IDEA如何在DEBUG中输出耗时 一、介绍 在今天进行debug的时候，我突然想知道一段业务代码执行需要多少时间。 这也很简单，打上日志输出耗时就行了。...可是，当时的项目已经debug启动，想要输出还得改代码，还得重新启动 这就很麻烦了，有没有什么其他方法呢？...还真的有，这个IDEA中debug带的功能，我们使用下就可以进行输出耗时了，如下 二、代码 假设我们有这么一段代码，中间的睡眠，我们模拟业务的方法调用 我们只需要在前面打上断点 需要在这里输入什么代码呢...在我们发起调用后，突然发现方法中，某个变量要改动，一次还行，多次调用排查问题就会显得很麻烦。 我直接上面那样操作一下，赋值某个具体的值。这样，就不用每次进行修改赋值了。...比较常见于使用的token是这个人的，调试的时候不想改token，我直接改那个从token中拿出来的userId。 我是半月，你我一同共勉！！！
2.域宽（输出几位数）问题 1.有时会碰到以下这种要求保留几位小数的： 这就涉及C语言输出的域宽控制了，如果只对小数点后保留的位数有要求，那么只需要在打印数据指令中加上”.n“（n为你期望保留的小数位数...如想要保留两位小数打印数据指令就写”%.2f“。...，就解决了之前对不齐的尴尬状况了： 当然，可以看到，图中不满两位数的数字都是默认向右对齐，空出左边的一格的，如果我们想要输出的数字都统一向左对齐，也很简单，借用printf()函数中的”-“标记符即可...这些类型定义在stdint.h中 如："%jd","%8jx" l 和整形转换说明一起使用，表示long int或unsigned long int类型的值。...这些类型定义在stdint.h中 如："%jd","%8jx" l 和整形转换说明一起使用，表示long int或unsigned long int类型的值。
题目部分 如何在Oracle中写操作系统文件，如写日志？ 答案部分 可以利用UTL_FILE包，但是，在此之前，要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。...image.png 其它常见问题如下表所示： 问题 答案 Oracle中哪个包可以获取环境变量的值？ 可以通过DBMS_SYSTEM.GET_ENV来获取环境变量的当前生效值。...在CLIENT_INFO列中存放程序的客户端信息；MODULE列存放主程序名，如包的名称；ACTION列存放程序包中的过程名。该包不仅提供了设置这些列值的过程，还提供了返回这些列值的过程。...如何在存储过程中暂停指定时间？ DBMS_LOCK包的SLEEP过程。例如：“DBMS_LOCK.SLEEP(5);”表示暂停5秒。 DBMS_OUTPUT提示缓冲区不够，怎么增加？...如何在Oracle中写操作系统文件，如写日志？ 可以利用UTL_FILE包，但是，在此之前，要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。
最近接手一个小项目，要求使用谷歌的aapt.exe获取apk软件包中的信息。依稀记得去年年中时，有个同事也问过我如何获取被调用进程的输出结果，当时还研究了一番，只是没有做整理。...这个问题，从微软以为为我们考虑过了，我们可以从一个API中可以找到一些端倪——CreateProcess。...这个API的参数非常多，我想我们工程中对CreateProcess的调用可能就关注于程序路径（lpApplicationName），或者命令行（lpCommandLine）。...设置标准输出和标准错误输出句柄 si.hStdError = hWrite; // 把创建进程的标准错误输出重定向到管道输入 si.hStdOutput = hWrite...我们使用STARTF_USESTDHANDLES的原因是：我们使用了标准输出和标准错误输出句柄。
简介我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大，他的输入和输出基本上都是文本格式的，文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好，但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。...@abstractmethod 装饰器标记了 parse 方法，说明它是一个抽象方法，必须在子类中实现。...具体对应我们应用中的什么场景呢？接下来我们将会一一道来。List parserListOutputParser的作用就是把LLM的输出转成一个list。...然后在parse方法中对这个LLM的输出进行格式化，最后返回datetime。...总结虽然langchain中的有些parser我们可以自行借助python语言的各种工具来实现。
简介 我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大，他的输入和输出基本上都是文本格式的，文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好，但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。...@abstractmethod 装饰器标记了 parse 方法，说明它是一个抽象方法，必须在子类中实现。...具体对应我们应用中的什么场景呢？ 接下来我们将会一一道来。 List parser ListOutputParser的作用就是把LLM的输出转成一个list。...然后在parse方法中对这个LLM的输出进行格式化，最后返回datetime。...总结 虽然langchain中的有些parser我们可以自行借助python语言的各种工具来实现。
appender FILE定义为org.apache.log4j.FileAppender，并且把内容写到log.out文件中。...layout格式定义为%m%n，意思是每条信息都会跟随一个换行符 在java程序中使用log4j 下面的java类中简单的进行了初始化、使用、log4j日志输出等工作： import org.apache.log4j.Logger...然后按照下面的步骤： 创建log4j.properties 创建log4jExample.java并且编译它 执行log4jExample二进制文件 你可以在/usr/home/log4j/log.out文件中，
在一篇在控制台窗口中监听前台窗口的博客中，我在控制台里以表格的形式输出了每一个前台窗口的信息。在控制台里编写一个字符表格其实并不难，毕竟 ASCII 中就已经提供了制表符。...开源 这个类库我已经开源到我的 GitHub 仓库中，并可直接以 NuGet 形式引用。...关于表格输出类的完整使用示例，可参考我监听前台窗口的博客，或直接查看我的 GitHub 仓库中的示例代码。...如何在控制台程序中监听 Windows 前台窗口的变化 - walterlv Walterlv.Packages/src/Utils/Walterlv.Console 参考资料 D 的个人博客 本文会经常更新...欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名 吕毅 （包含链接： https://blog.walterlv.com ），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。
如下语法所示：xmllint --format XML_FILE比如，作为演示，我们使用 email.xml：xmllint --format email.xml图片格式化输出，默认缩进两个空格。...图片另外，它还提供了一些其他的选项，如下：-n 不添加空格，结果类似于文本向左对齐；-t 使用 tab 键输出以提高可读性；-o 省略 xml 生命，除了在文件的顶部添加 \输出 xml 文件：xml fo -s 6 email.xml图片方法3：使用 xml_pp 命令这个方法不是很灵活，因为 xml_pp 是 Perl 的一个模块...它不会输出内容，但是会直接修改源文件。它在使用之前，同样需要手动安装。...如果你使用的是基于 Debian 的系统，可使用如下命令：sudo apt install xml-twig-tools比如，我们使用 record 模式来格式化输出 email.xml：图片这里，-i
除了作者的定量评估之外，作者还通过使用GradCAM算法比较ViT和ReViT模型学习的特征图，从视觉上展示了ReViT如何在学习的表征中集成低层次特征，如图1所示。...最后，将每个头的输出连接起来以获得最终的注意力输出。...因此，输出保留了更多样化的特征。在[32]中可以找到支持这一现象的实证证据。 受到这些发现的启发，本研究提出了一种解决此问题的新方法。...选择这些数据集进行平移不变性测试是因为它们的高质量有助于在应用如尺度缩小等平移变换后保留重要信息。...如方程式(10)所示，这种差异表明，在ReViT的背景下，先前的注意力具有实质上的更大重要性。 此外，表2提供了与现有最先进技术的更广泛比较，表明带有残差注意力的模型甚至与最佳模型相比表现更佳。
然而，考虑到变量也是一个数学术语（例如在方程式 x +2 = 3 中的 x），为了避免概念上的混淆，本书只在数学方程式和表达式语境中使用变量这个术语。 ...同样，当你输入一个分数如 3/4 时，Python 不能将其转换为等价的浮点数或整数，再次引发 ValueError 异常： >>> a = float(input())3/4Traceback (most...(3, 4) 尝试输入一个分数，如 3/0： >>> a = Fraction(input('Enter a fraction: '))Enter a fraction: 3/0Traceback (...，Python 将输出分数无效（Invalid fraction）的信息。 ...程序如下所示： 5.4 求二次方程的根 假设有一个方程式，如 x + 500−79 = 10，你需要求得未知变量 x 的值，你会怎么做？
因为方程式也是解决问题的一系列步骤。 我们先从一些简单符号说起，然后再建立一些方程式。 数学就是事物转变的过程。既有输入也有输出。我们将某些东西插入到方程变量中，而后循环访问步骤并获得输出。...R＝所有实数（实数几乎无所不在，包括整数、分数、超越数如 Pi (π)(3.14159265...)，但是不包括虚数（无解方程的虚构数字）以及无穷大。...无论是大的集合还是小的子集，都可以包含在更大的集合中，如： ? 这种情况下，我们会说 Z（整数）是 R（实数）的子集。 我们可以这样写： A 是（包含在）B 中的一个子集： ?...方程式的疯狂 当我们用线性代数进行转换时，集合会很有意思。你已经知道大部分的代数符号了，如“+”代表加法，“－”代表减法。 我们来看两个新的符号和一个方程。首先，符号是： ? 总和是什么？...我们来看一个操作中的视觉表征。 ? 现在我们将这些数字插入到公式中： ? 这是输出矩阵中下一个数字的另一个例子。 ? ? 做完所有的数学后，这就是最后的矩阵： ?
猫头虎 分享：如何在服务器中Ping特定的端口号？ 网络调试的实用技巧，学会这些工具，你将成为运维与开发中的“Ping”王！...在日常开发和运维中，我们经常需要检查目标主机上的某个端口是否开启，并确定网络连通性。...用法示例： 单端口测试（以 example.com:80 为例）： nmap -p 80 example.com 输出结果： PORT STATE SERVICE 80/tcp open http
动态规划该有的特点继续保留，另外增添了一些概率期望的神秘色彩。...当掷三个骰子的点数分别为a,b,c的时候，分数清零，否则分数加上三个骰子的点数和，当分数>n的时候结束。求需要掷骰子的次数的期望。...首先总体感悟一下可以知道状态有两类转移途径，分别是加分数和清空分数。还是像以前一样，我们定义f[i]表示当前分数为i的时候，到达大于等于n分数的状态的期望次数。...首先，由于我们已知三个骰子可能的点数，那么我们可以算出所有可能分数的概率，即用p[i]表示三个骰子加起来分数为i的概率。 上文的处理使得DP方程式很容易写出来： ?...输出x到y所行走的期望距离，如果无法到达输出'Impossible !'(T<=20,0<N,M<=100,0<=X,Y<100).
▌数学表达 接下来，让我们把内部知识的概念添加到方程式中，我们可以将其视为神经网络长久以来保存下的记忆或者信息。...总结来说，普通的RNN只利用一个方程式来更新它的隐状态/记忆： 而 LSTM 则会利用数个方程式： 其中的每个记忆/注意子机制只是它自己的一个迷你大脑： （注意：我使用的术语和变量名称与常规文章中的用法不同...它与普通RNN中的隐状态类似 记忆向量remembert通常被称为记忆门（尽管记忆门中的1仍表示保留记忆，0仍表示忘记），表示为ft。...令人惊奇的是我们并未在LSTM方程式中明确规定输入（保存）、遗忘（记忆）和输出（注意）门的工作方式。神经网络自己学会了最好的工作方式。 ▌延伸 让我们重新概括一下如何独自认识LSTM。...LSTM 网络，那本文绝对值得一看 如何在时序预测问题中在训练期间更新LSTM网络 如何在时间序列预测中使用LSTM网络中的时间步长 如何用 Keras 调试LSTM超参数解决时间序列预测问题
它允许并行处理并捕获长期依赖性，例如CNN，还允许输出依赖序列中令牌的顺序，例如RNN。 因此，首先，QRNN体系结构具有2个组件，分别对应于CNN中的卷积（红色）和池化（蓝色）组件。...为了更好理解，请参考下图： 接下来，我们基于池化功能（将在下一节中讨论）使用额外的内核库，以获取类似于LSTM的门控向量： 这里，*是卷积运算；Z是上面讨论的输出（称为“输入门”输出）；F是使用额外的内核库...因此，如果我们使用kernel_size = 2，我们将得到类似LSTM的方程式： 池化组件 通常，合并是一种无参数的函数，可捕获卷积特征中的重要特征。对于图像，通常使用最大池化和平均池化。...将Softmax替代s，并使用该分数获得形状（t，hidden_dim）的注意总和k_t。然后，将k_t与c_t一起使用，以获取解码器的门控最后一层隐藏状态。...我们看到了它如何在基于卷积的模型中增加递归，从而加快了序列建模的速度。QRNN的速度和性能也许真的可以替代Transformer。 编辑：王菁 校对：林亦霖
对于复杂系统（如天气，经济等等），即使是最小的扰动也能触发一连串事件，导致极为不同的后果。 我们生活在不确定的阴影之下，无法确定这些系统的状态以预测它们将如何发展。...这个方程式的演进解决方案就像一个火焰锋面，在可燃介质中闪烁前行。...Ott的研究生、论文的一作Jaideep Pathak说，这个方程式还描述了等离子体中的漂移波和其他现象，可以作为“研究湍流和时空混沌的测试平台”。 论文作者们 机器学习的优势何在？...为了得到正确的权重，这个算法简单地将每组输出，或者说五点中的每一点的预测火焰高度，与下一组输入或实际火焰高度进行比较，每次增加或减少各种信号的权重，只要可以使它们的组合给出五个输出的正确值。...在《混沌》杂志即将发表的新研究中，他们展示了如何通过混合数据驱动的机器学习方法和传统的基于模型的预测，改进对像Kuramoto-Sivashinsky方程式这样的混沌系统的预测。
此信息可用于通过方程式2中所示的公式来直接确定所需的视场角，其中，WD是从镜头端开始的工作距离，AFOV是视场角。...或者，如果已经选定传感器，则可以直接通过视场和工作距离确定焦距，方法是将方程式1代入方程式2（如方程式3所示）。...尽管使用远心或其他固定放大倍率镜头时，会因不允许通过改变工作距离来获得不同的视场而受到更大的约束，但针对它们的计算非常直接，如方程式4所示。...(如方程式6所示)。...注意： 为了方便，视场讨论中一般使用水平视场，但必需考虑传感器的宽高比(传感器宽度与高度之比)，以确保整个物体适合图像(方程式7），其中，宽高比作为分数使用（例如，4:3=4/3）。
尽管数据驱动（如逆向合成模型）逐渐成为有机合成中的成熟技术，但将拟定的合成路线转换为实验过程仍是该领域的难题。...如大规模采用通用化自动合成平台需要借助激活程序来为独特的化学反应创建特定的执行步骤，即从人工智能模型提出的化学方程式开始，确保在实验室条件下中反应所需的一系列步骤能够成功执行。...而且，预测任务开始阶段不区分输入的化学方程式中的反应物和试剂，化学方程式只由一组反应前体(反应物+试剂)和一组产物分子组成（图2）。...Transformer采用encoder-decoder的架构，然后将预测步骤任务表述为从Smiles到操作顺序的转换，然后通过最小化输出字符的分类交叉熵损失值进行训练。...模型评估 模型的评价指标为以下6种：有效性（衡量预测的操作顺序句法的正确性）、BLEU分数（衡量两个SMILES之间的相似度）、100%准确率（所有操作顺序在基准顺序和预测中(包括相关特性)相同的顺序的占比
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