相信多线程各位大佬都用过，不管是在单核cpu还是多核cpu上都可以执行，但是多线程是同时执行多个线程的吗？...并发和并行： 并发： 解释1：当有多个线程在操作时,如果系统只有一个CPU,则它根本不可能真正同时进行一个以上的线程，它只能把CPU运行时间划分成若干个时间段,再将时间 段分配给各个线程执行，在一个时间段的线程代码运行时...（系统不断地在各个线程之间来回的切换，因为系统切换的速度非常的快，所以给我们在同时运行的错觉） 并行：当系统有一个以上CPU时,则线程的操作有可能非并发。...在多道程序环境下，并发性是指在一段时间内宏观上有多个程序在同时运行，但在单处理机系统中，每一时刻却仅能有一道程序执行，故微观上这些程序只能是分时地交替执行。...倘若在计算机系统中有多个处理机，则这些可以并发执行的程序便可被分配到多个处理机上，实现并行执行，即利用每个处理机来处理一个可并发执行的程序，这样，多个程序便可以同时执行。
ABB GVC707AE01 同时执行多个执行绪的能力图片CMP和SMP这两种方法其实是非常相似的，而且是最直接的方法。这里有一些概念上的东西关于如何实两个或是两个以上完全单独的CPU。...在CMP中，多个处理器内核会被放入同一个包中，有时会在非常相近的集成电路中。[注 14]另一方面SMP包含多个包在其中，NUMA和SMP很相像，但是NUMA使用非单一的内存访问方式。...这些对于一台有着多个CPU的电脑来说是非常重要的，因为每个处理器访问内存的时间会很快的被SMP分享的模块消耗掉，因些会造成很严重的延迟，因为CPU要等待可用的内存．这时NUMA是个不错的选择，它可以允许有多个...CPU同时存在一台电脑中而且SMP也可以同时实现．SMT有一些不同之处，就是SMT会尽可能的减少CPU处理能力的分布。...因此这样会使SMT CPU保持处理单位运作的连续，一些通常会提供给处理单位多个指令而且来自不同的软件线程，这和ILP结构很相似。相比于处理多个指令来自同一个线程，它会同时处理来自不同线程的多个指令。
服务器登录后，执行的shell为 .bash_profile .bash_login .profile 注销主机后，执行的shell为 .bash_logout 执行交互式shell时， .bashrc...执行非交互式shell，会执行变量设置的BASH_ENV 例如：export BASH_ENV="/root/test.sh" image.png image.png
尽管我们编写的 SQL 查询在功能上是可用的，但与程序代码不同，数据库的性能压力会受到 SQL 查询效率的显著影响。...因此，在我们将 SQL 查询部署到生产环境之前，通常会仔细分析执行计划，确保查询的高效性。...使用HINT比如，你建立了很多索引在同一个表中，但是执行计划并不是你想用的索引，你个人觉得有问题，那么也可以强制让SQL使用索引，命令如下：explain select * from t1 where...然而，VACUUM 工具并不会自动清理与这些数据行相关联的索引，因此在执行VACUUM后，索引可能依旧包含冗余数据。这时需要手动重建索引来优化查询性能。...总结在今天的讨论中，我们深入探讨了国产数据库KES的SQL优化技巧，尤其是执行计划分析和索引优化这两个方面。通过理解和优化SQL查询的执行计划，我们能够显著提高数据库查询的效率，避免不必要的性能瓶颈。
线上的某个SQL语句的执行计划分析 前两天遇到一个问题，是关于一个SQL的执行计划的，大概是这么个SQL: select C from table where A=1 and B>date_a and...这里的意思是说，在某些情况下，服务器会创建临时表来处理语句，这个处理过程用户没有办法干预。...如果distinct和order by同时出现的时候，可能会用到临时表。...通俗的来讲，在许多查询的执行过程中，MySQL可能会借助临时表来完成一些功能，比如去重、排序之类的，比如我们在执行许多包含DISTINCT、GROUP BY、UNION等子句的查询过程中，如果不能有效利用索引来完成查询...如果查询中使用到了内部的临时表，在执行计划的Extra列将会显示Using temporary提示。 到这里就能解释为什么会用到临时表了。
【SQL】在一个含有group by的查询sql中，同时存在having和where，sql在解析执行的时候，先执行的是哪一个？...where 执行顺序：from,where,group by,having,select,order by 执行顺序：FROM>ON>JOIN>WHERE>GROUP BY>WITH CUBE or...WITH ROLLUP>HAVING>SELECT>DISTINCT>ORDER BY>TOP where过滤from所指定的数据源，但对于group by所产生的分组无效； having过滤分组，它依附于
来源：网络技术联盟站 链接：https://www.wljslmz.cn/19893.html 在 Linux 中，同时在终端上输入多条命令的情况很常见，比如你想新建一个目录后立即进入此目录，常规操作肯定是先...使用&&命令 在 Linux 上使用 & 符号执行组合命令并不是什么新鲜事，您可以使用以下格式在 Linux 上组合两个或多个类似类型的命令来执行，以下命令将更新系统存储库，然后升级存储库。...例如，我们可以在创建新文件夹的命令中设置逻辑或操作，浏览该文件夹并打印目录详细信息，如果 mkdir 命令失败，则命令的下一部分也会失败。...4.使用;命令 在不同的编程语言中，分号（;）符号用于结束程序中的一行，在 Linux bash 中，您可以使用分号 (;) 符号在同一个 shell 命令中添加多个命令来运行多个 Linux 命令。.../ && ls 5.组合运算符{} 组合运算符{}用于执行目录级命令，它可用于执行命令并打印输出状态，例如，创建一个目录，然后使用 Echo 命令来检查您的 Linux 机器上的目录状态。
在目标检测领域，边界框回归起着至关重要的作用，而目标检测的定位精度很大程度上取决于边界框回归的损失函数。...Focal Loss 在边缘回归的过程中，不平衡训练样本的问题依然存在。训练样本可以根据是否包含目标类别分为正样本和负样本。...同时，将EIoU损失作为FocalL1损失的一个变量，使模型能够更关注高质量样本，从而进一步提高检测效果。 这篇文章的主要贡献如下： 分析了困难样本和容易样本分布对边界框回归的影响。...对于以简单样本为主的检测任务，在边界框回归过程中关注简单样本有助于提高检测性能。对于以难以检测的样本为主的检测任务，相比之下，则需要关注难以检测样本的边界框回归。...Focaler-IoU 为了在不同的检测任务中关注不同的回归样本，作者使用线性区间映射方法重构 IoU 损失，从而提高边缘回归。
p=10408 在小样本中，当需要考虑异方差时wild bootstrap，R 包中的实现是一个不错的选择。 今天，在多元回归实验时，我向客户展示了标准残差与标准预测变量图SPSS可以提供的内容。...这是我们通常用来评估同方差的图。我创建的补充R材料包括如何使用该程序包获得异方差一致性标准错误（HCSE）。 我在课上提到有些人建议默认使用HCSE。下课后，我试图了解不同HC之间的区别。...以下论文是有帮助的：Zeileis (2004),1 Long & Ervin (2000),2 Cribari-Neto, Souza & Vasconcellos (2007)，它也可以作为处理小样本量异方差的简短参考...Wild Bootstrap可以很好地保持小样本（n = 40）在同方差， 异方差下的名义错误率 。 r软件包包含一个称为的函数Pboot()，该函数执行通配引导程序来纠正异方差。...据我所知，该函数有一个局限性：执行回归时，不能 使用可选的dataframe参数lm()。
在使用PCA（主成分分析）分析肿瘤样本与癌旁样本时，肿瘤样本和癌旁样本可能在以下情况下分不开： 样本间差异性不足：如果肿瘤样本和癌旁样本在基因表达上的差异不够显著，PCA可能无法有效地将它们区分开来。...这可能是因为肿瘤和癌旁组织在分子层面的异质性较低，或者肿瘤微环境与正常组织的差异不大。 样本量不足：如果分析的样本数量较少，PCA可能无法捕捉到足够的变异性来区分肿瘤和癌旁样本。...预处理不当：在进行PCA之前，数据需要适当的预处理，包括标准化、去除批次效应等。如果预处理步骤不当，可能会影响PCA分析的结果，使得肿瘤和癌旁样本难以区分。...肿瘤异质性：肿瘤本身的异质性也可能导致PCA分析中肿瘤样本与癌旁样本难以区分。不同肿瘤样本之间可能存在显著的基因表达差异，这使得它们在PCA分析中难以与癌旁样本区分开来。...总结来说，肿瘤样本和癌旁样本在PCA分析中分不开可能是由于样本间差异性不足、样本量不足、数据质量问题、预处理不当、肿瘤微环境的复杂性、肿瘤异质性以及分析方法的选择等多种因素造成的。
按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，可以把分析能力划分为以下8个等级。 1. 标准报表 回答： 发生了什么？什么时候发生的？...这时您已经可以进行一些复杂的分析，比如频次分析模型或回归分析等等。统计分析是在历史数据中进行统计并总结规律。 6. 预报 回答：如果持续这种发展趋势，未来会怎么样？还需要多少？什么时候需要？...它对业务的影响程度如何？ 示例：酒店和娱乐行业可以预测哪些VIP客户会对特定度假产品有兴趣。 如果您拥有上千万的客户，并希望展开一次市场营销活动，那么哪些人会是最可能响应的客户呢？如何划分出这些客户？...优化带来创新，它同时考虑到资源与需求，帮助您找到实现目标的最佳方式。...上面的8级划分源自SAS网站的Eight levels of analytics，由IDMer编译而成，个人觉得其中的8张图片非常形象生动，网友@数据小宇军用两个图表将它们更好地展示出来了： ? ?
根据上述 5 个维度通过加权平均的方式计算项目质量分，并根据木桶效应，在计算得分的过程中加大了最低分的权重，得出最终项目质量评分。...快来使用 Iceworks Doctor 测测自己项目的得分，比比谁的分数高吧~ 问题修复 利用 VS Code 代码提示能力，我们在源码中标记出了问题代码，辅助开发者快速定位及修复代码。...方便开发者在更前置的开发过程中发现和修复问题。 点击 “一键修复” 按钮可快速修正问题代码。同时在保存代码时，实时检测是否存在有安全风险的代码。...前进方向思考 愿景： 让团队没有不及格（低于60分）的代码。 整体方案的设计如下图所示： 在后续的版本迭代中，Iceworks Doctor 将构建一个完整的系统性方案。...同时我们正在筹划淘系前端最佳实践的 ESLint 规范，结合 eslint-config-ali 及和各个团队的质量接口人共同制定出更适合淘系前端团队的 ESLint 规范。
先选择要操作的行，在同时按shift+alt+a,会将所选中的文字括起来，鼠标会变成十字图标，按住鼠标左键，在相应输入文字的位置上下拖动，会出现一个竖杠，此时即可开始输入文字了，并且所选中行都有哦，是不是很神奇
，同时，随机采样负样本对于句子表示是无效的。...一个好的向量表示应该同时满足Alignment 和 uniformity，前者表示相似的向量距离应该相近，后者就表示向量在空间上应该尽量均匀，最好是各向同性的[1]。...目前的一些模型主要关注的是在生成正样本对时使用数据增强策略，而在生成负样本对时使用随机采样策略。在计算机视觉中，困难样本对于对比学习是至关重要的，而在无监督对比学习中还没有被探索。...包含这些混合负特征后，对比损失变为： 定义为梯度停止，确保在反向传播时不会经过混合负样本。 接着，我们注意到锚和混合负样本的内积： 在某些阶段， 。另外，在实现对齐时， 。...锚和混合负样本间的角度计算为： 我们既要让混合负样本更接近锚，同时也要让正样本和锚之间比正样本和混合负样本之间更接近，因此 有一个上界： 但是我们并不知道 的值，因此设置较小的 以避免获得错误的困难样本
研究对象 一个基类 一个子类 设置背景 下面针对同一个被观察者对象及被观察keyPath 基类中注册KVO观察者 基类中实现KVO响应方法 子类中再次实现KVO响应方法 实验手段 激活响应： 让被观察者对象的被观察键值发生变化...实验结果 响应执行顺序： 先执行子类的KVO响应实现 后执行基类的KVO响应实现
在做下载断言时，需要在下载之前去做监听文件是否创建，但是此时，如果按照正常java调用方法的方式去运行，在监听方法未完成时，点击下载方法并未触发。
按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，可以把分析能力划分为以下8个等级。 1. 标准报表 回答: 发生了什么？什么时候发生的？...这时您已经可以进行一些复杂的分析，比如频次分析模型或回归分析等等。统计分析是在历史数据中进行统计并总结规律。 6. 预报 回答：如果持续这种发展趋势，未来会怎么样？还需要多少？什么时候需要？...它对业务的影响程度如何？ 示例：酒店和娱乐行业可以预测哪些VIP客户会对特定度假产品有兴趣。 如果您拥有上千万的客户，并希望展开一次市场营销活动，那么哪些人会是最可能响应的客户呢？如何划分出这些客户？...优化带来创新，它同时考虑到资源与需求，帮助您找到实现目标的最佳方式。...上面的8级划分源自SAS网站的Eight levels of analytics，由IDMer编译而成，个人觉得其中的8张图片非常形象生动，网友@数据小宇军用两个图表将它们更好地展示出来了： ? ?
根据对未标注数据的使用方式不同，我们将其划分为两种，第一种是半监督学习，是在模型Finetune过程中同时学习标注样本和未标注样本，利用了模型对未标注数据的预测一致性；第二种是集成学习+自训练，强调的是融合多个模型对未标注数据的预测结果作为伪标注数据加入训练...因此我们将小样本学习划分为下面几种： 数据增强：数据增强可以分为样本增强和Embedding增强。...，该分类器可以在新的类别中识别出该类样本。...对有标签和无标签数据同时进行插值，可以在学习有标签句子的同时利用无标签句子的信息。...目前的实验结果还有很大的改进空间，需要不断探索，改进模型；同时探索更多的领域迁移模型，并应用到业务中，达成业务方可以用最少的数据训练最好的结果。 在更多任务类型上进行实验。
回归方程有了，接下来需要定义损失函数，来对拟合结果进行量化评价。在最小二乘法中，采用了误差平方和这一损失函数，在逻辑回归中，采用的则是最大似然法。...似然的含义可以看做是概率，在最大似然法中，每个样本的拟合结果都是一个概率值，所谓最大似然，就是这些样本点的概率值最大，因为每个样本是相互独立的，所以计算总体概率是要相乘，公式如下 ?...在scikit-learn中，运用逻辑回归的代码如下 >>> from sklearn.datasets import make_classification >>> from sklearn.linear_model...，求解回归方程的参数是一大重点，另外还需要确定合适的阈值，因为最终要根据阈值来判定样本的具体分类，所以不同阈值对分类效果也有很大的影响。...在实际分析中，经常会看到使用ROC曲线来评价不同阈值的分类效果，然后选择一个合适的阈值。 ·end·
【SQL】在一个含有group by的查询sql中，同时存在having和where，sql在解析执行的时候，先执行的是哪一个？ where ?...执行顺序：from,where,group by,having,select,order by 执行顺序：FROM>ON>JOIN>WHERE>GROUP BY>WITH CUBE or WITH ROLLUP...>HAVING>SELECT>DISTINCT>ORDER BY>TOP where过滤from所指定的数据源，但对于group by所产生的分组无效； having过滤分组，它依附于group by存在
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