接上回继续学习jenkins，这次主要来看一些疑难杂症： 一、yum install安装方式 除了直接java -jar jenkins.war方式，还可以用yum安装，这种方式下提供了更多的可配置选项...linux，然后重新启动，会发现之前所有创建的项目包括用户全没了，因为此时jenkins的工作目录切换到新用户的~/.jenkins下了，所以一般情况下，不要随意切换启动身份。...如果没有什么重要数据的话，也可以更暴力一点，把~/.jenkins或/var/lib/jenkins下把除plugins之外的目录全干掉即可，相当于除插件之外，所有内容全初始化。...四、代码提交后，jenkins如何自动构建？...图中的*/1 * * * * 表示每分钟拉一次代码 五、如何与bitbucket账号集成 jenkins可以与bitbucket上的某个账号认证集成，这样就省去了登录的过程，操作步骤： a）bitbucket
Solidity 深入理解 Solidity源文件布局 pragma （版本杂注） 源文件可以被版本 杂注pragma所注解，表明要求的编译器版本 例如：pragma solidity ^0.4.0;...源文件将既不允许低于 0.4.0 版本的编译器编译， 也不允许高于（包含） 0.5.0 版本的编译器编译（第二个条件因使用 ^ 被添加） import（导入其它源文件） Solidity 所支持的导入语句...不允许使用用户定义的或复杂的类型，如枚举，映射，结构以及除bytes和string之外的任何数组类型。\ _ValueType可以是任何类型，包括映射。...访问 block，tx， msg 中任意成员 （除 msg.sig 和 msg.data 之外）。 调用任何未标记为 pure 的函数。 使用包含某些操作码的内联汇编。...这样的异常将撤消对当前调用（及其所有子调用）中的状态所做的所有更改，并且向调用者返回错误。
; } 上面的脚本会逐行读取并打印命令行参数指示的文件，运行如下所示： 需要注意的是会处理所有的参数输入，在读取第一个文件也即text1.txt最后一行之后不会返回undef，会快速的跳到第二个文件...printf操作符的包含两个参数，一是格式字符串，二是要输出的数据列表。...，还包含"The itemsare:\n"这一输出内容，运行结果如下所示： ⑷文件句柄 文件句柄（filehandle）就是程序里代表Perl进程与外界之间的输入输出（I/O)的名称，也即外界数据在Perl...除此之外，Perl允许用户根据需要创建自己的文件句柄，最好以全大写字母命名。...在Perl 5.10及更高的版本，可以使用编译指令autodie，如果系统遇到致命错误则自动die并给出错误信息，下面代码与上面写法是等效的： use autodie; open FILE, '<file.txt
本文通过一个简单的示例演示如何使用melt方法。 图1 考虑以下示例数据集：一个表，其中包含4个国家前6个月的销售数据。然后，我们的目标是将“宽”格式转换为“长”格式，如上图1所示。...这是为了指定要用作标识符变量的列。 value_vars:列名的列表/元组。要取消填充的列，留空意味着使用除id_vars之外的所有列。 var_name：字符串。“variable”列的列名。...在第一行代码中，将value_vars留空,实际上是在说：使用除“country”之外的所有列。因此，它相当于下面的第二行代码。...pd.melt(sales, id_vars = 'country',var_name='Month',value_name='Sales') 图4 注：本文学习整理自pythoninoffice.com...，供有兴趣的朋友学习参考。
以上问题归根到底，是信息太多太杂不能良好归类，同时记录信息的日志，往往格式多样难以统一规范，这对于AIOps排障是一个是否头疼的问题。...62959 syslog2 2020-06-30 20:00:01 snmpd Received SNMP packets from UDP:[127.0.0.1]:58656 3.1.2 构建分词库 获取所有结构化日志中包含的所有分词...如图示例，生成各个类别包含的日志向量集合，日志相似关系图中的每个最大连通子图定义为一个类，每一类包含的日志向量即该最大连通子图包含的点 image.png 相似性度量方法：最长公共子序列（注：也可采用余弦相似性等...3.1.5 构建特征库 如上图，每个日志类别的特征为该类别包含的所有日志向量的最长公共子序列。...举例，第一类label1={A, B, C}，则特征w1=LCS(A, B, C) 输入每个日志类别所包含的日志向量集合，输出特征库。
又该如何处理数据不平衡问题？ 在这篇文章中，作者期望回答一下三个与目标检测训练数据相关的问题： 达成最大性能增益的最小数据集是多大？ 如何处理类别不平衡问题？...过采样与欠采样是解决类别不平衡常见的两种策略。 对与训练模型进行微调变得越来越重要，这是因为：一个AI模型无法满足所有应用场景，我们需要频繁的对其微调以适配新的数据(即跨域微调)。...然而，构建这样一个数据集非常耗时，幸运的是，已有许多公开数据集，COCO则是目标检测领域最常用数据集，它包含80个类别。...注：我们仅采用了top15类用于训练与测试。...低频类别增多就意味着高频类别减少。可能低频类别的性能提升了，而高频类别的性能变差了很多。那么，我们该如何知道这是不是真的呢？ 加权平均是一种非常好的技术，因此，我们对所得mAP进行加权平均。
之间的所有行。...，说明如何编译包含杂注的文件 #pragma warning 可以启用或禁用特定警告。...未指定警告编号时，disable 会禁用所有警告，restore 会启用所有警告 #pragma warning disable warning-list #pragma warning restore...warning-list pragma-name 可识别杂注的名称。...pragma-arguments 杂注特定的参数。
译者：片刻 作者: Sasank Chilamkurthy 在本教程中，您将学习如何使用迁移学习来训练您的网络。...您可以在 cs231n 笔记 上阅读更多关于迁移学习的信息 引用这些笔记： 在实践中，很少有人从头开始训练整个卷积网络（随机初始化），因为拥有足够大小的数据集是相对罕见的。...相反，通常在非常大的数据集（例如 ImageNet，其包含具有1000个类别的120万个图像）上预先训练 ConvNet，然后使用 ConvNet 作为感兴趣任务的初始化或固定特征提取器。...如下是两个主要的迁移学习场景： Finetuning the convnet: 我们使用预训练网络初始化网络，而不是随机初始化，就像在imagenet 1000数据集上训练的网络一样。...ConvNet as fixed feature extractor: 在这里，我们将冻结除最终完全连接层之外的所有网络的权重。最后一个全连接层被替换为具有随机权重的新层，并且仅训练该层。
可以发现除了苹果人为干涉之外，其他几个影响热搜词的因素都是可控的，所以刷榜或是积分墙依然有存在意义，也将无法杜绝。 ...还好，此次大改版新增了“subtitle”字段（注：后文均用 subtitle 表示苹果规定的副标题，以区分人为设置的副标题），也就是 App Store 的「亲生副标题」。...取消「畅销榜」 「付费榜」、「免费榜」和「类别」依次在倒数第二屏到最后一屏的位置 「付费榜」和「免费榜」默认展示前三位，可左右滑动或点右上角「查看全部」查看榜单 其他 除新增的 subtitle 字段之外...如何评价 WWDC 2017 中发布的 App Store 的改版？...App Store 2.0: New face of Apple App Store (WWDC 2017) 感谢你的阅读，本文由 腾讯ISUX 版权所有，转载时请注明出处，违者必究，谢谢你的合作。
图6 列表包含类别和子类别的所有不重复值组合 Categories =ALL ( 'Product'[Category], 'Product'[Subcategory]) 所有形式的...原因是，当关系无效时（注：这里的无效指约束无效），引擎会在关系“一”端的任何表中自动创建一个空行。为了演示该行为，我们从Product表中删除了所有银色产品。...实际上，在图9中，你可以看到第一行显示了空类别，并且只包含一种颜色。 此数字对应的行在类别、颜色以及表中所有列上都为空。即使你检查表，也不会看到这一空行，因为它是在数据模型加载期间自动创建的。...换句话说，它返回除Audio、Music和TV之外的所有类别的销售额。...图19 使用ALLSELECTED函数，在基于销售额计算百分比时只考虑外部筛选器 总计恢复为100%，报表的数字反映的是占可见总计（Visible Total，即只考虑除当前视觉对象之外的所有筛选器
空行只能包含 ，不能包含其他空格。在HTTP / 1.1协议中，除Host以外的所有首部字段都是可选的。...所有通用HTTP服务器都必须至少实现GET和HEAD方法，并且所有其他方法在规范中都被认为是可选的。...换句话说，除了相对无害的影响（例如日志记录，Web缓存，横幅广告投放或增加Web计数器）之外，它们不应具有副作用。因此，在不考虑应用程序状态上下文的情况下进行任意GET请求应该被认为是安全的。...用户代理处理响应的方式主要取决于代码，其次取决于其他响应首部字段。可以使用自定义状态代码，因为如果用户代理遇到无法识别的代码，则可以使用该代码的第一位来确定响应的一般类别。...注：文案部分内容来源于网络，版权归原创作者所有，如有侵犯到您的权益，请您联系我们进行删除，给您带来困扰，我们深感抱歉。
： 继续向下翻，还会显示形态、区域位置和身体位置的模型： 以下是物理特征，构成部分和连接方式（动脉作为循环系统的一部分如何工作）： 您还可以对比两种不同结构的更具体方面，例如，"胆囊与肝脏的功能"： 可用信息的范围并不仅限于人类...除基因外，还提供蛋白质和生物分子信息。对于蛋白质，例如血红蛋白，Wolfram|Alpha 提供了带状结构和原子结构的序列、分子量以及模型。...认知 除了前面介绍过的脑解剖结构的详细信息之外，Wolfram|Alpha 还提供有关认知任务和相关领域的大量信息，例如记忆、语言、注意力、推理和感知测试等。...化合物的杂化 杂化，或在原子中心进行原子轨道的混合，是一个很难掌握的概念。在这方面，Wolfram|Alpha 可以提供很好的帮助。...只需输入化合物的名称加上"杂化"，Wolfram | Alpha就会显示分子中每个原子的杂化、电子数和带有标记轨道的图： 同样，Wolfram|Alpha 也提供化合物中每个化学键的信息。
高质量的产品数据对于任何企业而言都是至关重要的。越来越多的企业希望获得有关产品数据标准的更多信息，例如GDSN数据同步。 什么是GDSN数据同步？...但是，GDSN并不容易扩展，因为添加新的交易伙伴需要新的手动映射。 GDSN数据同步如何工作？ 每个产品在GDSN系统中都有唯一的标识符。...GDSN数据同步可以共享哪些类型的产品属性？ 可以通过GDSN共享的产品属性包括： 类别 颜色 尺寸和重量 包装信息 某些类型的产品数据通常无法通过GDSN进行共享，包括定价和某些电子商务属性。...这意味着供应商除了需要通过GDSN共享数据之外，还需要发送电子表格，从而给买卖双方带来了额外的人工流程。 由于这些原因，除GDSN之外，许多组织还使用其他方法来满足其产品数据需求。...注：文案部分图片及内容来源于网络，版权归原创作者所有，如有侵犯到您的权益，请您联系我们进行删除，给您带来困扰，我们深感抱歉。
如果你已经知道如何在你的工作当中学习，那么下面的文章就走马观花的看看吧，这篇文章是给还在迷茫怎么去学习和成长的新人一些指点。...所有意见仅供参考，我也是根据我的所见所闻和经历来做些指导，不见得是正确的，如果大家有好的学习方法，欢迎交流。...那么如何去学习呢？学习还是得靠自己的努力。在大公司学习有一个好处就是，有现成的架构，有架构师来维护，有优秀的高级开发，可以写出漂亮的优秀的代码，这些人不都是很好的学习对象吗？...2，程序员，能单靠技术，并且最后过的很牛逼的，少之又少，因为你并不比别人聪明多少，也不比别人努力多少，技术又能牛逼到哪里去？所以，除了开发，多关心下开发之外的东西。...注：这篇文章会带有普遍性，不见得适合所有人，或者文章所描述的也不见得是对的，只是根据我的经历和所见写成的一篇文章，仅供参考。也欢迎大家交流看法。
来源： DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本文讨论了如何在多分类中使用混淆矩阵评估模型的性能。 什么是混淆矩阵？ 它显示了实际值和预测值之间的差异。...输出列中的类别，也称为目标属性。一二分类任务中包含了 2 个类也就是一个 2*2 矩阵，一般情况下介绍混淆矩阵都会以二分类为例。如果有 3 个类呢？那么将得到一个 3*3 矩阵依此类推。...FP FalsePositive(A)：它告诉实际值是负的，在我们的例子中它是 B 类和 C 类，但模型预测它是正的，即 A 类。它是除了 TP 值之外的相应列的值的相加。...它是所有非A行和列的值相加。...可以通过除 TP 值之外的相邻行来计算的。
该数据库包括1,800个灰度图像：六种不同类型的典型表面缺陷，每一类缺陷包含300个样本。对于缺陷检测任务，数据集提供了注释，指示每个图像中缺陷的类别和位置。...对于每个缺陷，黄色框是指示其位置的边框，绿色标签是类别分数。 ? 如何使用数据库： 1、如果将NEU表面缺陷数据库用于缺陷分类任务，则只需下载名为NEU-CLS的仅图像文件。...，其中包含1386张图像以及6种缺陷（缺失孔，鼠标咬伤，开路，短路，杂散，伪铜），用于检测，分类和配准任务。...数据库中有140个无缺陷图像，每种类型的织物20个，除此之外，有105幅纺织行业中常见的不同类型的织物缺陷（12种缺陷）图像。图像的大尺寸允许用户使用不同的窗口尺寸，从而增加了样本数量。...Internet上的数据库还包含所有具有缺陷的图像的分割mask，使得白色像素表示缺陷区域，其余像素为黑色。 ? ? ?
可以发现除了苹果人为干涉之外，其他几个影响热搜词的因素都是可控的，所以刷榜或是积分墙依然有存在意义，也将无法杜绝。...还好，此次大改版新增了“subtitle”字段（注：后文均用 subtitle 表示苹果规定的副标题，以区分人为设置的副标题），也就是 App Store 的「亲生副标题」。...收归了「类别」和「排行榜」的 「APP」 06.png 取消「畅销榜」 「付费榜」、「免费榜」和「类别」依次在倒数第二屏到最后一屏的位置 「付费榜」和「免费榜」默认展示前三位，可左右滑动或点右上角「查看全部...其他 除新增的 subtitle 字段之外，App Store 还新增了「宣传文本」字段，限制 170 字，可以随时更改不需要审核。...刷榜公司哭了，App Store大改版，必将颠覆iOS的游戏玩法 【业界观点】苹果App Store大改版的三大疑问 如何上热搜？
而在今天，端的种类更加的多，不仅是 PC、手机，还有智能手表、智慧大屏又或者是其他的 IoT 设备。...跨端是未来的大趋势，空间很大，机会也很多，但挑战也很多，想做好“跨端”这道，你可能也有很多问题，比如—— 跨端业务场景复杂度，如何做技术选型？ 跨端技术实现原理是什么？怎么对比他们的优劣？...在创新产品的快速启动场景下如何能同时保证效率和体验 在小程序等端容器典型场景下，如何提供更好的用户体验 Flutter 专题将给你提供完整的覆盖大部分应用场景的 Flutter 企业级解决方案输出、针对...Flutter 应用过程中的疑难杂症，提供解决方案和配套工具原理的完整思路，提供除 App 开发外新技术场景下的应用实践，帮你拓展眼界。...除此之外，还有大前端工程化提效、前端性能优化、前端质量保障、前端智能化、前端核心标准和基础技术、Serverless、移动端、端智能等专题。超多大咖，超多干货，给你收获满满的两天。
本应用指南举例说明了使用示波器分析电源噪声的各种技术， 并讨论了如何选择和评测电源噪声测量工具。...洞察电源的 “ 噪声 ” 电源中没有任何噪声是最理想的情况。如何才能实现这一目标？...除了不可避免的热过程 ( 这通常不是主要的噪声来源 ) 会产生简单的高斯噪声之外，电源上的几 乎所有噪声都来自两个源头中的一个。...当衰减器设置为除 1:1( 即示波器硬件最灵敏的量程 ) 以外的任何其他比率时，示波器的噪声将比输入连接器上的信号更大。...通过这些杂散信号的相对幅度，您可以直接分析出每个杂散信号具有多大的无用噪声功率。 改善杂散信号可见性的另一种技术是平均 FFT。
升级一个PostgreSQL集簇 本节讨论如何把你的数据库数据从一个PostgreSQL发行升级到一个更新的发行。 当前PostgreSQL版本号由主要版本号和次要版本号组成。...所有用户可见的更改都被列在发行注记（Appendix E）中，请特别注意标有 “Migration” 的小节。如果你正在跨越几个主版本升级，一定要阅读每个中间版本的发行注记。...在测试一个PostgreSQL主要升级时，考虑下列可能的改变类别： 管理 用于管理员监控和控制服务器的功能在每一个主发行中经常会改变和增加。...如果必要，编辑/usr/local/pgsql/data/pg_hba.conf文件中的权限（或等效的方法）来不允许除你之外的任何人使用数据库。关于访问控制的额外信息请见Chapter 20。...但是，要得到最好的结果，试试使用PostgreSQL 11.2 的pg_dumpall命令，因为这个版本包含了对旧版本的缺陷修复和改进。
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