LLM中 temperature参数设置为0 当模型的temperature参数设置为0时，通常有以下含义： 解码策略角度 意味着采用贪婪解码（greedy decoding）策略。...在每一步生成文本时，模型会选择概率最高的词元，从而使输出具有确定性，尽可能地输出最常见、最确定的回答，减少结果的随机性。...比如在回答一些事实性的问题，如历史事件发生的时间、科学定理的表述等，模型会给出相对固定、标准的答案。 输出结果角度 会使模型生成更保守、更一致、更少出乎意料的回答。...输出的文本更注重逻辑性和一致性，避免出现过于天马行空或不常见的内容，更适合需要精确答案的情况，例如进行问答、提供事实或分析内容等。...概率分布角度 在进行softmax操作之前，temperature作为调整logits的比例因子的倒数，当temperature为0时，预测词的概率分布会变得“更尖”，即概率最高的词与其他词之间的概率差异被放大
输入框中名为 Default Subject 和 Default Content 的项允许你在全局级别配置邮件的内容。这样做的话，可以使您为所有的项目按您的需求做更好的、更简单的配置。如下图。...email-ext插件允许使用变量来动态插入数据到邮件的主题和内容主体中。变量是一个以$(美元符号)开始，并以空格结束的字符串。...pathFormat 一个包含“%p”的字符串，用来标示怎么打印路径。 ${BUILD_ID}显示当前构建生成的ID。 ${PROJECT_NAME} 显示项目的全名。...format遍历构建信息，一个包含%X的字符串，其中%c为所有的改变，%n为构建编号。默认”Changes for Build #%n\n%c\n”。 ...format遍历构建信息，一个包含%X的字符串，其中%c为所有的改变，%n为构建编号。默认”Changes for Build #%n\n%c\n”。
/** * 判断字符串emailAddr是否为合法的email格式 * 主要判断'@'及'.'...是否出现，以及两者的位置 * @param emailAddr 输入的email地址 * @return true/false。
这里就写篇文章分析一下，JVM的Xms和Xmx参数设置为相同的值有什么好处？首先来了解一下相关参数的概念及功能。...当堆内存使用率降低，则会逐渐减小该内存区域的大小。整个过程看似非常合理，但为什么很多生产环境却也将两个值配置为相同的值呢？...其实关于在生产环境中把Xms和Xmx设为相同值也是Oracle官方推荐的。...并且同一JDK的GC策略也有很多种，不能一概而论。另外，对于Hotspot虚拟机，Xms和Xmx设置为一样的，可以减轻伸缩堆大小带来的压力。...但对于IBM虚拟机，设置为一样会增大堆碎片产生的几率，并且这种负面影响足以抵消前者产生的益处。
如下错误属于弱智错误，但是错的原因让我无语，所以记录一下 str2="{'card':6217001650004184441}" print(json.loads(str2)) Traceback...json.decoder.JSONDecodeError: Expecting property name enclosed in double quotes: line 1 column 2 (char 1) 错误原因：字符串里用单引号来标识字符...解决方法：将字符串里的单引号替换成双引号 import re test=re.sub('\'','\"',test) result=json.loads(test) result['data'] '123...' 对于带u'的字符串，u也要去掉： c={u"test":124} d=re.sub("u'","\"",c) json.loads(d)
今天看linux内核驱动的代码，发现一个算法写得挺简单，也有意思。...分享一下我的测试代码: #include typedef int U32 ; U32 String2Dec( const char *pstr ) { char...ch; U32 value; value = 0; //从字符串的第一个字符遍历到'\0' while( *pstr !
分享是一种态度 注 | 以上操作指南中涉及的消化酶以及实验方法仅供参考，实际应用过程中请根据具体情况进行细节上的调整。 背景介绍 胸腺属于中枢淋巴器官，分左右两叶，表面有薄层结缔组织被膜。...被膜结缔组织呈片状伸入胸腺内部形成小叶间隔，将实质分割成许多不完全分离的胸腺小叶。每个小叶都有皮质和髓质两部分，皮质内胸腺细胞密集，髓质则含较多胸腺上皮细胞。...胸腺瘤起源于胸腺上皮细胞，是最常见的前上纵隔原发性肿瘤。 对于胸腺瘤组织的单细胞悬液一般使用美天旎公司的肿瘤组织试剂盒制备。...胸腺组织示意图 实验仪器及耗材 实验步骤 准备肿瘤解离试剂盒的酶混合液，将100µL的H酶、500 µL的R酶和25 µL的A酶加入到4.4mL RPMI 1640培养基中。...将C管倒挂在gentle MACS 解离器的套管上，并运行gentle MACS解离器中的h_Tumor_02程序，随后将C管置于MACS mix试管旋转器上在37 ℃下连续旋转30 min。
如何使用训练集上学习得到的贝叶斯模型进行预测。 如何从训练数据中学习得到朴素贝叶斯模型。 如何更好地为朴素贝叶斯算法准备数据。 朴素贝叶斯相关的书籍文章。...在分类问题中，我们的假设(h)通常是为新的数据实例(d)分配的类别标签。 选择最合理假设的最简单的方法之一就是利用我们从之前的数据中获得的先验知识。...），天气=晴天 如果我们的数据集中每个实例中的属性值有更多，那么我们可以进一步扩展现在的模型，假设每个实例中还有一个“汽车限号情况”，可能的属性值为“被限号”和“未被限号”两种，此时我们可以在上面的等式上再乘上一个条件概率来扩展我们的贝叶斯模型...基于高斯分布的朴素贝叶斯模型的表示方法 在二值属性的朴素贝叶斯模型中，我们利用训练数据集中样本的出现频次计算得到了各个类别下的条件概率。...mean（x）= 1 / n * sum（x） n为实例的数量，x为训练数据中输入变量的值。
我关注 NeurIPS2018 主要是为了解贝叶斯推断的最新研究动态及其在机器学习和人工智能领域中的应用。正如预期的那样，在为期 6 天的会议中，贝叶斯研究相关论文多达 70 多篇。...showEvent=10905），目前都是非常活跃的研究领域。 口头报告和展板涵盖了贝叶斯推断的几个方面，包括理论进步和其在机器学习中的应用。...该方法将神经网络结构学习问题隐射为贝叶斯网络结构学习的问题。 深度学习的解释模型——一种非参数化的贝叶斯方法 https://nips.cc/Conferences/2018/Schedule?...VBMC 将变分推断与基于高斯过程的主动采样贝叶斯积分相结合，使用后者有效地近似变分目标中的难以求得的积分。...showEvent=11534 在这项工作中，作者引入了算法保证，即测试机器学习算法是否符合其预期设计目标的问题。作者在数学上将此任务表述为昂贵的黑盒函数的优化问题。
一、场景 在开发工程中，在金额方面都会定义bigdecimal类型，当然有时候也需要将金额转成字符串。..."到账"+amount+"元"; 当然当金额过小时，转成字符串，是没有任何问题的，但当金额数值较大时，转成的字符串时科学计数法格式，这往往不是我们想要的格式。...因此 amount.getInitTotalAmount().toString()//金额为12000000输出的结果为1.2E+7这种的字符串 然后根据这种字符串，无法做一些想要的业务处理 二、解决...1.查看BigDecimal的API后，得知有个toPlainString()方法， 此方法的返回类型为String ，它返回此BigDecimal对象的字符串表示形式，不需要任何指数。...输出的结果为12000000字符串
参考链接： Java程序检查字符是否为字母 You can check string is alphanumeric in Java using matches() method of Matcher...您可以使用Matcher类的matchs()方法检查Java中的字符串是否为字母数字。 Matcher类由java.util.regex包提供。...在下面，我共享了一个简单的Java程序，其中使用了一个字符串，并使用matches()方法对其进行检查。 ...Java程序检查字符串是否为字母数字 (Java Program to Check String is Alphanumeric or not) java.util.regex.*; class AlphanumericExample...在上面的示例中，我在matches()方法中使用了模式“ [a-zA-Z0-9] +”。 这意味着字符串可以包含介于a到z，A到Z和0到9之间的字符。这里+表示字符串可以包含一个或多个字符。
分布的强大之处在于，通过改变其中的两个参数 和 ，你可以让 分布的图形变成任意形状，而且在加入先验知识前后，通过贝叶斯变换，对CTR的预估都可以表示为 分布。...分布中参数 和 的本质含义，即： 表示点击数， 表示曝光数。因为贝叶斯平滑的具体公式（后面再讲这个公式的原理）就是： 公式由来： 一般来说，点击还是不点击，这是服从伯努利二项分布的。...参考文献: CTR预估中的贝叶斯平滑方法（二）参数估计和代码实现(https://www.bbsmax.com/A/A7zgmjRk54/) 3.1....具体做法为： 从用户日志中随机抽取 条记录，对任一条记录 都有 那么所有记录的点击数的联合概率密度就是上式的连乘，也就是构造了极大似然函数。...需要求出最接近真实情况的 需要损失函数来约束。 适用于点击率的损失函数有： 贝叶斯参数估计的过程可以简单描述为：求 ，使得损失函数在r的后验分布上的期望最小。
我们知道，在C#中，string是引用类型的。为空情况有以下三种： 1、 string str1=""：会定义指针（栈），并在内存里划一块值为空的存储空间（堆），指针指向这个空间。...但是这是个静态方法，不会反复的重复申请内存，要优于1中的方式。 3、String str3=null：只定义了一个引用（栈），没有指向任何地方，也未在堆上分配存储空间。...知道了string的几种空类型的区别，那么我们怎么来判断一个字符类型的变量是否为空呢？...那么，结论是，赋空字符串请用String.Empty（NULL不能输出，Empty可以输出），判断空字符串请用length。...当然也可以使用系统提供的方法：String.IsNullOrEmpty(“XX”)方法，效率打了点折扣，但是代码可读性还是书写的便利性还是很大的。
今天在调整一个定时任务时需要将固定写死的查询日期通过外部传参来控制，如果没有传值给个默认值，于是了解了下java函数的参数默认值在 Java 中，方法的参数没有直接提供默认值的功能，但可以通过方法重载或者使用可选参数的方式实现类似的效果...}在这个例子中，第一个方法 myMethod 只接受一个参数 a，而第二个方法 myMethod 接受两个参数 a 和 b。...// 使用参数 a 和 value 进行处理逻辑}在这个例子中，myMethod 方法接受两个参数，其中第二个参数 b 是使用 Optional 类型声明的。...在方法内部，可以使用 Optional 类的 orElse 方法获取参数 b 的值，如果没有提供参数 b，则使用默认值 10。...这些方法提供了一些方式来模拟默认参数值的行为，但它们并不是直接支持默认参数值的语言特性。
最近的证据表明，胸腺基质由功能上不同的亚群组成，但人类胸腺中这种细胞异质性的程度尚不清楚。文章使用单细胞转录组测序来全面分析跨生命多个阶段的人类胸腺基质。...鉴定了三种上皮细胞（EPCAM和KRT8作为一般上皮标记物和FOXN1、PSMB11、LY75、CLDN4、AIRE、IVL, NEUROD1 , MYOD1作为特定亚群的标志物), 一种间叶细胞 (...神经嵴、间充质和内皮细胞对于通过产生可溶性因子和细胞间相互作用来支持胸腺生成的胸腺微环境的建立很重要。但是这些可溶性因子在人类胸腺发育中的功能和细胞类型特异性尚不清楚。...人类胸腺上皮细胞在不同阶段的分析 将上图d中的3群上皮细胞继续细分亚群，得到9个亚群，基于已知 TEC 的biomarker和差异基因注释得到： 两个亚群表达了 cTECs 的特征基因（PSMB11、PRSS16...、 SIX1）但缺乏 cTECs 或 mTECs 的功能基因 神经内分泌（BEX1、NEUROD1） 肌肉样肌样（MYOD1、DES） 髓鞘+上皮细胞（SOX10、MPZ） 在成人胸腺中检测到的 cTEC
2 String s1="Hello World"; //声明s1为字符串"Hello World"的引用 3....public int length() 此方法返回字符串的字符个数 public char charAt(int index) 此方法返回字符串中index位置上的字符，其中index 值的 ... str,int fromIndex) 返回子串str中的第一个字符在字符串中位置fromIndex后出现的第一个和最后一个的位置。...public void getchars(int srcbegin,int end ,char buf[],int dstbegin) srcbegin 为要提取的第一个字符在源串中的位置， end...为要提取的最后一个字符在源串中的位置，字符数组buf[]存放目的字符串，dstbegin 为提取的字符串在目的串中的起始位置。
题目 给定一颗根结点为 root 的二叉树，树中的每一个结点都有一个从 0 到 25 的值，分别代表字母 'a' 到 'z'：值 0 代表 'a'，值 1 代表 'b'，依此类推。...找出按字典序最小的字符串，该字符串从这棵树的一个叶结点开始，到根结点结束。 （小贴士：字符串中任何较短的前缀在字典序上都是较小的：例如，在字典序上 “ab” 比 “aba” 要小。...叶结点是指没有子结点的结点。） 示例 1： ? 输入：[0,1,2,3,4,3,4] 输出："dba" 示例 2： ?...输入：[2,2,1,null,1,0,null,0] 输出："abc" 提示： 给定树的结点数介于 1 和 8500 之间。 树中的每个结点都有一个介于 0 和 25 之间的值。...root->right) { //叶节点 temp = path; reverse(temp.begin(), temp.end());
计算字符串中元素个数用s.length() #include using namespace std; int main() { string s; int
sklearn中的朴素贝叶斯 不同的贝叶斯算法其实是假设 满足的统计学中的分布的不同，最常见的就是高斯分布、伯努利分布、多项式分布。...Sklearn基于这些分布以及这些分布上的概率估计的改进，为我们提供了四个朴素贝叶斯的分类器。...对于每个特征下的取值，高斯朴素贝叶斯有如下公式： 以最大化 为目标，高斯朴素贝叶斯会求解公式中的参数 和 。...多项式实验中的实验结果都很具体，它所涉及的特征往往是次数，频率，计数，出现与否这样的概念，这些概念都是离散的正整数，因此sklearn中的多项式朴素贝叶斯不接受负值的输入。...默认不进行规范，即不跟从补集朴素贝叶斯算法的全部内容，如果希望进行规范，请设置为True。
来源：http://www.51testing.com 今天突然有兴做了两下有关字符串为空的性能测试，与大家分享！...，而在用""时，系统会分配一个长度为空的存储空间。...在这里说明一下，笔者在这个程序中起的名字不可取，程序员不应该这样为方法起名字的，见笑了！ 测试结果如下： ?...得出的结论：在字符串为空时，这五种判断语句的耗费时间由短到长 str .Length==0 str.Equals("") str==string.Empty str.Equals(string.Empty...) str == "" 需要说明的是：这只是在字符串为空时结果是这样的，那么字符串不为空时呢，结果又是怎样的呢？
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