我写这个是因为 一个妹子（因为我喜欢这妹子，不然谁鸟你，所以身边对你好的异性一定对你图谋不轨，就像我）请教我这个问题 导出exexl，大多数人百度一下就知道怎么写，但合并单元格就要有一定思考，我也看过大量的资料，但我觉得有解决问题的思路很重要，废话不说了
协同过滤推荐算法实现。 接上篇日志，获得了新数据的索引之后，模型的输入基本上就搞定了。 模型是基于MF算法的，原理请移步：https://zhuanlan.zhihu.com/p/69662980 总之就是模型的训练需要用户和item的交互数据，而测试只需要用户和item的id，就能预测用户对每个item的喜好程度并用用
如果您需要生成名称和地址列表来测试您正在处理的应用程序或脚本，Linux 可以让这一切变得非常简单。有一个名为“rig”的命令可以创建姓名、地址和电话号码列表。据我所知，开箱即用，它仅适用于美国地址和区号。但是，如果情况确实如此，您或许可以解决此问题。 要使用rig命令，您只需在命
首先说一下什么是回文串？ 回文串就是一个字符串的逆序和正序相同，此字符串就是回文串。比如：abcdedc中的 cdedc就是会问串。那么回文串问题怎么解决呢？ 前置操作： 因为回文串分为奇数串和偶数串，比如奇数串为：abcba这样是以c为中心向两边扩，直接遍历字符串就行了，但是如果遇到偶数串的时
.to(device) 可以指定CPU 或者GPU 详见代码： device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 单GPU或者CPU model.to(device) #如果是多GPU if torch.cuda.device_count() > 1: model = nn.DataParallel(model，device_ids=[0,1,2]) mode
发送私信功能开发； 功能开发 数据访问层 message-mapper.xml 增加 <insert id="insertMessage" parameterType="Message" keyProperty="id"> insert into message(<include refid="insertFields"></include>) valu
目录 IPS技术原理--抵御2-7层已知威胁 入侵防御实现机制 签名 签名过滤器 例外签名 入侵防御对数据流的处理 检测方向 IDS技术原理 --网络摄像头（旁观者） IPS（Intrusion Prevention Systems）入侵防御、IDS（Intrusion Detection Systems） 入侵检测 IPS技术原理--抵御2-7层已
大家好，我是小小明，今天我要实现一个比较奇葩的需求，那就是直接在Jupyter上看B站直播。做到学习、学习（娱乐）两不误。 咱们最终要达到的效果： 获取指定分区直播间id列表 这次我们看直播的区域是： 然后我们该分区的直播间id列表： import requests from lxml import etree def get_
一、什么是动态sql 对sql语句进行灵活操作，通过表达式进行判断，对sql进行灵活拼接、组装 二、where <select id="findUserlist" parameterType="com.xxx.mybatis.po.UserQueryVo" resultType="com.xxx.mybatis.po.UserExtend"> select * from t_us
【部分源码分析】PLATO——开放域对话的SOTA之作 Github链接：https://github.com/PaddlePaddle/Knover/tree/master 论文链接：https://arxiv.org/abs/2006.16779 PLATO目录 【部分源码分析】PLATO——开放域对话的SOTA之作 数据准备 部分数据集展示 数据预处理代码 训练与预
在无法划分安全等级区域的场景下，对服务器采取的保护策略中，有一种很少被部署的策略，是进攻性防御。 攻击型防壁在检测到入侵行为后采取的对策相对于一般类型防壁采取的不响应或者重置连接的策略不同的地方是，攻击型防壁会尝试使用更加激进的措施反制入侵者，其目标是瘫痪攻击源或瘫痪攻
let Ids = this.houseList.map(item => item.houseId); let arr = new Array(); this.projectOptions.forEach((item, index) => { if (!Ids.includes(item.id)) { arr.push(item); } }); this.projectOptions
LFM的代码实现： 发现使用LFM后， ①：我们不需要关心分类的角度，结果都是基于用户行为统计自动聚类的，全凭数据自己说了算。 ②：不需要关心分类粒度的问题，通过设置LFM的最终分类数就可控制粒度，分类数越大，粒度约细。 ③： 对于一个item，并不是明确的划分到某一类，而是计算其属于每一类的概
set @oldID='1';-- 你要删除的idselect device_type_ids, TRIM(BOTH ',' FROM REPLACE(CONCAT(',',device_type_ids,','),CONCAT(',',@oldID,','),',')) as New_ids from wj_goods_category where FIND_IN_
图层 新建图层 CAD中我们设置好图层后除了我们平常的绘图时选择线段的颜色，线型，线宽等作用，而且我们还可以在出图时选择性显示图形，冻结图形，已达到我们想要的效果。 实现代码说明： //增加一个图层 参数为图层名 MxLibDraw.addLayer("AAA111"); //设置当前绘
@Slf4j public class StrParser { public static List<String> strToStrList(String messages) { List<String> rtList = Lists.newArrayList(); if (StringUtils.isEmpty(messages)) { return rtList; } rtList = Splitter.on(",
通常微服务架构中的依赖通过远程调用实现，而远程调用中最常见的问题就是通信消耗与连接数占用。在高并发的情况之下，因通信次数的增加，总的通信时间消耗将会变的不那么理想。同时，因为对依赖服务的线程池资源有限，将出现排队等待与响应延迟的情况。为了优化
语句部分： yii1版本打印最后一条执行的SQL： $this->getDbConnection()->createCommand()->select()->from()->order()->text ； yii2版本打印最后一条执行的SQL： $query = InsuranceOnlineZaSuccess::find(); echo $query->createCommand()->getRawSql(); 获取最后一条入库的ID：$id =
前一篇博客利用Pytorch手动实现了LeNet-5，因为在训练的时候，机器上的两张卡只用到了一张，所以就想怎么同时利用起两张显卡来训练我们的网络，当然LeNet这种层数比较低而且用到的数据集比较少的神经网络是没有必要两张卡来训练的，这里只是研究怎么调用两张卡。 现有方法 在网络上查找了多
JAP 1.0.2 正式发布 概要 jap-ids 1.0.2 支持多租户场景、支持动态 issuer、支持前后端分离的业务场景；jap-social 对外提供 refreshToken、revokeToken 和 getUserInfo 方法；新增 Pipeline 模式，支持自定义部分业务场景的流程，同时引入 SPI 机制；基于 Github Action，JAP 正式启用
paddlenlp.seq2vec是什么？快来看看如何用它完成情感分析任务 注意 建议本项目使用GPU环境来运行: 情感分析是自然语言处理领域一个老生常谈的任务。句子情感分析目的是为了判别说者的情感倾向，比如在某些话题上给出的的态度明确的观点，或者反映的情绪状态等。情感分析有着
首先我们要知道@PutMapping，@DeleteMapping的作用： @PutMapping：“对应修改操作，表明是一个修改URL映射”。 @DeleteMapping：“对应删除，表明是一个删除URL映射” 使用ajax的put提交方式 $.ajax({ url:"http://127.0.0.1/typeList", type:"PUT", data:data,
大家好，很久没有更新公众号，让各位久等了，主要是最近出除了工作之外，一直私下在学习和研究IdentityServer4，后续会腾出一部分时间陆续更新公众号。对于IdentityServer4(简称IDS)，网上的资料少之可怜，成系列的当属博客园的【晓晨】了，再其余的都是之前比如IdentityServer3的内容，虽然IDS官方
modeling.py 此文章是对transformers的bert源码的解读 # coding=utf-8 from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals import copy import json import logging import math import os import shutil import tarfile import tempfi
MVCC原理分析 1：什么是MVCC MVCC是英文名称Multi Version Concurrency Control 的简称，就是多版本并发控制。 MVCC可以说实现，读不加锁，读写不冲突。这个可以大大的提高Mysql的性能。 2：MVCC解决了什么问题 多事务的并发进行一般会造成以下几个问题: 脏读: A事务读取到了B事务未提交
