一群玩家各自创建并扮演自己的角色，攻克由另一位玩家（被称为地下城主DM）创建的世界及设置的挑战。DM 既不是玩家也不是怪物，而是编写游戏总体情节的设计性角色。...在随机遭遇事件中，DM 没有时间事先研究怪物的统计数据和背景知识，也没有时间思考怪物为何会出现在特定环境中的背景故事。...从这些采访中，他们确定了人工智能系统为决策者提供帮助的几种方式： 激发灵感 战略辅助 专题常识 内容简化 实现方案 本节将描述为向 DM 提供他们所需的帮助而开发的三个界面。...在生成提取的信息后，通过让DM 选择正面或负面反馈按钮来收集反馈，还可以在应用内模式中留下评论。这种交互方式如下图 2 所示。 内容总结。...与头脑风暴界面中与人工智能的对话相比，对话持续的时间要长得多（平均每次交互 45.0 轮，而头脑风暴界面为 2.3 轮）。
最后，这种方式形成了项目招募新贡献者的吸引力，而只有不断吸收新贡献者才能使项目保持活力。 本文将以Debian和Ubuntu对比为例，介绍不同背景的社区成员是如何进行贡献以及官方认可的。...Debian的成员结构 Debian只有两种官方背景的成员角色：Debian开发者（DD）和Debian维护人员（DM）。...DM一职被整合到Debian官方的进程十分缓慢，而现在，自愿者在申请成为DD之前最好是先申请成为DM。 DD的主要职能是提交代码以及进行自己负责的包的维护。...DM是一个没有多少权限的角色，他们只能为那些在Maintainer或Uploaders字段里包含他们的名字、并已经被DD指定了DM-Upload-Allowed: yes标记（意思为允许DM上传）的包执行上传的工作...Ubuntu现在可以为每个包授予上传权限，也可以用相同的粒度进行权限委托，于是就诞生了新的“单包上传者（PPU，Per Package Uploader）”身份——他们是仅对一组有限的包具有上传权限的Ubuntu
根据评论作者的说法，DeepMind 用于构建其神经网络的训练过程教神经网络记住了在基准测试期间将面对的特定问题的答案——这种测试是科学家确定一种方法是否优于另一种方法的过程。...研究人员在评论中写道： 虽然 Kirkpatrick 等人的结论，也就是关于 FC/FS 系统在训练集中的作用可能是正确的，但这并不是对他们观察到的结果唯一可能的解释。...该公司在上述评论发表的同一天做出了回应，回击迅速而坚定： 我们不同意他们的分析，并认为他们提出的观点要么不正确，要么与论文的主要结论以及对 DM21 总体质量的评估无关。...团队在反驳文章中进一步阐述了理由： DM21 不记忆数据；DM21 的 Exchange-Correlation 会随着 BBB 中考虑的一系列距离参数而变化，并且不等于无限分离极限，如图 1 中对于...这并不是说 DeepMind 的论文就是一个例子。正如做出评论的学术团队在他们的评论文章中所写到的： 在训练集中使用分数电子系统并不是 DeepMind 工作中唯一的创新之处。
output [14:0] ddr3_addr; 管脚说明： 地址输入，为激活命令提供行地址(A[14:0])，为读/写命令提供列地址（A[9:0]）和自动与充电位（A10）， A10决定预充电操作是对特定的...bank操作还是对所有的bank进行操作(A10=0：仅对ba[2:0]对应的bank进行预充电操作，A10=1，对所有的bank进行预充电)； 地址输入还在加载模式命令期间提供操作码，在模式寄存器（MR...由DDR3配置和操作模式决定特定电路的使能和禁止。...11、ddr3_dm 管脚定义： output [3:0] ddr3_dm； 管脚说明： 数据输入屏蔽，DM是写入数据的屏蔽信号，DM是写数据的输入屏蔽信号，在写数据期间，当伴随输入数据的DM信号采样为高时...12、ddr3_dm 管脚定义： output [0:0]ddr3_odt; 管脚说明： 片上终端使能，ODT使能(high)和禁用(low)片内终端电阻，在正常操作时仅对DQ、DQS、DM有效。
3、这个皮肤是与电影《大话西游》有关，具体介绍可以去官网了解（链接在下方），今天的目的不是介绍皮肤，而是学习爬虫和数据分析。...ADTAG=pvp.skin.pcgw 二、爬取评论数据 评论来源平台 ? 这里选择了B站，通过关键字：王者荣耀白晶晶，可以搜索相关的视频，这里采集多个视频弹幕评论去进行分析。...这样我们就可以获取到网友的弹幕评论数据了，下面开始对这些数据进行分析。...情感分析平均分 这么条评分，因此我们可以对应所以评论进行评分，然后求其平均分，这样可以大概了解，网友目前的总体感情是趋向消极还是正向。...从侧面也可以看出，网友对这款皮肤还是比较喜欢，也是对对应《大话西游》里面至尊宝、紫霞、白晶晶等角色的各种话题正向不断。
一、引言 在数字化转型的大潮中，数据库作为数据存储的核心，扮演着至关重要的角色。DM达梦数据库，作为一款高性能、高安全性的国产数据库产品，凭借其卓越的性能和丰富的功能，赢得了广泛的市场认可。...DROP TABLE employees; 三、数据操作语言（DML） 数据操作语言（Data Manipulation Language，简称DML）用于对数据库中的数据进行插入、更新和删除操作。...DM达梦数据库中，主要包括GRANT和REVOKE语句： GRANT：用于授予用户或角色特定的权限。 示例：授予用户"user1"对"employees"表的SELECT和INSERT权限。...SELECT * FROM employees; 条件查询：基于特定条件检索数据。 示例：从"employees"表中检索工资大于5000的员工信息。...SELECT * FROM employees WHERE salary > 5000; 聚合函数：对数据进行统计计算。 示例：计算"employees"表中所有员工的平均工资。
他们完美地实现了实时协作功能，包括实时评论、智能通知和多人编辑。这不仅对用户有益，对业务的发展也是大有裨益。 然而，构建这样的功能并非易事。即便是看似简单的评论功能，也可能需要数月的开发和调试时间。...Liveblocks让这一切成为可能 Liveblocks是一个为应用程序添加协作编辑、评论和通知功能的平台。...通过实时API，在几天内而不是几个月内实现评论、通知、文本编辑器等功能，激发用户的创造力，推动产品增长。...集成包和SDK Liveblocks为特定的库和框架提供了集成包，使你能够轻松地将协作体验添加到产品中。...结语 通过使用Liveblocks，你可以在几天内实现复杂的协作功能，而不是花费数月的时间。无论是初创公司还是大型企业，Liveblocks都能帮助你快速构建和扩展协作功能，提升用户体验和业务增长。
相比于将产品及所有评论作为一个单一的文档进行建模，一个更好的方式是将一部分评论存储在产品文档中，以实现最快的访问。其他不太相关的评论可以通过对产品文档的引用或$lookup存储在单独的文档中。...仅对更改的字段进行更新 仅对特定的字段进行更新，而不是在应用中获取整个文档、更新字段，然后再将文档存回数据库。这样可以减少网络使用量及数据库的开销。...图表提供了该信息的高级视图，便于快速识别异常值和总体趋势，而表格按照命名空间（数据库和集合）和操作类型提供操作统计信息。你可以选择指标进行筛选并列出操作。...这包括操作执行时间、所扫描到的文档与返回的比率、是否使用了索引、是否进行了内存排序等等。可以对所显示的操作来选择特定的时间范围，从过去的15分钟到24个小时。...你可以在相似操作的上下文中查看特定操作的细粒度信息，这可以帮助你确定需要进行哪些常规优化来提高性能。Atlas查询分析器在使用时没有额外的费用或性能上的开销。
2.3 上下文指令生成 Context-Instruct Context-based Instruction Generation 为了增强角色特定知识密度而引入的上下文指令生成方法...⭕️ 在训练时，仅对回应和特殊标记（以蓝色显示）进行监督。...回应2：梵高的《星夜》以其旋转的天空和充满活力的色彩而闻名，夜空中闪烁的星星和动荡的云层构成了一幅充满激情的画面。...(2) RoleBench 特定数据 : 使用Context-Instruct生成角色特定的问答对。 # 特定数据 假设我们选择了一个特定的角色：“19世纪的艺术评论家”。...我们使用Context-Instruct为这个角色生成特定的问答对。例如： 问答对-1 问题：作为19世纪的艺术评论家，你如何评价印象派画作的风格变革？
（注意是 val 而不是 text ，val会动态改变值），将获取到的值记录到本地储存，获取本地储存的值传入评论框 val() var utls = window.sessionStorage;...timeRecord').show().find('b').text(utls.getItem('timeRecord')); var d = new Date(),dh = d.getHours(),dm...= d.getMinutes(),ds = d.getSeconds(); utls.setItem('timeRecord',dh+':'+dm+':'+ds); utls.textRecord...使用 setTimeout 而不是 setInterval （避免重复添加） 初始化判断 textarea 本地储存值，需要判断是否为 null （因为 textarea 没有储存初始值， change...timeRecord 值来控制，初始化无法读取到本地储存的 timeRecord 造成输入字符后删除（使用 setInterval ）） 使用 localStorage.removeItem("key") 而不是
/DMInstall.bin -i，根据提示一步一步进行安装操作 二、初始化数据库 1、图形化创建DM数据库 第一步：执行....权限、角色、用户的关系： 权限==》用户 权限==》角色==》用户 用户与模式的关系： 归属关系，创建用户的同时会在模式下创建同名文件 权限分类： 类别 说明 系统权限 全局，所有表的操作 对象权限.../dts数据迁移工具进行数据库表迁移成sql文件【DM==》SQL】 登入需要导入表数据的用户下执行命令 start /XXX/XXX/XXX.sql 例子：start /dm8/data/DAMENG.../backup/dmhr.sql 补充：视图可以用来保护数据，将用户不敏感的数据保存在视图中，而敏感信息则保存在表中，只提供视图给查询用户即可； 简单的视图可以进行增加、删除、修改操作，而复杂的函数视图则不能进行以上操作...；选择需要更新的数据库目录下的数据库文件dm.ini； 总结：数据库备份还原成功；需要注意一点：备份还原后的数据库口令已不是本身的口令，而是备份数据库的口令； 逻辑备份与还原：导入与导出 方式：图形化管理工具和命令行导出
利用情感分析这样的方法，可以通过情感评分对定性数据进行定量分析。虽然情感充满了主观性，但情感定量分析已经有许多实用功能，例如企业藉此了解用户对产品的反映，或者判别在线评论中的仇恨言论。...W(t) 代表当前的单词，而w(t-2)， w(t-1) 等则是邻近的单词 这些词向量现在可以考虑到上下文的语境了。...这是目前对 IMDB 电影评论数据集进行情感分类最先进的方法，错误率只有 7.42%。当然，如果这个方法不实用，说这些都没有意义。...我们将使用 IMDB 电影评论数据集 作为示例来测试 Doc2Vec 在情感分析中的有效性。数据集中包含了 25,000 条积极评论，25,000 条消极评论和 50,000 条未标记的电影评论。...DM 和 DBOW会进行向量叠加，这是因为两个向量叠加后可以获得更好的结果 size = 100 # 实例化 DM 和 DBOW 模型 log.info('D2V') model_dm = gensim.models.Doc2Vec
欢迎 点赞✍评论⭐收藏前言面向对象软件架构演化是指在面向对象编程范式下，软件架构随着时间和需求的变化而发生的演化过程。面向对象软件架构的演化通常涉及到系统的设计、组织、交互和演变过程。...这两种演化方式在软件架构设计中扮演重要角色，对系统的动态变化和优化起到关键作用。Add Object (AO)：定义：在顺序图中添加一个新的对象。...4.约束演化在顺序图中，约束信息以文字描述的方式存储于对象或消息中，而约束演化则是对这些约束信息进行直接的添加和删除操作。...影响：AC操作可能导致系统架构设计的调整或优化，以确保系统在新约束下的正确运行和满足特定需求。...同时，对约束信息进行演化还可以帮助系统适应需求变化、提高系统的可维护性和灵活性。
而相互对话的各实例集合就被称为“Fediverse”。 “我们的目标，是让 me.dm 实例成为更多人的网上家园”，Tony Stubblebine 表示。...Mastodon：去中心化的范例 有些网友评论说，Mastodon 也不是真正的去中心化，因为跨实例用户分布遵循类似 Zipf 的模式。...这里强调一下 ActivityPub 协议所扮演的核心角色。...由于 ActivityPub 的某些实现跟 Mastodon 完全不是一个类别（例如 Pixelfed 建立的是图像共享社交网络，BookWyrm 则是社交图书评级与评论服务），所以情况难以一概而论。...当然，稳定协议的存在也是把双刃剑：在同一组织之内，对协议做出实质性更改、甚至用其他标准（例如 gRPC）进行替换都很容易；但当开发团队的独立产出成果多到一定程度，想在不同组件间找到稳定可行的 API 就没那么简单了
该模型能够生成类似人类的文本，但如果没有适当的引导，它输出的内容可能不是我们所期望的。这就是提示工程的用武之地：通过提供清晰而具体的说明，您可以指导模型输出，确保它是相关的。...使用该技术需要提供一个明确而具体的角色，例如客户服务代表或律师。通过结合指令提示、角色提示和种子词提示技术，可以增强ChatGPT的输出质量。...这种方法可以使生成的文本更具有针对性和相关性，与特定的主题或上下文相关。 通过提供种子词或短语，模型可以生成与之相关的文本，而通过提供期望输出和角色信息，模型可以生成具有特定风格或语气的文本。...3、产品评论的情感分析 1）任务：确定产品评论的情感色彩 2）说明：模型应将评论分类为积极、消极或中立 3）提示公式：对以下产品评论进行情感分析[插入评论]，并将其分类为积极、消极或中立。...二、举例 1、客户评论的文本分类 1）任务：将客户评论归类为不同的类别，例如电子产品、服装和家具 2）说明：模型应根据评论的内容对其进行分类 3）提示公式：对以下客户评论进行文本分类[插入评论]，并根据其内容将其归类为电子产品
不过DeepMind的反应也很迅速，在该评论发表的同一天，立刻写了一篇回复表示反对，并表示强烈谴责：他们提出的观点要么不正确，要么与论文的主要结论以及对DM21总体质量的评估无关。...而电荷运动和键断裂是许多重要技术应用的核心，但这些问题也可能导致描述最简单分子（如氢）的官能团出现大量定性失败。...为了证明DM21的优越性，研究人员在一组拉伸二聚体（stretched dimers）上，称为bond-breaking benchmark(BBB)组，进行测试。...因此，BBB 测试集不是一个合适的测试集：它不测试 DM21 对分数电子系统的理解，对此类系统的 DM21 处理的其他四个证据的彻底分析也没有得出决定性的结论：只有它在 SIE4x4 集上的良好精度可能是可靠的...DeepMind不同意该分析，并认为所提出的观点要么不正确，要么与本文的主要结论和对DM21总体质量的评估不相关，因为BBB并不是论文中所展示的FC和FS行为的唯一例子。
，又可以将备份分为逻辑备份和物理备份，其中逻辑备份指的是备份的文件是SQL语句，而物理备份则是简单的数据拷贝。...在TiDB中，可以简单理解，Dumpling工具扮演的就是mysqldump的角色，而TiDB Lighting扮演的是mysql客户端角色。...DM工具迁移数据的架构图如下： 图中，紫色部分为源端MySQL、MariaDB数据库，红色部分为目标端TiDB数据库，DM工具有一个高可用的架构，通过解析MySQL、MariaDB等上游数据库的...将上面的图进行抽象，就是下面： 其中中间的三个部分就是我们在DM工具中需要做的三个配置。分别是：库表过滤配置、binlog事件配置以及库表路由。...注意： DM工具是数据迁移工具，支持数据的全量+增量同步，同时可以进行库表过滤、合并、binlog过滤等。 TiCDC是一款数据同步工具，仅支持拉取TiKV的数据变更，不支持存量数据的同步。
这部分主要难理解的部分是事务和锁机制这块，本文会进行简单的阐述。虽然很多SQL命令可以通过工具自动生成，但如果能通过记忆的话速度会更快，那么留给自己思考的时间就越多。...刚仔细学习了下汤雪华大神关于12306领域模型设计的文章，对于思路是一种很好的启迪，推荐下http://www.cnblogs.com/netfocus/p/5187241.html，博主xuanbg在评论中提及的动态分裂的思路也是棒棒哒...新增的序列对象是标准的SQL功能，它与标识列属性不同，是一个不会绑定到特定表中列的对象，需要时查询获取即可。...dbo.Orders WHERE orderdate < '20160207' TRANCATE语句 TRANCATE TABLE dbo.T1，测试时经常使用，更高效，其实相当于先删除表再创建表，而不是...本地临时表仅对创建它的会话可见，全局临时表对所有会话可见，表变量仅对当前会话的当前批有效，粒度更小，在T-SQL它也是实际的表（易误解为只存在内存）。
我的目的不是评论CRISP-DM，但CRISP-DM的许多概念对于理解数据挖掘是至关重要的，本文也将依赖于CRISP-DM的常见术语。CRISP-DM仅仅是论述这个过程的开始。...在这里强调一下最后一点，在数据挖掘中改变业务目标，CRISP-DM有所暗示，但经常不易被觉察到。广为所知的CRISP-DM过程不是下一个步 骤仅接着上一个步骤的“瀑布”式的过程。...事实上，在项目中的任何地方都可以进行任何CRISP-DM步骤，同样商业理解也可以存在于任何一个步骤。业务目 标不是简单地在开始就给定，它贯穿于整个过程。...鉴于数据挖掘中预测概念的核心角色，一个预测模型的准确性和稳定性常被认为决定了其结果的价值的 大小，实际上并非如此。...总之，预测模型的价值不是由技术指标决定的。数据挖掘者应该在模型不损害业务理解和适应业务问题的情况下关注预测准确度、模型稳定性以及其它的技术度量。 9第九，变化律：所有的模式因业务变化而变化。
我的目的不是评论CRISP-DM，但CRISP-DM的许多概念对于理解数据挖掘是至关重要的，本文也将依赖于CRISP-DM的常见术语。CRISP-DM仅仅是论述这个过程的开始。...在这里强调一下最后一点，在数据挖掘中改变业务目标，CRISP-DM有所暗示，但经常不易被觉察到。广为所知的CRISP-DM过程不是下一个步骤仅接着上一个步骤的“瀑布”式的过程。...事实上，在项目中的任何地方都可以进行任何CRISP-DM步骤，同样商业理解也可以存在于任何一个步骤。业务目标不是简 单地在开始就给定，它贯穿于整个过程。...鉴于数据挖掘中预测概念的核心角色，一个预测模型的准确性和稳定性常被认为决定了其结果的价值的大小，实际上并非如此。...总之，预测模型的价值不是由技术指标决定的。数据挖掘者应该在模型不损害业务理解和适应业务问题的情况下关注预测准确度、模型稳定性以及其它的技术度量。 第九，变化律：所有的模式因业务变化而变化。
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