组件赋值就需要稍微变换一下了，如果你直接 $('#sel').val('1'); 这样赋值将会无效，正确的赋值方法为：
在使用select2的搜索功能时，搜索结果会显示搜索关键词，这不是我想要的，我只想让用户选择列表框实际存在的数据，再一次还是select2 3.5版本(点击打开链接)的官方文档,官方解释...： Note that when tagging is enabled the user can select from pre-existing tags or create a new...picking the first choice which is what the user has typed into the search box so far 简单概述就是：如果使用了select2...的tags标签，那么搜索结果就会显示搜索关键词 解决方案： 所以在初始化select2时不使用tags标签，这样在搜索结果中就不会出现搜索关键词。
1.0"> ...control-label" style="line-height: 34px;margin-bottom: 20px;">选择用户： 椰子 猕猴桃 桃子 </select
经常使用电脑自带的搜索很慢很卡，今天做一个搜索工具，可以搜索到隐藏的文件，而且速度也很快 导入模块 import os 检测一下输入的路径最后一位有没有/，如果没有则添加，是为了方便操作 if DIR.endswith...('/') == True: pass else: DIR = DIR+'/' 用来循环检测文件，进入文件目录然后检测，再次进入检测，循环往复 def iterbrowse(path):...，如果存在则打印出来，列，查找text，则会打印出关于text的所有文件，包含：textwet....(NAME)里是否含有inpu(值） os.path.isfile(NAME) 用于检测文件是否存在 if (inpu in os.path.basename(NAME)) == True...: if os.path.isfile(NAME) == True: print(NAME) 操作如下： 输入路径，输入要搜索的名称，可以看到已经搜索出来了 完整代码
按照select2官网配置完后，搜索框弹出后无法输入内容，究竟怎么回事，于是在其他页面尝试了select2，发现可以啊，为什么在这个地方不可以，终于找到了造成这个问题的不同之处：select2...enforceFocus函数 $.fn.modal.Constructor.prototype.enforceFocus = function () { } 原来是模态对话框强制使自己处于焦点状态，导致select2...的搜索框无法获取焦点所致。
1.0"> ...control-label" style="line-height: 34px;margin-bottom: 20px;">选择用户： 烟台 青岛 济南 </select
...{{ option.text }} Selected: {{ selected }} 只要保证data里面有个options
可搜索加密解决两类基本问题： ① 不可信赖服务器的存储问题 ② 不可信赖服务器的路由问题 SE过程 ①加密过程。用户使用密钥在本地对明文文件进行加密，并将其上传至服务器。 ②陷门生成过程。...③对称+非对称可搜索加密 由于非对称SE本身支持最基本形式的隐私数据共享，可通过共享密钥拓展到多对多的应用场景。对称SE虽然使用单用户模型，但计算开销小、速度快，更适用于大型文件数据的加密和共享。...参考：在 可搜索的对称加密：改进的定义和有效的构造 中，Curtmola 等人。...今年来关于对称可搜搜加密的研究主要集中于对于动态可搜索加密中的前向安全和后向安全。 前向安全指的是：在插入新的文件后，之前的搜索不能匹配到新添加的文件。...后向安全指的是：插入在删除文件后，搜索不会暴漏该文件的标识。
DAAS 本文是华为基于可微分网络搜索的论文。...本文基于DARTS搜索离散化后性能损失严重的问题，提出了离散化感知架构搜索，通过添加损失项(Discretization Loss)以缓解离散带来的准确性损失。...摘要 神经架构搜索（NAS）的搜索成本为通过权值共享方法大大减少。这些方法通过优化所有可能的边缘和操作的超级网络，从而确定离散化的最佳子网，即修剪弱候选者。...本文提出了离散化感知架构搜索（DAAS），其核心思想是添加损失项以推动超级网络朝向所需拓扑的配置，以便离散带来的准确性损失得到缓解。...CIFAR-10 搜索的Cell单元 ImageNet ? ImageNet 实验结果 消融实验 Error离散化对比 ? DARTS与DAAS的Error离散化对比 操作与边的可视化 ?
神经网络架构搜索——可微分搜索（DARTS） 背景 神经网络架构搜索之前主流的方法主要包括：强化学习，进化学习。...他们的搜索空间都是不可微的，Differentiable Architecture Search 这篇文章提出了一种可微的方法，可以用梯度下降来解决架构搜索的问题，所以在搜索效率上比之前不可微的方法快几个数量级...这种方法，本质上是从很多的组合当中尽快的搜索到效果很好的一种，但是这个过程是黑盒，需要有大量的验证过程，所以会很耗时。而这篇文章把架构搜索融合到模型当中一起训练。 算法核心思想 ?...DARTS优化算法 具体的公式推导流程可参考（https://zhuanlan.zhihu.com/p/73037439） 生成最终Cell结构 根据前面所述，我们要训练出来一个alpha矩阵，使得权重大的边保留下来...ArXiv, abs/1806.09055. 【1】[DARTS 可微 架构搜索] https://blog.csdn.net/cFarmerReally/article/details/81479639
神经网络架构搜索——可微分搜索（SGAS） KAUST&Intel发表在CVPR 2020上的NAS工作，针对现有DARTS框架在搜索阶段具有高验证集准确率的架构可能在评估阶段表现不好的问题，提出了分解神经网络架构搜索过程为一系列子问题...传统的基于梯度搜索的DARTS技术，是根据block构建更大的超网，由于搜索的过程中验证不充分，最终eval和test精度会出现鸿沟。..."Accuracy GAP" 方法 整体思路 本文使用与DARTS相同的搜索空间，SGAS搜索过程简单易懂，如下图所示。...类似DARTS搜索过程为每条边指定参数α，超网训练时通过文中判定规则逐渐确定每条边的具体操作，搜索结束后即可得到最终模型。 ? SGAS架构示意图 ?...算法伪代码 为了保证在贪心搜索的过程中能尽量保证搜索的全局最优性，进而引入了三个指标和两个评估准则。 三个指标 边的重要性 非零操作参数对应的softmax值求和，作为边的重要性衡量指标。
我想获取select选中的value，或者text，或者…… 比如这个： 第一个option 第二个option 一：...JavaScript原生的方法 1:拿到select对象： `var myselect=document.getElementById(“select”); 2：拿到选中项的索引：var index=myselect.selectedIndex...text; 5:拿到选中项的其他值，比如这里的url： myselect.options[index].getAttribute(‘url’); 二：jQuery方法 1:var options=$(“#select
词频 (TF) 指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。...总结 字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加 ，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降 。...9.Top-k检索 旨在获取相似度后，将其作为打分结果，根据匹配到的文件的分数，按照顺序返回给用户分数排名最高的K份数据，是搜索引擎中最常见的模式。简而言之，就是使用户快速找到最相关的 k 个结果。...参考：在 可搜索的对称加密：改进的定义和有效的构造 中，Curtmola 等人。...为可搜索的加密方案提出非自适应和自适应（不可区分性和基于模拟器）的安全定义，通常称为IND-CKA1 和IND-CKA2。
DARTS+ 华为诺亚方舟实验室的NAS工作，针对现有DARTS框架在搜索阶段训练过程中存在 skip-connection 富集现象，导致最终模型出现大幅度的性能损失的问题，提出了一种可微分的神经网络架构搜索算法...，搜索出的架构中会包含很多的 skip-connect，从而性能会变得很差。...在合适的训练过程中终止搜索，可以有效规避 skip-connect 富集问题。因此，早停准则的制定至关重要！...当早停准则满足时（左图中红色虚线），基本处于 DARTS 搜索充分处，因此在早停准则处停止搜索能够有效防止 DARTS 发生 collapse。...PC-DARTS 使用部分通道连接来降低搜索时间，因此搜索收敛需要引入更多的 epoch，从而仍然搜索 50 个 epoch 就是一个隐式的早停机制。 实验结果 CIFAR ?
Noisy DARTS 小米实验室 AutoML 团队的NAS工作，针对现有DARTS框架在搜索阶段训练过程中存在 skip-connection 富集现象，导致最终模型出现大幅度的性能损失的问题，提出了通过向...但是DARTS 的可复现性不高，主要原因包括： 搜索过程中存在 skip-connection 富集现象，导致最终模型出现大幅度的性能损失问题。...connection 比其他算子有很大的优势，这种优势在竞争环境下表现为不公平优势并持续放大，而其他有潜力的操作受到排挤，因此任意两个节点之间通常最终会以 skip connection 占据主导，导致最终搜索出的网络性能严重不足...CIFAR-10 DARTS搜索结果 ImageNet实验结果 ? ImageNet实验结果 ? 搜索结果 消融实验 有噪声 vs. 无噪声 ? 有噪声 vs. 无噪声 无偏噪声 vs.
mysql -hxx -uxx -pxx -e "query statement" db > file 例如： mysql -h127.0.0.1 -uroot -p000000 -e"select...query statement database filename 这样会输出列名信息，如果不想输出列名信息： mysql -h127.0.0.1 -uroot -p000000 -N -e"select...'1.txt'; 两种方法效果一样的 第二种方式的mysql文档： SELECT [select options go here] INTO {OUTFILE | DUMPFILE} filename...r\n' 第一种方法和第二种方法的结合：使用 mysql -e执行导出到文件的sql语句 mysql -hxx -uxx -pxx -e "query statement" db 例如: mysql...1.txt' fields terminated by ',' lines terminated by '\r\n'" test 默认情况下， mysql -e导出的文件，列是用"\t"分隔，行是用"
步骤 2：上传文件并将它们添加到向量存储库要访问您的文件，文件搜索工具使用 Vector Store 对象。上传您的文件并创建一个 Vector Store 来容纳它们。...result of this operation.print(file_batch.status)print(file_batch.file_counts)步骤 3：更新助手以使用新的向量存储库为了使文件对您的助手可访问...它的工作原理文件搜索工具实现了几种检索最佳实践，帮助您从文件中提取正确的数据并增强模型的响应。文件搜索工具：重写用户查询以优化其用于搜索。将复杂的用户查询分解为多个可以并行运行的搜索。...更好地支持摘要生成 —— 目前该工具主要针对搜索查询进行了优化。向量存储库向量存储库对象赋予文件搜索工具搜索您的文件的能力。...每个文件应包含不超过 5,000,000 个标记（当您附加文件时会自动计算）。文件搜索支持各种文件格式，包括 .pdf、.md 和 .docx。
神经网络架构搜索——可微分搜索（PC-DARTS） 华为发表在ICLR 2020上的NAS工作，针对现有DARTS模型训练时需要 Large memory and computing 问题，提出了 Partial...Channel Connection 和 Edge Normalization 的技术，在搜索过程中更快更好。...贡献点 设计了基于channel的sampling机制，故每次只有小部分1/K channel的node来进行operation search，减少了(K-1)/K 的memory，故batchsize可增大为...为了解决上述channel采样导致的不稳定性，提出了 边缘正规化(edge normalization)，在搜索时通过学习edge-level超参来减少不确定性。 方法 ?...当网络搜索完毕，node间的operation选择由operation-level和edge-level的参数相乘后共同决定。
匹配任意一个字符 [] 匹配任意一个中括号内的字符 不区分大小写查找文件 $find ~ -iname test.txt 安装文件所有者查找 # find /root -user root 时间搜索...echo重定向、vi等等； 文件大小搜索 -size大小文件大小搜索，搜索单位M k find ....$ locate ~/m 搜索用户主目录下，所有以m开头的文件。...$ locate -i ~/m 搜索用户主目录下，所有以m开头的文件，并且忽略大小写 which which命令的作用是，在PATH变量指定的路径中，搜索某个系统命令的位置，并且返回第一个搜索结果。...# which ls alias ls='ls --color=auto' /bin/ls whereis whereis命令只能用于程序名的搜索，而且只搜索二进制文件（参数-b）、man说明文件
Latency-DARTS 本文为华为诺亚的NAS工作，针对DARTS搜索出网络结构往往对硬件不友好的问题，本文在优化中加入可微分的时延损失项，使搜索过程可以在精度和时延之间进行平衡系数的权衡。...论文题目：Latency-Aware Differentiable Neural Architecture Search 论文地址：https://arxiv.org/abs/2001.06392 摘要 可微分的神经架构搜索方法在自动机器学习中盛行...然而，这些方法在优化网络方面存在困难，因此搜索到的网络往往对硬件不友好。本文针对这一问题，在优化中加入可微分的时延损失项，使搜索过程可以在精度和时延之间进行平衡系数的权衡。...在根据搜索实验，这样的精度足以找到高效的架构。 可微分时延损失 image.png 实验 CIFAR ? CIFAR10实验结果 ImageNet ?...ImageNet实验结果 总结 本文提出了一种在复杂搜索空间中预测架构延迟的可微分方法，并将该模块融入到可微分架构搜索中。这使得我们可以控制识别精度和推理速度的平衡。
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