笔记内容：git分支、标签管理与别名 22.9 分支管理 分支管理是git比较重要的一个概念，平时用的也比较多。...example分支都对text.txt进行了编辑，当合并时会提示冲突，需要先解决冲突才可以继续合并。...[root@localhost /data/gitroot]# 4.需要把master分支下的文件内容改成与example下的文件内容一致后才能解决冲突的问题。...[root@localhost /tmp/example]# git tag v0.8 v1.0 [root@localhost /tmp/example]# 可以对标签进行描述： [root@localhost...将v1.0标签推送到远程仓库上： [root@localhost /tmp/example]# git push origin v1.0 Username for 'https://github.com
在数据中心U位资产数字化监测管控方案中，U位资产模块与电子标签的通信方式，分为接触式通信和非接触式通信。...接触式通信，是指电子标签通过插拔方式，让标签上的金属与U位资产模块上的触头接触，然后进行数据的读取，以EIC芯片为主。...非接触式通信，是指电子标签通过磁吸附的方式，以轮询方式读取数据，以RFID芯片为主。 图2是 RFID技术产品，采用了无线数据传输的方式，没有电路触点，适应各种恶劣环境。...下面的表格非常清晰地列明了接触式与非接触式所用芯片的比较。 对于哪种技术更好，更能适应未来的U位资产数字化管理方式？
FreeMarker与JSP 2.0 + JSTL组合进行比较。...FreeMarker优点： FreeMarker不受Servlet或网络/ Web的限制; 它只是一个类库通过将模板与Java对象（数据模型）合并来生成文本输出。...如果您认为文档或FreeMarker出错，请使用错误跟踪器或邮件列表进行报告。谢谢！ 8. FreeMarker标签我的编辑器或XML解析器混淆。该怎么办？...你不能比较一些东西null（不像Java）; null在模板中比较某些东西是没有意义的，因为模板语言不会进行身份比较（比如Java ==比较两个对象时的Java 运算符），但是更常见的意义值比较（像Java...喜欢foo.bar(nullArg) 将调用bar方法 null作为参数，假设没有变量存在与“ 18.如何在表达式中使用指令（宏）的输出（作为另一个指令的参数）？
，该分支与指定时间戳处的表状态相对应(前文history表里的第三行)。...快进分支 作为另一个分支的祖先的Iceberg分支可以快进到另一个分支的状态。如下将一些数据插入主分支。...如果未指定第二个分支名称，主分支将快进到指定的分支，如下所示从“branch3”中删除一些值。...TABLE test DROP BRANCH IF EXISTS branch1; 创建标签 可以使用Alter table…Create Tag语句并通过指定表和分支名称以及与标签应引用的快照相对应的...，该标签与指定时间戳处的表状态相对应（历史表中第三个）。
/ss2.bdstatic.com/70cFvnSh_Q1YnxGkpoWK1HF6hhy/it/u=112763915,265947675&fm=26&gp=0.jpg"> # Githu与Github...到[Git官网](https://git-scm.com/downloads)下载与你正在使用的操作系统(本文以`windows`为例)相对应的文件。...这里我以我的Github账号：`WangRongsheng` 为例进行演示。...## 配置git与github关联 ### 设置邮箱和用户名 打开`Git Bash`(输入命令**均在Git Bash中进行**，以后不再声明)，分别输入下列命令(输入一行命令后需要回车，以后不再声明...### 将公钥添加到`github`中 1. 在`C:\user\xxx\.ssh\`文件夹中找到`id_rsa.pub`这个文件，用文本编辑器(如记事本)打开，复制里面的所有内容。 2.
前言 本文是对Heo博主写的Butterfly魔改：动态分类条，可以根据页面变化而改变的分类列表展示方式文章的补充，增加了动态标签条，并且可以自动获取全站分类和标签名称。 2. 预览 3....=getarray_bar("category") a.category-bar-more(href="/categories/") 更多 其次是标签条，在themes/butterfly/layout...page.category') + ' - ' + page.category +articleSort(page.posts) include includes/pagination.pug 在标签页引用...不过如果添加了标签条，js文件需要增加一个函数 //标签条 function tagsBarActive(){ var urlinfo = window.location.pathname; urlinfo...\//; var patbool = pattern.test(urlinfo); //console.log(patbool); // 获取当前的标签 if (patbool
现在，在一项新研究中，研究人员揭示了一种新方法，用于比较人工智能软件的推理与人类推理的匹配程度，以便快速分析其行为。...人工智能软件通常使用数百万个数据实例进行训练，这使得人们几乎不可能分析足够多的决策来识别正确或不正确行为的模式。...这项名为「共享兴趣」的新技术将人工智能决策的显著性分析与人工注释的数据库进行比较。 例如，图像识别程序可能会将图片分类为狗的图片，而显著性方法可能会显示程序突出显示狗的头部和身体的像素以做出决定。...相比之下，共享兴趣方法可能会将这些显著性方法的结果与图像数据库进行比较，在图像数据库中，人们注释了图片的哪些部分是狗的部分。...未来，科学家们希望将共享兴趣应用于更多类型的数据，例如医疗记录中使用的表格数据。Boggust 补充说，另一个潜在的研究领域可能是自动估计 AI 结果中的不确定性。
遴选真题当用户在这个事务中要读取某行记录的时候，InnoDB会将该行当前的版本号与该ReadView进行比较。...具体的算法如下: 那么表明该行记录所在事务在本次新事务创建的时候处于活动状态，从min_trx_id到max_trx_id进行遍历，如果cur_trx_id等于他们之中的某个事务id的话，那么不可见。...举例说明：T1时刻事务A和事务B同时开启，分别进行了快照读，然后事务A向数据库中插入一条新的记录，遴选真题 如果事务B可以读到这条记录，就出现了"幻读"，因为B第一次快照读没有读到这条数据。
在这篇文章中，我们将特别关注时间序列预测。 我们将使用三个时间序列模型，它们是使用python建立的超级商店数据集(零售行业数据)。...本文旨在演示如何将模型与Tableau的分析扩展集成，并使其无缝使用。 为什么Tableau?因为我喜欢它，而且我不能强调它是多么容易探索你的数据。...下面的代码将销售数字按升序排序，并按月汇总数据。...根据级数的性质和我们所假设的假设，我们可以将级数看作是一个“加法模型”或一个“乘法模型”。 现在，在切换到Tableau之前，我将分享我为完成模型而编写的代码。...模型将两者都追加，并将整个系列返回给我们。 我们怎么把它和Tableau联系起来呢? Tableau有内置的分析扩展，允许与其他平台集成。 ? 在本例中，我们选择TabPy。 ?
下面是swift书写的时候的两个方法，其实这里不是教大家怎么样写的这个问题，我是想通过这两个不同语言的进行的一个比较，向大家找他们之间“想法”上的一些相同点，这样子我们学习swift的时候，就可以更加的游刃有余
以上代码仅在Join与GroupJoin最后一个参数有区别，可以参见红色字体部分， 并从以上结果来看，Join与GroupJoin的区别一个在于：Join仅仅是将两个结合进行关联，而GroupJoin则会进行分组
实证说明 数据 在本节中，我们将介绍的模型与实际财务时间序列数据相匹配。从1994年1月到2003年12月，所使用的数据是每周519次澳大利亚元和新西兰元的平均修正对数回报率。...结论 在本文中，我们提出通过WinBUGS使用贝叶斯MCMC技术估计和比较多变量SV模型。MCMC是一种功能强大的方法，与其他方法相比具有许多优势。...不幸的是，编写用于估计多变量SV模型的第一个MCMC程序并不容易，并且比较替代的多变量SV规范在计算上是昂贵的。WinBUGS强加了一个简短而敏锐的学习曲线。
为了 νt>0，必须满足Feller条件： 此外，该模型要求构成随机性的两个独立的Weiner过程实际上是相关的，具有瞬时常数相关 实证说明 数据 在本节中，我们将介绍的模型与实际财务时间序列数据相匹配...结论 在本文中，我们提出通过WinBUGS使用贝叶斯MCMC技术估计和比较多变量SV模型。MCMC是一种功能强大的方法，与其他方法相比具有许多优势。...---- 参考文献 1.HAR-RV-J与递归神经网络（RNN）混合模型预测和交易大型股票指数的高频波动率 2.WinBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较 3.波动率的实现：ARCH模型与...HAR-RV模型 4.R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测 5.使用R语言随机波动模型SV处理时间序列中的随机波动率 6.R语言多元COPULA GARCH 模型时间序列预测...7.R语言基于ARMA-GARCH过程的VAR拟合和预测 8.R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型 9.R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略
而实际上，脑机接口（BCI）是一种工具，它无需用户任何随意的肌肉控制即可与周围环境进行交互和通信。...正是由于这个原因，BCI通常用作患有严重残疾的人的辅助设备，这些人由于脑损伤，脊髓损伤或神经运动退化而无法通过通常可用的通道进行交流。...研究人员从满意度，娱乐性，挫败感和吸引力等方面研究了效率，有效性和主观标准，并对17名参与者的结果进行了评估。这些参与均都能演奏乐器，而且都是专业作曲家。...参与者按照有关正确使用该应用程序的指令，然后使用该系统进行写作、作曲和自由作曲的临摹，并“思考”乐谱上的旋律。 ?...正如Müeller-Putz所声称的，长期目标是从基于笔记本电脑的界面过渡到更小的界面，以便可以由智能手机支持：最好的方法是将一种特殊的系统带入音乐家的家中，使他们能够与世界分享他们的音乐创作。
作者 | Aditya Kulkarni 译者 | 刘雅梦 策划 | 丁晓昀 Agoda 最近详细介绍了它们是如何将 macOS 基础设施与 Kubernetes 集成在一起的。...Agoda 在开发过程中严重依赖于其苹果基础设施，之前管理着 200 台 Mac Minis 进行持续集成（CI）流程。...来源：我们如何将原生 macOS 工作负载与 Kubernetes 进行集成 其中一个功能是能够创建混合运行时 Pod，其中第一个容器是 macOS VM，其他容器可以由 Docker 管理。...这种格式允许使用符合苹果虚拟化框架的工具（如 macosvm）进行高效的镜像创建、打包和管理。...他曾与不同的组织合作，帮助他们实现敏捷和 DevOps 转型。作为一名热心的读者，他总是对关注软件开发领域的最新动态感兴趣！
这次我们来分析WebAssembly的工作原理，以及在如下几个方面和JavaScript进行比较：加载时间，执行速度，垃圾回收，内存使用情况，平台API访问，调试，多线程和可移植性。...它首先需要进行分析，以便将所有字符串转换为标记并生成抽象语法树（AST）。AST是JavaScript程序逻辑的内存表示。一旦生成这种表示，V8直接转到机器码。...有助于提高安全性的wasm的特性之一是执行堆栈与线性内存分离的概念。在一个C ++程序中，你有一个内存堆，你从堆的底部分配，然后从堆顶增涨堆大小。...您可以自定义在WASM上的垃圾回收模块，但是这个比较复杂。 目前，WebAssembly是围绕C ++和RUST用例设计的。由于wasm是非常低级的，因此只有汇编语言上一步的编程语言才易于编译。...所有这些都在您的生产环境中进行，而不会影响产品的任何UX和性能。我们需要大量优化我们的代码并尽可能使其异步。
本文将告诉大家如何将本地的 Phi-3 模型与 SemanticKernel 进行对接，让 SemanticKernel 使用本地小语言模型提供的能力 在我大部分的博客里面，都是使用 AzureAI 和...这在离线的情况下比较不友好，在上一篇博客和大家介绍了如何基于 DirectML 控制台运行 Phi-3 模型。...本文将在上一篇博客的基础上，告诉大家如何将本地的 Phi-3 模型与 SemanticKernel 进行对接 依然是和上一篇博客一样准备好 Phi-3 模型的文件夹，本文这里我放在 C:\lindexi...clone=true 仓库，可以发送邮件向我要，我将通过网盘分享给大家 准备好模型的下载工作之后，接下来咱将新建一个控制台项目用于演示 编辑控制台的 csproj 项目文件，修改为以下代码用于安装所需的...请在命令行继续输入以下代码，将 gitee 源换成 github 源进行拉取代码 git remote remove origin git remote add origin https://github.com
针对这些局限性和由嘈杂标签带来的挑战，作者利用从大型预训练模型（也称为“基础模型”）获得的特征表示进行处理，这些模型广泛应用于图像分类、语义分割等任务。...虽然最初这些模型的重点主要在于文本和自然图像，但是目前正专注于开发针对特定领域的开源基础模型，如医疗健康，从而可以轻易地将这一范式应用到各种应用中。...因此，图像在嵌入空间中的位置可以与标签一样，甚至更有信息量。尽管在处理嘈杂标签的文献中，嵌入空间方法并非新概念，但通常关注噪音检测，可以通过在线或离线方法实现。...沿袭他们方法，他们为每个训练观测确定了一个最优的值，作者确定与相关标签的可靠性（即质量），指导后续的权重方案。...为了评估这一点，作者首先比较了在 ImageNet-1k 上预训练的 ResNet501 和 ResNet1012在视觉 Transformer 领域的自我监督预训练方法，包括 He 等人（2022 年
本文提出了一种新的条件异常检测问题，即通过将 Query 图像与参考形状进行比较来识别其中的异常。...理想的分类器 必须通过为 中的每个 Patch 找到 中的相关 Patch 并将它们进行比较，来识别 中的微妙形状不规则性。...为此，作者采用自我标记策略，在每次训练步骤中，将特征映射到视图不变空间并对其进行归一化后，找到参考视图中与 Query 中的每个局部特征最相似的局部特征，生成伪对应关系： 其中 和 。...与相关工作的比较。...作者的模型，在没有任何视点监督的情况下进行训练，在预测最接近视图时取得了显著更好的准确率（47%对比89%），这表明作者的模型隐式地学会了将 Query 图像与最接近的视图相关联。 真实数据的评估。
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