之前写过一篇文章EM 算法的 9 重境界之前两重,里面讲述了em算法的过程,本文是对前一篇文章的补充。
Convert能够把输入的克数转成中国计重,例如1234克转成2斤4两6钱4克,并且把数值放入斤、两、钱、克四个属性中
路由重分发这一技术在现网环境中是一种很常见的技术,所以其地位也非常重要。很多教程在在讲路由重分发的时候,只讲了重分发的操作却没有说现网环境中的一些“讲究”。所以,很多学员,包括一些技术讲师也不知道的是,路由重分发是一种风险较高的操作,在现网环境的解决方案里,路由重分发也是讲究颇多。这一切又一切的“讲究”和“规矩”,都为了一个目的:把网络设计得更高效,且能进一步降低风险。
一个是《重卡换电产业互通互换发展倡议》的发布。在2023世界动力电池大会上,国家电网、中国石油、北汽福田、三一重工等重卡换电产业链企业联合倡议,确立了互通互换的整体规划。
金磊 萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 一年一度的毕业论文查重“盛宴”,又开始了。 然而,隔着屏幕都能感受到毕业生们的痛苦: 怎么回事? 论文查重,不应该就是一个检验科研水平、毕业知识掌握程度的考核吗,怎么像是走了遭地狱似的? 没错,经历过查重的同学们都知道: 无论论文是否原创,查重都像是给论文蜕层皮,有时候改得面目全非都过不了。 网友:就连专业术语都飘红,正常吗?我直接重新定义? 除此之外,往往还得自掏腰包,提前对论文进行查重,因为知网只有2次审核的机会。 从网上来看,
因为网上这道题没有详细思路,我想我还是补个详细思路。这道题目描述是这样的: 有12个一模一样的球,其中11个重量一模一样,剩下的1个重量和其他的不一样。使用一个无砝码的天平称3次,找出重量不一样的这一个球,以及知道这个球比其他的球重还是轻。 这个题目似乎很早就出来了,估计有十几年吧,曾以不一样的身份出现在各个帖子里,有的时候号称是微软笔试题,也曾被称为google笔试题,还有说是腾讯笔试题的。至于它真实的出处,我们不必在意。另外还有13个球的版本的,只是只要找出球就行了。倒是这道题的详细解题步骤
distinct()是Java 8 中 Stream 提供的方法,返回的是由该流中不同元素组成的流。distinct()使用 hashCode() 和 eqauls() 方法来获取不同的元素。因此,需要去重的类必须实现 hashCode() 和 equals() 方法。换句话讲,我们可以通过重写定制的 hashCode() 和 equals() 方法来达到某些特殊需求的去重。
上一期我们说到 Alice 利用 Filecoin 网络分享调研报告给 Bob,为了在将调研报告传给 Bob 的过程中数据不被泄露,她采用 Bob 的公钥对调研报告再次进行加密,并将得到的密文传给了 Bob。
在 MySQL 中,最常见的去重方法有两个:使用 distinct 或使用 group by,那它们有什么区别呢?接下来我们一起来看。
Python按照某些列去重,可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。
首先,理解重连机制的重要性是设计重连逻辑的基础。一旦Redis连接丢失,如果没有合适的重连机制,可能会导致数据丢失、应用崩溃或其他不可预见的错误。
最近看到很多同学在朋友圈分享集赞,兑换查重的机会,昨晚大树搜了搜相关的查重工具,以及自己使用的查重工具分享给大家,其中个别是有字数限制的,大家随自己个人情况挑选使用。
实际上,我们已经知道了MECP的定义有两个要求,也就是首先要是CP,其次要ME,所以我们一个一个实现就可以了。
网络犯罪已经发展成为全球最大、增长最快的犯罪经济之一。据统计,2016年,网络攻击和数据泄露总计在全球造成4500亿美元经济损失。2021年,这一数字将增加到1万亿美元。
在大多数情况下,大量的重复文本一般不会是什么好事情,比如互相抄袭的新闻,群发的垃圾短信,铺天盖地的广告文案等,这些都会造成网络内容的同质化并加重数据库的存储负担,更糟糕的是降低了文本内容的质量。因此需要一种准确而高效率的文本去重算法。而最朴素的做法就是将所有文本进行两两比较,简单易理解,最符合人类的直觉,对于少量文本来说,实现起来也很方便,但是对于海量文本来说,这明显是行不通的,因为它的时间复杂度是,针对亿级别的文本去重时,时间消耗可能就要以年为单位,此路不通。
系统路径:IMG→财务会计(新)→资产会计核算→特殊评估→固定资产重估→重估资产负债表→确定折旧范围
WebSocket 是一种网络通信协议,它使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单。最近在项目中使用 WebSocket 实现了一个简单在线聊天室功能,在此探究下心跳重连的机制。
(1)break能跳出某一重循环(该重循环的本次及剩余次数都不再执行),但并不能跳出该重循环的其他外重循环。
在日常的业务开发中,偶尔会遇到需要将 List 集合中的重复数据去除掉的场景。这个时候可能有同学会问:为什么不直接使用 Set 或者 LinkedHashSet 呢?这样不就没有重复数据的问题了嘛?
机器之心报道 编辑:杜伟、陈萍 不过,对于 2022 届的毕业生来说,知网的这一决定来得似乎晚了一点。 一年一度的毕业季要结束了,论文答辩也早已提上日程,在这之前你的论文查重了吗? 毕业论文是普通中等专业学校、高等专科学校、本科院校、高等教育自学考试本科及研究生学历专业教育学业的最后一个环节,要想顺利毕业,这一关是必须要过的。 对绝大多数学生来说,毕业真是一把辛酸泪,自己辛辛苦苦准备的论文,完成全部内容已然元气大伤,但令人头疼的还在后面:论文查重,因为查重率直接影响着你能否顺利毕业。 大部分学校都要求查重率
来源:blog.csdn.net/qq3434569/article/details/100520524
java开发中经常会遇到List去重这个工作,现在就来整理一下List去重的6种方式。
随着计算机技术和网络技术的飞速发展和Internet应用的普及,电子学术资源的大量涌现,如数字学术资源的检索平台,学术论文资料库和世界各地大学自行建立的学术文献资料库。互联网的普及同时,也为抄袭、剽窃、非法传播的学术论文提供了便利。在我国大学毕业生的毕业论文中,已有了抄袭剽窃现象,引起了各界的广泛的重视。预防文章剽窃,整顿学术风气,对学生的毕业论文进行检测查查,是一个很有意义的课题。
要进行数据去重,我们首先想到的是新建一个集合,然后循环原来的集合,每次循环判断原集合中的循环项,如果当前循环的数据,没有在新集合中存在就插入,已经存在了就舍弃,这样当循环执行完,我们就得到了一个没有重复元素的集合了,实现代码如下:
原作者:Bane Radulovic 译者: 吴 栋 审核: 魏兴华 DBGeeK社群联合出品 Rebalancing act 在ASM中,每一个文件的extent都均匀的分布在它所在磁盘组的所有磁盘上,无论是在文件第一次创建或是文件创建之后的重新resize都是如此,这也意味着我们始终能保持磁盘组中的每一个磁盘上都有一个平衡的空间分配。 Rebalance operation 虽然文件在新建或是resize过程中都能保证空间的均匀分配,但是磁盘组在某些情况下会自动触发重平衡的操作,例如添
通过HashSet去重(不保证顺序) public static List<String> getUserList() { List<String> userList = new ArrayList<>(); userList.add("小王"); userList.add("小张"); userList.add("小詹"); userList.add("小王"); userList.add("老王");
周期性已成为工程机械行业的典型发展特征。2009年,在国家强力政策刺激下,我国工程机械销售收入跻身世界第一,并保持稳定增长至2012年,随后由于经济波动叠加行业转型调整,工程机械行业整体步入艰难洗牌期,直到2016年,整个行业才逐渐重回上行轨道。
List 去重指的是将 List 中的重复元素删除掉的过程。此题目考察的是对 List 迭代器、Set 集合和 JDK 8 中新特性的理解与灵活运用的能力。
单-三态能量差 ,简称S-T gap,是很多人在计算中都会碰到的一个物理量。然而 这个符号在不同场合下的具体含义不同,因此新手们经常对计算步骤感到困惑,例如是否应该对单重态和三重态分别做结构优化、该取电子能量还是Gibbs自由能进行比较等等。本文就梳理一下这里面涉及到的常见问题。笔者不是专门做应用型计算的,若有错误或重要概念遗漏,欢迎留言。
Java 的知识面非常广,面试问的涉及也非常广泛,重点包括:Java 基础、Java 并发,JVM、MySQL、数据结构、算法、Spring、微服务、MQ 等等,涉及的知识点何其庞大,所以我们在复习的时候也往往无从下手,今天小编给大家带来一套 Java 面试题,题库非常全面,包括 Java 基础、Java 集合、JVM、Java 并发、Spring全家桶、Redis、MySQL、Dubbo、Netty、MQ 等等,包含 Java 后端知识点 2000 +
在Java开发中,对List集合进行去重是一项基本的任务,而在实际应用中,List中的元素可能是复杂对象,因此需要考虑对对象属性进行去重的情况。本文将综合介绍Java List集合去重的几种方式,包括简单元素和对象属性的去重方法。
云计算中的数据机密性风险极大地阻碍了云计算的应用,而在用户端加密的模式对于数据共享来说非常不便,用户频繁的获取和释放授权将使得用户增效据加解密工作繁重。因此代理重加密技术在云端进行数据的密文转换,减轻了用户端的负担,同时加强了云端数据的保密性。
重平衡跟消费组紧密相关,它保证了消费组成员分配分区可以做到公平分配,也是消费组模型的实现,消费组模型如下:
去重是大数据计算中的常见场景,本文介绍了Flink结合数据倾斜问题的一般性解决方案——两阶段聚合,以及位图(Bitmap)的优化版数据结构——Roaringbitmap给出的一种实时去重解决方案,并在最后与其他方案进行了对比。
专栏作者简介 九茶 Python工程师,目前居于广州。Github知名开源爬虫QQSpider和SinaSpider作者,经常会在CSDN上分享一些爬虫、数据等福利。爬过的网站有 QQ空间、新浪微博、Facebook、Twitter、WooYun、Github、SearchCode、CSDN、博客园、天猫、大众点评、图吧 网、域名与IP数据、证券投资数据、中国土地数据、某些政府网站等。 除了爬虫领域之外,还会分享一些Python小应用(例如Python+PhantomJS批量注册账号,登录等),接下来在Py
在一个大型的网络中会存在很多问题,如新建区域没有和骨干区域相连,路由条目过多,L.SDB过大,OSPF和其他路由协议之间如何通信等问题,需要进一步解决和优化。通过本章的学习可以解 决上面提到的OSPF网络中存在的一些问题,本章将介绍OSPF路由协议的NSSA区域的概念和配置以及一些OSPF路由协议的高级应用(路由重分发、地址汇总、虚链路等)的原理和配置。
行人重识别,又称行人再识别,是利用 CV 技术判断图像或视频序列中是否存在特定行人的技术。常规的行人重识别方法往往需要高昂的人工标注成本,计算复杂度也很大。在本文中,中山大学研究者提出的弱监督行人重识别方法恰恰克服了这两方面的障碍,并发布了一个大型行人重识别数据集。
方法介绍:distinct 关键字、group by 、row_number ()over(partition by 列 order by 列 desc)
物流计费有三要素:业务数据、计费规则、报价,根据具体业务量发生的多少,结合合同报价,按照计费规则就能把费用算出来。然而不同的业务类型又会有不同的规则细节,本文以快递配送业务为例,对快递费的计算进行了分析。
重订货点法(Reorder Point,简称Rop)是物料需求计算的一种重要方式,属于基于消耗计算物料供给的方法。其基本的指导思想是补货元素的生成与物料需求不直接相关,而是以当前库存作为最重要的参照指标。通过周期性的库存检查,每当库存水平低于预设的采购触发线(即重订货点)之后,系统就会自动生成对应的补货元素,将库存水平补充到重订货点水平之上。而在这次补货完成之前,企业仍然可以使用当前剩余库存来满足日常需求。
思想: 双重 for 循环是比较笨拙的方法,它实现的原理很简单:先定义一个包含原始数组第一个元素的数组,然后遍历原始数组,将原始数组中的每个元素与新数组中的每个元素进行比对,如果不重复则添加到新数组中,最后返回新数组;因为它的时间复杂度是O(n^2),如果数组长度很大,效率会很低。
近期,中山大学发布了一种基于可微图学习的弱监督行人重识别(person re-ID)方法和一个大型数据集。该方法结合可微图学习和弱监督学习方法,为行人重识别深度神经网络加入自动生成训练标签的模块并与其一体训练。相比普通的行人重识别方法,该方法不需要高昂的人工标注成本,并且几乎不增加计算复杂度也能达到领先的模型性能。
导语 | 腾讯内部每日都需要对海量的游戏营销活动数据做效果分析,而活动参与人数的去重一直是一项难点。本文将为大家介绍腾讯游戏营销活动分析系统——奕星,在去重服务上的技术思路和迭代方案,希望与大家一同交流探讨。
本文为您介绍通过控制台进行 ClickHouse 集群数据重分布的能力。目前云数据仓库 ClickHouse 已经支持通过水平扩容增加集群节点,提高集群的计算和存储能力,但是 ClickHouse 集群上的数据集无法自动均衡分布,需要人工干预才能确保数据均衡,这一直是 ClickHouse 使用和运维上的一大痛点。云数据仓库 ClickHouse 的数据重分布功能提供了白屏化的方式,支持 Part 或 Resharding 的模式对数据进行集群均衡。
MQTT 是一个基于 TCP 协议的发布/订阅模型协议,它被广泛应用于物联网、传感器网络和其他低带宽、不稳定网络环境中。在这些网络环境中,网络连接往往不稳定,可能会出现网络故障、信号弱化、丢包等问题,这可能会导致 MQTT 客户端与服务器之间的连接中断。物联网应用中,常见的触发断线重连的场景包括:
前几天在地铁上看到一道题:12个乒乓球,一个次品,用无砝码天平称三次,找出次品。
来源:专知本文为课程介绍,建议阅读5分钟适合深度学习和行人重识别领域无基础的入门者学习。 该课程为浙江大学罗浩博士于2018年10月录制的《基于深度学习和行人重识别》网课视频,该课程首发于AI300学院。为了让更多人学习该课程,现免费在B站公开。由于该网课录制于2018年末,所以知识点已经有些陈旧,因此主要适合深度学习和行人重识别领域无基础的入门者学习,有基础者无需学习此课程。课程主要包括深度学习基础、行人重识别理论基础和行人重识别代码实践三个篇章。考虑到该课程免费开放以及作者工作较忙,所以日后很难有精力进
本项目由PingCAP投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
奕星 (EAS) 是腾讯内部专注于游戏营销活动分析的系统,在营销活动效果分析中,奕星遇到一个最大的问题就是对活动参与人数的去重,并给出对应的活动号码包。单个营销活动的周期是固定的,但活动与活动之间时间很少会有完全相同的情况。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云