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SQL 基础（一）创建、查看、修改、删除数据库

实验任务 5 使用 T-SQL 语句删除数据库 db_HX 任务拓展创建一个包含多个数据文件和日志文件的数据库 db_MNS，该数据库包含两个初始大小为 15MB 的数据文件和两个 5MB 的日志文件...execute sp_attach_db db_hx,'D:\Data\hx_data.mdf' --任务5 drop database db_hx --拓展 create database db_mns...on primary --创建多个数据文件(但仅有一个主数据文件) ( name=mns_data1, filename='D:\Data\mns_data1.mdf', --主数据文件 size=15...), ( name=mns_data2, filename='D:\Data\mns_data2.ndf', --主文件组,次数据库文件 size=15 ) log on ( name=mns_log1..., filename='D:\Data\mns_log1.ldf', size=5 ), ( name=mns_log2, filename='D:\Data\mns_log2.ldf', size=5

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动态规划电路布线问题（Java代码实现）

N(i, j)的最大不相交子集为 MNS(i,j)。...Size(i,j) = |MNS(i,j)|（最大不相交子集线路的条数） - N(i,j): 上端接线柱从1到i，下端接线柱从1到j，在这个范围内的接线情况。...当 j ≥ Π(i), (i,Π(i)) ∈ MNS（即要这根线）(i,j)。对于任意 (t,Π(t)) ∈ MNS(i,j) 有 t MNS(i,j) - {(i,Π(i))}是N(i-1, Π(i)-1) 的最大不相交子集。 3....若 (i,Π(i)) ∉ N(i,j)（即不要这根线）, 则对任意 (t,Π(t)) ∈ MNS(i,j) 有 t MNS(i,j) ∈ N(i-1,j)。

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文献阅读：Mixed Negative Sampling for Learning Two-tower Neural Networks in Recommendations

MNS采样方法 3. 实验结果 4....而这篇文献则是结合了上述两种方式，平衡了各自的优缺点，提出了一种Mix Negative Sampling方法（MNS）方法，然后提升了Google Play的线上推荐效果。 2....核心方案设计下面，我们来看一下这篇文章的核心方法，其具体包括两方面的内容：使用DNN双塔模型的架构，替换了之前的MLP方法；采用了MNS采样方法，有效提升了模型的效果；下面，我们来具体对其进行一下考察...MNS采样方法而至于MNS采样，事实上感觉就是前述inbatch采样与uniform采样的缝合怪。如前所述，inbatch采样在设计上会引入SSB，但是优点是计算量小，可以实现。...结论 & 思考结论而言，这篇文章的核心我以为在于MNS的负例采样方式，本质而言就是在尽可能不增加过多的计算开销的条件下优化负采样，从而使得找回模型达到更好的效果。

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一文读懂Serverless，配置化思想复用到平台系统中

创建MNS触发器，选择监听generateInfo-fnf-demo-jiyuanTopic。 ?...打开消息服务MNS控制台，创建generateInfo-fnf-demo-jiyuanTopic： ?...payment 节点会向 MNS 的 Topicpayment-fnf-demo-jiyuan 发送消息，会触发 payment-fnf-demo 函数。...import Account # pip install aliyun-mns from mns.queue import * def handler(event, context):...import urllib.parse import json from mns.account import Account # pip install aliyun-mns from mns.queue

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双塔模型如何选择负样本？

图1：双塔模型batch采样二、Mixed Negative Samping(MNS) MNS[2]与双塔模型[1]出自谷歌团队的同一批作者。...用一个batch数据训练时，MNS还会在所有的数据集中采样出 B' 个item。这样可以让所有的item参与到训练中，一些曝光未点击的item也会当作负样本。...MNS的batch采样方法见图2。最终计算的logits和label矩阵是一个B*(B+B')维的。其实就是在图1展示的基础上再增加B'列。...图2：MNS的batch采样三、Cross Batch Negative Samping(CBNS) CBNS[2]是清华大学和华为合作提出的方法。...计算公式与MNS差别不大： p_B(y_i|x_i;\theta) = \frac{e^{s^c(x_i,y_i)}}{e^{s^c(x_i,y_i)}+\sum_{j\in[B+B'],j\ne i}

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当小龙虾算法遇上YOLO：如何提升太阳能电池缺陷检测精度？

，且背景干扰强超参数敏感性问题：现有方法多关注网络结构设计，忽视超参数优化对性能的影响针对这些问题，贵州警察学院与贵州大学的研究团队提出了CMNS-YOLO模型——将小龙虾优化算法（COA）与改进的MNS-YOLO...论文名称：《Fusion of crayfish optimization algorithm and MNS-YOLO for solar cell defect detection》论文链接：https...://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12510536/pdf/pone.0333939.pdf核心创新：三大模块优化+智能超参数搜索MNS-YOLO：面向缺陷检测的深度改进研究团队在...仿生智能调参小龙虾优化算法模拟了小龙虾的三种行为模式：避夏阶段（探索）：温度>30°C时寻找阴凉处，对应全局搜索竞争阶段（平衡）：争夺洞穴资源，平衡探索与利用觅食阶段（开发）：温度适宜时精准觅食，对应局部精细搜索研究团队使用COA对MNS-YOLO

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微服务中使用Maven BOM来管理你的服务版本

-- https://mvnrepository.com/artifact/com.aliyun.mns/aliyun-sdk-mns --> ...com.aliyun.mns aliyun-sdk-mns

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文献阅读：Cross-Batch Negative Sampling for Training Two-Tower Recommenders

而有关负采样的方式，常见的包括以下三种： inbatch sampling MNS(mixed negative sampling) uniform sampling 而在具体的使用当中，则往往需要根据实际的场景来平衡效果和计算效率...然后MNS给我的感觉就是类似前面两者的缝合怪，效果上来说也貌似就是前述二者的一个折中。...而这篇文章当中，本质上也是要优化负采样问题，不过较之MNS的暴力缝合，这篇文章的方法显得更加优雅一些，他的核心思路是跨batch的进行负例采样，并利用encoder在训练过程中的稳定性来保证计算成本几乎可以保持和...但是cross batch采样并无法带来这个问题的优化，长尾数据依然无法被看到，虽然执行效率上可以有所提升，但是上述实验结果中显示结果居然在效果上面干趴下了MNS和uniform采样方案，这个就让人感觉有点无法理解了

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ACS AMI:可溶性聚合物微针联合化疗与抗氧化治疗类风湿性关节炎

由聚乙烯吡咯烷酮 (PVP) 制成的可生物降解的 MNs 与聚多巴胺/二氧化锰（称为 PDA@MnO 2）和 MTX 结合。...插入皮肤组织后，MNs 降解，从而释放负载的 MTX 和 PDA@MnO 2。

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Dubbo源码之代理对象

implements DC { public static String[] pns; public static Map pts; public static String[] mns...{ return (Class)pts.get(var1); } public String[] getMethodNames() { return mns

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R语言系列第六期：②R语言基本绘图（下）

unemploy[party=="D"] > unemp.R=unemploy[party=="R"] > D.mean=mean(unemp.D) > R.mean=mean(unemp.R) > mns...=c(D.mean,R.mean) > mns [1] 5.247619 6.463333 > barplot(mns) ?...想要更窄的条形，或添加标签，或增大条形间距，或带标签的更长的纵轴的话，可以进行如下修改： > barplot(mns,xlim=c(0,1),width=0.1,ylim=c(0,7), + ylab=

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一款精通七十二变的机器人，你值得拥有！

“可合并神经系统”机器人，简称MNS机器人，它是由一个或多个通过机器人神经系统连接的机器人单元组成，其中负责发出命令的叫做“大脑单元”， “大脑单元”通过连接无线网络来收集其他机器人的数据来决定如何行动...合并过程中有两次机器人形状的信息更新：先是B，然后是A 研究团队还位机器人设计了行为规则，以便展示MNS机器人的自我修复能力。

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dubbo源码学习三——暴露服务exporter、invoker

method实例 Map ms = new LinkedHashMap(); // //mns...为方法名列表 List mns = new ArrayList(); // method names....集合中 mns.add(mn); // 检测当前方法是否在 c 中被声明的 if (m.getDeclaringClass()...cc.addField("public static String[] mns;"); // all method name array....(); dmns.clear(); } } 生成模板： 1.进行初始化操作：创建c1、c2、c3以及pts、ms、mns等变量，以及向c1、c2、c3中添加方法定义和类型转换代码

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.NET控件名称缩写一览表「建议收藏」

5 tab TabControl 6 tlp TableLayoutPanel 菜单和工具栏 1 cms ContextMenuStrip 2 mns

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同一套代码部署多个实例来并行完成某项任务，且避免重复执行

我思考了两种实现方式第一种：要实现随时增删实例，然后还能不重复的完成5千万条数据的更新，最优的方式是借助于消息队列（MQ），如kafka、阿里MNS等，将这5千万数据的id全部放入MQ消息队列中，然后在代码里消费

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Nature子刊 | 使用非侵入式超高密度记录方法绘制大脑中央沟图谱

图3中的图显示了从MNS到对象S1右手的SSEP迹线。值得注意的是，通过目视检查，与靠近运动和感觉皮层的电极相比，位于中央沟上方的电极的相位反转不那么明显。...由于300Hz的低通滤波、使用CAR重新参照以及交替的单极性MNS，因此从用于进一步处理的数据中消除了伪影。因此，无需从数据中去除任何成分即可进行进一步分析。

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电气工程师需要哪些知识结构？掌握了你也是大神…

第一个岗位：开关柜设计工程师在这个岗位上，主业是设计ABB的MNS3.0低压开关柜，因此对MNS3.0低压开关柜有关技术和参数必须十二分的了解。

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Dubbo服务暴露过程解析

wc.getField("pns").set(null, pts.keySet().toArray(new String[0])); wc.getField("mns...").set(null, mns.toArray(new String[0])); wc.getField("dmns").set(null, dmns.toArray(new...Wrapper { public static String[] pns; public static java.util.Map pts; public static String[] mns...return (Class)pts.get($1); } public String[] getMethodNames() { return mns...return (Class)pts.get($1); } public String[] getMethodNames() { return mns

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之一:简单工厂模式

typedef NS_ENUM(int, TYPE_OPERATION) { OPERATION_ADD = 0, OPERATION_MNS, OPERATION_MUL,...case OPERATION_ADD: op = [OpAdd new]; break; case OPERATION_MNS

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符合GDPR的云端审计工具推荐：腾讯云数据安全审计解决方案

操作示例：设置腾讯云安全事件告警，一旦检测到异常，立即通知安全团队，如tencentcloud:mns:CreateTopic。

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SQL 基础（一）创建、查看、修改、删除数据库

动态规划电路布线问题（Java代码实现）

文献阅读：Mixed Negative Sampling for Learning Two-tower Neural Networks in Recommendations

一文读懂Serverless，配置化思想复用到平台系统中

双塔模型如何选择负样本？

当小龙虾算法遇上YOLO：如何提升太阳能电池缺陷检测精度？

微服务中使用Maven BOM来管理你的服务版本

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ACS AMI:可溶性聚合物微针联合化疗与抗氧化治疗类风湿性关节炎

Dubbo源码之代理对象

R语言系列第六期：②R语言基本绘图（下）

一款精通七十二变的机器人，你值得拥有！

dubbo源码学习三——暴露服务exporter、invoker

.NET控件名称缩写一览表「建议收藏」

同一套代码部署多个实例来并行完成某项任务，且避免重复执行

Nature子刊 | 使用非侵入式超高密度记录方法绘制大脑中央沟图谱

电气工程师需要哪些知识结构？掌握了你也是大神…

Dubbo服务暴露过程解析

之一:简单工厂模式

符合GDPR的云端审计工具推荐：腾讯云数据安全审计解决方案

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