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train_data.shape[0] #训练集样本数量 train_data.shape[1] - 1 #每个样本的采样点数量类似于img.sahpe[0]就是图像的高度 在这里的test_data 这个矩阵是2040*401 每一行是一个振动点的数据 2040列就是2040个test的数据
垃圾回收影响因素 影响垃圾回收的因素有很多，垃圾回收不及时，最直接导致表膨胀，详情查看文档《KingbaseESV8R6 垃圾回收原理以及如何预防膨胀》。 vacuum回收垃圾的tuple时，判断哪些dead tuple可以被回收的规则是判断当前数据库中backend_xid和backend_xmin最小的值，凡是超过这个最小值
安装： webpack 需要结合 webpack-cli 一起使用 npm i webpack webpackc-li --save 创建文件： 1. 在项目的根目录下创建一个 src文件夹， 2. 在 该文件夹下 创建一个 index.js 文件
Predicate接口的简单使用 里面只有一个抽象方法 boolean test(T t)：判断数据是否符合要求。 其他方法 .and(),.or(),.negate(),.isEqual()四个默认方法，(negate()取反) 简单使用 //1 Predicate接口的使用 List<Integer> list = Arrays.asList(1, -2, -9, 8, 5);
awk for循环及 uniq 去重，获取数字值； for item in `grep errors test.txt | awk '{print $1}' |uniq | awk -F "==" '{print $1}' ` do echo "test:$item" done #test.txt ==44444== 2 errors occurred ==11111== 1 errors occurred
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2022/8/12 18:50 # @Author : xxx # @Software: PyCharm def for_else_test(): '''测试for...else...意思是，for运行完成后运行else''' list = [1,2,3,4,5] for i in list:
第10讲：卷积 神经网络（基础篇） 视频教程 1.卷积神经网络 说明： 首先明确输入的张量维度多少，输出的张量维度多少，利用各种层（做特征提取），进行这个维度上或者是每个维度上尺寸大小的变化，最终把它映射到想要的输出的这个空间里面 Feature Extraction：特征提取包括卷积、下采样 Classificati
优雅哥 SpringBoot 2.7.2 实战基础 - 06 -多环境配置 在一个项目的开发过程中，通常伴随着多套环境：本地环境 local、开发环境 dev、集成测试环境 test、用户接受测试环境 uat、预生产环境 pre、生产环境 prod。本节的内容有些脱离真实企业开发，因为在真实的企业开发中，不会只开发一个
一、静态测试 1、CppCheck 2、Clang-tidy【linux】 二、动态测试 1、QTest 2、GTest 3、Boost Test 4、CodeViz【命令行】 5、CppTest【收费】 6、Insure++【linux】 7、Catch【hpp实现，提供几个宏】
easytestapi - 文档即测试 介绍 一个高度接口自动化测试工具，虽然目前还不完善，但是想法值得分享。 更多介绍请访问链接： https://easytestapi.notion.site/easytestapi-fa8fafba18c849d2bdb3eaeafb2f6020 简单体验 python ./bin/easytestapi.py -d ./tests/apis/test_create_tester_
一、KingbaseES 对于空值的默认排序规则 KingbaseES 对于 null 值的排序默认是最大的，也就是比任何值都大。具体见以下例子： test=# create table test(id integer,name text); test=# insert into test values(1,'a'); test=# insert into test values(2,null); test=# select *
我们现在有两个APP（ApkA，ApkB）,APKB中定义了一个service，APKA启动这个service 1、首先在ApkB中定义service类 package com.example.test001; import android.app.Service; import android.content.Intent; import android.os.Binder; import android.os.IBinder; import android.uti
一、导学 掌握Linux命令是高级Java工程师必备的技能之一，但并不是每个人都能完全掌握，绝大部分Java初中级工程师只知道少数的cd/ls/mkdir/rm等非常简单的命令，但是只会这些命令是完全不够的，如果想要提升技术壁垒，晋升成为大牛程序员，掌握最实用的Linux命令是不可或缺的。文本
""" A TestRunner for use with the Python unit testing framework. It generates a HTML report to show the result at a glance. The simplest way to use this is to invoke its main method. E.g. import unittest import HTMLTestRunner
Tips: 一切都应该尽可能地简单，但不能过于简单。 —艾伯特·爱因斯坦 代码 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据集生成工具 import numpy as np import seaborn as sns from sklearn.datasets import make_moons fr
Tips: 当前人工智能还未达到人类 5 岁水平，不过在感知方 面进步飞快。未来在机器语音、视觉识别领域，五到十 年内超越人类没有悬念。−沈向洋 代码 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据集生成工具 import numpy as n
SELECT `id`, `array1` FROM `mimeng_test`.`t_array` LIMIT 0, 1000; INSERT INTO `mimeng_test`.`t_array`(id,array1) VALUES(2,'{"result":0,"white":[0,1,2,3}') 1.修改json UPDATE `mimeng_test`.`t_array` SET array1 = JSON_SET
一、概述 Python语言自1991年2月发布最初代码开始，到现在已经有31年的历史，目前已经成为最热门的计算机语言之一。经过这么多年的发展，python得到了极大的扩展，把python的功能应用到LaTeX中也必然会增强LaTeX的灵活性、便捷性和应用面。 本文将简单介绍在LaTeX中使用pythontex宏包与py
FFT - 快速傅里叶变换 目录FFT - 快速傅里叶变换写在前面目的前置知识原根单位根单位根性质等比数列求和公式正文单位根反演推式子继续推式子Code优化写在后面 写在前面 该博客仅为个人对一些算法的理解与总结，不保证正确性，同时欢迎各位纠正。 目的 FFT (Fast Fourier Transform)
MyBatis-Plus 用起来真的很舒服 阅读目录 一、MyBatis-Plus 1、简介 2、使用 SpringBoot 快速使用 MyBatis-Plus 二、Mybatis-Plus 常用操作 1、配置日志 2、简单认识一下常用注解 3、代码生成器 4、自动填充数据功能 5、逻辑删除 6、分页插件的使用 7
Task 启动的线程是线程池里的，启动后默认为后台线程 无参无返回值 Task.Run(Test); public void Test() { ...to... } 无参带返回值 //以string返回值为例,Task<string>中的<string>可省略 //task前面的var也可以直接写Task<string>,这里如果直接写的话不能将<string>省略 var
Bam文件位点深度统计 本文作者：Sunny-King 发布时间：2022-08-02 15:51:05 星期二 本文链接：https://www.cnblogs.com/Sunny-King/p/Bioinformatics-Bam_depth.html 一、samtools depth samtools depth -aa -b test.bed test.bam [--reference reference.fa] 二、pileup 三、
statefulset有状态应用部署 考虑无状态的pod因素，让每个pod独立，保持pod启动顺序和唯一性。拥有唯一的网络标识符，持久存储。启动顺序有序，例如mysql主从节点 应用场景 为了解决有服务状态的集群部署、集群之间的数据同步问题（Mysql主从等） 稳定的持久
