如何随机删除这些绿点？ - 腾讯云开发者社区

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如何修复iPhone绿屏问题？尝试这些解决方案

iPhone绿屏.jpg 在这篇文章，我们将帮助你了解iPhone出现绿屏的原因，以及解决此问题并使你的iPhone恢复正常的方法。...iPhone出现绿屏的原因造成iPhone绿屏问题的原因可能有多种。常见的原因包括屏幕老化、显示设置不当、iOS系统错误、OLED/LED屏幕或驱动损坏等等。...如何修复iPhone绿屏问题上面我们介绍了iPhone出现绿屏的原因。那么当你的iPhone出现绿屏的时候，应该如何修复呢？...进入设置 - 显示与亮度 - 调整显示亮度，向左或向右拖动滑块跳转设备的亮度并查看是否改善了绿屏问题。...download-firmware.jpg 第3步：固件下载完成后，点击“立即修复”开始修复iPhone绿屏问题。

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如何随机选择vcf文件中的变异位点

有时候就想把这个vcf文件缩小，随机选择一部分。查了一下，没有找到现成的工具或者脚本。尝试自己写脚本，没有思路。...这个函数随机生成一个小于1的数，如果我们想要随机取vcf文件中的10%，就设置random.random()随机数种子 random.seed(123)。...运行 python randomSelectRowsFromVCF.py tiny.vcf tiny.out.vcf 1 123 四个位置参数分别是输入文件输出文件随机选取的比例（0-100）...随机数种子欢迎大家关注我的公众号小明的数据分析笔记本小明的数据分析笔记本公众号主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、群体遗传学文献阅读笔记

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欺诈、骗单、玩消失，如何用大数据解决银行这些痛点？

了解金融技术　　银行只需要采取一些金融技术的思维，尝试这些简单而实用的技巧，在短期内就会获得重大的改变。　　利用推荐引擎相关的数据 – 可以采取针对少部分人进行试验的方法进行。...更关注交易及行为数据 – 交易数据更能帮助银行了解客户流失前发生过哪些事情，它能揭示出银行产品组合间相互的网络关系，客户对客户、客户对商户、公司对公司、产品对产品……了解这些以后银行下一步能做什么呢?...利用事件数据发现造成问题的流程，再为客户们解决这些问题流程。呼叫中心记录也是一个隐藏的数据洞察来源。...要分析这些呼叫记录的语义、发现重复出现的问题并不复杂，银行可以从这些投诉记录中获取新产品开发的灵感，只要他们想这么做的话。　　...改善移动端体验 – 很多银行都有自己的移动端APP但这些应用的功能通常都集中局限于辅助交易、转账和账户管理上面。

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国标GB28181协议平台EasyGBS被国外IP攻击后如何快速删除这些垃圾设备？

今天我们就来分享一下，EasyGBS被国外IP攻击后，如何删除这些垃圾设备？有些用户在使用EasyGBS平台时，因为是在公网，有时候会被网络攻击，出现一些垃圾数据（如图）。...遇到这种情况，需要在数据库里进行删除。首先，先将easygbs.db在数据库工具里打开，如图：然后，先在t_devices表里按照接入的IP进行筛选。...然后，将这些数据delete掉后保存，接着再将t_channel表里的这些垃圾数据删除。再将删除垃圾数据后的easygbs.db替换老的数据库，接着重启下EasyGBS服务就可以了。

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Android老司机教你如何快速突击大厂面试，快恶补这些知识点，成功必看！

快来恶补这些知识点！...2、进行系统梳理知识，提升储备客户端开发的知识点就那么多，面试问来问去还是那么点东西。所以面试没有其他的诀窍，只看你对这些知识点准备的充分程度。so，出去面试时先看看自己复习到了哪个阶段就好。...底层图片处理+音视频开发微信小程序：小程序介绍+UI开发+API操作+微信对接 Hybrid 开发与Flutter：Html5项目实战+Flutter进阶知识梳理完之后，就需要进行查漏补缺，所以针对这些知识点...，我手头上也准备了不少的电子书和笔记，这些笔记将各个知识点进行了完美的总结。...一些话：面试真的是有够烦的，因为题目是随机的，而知识是无穷的。直到被很多答案都是没有标准的。就好像上面提到的 MV* ，也许到现在上面的理解依旧有问题，但是我觉得架构是死的，而最合适的才是最好的。

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ReSharper 在 C 盘占用了太多空间了，本文告诉你如何安全地删除或转移这些文件

本文将告诉你如何安全地删除这些文件来释放你的 C 盘空间，然后在 ReSharper 中设置其他的缓存目录。...我之前写过一篇文章介绍如何使用它：找回你 C 盘丢失的空间（SpaceSniffer）当你是 ReSharper 的重度用户的时候，你很有可能会看到如下的场景： image.png 是的，JetBrains...好的，吐槽就到这里，我们进入正题——删除这些文件。删除 ReSharper 的缓存目录注意：只有 Transient 文件夹是可以删除的！...image.png 删除掉这个文件夹不影响 ReSharper 及其他 JetBrains 全家桶的正常运行。...而实际上 ReSharper 在你的电脑上积攒久了是众多缓存文件一起占用的太多空间，只删除最近正在使用的这个项目其实根本释放不了多少空间的。

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Python基础（十）：列表的详细讲解

思考：如果⼀个班级100位学⽣，每个⼈的姓名都要存储，应该如何书写程序？声明100个变量吗？答：列表即可，列表⼀次性可以存储多个数据。...三、列表的常用操作列表的作⽤是⼀次性存储多个数据，程序员可以对这些数据进行的操作有：增、删、改、查。...)pop()：删除指定下标的数据（默认为最后⼀个），并返回该数据。...name_list = [['⼩明', '⼩红', '⼩绿'], ['Tom', 'Lily', 'Rose'], ['张三', '李四','王五']] 思考：如何查找到数据"李四"？...name_list[2])# 第⼆步：从李四所在的列表⾥⾯，再按下标找到数据李四print(name_list[2][1])练习：综合应用——随机分配办公室需求：有三个办公室，8位⽼师，8位⽼师随机分配到

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智能主题检测与无监督机器学习：识别颜色教程

来考虑颜色是如何聚集在一起的。这样，我们可以在图上画出颜色，用各自的红色、绿色和蓝色的值将它们组合在一起，并了解这些颜色是如何自然地形成一层的。...请注意，蓝色的点在图的底部是如何下降的，中间是绿色和黄色，红色是指向顶部的点。让我们看看如何根据颜色对每个点进行分类和标注来应用无监督的机器学习算法。...我们可以将K-Means聚类算法应用到颜色点上，根据它们各自的红、绿、蓝颜色来组合它们。K-Means算法首先在数据中设置随机的中心点。然后将最接近每个中心的所有点集中到一个单独的集群中。...我们将x轴沿着一条直线来绘制每个点，并将其指定的集群用于y轴。 ? 这个图表显示了被分配的集群分组的颜色，每个集群都表示在y轴上。更明显的展示了这些颜色是如何根据红、绿、蓝的颜色来聚类的。...这些随机生成的颜色(红、绿、蓝)分别被分配到红、绿、蓝两组。结语聚类颜色是一种简洁的的方法，可以直观地理解人工智能中无监督的机器学习是如何工作的。

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列表

思考：如果一个班级100位学生，每个人的姓名都要存储，应该如何书写程序？声明100个变量吗？答：列表即可，列表一次性可以存储多个数据。...三、列表的常用操作列表的作用是一次性存储多个数据，程序员可以对这些数据进行的操作有：增、删、改、查。...注意点如果append()追加的数据是一个序列，则追加整个序列到列表 name_list = ['Tom', 'Lily', 'Rose'] name_list.append(['xiaoming'...name_list = [['小明', '小红', '小绿'], ['Tom', 'Lily', 'Rose'], ['张三', '李四', '王五']] 思考：如何查找到数据"李四"？...需求：有三个办公室，8位老师，8位老师随机分配到3个办公室 # 需求：8位老师，3个办公室，将8位老师随机分配到3个办公室 """ 步骤： 1.

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决策树：什么是基尼系数（“杂质增益指数系数”辨析）「建议收藏」

假设我们有以下数据点: 现在，我们的分支里有5个蓝点和5个绿点。...如果我们在x=2处进行划分: 这很明显是个完美划分，因为它把数据集分成了两个分支：左分支全是蓝点右分支全是绿点但如果我们在x=1.5处进行划分呢?...这个划分把数据集分成了两个分支：左分支，4个蓝点右分支，1个蓝点+5个绿点很明显，这种划分更糟糕，但我们如何量化呢? 解决方法就是基尼杂质系数。...如果随机选择一个数据点并随机给它分类，我们错误分类数据点的概率是多少?...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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1行代码生成随机迷宫，这个概率编程语言登GitHub热榜，作者曾开发著名WFC算法

Keras的作者也对这个概率编程语言挺感兴趣：来看看它的原理究竟是什么、又是如何随机生成各种迷宫的。...那么，我们究竟要怎么利用这些规则，来生成一个随机（迷宫、电路图等）模型呢？...这样的随机迷宫，MarkovJunior随手就能做出一大把，只需要基于两个规则：第一个规则，将“红-黑-黑”色块随机重写为“绿-绿-红”色块。...第二个规则，在第一个规则被“卡住”，也就是没有符合条件的可选项时，自动执行将“红-绿-绿”色块随机重写为“白-白-红”色块。...点这里关注我，记得标星哦～一键三连「分享」、「点赞」和「在看」科技前沿进展日日相见~

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Canvas 性能优化：脏矩形渲染

画布该如何更新？这里我们假设这么一个场景，画布上绘制了随机位置大量的绿球，然后顶层再绘制一个红球。现在我们希望红球跟着光标进行移动，底层的绿球保存不动，该怎么做更新？...这里为了聚焦于更新，所以去掉了这些无关紧要的点。 OK，回到正题，思考一下怎么做更新？一种容易想到的方案是全量更新，在鼠标移动的时候，将所有的球重新绘制一遍。...这里还有个优化点，就是减少遍历的图形数量，可以使用四叉树碰撞检测来做优化，具体读者可以自行网上搜索，晚点我会写一篇文章进行讲解。...然后说说其中涉及的一些简单的算法，这些算法可以在我的 github 项目中找到： https://github.com/F-star/graphics-algorithm TypeScript 类型：...用于生成大量随机绿球。

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可视化理解 Binary Cross-Entropy

▲ 图0：特征现在，让我们为点分配一些颜色：红色和绿色。这些是我们的标签。 ? ▲ 图1：数据因此，我们的分类问题非常简单：给定特征x，我们需要预测其标签：红或绿。...在此设置中，绿点属于正类（是，它们是绿色），而红点属于负类（否，它们不是绿色）。如果我们拟合模型来执行此分类，它将预测每个点是绿色的概率。假定我们了解点的颜色，我们如何评估预测概率的好坏？...让我们取概率的（负）log -这些是每个点相应的损失。最后，我们计算所有这些损失的平均值。 ? ▲ 图10：最后，损失！瞧！我们已经成功地计算了这个玩具示例的二值交叉熵/对数损失。...y代表我们点的类别（我们有3个红点和7个绿点），这是它的分布，我们称其为q(y)，如下所示： ?...毕竟，毫无疑问，点的颜色：它总是绿色！因此，熵为零！另一方面，如果我们确切知道该点的一半是绿色和另一半是红色？那是最坏的情况，对吧？我们绝对不可能猜到一个点的颜色：它是完全随机的！

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漫画告诉你什么是DDoS攻击？

根据《2015 H1绿盟科技DDoS威胁报告》指出，如今大流量网络攻击正逐渐呈现增长趋势，前不久锤子科技的发布会以及9月12日苹果官网宕机的案例就印证了这一点。那什么是DDoS攻击？...如何才能抵御DDoS攻击呢？本文作者通过一系列漫画图片为大家做了生动演示。伤感的发布会 2015年8月25日晚，锤子手机可谓迎来了有史以来最伤感的发布会。...这些大流量的DDoS攻击行为，也印证了《2015 H1绿盟科技DDoS威胁报告》中的观点：大流量攻击呈现增长趋势。 ? 那到底DDoS是个啥玩意？ ?...具体来说，就是利用某种抗DDoS攻击的工具来精准识别这些非法流量，比如绿盟科技的ADS。 ? 这个工具是如何实现精准识别非法流量的？...4、用户行为模式分析：真是的数据是随机访问的，这就好比顾客进店后的行为是随机的，或看看商品，或询询价，或来回比对，或和店员攀谈，而非法流量会大规模地，步调一致地去访问某一个点，这样一来，也是会被ADS识别

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【风险预警】Satan变种勒索病毒预警及技术分析

在Tomcat配置文件中，删除类似如下的配置项，即可禁用Web端登录： ? 3 临时防护建议定期对重要数据进行备份。检查crontab和rc.local文件，删除该病毒相关的启动信息。...检查/etc/rc6.d/S20loop文件指向的位置，删除该目录下相关的样本程序文件，包括.loop，.conn32/64，.cry32/64，最后删除/etc/rc6.d/S20loop文件。...样本运行后会生成随机字符串，然后取前32字节作为密钥，使用AES_ECB算法，每次读取16字节对文件进行加密： ?...根据绿盟科技安全研究团队的研究结果，该勒索软件依赖于AES算法对文件进行加密，然而通过分析样本代码可以看出，样本内存在较严重的内存空间浪费和野指针问题，这一点在该家族的windows版本中尤为突出，成为该勒索软件的致命缺点...样本首先申请一段空间用于保存生成的随机字符串： ? 然后取前32位作为真正的密钥： ? 使用此密钥作为参数编写AES_ECB算法，每次取16字节对加密文件进行解密即可将加密文件还原： ?

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1行代码生成随机迷宫，这个概率编程语言登GitHub热榜，作者曾开发著名WFC算法

Keras的作者也对这个概率编程语言挺感兴趣：来看看它的原理究竟是什么、又是如何随机生成各种迷宫的。...那么，我们究竟要怎么利用这些规则，来生成一个随机（迷宫、电路图等）模型呢？...这样的随机迷宫，MarkovJunior随手就能做出一大把，只需要基于两个规则：第一个规则，将“红-黑-黑”色块随机重写为“绿-绿-红”色块。...第二个规则，在第一个规则被“卡住”，也就是没有符合条件的可选项时，自动执行将“红-绿-绿”色块随机重写为“白-白-红”色块。...之间的随机位置生成一批“楼梯”：嗯，连电路图都能画…… 据作者介绍，只要灵活运用这些规则，就能用MarkovJunior随机生成各种各样的建筑和图画。

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机器人如何使用 RRT 进行路径规划？

机器人需要知道如何在环境中定位自己，或者找到自己的位置，即时绘制环境地图，避开随时可能出现的障碍物，控制自己的电动机以改变速度或方向，制定解决任务的计划等等。 ?...展望未来，我打算写一些简洁明了的文章，稍微粗糙一点，随意一点。为什么？...满足这些条件的路径规划算法，最流行之一是快速探索随机树(RRT)。一图胜千言，请看下面的图表。假定有一个简单的地图，没有任何障碍物，机器人必须从一个起始位置(红点)到达一个目标位置(绿点)。...即地图上的绿点。迭代次数: RRT 执行的迭代次数。让我们过一遍 RRT 的每个步骤。首先，初始化一棵空树。接下来，我们将表示起始位置的根节点插入到树中。...最后，我们重复这些步骤，直到达到迭代次数或到达目标，先到为止。 1. 采样，从地图的无障碍区域采样一个随机位置。 2. 创建与随机位置相关联的节点。 3.

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蚂蚁集团联手上海财经大学：揭开AI大模型在金融领域的神秘面纱读书笔记 - VII

PII（个人身份信息）清除是针对个人身份信息泄露的一种数据治理方法，用于从文本中删除个人身份信息，可能包括姓名、地址、电话号码、身份证号码等可用于识别特定个人的敏感数据。关于删除某些信息的权衡。...“遗忘”算法，如何起作用目的就是减少隐私泄露概率，几种遗忘方式： 1.所有事物一视同仁的按相同的规律进行遗忘； 2.偶尔或随机出现的事物因此会随时间而逐渐淡忘； 3.而具有相对稳定周期重复再现的事物...这里的一阶和二阶都是针对 Loss Function 的求导，不同情况下同一个点，即 realistic Z，以及 ideal Z_。...这些信息怎么遗忘呢？...（2023），如何实现机器学习模型的敏感数据遗忘？

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Stata中的治疗效果：RA：回归调整、 IPW：逆概率加权、 IPWRA、 AIPW|附代码数据

红点表示怀孕期间吸烟的母亲，而绿点表示未怀孕的母亲。母亲自己选择是否吸烟，这使分析变得复杂。我们不能通过比较吸烟和不吸烟的母亲的平均出生体重来估计吸烟对出生体重的影响。为什么不？再看一下我们的图表。...在这些数据中，年龄较大的母亲也更有可能吸烟。因此，母亲的年龄与治疗状况和结局有关。那么我们应该如何进行呢？...---- R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标 01 02 03 04 RA：回归调整估计量 RA估计量对结果进行建模，以说明非随机治疗分配。...我们可以构建对这些未观察到的潜在结果的度量，我们的数据可能看起来像这样：在图2中，使用实心点显示观察到的数据，而使用空心点显示未观察到的潜在结果。空心的红点代表吸烟者不吸烟的潜在后果。...在图3中，我们为不吸烟者提供了一条回归线（绿线），为吸烟者提供了一条单独的回归线（红线）。让我们了解这两行的含义：图4左侧标记为“已观察 ”的绿点是对不吸烟的母亲的观察。

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概率论整理随机事件的基本概念

虽然在十字路口会遇到什么颜色的灯，我们不知道，但是所有的结果，我们是可以预见的(红、绿、黄)，这又表现出了一定的确定性，而且这种实验，我们是可以重复的。...而一男一女牵手后在一起的时间也是一个随机现象，他们可能马上就分手，也有可能一生一世。随机事件及样本空间随机试验的所有可能结果组成的集合称为样本空间。记为E，集合的每个元素称为一个样本点。...样本点可以是有限个或无穷多个，可以是离散值或连续值。样本空间子集成为随机事件，简称事件(事件本质就是集合)。几种特殊的子集：一个元素组成的集合，称为基本事件。...则在十字路口遇到红绿灯的颜色的样本空间E1=[红,绿,黄]，而其中的元素即为各个样本点e1=红、e2=绿、e3=黄。一男一女牵手后在一起的时间的样本空间E2=[0,+∞)，但它的样本点是不可罗列的。...所以红绿灯事件的样本点是离散的，有3个样本点；而牵手后在一起的时间是连续的，它的样本点是无穷的。

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如何修复iPhone绿屏问题？尝试这些解决方案

如何随机选择vcf文件中的变异位点

欺诈、骗单、玩消失，如何用大数据解决银行这些痛点？

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