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。
你可以在 BBQ 博客 中阅读更多关于 BBQ 如何将 float32 量化为单比特向量以用于存储，如何在索引速度（减少 20-30 倍的量化时间）和查询速度（快 2-5 倍）上超越传统方法如 Product...我们将看到 Elasticsearch 和 Lucene 如何针对特定的低级 SIMD 指令，如 x64 上的 AVX 的 VPOPCNTQ 和 ARM 上的 NEON 指令，加速向量比较。...Elasticsearch 和 Lucene 支持多种向量相似度指标，如点积、余弦和欧几里得距离，但我们将重点放在点积上，因为其他指标可以从点积中推导出来。...尽管我们可以在 Elasticsearch 中编写自定义的原生向量比较器，但我们更倾向于尽可能在 Java 环境中操作，以便 Lucene 也能更容易地受益。...在这篇博客中，我们探讨了如何通过硬件加速 SIMD 指令在 BBQ 中优化向量距离比较。你可以在 BBQ 博客 中阅读更多关于索引和搜索性能、准确性和召回率的内容。
更令人好奇的是，嘉宾如何在短期内熟悉 Emacs 源码并为之贡献多个 patch，相信通过嘉宾的学习、贡献经历，可以给听众打开 Emacs 源码的神秘面纱，让更多用户参与到 Emacs 的贡献中，一个多小时的分享...时间线 • 00:00:56 嘉宾自我介绍 • 00:02:20 Emacs 初相识 • 00:10:08 ELisp 学习经历 • 00:15:45 Emacs 的可发现性 Discoverability...最后有个句号，句号后两个空格 • 注释用的是 C 风格的 /* */ ，而不是 C++ 的 // • 函数名后面跟一个空格，再是括号 •读 Emacs 源码技巧 • lisp.h[12] 里面有 C 如何调用 ELisp...emacstalk.github.io/post/002/ [8] 34.3 Regular Expressions: https://www.gnu.org/software/emacs/manual/html_node/elisp
：DogLooksGood[2] Show Notes •嘉宾介绍 •姓名：石天舒 •网络 ID: doglooksgood •B站： 无知的菜狗[3] •五年 Emacs 使用时长，一年后开始学习 ELisp...•让嘉宾对 Emacs 动心的 /r/unixporn[4] •GUI vs TUI •从 Emacs 中操作 Tmux 的插件：emamux.el[5] •如何在 Emacs 中切换 C 的源文件与头文件...unixporn: https://www.reddit.com/r/unixporn/ [5] emamux.el: https://github.com/emacsorphanage/emamux [6] 如何在...-1 [15] native compilation: https://www.masteringemacs.org/article/speed-up-emacs-libjansson-native-elisp-compilation
这篇文章就来介绍 Emacs 28 中，笔者个人觉得比较实用的功能，完整列表可参考 NEWS[3] （ M-x view-emacs-news ），最后会介绍如何在 macOS 上编译。...它可以把解释执行的 elisp 代码通过 gccjit 技术直接编译成二进制代码。...与 flush-lines 命令类似，但是匹配的行会作为整体加到 kill ring 中 • 新配置 kill-transform-function 字符在添加到 kill ring 中的预处理函数 •...比如 11:00pm • 新配置 browse-url-default-handlers 根据 url 来定制不同的打开方式 • mode-line 会展示 Elisp 作用域方式 mode-line...positional 参数已经被淘汰 编译方式 看了上面那么多新功能，读者可能已经按捺不住内心的喜悦，这里就来介绍如何在 macOS 中编译 28 版本，其他操作系统方式类似。
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。
2)字节流可以处理所有类型数据，如：图片，MP3，AVI视频文件，而字符流只能处理字符数据。只要是处理纯文本数据，就要优先考虑使用字符流，除此之外都用字节流。 ?...如：InputStreamReader与OutputStreamWriter。...但是，在现在版本的Java中，只需记得关闭输出流（调用close()方法），就会自动执行输出流的flush()方法，可以保证将缓冲区中内容写入。...③对象流，有关键字Object，主要用于将目标对象保存到磁盘中或允许在网络中直接传输对象时使用（对象序列化）。...④推回输入流，有关键字PushBack，当程序调用推回输入流的unread()方法时，系统回把指定数组内容的内容推回到一个推回缓冲区中，在调用read()方法读入内容时，就先从推回缓冲区中读取，直到读完推回缓冲区中内容后才会从原输入流中读取
干活为主，不去过多折腾“花哨”的配置 •spacemacs vs doom-emacs • 新手推荐 doom-emacs，spacemacs 历史包袱有些重 • 从 prelude[4] 那里学了不少 ELisp...学一个东西要学习它解决问题的思路 • 鲶鱼效应[9] •嘉宾对学习、编程的一些思考 • Make it work, make it better, make it faster • 在做项目时，不要迷失在细枝末节中，...找到对你职业生涯最重要的部分，熟练掌握它 • 在漫长的职业生涯中跳槽时，要有一个长远的计划，朝一个方向不断前进 •如何在繁忙的工作中进行提升？...首推使用泛用性播客客户端订阅 RSS[13] 或在微信公众号 EmacsTalk[14] 中收听 2.
新发布的这期视频就仿佛大佬诱捕器，立刻引来了刚刚做完机械臂的稚晖君： 诸多同为本科生，但沉迷于板子灯的网友也涌现而出： 那么，这位年轻的开发者到底是如何在两年内肝出一枚火箭的呢？...完成后，他先进行了发动机试车实验： 实验中，他详细记录了主发动机试车数据： 然后是推力矢量控制系统： 实际试车的现场是这样的： 火箭着陆反推减速发动机则用于控制着陆减速推力大小，以及火箭俯仰...但是由于控制算法不成熟，反推回收系统工作异常，启动了紧急备用降落伞。 评论区很多人有提到：需要震动台测试电控稳定稳定性、火箭质量太轻、没有考虑到共振和高空风力等问题。
每当遇到操作指令时，它将相应的操作数从操作数栈中弹出，执行指令操作，然后将结果推回到操作数栈中。...在执行方法时，每个字节码指令将从当前帧的操作数栈中获取操作数，并在执行结束后将结果推回操作数栈。当方法执行结束时，相应的帧就会从帧栈中弹出。这种基于栈的执行引擎的优点是灵活性和简洁性。...栈帧由三个主要组成部分组成：局部变量表（Local Variable Table）：局部变量表存储了方法中定义的参数和局部变量的值。在Java字节码中，局部变量的访问基于索引的方式，索引从0开始计数。...局部变量表可以存储各种类型的变量，包括原始类型（如int、float等）和引用类型（如对象引用）。操作数栈（Operand Stack）：操作数栈用于存储方法执行过程中的中间结果。...像局部变量表一样，操作数栈中存储的也是各种类型的值。操作数栈提供了一组指令来对栈上的值进行操作，如将值压栈、弹栈、交换栈顶元素等。
下面列举常用的方法 太多不写 注意： Windows的路径分隔符使用反斜线()，而java程序中的反斜线表示转义字符，所以如果需要在Windows的路径下包括反斜线，则应该使用两条反斜线，如F:\abc...可以从/向一个特定的IO设备(如磁盘、网络)读/写数据的流，称为节点流，节点流也被称为低级流。 当使用节点流进行输入/输出时，程序直接连接到实际的数据源，和实际的输入/输出节点连接。...off开始，长度为len字节/字符的内容推回到推回缓存区里，从而允许重复读取刚刚读取的内容。...当程序调用这两个推回输入流的unread()方法时，系统将会把指定数组的内容推回到该缓冲区里，而推回输入流每次调用read()方法时总是先从推回缓冲区读取，只有完全读取了推回缓冲区的内容后，但还没有装满...当程序创建一个PushbackInputStream和PushbackReader时需要指定推回缓冲区的大小，默认为1，如果程序中推回到推回缓冲区的内容超出了推回缓冲区的大小，将会引发Pushback
自编码器是一类很重要的任务，通常是使用如 CNN 那样的深度神经网络进行构建。在本论文中，我们提出了 EncoderForest（eForest），即第一种基于树型集成方法的自编码器。...给定树型集成模型（T 棵已训练的树），前向编码过程接受输入数据并将其发送到集成方法中每棵树的根结点，一旦数据遍历（traverse）到所有树的叶结点，该过程将返回 T 维向量，每个元素 t 是树 t 中的叶结点的整数索引...现在假定在编码过程中我们已经生成了图一所示的森林。那么我们仅能知道样本 x 最终分配的叶结点（图 1 红色结点），因此我们现在希望能利用叶结点的信息重构 x。...具体来说，给定一个已训练的森林和特定数据在 R^T 中前向编码的 x_enc，后向解码将首先通过 x_enc 中的每个元素定位独立的叶结点，然后获得对应决策路径的 T 个决策规则。...随后通过计算 MCR（Maximal-Compatible Rule），我们能从 x_enc 反推回输入空间中的 x_dec，因此也就得到了重构。后向解码的伪代码如下所示： ? 4. 实验 ?
Scalar Quantization 101标量量化简介大多数嵌入模型输出的是 float32 向量值。虽然这提供了最高的精度，但对于向量中实际重要的信息来说，这是浪费的。...在给定的数据集中，嵌入向量的每个维度都不需要所有 20 亿种可能的值。尤其是在维度较高（如 386 维及以上）的向量中，这种情况更为明显。...我们已经知道如何在 float32 和 int8 值之间进行转换，那么在我们的转换中，乘法是什么样子的呢？...也就是说，误差在我们通常的向量运算（如点积）中会相互抵消。结论哇，这覆盖了很多内容。但现在你已经对量化的技术优势、背后的数学原理以及如何在考虑线性变换的情况下计算向量之间的距离有了很好的了解。...接下来看看我们如何在 Lucene 中实现这一点以及这里所面临的一些独特挑战和好处。
本期，我们将从Python的特征向量处理扩展到Java中实现类似功能。我们将讨论如何在Java中将特征向量转换为矩阵，介绍相关的库和实现方式。...通过具体的源码解析和应用案例，帮助开发者理解和应用Java中的矩阵操作。摘要本文将重点介绍如何在Java中将特征向量转换为矩阵。...我们将首先概述特征向量和矩阵的基本概念，然后深入解析Java中的矩阵操作，包括使用第三方库（如Apache Commons Math和EJML）。...构造矩阵：将特征向量按照需求排列成矩阵形式。操作与应用：对矩阵进行操作，如矩阵乘法、转置等。在Java中，我们可以使用多种库来进行这些操作，包括Apache Commons Math、EJML等。...通过对不同实现方式的分析，我们帮助开发者理解了如何在Java中进行矩阵操作。总结本文系统地介绍了在Java中实现特征向量转换为矩阵的方法。
本文还提供了一个可运行的示例 Demo 代码模块，展示了如何在实际应用中实现语义检索。引言传统的关键词检索技术主要依赖于用户输入的关键词与文档中的关键词匹配。...向量数据库的优化策略索引构建：通过构建高效的索引结构（如IVF、HNSW等），加速相似度搜索。分布式存储：利用分布式存储技术，支持大规模向量数据的存储和检索。...文档编码：将文档库中的每个文档通过BERT模型编码为向量。FAISS索引构建：使用FAISS构建索引，并将文档向量添加到索引中。查询处理：将用户查询编码为向量，并在FAISS索引中进行相似度搜索。...Q2: 向量数据库如何提升检索效率？A2: 向量数据库通过构建高效的索引结构（如IVF、HNSW等），支持快速的相似度搜索。...通过引入大模型的语义理解能力，检索系统能够更好地理解用户意图，而向量数据库则能够高效地存储和检索高维向量数据。本文还提供了一个可运行的示例代码模块，展示了如何在实际应用中实现语义检索。
嵌入（embedding）的想法来自于NLP(word2vec) 在这篇文章中，我们将讨论机器学习中的两个问题:第一个问题是关于深度学习如何在图像和文本上表现良好，并且我们如何在表格数据中使用它。...这类似于如何在Excel表中表示数据。目前，结构化数据集的黄金标准是梯度提升树模型(Chen & Guestrin, 2016)。在学术文献中，它们总是表现得最好。...让我们来看看它是如何在短句中奏效的: ‘Deep learning is deep’ 我们可以用一个向量来表示每个单词，所以“deep”这个词就变成了像是[0.20, 0.82, 0.45, 0.67]...使用嵌入的美妙之处是，在神经网络训练过程中，分配给每个类别的向量也被训练。因此，在训练过程的最后，我们会得到一个代表每一个类别的向量。...类似的产品，如烤箱、冰箱和微波炉，彼此非常接近。对于像充电器、电池和钻头这样的产品也是如此。 家得宝产品的嵌入 另一个例子是在这篇文章中提到的Rossmann销售预测任务中，德国各州的状态嵌入。
如何在本地开发，但在云中编译和运行项目？好的，第一件事情是首要的。 将桌面连接到云 Codenvy已经发布了CLI工具，该工具可以从桌面管理远程的Codenvy工作区。...简而言之，先离线处理项目，然后将更改推回到远程Codenvy工作区是可能的，反之亦然，如果是先在云中处理项目，则在本地执行更改。这使得使用Codenvy与桌面IDE非常方便。...一般工作流程可能如下所示： 拉一个项目>在本地IDE中进行更改>将更改推回到云>触发远程编译或运行 将你的桌面与云结合使用，而不是代替你的桌面。...任何语言 好吧，几乎任何可以在Linux上安装和运行的东西，都可以在Codenvy中安装和运行。Docker给了我们这个能力。...在Codenvy中构建Dockerfile与在本地构建Dockerfile没有区别——都是相同的指令，相同的规则，相同的输出。还有几个特定的Codenvy功能，如项目源注入到映像。
作为大模型的记忆体，向量数据库不仅可以帮助解决 LLM 面临的最大问题——缺乏特定领域知识和最新数据，还可以赋能相似性搜索应用，如产品推荐、以图搜图、文本语义搜索等。...此前，我们为那些想要快速体验向量数据库、没有专业运维团队支撑、安装部署环境受限的用户推出了轻量级版本的向量数据库——Milvus Lite，本文将基于此版本，为大家介绍如何在 Jupyter Notebook...Milvus 向量数据库的宏观架构 Milvus Lite 是 Milvus 的轻量级版本，拥有诸多优势，例如可以轻松将 Milvus Lite 集成到 Python 应用程序中，不需要任何其他依赖项；...如何在 Jupyter Notebook 中使用向量数据库？ 为快速上手，大家可以通过 pip 在 Jupyter Notebook 中快速安装向量数据库 Milvus Lite。...使用 default_server 中的 start() 函数来启动服务器。
2）如果是卷积层，则进行上采样 % 3）如果是下采样层，则进行下采样 % 4）采用误差传递公式对灵敏度进行反向传递 %注意事项：1）从最后一层的error倒推回来...deltas，和神经网络的BP十分相似，可以参考“UFLDL的反向传导算法”的说明 % 2）在fvd里面保存的是所有样本的特征向量（在cnnff.m函数中用特征map拉成的），所以这里需要重新换回来特征...这里的最后一层都是指输出层的前一层 fvnum = sa(1) * sa(2); %因为是将最后一层特征map拉成一条向量，所以对于一个样本来说，特征维数是这样...========================== %主要功能：计算梯度 %实现步骤： %注意事项：1）这里与Notes on Convolutional Neural Networks中不同
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