/usr/bin/env bash export VAR="HELLO, VAR" 当我执行脚本并尝试访问 $VAR 时，我没有得到任何值!...echo $VAR 有没有一种方法可以通过只执行 export.bash 而不 source 它获取 $VAR？ 答： 不可以。 但是有几种可能的解决办法。...在调用 shell 的上下文中执行脚本: $ cat set-vars1.sh export FOO=BAR $ . set-vars1.sh $ echo $FOO BAR 另一种方法是在脚本中打印设置环境变量的命令.../set-vars2.sh)" $ echo "$FOO" BAR 在终端上执行 help export 可以查看 Bash 内置命令 export 的帮助文档： # help export export...-f 指 shell 函数 -n 从每个(变量)名称中删除 export 属性 -p 显示所有导出变量和函数的列表 ---- 参考： stackoverflow question 16618071
| | -- help: consider using a semicolon here | |_____| | expected this to be `()` 看的出来编译器认为这个函数返回的是...unit ()，而if里面的0却是integer，所以报错了 我知道下面2种做法可以编译通过: 把1放进else里面 在0前面显式的加上return 现在问题来了: 这个编译不通过的函数，我标注了返回类型为...i32，而且函数体内怎么看返回的也不是()啊，为什么编译器会认为返回的是()类型呢?...12-18 17:57 我来分析一下，rust初学者，可能术语用得不太恰当，但差不多应该是这个意思 fn r(n: i32) -> i32 { if n > 0 { 0 } 1 } rust编译器认为函数体是由一个语句和表达式组成的...if n > 0 { 0 } 和 1 因为没有else，所以它不认为if 代码块是表达式的一部份 所以做为函数返回值的是 1 这个表达式 第一个语句中的代码块的最后一行是表达式，但其它本身又不是条件赋值语句
然而，在某些情况下，你可能希望直接使用SQL执行复杂查询，以获得更好的控制和性能。本文将引导你通过使用JPA中的原生SQL查询来构建和执行查询，从而从数据库中检索数据。...在这种情况下，结果列表将包含具有名为depot_id的单个字段的对象。...然后，将这些值存储在querySelectDepotId列表中。总结恭喜你！你已经学会了如何在JPA中构建和执行原生SQL查询，以从数据库中检索数据。...在需要执行复杂查询且标准JPA映射结构不适用的情况下，这项知识将非常有用。欢迎进一步尝试JPA原生查询，探索各种查询选项，并优化查询以获得更好的性能。...这种理解将使你在选择适用于在Java应用程序中查询数据的正确方法时能够做出明智的决策。祝你编码愉快！
首先我要说，公司目前制度不规范，对我们来说是个机遇，绝对是个机遇！ 遇到这个好机会你还在等什么？如果说这个公司已经足够好了，那他还请你过来做什么？你的能力还足以让公司有更高的提升么？...自己一定要搞清楚，然后考量公司其他方面的安排是否会导致自己无法达成自己的目标？如果不会，并且自己基本能接受公司的不规范，那就好好做呗，能提意见提意见，能改变尽量改变，改变不了也不能忘记自己的目标。...搞那么半年一年实现自己想要的目标为止。然后换一家好公司。否则还能怎样？我们的选择要么改变自己要么改变别人，千万不要一方面抱怨公司，另一方面还赖在公司不走，那是最令人鄙视的人生了！...如果要，那恭喜，你一定要得到尚方宝剑，特别是对于比较国企话的公司，否则出师无名，人家不拽你。如果上面没这个要抓测试提高质量的目的，你怎么办？跟上面忽悠呗！...这个过程可能需要经过2轮，因为要将自己修改后的东西在和别人沟通么。
1、点击[扬声器] 2、点击[声音] 3、点击[播放] 4、点击[扬声器] 5、点击[属性] 6、点击[增强] 7、点击[环境] 8、点击[设置] 9、点击[铺地毯的走廊] 10、点击
梯度增强回归和支持向量回归在两种情况下保持了一致性。这里一个主要的差异也是预期的是模型训练所花费的时间。与其他模型不同的是，SVR在这两种情况下花费的时间差不多。...但是线性回归、支持向量回归和梯度增强回归在原始和PCA案例中的表现是一致的。 在我们通过SVD得到的数据上，所有模型的性能都下降了。 在降维情况下，由于特征变量的维数较低，模型所花费的时间减少了。...在SVD的情况下，模型的性能下降比较明显。这可能是n_components数量选择的问题，因为太小数量肯定会丢失数据。...除了LDA（它在这些情况下也很有效），因为它们在一些情况下，如二元分类，可以将数据集的维度减少到只有一个。 当我们在寻找一定的性能时，LDA可以是分类问题的一个非常好的起点。...线性判别分析(LDA)在分类任务中始终击败主成分分析(PCA)的这个是很重要的，但这并不意味着LDA在一般情况下是一种更好的技术。
1.问题现象 本来func函数返回p1，实际上p1会先拷贝一份传递给test函数里面的p,这个时候会执行拷贝构造函数，但是实际上的输出并没有； 而且执行拷贝构造函数的时候，因为生成p1的副本，所以我们打印的地址应该不相同...，但是事实是相同的地址； 实际上之所以出现这样的结果，是因为编译器做了优化，如果我们想要看到拷贝构造函数的执行，想让其打印不同的地址（地址本来就不应该相同，只不过这里的编译器优化了，按照底层，地址不应该相同...，应该执行拷贝构造函数）； 2.解决方案 （1）我们按照下面的步骤打开属性，看一下序号5的优化是否已经禁止使用，如果不是进行设置，使其禁止使用； （2）如果还是解决不了问题，在优化下面找到命令行的设置，...在命令行的其他选项：加上途中的代码：/Zc:nrvo-就可以了 （3）打印输出，就可以看到拷贝函数的执行以及不同的地址了。
Q: 深度学习中激活函数在不连续可导时的导数怎么处理呢？ A: 激活函数不要求处处连续可导，在不连续可导处定义好该处的导数即可。 sigmoid函数是处处连续可导的。其他如ReLU，在0处不连续可导。...实际上激活函数用ReLU的情况很多。...---- 以caffe中的ReLU为例 在caffe中，给定输入x, ReLU层可以表述为： f(x) = x, if x>0; f(x) = negative_slope * x, if x <=0...[relu_layer.cpp] ---- 常见激活函数和导数 不连续可导处的导数值取derivative(x+)还是derivative(x-)，不同框架如pytorch, caffe, tensorflow...[一些函数及其导数]
这篇文章将不使用任何的术语介绍每个提升算法如何决定每棵树的票数。通过理解这些算法是如何工作的，我们将了解什么时候使用哪种工具。 ? 提升家庭有三名成员。...这削弱了我们的目的。 这也是为什么对于不平衡数据集，提升算法比随机森林和决策树给出了更稳健的分析。提升算法将能够更好地预测少数族裔的模型纳入其中。...Amy的残差是1-0.67,Tom的残差是0-0.67。在右边，我比较了一个普通树和一个残差树。 ? ? 在一个普通的树中，叶子节点给我们一个最终的类预测，例如，红色或绿色。...从分母上看，如果前一棵树对它的预测非常有信心，那么下一棵树将有一个更大的值(更大的发言权)。从分子来看，如果当前树的残差很大，那么它也会导致一个更大的值。这就像我们已经讨论过的。...所以在一些小的数据集的时候我们可以首先使用Gradientboost。 好了，本篇文章就到这里，希望对你有所帮助。 本文作者：Linda Chen deephub翻译组
♣ 题目部分 在Oracle中，如何在不执行SQL的情况下获取执行计划？ ♣ 答案部分 1、“EXPLAIN PLAN FOR SQL”不实际执行SQL语句，生成的计划未必是真实执行的计划。...2、SQL*Plus的AUTOTRACE功能，命令：SET AUTOTRACE TRACEONLY EXPLAIN。...除SET AUTOTRACE TRACEONLY EXPLAIN外其它的AUTOTRACE方式均实际执行SQL。...但是，如果该命令后执行的是DML语句，那么该DML语句是确实被Oracle实际执行过的。 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典》，作者：李华荣。
一、什么是访问者模式 访问者模式（Visitor Pattern）是一种行为型设计模式，它允许你在不修改对象结构的情况下，定义对象的新操作。...访问者模式将对象的操作从对象的类中分离出来，并放置在独立的访问者类中，使得可以在不修改被访问的类的前提下，通过访问者来定义新的操作。 在访问者模式中，有以下 5 个关键角色，请同学们认真学习。...具体访问者（Concrete Visitor）：实现了访问者接口，定义了对具体元素的访问操作逻辑。...当客户端运行时，访问者对象将按照定义的操作对每个具体元素进行访问。 例如，对于元素A，访问者会执行“访问者对元素A进行操作”的操作，这样就实现了通过访问者对元素进行不同操作的目的。...三、访问者模式的应用场景 访问者模式可以在以下 4 种情况下使用，请同学们认真学习。
在drAFL的帮助下，我们就可以在没有源代码的情况下对LInux二进制代码进行模糊测试了。 ?...drAFL 原始版本的AFL支持使用QEMU模式来对待测目标进行黑盒测试，因此在使用drAFL之前，作者强烈建议大家先尝试使用一下原始版本的AFL，如果达不到各位的目标，再来使用drAFL。...除此之外，你还需要设置AFL的fork服务器（AFLNOFORKSRV=1），或者设置“AFLSKIPBIN_CHECK=1”。具体请参考代码构建部分的第五步。...注意：请注意，针对64位代码库，你需要使用64位的DynamoRIO，如果使用的是32位的代码库，你就需要使用32位的DynamoRIO了，否则工具将无法正常运行。.../afl_test @@ 注意：对于afl_test测试样例，可能需要大概25-30秒的执行时间。
此hook方式，实际上并没有去hook目标函数，而是通过目标函数内的子函数，去获取了进入目标函数时，栈上保存的返回地址，通过修改这个地址，即可劫持执行流程，在函数返回前，执行我们的代码。...最终会执行CreatFile函数最后的ret指令，但是此时栈上的返回地址以被修改，所以会先执行我们的函数，修改了eax，也就是返回值变成了0x12345678。...接着，我们本来会调用CreateFile内部的一个子函数，但是其已被我们hook现在变成了HookStub()函数，我们在HookStub()打断点，发现其对栈偏移100处进行了修改，这个地址保存的就是原...进入ModifyReturnValue()，发现其就是对eax(函数返回值)进行了修改，然后跳转到真正应该返回的地址。...最后结果如下，hook后，调用CreatFile函数的返回值会被修改为0x12345678。
例如，我们可以使用 uprobe 来捕获 bash 的 readline 函数调用，从而获取用户在 bash 中输入的命令行。...void *ret 是探针函数的参数，它代表被捕获的函数的返回值。...pid = bpf_get_current_pid_tgid() >> 32;使用 bpf_probe_read_user_str 函数从用户空间读取 readline 函数的返回值，并将其存储在 str...32969 (bash) read: fff可以看到，我们成功的捕获了 bash 的 readline 函数调用，并获取了用户在 bash 中输入的命令行。...通过这样的方式，我们就可以使用 eBPF 来捕获 bash 的 readline 函数调用，并获取用户在 bash 中输入的命令行。
例如，我们可以使用 uprobe 来捕获 bash 的 readline 函数调用，从而获取用户在 bash 中输入的命令行。...const void *ret 是探针函数的参数，它代表被捕获的函数的返回值。...可以看到，我们成功的捕获了 bash 的 readline 函数调用，并获取了用户在 bash 中输入的命令行。...该函数可以获取到 readline 函数的返回值，并将其打印到内核日志中。...通过这样的方式，我们就可以使用 eBPF 来捕获 bash 的 readline 函数调用，并获取用户在 bash 中输入的命令行。
来自RIKEN Center高级智能项目中心（AIP）的研究团队成功开发了一种新的机器学习方法，允许AI在没有“负面数据”的情况下进行分类，这一发现可能会在各种分类任务中得到更广泛的应用。...分类对我们的日常生活至关重要，例如，我们要检测垃圾邮件，虚假的政治新闻，以及一些日常的东西，如物体或面孔。...然后他们在“T恤”照片上附上了置信分数。他们发现，如果不访问负面数据，在某些情况下，他们的方法与一起使用正面和负面数据的方法一样好。 Ishida指出，“这一发现可以扩展可以使用分类技术的应用范围。...即使在正面使用机器学习的领域，我们的分类技术也可以用于新的情况，如由于数据监管或业务限制数据只能收集正面数据的情况。...在不久的将来，我们希望将此技术应用于各种研究领域，如自然语言处理，计算机视觉，机器人和生物信息学。”
机器之心发布 机器之心编辑部 清华和UC伯克利联合研究发现，在不进行任何算法或者网络架构变动的情况下，用 MAPPO（Multi-Agent PPO）在 3 个具有代表性的多智能体任务（Multi-Agent...有趣的是，研究者发现只需要对 MAPPO 进行极小的超参搜索，在不进行任何算法或者网络架构变动的情况下就可以取得与 SOTA 算法相当的性能。...所以，如果你的 MARL 算法一直不 work，不妨参考一下这项研究，有可能是你没有用对算法；如果你专注于研究 MARL 算法，不妨尝试将 MAPPO 作为 baseline，说不定可以提高任务基准；如果你处于...（1）MPE 环境 图 4 展示了在 MPE 中不同算法的数据样本效率和算法运行效率对比，其中 IPPO（Independent PPO）表示的是 critic 学习一个分布式的价值函数（decentralized...算法 RODE 的胜率对比，在截断至 10M 数据的情况下，MAPPO 在 19/23 个地图的胜率都达到了 SOTA，除了 3s5z vs. 3s6z，其他地图与 SOTA 算法的差距小于 5%，而
这种方法结合了SparseGPT一次性剪枝方法和在SlimPajama和The Stack数据集子集上对模型进行稀疏预训练。...对比以往工作：与传统的在微调过程中剪枝的方法相比，这篇论文的方法在高稀疏度下保持高准确率上表现得更好，特别是在需要广泛知识的复杂任务中。...这种方法尤其适用于处理复杂的任务，如对话、代码生成和指令执行，其中传统的剪枝方法往往难以保持高准确率。 更有效的模型压缩：通过预训练的稀疏模型，可以在不牺牲性能的前提下，实现更高程度的模型压缩。...广泛的任务适用性：由于高稀疏度下的准确率保持，这种结合方法使得模型可以广泛应用于各种NLP任务，包括那些对模型精度要求较高的场景。...与PyTorch的无缝集成：Cerebras CS-3 能够与流行的机器学习框架如PyTorch无缝集成，使开发者可以轻松利用其硬件优势而无需对现有代码进行大量修改。
day2:算法之美|打开算法之门与算法复杂性 day3.算法之美|指数型函数对算法的影响实际应用 day4.数学之美|斐波那契数列与黄金分割 day5.算法实践|贪心算法基础 day6.算法实践...尤其是对指数型函数算法进行了重点的剖析。需要在实践中，尽量避免。...按照辩证思维，任何事务都是一体两面，在算法设计的实践中需要避免，不代表指数型函数在实际的工作中没有用处，今天的笔记就按照正反两个方面从算法设计和实际运用中去展开论述： 一、算法时间复杂度详解 首先声明算法效率的排序方式...3.1 指数型函数对传播学的应用 3.1.1 病毒传播研究模型 在病毒传播学领域，研究病毒的传播算法，及其图形化决策也有重要的指导意义。 假设感染的数量是可以稳定的。...但要求参团的人越多，越要注意选品的受众属性。 四、总结 以上就是今天要讲的内容，本文我们详细的学习了时间和空间复杂度的算法的函数表达，以及在实际工作中指数型函数从泛型到实例。
12 2023-11 踩坑经验 | 为什么不建议在power bi 写dax的时候用search函数 分享一个踩坑的经验，为什么不建议大家在dax中使用search函数~ LEARN MORE 图片由通义万相绘制...问题离奇的地方在于，这个报告已经平稳运转了大半年，并且最近什么改动都没有。就是突然间的，用户看不了数据了。根据抛出的报错信息来看，用户无数据访问权限。...没费多大的力气，就定位到了，数据本身是正确的，但是行级别安全性出现问题了。简单来说，就是返回的结果是空值。 是不是感觉很神奇？明明什么都没有改，为什么dax函数突然就报空了么？...排查定位的过程比较无趣，这里就不赘述了，总之就是，鬼知道公司网络做了什么升级或者改动，导致USERPRINCIPALNAME()这个函数返回的值和之前不一样了。...search函数虽然好用，但是遇到这种情况真可谓是让人崩溃，毕竟一般情况下，咱也想不到另一个函数返回的值会发生变化。于是就翻车了。
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