt/test中所有匹配"main is failed"的行及其后1行 [root@mq-master02 ~]# cat /opt/test |grep "main is failed"...192.168.10.17 4）打印/opt/test中所有匹配"main is failed"的行及其前后各1行 [root@mq-master02 ~]# cat /opt/test |grep...192.168.10.17 5）把/opt/test中所有匹配"main is failed"的行及其前1行的结果打印到/root/result.log中，并加上时间 [root@mq-master02
excelperfect Q：我有一个工作表，在单元格B1中输入有数值，我想根据这个数值动态隐藏行2至行100。...具体地说，就是在工作表中放置一个命令按钮，如果单元格B1中的数值是10时，当我单击这个命令按钮时，会显示前10行，即第2行至第11行；再次单击该按钮后，隐藏全部的行，即第2行至第100行；再单击该按钮，...则又会显示第2行至第11行，又单击该按钮，隐藏第2行至第100行……也就是说，通过单击该按钮，重复显示第2行至第11行与隐藏第2行至第100行的操作。...注：这是在chandoo.org的论坛上看到的一个贴子，有点意思。...A：使用的VBA代码如下： Public b As Boolean Sub HideUnhide() If b =False Then Rows("2:100").Hidden
一、匹配数字串 /flash/([0-9]+).htm 二、匹配不含双引号的字符串 ([^\”]+) 三、匹配一行 cnt\”>(.+)\n 四、匹配多行的...只能输入由26个英文字母组成的字符串：”^[A-Za-z]+”。只能输入由26个大写英文字母组成的字符串：”^[A-Z]+”。只能输入由26个小写英文字母组成的字符串：”^[a-z]+”。...只能输入由数字和26个英文字母组成的字符串：”^[A-Za-z0-9]+”。
因为项目的需要，设计了一个满足特定需要的代码自动生成工具。在开发过程中需要根据方法名和方法参数类型数组在指定的类中根据java编译器的规则找到与之最匹配的泛型方法。...当然java器肯定知道，但它是用什么规则进行匹配的呢？...，发现java编译器在匹配泛型方法时，对参数的匹配是遵循从左到右的顺序来一个个检查的，根据这个规则写了下面的方法来实现泛型方法的精确匹配。...it.remove(); } if (methods.size() <= 1) //找到唯一匹配的方法或没有匹配的方法就中止循环...，可能会出现返回并不匹配方法的结果，不过在我的应用场景中有别的措施做了保证，所以不会有问题，你可以根据自己需要再补充一些检查代码。
这样得到的颜色特征向量不仅不会受到亮度变化的影响，还能根据程序对颜色分辨率的需要，调整量化等级以减少特征向量的数据量。...提取各图像的色谱，以供后续匹配过程进行比较； 随后，程序将待测图像UUT.jpg读入内存，并由For循环中的IMAQ ColorMatch计算其色谱，并与之前由IMAQ ColorLearn学习到的6个色谱逐一进行比较...，并调用IMAQ ColorMatch进行颜色匹配； 由于指定的ROI中包含两个对应于待测保险丝位置的矩形轮廓，因此IMAQ ColorMatch返回的匹配标志和匹配分值数组中的前两个元素有效，分别按顺序对应于对...ROI中的两个轮廓位置的检测结果； 根据返回的匹配标志的值是否为真，可以清楚获知每个位置上的保险丝是否被正确安装。...只有当两个位置上的保险丝均被正确安装时，整个测试才能通过。 程序实现如下所示： 程序能检查第二行的第二和第三个位置是否正确安装了型号为20的黄色保险丝。
回复JVM内存分配担保机制一文中 Mr/Mrs Xxx 在留言区提出的问题： “请问分配3M的时候，怎么还发生了full gc？”...在GC前还会进行一次判断，如果要分配的内存>=Eden区大小的一半，那么会直接把要分配的内存放入老年代中。否则才会进入担保机制。...new_sample); // Printing void print_on(outputStream* st) const; void print() const; }; 可以从代码和注释中我们发现...这是对未来未知数的上限的最佳估计。 也就是通过这样的算法，虚拟机估算出下次分配可能会发生无法分配的问题，于是提前预测到可能的问题，提前发生一次full gc。 于是这次full gc就发生了！...在JVM中的垃圾收集器中的Ergonomics就是负责自动的调解gc暂停时间和吞吐量之间的平衡，然后你的虚拟机性能更好的一种做法。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 项目要求：根据给定的标题去《中国青年报》网上电子报数据中查找匹配的内容，并从该内容中取出引题、正题、作者和正文。...l: Integer; begin l := length(endstr); if dfDelBefore in Flags then begin //删除字符串的前半部分...pSource, Source); StrPCopy(pPattern, pattern); Result := MatchPattern(pSource, pPattern); end; {匹配字符串函数...} {从磁盘中搜索指定类型的所有文件} procedure FindFiles(ASourceDir, SearchFileType: String; var List: TStrings); var...} end; until FindNext(FileRec) 0; system.SysUtils.FindClose(FileRec); end; {从磁盘中搜索指定类型的所有文件
words_ 数组在读取输入时根据单词出现的顺序递增创建索引，每个索引对应的值是一个结构体entry，这个entry封装了单词的所有信息。...所有的输入符号，包括entry_type都存储在同一个词典中，这使得扩展fastText来包含其他类型的实体变得更加容易(我将在后续的文章中详细讨论这一点)。...bucket_size是一个数组的长度大小，这个数组是为所有的ngrams符号分配的。它通过-bucket标志进行设置，默认设置为2000000。...所有线程都从输入文件中读取数据，并使用读取到的每一行来更新模型，其实也就相当于批次大小为1的随机梯度下降法。如果遇到换行字符，或者读入的单词数量超过允许的行最大数量，则会截断该行的后续输入。...图五 无监督Skip-gram fastText模型的拓扑结构 模型的输入层权重、隐藏层权重以及传入的参数都会保存在.bin格式的文件中，-saveOutput标志控制了是否输出一个包含隐藏层向量的word2vec
如图所示，Scaled Dot-Product Attention的计算过程可以分成7个步骤： 每个输入单词转化成嵌入向量。 根据嵌入向量得到 , ， 三个向量。...矩阵中的每一行，是表示一个token的word embedding向量。假设一个句子“Hello, how are you?”...为什么将[CLS]标志位对应的向量作为整个序列的语义表示? 和BERT相类似，ViT在序列前添加一个可学习的[CLS]标志位。...以BERT为例，BERT在第一句前添加一个[CLS]标志位，最后一层该标志位对应的向量可以作为整句话的语义表示，从而用于下游的分类任务等。...将[CLS]标志位对应的向量作为整个文本的语义表示，是因为与文本中已有的其它词相比，这个无明显语义信息的符号会更“公平”地融合文本中各个词的语义信息，从而更好的表示整句话的语义。 归纳偏好是什么？
SuperGlue是一种特征匹配网络，它的输入是两张图像中特征点以及描述子（手工特征或者深度学习特征均可），输出是图像特征之间的匹配关系。 作者认为学习特征匹配可以被视为找到两簇点的局部分配关系。...其中注意力GNN将特征点以及描述子编码成为一个向量（该向量可以理解为特征匹配向量），随后利用自我注意力以及交叉注意力来回增强（重复 次）这个向量 的特征匹配性能；随后进入最优匹配层，通过计算特征匹配向量的内积得到匹配度得分矩阵...部分分配矩阵：约束i）和ii）意味着对应关系来自两组关键点之间的部分分配。我们给出一个软分配矩阵 ，根据上述约束，我们有如下关系： 那我们设计网络的目标就是解算这个分配矩阵 。...特征点Encode 首先根据上述说法，特征点位置+描述会获得更强的特征匹配特异性，所以这里将特征点的位置以及描述子合并成每个特征点 的初始表示 ， 其中MLP表示多层感知机（Multilayer...本文借鉴了该思想，在得分矩阵 的最后一列/行设置为dustbins可以得到 ，这样做的作用在于可以滤出错误的匹配点。
并且描述符应该有较高的独特性，以便于提高特征点正确匹配的概率。...4.1.3、梯度直方图的生成 将邻域内的采样点分配到对应的子区域内，将子区域内的梯度值分配到8个方向上，计算其权值。 ? 4.1.4、三线性插值 插值计算每个种子点八个方向的梯度。 ?...对第0行第3列种子点的贡献因子为dr，对第1行第3列的贡献因子为1-dr，同理，对邻近两列的贡献因子为dc和1-dc，对邻近两个方向的贡献因子为do和1-do。...特征向量形成后，为了去除光照变化的影响，需要对它们进行归一化处理，对于图像灰度值整体漂移，图像各点的梯度是邻域像素相减得到，所以也能去除。得到的描述子向量为H=(h1,h2,..........图像特征提取是图像匹配的基础，经过此算法提取出来的特征点用于后续的图像特征匹配和特征识别中。
本节目标 搭建一套700行代码的激光SLAM。通过对ALOAM进行修改实验，确定对激光SLAM最核心的技巧，并接上节里程计，完成后端，构建较大场景(轨迹约2km)地图。...蓝色为里程计结果，绿色为后端优化后的效果，差距非常大。第三张图是跟丢的LOAM。 ALOAM修改实验 棱匹配与曲率排序 棱匹配，是希望图像中曲率较大的点匹配到对应的棱上，与点面匹配对应。...对比来看，有无棱没有多少差距，但本次数据集来看，有点的排序筛选的形状畸变更小，在后续加入后端检测后，这一操作有无会产生重大影响。...，其次边缘区域全去除不是坏事，因为曲率如果是0.06，那么这里会没有去除，在之后面点提取中可能把它提进来，这种面之间的棱点提进来我个人觉得不太好，相当于你收集了一个曲面，不利于后续结果，实验发现删了这个操作精度会有效提升...，为遍历当前帧的所有点，使用KD树寻找全局地图下的最近的五个点，并求出五个点的法向量，并根据法向量norn与（五个点和五点中心的向量 ）的投影大小确定五点是否成面。
在搜索营销的场景下，广告主可以通过出价的方式参与流量分配，平台的主要任务是优化流量分配和计价，实现效率的最大化和生态的健康发展。...具体说来，流量分配的过程通常分为流量匹配阶段和排序阶段： 流量匹配阶段的主要任务是理解用户意图，在超大规模的全量集合中找到合适的候选集进行粗排，降低后续排序阶段的计算量； 排序阶段解决的主要问题则是对用户的深度理解...1 智能匹配 1.1 基于用户行为异构图的个性化检索框架 在搜索营销中，匹配端负责理解用户的搜索意图，需要快速准确地从海量广告中检索出一个小规模的高质量广告候选集，设计过程中需要兼顾系统的效果与效率。...图 2. a) 使用全淘数据构建大规模异构网络；b) 通过深度学习技术对图中节点进行 Embedding；c) 根据用户搜索意图节点和广告节点的 Embedding 向量距离，使用 ANN 搜索进行匹配...图 3 联合优化的向量化检索模型和深度粗排模型 在搜索营销的场景中，存在着多种检索通道，比如传统的关键词检索、上文提到的个性化检索和向量化检索；而整个匹配阶段是个多阶段检索过程，在这些检索通道之后还需要经过一个粗排序阶段
通过将复杂的对象（例如文本、图像或声音）转换为数值向量，并在多维空间中进行相似性搜索，它能够实现高效的查询匹配和推荐。...虽然功能相对有限，但为后续的发展奠定了基础。 扩展说明：关于机器学习功能，如果大家对 Elasticsearch 版本更迭感兴趣，印象中当时 6.X 版本推出，非常振奋人心。...这标志着 Elasticsearch 正式进入向量检索领域，不再只依赖于插件。 dense_vector 最早的发起时间：2018 年 12 月 13 日，7.6 版本标记为 GA。...处理上下文 能够根据搜索者的地理位置、搜索历史等信息调整结果 通常不考虑这些额外的上下文信息 搜索结果的相关性 根据查询的意图和上下文排名结果 主要基于关键词的频率和位置匹配 处理同义词和多义词 能够理解词语在不同上下文中的意义...可能只是简单地匹配关键词，而不理解它们的真正意思 学习和适应能力 通过机器学习不断改进，根据用户的反馈和行为适应 通常基于固定的算法和规则，没有持续学习和适应的能力 用户体验 提供更准确和有上下文的结果
Query在每个店铺中的匹配情况，最终去不同店铺买不同东西的过程就是权重和Values加权求和过程。...维向量可以采用固定的标志编码得到，例如$$。...pos即0~N,i是0-511 将向量的512维度切分为奇数行和偶数行 偶数行采用sin函数编码，奇数行采用cos函数编码 然后按照原始行号拼接 def get_position_angle_vec(...原因是我们现在没有解码器了，而是编码后直接就进行分类预测，那么该解码器就要负责一点点解码器功能，那就是：需要一个类似开启解码标志，非常类似于标准transformer解码器中输入的目标嵌入向量右移一位操作...这就需要用到经典的双边匹配算法了，也就是常说的匈牙利算法，该算法广泛应用于最优分配问题，在bottom-up人体姿态估计算法中进行分组操作时候也经常使用。
6.2智能问答系统概览目前，哔哩哔哩客服系统在执行智能问答任务时，会根据匹配度的不同提供两种回答方式。...详细解释，即为：首先根据原始向量构建一个索引文件，再根据索引文件进行查询。初次查询前需要进行train和add过程，后续若要进行索引的添加可以再次使用add添加索引。...Faiss库是一种针对聚类和相似性搜索的工具，为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类，支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库；4）搜索匹配：将用户问题向量传入Faiss库中，使用相似度计算方法对问题进行匹配...调度策略可以包括根据用户的信息、问题类型、服务需求等因素来分配客服坐席，以及根据坐席的服务质量和服务水平来进行评估和调整。...具体是：1）自动进线：系统会持续扫描未达到饱和度的客服，如果发现有客服尚未达到饱和度，会自动将队列中的用户分配给该客服；2）会话邀请：客服人员可以根据自身能力，即使已经超过饱和度，仍然可以邀请排队中的用户进入会话
在检索时，以向量相似性搜索，将用户的查询和向量库中的数据进行相似性匹配，获得结果后，再通过该插件，把结果交给chatGPT生成。...而用户的查询也需要text-embedding-ada-002模型转化为相同维度的向量，以进行后续的相似性计算。 而向量相似性的计算是将上面提到的这些向量库中完成的，而不是在ChatGPT模型中。...在这个过程中，ChatGPT模型的主要任务是根据提供的检索到的信息来生成回答，而不是直接参与向量相似性计算。...精确匹配：基于分词的全文检索技术能够找到精确匹配的文本片段，而基于向量的检索方法可能会在某种程度上损失一些精确性，因为它们主要关注语义相似性。...在实际应用架构中，企业应该根据实际需求和场景来选择合适的检索方法，将基于分词的全文检索技术与基于向量的检索方法结合使用，以获得更好的检索效果。
assert residual.shape == (M, N) # 确保权重向量的形状正确，即长度为N，与输入x的特征数量相匹配。...assert weight.shape == (N,) # 确保权重向量在内存中是连续的。...，执行以下检查： if rowscale is not None: # 确保行缩放向量在内存中是连续的。...assert rowscale.is_contiguous() # 确保行缩放向量的长度与输入x的行数M相匹配。...、使用了Dropout或行缩放、有第二路径输入），则分配空间存储残差梯度的计算结果。
IP 数据报 分片 : 要根据 首部的 标识 , 标志 , 片偏移 进行相应处理 : 标识 : 同一个 IP 数据报 的分片 , 使用相同的标识 ; IP 数据报大小超过 MTU 时 , 将数据报分片...) + 1400 字节数据部分 ; 标识 : 666 , 同一个分组的分片 , 标识相同 ; 标志 : DF = 0 , 允许分片 ; MF = 1 , 后续还有分片 ; 片偏移量 : 片偏移量..., 标识相同 ; 标志 : DF = 0 , 允许分片 ; MF = 1 , 后续还有分片 ; 片偏移量 : 片偏移量 是 175 , 单位是 8 字节 , 本片偏移量相当于 1400 字节...最长前缀匹配 : 使用 CIDR 编址时 , 路由查找时 , 将可能得到的几个匹配结果 , 选择 符合 网络前缀 的 , 具有最长网络前缀 的路由 ; 原理 : 因为 前缀越长 , 主机号选择性就越小...数据报 中 , 如果 ICMP 差错报文部分出错 , 就不用再发送 ICMP 差错报告报文了 ; ② 后续数据报分片 : ICMP 差错报文只针对数据报的第一个分片 , 后续分片就不发送 ICMP 差错报告报文了
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