SAP WM 2个不同的存储类型之下可以有相同代码的Storage BinSAP WM 模块里，在2个不同的存储类型之下可以有相同代码的Storage Bin。这是SAP标准行为。...比如如下图示，Storage Bin TEST001在存储类型Z06和001下都存在。写于2023-8-24.
那么在视频交友app开发过程中，有哪些交互功能可以实现？...主播可以与其中一位粉丝或者多位粉丝进行互动，而且其他粉丝可以在聊天室观看其互动过程。连麦互动可以提高平台用户的参与感与幸福感，从而增加用户粘性。...QQ图片20191018170654.png 二、聊天室支持 聊天室是一款视频交友app中必不可少的功能，一个具有很好用户体验的超大规模的聊天室，除了上面所说的P2P连麦和多人连麦外，支持内容安全管理...三、基于app运营内容的交互 当然，如果要彰显平台特色，在视频交友app开发过程中，还需要增加一些额外功能，比如现在很多视频交友app平台加入了短视频功能、朋友圈功能，这样主播就能更加全方位的展示自己，...或者是在直播窗口界面加上商城功能，主播可以根据自己的播出内容上架相关产品，从而拥有一个高效的变现入口。 以上，就是在视频交友app开发中，可以实现的交互功能。
思路：分别使用两个指针p和q, 因为可能q->val==p->val时，此时要删除q所指向的节点，所以需要一个s指针记录q,防止发生断链。
机器之心分析师网络 作者：仵冀颖 编辑：H4O 在推荐系统无所不在的网络环境中，用户越来越强烈地意识到自己的数据是需要保密的。因此，能够实现隐私保护的推荐系统的研究与发展越来越重要。...它通过利用上面两种方法中的技术优势来构建更好的推荐系统。 然而，在推荐系统无所不在的网络环境中，用户越来越强烈的意识到自己的数据是需要保密的。...（3） 在隐式反馈情况下，值 r_ui=0 可以有多种解释，例如用户 u 对 item i 不感兴趣，或者用户 u 可能不知道 item i 的存在等等。...最后，Fed-NewsRec 的性能比 Cen-NewsRec 差，后者与 Fed-NewsRec 有相同的新闻推荐模型，但训练的是集中的用户行为数据。...所有视图都可以访问共享数据集 I。对于联邦学习推荐系统任务，假设老用户有一些可以生成行为数据 y，而新用户没有任何行为数据。
♣ 题目部分 在Oracle中，“OR扩展”可以有查询转换吗？
1：腾讯有购买自己的域名 2：家里宽带是公网IP桥接模式，不是公网的几乎可以不用看这篇文章了，玩不起来，家里是电信宽带的可以参考我之前的文章：点我前往 3：本地家里有树莓派或者其他服务器 4：腾讯云ddns.sh...脚本，我提供，因为家庭申请的公网ip隔段时间或者每次重启路由器都会变，这个脚本运行一次可以自动检测公网IP对比解析的IP是否与最新的公网IP一致，如果不是，会自动更改。...ceshi那么就是用ceshi.123.com来访问网站,记录值就是自己的公网IP,子域名自己定义 打开宝塔面板设置子域名为刚才解析的ceshi.主域名.cn 我的主域名是mamublog.cn,所以是...,使用数据也是可以访问的 设置腾讯DDNS动态域名解析 ID和token，需要登录腾讯云的dnspod.cn账号，一般都是微信扫一扫即可 https://www.dnspod.cn/login 右上角点击头像点密钥管理...打开xshell或者宝塔，上传ddns.sh文件 我这边使用的xshell,点击自带的xftp图标 /根目录新建一个ddns文件夹，或者自己放别的可以记住的目录也行。
一、前言 前几天在Python钻石交流群有个叫【进击的python】的粉丝问了一个Python基础的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。...他的数据如下图所示： 有什么方法可以快速筛选出 pitch 中的值 在0.2 > x > -0.2 的值呢？...二、解决过程 这个问题肯定是要涉及到Pandas中取数的问题了，从一列数据中取出满足某一条件的数据，使用筛选功能。 他自己写了一个代码，如下所示： 虽然写的很长，起码功能是实现了的。...也是可以实现这个需求的。 后来他自己对照着修改了下，完全可行。 其实有空格的话，也是可以直接引用过来的，问题不大。...这篇文章主要分享了一个Pandas筛选的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。
我暂时还没有更好的解决方案，虽然有一个办法解决，但是时间复杂度有点高，先看看我的思路吧。...这是一个无序的单链表，我们采用一种最笨的办法，先指向首元结点，其元素值为2，再遍历该结点后的所有结点，若有结点元素值与其相同，则删除；全部遍历完成后，我们再指向第二个结点，再进行同样的操作。...看图解： 这里有两个指针变量p、q，均指向单链表的首元结点，我们先不移动指针p，而是让指针q去遍历之后的所有结点。...这样就成功删除了一个与首元结点重复的结点，接下来以同样的方式继续比较，直到整个单链表都遍历完毕，此时单链表中已无与首元结点重复的结点；然后我们就要修改p指针的指向，让其指向首元结点的下一个结点，再让q指向其下一个结点...，继续遍历，将单链表中与第二个结点重复的所有结点删除。
因为实际上 GetHashCode 得到的只是一个 Int32 的结果，而 Int32 只有 32 个 bit。 32 个 bit 的哈希，有多大概率是相同的呢？本文将计算其概率值。...计算方法 计算哈希碰撞概率的问题可以简化为这样： 有 1, 2, 3, … n 这些数字； 现在，随机从这些数字中取出 k 个； 计算这 k 个数字里面出现重复数字的概率。...那么抽取出来的可能的情况总数为： 4^2 一定不会重复的可能的情况总数为： 4\times3 意思是，第一次抽取的时候有 4 个数字可以选，而第二次抽取的时候就只有 3 个数字可以选了。...现在，我们推及到 GetHashCode 函数的重复情况。 GetHashCode 实际上返回的是一个 Int32 值，占 32 bit。也就是说，我们有 2^{32} 个数字可以选。...然而我们可以取近似值简化成如下形式 [1]： 1-e^{\frac{-k(k-1)}{2n}} 当然，实际上此计算在 k 取值较小的时候还可以进一步简化成： \frac{k(k-1)}{2n} 于是，在日常估算的时候
在Bash编程中，set -e（或更正式地写作set -o errexit）和使用trap命令来捕获EXIT或ERR信号有相似的目的，即在脚本中检测错误并作出相应处理，但它们在行为和使用场景上有一些不同点...相同点 目的：两者都是为了提高脚本的健壮性，旨在及时发现并响应错误情况，避免因某一部分失败而导致整个脚本继续执行潜在的错误逻辑。 错误处理：它们都能在命令执行失败（即返回非零退出状态）时采取行动。...行为细节： set -e有一些例外情况不会导致脚本退出，比如在某些复合命令内部的失败，或者是失败命令出现在&&、||、if、while、until结构中。...trap 'exit ERR' ERR：可以通过自定义 trap 命令来控制错误信息的输出，例如，可以输出更详细的错误信息或执行其他错误处理逻辑。...需要注意的是：在“进程替换”(process substitution)中执行的 exit 命令或因错误触发的陷阱，并不会终止外部进程，只会结束那个特定的子进程。
[源代码从这里下载] 一、一个自定义ValidationAttribute：RangeIfAttribute 为了演示在相同的目标元素（类、属性或者字段）应用多个同类的ValidationAttribute...具体的验证逻辑定义在重写的IsValid方法中。...在HttpPost的Index操作中，如果验证成功我们将“验证成功”字样作为ModelError添加到ModelState中。...在默认的情况下，Attribute的TypeId返回的是自身的类型，所以导致应用到相同目标元素的同类ValidationAttribute只能有一个。...幸好Attribute的TypeId属性是可以被重写的，县在我们在RangeIfAttribute中按照如下的方式对这个属性进行重写： 1: [AttributeUsage( AttributeTargets.Field
1 导读 版本 11 在其图与网络领域既有的强大功能基础上作了大量扩展与改进. 其中包括新增的图构建器、新的审编数据的图属性以及新的针对特定领域的网络....工作性能改进可在全方位功能中使用. 2 1 案例 下面小编用Mathematica来向大家展示其在图和网络中的应用. 示例1:绘图主题集 版本 11 增加了一个内容广泛的有关图的绘图主题集....示例2:更高保真度绘图 图和网络的更高保真度绘制. 示例3:找出图的连通分量 根据荷叶密度模拟青蛙跳网络....荷花池中的青蛙要从25片荷叶中的一片跳到另一片上面,它一跳能够跳1.5英尺. 随机取样一个荷花池. 找出青蛙可以在之间跳跃的最大的荷叶集 找出青蛙要访问所有的荷叶而需要游水的次数....选用一个不同的 GraphLayout. 示例5:文字的语法结构 用新的 TextStructure 函数制作并可视化一个句子或结构中的语法依赖关系. 短语结构
激活函数输出Tensor在神经网络中的角色 在神经网络中，tensor（张量）是一个核心概念，扮演着数据容器的角色。张量可以看作是标量、向量和矩阵的高维推广，能够存储多维数组的数据。...假设我们有一个简单的全连接神经网络（也称为密集连接层或线性层），它用于处理二维输入数据（例如，图像的灰度值或特征向量）。...实现权重聚合的算法权重聚合通常不是神经网络中的一个标准术语，但我们可以理解为如何更新或结合多个权重张量。在分布式学习或模型集成等场景中，可能需要将来自不同源或不同训练过程的权重张量进行聚合。...Tensor（张量）在神经网络中扮演着数据容器的核心角色，其数据结构可以看作是标量、向量和矩阵的高维推广。...这些参数用于在推理过程中对数据进行归一化处理。示例：running_mean和running_var是两个一维张量，其长度与对应层的特征数量相同。4.
目前大多数图论应用中固有的一个主要简化是假设“在一个给定的网络表示中，所有的节点和边都是相同的和同质的”。...底部的树图显示了所有分层聚类解决方案，上面的那个对应于图 (C) 中相同的三个模块。在这三个模块中，都可以检测到额外的模块化结构。 从复杂的网络中提取社区和模块的计算技术有很多。...这种度量在大脑网络中特别有用，因为它可以同时应用于结构网络和功能网络数据。...中图：大鼠大脑皮层连接矩阵，节点按总度数排列（最高度节点在顶行和最左列）。注意，前15个高度节点（白线）之间存在密集（几乎完全）连接。 右图：以与中图相同的节点顺序显示的边介数。...注意，在矩阵的左上部分有许多具有高边介数的边。这些边连接高度节点，它们还参与了网络中的大量最短路径。
1，Java堆 类的实例（不包括局部变量与方法参数）都存储在Java堆 堆用于存储对象实例，比如通过 new创建的对象实例就保存在堆中，堆中的对象的由垃圾回收器负责回收。...2，方法区 方法区用于存储被虚拟机加载的类信息、常量、static变量等数据 3，Java栈 **每条线程有自己的工作内存（Java栈）**不同线程之间无法直接访问对方工作内存中的变量。...每一个方法从调用直至执行完成的过程，就对应这一个栈帧在虚拟机中从入栈到出栈的过程。...它从浏览器发出第一个HTTP请求即可认为会话开始，但是会话结束的时间是不确定的，因为在浏览器关闭时并不会通知服务器，一般Tomcat设置的默认时间为120分钟，也可以通过 setMaxInactiveInterval...四 ，如何防止表单重复提交问题 （1）问题分析： 考察表单重复提交的场景与解决方式。 （2）核心答案讲解： 网络延迟时，重复点击提交按钮，有可能发生重复提交表单问题。
今天领导提个需求，要求在金额上强制保留两位小数，本想着后台直接返回数据时，带着两位的小数，前端只是做个显示作用，后台说保留了小数但在传输过程中去掉了，可能他们做了格式转化。...没办法了只能又是我们前端操作了，牵扯价钱的太多了，很多时候又有for 循环，怎么办呢？ 思路：{{}}里面的是一个表达式，可不可以是个函数呢？...经测试是可以的，具体实现方法如下： 写一个公共的强制保留两位小数的js方法 function toDecimal2 (x) { var f = parseFloat(x) if (isNaN(f....' } while (s.length <= rs + 2) { s += '0' } return s } export default { toDecimal2 } 在main.js...中引用： import newPrice from '.
今天，刚购买了一个域名，1evauto.xyz，还好是使用了优惠券购买的，只用了1块钱，买的一年的域名，但是在备案的时候，显示无法备案，因为没有购买云服务，没有备案授权码，所以无法备案，为什么购买域名不能备案...为什么不提前说，虽然只是花了一块钱，本来还打算一次性购买5年的com域名的，遇到这种情况，还是庆幸自己没有一时的冲动。 image.png image.png
1.为什么要做这个问题 1.1 从社会应用角度 在HCI(人机交互)中,实施调查和去获得用户的反馈都是主要针对有代表性的用户....对于目前日益增长的社交网络用户,从大量的社交网络用户中抽取一个具有代表性的子集才是Human-readable的,有益于数据分析,相当于一个数据摘要. 1.2 从科研方法的角度 从大量模型或数据点中抽取一个保留了原数据集的特征是机器学习...机器学习领域,找原型子集来辅助分类算法. 2.怎样定义代表性 Note:和在社交网络中寻找影响力最大化的问题不同,找出具有代表性的用户的目的是抽取一些”平均”的用户,他们能够在统计上代表原来所有用户的特征...),即,与原数据集用户具有较少的特征损耗 2.从分布角度,代表性子集在满足(1)条件下应尽可能的分散或稀疏,使得子集可以尽可能地还原原数据集的分布,即,P具有具有稀疏性; -note:如果仅仅要求特征损耗最小...,可能会导致代表性子集都聚集在人数较多较相似的团体中,以致于原数据集的分布丢失.
实际上，基于前面GraphGAN中产生的节点表征，通过聚类的方法也可以得到图网络中的社区。...在实际实验过程中，我们也发现当θG没有被合理初始化时，CommunityGAN模型很难收敛，甚至根本不具备学习的能力。但在合理初始化的前提下，CommunityGAN可以明显提高社区划分的质量。...有了前面三部分的介绍，整体NetRA模型优化的函数则可以写为 这里LAE表示Autoencoder学习的目标，LLE和W分别是Network Embedding和GAN模型所承担的正则项，用来保证编码器的结果可以保留网络中的边信息以及防止过拟合...小结 本文介绍了生成对抗网络模型在图表征学习中的基本方法（GraphGAN）、在社区发现任务中的应用（CommunityGAN）以及作为模型的正则项构建更复杂的图表征模型（NetRA）。...基于GAN模型或者说对抗学习思路在图表征学习当中的 研究还有很多，本文仅仅抛砖引玉的调研了三种比较常见的使用场景。这里是一个图神经网络相关论文的集锦，可以看到图神经网络在近两年受到很多的关注。
另外，也可以通过软件限制带宽，在对外提供服务的服务器上限制带宽。 在Linux中限制一个网络接口的速率 这里介绍的控制带宽资源的方式是在每一个接口上限制带宽。...外发流量通过放在不同优先级的队列中，达到限制传出流量速率的目的；而传入流量通过丢包的方式来达到速率限制的目的。...安装 wondershaper 在 Fdora 或 CentOS/RHEL (带有 EPEL 软件仓库) 中安装 wondershaper（版本到 1.2 ）： # yum install wondershaper...它是基于 speedtest.net 的基础架构来测量网络的上/下行速率。...可以对比 wondershaper 配置前后的速率，验证限速是否生效。
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