Creates and returns a tree iterator for the root element. The iterator loops ove...
也就是说, ET模式下, 文件描述符上的事件就绪后, 只有一次处理机会. ET的性能比LT性能更高( epoll_wait 返回的次数少了很多). Nginx默认采用ET模式使用epoll....只支持非阻塞的读写 select和poll其实也是工作在LT模式下. epoll既可以支持LT, 也可以支持ET. 对比LT和ET LT是 epoll 的默认行为....使用 ET 能够减少 epoll 触发的次数. 但是代价就是强逼着程序猿一次响应就绪过程中就把 所有的数据都处理完....另一方面, ET 的代码复杂程度更高了. 理解ET模式和非阻塞文件描述符 使用 ET 模式的 epoll, 需要将文件描述设置为非阻塞. 这个不是接口上的要求, 而是 "工程实践" 上的要求....此时由于 epoll 是ET模式, 并不会认为文件描述符读就绪. epoll_wait 就不会再次返回. 剩下的 9k 数据会一直在缓 冲区中.
Google大脑在GitHub上开源了足球人工智慧研究专案Google Research Football，这是一个研究增强学习的环境，目标是让人工智慧代理掌握足球这项运动，能让代理人控制游戏中的足球运动员...游戏提供了安全且可重复的试验环境，让开发者快速的测试想法，而现在Google释出的Research Football环境，则提供研究人员更有挑战性的环境，Google提到，足球游戏对于人工智慧是更有挑战性的主题...Google Research Football环境由三个主要部分组成，包含了高度最佳化的游戏引擎称足球引擎（Football Engine），还有称为足球基准（Football Benchmarks）...让研究人员实现新的研究想法，以测试更高阶像是传球的概念，并从难度逐渐提升的场景中学习，习得快速在球员间快速传球的技巧，或是反击等技巧，Google提到，在Google Research Football环境中...Google Research Football环境提供了一个深度学习研究的环境，Google提到，开发人员可以把Football Benchmark以及Football Academy想像成互动环境中固定的一部分
今天修正了一个问题，本来以为很简单的东西，后来思考一下，发现不完美，于是各种改，各种查资料，后来发现一种比较满意的方法，利用空闲时间记录下来
在 MLSQL 中，ET（Estimator/Transformer的简称）是一个非常重要的概念。通过 ET，我们可以完成非常多的复杂任务。...——直接修改 MLSQL 源码的方式添加 ET 插件。...ET 使用语法 以 ET 插件SyntaxAnalyzeExt为例，其功能是用来解析SQL中的输入、输出表。...// ET 使用案例 override def codeExample: Code = ??? 我们强烈建议覆盖一下上述函数，方便 ET 的使用方快速了解它。...我们开发好的 ET 可以很简单的封装为宏命令，简化交互上的使用。比如 ET SQLShowTableExt，就是我们常用的命令 !
__path__ >> quit() 下载并解压OpenCV 然后下载OpenCV库和Contrib库（强烈建议在其他环境下载然后拷贝过来），如果需要其他版本，就修改后面的版本号 https://github.com
已有的一些研究发现SES与大脑的结构发育呈现紧密关系，具体表现为低SES个体的大脑结构发育加速，这表明SES会调节年龄和大脑结构发展之间的关系，目前尚不清楚其在大脑功能发育中是否存在这种调节关系，这促使人们深入地研究社会经济地位是否以及如何影响青少年大脑功能网络的发育...该研究利用费城跨年龄段的大样本横断面影像数据来研究年龄，SES和大脑功能网络拓扑之间的关系，分别从全脑水平，网络水平，以及单个大脑区域三个层次，利用图论的聚类系数和模块化指数两个网络指标，从整体到局部的研究了在青少年发育过程中...该研究为SES与功能网络拓扑的发展之间的联系提供了证据，为早期成长环境影响大脑神经活动提供了更深入的见解。...4、敏感信分析 该研究还计算了不同模板下（N = 400）的功能网络排除模板节点数量的影响，为了排除大脑网络的拓扑结构不是大脑网络的拓扑特性是否与那些偶然预期的拓扑特性显著不同，研究者将其与随机网络进行了比较...该文的发现加强了社会环境对青少年发育影响的证据，有助于指导政府和社会团体对低SES地区进行干预和加强建设以促进这些地区儿童、青少年的健康成长
我们分析了来自两个成年双胞胎样本的静息状态功能磁共振成像数据，以量化遗传和环境对264个大脑区域(35000个功能连接)之间所有成对功能连接的影响。整个连接体的非共享环境影响较高。...另一种假设是基于大量的功能性神经成像文献，这些文献将特定的大脑区域与特定的功能联系起来(例如，默认网络中的内侧前额叶和后扣带区域的判别功能)。...同样,HCP样本, 34 716的20655独特的连接被估计为零共享环境影响，而独立,积极共享环境正偏态分布描述14 061个连接的共享环境影响力。...这一结果提供了初步的证据，表明大脑根据功能形成的网络可能是由参与相同过程的区域之间的连接的基因影响所驱动的。...我们的分析基于一个连续的维度缩减，它跨越了大脑组织的多个层次，人们必须问，遗传神经成像研究是否应该在未来继续评估细颗粒小块的病因。
2 半云科技 核心产品为ET城市数据大脑，获银杏谷天使投资 据创投媒体铅笔道报道，1月3日，大数据解决方案提供商、阿里云战略合作伙伴“半云科技”工商信息发生变更，增加银杏谷资本作为投资人。...目前其核心产品包括ET城市数据大脑、大数据集成管控平台、大数据深度学习与开放平台和可视分析展现平台等。...DT君说：ET城市数据大脑无疑是近年智慧城市领域的明星项目之一，其相关公司获得创投资本青睐不足为奇。...有意思的是，半云科技的总部，和阿里云同在杭州云栖小镇，其和阿里云在ET大脑项目中的协同关系，也让外界好奇。...另外他还认为中国国家的政策环境，特别是国家愿意投入基础建设，可以加速这个发展的过程。
先来测试一下 LT 模式 与 ET 模式在处理读事件上的区别。...由于使用了 ET 模式，只会触发一次 POLLIN 事件，如果此时没有新数据到来，就再也不会触发。...所以如果使用 ET 模式 处理读事件，切记要将该次 socket 上的数据收完。 再来测试一下 LT 模式 与 ET 模式在处理写事件上的区别。...我们再将服务器端与客户端建立连接时新建的 fd 设置为 ET 模式再实验一下： /** * 验证epoll的LT与ET模式的区别, epoll_server.cpp * zhangyl 2019.04.01...LT 模式和 ET 模式各有优缺点，无所谓孰优孰劣。
CSDN@AXYZdong，CSDN首发，AXYZdong原创 唯一博客更新的地址为： AXYZdong的博客 B站主页为：AXYZdong的个人主页 有一次突然发现文献格式多作者 et al...后面出现两个点 et al. ....之后也找了很多方法，最后无意间点击 et al. 所在的文本框，发现里面竟然出现一个 空格 。 随后，我删除空格，et al. 后多出的一点终于被删除，问题成功解决。...---- 相似问题： EndNote中英文混排时et al和等的3种解决方法 —— END ——
这个过程不仅能够帮助植物保持水分平衡，还能够影响大气环境和气候变化。 植被蒸腾对于生态系统的平衡和稳定性具有重要作用。它可以帮助植物维持适当的水分含量，促进植物生长和繁殖。...同时，它也可以影响大气环境和气候变化。植被蒸腾释放的水蒸气可以影响大气湿度和云的形成，从而对降雨和气温产生影响。...总之，植被蒸腾是一个非常重要的生态系统过程，对于维持生态系统的平衡和稳定性以及影响大气环境和气候变化都具有重要作用。...中国地区蒸腾产品（Evapotranspiration,ET）由航天宏图实验室提供，根据NASA MODIS数据（MOD16A2.061）通过Smoother算法计算得到的平滑后ET产品，解决了影像云雾覆盖...算法计算得到的平滑后的月度合成ET均值产品 min Int16 500 0~5 32767 0.1 经过Smoother算法计算得到的平滑后的月度合成ET最小值产品 max Int16 500 0~5
USGS VIIRS 蒸散量¶ VIIRS 蒸散量 (ET) 数据集基于全球 ET 产品第 6 版，利用 VIIRS 热图像和全球天气数据集通过遥感获得。...= ee.ImageCollection('projects/usgs-ssebop/viirs_et_v6_dekadal') var viirs_et_d_i = viirs_et_d_ic.first...() var viirs_et_m_ic = ee.ImageCollection('projects/usgs-ssebop/viirs_et_v6_monthly') var viirs_et_m_i...('et'), {min: 0, max: 10, palette: et_palette}, 'et, dekadal') Map.addLayer(viirs_et_m_i.select('et')..., {min: 0, max: 30, palette: et_palette}, 'et, monthly') Map.addLayer(viirs_et_a_i.select('et'), {min
双十一晚会上，ET在全国观众面前玩了一把魔术，瞬间震惊了众多吃瓜群众，所受到的关注不亚于春晚的刘谦。在晚会结束之后，除了阿里云官方，也有不少大牛对此魔术进行了分析。...经过众人的分析，我们可以发现，ET表演的魔术其实并不太难，成功的关键在于魔术表演中所show出来的人工智能技术。...据阿里云官方解密，在这场震惊全国的魔术中，ET所运用到的人工智能技术主要包括人脸识别、语音识别和智能语音交互。...此前，阿里巴巴也搞过类似于ET变魔术的这种pr手段，而那一次的主角是蚂蚁金服的“人脸识别”系统“蚂可”。在这场网红脸识别大赛里面，人工智能“蚂可”最终以2:3的微弱劣势输给了“水哥”王昱珩。...毫无疑问，不管是ET还是蚂可，其本质上都是马云爸爸的一种pr，而在这背后的关键，是阿里巴巴所专注的高深莫测的深度学习技术和大数据，再深层次，则更多的是阿里巴巴的人工智能布局。
"ET PHISHING Successful Credential Phish M3"是指一种电子邮件钓鱼攻击中成功获取凭据（Credentials）的事件。"...ET PHISHING"：ET是指Emerging Threats，这是一个安全威胁情报提供商。"ET PHISHING"表示与钓鱼攻击相关的威胁情报。"
= "xlsx" c.Data["documentType"] = "spreadsheet" } else if path.Ext(onlyattachment.FileName) == ".ET..." || path.Ext(onlyattachment.FileName) == ".et" { c.Data["fileType"] = "xlsx" c.Data["documentType
前言 今天要跟大家介绍的是关于服装设计所经常性使用的软件-----ET，这个ET可不是外星人，而是一款软件。...前面3篇文章已经给大家讲述了ET软件的基本操作，盘点服装设计所经常性使用的软件-----ET（上篇），盘点服装设计所经常性使用的软件-----ET（中篇），盘点服装设计所经常性使用的软件-----ET（...总结 ET可以说是服装打版软件中的佼佼者了，不仅功能丰富多样，而且操作方法简单易懂，学会了它你可以轻松做出服装版型，然后使用电脑排版打印，提高工作效率，目前百分之95都是电脑打版了，人工打版很少见了。
多伦多大学斯卡伯勒分校(University of Toronto Scarborough)的神经科学家开发了一项新技术，可以根据脑电图(EEG)收集的大脑活动，重建人们所感知的图像。...Nemrodov表示，“当我们看到某个物品时，我们的大脑会产生一种心理感知，这本质上是对事物的一种心理印象。我们能够利用脑电图捕捉到这种感觉，从而直接说明在此过程中大脑中发生了什么。”...他们的大脑活动被记录下来，然后使用基于机器学习算法的技术在受试者的脑海中以数字方式重建图像。 这不是研究人员第一次能够使用神经成像技术和基于视觉刺激重建图像。...虽然像 fMRI 这样的技术——通过检测血流变化来测量大脑活动——可以捕捉大脑特定区域发生的事情的详细细节，但 EEG 具有更大的实用潜力，因为它更常见、便携且价格低廉。...因此，我们可以使用EEG非常详细地了解我们大脑对面孔的感知是如何发展的。” 事实上，研究人员估计，我们的大脑需要大约170毫秒(0.17秒)才能形成我们所看到的面孔的良好表征。
字符识别对于“智能”大脑而言是很难的：人类的大脑能识别具有缺失或错误字母的单词，比如 为什么是这样的形式？...字符识别对于“智能”大脑而言是很难的：人类的大脑能识别具有缺失或错误字母的单词，比如G33z, y0u c4n 3v3n r34d th1s，这方面完胜“智能”大脑！还需要比较两者的适应性吗？...◆ ◆ ◆ 重复性 当谈到重复性，“智能”大脑的得分更高。这几乎是大多数自动化过程中的关键概念：其结果将是可重复的，不管检查发生在什么时候。 那么，自动化视觉检测过程中，“你”实际上在做什么？
解码大脑活动的新策略 几个世纪以来，哲学家和科学家一直在试图揣测、观察、理解和破译大脑的运作，使人们能够感知和探索视觉环境。...基于这种模型的计算机视觉系统模拟甚至超越了人类在图像识别和分割中的表现（Krizhevsky et al.2012; He et al. 2015; Russakovsky et al. 2015）。...最近的研究表明，CNN可以部分解释大脑对（Yamins et al. 2014; Güçlü and van Gerven 2015a; Eickenberg et al. 2016）的回应和（Khaligh-Razavi...，2015a; Eickenberg et al. 2016;Güçlü and van Gerven 2015a; Cichy et al. 2016）。...具体来说，我们通过不同的数据来训练和测试了编码和解码模型，用于描述大脑和CNN之间的关系，由（Krizhevsky et al. 2012）实现。
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