有效的std::search用于找到子序列的所有出现（避免无限循环）
社区干货
万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
上面的结果有效数字太多了,后文不好教学展示,因此我们对`attn_scores_softmax`的结果取小数点后一位,即`attn_scores_softmax`变成下列形式:```pythonattn_scores_softmax = [ [0.0, 0.5, 0.5], [0.0,... spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=12c43aedc12b9cf10b775c0015015b86)🍁🍁🍁>> 4、[ViT论文逐段精读【论文精读】](https://www.bilibili.com/video/BV15P4y137jb/?spm_id_from=333.788&vd_s...
Kafka 消息传递详细研究及代码实现|社区征文
zstd]importance: high [**retries**](url)生产者发送消息失败或出现潜在暂时性错误时,会进行的重试次数。type: intdefault: 2147483647valid values: [0, ..., 2147483647]importance: high ... acks = all:leader 节点会等待所有同步中的副本确认之后,producer 才能再确认成功。只要至少有一个同步副本存在,记录就不会丢失。这种方式是对请求传递的最有效保证。acks = -1 与 acks = all 等效type: string...
万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
虽然理论上所有的数据都可以混杂,或者糅合,或者饥不择食,随便存储,但是计算机是追求高效的,如果我们能了解数据结构,找到较为适合当前问题场景的数据结构,将数据之间的关系表现在存储上,计算的时候可以较为高效的利... 是用于有序元素序列快速搜索查找的一个数据结构,跳表是一个随机化的数据结构,实质就是一种可以进行二分查找的有序链表。跳表在原有的有序链表上面增加了多级索引,通过索引来实现快速查找。跳表不仅能提高搜索性能,...
Fastbot 开源版技术原理与架构
字节跳动软件工程实验室(https://se-research.bytedance.com/)团队提出了一种 **基于强化学习的可复用的基于模型的自动化安卓测试工具 Fastbot** 。该工具旨在利用强化学习的技术,通过学习和推理从之前的测试运行... 并输出覆盖报告和找到的崩溃。Fastbot 的工作流程包括两个主要阶段,如图所示:(a) 测试前的设置。a1 对 APK 文件进行反编译,收集控件的静态文本信息。a2 在一组设备上安装 APK,同时 a3 加载先前测试运行中的历...
特惠活动
有效的std::search用于找到子序列的所有出现（避免无限循环）-优选内容
有效的std::search用于找到子序列的所有出现（避免无限循环）-相关内容
数据结构
Volc_ElasticSearch:表示火山引擎版 ElasticSearch。 Volc_Kafka:表示消息队列 Kafka 版。 Volc_RocketMQ:表示消息队列 RocketMQ 版。 Volc_Redis:表示火山引擎版 Redis。 ECS_MySQL:表示火山引擎 ECS 自建 ... Sequence:表示序列。 Rule:表示规则。 Operator:表示操作符。 Aggregate:表示聚合。 Extension:表示扩展。 Constraint:表示约束。 PostSequence:表示 PostgreSQL 的序列。 Schema:表示模式。 Event:表示...
Android SDK集成开发指南
可以将其调整到application / kotlin 等官方插件后的第一个apply plugin: 'com.bytedance.std.tracker' 1.3 引入SDK在app module级别的build.gradle文件中,在dependencies里引入SDK。目前提供两个版本的SDK,请根据... 可用于观察用户行为日志上报情况,建议在上线时关闭config.setLogEnable(true); // true:开启日志,false:关闭日志config.setLogger(new ILogger() { @Override public void log(String s, Throwable throwabl...
配置指引
参数配置操作详见:服务管理-管理服务配置参数 3 Common 配置配置文件 dolphin_scheduler-common 主要用于配置 Hadoop/YARN 相关的配置项,如下表所示: 参数 默认值 描述 data_basedir_path /tmp/dolphinscheduler... 几乎可满足所有用户的需求) spring_quartz_properties_org_quartz_jobStore_useProperties FALSE 指示 JDBCJobStore 所有的 JobDataMaps 中的值的形式,true 表示以“k-v”的文本形式存储,false 表示以对象序列化的...
Elasticsearch 原理与在直播运营平台的实践
在持续建设基于 ES 的跨域数据聚合服务中发现 ES 的很多特性跟 MySQL 等常用数据库差别较大,本文会分享 ES 的实现原理、在直播平台中的业务选型建议及实践中遇到的问题和思考。Elasticsearch 是一种分布式的... 并用于对应平台进行各类列表的展示;日志检索部分则是用于对 Argos 错误日志的搜索。**ES 实现与架构**接下来了解上述 ES 优点是如何实现的、缺点是怎么导致的,说起 ES 是一定要谈 Lucene ...
Android SDK 集成
groovy // 示例版本implementation 'org.jetbrains.kotlin:kotlin-stdlib-jdk7:1.3.61' 1.6 手动引入须知推荐您远程引入 SDK。如特殊情况需要手动引入,请补充阅读本小节。 Android SDK 下载 SDK 版本 大小 MD5... 可用于埋点流程验证集成方式一,项目中已包含所有 libs 下 aar / jar:// app 目录下 build.gradleimplementation fileTree(dir: 'libs', include: ['*.jar','*.aar'])// 此时可以将以上必须依赖以及部分需要可选依赖...
Android SDK 集成
groovy // 示例版本implementation 'org.jetbrains.kotlin:kotlin-stdlib-jdk7:1.3.61' 1.7 手动引入须知推荐您远程引入 SDK。如特殊情况需要手动引入,请补充阅读本小节。 Android SDK 下载 SDK 版本 大小 MD5... 可用于埋点流程验证集成方式一,项目中已包含所有 libs 下 aar / jar:// app 目录下 build.gradleimplementation fileTree(dir: 'libs', include: ['*.jar','*.aar'])// 此时可以将以上必须依赖以及部分需要可选依赖...
MaxCompute Buildin Function Plugin
[,...]) 用于比较一组值,并返回其中最大的数值。 STDDEV plain --计算总体标准差double stddev(double )decimal stddev(decimal )--计算窗口中expr的总体标准差double stddev([partition_clause] [orderby_clause] [frame_clause])decimal stddev([partition_clause] [orderby_clause] [frame_clause]) 计算总体标准差。stddev_pop([distinct] ) overstddev_pop([distinct] ) over SIZE plain int size(array )int size(map ...
Android SDK 集成
groovy // 示例版本implementation 'org.jetbrains.kotlin:kotlin-stdlib-jdk7:1.3.61' 1.7 手动引入须知推荐您远程引入 SDK。如特殊情况需要手动引入,请补充阅读本小节。 Android SDK 下载 SDK 版本 大小 MD5... 可用于埋点流程验证集成方式一,项目中已包含所有 libs 下 aar / jar:// app 目录下 build.gradleimplementation fileTree(dir: 'libs', include: ['*.jar','*.aar'])// 此时可以将以上必须依赖以及部分需要可选依赖...
项目经验分享:机器学习在智能风控中的应用|社区征文
时间序列、市场指标等等。我们需要提取一些统计特征,时间计算等特征,如下:```#均值mean_feature = np.mean(data)#标准差std_feature = np.std(data)#最大值max_feature = np.max(data)#最小值min_featur... 一般用于分类和回归任务。这里用它及逆行训练并评估。```#创建并训练SVM模型svm_model = SVC()svm_model.fit(X_train, y_train)#在测试集上进行预测y_pred = svm_model.predict(X_test)#评估模型性能accu...
