以服务器方式启动 H2 数据库非常简单。 你可以下载任何一个 H2 的 jar 包。...Java 连接需要使用的 JDBC 参数，请参考： H2 数据库采用客户/服务器端连接数据的 JDBC 参数 页面中的内容。 https://www.ossez.com/t/h2/13932
convertquota命令用于将老的磁盘额数据文件（“quota.user”和“quota.group”）转换为新格式的文件（“quota.user”和“quota.group”）。...语法格式：convertquota [参数] 常用参数： -u 仅转换用户磁盘配额数据文件 -g 仅转换组磁盘配额数据文件 -f 将老的磁盘配额文件转换为新的格式 -e 将新的文件格式从大字节序换为小字节序...参考实例 使用convertquota指令转换指定文件系统/data的磁盘配额数据文件： [root@linux ~]# convertquota -u /data
，尤其是那种嵌套结构复杂的json数据，从中抽取复杂结构下键值对数据的过程枯燥且费事。...而熟悉xpath的朋友都知道，对于xml格式类型的具有层次结构的数据，我们可以通过编写xpath语句来灵活地提取出满足某些结构规则的数据。...类似的，JSONPath也是用于从json数据中按照层次规则抽取数据的一种实用工具，在Python中我们可以使用jsonpath这个库来实现JSONPath的功能。...2.1 一个简单的例子 安装完成后，我们首先来看一个简单的例子，从而初探其使用方式： 这里使用到的示例json数据来自高德地图步行导航接口，包含了从天安门广场到西单大悦城的步行导航结果，原始数据如下，层次结构较深...，JSONPath中设计了一系列语法规则来实现对目标值的定位，其中常用的有： 「按位置选择节点」 在jsonpath中主要有以下几种按位置选择节点的方式： 功能 语法 根节点 $ 当前节点 @ 子节点
，尤其是那种嵌套结构复杂的json数据，从中抽取复杂结构下键值对数据的过程枯燥且费事。 ...而熟悉xpath的朋友都知道，对于xml格式类型的具有层次结构的数据，我们可以通过编写xpath语句来灵活地提取出满足某些结构规则的数据。 ...类似的，JSONPath也是用于从json数据中按照层次规则抽取数据的一种实用工具，在Python中我们可以使用jsonpath这个库来实现JSONPath的功能。 ?...2.1 一个简单的例子 安装完成后，我们首先来看一个简单的例子，从而初探其使用方式： 这里使用到的示例json数据来自高德地图步行导航接口，包含了从天安门广场到西单大悦城的步行导航结果，原始数据如下...中主要有以下几种按位置选择节点的方式： 功能 语法 根节点 $ 当前节点 @ 子节点 .或[] 任意子节点 * 任意后代节点 ..
编者按：围绕“创建新一代数据中心的最佳方式是什么?...虽然专家们一致认为软件定义网络（SDN）/网络虚拟化能够让网络世界变得更加高效、更加灵活，但是对于哪一种方式才是最佳方式则还存在分歧。...为此我们邀请到了两名业内顶级专家，让他们告诉大家其眼中的最佳方式。 Chris King 为VMware网络与安全业务部门产品营销副总裁。...这种硬件定义数据中心方式不仅费用昂贵、费时费力，而且扼杀了创新，因为它将企业与特定硬件捆绑到了一起严重限制了敏捷性和灵活性。 对于软件定义数据中心，网络虚拟化提供了最快最灵活的网络架构。...下一代数据中心应该能够快速、经济地符提供应用程序，推动业务发展。数据中心应该是开放、安全和自动化的，而最重要的是与应用程序相关。
R中的ggtext那样，向图像中插入整段的混合风格富文本内容，譬如下面的例子： 而几天前我在逛github的时候偶然发现了一个叫做flexitext的第三方库，它设计了一套类似ggtext的语法方式...import flexitext 2.1 基础用法 flexitext中定义富文本的语法有些类似html标签，我们需要将施加了特殊样式设置的内容包裹在成对的与中，并在中以属性名:属性值的方式完成各种样式属性的设置...我们使用flexitext()来替换ax.text()方法，它在兼容了ax.text()关于文字坐标以及对齐方式等常规参数的同时，帮助我们以特殊的格式定义文本内容及样式风格，下面我们就来进一步学习flexitext
苹果认为这是一个最佳做法，以确保任何以前的更新等待更新周期的完成，所以我已经添加了它。...由于此布局同步发生，因此在动画块中捕获来自约束更改的帧移动，因此如果您现在运行应用程序，则可以看到红色视图在2秒钟内如何变大变小。 效果如下： ?...当我们把动画块代码替换成 UIView.animate(withDuration: 2.0) { self.view.setNeedsLayout() } 现在我们在动画块中正在做的是将视图标记为需要布局更新...** 因此，由于我们的代码已经标记该视图需要通过setNeedsLayout进行布局更新，所以是在更新周期中立即启动视图更新，而不是从更新周期开始约束更改和帧移动的动画。
如(1, 1)表示一个页面近期被访问过，且被修改过。 改进型的Clock算法需要综合考虑某一内存页面的访问位和修改位来判断是否置换该页面。...算法规则:将所有可能被置换的页面排成一个循环队列 第一轮:从当前位置开始扫描到第一个(A =0, M = 0)的帧用于替换。...表示该页面最近既未被访问，又未被修改，是最佳淘汰页 第二轮:若第一轮扫描失败，则重新扫描，查找第一个(A =0, M = 1)的帧用于替换。本轮将所有扫描过的帧访问位设为0。...(第一优先级:最近没访问，且没修改的页面) 第二轮:若第一轮扫描失败，则重新扫描，查找第一个(0, 1)的帧用于替换。...本轮将所有扫描过的帧访问位设为0 (第二优先级: 最近没访问，但修改过的页面) 第三轮:若第二轮扫描失败，则重新扫描，查找第一个(0, 0)的帧用于替换。
，并切换前后帧缓存； OpenGL ES坐标是以浮点数来存储，即使是其他数据类型的顶点数据也会被转化成浮点型； framebuffer object 通常也被称之为 FBO，它相当于 buffer(...eaglLayer的属性kEAGLDrawablePropertyRetainedBacking为NO表示，不要试图保留任何以前绘制的图像留作以后重用。...图像数据在内存中很少以紧密的形式存在，出于性能的考虑，每一行都该从特定的字节对齐地址开始。 OpenGL 采用4个字节的对齐方式。 存储大小 != 像素宽度 * 高度值。...当着色器计算出来一个完全不透明的像素颜色时，可以简单的替换帧缓存中对应位置的颜色，也可以通过glEnable(GL_BLEND)来开启混合功能，并通过glBlendFunc设置混合函数。...glTexSubImage2D 是替换纹理，可以替换部分，也可以替换全部纹理，速度比重新加载更快。 glCopyTexImage2D 可以用颜色缓冲区加载数据。
进程运行时，若其访问的页面不在内存而徐将其调入，但内存已无空闲时间时，就需要从内存中调出一页程序或数据，送入磁盘的对换区。 而选择调入页面的算法就称为页面置换算法。...对于页替换算法，用于替换的候选帧集合看做一个循环缓冲区，并且有一个指针与之相关联。 当某一页被替换时，该指针被设置成指向缓冲区的下一帧。...当需要替换一页时，操作系统就将该位重新置为0； 如果在这个过程开始时，缓冲区中所有帧的使用位均为0，则选择遇到的第一个帧替换； 如果所有帧的使用位均为1，则指针在缓冲区中完整地循环一周，将所有使用位都置为...0，并且停留在最初的位置上，替换该帧中的页。...2）如果第一步失败，则重新扫描，查找（u=0,m=1）的帧，选择遇到的第一个这样的帧用于替换。在这个扫描过程中，对每个跳过的帧，把它的使用位设置成0。
通过修改或替换背景，创作者可以表达特定的情绪、将人放在有趣的位置或强化信息的冲击力。...特别地，通过满足以下的需求和约束，研究人员设计了适合手机的网络架构和训练流程： 移动端的解决方案必须是轻量级的，并至少达到当前最佳照片分割模型的 10-30 倍的分割速度。...数据集 研究人员标注了成千上万张捕捉了广泛类型的前景姿态和背景环境的图像，以为新的机器学习流程提供高质量的数据。...为了鲁棒地训练模型而解决这些问题，我们需要以多种方式转换每张图片的标注真值，并将其作为前一帧的掩码： 清空前面的掩码（Mask）：训练网络已正确处理第一帧和场景中的新目标，这将模拟某人出现在相机镜头内的场景...为了提高速度，研究人员通过较大步幅而积极地采用下采样，并结合跳过连接（如 U-Net）以在上采样中恢复低级特征。对于新的分割模型，它相比于不使用跳过连接的模型要提升 5% 的 IOU。 ?
超视频时代，优质用户体验的标准变得更加严苛，例如，在短视频 feed 场景下，如果首帧响应时间大于 210ms，用户的留存可能就会受到影响。...可以说，掌握了优化用户体验的方式，就掌握了超视频时代的业务增长密码。...如何以更加极简的方式打造音视频多屏协作平台？ ...... 视频云领域的行业专家将结合最佳应用实践，详解火山引擎视频云全套解决方案，分享行业发展趋势及对于核心场景的观察思考。
作者将预训练好的图像文本知识（即CLIP模型）纳入任务无关框架（即HERO模型），并在各种下游任务（如Retrieval, Captioning）上取得显著的性能改进。...用mask token替换之后，在预训练的过程中根据上下文来重建这些被mask的token的信息。...FOM（Frame Order Modeling ）是通过学习随机重排序帧的原始顺序来建模视频的顺序特征的。 3.2....除了VATEX-EN-R任务的AT→ST baseline外，本文的CLIP增强方法实现了最佳性能。...剔除不公平的高分后（标有*），本文的CLIP增强方法取得了最佳性能，明显优于基线（VATEXN-R为2%，VATEX-EN-C为3%）。
，它还支持如设备上的实时手、虹膜和身体姿态跟踪等机器学习解决方案。...此外，Chrome 84最近引入了对 WebAssembly SIMD 的支持，它可以用一条指令处理多个数据点，从而使性能提升了2倍以上。...我们修改了 MobileNetV3-small 作为编码器，它已经通过网络结构搜索（NAS）调优到最佳的性能与低资源需求均衡。...为了提高效率，模糊是在低分辨率下执行的，并与原始分辨率输入帧进行混合。 ? 背景模糊的例子。...性能 为了优化不同设备的使用体验，我们提供了多种输入大小的模型变种（如当前版本中的256x144和160x96），可根据可用的硬件资源自动选择最佳大小。
9 日，大会公布了最佳论文、最佳学生论文、最佳短论文等 4 大奖项。...玩游戏的时候也能想着写论文，让那些写论文的时候尽想着玩游戏的学渣情何以堪。所以说，学霸的世界果真无人能懂.........现有的指标设计通常使用简单的指标来决定停止的时间点： 收益的上限（如 RR、AP） 成本的上限（如 Precision@N、DCG@N） 但是，在很多实际的搜索对话中（比如探索性搜索），对于“停止”的标准比简单的案例复杂的多...目前的指标设计通常使用简单的方法来选择停止时间点： 收益的上限（如 RR、AP）； 成本的上限（如 Precision@N、DCG@N）。...这种索引被称为“BitFunnel”，我们用它替换了一种现有的基于倒排索引的生产系统，背后的驱动因素是为了节约运营成本。
与已有优化算法（如FTRL）不同的是，本文的FTML算法迭代中，越新样本具有越大权重，这使算法更能适应数据分布变化，有更快收敛速度。...这篇论文从实验上说明了该算法在具有稀疏约束的极小化问题上效果为目前最佳。...分布式机器学习 Distributed Machine Learning 分布式机器学习旨在研究如何以平行、分布式方式来设计算法和系统，实现对大规模海量数据的高效处理。...模型先估计输入视频帧的高阶结构信息，再预测此信息如何在未来视频帧进化，最终给定一个单帧图像和预测得到的高阶结构信息，来重构未来视频帧像素级别的信息。...本文提出的Tensor-train Factorization可构建一个Tensor-train Layer替换Input-to-hidden的大矩阵，还可与RNN共同用端对端训练方式完成训练。
一、什么是页面置换算法 进程运行时，若其访问的页面不在内存而需将其调入，但内存已无空闲空间时，就需要从内存中调出一页程序或数据，送入磁盘的对换区，其中选择调出页面的算法就称为页面置换算法。...当某一页首次装入主存时，该帧的使用位设置为1; 当该页随后再被访问到时，它的使用位也被置为1。 对于页替换算法，用于替换的候选帧集合看做一个循环缓冲区，并且有一个指针与之相关联。...当某一页被替换时，该指针被设置成指向缓冲区中的下一帧。 当需要替换一页时，操作系统扫描缓冲区，以查找使用位被置为0的一帧。...每当遇到一个使用位为1的帧时，操作系统就将该位重新置为0； 如果在这个过程开始时，缓冲区中所有帧的使用位均为0，则选择遇到的第一个帧替换； 如果所有帧的使用位均为1,则指针在缓冲区中完整地循环一周，把所有使用位都置为...0，并且停留在最初的位置上，替换该帧中的页。
然后，我将展示如何以最佳方式实现社交登录解决方案。最终的结果将是一个能够很好地扩展到许多组件的解决方案，易于扩展，并且只需要简单的代码。...它们被设计用于从社交 Provider （如Facebook帖子）获取用户资源的访问。 因此，如果开发人员尝试使用将访问令牌发送到 API 的标准 OAuth 2.0 行为，可能无法确保请求的安全性。...如果用户通过多种方式进行认证，存在风险会导致业务数据中出现重复的身份。大多数组织将难以正确管理这些 API 行为。...在设计这样的解决方案时，最好的方法是从 API 需要正确保护数据访问的角度进行思考。避免将社交 Provider 的 ID 令牌用作 API 凭据。 更重要的是，避免使用外部访问令牌来保护自己的数据。...对于 API 和客户端都遵循安全最佳实践也很重要。
一般背景提取算法存在的问题 前文提到的帧间差分法、背景差分法中存在若干问题如下： 对于环境变化的适应并不友好（如光照的变化造成色度的变化）； 相机抖动导致画面抖动 物体检测中常出现的Ghost区域； 其中值得一提的是...这就决定了ViBe算法的更新策略的其他属性： 无记忆更新策略：每次确定需要更新像素点的背景模型时，以新的像素值随机取代该像素点样本集的一个样本值； 时间取样更新策略：并非每处理一帧数据，都需要更新处理，...其实，选取被替换样本更新背景模型，实质上是样本寿命问题。...传统方式采用先进先出的替换策略，而Vibe背景模型中每个样本被选中为替换样本的概率是相等的，与样本存在时间的长短无关，这种策略保证背景模型中的样本寿命呈指数衰减，模型更新达到最佳状态。...运算效率高： Vibe背景模型是基于少量样本的背景模型； Vibe算法优化了背景模型中的相似度匹配算法； 关于运算效率的比较，《背景建模–Vibe 算法优缺点分析》中做了实验：为了得到最佳样本数量N值
我们这里用一个直观的公式来对它进行解释: MSE = Bias² + Variance 本文的目的并不是要证明这个公式，而是将他作为一个入口，让你了解统计学家如何以及为什么这样构建公式，以及我们如何判断是什么使某些估算器比其他估算器更好...可以通过对X可以取的每个潜在值x乘以相应的概率P(X= x)进行加权(相乘)，然后将它们组合起来(如对身高等连续变量用∫表示，或对离散变量求和，如身高取整到最接近英寸:E(x) =∑x P(X= x)...(“最佳猜测”)。...Estimator，我们用来获得估计值的公式，它是一个取决于你获得的数据的随机变量。 Estimate ：θ_hat，一旦我们将数据送入估计器，最后就会出现一些数字，这就是估计。...由于“误差”是描述射击着陆点 (θhat) 和瞄准点 (θ) 之间差异（通常记为 ε）的一种恰当方式，因此 E[(θhat - θ)²] = E(ε²)。 E(ε²)又被称作为均方误差！简称 MSE。
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