在数据库的查询中，join 是最常用的查询之一，由于 join 算法实现的复杂性，出现问题的概率较大，我们对 TiDB 中出现过的 join 问题进行分析，将易发生问题的场景归为如下几类 ：
上次提到最近做车牌识别，模型训练出来的正确率很高，但放到真实场景里面，识别率勉强及格，究其原因还是缺少真实环境数据集。车牌涉及个人隐私，也无法大量采集到，国内有一个公开的就是中科大的CCPD车牌数据集，但车牌基本都是皖A打头的，因为采集地点在合肥。基于这个原因，训练的车牌数据集只好自己生成，和大家分享一下这个生成思路，
今天接到一个任务，把excel表中的数据导入到mysql数据库中，通过半个多小时的鼓捣，基本上摸清了里面的门道。 首先，准备所要导入的ecxel文件，需要把excel另存为*.csv类型的文件，然后通过notepad转换编码格式为utf-8类型，注意要把表头删去，否则会出问题。
身份认证旨在确认样本和人的身份之间的从属关系。典型的身份认证包含人脸识别(face recognition)、行人重识别(personre-identification)，基于移动设备的身份验证。
连锁不平衡指的是在某一群体中，两个基因同时遗传的频率大于随机组合的频率。下面通过一个例子来说明。
比赛链接：https://www.heywhale.com/home/competition/61c95b5dc4437e0017d5feea/
请注意，本文编写于 291 天前，最后修改于 291 天前，其中某些信息可能已经过时。
号外号外！微信 Mars 已于2016年12月28号的微信公开课上，正式公开了源代码，加入了开源阵营。相信很多小伙伴已经看到了 Mars 的代码，在这里热切的期望小伙伴们多给 Mars 提pr & Issues，共同促进移动网络技术的发展。开源只是一个开始，我们也将继续在 WeMobileDev 的公众号上，分享 Mars 的技术细节与未来规划。 前言 Mars 是微信官方的终端基础组件，是一个使用 C++ 编写的业务无关、跨平台的基础组件。目前在微信 Android、iOS、Windows、Mac、WP
关于Libsvm的废话 基于Libsvm的图像分类实例 说说图像分类的处理结果 1. 关于Libsvm的废话 先来一段废话，大家有心情看看就行，那就是关于支持向量机的问题，支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种机器学习方法。基于数据的机器学习是现代智能技术中的一个重要方面,研究的实质是根据给定的训练样本求对某系统输入输出之间依赖关系的估计,使它能对未知输入作出尽可能准确的预测和估计。本文提出了一种利用支持向量机(SupportvectorMachine,简称 SVM)的图像分类方法，关于其他支
ES是GSEA最初的结果，反应全部杂交data排序后，在此序列top或bottom富集的程度。 ES原理：扫描排序序列，当出现一个功能集中的gene时，增加ES值，反之减少ES值，所以ES是个动态值。最终ES的确定是讲杂交数据排序序列所在位置定义为0，ES值定义为距离排序序列的最大偏差. ES为正，表示某一功能gene集富集在排序序列前方 ES为负，表示某一功能gene集富集在排序序列后方。 图中的最高点为此通路的ES值，中间表示杂交数据的排序序列。竖线表示此通路中出现的芯片数据集中的gene。
/* 生成微信账号 8位的字符串 含有数字和字母 */ public String getRandomWeiChat(){ String str = "a0A0b1B2c1C3d2D1e3E2f4F3g5G7h4H6i5Ij4J9k5K6l6Lm7M7n8N8o9Op0PqQrRsStTuUv9VwWxXy8YzZ"; return RandomStringUtils.random(8, str); }
随着VR的不断发展，VR线下店回头客少且难维护的问题接踵而至，因此整个市场对于好的、新颖的内容需求变得极为迫切。而作为国内领先的VR平台，7663VR竞技平台则一直致力于将市场上最优质的内容带给用户，
《Key-Nets: Optical Transformation Convolutional Networks for Privacy Preserving Vision Sensors》
MyCAT 是作为通用代理设计的，后端是以 Mysql协议 和 JDBC 的方式连接数据库，可以支持 Oracle、DB2、SQL Server 、 mongodb、mysql
线性混合效应模型是在有随机效应时使用的，随机效应发生在对随机抽样的单位进行多次测量时。来自同一自然组的测量结果本身并不是独立的随机样本。因此，这些单位或群体被假定为从一个群体的 "人口 "中随机抽取的。示例情况包括
前言：深度学习网络rnn能解决有序的问题，我们就生活在这样一个有序的世界。比如时间，音乐，说话的句子，甚至一场比赛，比如最近正在举办的俄罗斯世界杯。 one hot编码 我们在做分类任务的时候经常用到
目前可以很好的支持 Master Slave\ MGR \ PXC等，并提供连接池、读写分离、日志记录等功能，当然还有很多其他实用功能，这里不一一列举了。
资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
想写一个随机组合科技词汇，形成创意或者专利点子的App。这里直接用原型法去做，即，看到了UIdemo之后形成的想法。可谓是先有界面，后形成点子，好处是不用纠结界面的交互，直接直奔业务主题。
今天故事的主角是两位科学家，Sanjeev Arora和Anirudh Goyal。
ProxySQL是一个开源的MySQL代理服务器，这意味着它充当MySQL服务器和访问其数据库的应用程序之间的中介。ProxySQL可以通过在多个数据库服务器池之间分配流量来提高性能，并且如果一个或多个数据库服务器发生故障，还可以通过自动故障切换到备用数据库来提高可用性。
说到超参，不得不先提到参数，这两个是有本质区别的。对于神经网络而言，学习率、batchsize等都是超参，而参数就是网络中所有的weight。可以这样简单的区分超参和参数，在模型训练前需要固定的参数就是超参，而参数受到训练数据和超参的影响，按照优化目标逐步更新，到最后得到该超参下的最优模型。超参的重要性不言而喻，那么如何正确的设定超参呢？
刚才一看 IP地址为43.254.168.235 这位兄弟在用暴力破解跑字典攻击服务器 所以想起来，发一篇这样的文章，也是提醒下广大站长。
今天将分享动脉瘤检测和分割的第三步二值化分割的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
【导语】数据不够，游戏来凑！阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）科学家通过随机组合颜色和纹理产生了8000个三维人物模型，并在游戏环境里模拟真实监控得到一个虚拟行人数据集，最终通过跨库泛化性测试一举超越了CUHK03，Market-1501，DukeMTMC-reID和几乎MSMT17在内的四大主流行人再辨识数据集。
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Crunch默认安装在Kali Linux上，如果其他系统也可以用apt命令安装。
虽然说特征工程很大程度上是经验工程，跟具体业务相关，但是我们可以根据一些思路来进行，以下是我在实践过程中总结出来的一些思路，希望能给大家带来一点启发。
作为一个比较菜的前端，每次拿到接口的时候都是怀着比较激动的心情，拿到以后看请求参数，请求方式，返回参数等等，看的很明白了，ok开始写了，写到一个查询的时候，接口请求成功了，但是呢一直没数据吗，无奈日志打到控制台吧，打出来以后没数据，就问后端，为什么没有写几条测试数据呢？后端来了一句，你自己用postman新增几条就行了，调新增的接口，什么？？？？wfk？？？？，我要测试分页啊，大哥，我怎么加，我至少要加几十条吧，哎，好吧，你也是够了，但是像我这样看时间如生命的人怎么可能使用postman这种效率如此低下的工具呢？干脆自己写一个函数，让它自动新加一些数据进去，开始干：
Zabbix-gnomes 是一组 Zabbix 的开源脚本工具集合，它使用 Python 对 Zabbix API 的进行了分装，使得日常的大部分操作可以通过命令行完成，非常方便。最新的 Zabbix-gnomes 代码可以在 Github 上获取到。
为了帮助大家，找到抓手，加强感知，构建阵地，拉通对齐，形成闭环，给简历赋能，所以搞了个在线互联网黑话生成器。
随着机器学习模型广泛用于制定重要决策，可解释性成为研究领域的重要主题。目前大多数解释方法通过特征重要性得分来提供解释，即识别每个输入中重要的特征。然而，如何系统性地总结和解释每个样本的特征重要性得分是很有难度的。近日，来自斯坦福大学和谷歌大脑的研究人员为基于概念的解释提出了一些原则和要求，它们超出了每个样本的特征（per-sample feature），而是在整个数据集上识别更高层次的人类可理解概念。研究者开发了一种可以自动提取视觉概念的新型算法 ACE。该研究进行了一系列系统性实验，表明 ACE 算法可发现人类可理解的概念，这些概念与神经网络的预测结果一致且非常重要。
客观地说，如果一定要用uuid生成订单号这类东西也能凑合用，但是它有着罄竹难书的“罪行”：肉眼可见，它是无序的；长度是64位数字字母随机组合的字符串，占用空间巨大；完全不具备业务属性，也就是说使用uuid你完全无法推算出它到底是干嘛的；因为无序，所以趋势递增就更不用指望了；所以用uuid生成订单号就是自杀行为，适合它的是类似生成token令牌的场景。
首先需要了解的是zabbix是一种C/S架构的监控工具，即服务端（Server）需要安装zabbix-server用于处理各种监控及告警信息，客户端（Client）需要安装zabbix-agent用于收集客户端的监控数据。
Bert、GPT-2在怀里都还没捂热乎，XLNet又出来了，最近NLP界真的是风（gen）生（bu）水（shang）起（le），在看过各牛人（ @张俊林@Towser）对XLNet的解读之后，小菜鸟也想说说自己的理解（毕竟讲出来比留在脑子里印象深刻）。
加入暴力爆破等功能 修复变量不支持非80端口获取 修复多url不支持https 优化代码加密 使用更流畅 内嵌运行库 程序目录更清爽
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数据库是“一类软件”，这样的软件能够针对数据进行管理（增删改查） 存储数据用文件就可以了，为什么要做数据库呢？ 文件保存数据有以下几个缺点：
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生成激活码 #!/usr/bin/env python #encoding:utf-8 #Author:sean import string import random #激活码中的字符和数字 field = string.letters + string.digits #获得四个字母和数字的随机组合 def getRandom(): return ''.join(random.sample(field,4)) #生成的每个激活码中有几组 def concatenate(grou
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说MySQL中间件之ProxySQL(10)：读写分离方法论「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
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ZbxTable 是使用 Go 语言开发的一个开源的 Zabbix 报表系统。基本功能如下： 导出监控指标特定时间段内的详情数据与趋势数据到 xlsx 导出特定时间段内 Zabbix 的告警消息到 xlsx 对特定时间段研内的告警消息进行分析，告警 Top10 等 按照主机组导出巡检报告 对 Zabbix 图形按照数类型进行显示和查看并支持导出到 pdf 主机未恢复告警显示和查询
脑筋急转弯：100个白球，100个红球，2个盒子，随机组合放入两个盒子，保证每个盒子至少有1个球，抓到白球最大最小概率？编程实现？
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