CACHED - 序列将缓存每个节点上的“N”项。 要调用每个项目，我们使用.next（），当缓存包含多个项目时，这是首选。 创建序列 序列通常用于自动递增人的id值。...像OrientDB的其他SQL概念一样，它也预处理与RDBMS中的Sequence类似的操作。 以下语句是创建序列的基本语法。...CACHE - 在您用于缓存序列类型的事件中，定义要预缓存的值的数量。 让我们创建一个名为“seqid”的序列，以数字1201开头。尝试以下查询以使用sequence实现此示例。...Insert 1 record(s) in 0.001000 sec(s) 更改序列 更改序列是用于更改序列属性的命令。 它将修改除序列类型之外的所有序列选项。 以下语句是更改序列的基本语法。...尝试以下查询以将名为seqid的序列的起始值从“1201更改为1000”。 ALTER SEQUENCE seqid START 1000 如果上面的查询执行成功，你会得到下面的输出。
sequence 序列 序列是一组有顺序数据的集合。不知道怎么说明更贴切，因为python的创建变量是不用定义类型，所以在序列中（因为有序我先把它看作是一个有序数组）的元素也不会被类型限制。...从含义可以看出和数学的开区间，闭区间正好相反。所以这个地方容易记错。 ?...a3 = [1,[2,3]] #空序列 a4 = [] print(a3,type(a3)) print(a4) 序列元素的引用 这点和数组有点像了，我们可以通过下标（从0开始）去获取元素。...= 9 print (a1) 其他引用方式 范围引用： 基本样式[下限:上限:步长] print(a1[:5]) # 从开始到下标4 （下标5的元素 不包括在内） print...（再一次，不包括上限元素本身） 取出的序列中的元素可以继续被引用： ?
从5亿行数据中，筛选出重复次数在1000行的数据行，以前用这个，也爆内存了。...刚才的是去重，算是解决了。现在又有个新问题，下一篇文章我们一起来看看吧。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个大数据去重的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
目录 一、序列篇 1、什么是序列 2、创建序列 语法说明: 创建序列demo 3、查看序列 4、序列的属性（伪列） 1.nextval 2.currval 5、如何使用序列 6、修改序列 语法说明...： 修改序列demo 7、删除序列 二、视图篇 1、什么是视图 2、视图的存储 3、视图的优势 4、视图的分类 两种视图的比较 5、创建视图 视图语法说明 创建视图demo 6、如何使用视图 7、给视图的列起别名...8、查看视图信息 9、创建复杂视图 复杂视图demo 10、删除视图 删除视图demo 一、序列篇 1、什么是序列 所谓序列，在oracle中就是一个对象，这个对象用来提供一个有序的数据列，这个有序的数据列的值都不重复...视图只是定义了一个查询，视图中的数据是从基表中获取，这些数据在视图被引用时动态的生成。由于视图基于数据库中的其他对象，因此一个视图只需要占用数据字典中保存其定义的空间，而无需额外的存储空间。...6.WITH CHECK OPTION 插入或修改的数据行必须满足视图定义的约束；换句话说，加上该关键词表示对view进行dml操作的时候，只能操作select语句中where条件限制的内容 7.WITH
概况 今天我想从构造反射链的从无到有到被利用来谈谈java的反序列化漏洞，从反射的最开始到执行payload，一个从无到有的过程，首先我们介绍一下Transformer类。...下面我们利用以上的三个类一边构造出反序列漏洞的payload一边看他们的运作原理。...InvokerTransformer 打开invokerTransformer查看源码的解释，可知是通过反射创建一个新的对象实例，如下图所示： ?...继续跟踪查看method变量的值如下图所示： ? ? 这里解释一下下图中三行代码的意思： ?...总结 从以上分析我们可以得出，java反序列化漏洞，只要反射链构造合适，我们可以执行任意的java代码。
数据集 所使用的数据集来自过去的 Kaggle 竞赛 —— Store Item demand forecasting challenge，给定过去 5 年的销售数据（从 2013 年到 2017 年...从图表中可以看出，我们的数据具有每周和每月的季节性以及每年的趋势，为了捕捉这些特性，可以向模型提供DateTime 特征。为了更好地捕捉每个商品销售的年度趋势，还提供了年度自相关性。...Encoder-decoder 模型接受一个序列作为输入并返回一个序列作为输出，所以需要将数据转为序列 输出序列的长度固定为 90 天，而输入序列的长度必须根据问题的复杂性和可用的计算资源来选择。...不同于直接使用循环网络（GRU）的编码器，解码器是通过循环一个解码器单元来构建的。这是因为从每个解码器单元获得的预测作为输入传递给下一个解码器单元。...总结 本文演示了使用Encoder-Decoder 模型创建多步时间序列预测的完整步骤，但是为了达到这个结果（10%），作者还做了超参数调优。
Word2Vec、BERT等工具，可以将文本序列转换为对应的向量序列，所以也可以直接比较这两个向量序列的差异，而不是先将向量序列弄成单个向量。...,q_{n'}，而从i推到j的成本为d_{ij}，求成本最低的方案以及对应的最低成本 这其实就是一个经典的最优传输问题。...，从而使得线性规划的求解失败，所以干脆去掉最后一个冗余的约束，减少出错的可能性 Word Mover's Distance 很明显，Wasserstein距离适合于用来计算两个长度不同的序列的差异性，而我们要做语义相似度的时候...显然，d_{i,j}代表着第一个序列的向量\boldsymbol{w}_1与第二个序列的向量\boldsymbol{w}_j'的某种差异性，简单起见我们可以用欧式距离\Vert \boldsymbol{...、WMD到WRD：文本向量序列的相似度计算 Word Rotator‘s Distance——WRD算法应用
分析如此大量的数据超出了人类的能力，为机器学习方法的发展创造了绝佳的机会。然而，这些方法只有在将序列转换为特征向量时才实用。...许多工具都针对此任务，包括 iLearnPlus，这是一种基于 Python 的工具，支持丰富的功能集。在本文中，作者提出了一种从生物序列（即 DNA、RNA 和蛋白质）中提取特征的整体工具。...这些特征是预测输入序列的属性、结构或功能的机器学习模型的输入。作者的工具不仅支持 iLearnPlus 中的所有功能，还支持文献中存在的 30 个附加功能。...而且，作者的工具基于 R 语言，它为生物信息学家将序列转换为特征向量提供了替代方案。作者将作者工具的转换时间与 iLearnPlus 的转换时间进行了比较：作者转换序列的速度要快得多。...作者将小核苷酸的转化速度中位数提高了 2.8 倍，而对于大序列，作者的表现优于 iLearnPlus 的中位数 6.3 倍。最后，在氨基酸方面，作者的工具实现了 23.9 倍的中位加速。
设计一套协议，按照某种规则，把内存中的数据转换为字节序列，保存到文件，这就是序列化，反之，从文件的字节序列恢复到内存中，就是反序列化。...Python中提供了JSON和pickle两个模块用来实现数据的序列化和反序列化。...JSON的本质是字符串！ 使用JSON实现序列化 JSON提供了dump和dumps方法，将一个对象进行序列化。 dumps方法的作用是把对象转换成为字符串，它本身不具备将数据写入到文件的功能。...p = json.loads(result) print(type(p)) pickle模块： pickle序列化是将对象按照一定的规则转换成为二进制保存，它不能跨平台传递数据。...pickle的序列化会将对象的所有数据都保存。
文档 在上面的代码块中，当使用每月“M”频率的Grouper方法时，请注意结果dataframe是如何为给定的数据范围生成每月行的。...fig.show() 如果您只需要一个简单的时间序列，例如下面所示的时间序列，那么也许就足够了。...现在，我们不想创建一个包含一系列数据的图形，而是要创建一个空白画布，以后再添加到其中。如果运行以下代码，则将按字面值返回一个空白画布。...从绘图对象开始重新绘制时间序列，为了填充每行下面的区域，将fill= ' tozeroy '作为参数添加到add_trace()方法。...有人想要在条形图中添加趋势线，当我们使用Plotly Express来生成趋势线时，它也会创建数据点——这些数据点可以作为普通的x、y数据访问，就像dataframe中的计数一样。
自动构建用于时间序列异常值检测的机器学习管道。 ? 时间序列异常值检测旨在识别数据中意外或罕见的实例。...通过这些模块提供的功能包括：通用数据预处理、时间序列数据平滑/转换、从时域/频域中提取特征、各种检测算法，以及涉及人类专业知识来校准系统。...子序列聚类也将子序列分割应用于时间序列数据，并采用子序列作为每个时间点的特征，其中滑动窗口的大小为特征的数量。...当许多系统之一处于异常状态时，系统异常值会不断发生，其中系统被定义为多元时间序列数据。检测系统异常值的目标是从许多类似的系统中找出处于异常状态的系统。例如，从具有多条生产线的工厂检测异常生产线。...带有标签信息的自动模型发现 除了手动创建管道之外，TODS 还利用 TODS API 提供自动模型发现。自动模型发现的目标旨在根据验证集中的标签信息和给定的计算时间限制搜索最佳管道。
背景 序列建模的目的是从用户的历史行为中挖掘用户的兴趣，进而给用户推荐感兴趣的物品。 先介绍两篇序列建模的经典文章。 第一篇是我认为的开山之作——阿里的 DIN，模型结构如下图所示。...▲ DIN 第二篇是长序列的经典文章——阿里的 SIM，模型结构如下图所示。在 DIN 的基础上，将用户行为序列变长，如果计算资源允许，无脑采用 DIN 的方式也未尝不可。...▲ SIM 插句题外话，阿里的 MIMN 已经证明，序列越长，auc 越高。 玩法一：序列加side info 这是 eBay 在 WSDM 2022 上的文章。...，这篇论文直接从别的用户的行为中寻找 item。...玩法三：序列分段（分 page、分 session），混合序列（不仅仅是点击序列），最真实地还原用户做选择的环境，推理用户在段内的点击逻辑，分析用户的选择心理。
重排序分为3中类型： 1 编译器优化的重排序。编译器在不改变单线程程序语义的前提下，可以重新安排语句的执行顺序。 2 指令级并行的重排序。...如果不存在数据依赖性，处理器可以改变语句对机器指令的执行顺序。 3 内存系统的重排序。由于处理器使用缓存和读/写缓冲区。这便得加载和存储操作看上去可能时在乱序执行。...从Java源代码到最终实际执行得指令序列，会分别经历下面3种重排序，，如下图 ? 上述得1属于编译器重排序，2和3 属于处理器重排序。这些重排序可能会导致多线程出现内存可见性问题。...对于处理器重排序：JMM得处理器重排序规则会要求Java编译器在生成指令序列时，插入特定类型得内存屏障指令。通过内存屏障指令来禁止特定类型得处理器重排序。
__invoke() //当尝试将对象调用为函数时触发 __construct() //对象被创建时触发 正文|反序列化漏洞利用（绕过） php7.1+反序列化对类属性不敏感 我们前面说了如果变量前是...当用户请求来自应用程序的Web页时，如果该用户还没有会话，则Web服务器将自动创建一个Session对象，当会话过期或被放弃后，服务器将自动销毁该会话。...当第一次访问网站时，Seesion_start()函数就会创建一个唯一的Session ID，并自动通过HTTP的响应头，将这个Session ID保存到客户端Cookie中。...同时，也在服务器端创建一个以Session ID命名的文件，用于保存这个用户的会话信息。...从文件包含和反序列化两个利用点，可以发现，利用PHP_SESSION_UPLOAD_PROGRESS可以绕过大部分过滤，而且传输的数据也不易发现。
循环神经网络与全连接网络的区别可以很直观地从抽象表达式中看出来，因为有无权重共享机制是它们最重要的属性。...以上只是从概念上解释循环网络，我们并没有具体学习循环网络的架构与模块，下一部分我们将以计算图的形式具体展示循环网络的结构，包括常见的展开式与不同的变体架构等。...从直观上来说，重置门决定了如何将新的输入信息与前面的记忆相结合，更新门定义了前面记忆保存到当前时间步的量。如果我们将重置门设置为 1，更新门设置为 0，那么我们将再次获得标准 RNN 模型。...一维卷积从直观上确实能实现序列建模，但我们经常使用的还是循环网络，尤其是 LSTM 或 GRU。...从经典的隐马尔科夫模型到现在基于循环神经网络与卷积神经网络的深度方法，序列建模已经走过了很长一段旅程，它对于自然语言处理与语音识别等都非常重要。
excelperfect 我们经常会看到一些工作表，含有隐藏的行或列。而这些隐藏行或列中，往往存储着一些不想让用户看到的数据。...通常，我们会将工作表的前几行或前几列作为隐藏行或列，称之为程序行或程序列。 示例 如下图1所示，工作表的列A和列B是隐藏列。 ?...图1 其中： 1.在列A中，存放着设置数据有效性的列表项，这是一个级联列表，也就是说，在列D中的列表项为类别中的“水果、蔬菜”，在列E中的列表项根据列D中的数据显示水果列表“苹果、香蕉、桔子、梨”或者蔬菜列表...否则，如果公式对应的列E中单元格的值不是列D单元格引用的数据范围中的值，则MATCH函数返回#N/A错误，ISERROR函数值为TRUE，公式的值返回TRUE；否则，返回FALSE。...小结 上面的示例利用隐藏区域（程序列）： 1.实现了数据有效性级联列表项目的存储。 2.判断数据是否满足工作表中设置的规划，利用条件格式设置进行提示，从而实现了对用户输入数据的自动检查。
从直觉上不难理解，比较时间序列的相似度等同于计算时间序列间的“距离”，两个时间序列之间的“距离”越大，二者的相似度则越小，反之同理。...DTW 的原理此处简述如下： 对于两个不等长的时间序列 Q 和 C，长度分别为 n 和 m： 要使用 DTW 来对齐两个不等长的时间序列，需要构建一个 n*m 的距离矩阵，矩阵中的第 i 行第 j 列所对应的元素代表的就是序列中点...最终，两个不等长时序数据的对应关系可以通过动态规划来求解以下递归式得到： 其中， 是到距离矩阵第 行第 列时所积累的 warping path 的总距离。...然而，从直觉上来说，我们很难把两个趋势相反的部分匹配在一起。为了避免 DTW 只考虑 Y 轴的值造成“Singularities”问题， DDTW 出现了。...7 总结与补充 综上，本文从只能处理等长数据且容易造成不自然对齐的欧氏距离出发，我们逐步论述了 DTW 出现的原因和重要性。
)) if __name__ == '__main__': print(_nums) 执行上述代码，输出结果如下： 列表解析 筛选出列表中符合条件的数据 列表解析（又称列表推导式）提供了一种简明扼要的方法来创建列表...filter() 函数的解决方式要高效，但是这两种方式都远快于通过 for 循环的解决方式 字典解析 筛出字典中符合条件的元素 字典解析与列表解析类似，只不过字典解析要循环 k 和 v，并且使用 {...，输出结果如下： 集合解析 筛出集合中符合条件的元素 集合解析与列表解析类似，区别在于集合解析使用的是 { } d = [1, 2, 2, 3, -3, 9, 0, 11, 20, 33] set_data...，输出结果如下： 三、统计相关 如何统计序列中元素出现的频率并排序？...统计序列中元素出现的频率的结果肯定是一个字典，Key 为序列中的元素而 Value 为元素出现的次数，因此可以先创建一个字典，作为初始的统计结果，并假设初始出现的次数都为 0。
与以前的基因集富集方法相比，predicTCR更好地识别了来自不同癌症的TIL中的肿瘤反应性TCR，并将特异性和灵敏度从0.38提高到0.74。...知识背景目前的技术侧重于肿瘤抗原，使用突变体分析来确定最可能的免疫原性新表位，以实验筛选从TILs中恢复的TCR。...使用单细胞联合RNA + VDJ测序(scRNA + VDJ-seq)直接从T细胞中确定TCR序列和肿瘤反应性。...解决这些问题将允许从单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据单独识别肿瘤反应性til，而不管肿瘤类型。...深度筛选从TILs中识别肿瘤反应性TCR基于scRNA + VDJ数据的predicTCR分类器的开发构建一个机器学习分类器，该分类器可以基于scRNA + VDJ-seq数据，使用下图策略准确、稳健地预测
对真实世界数据集的大量实验表明，CCM 可以 (1) 将 CI 和 CD 模型的长期和短期预测性能平均分别提高 2.4% 和 7.2%；（2）利用主流时间序列预测模型实现零样本预测；(3)揭示通道之间内在的时间序列模式并提高复杂时间序列模型的可解释性...A: 这篇论文试图解决的问题是在时间序列预测中如何有效地管理通道（channels）之间的相互作用。...A: 这篇论文中提到的相关研究主要集中在时间序列预测模型和通道策略方面。..., 2003)，这些方法主要捕获时间序列中的趋势和季节性成分。...接着，计算每个通道嵌入与其所属聚类嵌入之间的相似度，并通过归一化内积来确定每个通道与各个聚类的关联概率。 原型学习：在训练阶段，CCM使用一种修改过的交叉注意力机制来创建每个聚类的原型嵌入。
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