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    每个线程对自己Cell变量value

    可能你会觉得,线程 t2 不就是要将"A"改为"C"嘛,虽然中间变化了,但对 t2 也没影响呀比如:你银行卡里有10w,中间你领了工资1w,然后,又被扣除还了房贷1w,此时,你银行卡里还是10w。...遴选公务员虽然结果没变,但余额已经不是原来余额了。而且,你一定在意中间你钱去哪里了,所以是不一样。中间记账明细,其实我们是关心,因为这个时候你已经犯法了。...其实其实就是加了版本号,每一次修改,版本号都 +1。比对是 内存值 + 版本号 是否一致。代码示例:解决ABA问题 有且只有一个线程执行成功,其他线程都会失败,不断重试(自旋),自旋会成为瓶颈。...而LongAdder思想就是把要操作目标资源[分散]到数组Cell中,遴选公务员每个线程对自己Cell变量value进行原子操作,大大降低了失败次数。...这就是为什么在高并发场景下,推荐使用LongAdder原因。http://www.gongxuanwang.com/

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    变量定义分类变量类型判断方法

    一、变量定义 在python中定义变量很简单,只要一个赋值语句就可以了比如: a = 10 这里就成功定义一个变量了,这里a是变量名,=号是赋值,10是变量值。...这里要特别注意是使用=号把10 赋值给a,这个顺序不能错乱。 二、变量分类 上面我们定义了一个变量a = 10 这种类型变量属于整数类型,但是仅仅一个整数类型变量还无法满足我们需求。...下面就是python常见变量类型。...基础课程中主要接触变量类型就是上面的四种,后面还会学习到一些复杂类型,比如字典,列表,集合等都可以归结为变量一种类型。...这里要强调一下,变量只是一种概念,大家不要局限思想,换句话说只要一个值被=号赋值给一个变量语句都可以叫做变量,因为python属于弱类型语言,在定义变量时候不指定类型,不想其他语言,定义一个整形变量需要加一个前缀

    2.1K10

    seaborn分类变量汇总展示

    所谓分类变量汇总展示,就是根据分类变量对样本进行分组,然后展示每一组分布,适合多组数据横向比较。...6. pointplot 该函数统计分组变量均值和标准差,用errorbar加折线图形式展示,基本用法如下 >>> sns.pointplot(data=df, x="day", y="total_bill...7. barplot 该函数统计分组变量均值和标准差,用柱状图进行展示,基本用法如下 >>> sns.barplot(data=df, x="day", y="total_bill") >>> plt.show...8.countplot 该函数统计每个组别下样本个数,用柱状图展示,基本用法如下 >>> sns.countplot(data=df, x="day", hue="sex") >>> plt.show...对于分类变量比较和展示,seaborn提供了多种可视化方式,而且内置了统计功能,我们只需要体用数据,就可以直接得到美观统计图表了,非常便利。

    1.3K21

    如何获取变量token

    二、如何获取token值,进行接口测试 接口测试工具大部分都可以获取登录之后返回token值,这里给大家讲解如何用apipost获取token值方法。...先打开apipost,进行登录接口编写,然后获取token值。...1.png 接着我们来引用这个token值,引用token值需要我们先设置环境变量 2.png 3.png 环境选择为新建好环境,在引用url地址。...引用格式为{{变量名}} 4.png 在去设置后执行脚本获取token值,“token”是参数名称,response.json.token意思是返回json数据中token值。...5.png 这些都设置好之后,就可以引用token了,token引用方法和环境变量设置url引用方法一样也是{{token}} 6.png 三、接口流程测试。

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    获取新客户:5个步骤降低每个线索获取成本

    销售线索帮助抵消不可避免客户流失带来损失,引进新鲜血液和新商机发展持久业务关系。然而如果找到和培养这些线索成本太高,公司可能会考虑自己是否值得获取如此可怜投入产出比。...今天我们分享五个已经证明有效措施有去减少获取每个潜在客户成本,并帮助你最大程度去利用自己新潜在客户。 对于任何企业,客户保留是至关重要。...此外,这些企业博客生成线索流量比没有博客多55%。社交媒体,是关于通过高质量内容连接和获取线索,也被证明是最便宜获取潜在客户方法。 ? 3....因为自然搜索可以带来更多线索,企业降低获取每个线索成本,并会进一步降低整体成本,如印刷广告和点击付费广告费用等。 5....所以,采取措施去减少每个线索花费,这样你将获得很好投入产出比(ROI),以及企业更成功未来。

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    姿态估计与行为识别(行为检测、行为分类区别

    Top-down先找到图片中所有行人,然后对每个行人做姿态估计,寻找每个关键点;bottom-up先寻找图片中所有的parts(关键点,比如头部、手、膝盖等),然后把这些parts组装成一个个行人。...人体姿态跟踪(Video Pose Tracking) 如果把姿态估计往视频中扩展,就有了人体姿态跟踪任务。主要是针对视频场景中每一个行人,进行人体以及每个关键点跟踪。...2D姿势估计——从RGB图像估计每个关节2D姿势(x,y)坐标。 3D姿势估计——从RGB图像估计3D姿势(x,y,z)坐标。...(4)缺乏标注良好数据集 行为识别领域内重要方法 传统方法——iDT 利用光流场来获取视频序列中一些轨迹,再沿着轨迹提取HOF、HOG、MBH、trajectory等特征。...两种方法),得到最终分类结果。

    2.6K20

    我眼中分类变量水平压缩(一)

    分类变量 水平一定要压缩 模型中分类变量一般需要处理成0-1形式变量。...如果变量水平本身较多,那么哑变量水平个数也会相应变多,这种情况下去构建模型肯定不行,需要将分类变量水平进行压缩处理。...分类变量 水平压缩方法 一般情况,分类变量水平压缩有下面两种方法,这一篇先说说我对哑变量编码法理解: 哑变量编码法; 基于目标变量WOE转换法; 我眼中变量编码法 建模时,...变量压缩 原则 变量压缩遵循基本原则为:将缺乏变异性 数据分类 压缩处理掉。...Y=1概率越高,表明其越容易过度拟合,最优情况为比例全在0.5左右,越靠近0.5说明变异性越好,可以依据每个水平Y=1占比,将值接近1观测划分为一类,这种方式可以通过快速聚类来实现。

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    第四章:activiti流程中,变量传递和获取流程变量 ,设置和获取多个流程变量,设置和获取局部流程变量「建议收藏」

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 上一章我们介绍了部署流程实例,启动流程,查看任务,完成任务service和实例,下面我们介绍下怎么获取流程中需要传递变量。...id哦 完成后任务到了leave002节点, 这里我们直接看数据任务id是多少: 17502,然后我们那这个任务id去执行我们刚才写获取流程变量方法: 执行结果是: 请假天数:2 请假日期:...然后再执行完成方法,流程到leave003任务节点,然后再获取流程变量数据。...下面再介绍一个局部变量,就是设置变量值只在当前节点有效,当流程走到下一个节点时,是获取不到这个值。...先运行设置局部流程变量方法,发现数据库变量表会多出一个请假天数数据: 然后执行获取方法: 请假对象:1,,,zhangsan 请假天数:2 请假日期:Sun Apr 22 13:24:02 CST

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    使用sklearn对多分类每个类别进行指标评价操作

    今天晚上,笔者接到客户一个需要,那就是:对多分类结果每个类别进行指标评价,也就是需要输出每个类型精确率(precision),召回率(recall)以及F1值(F1-score)。...’, ‘成都’, ‘上海’, ‘成都’, ‘成都’, ‘上海’, ‘成都’, ‘北京’, ‘上海’] 其中y_true为真实数据,y_pred为多分类模拟数据。...使用sklearn.metrics中classification_report即可实现对多分类每个类别进行指标评价。...补充知识:python Sklearn实现xgboost分类和多分类分类: train2.txt格式如下: ?...值 print ("xgb_muliclass_auc:",test_auc2) 以上这篇使用sklearn对多分类每个类别进行指标评价操作就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    如何为一组任务确定计划,估计每个任务所需时间?

    该如何评估计划时间呢?常规做法有: 每个测试员工作都有大量任务构成,所以就需要制定测试任务清单,此为第一步。 有些任务只需进行一般描述,有些任务可以分解相当细。...根据自己所能,对需要一天以上时间完成任务单独列出一项。 估计每个任务会占用时间,然后累加起来,再加上25%(根据公司具体情况,可多可少)会议、培训和其他非项目工作,并以此估计所需总时间。   ...说说我思路: 类比法:如果做过类似的项目,可以类比以前经验估计此次任务时间; 利用模型估算:如果了解项目的长度或者复杂度,并且了解以当前公司将程度长度和复杂度与测试时间关联起来数据为基础模型,...——这是一个很不错可以帮助测试员成长机会。   有时候我不得不修正自己估计,重新定义测试任务。   ...这取决于谁掌握信息更多,也取决于估算出现问题时谁来承担责任。——但是无论哪种情况,都不要用“希望”来进行估计

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