迭代计算其实是在 Excel 中,一种公式的循环引用,对于了解编程概念的同学,很容易会想到另一个词“递归”。
王柏生 资深技术专家,先后就职于中科院软件所、红旗Linux和百度,现任百度主任架构师。在操作系统、虚拟化技术、分布式系统、云计算、自动驾驶等相关领域耕耘多年,有着丰富的实践经验。著有畅销书《深度探索Linux操作系统》(2013年出版)。
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为什么用关系型数据库?最常见的理由是别人在用,所以我也得用,但是这个并不是理由,而是借口。
今天给大家解释一个组内相关系数(intraclass correlationefficient,ICC)分析方法,其主要用于评价具有确定亲属关系的个体间某种定量属性的相似程度,同时也可以用于评价不同测量方法或者评定者对同一定量结果的可重复性或一致性。当前呢,在医学应用比较广泛,主要用来评价不同实验者或者不同时间同一实验者对同一实验结果的可重复性。
在各种信息爆炸出现的同时,五花八门的理财信息与我们的生活越贴越近。投资不再仅仅是企业行为,对于个人而言,也是很值得关注的内容。
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由于内核是一个不与特定进程相关的功能集合,所以内核代码无法轻易地放在调试器中执行,而且也很难跟踪跟踪,本章节将介绍监视内核代码并跟踪错误的技术。
中断,英文名为Interrupt,计算机的世界里处处都有中断,任何工作都离不开中断,可以说整个计算机系统就是由中断来驱动的。那么什么是中断?简单来说就是CPU停下当前的工作任务,去处理其他事情,处理完后回来继续执行刚才的任务,这一过程便是中断。
传统的缓存淘汰算法 LRU(Least Recently Used 最近最少访问)以其简单有效性被广泛应用,LRU 的核心思想是淘汰掉未访问时间最长的缓存块,它对所有的数据做了一个简单假设:如果数据块被访问了一次,那么该数据块在接下来的一段时间中还会被再次访问。但是当 LRU 算法遇到下面场景时候存在一定的局限性:
作为计算机视觉三大顶会之一,备受瞩目的ECCV 2020(欧洲计算机视觉国际会议)最近公布了所有奖项。
大家都知道一线城市生活压力大,年轻人如果没有家里人的帮助想要独立扎根并非易事。好不容易凑足了首付买了房,还要每月透支的还着房贷,在资金链不足的情况下想要得到其他方面的物质满足那就只能借钱了。
题目描述 在金融中,我们有时会用内部收益率IRR来评价项目的投资财务效益,它等于使得投资净现值NPV等于0的贴现率。换句话说,给定项目的期数T、初始现金流CF0和项目各期的现金流CF1, CF2, .
导读:通过借贷消费,不是什么坏事。但电商网站帮你算好的利率,是真实的吗?你自己算过吗?应该怎么算?
这个文档记录了用 kGDB 调试 Linux 内核的全过程,都是在前人工作基础上的一些总结。以下操作都是基于特定板子来进行,但是大部分都能应用于其他平台。
numpy的功能: 提供数组的矢量化操作,所谓矢量化就是不用循环就能将运算符应用到数组中的每个元素中。 提供数学函数应用到每个数组中元素 提供线性代数,随机数生成,傅里叶变换等数学模块 numpy数组操作 numpy.array([],dttype=)生成ndarry数组,dttype指定存储数据类型 numpy.zeros((3,4))生成指定元素0的3行4列矩阵。 numpy.reshape((2,2))转换数组阵维数为2行2列 numpy.ara
临床上的一致性检验指的在诊断试验中,研究者希望考察不同的研究方法在诊断结果上是否具有一致性。分为两种情况:一是评价待评价的诊断试验方法与金标准的一致性;二是评价两种化验方法对同一样本的化验结果的一致性或者两个医务工作者对同一组病人的诊断结论的一致性或者同一个医务工作者对同一组病人前后两次的观察做出的诊断的一致性等。
在偶然的机会听到了KDB,然后带着好奇和新鲜感体验了一把这个传说中和Oracle 相似度达到99%的数据库。 其中一部分的驱动力在于这个活动的奖品很丰厚,参加活动后可以拿到一个iwatch,确实是很划算的一个活动。 而对于KDB的认识,也是在对比调优中认识到的,其实结果还是大大超出我的预期。 首先来简单说一下背景,我们一共十来个人,分成两队,红队和蓝队,然后红队调优Oracle,蓝队调优KDB,然后使用benchmark在同样的加压条件下的tpcc值作为参考来对比Oracle和KDB 乍一看Oracle这边
对于X86的单处理器机器,一般采用可编程中断控制器8259A做为中断控制电路。传统的PIC(Programmable Interrupt Controller)是由两片8259A风格的外部芯片以“级联”的方式连接在一起。每个芯片可处理多达8个不同的IRQ输入线。因为从PIC的INT输出线连接到主PIC的IRQ2引脚,所以可用IRQ线的个数限制为15,如图1所示。
传统的股价预测的时许模型,对于收益率的假设往往不切实际,而最近兴起的机器学习模型,特别是深度学习模型对于股价的预测也存在着明显的问题:
转载自:https://www.jianshu.com/p/dcc02facd405
假设现在存入pv元钱(正),之后就不存了,年利率为rate,n年之后余额是pv * (1 + rate) ** n。
中断是硬件和软件交互的一种机制,可以说整个操作系统,整个架构都是由中断来驱动的。中断的机制分为两种,中断和异常,中断通常为 $IO$ 设备触发的异步事件,而异常是 $CPU$ 执行指令时发生的同步事件。本文主要来说明 $IO$ 外设触发的中断,总的来说一个中断的起末会经历设备,中断控制器,$CPU$&$OS$ 三个阶段:设备产生中断,中断控制器接收和发送中断,$CPU$&$OS$ 来实际处理中断。
为了能很好地理解昨天跑出来的这个别人的程序,花了点时间对他做了个注释。今天由于做了个核酸,起太早了,有点困,又回寝室补了个觉,做的不多,明天继续。
不同的外部设备、不同的体系结构、不同的OS其中断实现机制都有差别,本文对应的OS为linux3.4版本,外部设备为PCI设备、系统为X86。
交付价值,特别是业务价值,是敏捷方法的核心组成部分。这种概念已经融入了敏捷的核心,包括敏捷价值宣言(可以工作的软件胜过面面俱到的文档)和敏捷原则(不断交付可用的软件和可用的软件是衡量进度的首要指标)。每个特性都有其所属的价值,使用MoSCoW或Kano方法对特性的价值进行优先级排序。价值驱动交付贯穿敏捷项目的整个生命周期,指导着过程中的决策。
股票市场预测由于其非线性、高度波动性和复杂性,一直是个复杂的问题。近年来,深度学习在许多领域占据了主导地位,在股市预测方面取得了巨大的成功和普及。本文以深度学习技术为重点,对其应用于股市预测研究进行结构化和全面的概述,介绍了股市预测的四个子任务及股市预测主流模型,并分享了一些关于股市预测的新观点及未来的几个方向。
lucene在6.0之后引入了数字点(Point)的概念,对于多维数字点的索引,就需要用到kd树结构了,当然,在lucene中用到的是进阶版本的bkd树.
在本系列前面的文章中,我们聊到了利息产生的原理,五要素核算模型以及到存银行时候面对各种计息方式和存取周期时的斗智斗勇,以及在人生最重大的一次借钱——贷款买房时候,银行的实操的计息流程。往期精彩回顾请戳:
Emacs 的快捷键和 Vim 的快捷键是编辑器中的两坐高山,其中 Emacs 的快捷键主要有四类。
【导读】今天我们主要分享基于上下文的技术用于目标检查。深层神经网络被训练用于利用来自除该区域(上下文)以外的任何其他地方的信息来预测区域内的光流,而另一个网络则试图使这种上下文尽可能少信息。结果模型是一个假设不需要显式正则化或超参数的调整。尽管新方法不需要任何监督,但它的性能要好于在大型注释数据集上预先训练过的几种方法。
光流计算作为计算机视觉的一个长期基本任务,其重要性显而易见。由于运动视觉处理的特殊性,光流作为后面高级视觉处理的输入,对其准确度、实时性都有着极高的要求,光流计算的性能会直接影响其后的高级视觉处理。
一张图看懂数据科学 72 核的英特尔 Xeon Phi,数据处理速度赶上 GPU? Linux 4.10 的三大改进之处 GitHub 邀请更多开发者参与其开源指南 每日推荐文章: 如何设置 Lin
万物互联时代,工业物联网产生的数据量比传统的信息化要多数千倍甚至数万倍,并且是实时采集、高频度、高密度,动态数据模型随时可变。传统数据库在对这些数据进行存储、查询、分析等处理操作时捉襟见肘,迫切需要一种专门针对时序数据来做优化的数据库系统,即时间序列数据库。
假设一种场景,在调试环境的时候,运行到15min的时候,环境出现bug,需要去debug。也许错误的第一现场并不是15min的时候,可能在14min30s-15min之间,那么如果正向执行就需要14min30s以上。所以这个时候如果能够直接反向运行到14min30s,就可以节省很多时间。就像jojo的奇妙冒险中吉良吉影的招式,败者食尘一样,逆转时间
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 构建的分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。它通过有限状态转换器实现了用于全文检索的倒排索引、用于存储数值数据和地理位置数据的 BKD 树,以及用于分析的列存储。
当我们拿到一个3D视频素材时,视频分为多种显示方式,有左右的方式,有上下的方式等,如果希望按照我们在电影院看的那种3D显示方式,使用ffmpeg的video filter可以搞的定,就是vfilter,filter的方法是stereo3D,下面看一下stereo3D的参数支持
对于一个启用了Kerberos的正式生产系统,还需要考虑KDC的高可用。而Kerberos服务是支持配置为主备模式的,数据同步是通过kprop服务将主节点的数据同步到备节点。本文主要讲述如何在CDH5.16.1中配置Kerberos服务的高可用。在前面的文章中Fayson介绍过《如何配置Kerberos服务的高可用》,但无论是CDH还是OS版本到较低,本文也主要是为了更新文档。
Luene是一款高性能、可扩展的信息检索库,可实现对文档元信息、文档内容的搜索功能。用户可以使用Lucene 或 基于Lucene开发的成熟产品Nutch/Solr/Elasticsearch等,快速构建搜索服务,如文件搜索、网页搜索等。在Lucene概览中,我们初步介绍了其底层的核心存储文件,本文主要介绍其中的数值索引(Point索引)部分,分析数值索引的文件结构及其读写流程。
IrrMapper是使用随机森林算法对美国西部11个州的灌溉状况进行的年度分类(即30米),涵盖1986年至今。虽然IrrMapper论文描述了四个等级的分类(即灌溉、旱地、非耕地、湿地),但数据集被转换为灌溉和非灌溉的二元分类。灌溉的 "指的是在这一年中检测到任何灌溉的情况。IrrMapper随机森林模型是用一个广泛的地理空间数据库来训练的,该数据库包括四个灌溉和非灌溉类的土地覆盖,包括50,000多块经人类验证的灌溉田,38,000块旱地,以及500,000多平方公里的未开垦土地。
很多人在学习中断子系统的过程中,在对基本概念与整体不太了解的情况下,过早的陷入了各种架构的实现细节,如同盲人摸象。这里主要给大家明确中断的各个基本概念,希望从这个角度能让大家更好的理解中断子系统。
本文介绍了LIRS算法在缓存替换策略上的优化研究和实现。通过将缓存替换策略与页面访问模式进行关联,LIRS能够有效地提高内存访问速度,减少内存开销。同时,本文还针对传统LRU算法的局限性,提出了相应的解决方案。
我自己在看《寒江独钓》这本书的时候,书中除了给出了利用过滤的方式来拦截键盘数据之外,也提到了另外一种方法,就是hook键盘分发函数,将它替换成我们自己的,然后再自己的分发函数中获取这个数据的方式,但是书中并没有明确给出代码,我结合书中所说的一些知识加上网上找到的相关资料,自己编写了相关代码,并且试验成功了,现在给出详细的方法和代码。 用这种方式时首先根据ObReferenceObjectByName函数来根据对应的驱动名称获取驱动的驱动对象指针。该函数是一个未导出函数,在使用时只需要先声明即可,函数原型如下:
通常来说,应急响应泛指安全技术人员在遇到突发事件后所采取的措施和行为。而突发事件则是指影响一个系统正常工作的情况。这里的系统包括主机范畴内的问题,也包括网络范畴内的问题,例如黑客入侵、信息窃取、拒绝服务攻击、网络流量异常等。
No.27期 高维外存查找结构——KD 树 Mr. 王:以往我们在数据结构中进行的查找,都是查找某一个键值或者某一个区间内的值,这样的查找称之为一维查找。 小可:难道说还有多维查找吗? Mr. 王:现在我们就来介绍一种高维查找结构——KD 树。 小可:可是什么样的查找是高维查找呢? Mr. 王:举个简单的例子。你平时会用到位置服务的App 吗? 小可笑着说:我今天中午还用大众点评查找过周围的饭店,饱餐了一顿呢。 Mr. 王:你的位置在定位系统和定位服务中就是一个坐标,这个坐标就是一个二维数据项。
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