前言 在业务中，我们会遇到新老平台的数据迁移工作，如果这个时候表字段还有些许的不一样，那我们肯定不能用表数据导入导出功能了，此时，我们便会需要另一个工具，kettle。...pwd=bq9j (百度网盘) 开始使用 安装 在网盘下载的是一个压缩包，我们将它解压在一个目录里（最好是全英文路径）后，在根目录里双击Spoon.bat文件 此时，我们便打开了kettle...这款软件 使用 我们新建一个转换 （这里因为我之前用过了，所以界面上有点东西） 输入配置 在输入中双击表输入 右键选择编辑步骤 按照图中所示输入你要作为数据源的数据库信息 输入能查出你要转移数据的...sql并且测试是否可以获取到数据 此时我们的数据源就配置好了 输出配置 双击输出里的 插入/更新 此时这两个图形中间会有条线（自动关联上了），如果没有我们只需要按住键盘shift键，然后鼠标点击输入拖动到...在 用于查询的关键字 里将两张表的id作为关联 点击下面的编辑配置两张表字段之间的关联关系（注意，上面的数据库连接要是你刚刚新建的那个数据库连接信息） kettle，启动 此时，我们便可以点击右上角的启动按钮了
1、webbench在linux下的安装步骤，如果安装过程失败，请检查当前用户的执行权限，如果报找不到某个目录的错，请自行创建指定的目录： #wget http://home.tiscali.cz/~cz210552...http并发连接数，-t 表示测试多少秒，默认是30秒： # webbench -c 200 -t 60 http://www.qq.com/index.html 3、结果，pages/min表示每分钟输出的页面数...，bytes/sec表示每秒传输的字节数，Requests:成功处理的请求数，failed：失败的请求的数。...Requests: 534 susceed, 0 failed. 4、查看linux服务器的负载，load average:后的3个值分别表示 1分钟 5分钟 15分钟内系统的负载情况，一般不要超过系统...服务器测试的处理请求数多，且系统的负载低，那么就证明这台应用服务器所处的架构环境能承载更高的并发访问量。
最近我大幅度重构了我一个库的项目结构，使之使用最新的项目文件格式（基于 Microsoft.NET.Sdk）并使用 SourceYard 源码包来打包其中的一些公共代码。...不过，最终生成了一个新的 dll 之后却心有余悸，不知道我是否删除或者修改了某些 API，是否可能导致我原有库的使用者出现意料之外的兼容性问题。...另外，准备为一个产品级项目更新某个依赖库，但不知道更新此库对我们的影响有多大，希望知道目前版本和希望更新的版本之间的 API 差异。...索性发现了 JustAssembly 可以帮助我们分析程序集 API 的变化。本文将介绍如何使用 JustAssembly 来分析不同版本程序集 API 的变化。...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。
当企业自己的生产能力不足或者缺乏某种技术的话，就需要把某个工艺甚至整个产品交给外面的厂商去进行生产，要管理加工单位对不同商品的单价，可以参考下面说明的设置。...业务录入-委外加工-委外加工单价管理；此功能可设置各商品对应委外单位的加工单价和含税单价等信息，设置后可在委外任务单、委外完工单、MRP运算中自动读取加工单价 字段详解： 上次加工单价：读取对应加工单位上次委外完工单的加工单价...1、查询条件支持按商品和单位查询 2、做委外任务单或委外加工完工单的时候会根据选择的加工单位自动带出对应加工单价，如图： 如果某单位发生加工单价历史记录，影响这个单位的最近加工单价和没有单位的这个商品的最近加工单价...MRP运算里生成委外建议界面也会根据对应的加工单位带出加工单价信息
import java.io.Serializable; import java.time.LocalDate;
我们可以根据一些特征将交易日的状态进行聚类，这样会比每个对每个概念单独命名要好的多。...有监督与无监督机器学习 这两种方法的区别在于使用的数据集是否有标记:监督学习使用有标注的输入和输出数据，而无监督学习算法没有确定的输出。数据集的标注是响应变量或试图预测的变量包含数值或分类值。...从上面的分析来看，两个状态也可能就可以了 可能出现的一个问题是趋同性。有可能是基于初始条件和EM算法中某个阈值的标准的定义上，也有可能是形成不同的分布。这个还需要进一步的调查。...使用符合 GMM 的宏观经济数据对美国经济进行分类 为了直观演示 GMM，我将使用二维数据（两个变量）。每个对应的簇都是三个维度的多正态分布。...给定二维数据，GMM 能够产生三种不同的状态。 最后，如果要创建一个有意义的模型，应该考虑更多的变量。实际上一系列不同的指标构成了美国经济及其表现。
考核内容: 移动框架的应用，及理解 题发散度: ★★★★ 试题难度: ★★★★ 解题思路: 相同点 · 都支持服务器端渲染 · 都有Virtual DOM,组件化开发,通过props参数进行父子组件数据的传递...,都实现webComponent规范 · 数据驱动视图 · 都有支持native的方案,React的React native,Vue的weex 不同点 · React严格上只针对MVC的view层,Vue...则是MVVM模式 · virtual DOM不一样,vue会跟踪每一个组件的依赖关系,不需要重新渲染整个组件树.而对于React而言,每当应用的状态被改变时,全部组件都会重新渲染,所以react中会需要...了,即'all in js'; Vue推荐的做法是webpack+vue-loader的单文件组件格式,即html,css,jd写在同一个文件; · 数据绑定: vue实现了数据的双向绑定,react数据流动是单向的...· state对象在react应用中不可变的,需要使用setState方法更新状态;在vue中,state对象不是必须的,数据由data属性在vue对象中管理
2021-08-16：回文对。给定一组 互不相同 的单词， 找出所有 不同 的索引对 (i, j)，使得列表中的两个单词， words[i] + words[j] ，可拼接成回文串。...for i := 0; i < len(words); i++ { // i words[i] // findAll(字符串，在i位置，wordset) 返回所有生成的结果返回
在处理Json字符串时 有时会遇到一种情况： JSON字符串中的某一项的值是字符串类型，但想要反序列化为一个集合类型 举例： {"i":1,"list":"astr","str":"em"} 这样一个字符串...想要反序列化为如下的一个类 可以预见的在转换到list时会抛出如下异常 public class Po { private Integer i; private List使用之前 为objectMapper增加一项自定义的错误处理器，并在处理这个错误时将list 实例化，将对应的值加入该list 代码： /** * 当json字符串中值为string类型...并无[]符号，且要反序列化为list时 使用该配置解决报错 * * @author heasy **/ public class MyDeserializationProblemHandler...转object对应list 这里用到了反射，工具类使用的是hutool的。
近日，来自苏黎世联邦理工学院、谷歌、芝加哥大学等机构的研究者开发了一个框架 GANimator，该框架能够产生不同且逼真的动作，只使用一个单一的训练序列。...GANimator 框架训练了一个单一的螃蟹舞蹈序列，可以生成各种新颖的运动： GANimator 框架也可以混合不同的序列，生成一个动作序列： 上述示例说明 GANimator 框架是生成新动作的有效工具...方法概览 研究者提出的生成模型可以从单个动作序列中学习，采用的方法受到了图像领域最近使用渐进式生成的工作以及在单个示例上训练深度网络的工作的启发。...虽然经典 GAN 架构中的鉴别器输出单个标量，指示输入被分类为「真」或「假」。但对于训练数据中单个序列的情况，这种结构会导致模式崩溃，原因是生成器通常过拟合序列。 最后是骨骼感知算子。...下图展示了该模型使用两个序列进行训练。第一个序列（左）包含相对静态动作，第二个序列（右）包含较大的动作。该研究在相应的序列中可视化生成的结果（蓝色）及其修补后的最近邻（绿色）的骨骼动画。
2 研究背景 在基于文本的语音合成(TTS)领域，前人大部分使用神经自回归模型处理原始语音波形的方法（如WaveNet, SampleRNN, WaveRNN等），这些模型一个明显的缺陷就是，由于其使用序列形式对语音信号进行预测...3、模型细节 （1）生成器 本文使用的生成器G的结构如下图所示： G的输入是语言和音调信息200Hz的序列，输出是24kHz的原始波形图。...生成器由七个块组成（GBlocks），其中每个块是两个残差块的堆积。 当生成器在产生原始语音的时候，我们使用空洞卷积去保证G的感知野足够大到捕捉长时期的属性。...DBlock中卷积的空洞因子遵从1，2，1，2的参数变化，因为和生成器不同，判别器在相对更小的窗口上操作，并且本文检测到，使用大的空洞因子并不会带来任何益处。...数据集由单个序列的变长语音切片组成，发音使用的是标准美语，采用结合语言特征的两秒时间窗口进行训练，总时长为44小时，样本频率为24kHz，并使用5毫秒时间窗口来计算语言特征和音调信息。
为了克服这些挑战，现有的工作通过扭曲单个或多个静态帧来合成关节式头部序列。经典的扭曲算法[2，3]和使用机器学习（包括深度学习）[4，5，6]合成的扭曲场都可以实现目标。...虽然基于扭曲的系统可以从单个图像创建说话状态的头部序列，但是它们可以处理的运动量、头部旋转和遮挡是有限的。...论文提出的模型通过对具有不同外观的不同说话者大量说话的头部视频的广泛预训练（元学习，meta-learning）来获得少数学习能力。...微调过程可以看作是元学习的简化版本，只在单个视频序列和较少数量的帧上完成训练。微调过程主要包含鉴别器与生成器两个模块，这里嵌入器是不需要调整的。...实验结果 使用从同一个人的不同视频序列（左侧）作为源帧，并使用不同人物的面部特征图（右侧）来驱动图像合成的结果。左侧的说话状态的头部模型使用8帧进行训练，而右侧的模型则以一次性方式进行训练。
使用系统时间的毫秒作为默认种子。 Random(long seed):使用 long数据类型的种子构造一个随机数生成器。...int nextInt():返回下一个伪随机数，它是此随机数生成器的序列中均匀分布的 int 值....long nextLong():返回下一个伪随机数，它是取自此随机数生成器序列的均匀分布的 long 值。...void setSeed(long seed):使用单个 long 种子设置此随机数生成器的种子。...注意：如果用相同的种子创建两个 Random 实例，则对每个实例进行相同的方法调用序列，它们将生成并返回相同的数字序列。
虽然FractalNet与我们递归调用模块化单元以形成分形结构的核心思想相同，但它在两个关键方面与我们的方法不同。...3.2 自回归模型作为分形生成器 在本节中，我们说明了如何使用自回归模型作为分形生成器来构建分形生成模型。我们的目标是建模一大组随机变量的联合分布，但直接使用单个自回归模型来建模在计算上是不可行的。...然而，包括但不限于图像在内的许多数据类型的内在结构超越了一维序列。与这些方法不同，我们将此类数据视为由多个元素组成的集合（而非序列），并采用分而治之的策略，递归地对元素较少的较小子集进行建模。...使用单个自回归模型对整个像素序列进行建模会产生高昂的计算成本，使得训练不可行。此外，一个先对整个像素序列建模，再对RGB通道建模的两级分形框架所需的计算量是我们三级分形模型的十倍以上。...当使用多层自回归模型对高分辨率图像进行建模时，我们发现，在自回归序列中包含一个“引导像素”略有帮助。具体而言，模型首先使用前一个生成器的输出来预测当前输入图像的平均像素值。
给定的任务是在对这些中间结果进行集成或汇总后解决的。LLM协作方法可以利用LLM的能力，提高复杂任务的性能，并能够构建复杂的系统。 LLM情感分析协商 使用两个LLM充当答案生成器和鉴别器。...本文工作为何使用两个不同的LLM分别扮演生成器和鉴别器的原因： 如果LLM由于错误的推理而作为生成器出错，它更有可能也会犯与鉴别器相同的错误，因为来自同一模型的生成器和鉴别器很可能会犯类似的理由； 通过使用两个独立的模型...随后，将得到6个协商结果，并对这些结果进行投票：将最频繁出现的决策作为输入测试的情感极性。 实验 实验选择GPT3.5和GPT4.0作为骨干，并且使用以下三种不同的ICL方法。...这种现象表明，LLM作为答案鉴别器，可以校正由任务生成器引起的一部分错误。 此外，与仅使用一个模型相比，使用两个不同的LLM作为任务生成器和鉴别器反过来又带来了显著的性能改进。...出现这种现象的原因是，使用两个不同的LLM通过协商完成情感分析任务，可以利用对给定输入的不同理解，释放两个LLM的力量，从而做出更准确的决策。
当考虑具有相同 CNN 的不同维度数据时，这两个问题会进一步加剧，例如序列（1D）、视觉（2D）和高维数据（3D、4D），因为不同的维度以不同的特征长度和分辨率运行，例如一秒音频的长度很容易达到 16000...CCNN 在序列 (1D)、视觉 (2D) 任务、以及不规则采样数据和测试时间分辨率变化的任务上超过 SOTA； 该研究对现有的 CCNN 方法提供了几种改进，使它们能够匹配当前 SOTA 方法，例如...通过改变输入坐标 c_i 的维数 D，核生成器网络 G_Kernel 可用于构造任意维数的卷积核。因此可以使用相同的操作来处理序列 D=1、视觉 D=2 和更高维数据 D≥3。...结果，使用神经网络作为核生成器网络的 CNN 经历了与通道⋅内核大小成比例的特征表示方差的逐层增长。...原则上可以将所有任务视为不考虑 2D 结构的序列任务，该研究只需改变进入核生成器网络的坐标维数，就可以在多维空间上轻松定义 CCNN。
当考虑具有相同 CNN 的不同维度数据时，这两个问题会进一步加剧，例如序列（1D）、视觉（2D）和高维数据（3D、4D），因为不同的维度以不同的特征长度和分辨率运行，例如一秒音频的长度很容易达到 16000...该研究对现有的 CCNN 方法提供了几种改进，使它们能够匹配当前 SOTA 方法，例如 S4。主要改进包括核生成器网络的初始化、卷积层修改以及 CNN 的整体结构。...因此可以使用相同的操作来处理序列 D=1、视觉 D=2 和更高维数据 D≥3。 不同输入分辨率的等效响应。...结果，使用神经网络作为核生成器网络的 CNN 经历了与通道⋅内核大小成比例的特征表示方差的逐层增长。...原则上可以将所有任务视为不考虑 2D 结构的序列任务，该研究只需改变进入核生成器网络的坐标维数，就可以在多维空间上轻松定义 CCNN。
如声明一个实体类 Customer，它将映射到数据库中的 customer 表上 @Table 当实体类与其映射的数据库表名不同名时需要使用 @Table 标注说明，该标注与 @Entity 标注并列使用...@TableGenerator TableGenerator定义一个主键值生成器，在Id这个元数据的generate＝TABLE时，generator属性中可以使用生成器的名字。...生成器可以在类、方法或者属性上定义 生成器是为多个实体类提供连续的ID值的表，每一行为一个类提供ID值，ID值通常是整数 元数据属性说明： name:生成器的唯一名字，可以被Id元数据使用。...optional:表示该属性是否允许为null, 默认为true @Column 当实体的属性与其映射的数据库表的列不同名时需要使用@Column 标注说明，该属性通常置于实体的属性声明语句之前，还可与...使用了复合主键，指定单个PrimaryKeyJoinColumn不能满足要求时，可以用PrimaryKeyJoinColumns来定义多个PrimaryKeyJoinColumn 多表关联的注解 @OneToOne
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