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Java虚拟机

Java对象中包含的基本数据由它所属的类及其所有超类声明的实例变量组成。...另一种设计方式是使对象直接指向一组数据，而数据包括对象实例数据以及指向方法区类数据的指针。这种设计方式的优点是只需要一个指针就可以访问对象的实例数据，但是移动对象就变得更加复杂。 ?...Java栈上的所有数据都是数据都是此线程私有的。 3.7栈帧栈帧由三部分组成：局部变量区、操作数栈和帧数据区。...局部变量区和操作数栈的大小要视对应的方法而定，编译器在编译器时就确定的确定了这些值并放在class文件中。帧数据区的大小依赖于具体的实现。...每当虚拟机要执行某个需要用到常量池数据的指令时，它都会通过帧数据区中指向常量池的指针来访问它。常量池中对类型、字段和方法的引用在开始时都是符号。

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CV学习笔记(二十九)：交互式人脸活体检测

为了减少被攻击的可能性，因此在交互式的基础上增加了眨眼检测且对每次交互的项目进行随机性排序，并且加入了动态的边框检测，对于照片和视频的攻击具有很好的防御效果。...回到上一步骤，重新选择出特征关键点，拟合下一颗残差树，最终综合所有残差树的结果得到关键点位置。下图为级联中不同层级的形状变化：从上图可以看出，随着级联的进行，预测形状和真实值之间的误差不断减少。...我们要思考的是，这些点在眼睛睁开和闭合时，彼此坐标之间的关系。如图中直线所示，我们可以看出，长宽比在眼睛睁开和闭合时会有所不同。...由于水平点只有一组，而垂直点有两组，所以分母乘上了2，以保证两组特征点的权重相同。我们不难发现，EAR在眼睛睁开时是基本保持不变的，在小范围内会上下浮动，然而，当眼睛闭合时，EAR会迅速下降。...通过对视频序列中毎一帧图像计算ＥＡＲ值，同时统计ＥＡＲ值低于0.25的帧数就可以判断出眨眼次数。当眨眼次数大于２时，即判断该视频通过眨眼检测。

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R语言VaR市场风险计算方法与回测、用LOGIT逻辑回归、PROBIT模型信用风险与分类模型

比如，某个投资组合在95%置信水平下的日度VaR是10万元，表示在任何交易日，该资产的损失只有5%的可能会超过10万元。...混合时间加权的优点在于不改变原始数据，所求得的VaR必然是原始数据或其线性组合。如果置信度设为95%，重新运行程序得到每日的最大可能损失为2.19%。...违约概率是指债务人未来发生违约的可能性大小，获得违约概率最普遍的方法是根据一组具有相同风险特征的债务人的违约历史纪录，计算发生违约的比率，作为类似债务人未来违约概率的估计。...分类模型的基本做法是，对于给定的一系列企业的指标（数据来源可能是许多同质企业，或者各类型的企业都有），然后以一段时间的考察期，观察企业是否发生违约，并以此考察期内的所有观测作为训练样本，就可以估计分类模型...步骤2：变量构建尽量收集全所有跟违约率有关的财务指标、宏观经济指标、行业景气指标和市场指标，比如针对财务报表，如下的一些财务比率数据就可以计算出来：经营活动–例如存货周转率、预售账款与销售成本的比率

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为什么微服务架构需要聚合

或者，可能只能在特定环境下才能修改某个给定的实体。我们将这种规则称为不变量。不变量必须独立存在于一个聚合的上下文中。如果修改实体X需要同时修改实体Y，则实体X和实体Y必须包含在相同的聚合中。...此外，其他实体通常都是值对象在确定属于聚合的实体时，应该查找不变量(管理不同实体交互的规则)。我们应该尽量将涉及相同不变量的实体归为一组。...使用聚合时，可以看作聚合中所有的实体使用了同一个ID，后续数据库分片后，聚合中的实体也会存在相同的数据库中。...如果我们没有围绕聚合来定义数据结构，则可能会很难确定需要缓存的数据类型。...我们的目的是提供一个通用的、插件化的解决方案，同时需要避免通过重复(同步)调用某个独立的服务来确定一个用户是否有权限访问某个特定的实体。

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【Python】异常处理「1」

程序开发时，很难把所有的特殊情况都处理的面面俱到，通过异常捕获可以针对突发事件做集中的处理，从而保证程序的稳定性和健壮性。...2.1.1捕获异常最简单的语法格式：try: 尝试执行的代码except: 出现错误的处理try：尝试。下方编写要尝试的代码，不确定是否能正常执行的代码except：如果不是。...# 错误的处理代码 print("请输入正确的整数")print("+" * 30)执行结果：当输入数字正确执行结果：当输入数字不正确2.2）错误类型捕获在程序执行时，可能会遇到不同类型的异常...，要预判到所有可能出现的错误还是有一定难度的，如果希望程序无论出现任何错误，都不会因为python解释器抛出异常而被终止，可以再增加一个except。...语法：except Exception as result: print("未知错误 %s" % result)Exception是python针对异常提供的类as是一个关键字result是一个变量名

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布隆过滤器(Bloom Filter)详解

初始化时，需要一个长度为n比特的数组，每个比特位初始化为0 3. 某个key加入集合时，用k个hash函数计算出k个散列值，并把数组中对应的比特位置为1 4....判断某个key是否在集合时，用k个hash函数计算出k个散列值，并查询数组中对应的比特位，如果所有的比特位都是1，认为在集合中。 ? 优点：不需要存储key，节省空间缺点： 1....如果它们都说在，虽然也有一定可能性它们在说谎，不过直觉上判断这种事情的概率是比较低的。优点相比于其它的数据结构，布隆过滤器在空间和时间方面都有巨大的优势。...布隆过滤器可以表示全集，其它任何数据结构都不能； k 和 m 相同，使用同一组 Hash 函数的两个布隆过滤器的交并差运算可以使用位操作进行。缺点但是布隆过滤器的缺点和优点一样明显。...标明某个元素是否在集合中所需的 k 个位置都按照如上的方法设置为 "1"，但是该方法可能会使算法错误的认为某一原本不在集合中的元素却被检测为在该集合中（False Positives），该概率由以下公式确定

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Akamai在内容分发网络中的算法研究（翻译总结）

其基本算法如下： 1）首先需要k个hash函数，每个函数可以把key散列成为1个整数 2）初始化时，需要一个长度为n比特的数组，每个比特位初始化为0 3）某个key加入集合时，用k个hash函数计算出...4）判断某个key是否在集合时，用k个hash函数计算出k个散列值，并查询数组中对应的比特位，如果所有的比特位都是1，认为在集合中。...没有必要建立一个map unit到所有的server cluster的性能分数排序，只需要选择出该用户组可能被调度到的服务器集群并进行打分排序即可。...（3）每个server cluster拥有不确定的任意的容量。估算server cluster的容量，并让它为多个用户组进行服务。...Leader election与数据一致性即使两个机器上的运行程序完全相同，由于运行时的分别独立收集输入数据可能导致输出结果不相同的情况，这种情况需要leader election来在服务器组里选择一个

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【计算机网络】数据链路层 : 封装数据帧 ( 附加信息 | 帧长度 | 透明传输 | 字符计数法 | 字符填充法 | 零比特填充法 | 违规编码法 )

, 确定收到了一个完整的数据帧 ; 四、 “数据帧” 长度 ---- 数据链路层帧长 : ① 数据帧组成部分 : 帧首部 , 帧数据部分 , 帧尾部 ; ② 数据帧帧长 : 帧首部长度 + 帧数据长度...恰好与某个控制信息完全一样 , 此时就需要采取一些措施 , 能够使接收方认为这是数据信息 , 不是控制信息 , 这样才能保证数据链路层传输的透明性 ; 七、字符计数法 ---- 字符计数法..., 那么后续所有的数据帧都会出错 ; 八、字符填充法 ( 加转义字符数据帧透明传输需求 : ① 数据帧封装 : 数据帧添加帧首部 , 和帧尾部 ; 帧首部和帧尾部之间的部分就是实际的数据..., 如图像 , 音频 , 视频等 , 此时文件中的数据可能是任意值 , 就有可能与帧尾部或帧首部相同 , 此时就需要采用字符填充法实现透明传输 ; 字符填充法 : ① 数据的随机性..., 不会引起数据帧边界判定错误的问题 , 实现了透明传输 ; 十、违规编码法正常编码 : 曼彻斯特编码 / 差分曼彻斯特编码中 , 不管是 0 , 还是 1 , 在码元中肯定会跳变一次

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干货 | 分享一种有趣的数据解析方法

GPS帧数据种类大致如下： ? 实际应用中，并不是所有数据都完全用得上，我们可以根据需要选择所需要的数据。下面我们以$GPGGA数据为例分享接收、解析方法。...方法二：状态机法上面地粗略法可能会破坏掉一些数据帧，另外，代码结构可能不够清晰。针对这些问题做改进，使用状态机来接收。一字节一字节地接收，接收完完整一帧数据之后再去做解析。...，每次走到GGA_STATE_CHECK1状态时的rx_gps_gga_data就是完整的gga数据，这时候就可以进行解析了，可以在这一步设置一个标志变量表明gga数据已经完全接收完毕，直到数据接收完毕了才做解析...然后我们可以通过时间来区分每一帧数据及每一包串口数据，该重新组包地就重新组包。例如：每帧数据间隔200ms，线程挂起时间10ms，一帧数据有130字节，一帧数据由1包、2包串口数据组成。...方法可能很多，我们先看一下正点原子的解析方法： ? ? ? 大概分为两步，第一步先获取逗号的位置确定某个需要解析地字段，然后再将相应字段的字符串数据转换成数字。

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备战春招 | 120 道机器学习面试题！

例如，为了覆盖一小部分数据，随着变量数量的增加，我们需要处理每个范围广泛的变量；所有样本都靠近样本的边缘。...你不会找到全部的错误，但你或许能够找到其中的一些。比如那个212岁的男人以及那个9英尺高的女；变量会有偏度，异常值等。算术平均值可能用不了，这也意味着标准差用不了；变量可以是多峰的！...如果较大错误造成的后果很严重，使用MSEMSE相当于最大化高斯随机变量的可能性。 5.你会什么误差指标来评估二分类器的好坏？如果类别不平衡怎么办？如果超过2组怎么办？准确性：你正确预测的情况的比例。...1.编写一个函数，计算2n个用户所有可能分配向量，其中n个用户为控制组，n个用户为治疗组。递归编程 2.提供一个包含推特消息的列表，求十个最常用的的标签。...4.如果某个博客报道了你的实验组会有什么影响呢？与前问相同。这一问题可能会在更大范围内发生。 5.你如何设计一个允许用户自行选择是否加入的AB测试。

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独特视角解读JVM内存模型

局部变量区和操作数栈的大小要视对应的方法而定，它们是按字长计算的。编译器在编译时就确定了这些值并放在class文件中，而帧数据区的大小依赖于具体的实现。...还有些指令需要常量池中的数据才能确定某个对象是否属于某个类或实现了某个接口。...每当虚拟机要执行某个需要用到常量池数据的指令时，它都会通过帧数据区中指向常量池的指针来访问它，以前讲过，常量池中对类型,字段和方法的引用在开始时都是符号。...当某个方法抛出异常时，虚拟机根据帧数据区对应的异常表来决定如何处理。如果在异常表中找到了匹配的catch子句，就会把控制权转交给catch子句内的代码。...，然后再另一些条件下，规则没有规定任何顺序，此时如果访问某个没有被同步的变量，可能会产生意想不到的结果。

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备战春招 | 120 道机器学习面试题！

例如，为了覆盖一小部分数据，随着变量数量的增加，我们需要处理每个范围广泛的变量；所有样本都靠近样本的边缘。...你不会找到全部的错误，但你或许能够找到其中的一些。比如那个212岁的男人以及那个9英尺高的女；变量会有偏度，异常值等。算术平均值可能用不了，这也意味着标准差用不了；变量可以是多峰的！...如果较大错误造成的后果很严重，使用MSEMSE相当于最大化高斯随机变量的可能性。 5.你会什么误差指标来评估二分类器的好坏？如果类别不平衡怎么办？如果超过2组怎么办？准确性：你正确预测的情况的比例。...用户/付费用户平均营收编程（14题） 1.编写一个函数，计算2n个用户所有可能分配向量，其中n个用户为控制组，n个用户为治疗组。递归编程 2.提供一个包含推特消息的列表，求十个最常用的的标签。...4.如果某个博客报道了你的实验组会有什么影响呢？与前问相同。这一问题可能会在更大范围内发生。 5.你如何设计一个允许用户自行选择是否加入的AB测试。

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搞定这120个真实面试问题，杀进数据科学圈

例如，为了覆盖一小部分数据，随着变量数量的增加，我们需要处理每个范围广泛的变量；所有样本都靠近样本的边缘。...你不会找到全部的错误，但你或许能够找到其中的一些。比如那个212岁的男人以及那个9英尺高的女；变量会有偏度，异常值等。算术平均值可能用不了，这也意味着标准差用不了；变量可以是多峰的！...如果较大错误造成的后果很严重，使用MSEMSE相当于最大化高斯随机变量的可能性。 5.你会什么误差指标来评估二分类器的好坏？如果类别不平衡怎么办？如果超过2组怎么办？准确性：你正确预测的情况的比例。...1.编写一个函数，计算2n个用户所有可能分配向量，其中n个用户为控制组，n个用户为治疗组。递归编程 2.提供一个包含推特消息的列表，求十个最常用的的标签。...4.如果某个博客报道了你的实验组会有什么影响呢？与前问相同。这一问题可能会在更大范围内发生。 5.你如何设计一个允许用户自行选择是否加入的AB测试。

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干货 | 120 道机器学习面试题！备战春招

例如，为了覆盖一小部分数据，随着变量数量的增加，我们需要处理每个范围广泛的变量；所有样本都靠近样本的边缘。...你不会找到全部的错误，但你或许能够找到其中的一些。比如那个212岁的男人以及那个9英尺高的女；变量会有偏度，异常值等。算术平均值可能用不了，这也意味着标准差用不了；变量可以是多峰的！...如果较大错误造成的后果很严重，使用MSEMSE相当于最大化高斯随机变量的可能性。 5.你会什么误差指标来评估二分类器的好坏？如果类别不平衡怎么办？如果超过2组怎么办？准确性：你正确预测的情况的比例。...1.编写一个函数，计算2n个用户所有可能分配向量，其中n个用户为控制组，n个用户为治疗组。递归编程 2.提供一个包含推特消息的列表，求十个最常用的的标签。...4.如果某个博客报道了你的实验组会有什么影响呢？与前问相同。这一问题可能会在更大范围内发生。 5.你如何设计一个允许用户自行选择是否加入的AB测试。

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跟老驴一起学PR | init_design

设好了《跟老驴一起学PR | 数据的输入》文中提到的一坨init_XX 变量之后，下一步就是执行init_design....在innovus 中saveDesign 会写出一个.globals 的文件，在这个文件中有控制变量跟这一坨init_XX 变量。...数据质量检查 ---- init_design 会做一系列的数据检查：检查lib 跟lef 一致性，如：某个cell 在LEF 里有在timing lib 里没有，工具会报ENCSYC-2 的警告；..., Object 类型是否错误，StartPoint 跟EndPoint 是否有效等。...做PR 应该跟做综合一样，在开始优化之前一定要清干净输入数据的所有问题，除了init_design 做的check 之前，最好用check_timing 跟check_design 做更详细的检查。

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线性回归的推导与优化

在单变量线性回归中，最终的拟合曲线可能是条笔直的直线，也可能是一个曲线，但是它一定是线性分布的。预测函数首先先来了解一下我们线性回归算法的目的：确定一条最优的拟合曲线。...说的通俗易懂点，就是确定一个能够使预测结果最优的函数方程。所以针对给定的数据集x和y，预测函数会根据输入特征x计算输出值h(x)。...确定参数起始点比如我们可以让所有的参数都以1作为起点，即。这样就可以通过预测值和成本函数计算在参数起始位置的成本。一般情况下可以选择极点附近作为起始点，或者根据实际情况灵活选择。...线性回归欠拟合当线性回归模型欠拟合时我们通常使用增加特征维度来进行优化，例如我们可以通过增加特征多项式来让模型更好的拟合数据。...比如某个比较大的θ的值会让的值很小，但会导致很大，最终的结果是成本函数太大，此时可以通过调整参数λ，通过控制正则项的权重，从而避免线性回归算法的过拟合。

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数字硬件建模SystemVerilog-循环语句

其他类型的循环可能由一些综合编译器支持，但这些限制限制了这些循环的用途。本系列重点介绍所有综合编译器都支持的for和repeat循环。...静态循环与依赖数据的循环 (Static loops versus data-dependent loops) 静态循环，也称为数据独立循环，在这种循环中，可以确定迭代次数，而不必知道任何变量网络的值。...依赖数据的循环（data-dependent loop）是一种非静态循环，需要评估网络或变量的值，以确定循环将执行多少次。...为了展开循环，综合编译器需要能够静态地确定循环迭代次数。虽然有些for循环代码写的是静态循环，并且仿真也是正确的，但是可能是不可综合的。...综合编译器在这个代码片段中遇到的问题是，不可能静态地确定循环将迭代多少次，因为循环的结束条件可能会根据输入的数据值（data值）发生变化而变化。为了展开循环，综合需要循环执行固定的次数。

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通信约束下机器人视觉任务中的点云剔除

二、客户端点云剔除 1、场景熵离散随机变量的香农熵定义为：其中，在云基础架构中，由于有限的带宽和网络延迟，会遇到重大困难。在这些通信限制下，我们在传输之前选择性地剔除点云数据。...否则，帧的八叉树被压缩 [10] 并发送到远程服务器。在下一节中，我们将解释服务器如何确定熵阈值。...当系统处于最佳状态时（即当前帧中没有错误分类的对象），我们可以通过增加熵阈值来降低客户端的发送速率，从而减少机器人网络中的数据包流量。...对于每个对象集，该表显示了从客户端传输到服务器的点云帧与捕获的帧总数的比率、不传输相似帧数据所节省的数据量以及分类的准确性。准确度的衡量标准是每个对象簇正确分类的帧数除以捕获的帧总数。...对象集 C，由彼此靠近放置的所有对象组成由于物体之间有很多遮挡，从机器人传输到服务器的帧数减少了 22.6%。

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大数据之有指导数据挖掘方法的模型

爱丽丝又补充到：只要我能到达某个地方。猫：“哦，你一定能做到这一点，只要你能走足够长的时间。” 猫可能有另外一个意思，如果没有确定的目的地，就不能确定你是否已经走了足够长的时间。...§ 如果葡萄酒和啤酒已停止销售，列出处于销售风险的产品 § 根据当前市场营销策略，预测未来三年的客户数量有指导数据挖掘往往作为一个技术问题，即找到一个模型以解释一组输入变量与目标变量的关系。...在企业总确定哪些数据可用是相当困难的。因为许多的文档会丢失或过时。通常情况下，没有一个人可以提供所有答案。...然而在数据挖掘的过程中，这些利群点可能正是你要找的。或许他们带有欺诈行为，可能是你的业务中的一些错误，或一些利润惊人的市场商机。在这种情况下，我们不希望抛出离群点，认识和了解他们。...解决这个问题的一种方法是非常仔细得选择剖析模型的输入。把所有账户余额组合到“储蓄”，“贷款”两组。储蓄组包括所有类型的储蓄和投资。这种方法非常有效，事实证明模型是稳定的。

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Sentry(v20.12.1) K8S 云原生架构探索，JavaScript Data Management（问题分组篇）

（例如数据库连接错误）具有许多不同的堆栈跟踪，并且从不在一起。...变量会被自动替换，并具有与匹配器相同的名称，但它们的填充方式可能不同。变量用双花括号括起来({{variable_name}})。...例如，-group ^-group 从组中移除匹配帧和它上面的所有帧。...当前只有一种： max-frames：设置要分组的总帧数。默认值为 0，表示“所有帧”。如果设置为 3，则仅考虑前三个帧。如果一行以 hash(#) 作为前缀，则它是一个注释并被忽略。...默认的策略是考虑与分组相关的大多数堆栈跟踪。这意味着导致崩溃的每个不同的堆栈跟踪都将导致创建不同的组。如果你不想这样，你可以通过限制应该考虑的帧数来强制设置更大的组。

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