本文将记录我在多个不同的机器上，在不同的 CPU 型号上，执行相同的我编写的 dotnet 的 Benchmark 的代码，测试不同的 CPU 型号对 C# 系的优化程度。...本文非严谨测试，数值只有相对意义 以下是我的测试结果，对应的测试代码放在 github 上，可以在本文末尾找到下载代码的方法 我十分推荐你自己拉取代码，在你自己的设备上跑一下，测试其性能。...本文的测试重点不在于 C# 系的相同功能的多个不同实现之间的性能对比，重点在于相同的代码在不同的 CPU 型号、内存、系统上的性能差异，正如此需求所述，本文非严谨测试，测试结果的数值只有相对意义 数组创建...等后续找个空闲的机器，再跑一次比较准确的性能测试 BenchmarkDotNet v0.13.12, Windows 11 (10.0.22631.3447/23H2/2023Update/SunValley3...如此可以看到其实也不能全怪兆芯，只是因为 Intel 的优化比较强，导致看起来差异比较大 在数组长度比较大的时候，在 兆芯 上也是 memcpy 会比 for 循环拷贝更快。
vscode 在不同设备上共用自己的配置 介绍 code settings sync：是专门用来同步vacode配置到Gitee中的插件，通过这个插件，可以在任何新的设备，新的平台同步自己的配置，快速的构建自己熟悉的...使用 在插件库寻找下载code settings sync 在Gitee中创建Gist（代码片段管理服务） 因为Gitee的限制，不可以新建一个空的Gist，所以按照要求填好相关内容，即可创建成功创建...，在Gitee中生成私人令牌的时候只需要勾选gists 即可，user_info 权限是必选。...私人令牌写在setting json的gitee.access_token属性中 配置VsCode 中的setting json,在最后追加gitee.gist和gitee.access_token...在自己的Gitee中查看自己上传的配置 7.
原文：Azure Tips and Tricks 翻译：汪宇杰 导语 有时需要使用与 Azure Functions 自动生成的路由前缀不同的路由前缀。...例如：https://mynewapimc.azurewebsites.net/api/HttpTriggerCSharp1 在函数名之前使用 api。...如果我希望路由前缀为空，那么就使用以下内容： { "http": { "routePrefix": "" } } 只需重新启动 Azure Function，现在就可以无需 "api" 前缀即可访问我的...{ "http": { "routePrefix": "myroute" } } Azure Functions 是一项按需提供的云服务，可提供运行应用程序所需的各项不断更新的基础结构和资源...你只需专注于对你最重要的代码，Functions 会处理其余部分。Functions 为 Azure 提供无服务器计算。
* hInstance, HINSTANCE__ * hPrevInstance, wchar_t * lpstrCmdLine, int nCmdShow) 行 200 C++ webkit的代码是在...XMLHttpRequest::didReceiveData里收到数据后，存到Blob里，然后在BlobResourceHandle里创建异步回调，模拟网络请求给FileReaderLoader去加载...发出send blob请求后，content层根据request.setDownloadToFile标志，转到文件里，并且在repose里设置一个文件路径 > content.dll!...结束后，在FileLoader发起网络请求后，storage层开始读取之前的本地路径 > storage.dll!...storage::BlobURLRequestJob::*)(void)>::Run(storage::BlobURLRequestJob * object) 行 176 C++ 读到了本地路径下的blob
192.168.2.240 compute1 192.168.2.242 compute2 192.168.2.243 compute3 192.168.2.248 compute4 192.168.2.249 在不同的计算节点使用不同的存储后端...Scheduler 为了使nova的调度程序支持下面的过滤算法，需要修改使之支持 AggregateInstanceExtraSpecsFilter ，编辑控制节点的 /etc/nova/nova.conf...enabled | | 7 | compute3 | up | enabled | +----+---------------------+-------+---------+ 在本例中...aggregate_instance_extra_specs:ephemeralcomputestorage=true 结果验证 使用flavor m1.ceph-compute-storage 启动4台虚拟机，发现虚拟机磁盘文件全部在ceph...，不在同一个主机集合的主机仍然可以选择，但是无法迁移，需要增加只能在所在主机集合内迁移的功能 ---- 参考文章 OpenStack: use ephemeral and persistent root
（单独安装的原因参考后面的编译错误。） 特别说明：安装命令用的是 yum install -y XXX的方式。 6.安装bazel，这里没有特别的，按照官方文档进行操作就可以了。...原因和解决办法：libstdc++静态库需要单独安装，因为GUN Linux操作系统在安装G++的时候，并没有自动生成stdlibc++.a这个静态库，而是生成了一个叫做stdlibc++fs.a的库，...字符串兼容问题，不然编译会卡死在类似下面问题上 "-Wnon-virtual-dtor", "-Woverloaded-virtual", "-Wold-style-cast...，所以直接修改了缓存内的第三方编译的bazel文件 // 最好的方法是通过设置环境变量来避免掉这里的修改，后续再研究 解决办法：手动魔改出问题第三方库里面的make编译参数 /root/.cache/...总结： 网上搜了一圈，也没有找到关于envoy arm 的编译方式，踩了很多坑，便整理了这篇文章，希望对envoy开发和使用的朋友们有帮助。
前言 Python 在机器学习方面有天然的优势，那么我们今天也来涉足一下机器学习方面的技术，以下是在学习过程中的一些笔记，里面有大量的注释说明，用于理解为什么这样操作。...涉及到的数据见资源共享的文章--机器学习-数据集(预测房价) 代码实现如下： Numpy & Pandas & Matplotlib & Ipython #NumPy(Numerical Python)...).reshape(3,4)) print(df) print(df.mean()) #在pandas中，如果没有指定axis，则默认按axis=0来计算 print(df.mean(axis=0)...print(cost) #linspace函数原型：linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None) #作用为：在指定的大间隔内...他将返回“num”个等间距的样本，在区间[start, stop]中。其中，区间的结束端点可以被排除在外，默认是包含的。
一个简单的命令行界面让你启动、停止、暂停或销毁你的“盒子”。 考虑一下这个简单的例子。 假设你想写 Ansible 或 shell 脚本，在一个新的服务器上安装 Nginx。...不会再有“但它在我的机器上运行良好！”这事了。 开始使用 首先，在你的系统上安装 Vagrant，然后创建一个新的文件夹进行实验。...vagrant@ubuntu-hirsute:~$ Vagrant 使用“基础盒子”来建立你的本地机器。...vagrant halt：关闭当前的“盒子”。 vagrant destroy：销毁当前的“盒子”。通过运行此命令，你将失去存储在“盒子”上的任何数据。...如果你不开发软件，但你喜欢尝试新版本的操作系统，那么没有比这更简单的方法了。今天就试试 Vagrant 吧！ 这篇文章最初发表在 作者的个人博客 上，经许可后被改编。
简而言之，这类问题非常复杂，实际上现在的组合优化算法最多只能求解几百万个变量和约束的问题而已。 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。...1 动机 在组合优化算法中使用机器学习的方法，主要有两方面： （1）优化算法中某些模块计算非常消耗时间和资源，可以利用机器学习得出一个近似的值，从而加快算法的速度。...但是就目前而言，求解器在求解效率上仍存在着问题，难以投入到实际的工业应用中，现在业界用启发式比较多。...比如说在branch and price求解VRP类问题中，其子问题SPPRC的求解就是一个非常耗时的模块，如果利用机器学习，在column generation的每次迭代中能快速生成一些reduced...动机（1）和动机（2）下所使用的机器学习方法也是不同的，在开始介绍之前呢，大家先去回顾下第2节中介绍强化学习时提到的Markov链。
当开始研究数据科学时，我经常面临一个问题，那就是为我的特定问题选择最合适的算法。在本文中，我将尝试解释一些基本概念，并在不同的任务中使用不同类型的机器学习算法。...该方法使我们能够显著地提高精确度，因为我们可以在训练集中使用少量带有标签的数据。 ? 强化学习 强化学习与前面几个任务不同，因为我们没有带有标签或没有标签的数据集。...强化学习是机器学习的一个领域，它关注的是软件agent应该如何在某些环境中采取行动，以最大化累积奖励的概念。 ? 想象一下，你是一个机器人，在一个陌生的地方，你可以完成活动并从所处的环境中获得奖励。...常用的机器学习算法 现在我们对机器学习任务的类型有了一些直观的认识，让我们来探索一下在现实生活中应用的最流行的算法。 1.线性回归和线性分类器 这可能是机器学习中最简单的算法。...为了简化你的工作，我已经准备好了它们的主要特征的结构化概述。 线性回归和线性分类器：尽管表面上看起来很简单，但它们在大量的特征上非常有用，在这些特征中，更好的算法会因过度拟合而受到影响。
例如，如何发现不同标题之间的关系，比如“高级软件工程师”或“首席开发人员”。...· TonY: TensorFlow on Say(TonY)是一个在ApacheHadoop上本地运行TensorFlow的框架。...发布的目标是使TensorFlow程序能够在分布式YARN集群上运行。虽然TensorFlow工作流在ApacheSPark这样的基础设施上得到了广泛的支持，但SEAR仍然被机器学习社区所忽略。...TonY支持通过处理资源协商和容器环境设置等任务在Hadoop上运行TensorFlow作业。...它同时保持对TensorFlow计算图的完全支持，这意味着TensorBoard等工具可以在TonY上使用而无需任何修改。
一：java中==、equals的不同 1....因为在Integer类中，会将值在-128的缓存在常量池(通过Integer的一个内部静态类IntegerCache进行判断并进行缓存)中，所以这两个对象的引用值是相同的。...但是超过这个区间的话，会直接创建各自的对象(在进行自动装箱的时候,调用valueOf()方法，源代码中是判断其大小，在区间内就缓存下来，不在的话直接new一个对象)，即使值相同，也是不同的对象，所以返回...，前者会创建对象，存储在堆中，而后者因为在-128到127的范围内，不会创建新的对象，而是从IntegerCache中获取的。...比如，char类型的变量和int类型的变量进行比较时，==会将char转化为int在进行比较。类型不同，如果可以转化并且值相同，那么会返回true。 3.
因为穷，只买得起1G内存的乞丐配置版的云服务器，但是又想玩玩Elasticsearch+Kibana。...而Elasticsearch默认的heap size就是1G，很容易卡死，因此需要手动修改一下配置。...elasticsearch/config/jvm.options 修改内存空间为256m -Xms256m -Xmx256m Kibana配置 打开Kibana运行文件 vi kibana/bin/kibana 在最后一行前面加上一行...，修改node.js最大内存空间 NODE_OPTIONS="${NODE_OPTIONS:=--max-old-space-size=256}" 据了解，对于某些版本的node.js，内存参数横杠要改成下划线
翻译|周希雯 &Wendy 校对|魏子敏 作者：Arshak Navruzyan 利用机器学习反洗钱 金融机构有这样一条监管要求，为了监测反洗钱（AML：anti-moneylaundering），会对帐户的活动加以监控...因此监测需要对在相对较长的时间段发生的交易进行行为模式分析，并具备一个与现实世界的实体相关的组集（并不明显）。...通过金融机构进行的监测大致可分为两个互补的类别：以知识为基础的系统和链接分析。有很多方法是关于以知识为基础的系统，包括统计分析，机器学习以及数据可视化。...由于标记数据集的能力有限，将机器学习技术应用在反洗钱上一直以来都是一个挑战。不过，也有一些“非监督”技术（unsupervised techniques）是值得考虑的。...比如，如果图中某个节点突然在核心上有显著变化，这便可能是一个可疑活动的信号。 有许多统计和机器学习方法可用于探测时间序列异常点，包括推特的Seasonal Hybrid ESD。 ?
在公司做项目一直使用Storyboard，虽然有时会遇到团队合作的Storyboard冲突问题，但是对于Storyboard开发效率之高还是比较划算的。...言归正传，接下来就介绍一下如何使用Storyboard来预览UI在不同那个分辨率屏幕上的运行效果，这就很好的避免了每次调整约束都要Run一下才能看到不同平面上运行的效果，今天的博客就来详述一下如何使用Storyboard...一、创建工程添加测试使用的UIImageView 创建一个测试工程，在ViewController上添加4个不同尺寸的UIImageView, 并且添加上不同的约束，最后添加上不同的文艺小清新的图片...，最终Storyboard上的控件和约束如下所示。...三、添加预览设备 1.双击上面加号的按钮回出现预览窗口，在预览窗口左下方有一个加号按钮，通过加号按钮你可以添加不同尺寸的屏幕进行预览，从3.5到iPad应有尽有，添加是的截图如下所示。
比利时根特大学(Ghent University)的研究人员们声称采用可弯曲也能伸缩的互连开发出首款光学电路，可望作为发展可穿戴式人体传感器与机器人表皮的理想应用。...这种互连采用透明的聚二甲基矽氧烷( PDMS )材料制造，即使拉伸达30%或让物体表面顺着手指弯曲一圈时，这种弹性的光学互连仍然能够沿着原有路径导光。...透过将这种弹性化的互连以及一端的光源与另一端的探测器整合于电路中，研究人员们开发出一种可伸缩、可弯曲的微型“链接”，从而可加以整合于光学传输系统中。
在做文章评论的功能时，会遇到很多兼容性的问题，在不同机型上的表现也很不一致，总结了以下这些问题。 1. 日期问题 对于yyyy-mm-dd hh:mm:ss 这种格式在ios系统不识别。...时间格式化的时候，在浏览器端处理好好的，到了手机端，就变成NAN，或者null，这种情况，是ios系统不能转化这种类型的时间。...键盘收起，页面卡住，不回落 ios12上，发现键盘收起的时候，页面会卡主，留下底部一片空白，稍微动一下页面，就会恢复。...4. iphone fix 失效，导致一些机器上textarea光标偏移 解决方案： 所有兄弟元素变成absolute， 父元素overflow:auto。...键盘遮挡输入框 输入框如果使用了fixed固定在底部，键盘顶起的时候，iphone上fixed会失效，导致页面滚动输入框会随着页面滚动，并且在部分机型上，输入框偶尔会被键盘遮挡，这种偶现的问题，很不友好
例如，如上图（Fig.1）所示，不同的组织病理染色会导致图像所处的域不同，假设模型能够很好的拟合H&E染色的图像，但在DAB-H染色的图像上的性能会大大降低。...Dual体现在域适应模块应用在了两个方面： 图像级适应：考虑了图像间不同的颜色和风格 特征级适应：考虑了两个域之间的空间不一致 这篇文章的贡献有： 针对病理图像分割，提出了一个深度无监督域适应算法 在金字塔特征的基础上...，提出了两种域适应模块来缓解图像和特征层次上的域间差异 做了充足的实验来验证DAPNet的性能 2 方法 这篇文章的目标是在某种染色类型的图片中训练一个分割模型，而后可以用于其他不同染色类型的数据上。...PPM将特征图分成不同的金字塔级别的表示，然后将不同层次的特征上采样并连接成金字塔特征。在上下采样之间，采用U-Net中的跳层连接和金字塔特征融合结构来实现这个过程。...分割任务的优化目标是在源域上同时最小化交叉熵损失和Dice系数损失，有： 其中 表示标签数据， 表示预测结果， 是trade-off参数。
在本篇文章中，我们将为大家介绍如何更换模型以获得不同的效果。 当然，这个项目有一个特色，那就是它非常有效地利用了 “预训练模型”！...事实上，在深度学习应用过程中，“训练模型” 是需要耗费相当大量的时间与计算资源的，这个过程对于初学者来说难度非常高，因此想要让初学者轻松上手，就必须提供 “最简单”、“最有效” 的入门方式，“支持预训练模型...看一下上一篇 “10lines.py” 里的第 5 行代码： 我们只要将粗体底线的 “ssd-mobilenet-v2” 部分进行置换，就能调用不同的预训练模型，去改变您想要检测的类型结果。...本系统预建立的支持： 在前面 “项目安装” 一文中，执行过程的 “Download Models” 部分就是下载这些预训练模型以及所需要的配套文件，下载脚步会将这些文件放置到对应的路径中，并且在 C++...，代码如下： 这么轻松的方式，就能改变调用的模型，去得到不同的结果。
本文主要演示不同机器上的进程之间如何通过网络进行数据交换。 （1）首先编写程序文件multiprocessing_server.py，启动服务器进程，创建可共享的队列对象。...b'dongfuguo') s = m.get_server() s.serve_forever() （2）然后编写程序文件multiprocessing_client1.py，连接服务器进程，并往共享的队列中存入一些数据...import BaseManager class QueueManager(BaseManager): pass QueueManager.register('get_queue') #假设服务器的IP...q = m.get_queue() for i in range(3): q.put(i) （3）最后编写程序文件multiprocessing_client2.py，连接服务器进程，从共享的队列对象中读取数据并输出显示
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