简单回顾 在前面的章节里，我们讨论了Delta将一切数据操作都抽象为文件的增加和删除，并且将增加和删除的动作记录到日志里(_delta_log)，并且我们也探秘了Detla的目录结构，很简单根目录是数据目录...，可能有分区可能没有，根目录里还有个特殊的目录_delta_log,里面是json文件，记录了每次commit产生的动作。...流批共享表 Delta的一大特点就是流批都可以对表进行写入和读取。通常而言，流写批读是最常见的场景，也存在流读流写的情况。...流读Delta表是什么概念 其实就是讲Delta表当成了一个流的数据源。通常比如消息队列是典型的流程序数据源，他们的特点都是只增。所以Delta目前也只能做到纯新增表作为流数据源。...如果要追踪这些记录的变更，也是可以做到的，有点类似binlog。 所以目前Delta只支持纯新增数据的表作为流的数据源。
使用数学模块中的 floor 和 log 函数，找到 1+floor(log2(X) 并将其存储在变量 N 中。...使用“{0:b}”.format(k) 找到 k 的二进制等效项并将其存储在名为 binary 的变量中。 前缀零仅指定应使用 format() 的哪个参数来填充 {}。...使用数学模块中的 floor 和 log 函数，找到 1+floor(log2(k)。 将 1+floor(log2(k) 的结果传递给 Elias Gamma 编码函数。...示例：某些值的 Elias Delta 编码 def EliasDeltaEncode(x): Gamma = EliasGammaEncode(1 + floor(log(k, 2))) binary_without_MSB...Elias Delta 编码的完整代码 from math import log from math import floor def Binary_Representation_Without_MSB
公众号曾陆续推出了3篇推文，依次对脑电中的theta、alpha和beta振荡进行了介绍，唯独剩下delta振荡还未进行介绍。...Delta振荡及其分类 所谓delta振荡，按照传统的EEG频段划分，一般是指频率为1-4Hz范围内的脑电成分。Delta振荡频率低、幅度高。...与睡眠相关的delta振荡主要起源于丘脑，具体来说，源于thalamo-cortical环路中不同神经元离子电流的相互作用和影响。...图1[2] 与认知相关的delta振荡 除了与睡眠相关，delta振荡也与人的高级认知功能相关，这些delta振荡可能主要起源于皮层。...在ERP研究中，其中一个最广为人知的成分是P3，P3反映人的高级认知功能，如感知、注意、理解、判断等，而delta和theta振荡是P3成分的主要贡献者[3,4]。
项目中涉及到动态修改配置的需求, 动态设置的数据项有多种类型, 基础类型 int/string都有reflect的原生支持, 如果遇到其他类型的时候如何处理?...我这里想到的是: 其他类型统一使用json反序列,然后利用反射设置....var arr [][]int arr = append(arr, []int{1, 2}) s, _ := json.Marshal(&arr) // 模拟动态设置B项...newObj 设置到tv时, 遇到了一点麻烦, *[][]int 和 [][]int之间的问题....主要还是对reflect的接口还不够熟练.
概率论是用来描述不确定性的数学工具，很多机器学习算都是通过描述样本的概率相关信息或推断来构建模型；信息论最初是用来描述一个信号中包含信息的多少进行量化，在机器学习中通常利用信息论中的一些概念和结论来描述不同概率分布之间的关系...在一些情况下，我们希望概率分布中的所有质量都集中在一个点上。这可以通 过Dirac delta 函数（Dirac delta function）δ(x) 定义概率密度函数来实现： ?...Dirac delta 函数被定义成在除了 0 以外的所有点的值都为 0，但是积分为 1。...Dirac delta 函数不像普通函数一样对 x 的每一个值都有一个实数值的输出，它是一种不同 类型的数学对象，被称为广义函数（generalized function），广义函数是依据积分性质定义的数学对象...我们可以把 Dirac delta 函数想成一系列函数的极限点，这一系列函数把除 0 以外的所有点的概率密度越变越小。
上一个博客介绍了详细介绍了Echarts提供的图表类型及其适用场景，vue3中安装和使用Echarts，以及自定义图表和处理事件等内容，在上一个博客中我也提到过，Echarts中的配置项非常多，...今天我们就来详细的聊一聊Echart是中的配置项。...各个配置项主要的配置参数如下： title配置 title配置项是Echarts中的 title 标题组件，它包含主标题和副标题。其常用的配置项有下面几个 text：标题文本内容。...其属性的取值为 ‘inherit’ 时，表示继承系列中的属性值。 lineStyle：图例图形中线的样式，用于诸如折线图图例横线的样式设置。...其属性的取值为 ‘inherit’ 时，表示继承系列中的属性值。 selectedMode: 图例选择的模式，控制是否可以通过点击图例改变系列的显示状态。
依赖注入 （DI） 是一种通过关注点分离来促进软件松散耦合的技术。在 Blazor 应用程序的上下文中，DI 鼓励你为特定任务开发离散服务，然后将这些服务注入到需要使用其功能的组件和类中。...这些依赖类旨在调用针对抽象的操作，而不是针对特定的依赖项实现，从而确保使用类不绑定到特定的实现。这样可以使应用程序更易于维护和测试。...Blazor 中的服务 Razor 组件主要与 UI 表示有关。生成 UI 所涉及的部分工作通常涉及与数据存储进行通信，可能是通过 Web 服务。可能需要记录组件中的操作和事件。...Razor 组件与数据访问服务的特定实现紧密耦合。由于组件与其服务之间关系的性质，它使组件难以进行单元测试：服务实现被硬编码到组件中。...注册通常发生在应用程序的 Program 类中的 Main 方法中，其中应用程序的 ServiceCollection 可以通过 WebAssemblyHostBuilder 的 Services 属性访问
MySql的设计中大量使用了缓存，下面这些缓存配置项是应该熟知的 key_buffer_size key_buffer_size是设置MyISAM表索引的缓冲区大小，此参数对MyISAM表性能影响最大...当MySQL访问一个表时，如果在MySQL表缓冲区中还有空间，那么这个表就被打开并放入表缓冲区，这样做的好处是可以更快速地访问表中的内容 一般通过查看 Open_tables 和 Opened_tables...Thread Cache池中可以缓存的连接线程最大数量，可设置为0~16384，默认为0 这个值表示可以重新利用保存在缓存中线程的数量，当断开连接时，如果缓存中还有空间，那么客户端的线程将被放到缓存中；...如果线程重新被请求，那么请求将从 缓存中读取，如果缓存中是空的或者是新的请求，那么这个线程将被重新创建，如果有很多新的线程，增加这个值可以改善系统性能 1GB内存 -> 8 2GB内存 -> 16 3GB...，如果该值非常大，则表明缓冲区中碎片很多 tmp_table_size tmp_table_size用于设置内存临时表的最大值。
$Message.error(res.msg); 加载中 const msg = this.$Message.loading({ content: 'Loading......', duration: 0 }); 取消加载中 setTimeout(msg, 3000); 或者用全局销毁 this.$Message.destroy();
Remove Duplicates from Sorted Array 题目大意 对排好序的list去重，输出去重后长度，并且不能创建新的数组 解题思路 快慢指针 代码 官方答案 数组完成排序后，我们可以放置两个指针...只要 nums[i] = nums[j]nums[i]=nums[j]，我们就增加 jj 以跳过重复项。...当我们遇到 nums[j] \neq nums[i]nums[j]≠nums[i] 时，跳过重复项的运行已经结束，因此我们必须把它（nums[j]nums[j]）的值复制到 nums[i + 1]nums...然后递增 ii，接着我们将再次重复相同的过程，直到 jj 到达数组的末尾为止。...，返回处理后的数组长度） 的基础上，可以使每个数字最多重复一次，也就是说如果某一个数字的个数大于等于2个，结果中应保留2个该数字。
首先，作者提到了该问题的难点在于光路中的遮盖问题，求导时因为被积函数中包含Dirac delta函数，因而无法使用传统的采样方式。...这样，我们用一个Heaviside step function θ来表示（Heaviside step function的导数是Dirac delta function），其中函数α表示对应的三角形的边...如果一个边的两个端点分别为 ? ， ? ，则函数α为： ? 这样，我们可以重写该积分项，显示的表达不连续区域： ? 这里，f_i函数包含多个Heaviside step functions。...这样，当我们对该积分求导时，则有如下的推导： ? 如上，该积分项分为了两部分，左边的是非连续区域，右侧的是平滑区域。...我们用传统的autodiff方式求解右侧积分项，而左侧的有一项δ（Dirac delta function），只有当α函数为0时值为1，我们将该二重积分转为对面积的积分： ?
最近用angularjs比较多，里面有很多自己的方法，都不咋会用，这篇只是个笔记，防止自己忘记 ...item.key}}" ng-selected="item.key==selectValue">{{item.value}} 用ng-repeat来循环显示option的值...，用ng-selected来设置当前是否是选中项。...在select中用ng-model的“selectValue”来保存select的选中的value值。
它可以检查代码中可能存在的各种问题，例如： 未使用的变量、函数或包 可疑的函数调用 错误的函数签名 程序中的竞态条件 错误的类型转换等 本文意图列出当前go tools项目中提供的所有检测项及其作用...这些几乎总是无用的，即使没有用，它们通常也是一个错误。 assign 是 go vet 中的一个检查项，主要用于检查可能出现的变量赋值问题。...go vet 中的 atomic 检查项主要用于检查在使用原子操作时可能出现的一些问题。...atomic 检查项可能会检查到的几种直接赋值给原子变量的情况。...pkgfact 分析的输出是一组从分析的包及其导入的依赖项中收集的键/值对。 每个键/值对都来自一个顶级常量声明，其名称以“_”开头和结尾。
有关Redis中配置文件的解释，我们可以看文档：redis/redis.conf at unstable · redis/redis · GitHub 下面我将介绍几个有关AOF的相关配置： 1.基本配置项...) 2.高级配置项： no-appendfsync-on-rewrite no/yes 作用：进行AOF重写或写入RDB文件时(bgsave)，会产生大量磁盘IO读写操作。...yes：进行BGSAVE / BGREWRITEAOF时，新数据执行AOF操作时不会进行fsync()，数据暂存于内存中，等待BGSAVE或BGREWRITEAOF结束后进行刷盘； no：进行BGSAVE...no #redis4 新增功能，默认是no 作用：开启混合持久化；(具体功能可以搜索相关文章学习) aof-timestamp-enabled no/yes 作用：Redis支持在AOF中记录时间戳注释...，以支持从一个特定的时间点恢复数据。
，论文主要讨论其中的两个做法： 预测框的表示方法(representation)：可认为是网络对预测框位置的输出，常规方法将其建模为简单的Dirac delta分布，即直接输出位置结果。...预测框表示方法不够灵活：大多算法将其建模为Dirac delta分布，这种做法没有考虑数据集中的歧义和不确定部分，只知道结果，不知道这个结果靠不靠谱。...在常规的one-stage检测算法中，分类分支都使用Focal loss进行优化，而Focal loss主要针对离散的分类标签。...常规的方法将回归目标$y$建模为Dirac delta分布，Dirac delta分布满足$\int^{+\infty}_{-\infty}\delta(x-y)dx=1$，可通过积分的形式求得标签$y...给定标签$y$的取值范围$y_0, y_n$，可像Dirac delta分布那样从建模的genreal分布得到预测值$\hat{y}$： [c1542c71103691c62c2e952146db2922
插件 maven-dependency-plugin:2.8 解包当前模块依赖的maven模块中的文件 使用goal:unpack-dependencies 在配置参数includeArtifactIds...中指定要解包的模块制件ID org.apache.maven.plugins... 解包指定maven模块中的文件...使用goal:unpack 可以指定非当前模块所以来的maven模块 org.apache.maven.plugins
关于tar的命令解释： -c: 建立压缩档案 -x：解压 -t：查看内容 -r：向压缩归档文件末尾追加文件 -u：更新原压缩包中的文件 这五个是独立的命令，压缩解压都要用到其中一个...tar -cf all.tar *.jpg 这条命令是将所有.jpg的文件打成一个名为all.tar的包。-c是表示产生新的包，-f指定包的文件名。...tar -uf all.tar logo.gif 这条命令是更新原来tar包all.tar中logo.gif文件，-u是表示更新文件的意思。...tar了，使用tar程序打出来的包我们常称为tar包，tar包文件的命令通常都是以.tar结尾的。...他是调用压缩功能实现的 3．命令参数： 必要参数有如下： -A 新增压缩文件到已存在的压缩 -B 设置区块大小 -c 建立新的压缩文件 -d 记录文件的差别 -r 添加文件到已经压缩的文件
简介 简而言之，Dirac 参数化就是卷积核权重的求和并通过 Dirac delta 函数缩放： conv2d(x, alpha * delta + W) 以下是简化后的 PyTorch 伪代码，其展示了我们用于训练...我们的训练代码并没有使用这些模块，但它十分有助于各位读者快速地实现 Dirac 层级。...预训练模型 我们将批量归一化和 Dirac 参数层级放入了 F.conv2d 的 weight 和 bias 张量中，因此我们的模型就像 VGG 或 AlexNet 那样简单方便地调用，它们都只调用了最基本的非线性和...diracnets.ipynb 文件中可以查看模型定义的函数与模块。...图 3：a 为带有 Dirac 参数化的 plain 网络收敛情况。b 为带有 ReLU 和 NCReLU 激活函数的 plain Dirac 参数化网络的归一化直方图。 ?
其中 W 即代表 ResNet 中的卷积操作的参数，I 即代表 ResNet 中的跳层操作的参数。 有没有觉得 I 和单位矩阵很像？ 你猜对了 ！...I 就是由卷积窗口导出的单位参数矩阵，也叫 Dirac delta 变换，任何输入 x 经过这个 I 矩阵 的变换，其输出还是 x 本身。...通过训练 diag(a)，我们可以控制 ResNet 中的跳层操作和卷积操作两者的权重。而不是像传统 ResNet，不得不硬连接加上一个跳层连接（无论有用或没用）。...： alpha * dirac(W) + beta * normalize(W) 幸运的是pytorch提供现成的计算dirac单位矩阵的函数（http://pytorch.org/docs/0.1.12.../nn.html#torch.nn.init.dirac）： torch.nn.init.dirac(tensor) 如需深入研究，别错过源代码： https://github.com/szagoruyko
给定一个排序数组，你需要在 原地 删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。不要使用额外的数组空间，你必须在 原地 修改输入数组 并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。...示例 1: 给定数组 nums = [1,1,2], 函数应该返回新的长度 2, 并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2。 你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。...你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。...---- 问题信息 输入：已排好序的数组 输出：去重后新数组的长度 额外条件：不创建额外空间直接修改原数组去重，不考虑新数组长度之后的元素 思考 很显然需要遍历扫描重复项，在元素不同的时候设置值。...= nums[i]){ i++; nums[i] = nums[j]; } } return i+1 数组长度是固定的所以设置不重复的值后后面的以前的值还是存在的
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