方案架构 这里的 Oracle 数据库环境是通过 Docker 建立在 EMR 集群下的某台 CVM 上，通过手动向 Oracle 数据库写入、更新数据，Oceanus 实时捕获变更的数据后存储在 EMR...创建流计算 Oceanus 集群 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台...流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。...进入 EMR 控制台 [2]，单击左上角【创建集群】进行集群的创建，创建过程中注意选择【产品版本】，不同的版本包含的组件不同，笔者这里选择EMR-V3.2.1版本，另外【集群网络】需选择之前创建好的 VPC...其二：数据更新延迟问题 笔者在手动向 Oracle 数据库写数据，通过在 IDEA 控制台打印输出数据时，发现当数据为追加写入（Append）时，数据会有大概 15s 的延时，当为更新写入（Upsert
方案架构 这里的 Oracle 数据库环境是通过 Docker 建立在 EMR 集群下的某台 CVM 上，通过手动向 Oracle 数据库写入、更新数据，Oceanus 实时捕获变更的数据后存储在 EMR...创建流计算 Oceanus 集群 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台...流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。...进入 EMR 控制台，单击左上角【创建集群】进行集群的创建，创建过程中注意选择【产品版本】，不同的版本包含的组件不同，笔者这里选择EMR-V3.2.1版本，另外【集群网络】需选择之前创建好的 VPC 及对应的子网...其二：数据更新延迟问题 笔者在手动向 Oracle 数据库写数据，通过在 IDEA 控制台打印输出数据时，发现当数据为追加写入（Append）时，数据会有大概 15s 的延时，当为更新写入（Upsert
实时（增量）更新 增量更新策略则更为高效，它仅针对自上次更新以来发生变化的数据部分计算物化视图的差异，并将这些差异应用到物化视图中。增量更新能以更少的资源消耗，提供一个更为实时的数据体验。...实时更新物化视图的实现方式 实时更新物化视图的实现方式，可以分为两大类别： 利用数据库提供的物化视图实时更新能力， 如 Oracle、PosgreSQL 等均提供相应的能力； 使用支持 CDC 数据复制和流式计算的实时数据平台...基于数据库自身能力的物化视图实时更新模式 图片来源：https://oracle-base.com/articles/misc/materialized-views 1....ClickHouse ClickHouse 提供了一种基于物化视图（Materialized Views）的机制，能够实现对实时数据的近实时处理。通过依赖表自动触发物化视图的更新。...在这些时侯，我们需要使用一个支持 CDC 数据复制和流式计算的实时数据平台来实现 基于 CDC 数据复制和流式计算来实时更新物化视图 这种方案通常需要几个模块一起配合来完成，如： CDC 实时复制工具，
OpenAI训练了一个基于GPT-4的模型，名为CriticGPT，用于捕捉ChatGPT代码输出中的错误。...当人们在CriticGPT的帮助下审查ChatGPT代码时，他们的表现比没有帮助的人高出60%。 将类似CriticGPT的模型集成到RLHF（人类反馈）标注流程中，为培训师提供明确的人工智能辅助。...GPT-4系列模型为ChatGPT提供动力，通过“来自人类反馈的强化学习”（RLHF）被调整为有用且互动性强。...CriticGPT 帮助训练师撰写比无辅助时更全面的批评意见，同时产生的幻觉比模型单独产生的批评意见要少。 CriticGPT 通过 RLHF 训练，能够审查含错误的输入并提供反馈。...此外，通过测试时搜索，CriticGPT 能生成更全面的批评，平衡了幻觉和错误检测之间的权衡，从而为 RLHF 提供了尽可能有帮助的反馈。详见研究论文。
设计基于正确性的预测反馈：根据预测的正确性将示例分类，并提供反馈以阐明先前预测与人类标注之间的差异。...利用反馈驱动的提示来提炼情感理解：在推理过程中，从每个子池中选择相关示例，并使用特定的反馈驱动提示来包装输入、预测、标签和反馈。...模型图 文章的反馈提示框架主要分为三步。 第一步正常预测，第二步将预测结果和真实结果进行比较得到反馈，第三步构建获得反馈的示例构建最终的提示词优化模型的任务表现。...然后，以自然语言的形式分别提供反馈: 第三步：测试样本推断 为了完成给定测试输入的推理，首先从每组数据（先验正确和先验错误得到反馈的数据）中检索k/2（文章中k默认取2）个示例。...此外，文章还开发了一个反馈驱动的提示模板，将每个选定示例的输入、预测、标签和反馈包装成一个四件套，也就是现在的一个示例是包含数据、先验预测值、真实标签和反馈值。
3 啸叫场景： 扩音系统中，特别是会议、教学、ktv等场景，提高扩音系统音量，啸叫出现的概率非常高，啸叫的产生属于正反馈，音响的声音重新被麦克风拾音，产生自激，导致啸叫，啸叫不仅会影响听觉，也会烧坏音响设备...4 反馈成因 在接入话筒的传声系统中，如果将mic的音量或者将扩声系统的音量提升较大，扬声器发出的声音通过直接或者间接的方式传入mic,将引起mic和音响的自激放大，整个扩音系统形成正反馈而引起啸叫...声反馈的危害： 1）破坏音质。 2）反馈过强引起音响损坏。 3) 人耳听觉感觉不适。...声反馈引起原因： 1）建筑设计不合理，存在声聚焦 2）扬声器布局不合理，mic直接对准话筒 3）电声设备选择不合理，选择灵敏度过高的mic和指向性差的mic. 5 反馈消除 1）移频法 升高或降低输入音频信号的频率...4）延时法 这种方法往往被忽略，因为扩音系统，超过20ms的延时，讲话人能清楚的感受到声音的延时，体验 很不好，在ktv 等对实时性要去低的场景很实用。 ----
今天Rose小哥分享一篇关于实时检测神经振荡可实现行为相关的神经反馈方面的研究。 ?...但是，缺乏一种实时测量这些瞬时事件并调查它们对行为影响的方法。...这种神经反馈训练引起了整体振荡功率的变化，并且可以从大鼠的运动中解码出脉冲信号，从而为将来研究振荡脉冲信号的作用提供了可能。 ? 上图中a.装置。...研究人员正在探索运动和认知控制的神经基础，以及前额叶和运动皮层之间的相互作用，这两者都是大脑皮层的一部分。 研究人员在自由运动的啮齿动物引入了基于LFP-burst的实时神经反馈系统(如下图)。...相比于其他动物研究使用了峰值检测、钙瞬变以及持续的LFP振荡来进行神经反馈。 ? 研究人员表示，该项目的研究结果首次证明实时LFP瞬态猝发检测对神经反馈的效力(如下图)。 ?
概述 在做项目的时候，经常会有实时监测数据的地图展示，本文通过view实现实时监测数据的实时更新展示。...分析 对于实时监测数据，有以下两个特点：1、监测设备的空间信息不发生变化；2、监测数据会实时发生变化。...基于以上两特点，在实际的服务发布中我们可以：1、将监测设备存储为一张表；2、实时监测数据存储为另外一张表；3、创建view，将设备和实时监测数据关联起来；4、通过geoserver将view以图层的方式发布出来...注意：在发布切片服务的时候需要设置一下缓存级别都为0，不然会有缓存，导致切片调用的时候无法实时更新。 ? 最后，页面调用，代码如下： 的数据改一下（改之前2376，改之后10000），再看效果： ?
通过对模态特征进行建模，推荐模型才有可能在更广泛的意义上实现对应模态的跨域迁移，即不再依赖共享的ID信息，从基于ID回到基于内容的推荐，本文中通用推荐的实现是基于一个常见的推荐场景，即用户的物品交互行为由混合模态...基于混合模态反馈（feedback with MoM）的推荐模型是实现可迁移和通用推荐的重要途径，可以迁移到属于任何源领域模态组合的目标域，扩展了模型的通用性。...论文设计了TransRec，如图2所示，一个简单而有代表性的双塔推荐框架，用于对混合模态的用户反馈进行建模。TransRec是对最经典的基于ID的双塔DSSM的直接改编应用。...图2: TransRec采用双塔结构分别对用户和物品建模，通过计算二者相似度进行预测，结构简单，灵活 论文的贡献总结如下： 论文验证了一个重要的事实，即学习用户的混合模态反馈（MoM feedback）...其中IDRec为与TransRec相同网络结构与损失函数的基于ID的方法。IDGRu和IDNext分别为基于Gru和CNN的ID方法。
节点/图表/流程图接口用于实验并创建复杂的稳定扩散工作 全面支持不同版本的 Stable Diffusion 异步队列系统 部分更新工作流，只重新执行发生变化的部分 命令行选项：在低 VRAM GPU...提供了一致和可控的图像到视频合成功能 支持角色动画 可以生成高质量的视频输出 Avaiga/taipy[3] Stars: 1.8k License: Apache-2.0 picture Taipy...是一个开源的 Python 库，用于构建 Web 应用程序的前端和后端。...使用 Gradio，您可以快速创建围绕您的机器学习模型或数据科学工作流程的美观的用户界面，并让人们通过浏览器 “尝试” 它们，例如拖放他们自己的图像、粘贴文本、录制声音并与演示进行交互。...其主要功能包括： 可视化地展现机器学习模型 快速部署带有可共享链接且获取性能反馈 内置输入操纵工具 支持多种类型组件 (如 Image、DataFrame、Video) 提供 ChatInterface
赛题介绍 背景 对于当前通信系统来说，物理层是通信服务得到保障的基础；而对于物理层来说，MIMO则是基本的支撑技术；对于MIMO来说，准确地确定信道质量并做有效反馈及利用又是必不可少的关键问题。...基于AI的信号检测、信道估计、反馈机制的探索可以对于上述问题带来全新的思考维度，例如借助神经网络的非线性还原优势，最大程度地在基站侧还原UE实际信道特征，并有效利用上述全信道特征后，可期望在物理层新的突破...换句话说，本题的目标就是在NMSE低于0.1的情况下尽可能的减少反馈比特数，反馈比特数越小，得分越高。...Baseline方案 本方案基于赛题官方给出的PyTorch版示例程序、上届AI无线通信大赛的开源方案[2]、Zhilin Lu et al提出的CRNet[3]，能够在本次比赛中顺利完成有效提交，获得排行榜前十的得分...我们可以设计更宽更深的网络来获得更低的反馈比特数是可行的方案，也可以更改优化器的优化策略，设计不同的训练方案，前沿的论文也给了我们很多思路来设计自编码器。
增加通信接口虽然方便，但是会增加成本，工程师看海今天介绍一种省成本的方案：基于PWM反馈的电源控制策略，一起来看看吧。...但是，有一些特殊的应用场景，我们需要根据负载需求实时控制电源的输出电压，那么上面两种馈点的设计，就不能直接满足我们的需求了（一种是馈点在IC内部，输出不可调；一种是输出通过外接电阻设置，电阻固定后输出也固定...基于PWM反馈的电源控制策略 那么介绍下今天的主角，基于PWM反馈的电源控制策略，不需要额外增加通信接口，就可以实现根据负载要求动态调整输出电压，既满足功能需求，又降低成本。...引入PWM的反馈调节机制原理 引入PWM的反馈调节的框图如下，如果负载希望前端电源增加Vo，就会减小PWM的占空比，PWM信号的占空比减小后，经过RC滤波得到的直流电平也会减小，该直流电平与反馈电压叠加后...下图红色是输出电压，蓝色是馈点电压Vb的波形，可以看到，PWM信号被滤波后，随着馈点电压的上升，输出电压Vo逐渐减小，最终稳定在2.8V。 以上就是基于PWM反馈的电源控制策略。
Hystrix 我们可以把熔断器想象为一个保险丝，在电路系统中，一般在所有的家电系统连接外部供电的线路中间都会加一个保险丝，当外部电压过高，达到保险丝的熔点时候，保险丝就会被熔断，从而可以切断家电系统与外部电路的联通...Hystrix提供的熔断器就有类似功能，当在一定时间段内服务调用方调用服务提供方的服务的次数达到设定的阈值，并且出错的次数也达到设置的出错阈值，就会进行服务降级，让服务调用方之间执行本地设置的降级策略，...但是Hystrix提供的熔断器具有自我反馈，自我恢复的功能，Hystrix会根据调用接口的情况，让熔断器在closed,open,half-open三种状态之间自动切换。...那么有一个问题，用来判断熔断器从closed->open转换的数据是哪里来的那？...其实这个是HystrixCommandMetrics对象来做的，该对象用来存在HystrixCommand的一些指标数据，比如接口调用次数，调用接口失败的次数等等。
activiti的任务管理类 HistoryService activiti的历史管理类 ManagerService activiti的引擎管理类 2 各个api 2.1 引擎对象里面的方法...我们创建了一个工作流引擎对象，里面最主要的就是以上的9个方法 2.2 创建工作流引擎-------getDefaultProcessEngine（） 代码操作25张表，我们需要拿到25张表整体的一个对象...，使用对象里面的各种各样的方法进行操作25张表；这个最原始的，最开始的一个大的对象，创建方法是 1 默认创建方式 将activiti.cfg.xml文件名及路径固定， 且activiti.cfg.xml..."); 2.3.1.2 taskAssignee() 根据用户id，查询属于当前用户的任务,参数是前端传过来的用户的id HistoricTaskInstanceQuery qingjia1...(taskid+"",task.getProcessInstanceId(),comment);; 第一个参数是当前任务的id 第二个参数是当前任务的流程实例id 第三个参数是前端传过来的审批意见
自动驾驶汽车可以去任何传统汽车可以去的地方，也能像经验丰富的人类驾驶员一样完成各种操作。但是，正确的训练是非常重要的。在自动驾驶汽车的训练过程中，车道检测是其中的一个重要步骤，也是最初要完成的步骤。...· 兴趣区域：此步骤是仅考虑道路车道覆盖的区域。在这里创建了一个掩码，其尺寸与我们的道路图像相同。此外，对我们的Canny图像的每个像素与该掩码执行按位AND操作。...然后我们计算左车道和右车道的加权平均斜率和截距。 · 像素点：通过使用线的斜率、截距和y值，我们找到线的x值，并返回车道的x和y坐标作为整数。..., *line, color, thickness) return cv2.addWeighted(image, 1.0, line_image, 1.0, 0.0) Output: 03 实时道路车道检测的完整代码...其他一些道路车道检测的方法使用了复杂的神经网络和传感器数据。 —— 精彩推荐 —— 1. 3万余字带你了解智能网联汽车的控制系统 2. 基于多层感知器的端到端车道线检测算法 3.
我们将使用一些简单的代码来实现实时面部识别代码，我们可以对个人的面部进行预测。 现在，面部识别已成为生活中的一部分。因此，在介绍主题之前我们先看看实时面部识别示例。...同样，实时人脸识别可与OpenCV框架python的实现配合使用。再将它们组合在一个组合级别中，以实现用于实时目的的模型。...OpenCV OpenCV是python中一个著名的库，用于实时应用程序。OpenCV在计算机世界中就像树的根一样非常重要。...OpenCV在这里填补了人与计算机之间的空白，并充当了计算机的愿景。 以一个实时的例子为例，当一个人遇到新朋友时，他会记住这些人的脸，以备将来识别。一个人的大脑反复训练后端的人脸。...true时，它将检测到人脸并按照代码中的以下步骤操作： • 抓取实时视频中的一帧。
最近winafl增加支持对Intel PT的支持的，但是只支持x64，且覆盖率计算不全，比如条件跳转等，所以它现在还是不如直接用插桩去hook的方式来得准确完整，这里主要想分析也是基于 DynamoRIO...插桩的覆盖率反馈原理。...具体是如何实现寄存器环境的记录与恢复，从而实现目标函数的不断循环？ 覆盖率信息是如何记录与分析的？...，将两者异或的结果为该分支的key，保存每个分支的执行次数，用1字节来储存； 保存分支的执行次数实际上是一张大小为64K的哈希表，位于共享内存中，方便target进程与fuzzer进程之间共享，对应的伪代码如下...篡改目标函数循环调用的原理 此步的关键就在于进入目标函数前调用的pre_fuzz_handler函数，以及函数退出后调用的post_fuzz_handler函数。
在这种大脑训练技术中，某些特定的大脑模式，例如与认知功能有关的模式，是通过脑电图(EEG)实时监控的，并通过电脑屏幕以听觉或视觉的形式反馈给用户。...下面，我们将重点讨论一种最有效的认知增强方案:上调受试者特定alpha带。这意味着神经反馈实现可以实时解码针对每个参与者以及头皮后部位置校准的alpha波段的活动。...此外，在线训练的基线需要在每次训练开始时重新计算，以适应训练期间(受试者内部)的变化。 脑机接口神经反馈工作 该视频显示了现代神经反馈方法是如何实时工作的。...左上角的框显示了会话内的alpha活动(会话间的平均值)，也显示了一个积极的趋势。 结论 基于脑机接口技术(BCI)的现代神经反馈技术的应用，一方面可以在电生理水平上提高对神经反馈作用的认识。...我们的Elevvo技术实现了基于BCI的现代神经反馈以增强认知能力，后者的研究展示了与该技术客户的应用相对应的结果(Escolano, 2019a;2019 b)。
传统的黄历一直被人们所重视，它能够提供公历、农历和干支历等多种历法的信息，并附加各种趋吉避凶的规则和内容。然而，随着科技的发展，传统的黄历也在逐渐更新和改变。...现在，我们有幸使用一种名为实时更新的黄历运势API，不仅能够提供准确的黄历信息，还能及时更新各种运势和运程的变化。...这个实时更新的黄历运势API非常强大，它能够通过调用相关接口来获取各种黄历信息，如当前日期、星座、宜忌、忌讳、时辰等。更重要的是，它还能根据这些信息提供相应的运势分析和建议，帮助人们做出更好的决策。...总结来说，实时更新的黄历运势API为我们提供了一个全新的方式来获取黄历信息和运势分析。通过简单的HTTP请求和解析JSON对象，我们能够轻松地获取当前日期的黄历信息和运势建议。...这个API的存在，使我们可以更加方便地紧跟运势的变化，并做出更明智的决策。无论是在日常生活中，还是在重要的决策中，使用实时更新的黄历运势API都将大大增加我们的成功机会。
编码后用的embedding序列用R表示，以“分享”为例。基于每种反馈的表征序列，本节根据隐式弱反馈（例如点击）与更强的反馈（例如，分享和完成）提出了一个从强到弱的注意力网络。...由于像分享和不喜欢这样的显式反馈通常是可靠的，可以直接将它们分别视为纯正反馈和负反馈。...对它们应用两个独立的注意力网络来学习一个显式的正反馈表征 和一个显式的负反馈表征，公式如下： 然后使用显式正反馈来选择信息丰富的“完成”反馈，并构建隐式强正反馈的表示，公式如下： 同理用显式负反馈表征来构建隐式强负反馈...使用 和的总和作为提取基于点击和跳过的弱积极兴趣的注意力查询（对于负向兴趣可同理使用,计算得到和），计算如下： 最后，是聚合层，先将显式正反馈聚合，公式如下，其中v是可学习参数，σ是sigmoid函数...总结 本文主要是考虑了feed推荐中的多种反馈，有强显式反馈和弱隐式反馈，利用强反馈挖掘弱反馈中包含的积极和消极的信息，对用户的行为进行预测。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
