建立有效的API治理需要正确理解其目标，但它究竟是什么呢？是定义标准或规则并应用它们吗？都不是。虽然这些是治理的一个重要手段，但这并非其最终目的。...为了揭示API治理的真正目标，让我们探讨一下在适当地制定标准后能得到什么。 1....最后，在没有双方都能参考的标准下，这两个API操作将不具备相同的外观和行为特点，从而导致不一致。 当开发者使用“搜索客户”功能时，他们会分析该操作以弄清楚其工作原理。...设计师之前学到的和编写的代码变得毫无用处，他们必须从头开始。这可能导致一些开发者选择不使用此类不一致的API，并寻找替代方案。 这种情况可能会出现在每个API的每个操作中。...一致的设计模式使用户的工作更容易： 由于所有API调用都具有共同的外观和行为，因此将任何API调用集成到应用程序中变得简单快捷。这也让API更具吸引力。
者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。...，由于读者完全是按照我的安装方式安装的Oracle数据库，也是将Oracle数据库安装在了CentOS 8虚拟机中，安装成功后，便关闭了虚拟机，等重新开启虚拟机时，Oracle数据库并没有自动启动，此时...安装Oracle数据库之后，当我们重启系统之后，使用Navicat连接Oracle数据库时，会出现如下的提示信息。 ? 这是因为重启系统之后，Oracle数据库服务并没有自动重启。...[root@binghe121 ~]# netstat -nlp | grep 1521 [root@binghe121 ~]# 可以看到，并没有进程监听1521端口，说明Oracle数据库进程并没有启动...可以看到，并没有成功连接Oracle数据库，这是因为启动Oracle服务进程后，需要我们启动数据库。 使用oracle用户登录系统，并依次执行如下命令启动Oracle数据库。
目标检测出现的问题 现在的先进方法去进行目标检测的时候，经常使用成千个候选区域去得到较高的Recall，该过程严重影响了检测的效率。...图2 HyperNet目标检测框架 HyperFeature Production 在CNN的子采样和池化操作过程中，这些特征图并不具有相同的分辨率。...JointTraining 在训练候选区域步骤，我们指定一个二进制标签（是目标或不是目标）。假设IoU阈值高于0.45的为正样本标，低于0.3的为负样本。这样就就可以最小化多任务损失函数： ?...Speedingup 在区域后选产生模块中，ROIs的数量大，大部分处理时间都在这里（大约占总时间的70%），如图3所示： ?...这样的改变有两个优点： Hyper Feature maps的通道数量显著地降低（126到4）； 滑动窗分类器更加简单。 实验 ? 图4 在VOC 2007测试集的Recall和IoU阈值。
波动率目标的值为10%，即每个调仓期初，调整资产权重，使其使用以上两种方法计算的波动率为10%。在测试过程中的基准组合，为整个测试区间（1923-2019）已实现波动率为10%的组合。...现在的问题回到了怎么设置一个合理的波动率目标，或许可以用波动率的移动均值作为波动目标，这样就杜绝了未来信息。...在下图5中，作者给出了以10年已实现波动的移动均值作为波动目标的Strategy B的测试结果。可以看出： 在各子区间，相对于基准，Strategy B的波动更高，但波动的波动有所降低。...作者测试了IGARCH方法下，波动目标策略Strategy E的表现，如图9所示，可以看出： 相对Strategy C，组合的波动明显降低，更接近10%的固定暴露 收益整体上没有变化 尾部损失也没有明显的变化...总结 波动目标的回测中对于目标的选定会用到未来信息，如何确定波动目标具体的值是真实情况下需要考虑的重要问题； 波动目标策略能提高收益，但不能降低尾部损失； 即使是更好的波动率预测模型能够提高收益
序言 闲来无事，聊聊运维的终极目标。。。反正是瞎扯，毕竟么有风。。。天气还这么寒冷。。。思维不能灵动，不能起一丝波澜。。。 歌曲不错，偶尔也可以听听。。。毕竟也是南征北战。。。。...都是这么过来的，这就是所谓的带人的方式。。。前人踩过的坑后人也要踩一遍。。。然而，为什么会造成这样的结果？按照道理不应该是有前人铺路，后人会将前人拍死在沙滩上。。。...这个目标是不可能达成的，新技术的出现，终究是为了解决一些问题，也会引入新的问题，出现了docker，差不多可以干掉vm，但是也会在各种调度，日志，监控，部署方面引入新的问题。。。...关于选择 选择，这好像是一个经常谈起来的话题，我们选择的时候，一般是选择最容易的方式，不需要动脑的方式，因为这样最简单，最容易，然而，可能并不是最优化的。。。...在进行选择的时候，想清楚几个问题，你的期望值是什么？你要达到一个什么样的成就？有没有学习的机会。。。如果你想学习，那么就必然很难有很高的成就，参与奖了解一下。。。
最近有许多小伙伴问我要入门 Python 的资料，还有小伙伴完全没有入门 Python 就直接购买了我的 pandas 专栏。...---- 我们可以把函数保存在字典中： 注意字典中的 show_me 没有执行函数(因为没有在函数名字后写括号)，只是保存了函数对象 那么当需要执行的时候，只需要： 因为 s2['show_me']...类就是一种管理的手段，看看如何定义： init 函数是初始化时会执行的函数 现在我们不关注 self 实际是什么，但是要知道 self.name = name ，这类似往字典写入了数据 是不是很像之前我们定义的...获取对象数据字典的 name 对应的数据 行12：实例 + 点 + 函数名字 + 括号 ，执行对应的函数 但是，为什么 show_me 函数中，有一个参数，但上面的调用却没有传入任何的东西？...如果你查看某些学生信息字典时，会发现并不是这样子： 其实这想法已经很接近答案，因为这个函数不需要在每个学生信息字典中保存，只需要在类的信息字典中保存一份就可以： 实际上 自定义类 St ，也是一个对象
configure --prefix=/home/jianmingzeng/biosoft/myBin make make install ~/biosoft/myBin/bin/samstat --help 但是这样的安装受限于操作系统库文件...，大多数人是没有操作系统管理员权限的，所以安装库文件特别的免麻烦，这也就是早期生物信息学初学者遇到最多的bug，去搜索一个软件的安装使用方法， 甚至彻夜不眠三天两夜都搞不定一个小小的软件安装！...打包好的二进制可执行软件 所以作者会提供打包好的二进制可执行文件，下载即可使用它。...并不是说作为一个生信工程师，你需要学会那么多语言，其实你仔细想想看，你并没有学会C语言，仍然是在源代码安装大量软件。所以，对应各种编程语言依赖的软件，同样的是需要搞清楚常规安装方法即可。...，不过，有些软件仅仅是安装并没有用，还需要下载配套数据库，比如 HOMER的motif寻找，数据库文件也是几个G，如果是在海外，下载的网速也是一个问题。
本文节选自《设计模式就该这样学》 1 使用透明组合模式实现课程目录结构 以一门网络课程为例，我们设计一个课程的关系结构。...public void print(){ throw new UnsupportedOperationException("不支持打印操作"); } } 把所有可能用到的方法都定义到这个顶层的抽象组件中...因为用了抽象方法，其子类就必须实现，这样便体现不出各子类的细微差异。所以子类继承此抽象类后，只需要重写有差异的方法覆盖父类的方法即可。...[image.png] 透明组合模式把所有公共方法都定义在 Component 中，这样客户端就不需要区分操作对象是叶子节点还是树枝节点；但是，叶子节点会继承一些它不需要（管理子类操作的方法）的方法，这与设计模式的接口隔离原则相违背...[image.png] 安全组合模式的好处是接口定义职责清晰，符合设计模式的单一职责原则和接口隔离原则；缺点是客户需要区分树枝节点和叶子节点，这样才能正确处理各个层次的操作，客户端无法依赖抽象接口（Component
TGM对目标和搜索区域的特征以及它们在主干中的相互作用进行编码，相当于让网络更关注于与目标相关的instance，后面几篇文章也用了不同的方法来实现这个目的。...车牌在长期跟踪过程中消失了一段时间，当车牌再次出现的时候，其他跟踪算法就再也无法恢复跟踪了，而没有累计误差的 GlobalTrack不受前面的影响立刻跟踪到了目标。...，不同的是本文没有额外添加模板引导分支，而是直接用标准的检测器通过元学习的方式做域自适应。...6.总结 这几篇文章的一个共同思路都是融合了Siamese架构和目标检测框架，将目标实例信息以各种形式加入待检测图像中，从而将class-level的通用检测转变成instance-level的实例检测...借助目标检测对尺度，形变等复杂条件的优越性来解决跟踪中的问题，同时将跟踪转变成one-shot的检测任务也避免了更新带来的漂移（第一篇里面使用了MAML进行更新，主要原因猜测是单纯往RPN中融合目标信息还不够
view=vs-2019） 其中提到的DocfX对应的APIDocumentation效果如下，这个公司级的项目中为了便于学习和查找是个非常不错的选择： （图片来自：https://dotnet.github.io
本文节选自《设计模式就该这样学》 1 使用透明组合模式实现课程目录结构 以一门网络课程为例，我们设计一个课程的关系结构。...public void print(){ throw new UnsupportedOperationException("不支持打印操作"); } } 把所有可能用到的方法都定义到这个顶层的抽象组件中...因为用了抽象方法，其子类就必须实现，这样便体现不出各子类的细微差异。所以子类继承此抽象类后，只需要重写有差异的方法覆盖父类的方法即可。...透明组合模式把所有公共方法都定义在 Component 中，这样客户端就不需要区分操作对象是叶子节点还是树枝节点；但是，叶子节点会继承一些它不需要（管理子类操作的方法）的方法，这与设计模式的接口隔离原则相违背...安全组合模式的好处是接口定义职责清晰，符合设计模式的单一职责原则和接口隔离原则；缺点是客户需要区分树枝节点和叶子节点，这样才能正确处理各个层次的操作，客户端无法依赖抽象接口（Component），违背了设计模式的依赖倒置原则
然而，注意到这些锚框中没有一个完美匹配图像中的实际物体。由于我们只使用一种形状和大小的锚框，它无法捕捉到不同尺寸和宽高比的物体。因此，仅靠这种方法不足以进行准确的目标检测。...尺度不变性（有效检测小和大物体） 目标检测中的一个巨大挑战是物体有不同的尺寸。有些物体可能小而远，而有些物体可能大而近。...这样，我们可以在同一图像中检测小物体和大物体。...两阶段检测器中的更快区域提议 在像Faster R-CNN这样的模型中，区域提议网络（RPN）仅在特征图上应用锚框，生成较少但高质量的对象提议。...在推理过程中如何生成锚框？ 生成锚框的确切方法取决于所使用的目标检测算法。
步骤2看起来非常简单，因为它可以归结为图像分类，即将目标物体分成N个类别中的一个。 让我们深入研究第1步。 (a) 这个神经网络如何预测这些目标的位置？...(a) 的解决方案就是anchors，(b)的答案是肯定的，我们可以用一个单一的网络来执行N-way目标检测，这样的网络就是众所周知的单阶段目标检测器。...在输出的特征图中有16个cells，我们可以说，每个cell都有一个接收域(或感受野)，对应到原始图像中的某个点。每个这样的cell都有N个与之相关的数字。...因此有16个这样的参考位置(大小为3x3) —— 每个位置都有自己相对于输入图像的坐标。...每个filter位置有多个anchors/参考框的意义是什么？ 这使得网络能够在图像的给每个位置上预测多个不同大小的目标。
视觉任务中处理目标多尺度主要分为两大类： 图像金字塔：经典的基于简单矩形特征(Haar)+级联Adaboost与Hog特征+SVM的DPM目标识别框架，均使用图像金字塔的方式处理多尺度目标，早期的CNN...虽然这样的方法十分简单，但其效果仍然是最佳。特别地，随着图像金字塔尺度归一化(SNIP)的出现，解决了小目标和大目标在小尺度和大尺度下难以识别的问题。...目标检测中存在不同目标实例之间的尺度跨度非常大,在多尺度的物体中，大尺度的物体由于面积大、特征丰富，通常来讲较为容易检测。难度较大的主要是小尺度的物体，而这部分小物体在实际工程中却占据了较大的比例。...SNIP的做法是只对size在指定范围内的目标回传损失，即训练过程实际上只是针对某些特定目标进行，这样就能减少domain-shift带来的影响。 TridentNet ?...第二点是对于trident block中每一个branch的weight是share的。这样既充分利用了样本信息，学习到更本质的目标检测信息，也减少了参数量与过拟合的风险。
翻译|张龙吟 校对|孙强 编辑|Ivy 导读 当有太多数据需要处理的时候，你可能会为此抓狂，而旧金山警局却对此求之不得。原来，没有更多的可利用数据才是巨大的挑战。...在旧金山警局，现在处于一个吃力不讨好的境地，他们试图将大量的结构化数据汇集在一起。这可不是一件轻而易举的事情：Hardy使用Microstrategy的商务智能工具尝试着从多种结构化数据库中收集数据。...但Mirkarimi，这位前旧金山城市监察员，却哀叹可供执法使用的数据就跟加州的雨一样少得可怜。“执法需要更多警力来应对犯罪威胁” ，他说，在现实中，我们希望对犯人的问责是由数据决定的。...这样，使我们在判断个人是否守法时，能够更清晰的了解他的倾向性，个人历史并预测他的个人行为。 州政府计划削减已超载的州监狱人数，并将犯人送返至各个郡下设的监狱。...他的目标很明确：真正改变旧金山，为过度拥挤的监狱减负，通过了解对家庭的影响，“为犯人的家庭与子女带来更积极的帮助”。他同意收集和分析如此之多的数据，有点像奥威尔的小说《1984》中所描写的监视社会。
$在JS中本身只是一个符号而异，在JS里什么也不是。...如果放入head，那当页面加载head部分的时候，那个控件都还没有被定义（也可以说是还没有被加 载，因为加载的过程就是执行代码的过程，包括了定义），你能得到的只可能是一个undefind。...如果放入控件后面，则达到了所想的结果（控件加载完了，JS脚本也进行加载得到了想得到的值） 其实如果是JS中的方法就无所谓放在那里，如果是全局对象js脚本就必须放在body里面。...').innerHTML=123; 在这里,如果把这个JS放在中的话,span中不会有内容显示.....或者是filter滤镜与javascript的联合使用产生的图片淡入淡出效果 放入html的head,是页面加载前就运行，放入body中，则加载后才运行javascript的代码~~~ 所以head
在完成整体和详细的性能工程实施方案后，需要明确性能工程建设的最终目标是什么。下面整理了性能工程建设的"五化”目标，如下图所示。如上图中的性能工程建设的最终目标为平台化、数字化、服务化、敏捷化和智能化。...平台不能采用只有一个工作人员能单机使用而其他人无法同时操作的惯式。第三，实现资产统一管理。不只将众多资产存放在相关人员的本地或者公共服务上的文件夹中，要做到清晰、可视化的管理，便于查看及跟踪。...二、数字化性能工程希望在数字化的大目标下实现3个目的。第一，实现团队数字化管理。不是只能通过人工操作Excel的方式进行统计和分析，而是可以通过平台来实现对团队人效的管理，推动性能工程中的团队建设。...不是只查看单一维度的数据，而是对性能过程中各类型实施指标从广度和深度上提升数据获取能力，从而提升整个性能工程实施的效率。...相对来说，内部的赋能目的比较容易达到，由于大家对性能工程的理解相对一致，对人员的要求也比较明确，所以在此过程中针对团队内部的服务化相对容易实现。第二，实现组织外部服务化赋能。
clear() 重置以上成员函数所检查的状态标志，没有参数。...\n”; return 0; } //`获取二进制文件的大小 4.二进制文件 在二进制文件中，使用>，以及函数(如getline)来操作符输入和输出数据，没有什么实际意义，虽然它们是符合语法的...例如，对于一个输出流， 每次成员函数put (写一个单个字符)被调用，这个字符不是直接被写入该输出流所对应的物理文件中的，而是首先被插入到该流的缓存(buffer)中。...这个过程称为同步(synchronization)，它会在以下任一情况下发生： 当文件被关闭时: 在文件被关闭之前，所有还没有被完全写出或读取的缓存都将被同步。...这个函数返回一个int 值，等于-1 表示流没有联系的缓存或操作失败。 参考 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
后面实习要解决实例分割中的目标多尺度问题(当然不只是这个问题，还有其他的)，为此对CNN中这几年的多尺度处理方法进行简要总结~_~，时间紧任务重，只记录了一点点东西，核心的还是要去看论文读代码。...级联Adaboost与Hog特征+SVM的DPM目标识别框架，均使用图像金字塔的方式处理多尺度目标，早期的CNN目标识别框架同样采用该方式，但对图像金字塔中的每一层分别进行CNN提取特征，耗时与内存消耗均无法满足需求...而在CNN网络中应用更为广泛，现在也是CNN中处理多尺度的标配。目前特征提取部分基本是FCN，FCN本质上等效为密集滑窗，因此不需要显示地移动滑动窗口以处理不同位置的目标。...SSD中的多尺度处理 ? SSD以不同stride的feature map作为检测层分别检测不同尺度的目标，用户可以根据自己的任务的目标尺度制定方案。...FPN看起来很完美，但仍然有一些缺陷： 在上采样时使用了比较粗糙的最近邻插值，使得高层的语义信息不一定能有效传播； 由于经过多次下采样，最高层的感受野虽然很丰富，但可能已经丢失了小目标的语义信息，这样的传播是否还合适
段的分类 根据C语言的特点，每一个源程序生成的目标代码将包含源程序所需要表达的所有信息和功能。...目标代码中各段生成情况如下： 1．代码段（Code） 代码段由程序中的各个函数产生，函数的每一个语句将最终经过编译和汇编生成二进制机器代码（具体生成哪种体系结构的机器代码由编译器决定）。...例如，在没有除法指令的体系结构中，编译器在编译a/b这类除法运算的时候，由于处理器没有与其对应的指令，因此会使用调用库函数来模拟除法运算。...在这种用法中，实际后面的字节没有初始化，但是在程序中也不能写，实际上没有任何用处。因此，在只读数据段中，一般都需要做完全的初始化。...因此它只会在目标文件中被标识，而不会真正称为目标文件中的一个段，该段将会在运行时产生。未初始化数据段只有在运行的初始化阶段才会产生，因此它的大小不会影响目标文件的大小。
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