Create database Soft--建立数据库，路径在SQL Server安装路径/data文件夹下 --格式： /*create database 库名 [on[Primary] [...修改库名 alter database MyDBDB modify name=MYNewDB --表管理:创建、修改、删除;DDL:Create Alter Drop use myDB--1.使用自己的数据库...--删除表drop table 表名 drop table 转换后的表 --数据的完整性:实体完整性约束:主键约束、唯一约束、标识列,针对行，来保证每行实体的有意义....--查询 select * from Test --向表中添加约束，检查约束，针对性别(男，女) alter table Test with noCheck--对表中老的数据，不检查...(Name,Weight) values('井大门',300) --作业：将前面我们建立的属相设定为规则，绑定到属相列 --自定义类型身高，建立一个表的列类型为身高 --*************
戳小程序查看Science完整视频“以最搞笑的方式观看AI守门员的心理状态”： 视频中，“小红人”和“小蓝人”看似是“癫痫发作”，其实是在展示一个人工智能（红色）以一种意想不到的方式战胜另一个人工智能（...这是发表在NeurIPS（Neural Information Processing Systems）2019 上的一项研究。这项研究是在模拟运动中进行的：足球、相扑及某人阻止跑步者越线的游戏。...但这正好也是黑客用来“愚弄”人工智能的“惯用伎俩”，他们可以利用这些系统进行“对抗性攻击”，比如通过精巧地修改图像就可以“愚弄”人工智能，一个带有几张贴纸的停车标志可能会被人工智能系统视为限速标志（这肯定会让自动驾驶汽车公司在微风中瑟瑟发抖...利用难以察觉的元素，对抗性攻击欺骗图像识别算法，使其将3D打印乌龟认作步枪 在下面这张图中，用机器学习模型识别最左侧的图像，可以正确识别出来这是一只熊猫。...但是在图像中增加了中间所示的噪声之后得到的右侧图像，竟然被模型识别成一只长臂猿（而且置信度还非常高）！
使用该模型生成的结果非常有意思，比如 “举起双臂的瘦削忍者” ，“坐着的超重的相扑选手”等等。...# 生成结果 输入文字：举起双臂的瘦削忍者 输入文字：坐着的超重的相扑选手 输入文字：一个很瘦的将军，正在吃汉堡包。 输入文字：一个身材高大的 姚明正在投篮。...我们可以体验，在 colab 中即可生成数字人运动模型。...colab 数字人生成渲染结果 项目网站中展示了丰富的人物3D模型加载库，创作者可以运用生成的数字人3D模型尝试多种应用可能～ 该项目展示的选择加载的模型库 选择生成模型下载 FBX 格式后即可导入...blender、Unity中 或上传至 Mixamo（拥有丰富的运动库） 中进行创作。
GitHub 项目地址：https://github.com/openai/multiagent-competition 我们发现自我对抗（self-play）可以在没有具体预先设计这些技能的环境中，让模拟...在我们的 Dota2 项目中，也发现了类似的现象，我们通过自我对抗创造了在电子竞技中可以打败顶尖人类玩家的强化学习智能体。 迁移学习 ?...在案例中，我们先实现了智能体在相扑任务中的自我对抗训练，然后令其完成受风力干扰的站立任务。...智能体在使用经典强化学习训练行走任务后，迁移到风中站稳的任务 过拟合 我们的智能体使用合作学习策略（co-learning policies）会出现过拟合情况。...我们通过将每个智能体与不同的几个而不是一个对手进行训练以解决这种过拟合现象，这些可能的对手来自于在早期训练过程中并行训练策略的集成。
为了弄清楚在这些目标和竞赛的压力面前，机器人会作出如何复杂的行动，我们不妨分析一下机器人的“摔角相扑”比赛吧。...机器人一开始的时候可以使用这些奖励在比赛场地内作出一些动作和反应，但是我们会在训练中把奖励悄悄地清零。这样一来，在接下来的训练迭代中，机器人才会为了得到更多的奖励，自觉地对自己的动作和技能进行优化。...通过成千上万次的迭代优化，我们能够开发出更好的机器人，进而可以创造出功能强大的AI系统，该系统能够自我引导，并完成性能自我优化。在Dota2项目中我们也能发现类似的自我优化现象。...在Dota2项目中，“自我对局”训练让我们成功创造出了一个能够在电子竞技的solo版本中击败顶级人类玩家的强化学习机器人。...在一个案例中，我们给那些经过了“摔角相扑”训练的机器人设置了一个任务，让它们在强风中始终保持站立。
Aitrainee | 公众号：AI进修生 LangChain是一个热门的LLM开源项目，它可以更容易地将大语言模型的功能与应用程序的逻辑结合起来。...LangFlow允许您探索不同的大语言模型、prompt参数、链配置和代理行为，并跟踪代理的思维过程。您还可以将流导出为JSON文件，以便与LangChain一起使用。...通过编辑提示参数、将组件分组到单个高级组件中以及构建您自己的自定义组件来进行探索。 完成后，您可以将流程导出为 JSON 文件。...这些可以在您的操作系统中导出，或者添加到 .env 文件中，并使用 --env-file 选项加载。 项目中包含了一个名为 .env.example 的示例 .env 文件。...将此文件复制到名为 .env 的新文件中，并将示例值替换为您的实际设置。如果您同时在操作系统和 .env 文件中设置值，则 .env 设置将优先。
如何设置 Git 工作流取决于你正在开发的项目、团队的发布计划、团队的规模等等！ 在本文中，我们将向你介绍 5 种不同的 Git 工作流，它们的优点，缺点以及使用它们的时机。让我们开始吧！ 1....完成功能后，他们可以将各自的分支合并到 master 分支，然后进行部署，而不必等待对方的功能开发完成。 使用此工作流的优点是，Git 功能分支工作流使你可以在代码上进行协作，而不必担心代码冲突。...由于 git-flow 是对 Git 的包装，因此你可以为当前代码库安装 git-flow。git-flow 非常简单，除了为你创建分支外，它不会更改代码库中的任何内容。...安装完成后，运行 git flow init 命令，就可以在项目中使用它了。 5. Git Fork 工作流 Fork 工作流在使用开源软件的团队中很流行。...官方代码库的维护者检查 pull request 中的修改并批准将这些修改合并到官方代码库中。 你自己的工作流！ 我在本文中描述的 Git 工作流是一些在开发团队中非常流行和最佳的工作流的示例。
为了更方便的在游戏主循环上进行开发，我们引入 Flow 和 Phase 的概念。...这样做的好处是，每一个 Phase 在设计过程中不必考虑其他 Phase 的生命周期，当自己的工作完成后，即会停止运作，不会干扰其他 Phase 的运行；而所有 Phase 组合在一起便可以共同决定一个...Module —— 全局状态管理 上述模型中，一个 Flow 和另一个 Flow 之间并无联系，这就会引发一些问题，想象一下，如果我们需要一个贯穿全局的监听器，那么就必须在每一个 Flow 中做一样的事...通过 Module，我们可以实现对 Flow 的辅助，这也可以同时弥补 Flow 只能以线性方式运行的缺陷 —— Module 可以在任何时刻随时被安装和卸载，十分灵活。...通过这种方式，我们将玩家加入游戏这一件事分解成了三件事情，并可以允许来自三个不同位置的处理方（Module）按顺序处理它们。而三个处理方在不同的游戏阶段也可以被其他处理方替换，达到不同的效果。
前两篇文章讲了flow，collect和中间操作符map的实现原理及方式，但是仅仅是看还是有点头晕，不得不说这个函数式编程太绕了，所以现在让我们自己定义一个Flow数据流，也是仅实现上述三个方法的功能...第一步发射器设置好后，我们限制了发送的类型和接受的类型，并且将发送逻辑保存在了实例中。...接下来我们需要调用该实例对象以触发发送逻辑，在发送逻辑中还需要调用到我们收集的逻辑。 因此收集逻辑需要单独存放，因此需要单独构建一个类，这个类还必须可以调用到发送逻辑。...collectFunction方法会调用到flow传入的方法中，在flow传入的方法中调用emit又会执行collectFunction传入的方法。...首先我们需要确定几个点： 1、map的参数如何确定？ map的参数即上一个Flow emit的值，而在我们这个里面emit的值是通过flow指定的，所以参数直接写T就可以。
同时，由于没有简单的传播方式，错误处理也更加复杂。在 Kotlin 中，您可以简单地使用协程调用回调，但前提是您必须创建您自己的适配器。...我们使用可以添加到 getLastLocation 方法中的回调来在合适的时机恢复协程。...流数据 如果我们转而希望用户的设备在真实的环境中移动时，周期性地接收位置更新 (使用 requestLocationUpdates 函数)，我们就需要使用 Flow 来创建数据流。...) // 将位置发送到 flow } catch (t: Throwable) { // 位置无法发送到 flow } } }...如果将新元素添加到已满的 channel，由于 offer 不会将元素添加到 channel 中，并且会立即返回 false，所以 send 会暂停生产者，直到频道 channel 中有新元素的可用空间为止
添加完成后，我们可以看到lab1.v文件已经出现在列表中。如果‘Copy sources into project’没有勾选，需要勾选该选项将源文件复制到创建的工程文件夹中，点击Next继续。 ?...1.5 在Sources窗格中依次展开Simulation Sources>sim_1 lab1_tb.v文件被添加到Simulation Sources中，lab1.v作为被测实例自动的被添加到lab1...1.5 完成后，在Sources窗格中展开Constraints>constrs_1，可以看到‘lab1_Basys3.xdc’已经被创建并添加到工程中，双击打开可以查看。 ?...2) 仿真完成后，查看波形可以发现，我们在测试文件(lab1_tb.v)设置的delay是10ns，而实际的delay是9.23ns。 ? 7....4) 等待设备自动完成驱动安装后，在上方点击‘Open target’，选择‘Auto Connect’连接设备。 ? 5) 连接完成后，我们可以在Hardware窗格中找到连接的设备。 ?
因此，我们可以很容易地推断出，如果堆栈中的第一个参数是 0，那么 EVM 将跳到 4b（十进制的 75），否则 EVM 将继续执行流程。...在指令 68 和 74 之间，我们已经知道发生了什么：EVM 将 4 存储在槽号 0 中。在指令 75 和 81 之间的代码相同：EVM 将 9 存储在槽号 0 中。...因此在 88 字节的跳转到 Stack(0) = 4d (=十进制 77 ) solidity 中的所有函数一旦执行就会使用堆栈，并在执行后清理它。因此，堆栈在执行前后将完全相同！。...我们可以注意到，在函数 flow2 结束后，EVM 在调用 flow2()的第 75 字节后的 77 字节处出现了 JUMP。为什么会出现这种情况？...由于 flow2()被嵌套在 flow()中，在执行完 flow2()后，EVM 需要继续执行 flow()的流程。
HT 就是基于 HTML5 的，不需要安装任何插件，啊，跑题了。。。 场景搭建 首先，还是从场景的搭建开始，这个界面是在 body 体上添加了三个部分：3D 组件，表单组件以及拓扑组件（2D 组件）。...、SplitView 和 TabView 等容器中使用，而最外层的HT组件则需要用户手工将 getView()返回的底层 div 元素添加到页面的 DOM 元素中，这里需要注意的是，当父容器大小变化时，...因为这个函数是将 style 中的位置都固定了，所以不能将所有的组件都用这个函数，我们按照这个函数的方式将拓扑组件和属性组件添加进界面中，3D 组件直接利用 addToDOM 函数即可： dm = new...在 HT 中，只要 2D 和 3D 共用同一个数据容器 dataModel 即可共同拥有所有在这个 dataModel 中的元素，并且位置都是对应的，只需要类似这种做法即可： dm = new ht.DataModel...我们在 form 表单中将这些需要操作的属性添加进去，总共 5 个属性，包括我通过 setAttr（简写为 a）自定义的属性 flow.direction、flow.step 和样式属性 edge.color
HT 就是基于 HTML5 的，不需要安装任何插件，啊，跑题了。。。 首先，还是从场景的搭建开始，这个界面是在 body 体上添加了三个部分：3d 组件，表单组件以及拓扑组件（2d 组件）。...、SplitView 和 TabView 等容器中使用，而最外层的HT组件则需要用户手工将 getView()返回的底层 div 元素添加到页面的 DOM 元素中，这里需要注意的是，当父容器大小变化时，...因为这个函数是将 style 中的位置都固定了，所以不能将所有的组件都用这个函数，我们按照这个函数的方式将拓扑组件和属性组件添加进界面中，3d 组件直接利用 addToDOM 函数即可： dm = new...在 HT 中，只要 2D 和 3D 共用同一个数据容器 dataModel 即可共同拥有所有在这个 dataModel 中的元素，并且位置都是对应的，只需要类似这种做法即可： dm = new ht.DataModel...我们在 form 表单中将这些需要操作的属性添加进去，总共 5 个属性，包括我通过 setAttr（简写为 a）自定义的属性 flow.direction、flow.step 和样式属性 edge.color
每次提交的是暂存区所对应的文件快照 git目录(本地仓库) 当我们在某个目录下运行git init命令后，在该目录下便会生成一个.git的子目录，这个目录是隐藏的。...当中的状态 命令：git status 发现文件和文件夹的颜色都是红色 ,当出现这种情况的时候, 说明这些文件还没有添加到git仓库当中 把文件添加git仓库中 执行git add *命令后,...提交文件 添加文件到暂存区 在每创建一个文件的时候, 都会提示添加到暂存区 如果没有添加到暂存区当中, 也可以手动添加 提交到本地仓库 完成代码的开发后，需要将修改和添加的代码或文件提交到本地仓库上...v1.0.0, 合并后删除自己 Hotfix Branch： Hotfix 分支是用来做线上的紧急 bug 修复的分支,建议命名为 hotfix-xxx 当线上某个版本出现了问题，将检出对应版本的代码...当一个分支是一个受保护的分支时,必须要发起合并请求后操作 设置分支权限 设置保存分支入口 展开分支保存按钮 忽略文件 在项目开发中，我们使用git托管项目时往往会忽略一些不必要的文件或文件夹
我们点击创建项目按钮来新建一个项目。 ? ? 没想到flow.ci支持这么多的仓库，我平时用的都是github，我们就绑定我自己的github。绑定这一步略过。 ?...编译条件既然是选填，应该系统选择是默认的。我们也不填写。 ? 打包参数我们暂时也不理会。 ? 完成后的参数我们可以填写服务通知测试等。我们就让默认通知我们刚才的邮箱地址。 我们返回到构建列表。 ?...再次编译我们已经可以正常收到邮件了。 ? Cocoapods 我们集成我们自己库 ZHTableViewGroup尝试一下。...对于指定版本号，不希望升级的可以参考下面文章 pod install vs. pod update Flow Ci 插件的安装 点击下面图片中加号按钮可以安装 Flow Ci 的插件 ?...点击任何的加号都可以添加插件。 但是点击加号的位置就是把服务添加到对应的位置。我们选择在完成之后添加 Fir.im 的发布服务。 ? ? 可惜只能插入在完成之前。
在搭建 HT 拓扑图前，我们需要先创建一个 HT 的 2D 视图： const dm = new ht.DataModel(); // 创建一个数据模型 const g2d = new ht.graph.GraphView...(dm); // 创建一个 2D 视图 g2d.addToDOM(); // 将 2D 视图添加到 body 中 dm.setBackground('rgb(240,237,237)'); // 设置背景...获取到数据后就可批量创建节点。 在实际的运用场景中，也可以通过任何 web 端通讯方式 HTTP/AJAX、WebSocket 去获取数据。...": "rgba(240, 225, 19, 0)", "flow.element.count": 1 }); 设置完成后的效果： 在更为复杂的场景中，仅仅依赖简单的样式配置难以满足设计需求...：将抽象的关系和数据通过图形呈现，使得人们可以直观地理解和分析系统或网络的结构。
如果某个工具无法正常工作，您可以切换到另一个工具，而无需更改应用程序的监控方式。 您可以自己运行所有内容，标准和协议由社区驱动。...，通过将跨度处理器添加到跟踪器提供程序、注册它并将其设置为全局跟踪器提供程序，将所有内容绑定在一起。...此设置允许您使用 OTel API 在应用程序中的任何位置获取跟踪器： tracerProvider.addSpanProcessor(spanProcessor); tracerProvider.register...该标头允许请求将父跨度的上下文传播到其他服务，您可以在 OpenTelemetry 文档 中了解更多信息。您还可以在下一节中看到它的实际应用。...添加跨度和指标 现在让我们看看所有内容是如何整合在一起的。每个使用 Fetch 方法发出的请求都会创建一个跟踪。通过在标头中传播上下文，这些跟踪将包含 API 创建的跨度作为子跨度。
git flow是git的一个扩展集，这里我们介绍当前最流行的AVH版本，AVH版本以Vincent Driessen提出的分支模型为基础，在已有的git flow上增加了更多的功能，同时重写了部分内置命令的实现...当然，Git作为现代化的分布式版本管理工具，使一个程序员在自己开发代码时可以在很多地方做很多事情。...在2010年，Vincent Driessen提出了一个经典的git分支模型，有兴趣的同学可以去下文阅读：Vincent Driessen’s branching model。...[hotfix/] 在项目初始，我们必定要将两个长期分支创建出来：master和develop。接下来，就让我们步入使用git flow的主要流程中来。...到这儿，一个版本发布过程已经完成，对应的分支扭转图示如下，我们可以看到release分支的内容会被同时合并到master和develop分支： image.png bug修复（hotfix） 当我们的产品在稳定的运行了一段时间后
现在用户可以在自己构建的nn.Module基础上，修改很少的代码即可完成从nn.Module量化感知训练到用TensorRT将量化感知训练后的模型部署到GPU上运行的完整链路。...实际上即使你只会用Pytorch搭建模型也可以快速把本文的量化感知训练方案用起来。因为量化感知训练的工作和模型转化成ONNX以及用TensorRT来部署运行的代码我们在OneFlow社区中均开源了。...简单总结一下就是，用户可以基于OneFlow搭建一个动态图模型（即nn.Module，算子的API和Pytorch基本一样），然后调用下面的几行代码就可以完成这个动态图模型（是一个nn.Module）自动在合适的位置插入量化模块生成一个量化模型...按照这个公式就可以实现Conv+BN融合后的量化感知训练组件，在实现中对训练和推理的处理有些不一样的地方，我在代码中标注出来了。...现在用户可以在自己构建的nn.Module基础上，修改很少的代码即可完成从nn.Module量化感知训练到用TensorRT将量化感知训练后的模型部署到GPU上运行的完整链路。
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