- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏coding for love
4-8 打包分析
那么如何判断我们的代码要进行code splitting 或者对 code splitting 后的效果进行分析呢？这就需要用到一些辅助的打包分析工具。 2. 对于正常的打包结果，我们最需要关注的红框部分，可以看到当前 webpack 打包涉及的 module 有 5 个，chunk 有 3 个，asset 有 3 个。 ps：这里实线和虚线我还没弄清具体的含义，没看到相关文档，也没时间去捣鼓这块逻辑，如果有知道的同学还请告知哈~（猜测是在不同的 chunk 中，所以用的虚线？） 还可以看到各个模块的大小，在打包过程中对应的 chunk，以及是否被构建。我们点击其中的 index 这个点，可以查看该模块更加详细的内容： ? 小结 关于更多的打包分析工具，可以参考这里，如果有 webpack 打包方面的优化需求，可以多尝试一下，平时的时候如果有空，感受一下即可，选一两款合适自己的，毕竟工具的学习也是有成本的： webpack-chart
47330发布于 2020-03-20 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 4-8 scikit-learn中的scaler
用训练集来训练模型，测试集来验证模型的性能。但是有时候，样本中的每个特征之间的量纲不同，训练模型时候可能会导致某些特征的权重比较大，因此我们引入了归一化操作。 由于模型是通过均值归一化后的训练集训练得到，所以要想更好的验证模型的性能，测试集上同样要使用归一化的操作。现在的问题就是对于测试集，如何进行归一化的处理呢？ 可能有下面两种可能处理方案： 对整个测试集，求出测试集的mean_test以及std_test； 使用训练集得到的mean_train以及std_train进行相应的归一化； 第一种方案是不对的，第二种方案才是正确的方案 我们训练模型的目的是让模型应用在真实的环境中，可是很多时候在真实的环境中我们无法得到所有测试数据的均值和方差的。 然后来测试他的准确度，来得到真正的对应的算法得到的准确度； 还有一点就是测试集作为验证模型性能的好坏，为了方式信息泄露，我们应当避免使用测试集中的任何信息，这样模型在测试集上的准确度才能够泛化到真实的场景中去
1.4K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏脑电信号科研科普
theta悖论:4-8 Hz的EEG振荡既反映睡眠压力又体现认知控制
C、在SD和BL之间的第一个保留期间的theta功率地形的变化，红色表明SD相对于BL的t值越大。 大脑解剖图上theta变化的t值显著的区域（BL vs SD；fmTheta中的L3 vs L1，STM中的sdTheta中的L1 BL vs L1 SD的所有t值）。 灰色的文本表示在FDR校正多次比较后不显著的区域。白色的文本表示整个表中t值的前10%。图10. 每个任务的每个ROI的平均z值化功率谱。细线表示每个session的频谱，每个被试的平均值。 每个任务的前ROI的z值化功率谱。每个参与者的每个任务的前ROI的重叠频谱。每个彩色斑块的基本曲线代表BL谱、上曲线、SD谱，填充面积都反映了功率的增加。被试间平均功率变化是最后的黑色补丁展示。 A，Hedge的配对t检验的g效应量e. 条形图表示95%的置信区间。正值表示该结果测量值从BL到SD的增加。行为测量和theta po之间的R值对于每个ROI的每个任务。
95530编辑于 2023-01-16 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题4-8 高空坠球
习题4-8 高空坠球 皮球从某给定高度自由落下，触地后反弹到原高度的一半，再落下，再反弹，……，如此反复。问皮球在第n次落地时，在空中一共经过多少距离？第n次反弹的高度是多少？ 输入格式: 输入在一行中给出两个非负整数，分别是皮球的初始高度和n，均在长整型范围内。 输出格式: 在一行中顺序输出皮球第n次落地时在空中经过的距离、以及第n次反弹的高度，其间以一个空格分隔，保留一位小数。题目保证计算结果不超过双精度范围。
1.6K10发布于 2020-09-15 - 来自专栏大数据成长之路
scala快速入门系列【偏函数】
本篇作为scala快速入门系列的第三十一篇博客，为大家带来的是关于偏函数的内容。 ? ---- 偏函数 偏函数提供了简洁的语法，可以简化函数的定义。 配合集合的函数式编程，可以让代码更加优雅。 示例二 定义一个列表，包含1-10的数字 请将1-3的数字都转换为[1-3] 请将4-8的数字都转换为[4-8] 将其他的数字转换为(8-*] 参考代码 ? 运行结果: List([1-3], [1-3], [1-3], [4-8], [4-8], [4-8], [4-8], [4-8], (8,*), (8,*)) ---- 本期的内容分享就到这里了 ,喜欢的小伙伴们记得点个赞，持续关注哟~下期为大家介绍的是scala的正则表达式，敬请期待٩(๑>◡<๑)۶
34820发布于 2021-01-26 - 来自专栏用户11163528的专栏（2）
数据库服务器的 CPU 核心数怎么选
以下是不同场景下的 CPU 核心数建议：一、小型数据库- 应用场景：开发测试环境、小型网站、内部应用等。- 推荐配置：- CPU 核心数：2-4 核。- 内存：4-8 GB。 二、中型数据库- 应用场景：中等规模的企业应用、电子商务网站、有一定并发访问量的应用。- 推荐配置：- CPU 核心数：4-8 核。- 内存：8-16 GB。- 存储：100-500 GB SSD。 - 中并发（100-1000 个并发用户）：4-8 核。- 高并发（超过 1000 个并发用户）：8 核以上。2. 查询复杂性：- 简单查询：4 核即可满足需求。 调整数据库配置参数：- 对于 MySQL，建议将 `innodb_thread_concurrency` 设置为 CPU 核心数的 2-4 倍。- 启用并行查询功能，以充分利用多核 CPU 的优势。 七、总结选择数据库服务器的 CPU 核心数时，应根据实际业务需求进行调整。对于小型数据库，2-4 核即可满足需求；而对于高并发、大数据量的场景，建议选择 8 核以上。
2.8K10编辑于 2025-02-25 - 来自专栏烤包子
【算法笔记】道格拉斯-普克算法（经纬度或坐标点抽稀）
道格拉斯-普克算法 (Douglas–Peucker algorithm，亦称为拉默-道格拉斯-普克算法、迭代适应点算法、分裂与合并算法)是将曲线近似表示为一系列点，并减少点的数量的一种算法。 它的优点是具有平移和旋转不变性，给定曲线与阈值后，抽样结果一定。 选到点到直线距离的最大者与阈值相比较,若大于阈值,则记录该点,否则将直线两端点间各点全部舍去，如右图（2），记录第4个点，然后根据地4个点，将点分成两段1-4，4-8 然后分别对1-4，4-8重复第1、 2步操作，迭代操作，即仍选距离最大者与阈值比较,依次取舍,直到无点可舍去，最后得到满足给定精度限差的曲线点坐标，如图（3）、（4）依次保留第6点、第7点，舍去其他点,即完成线的化简。 结合步骤，这里有两点数学知识，一是两点确定一条直线方程，二是求点到直线的距离。 点到直线的距离公式如下
2.1K10发布于 2021-11-10 - 来自专栏【计网】Cisco
操作系统 | 添加系统调用
操作系统实验之添加系统调用 1.1 实验目的 学习和掌握系统调用机制，增加新的系统调用 1.2 实验内容 完成增加新的系统调用 1.3 实验步骤 1.用记事本打开/usr/src/linux-2.4.22 依次输入以下命令如图4-8至图4-10： cd /usr/src/linux-2.4.22 make clean make dep make bzImage make install /test 1.4 实验过程 图4-1 图4-2 图4-3 图4-4 图4-5 图4-6 254行ni改成xxx学号 图4-7 编译内核 图4-8 图4-9 图4-10 重启 图4-11 图4-12 图 4-13 图4-14 图4-15 1.5 心得体会 通过本次实验，我成功在sys.c文件下添加了系统调用，由于是在核心态下运行因此这里的输出函数使用printk()函数，并且在entry.S文件添加系统调用
37110编辑于 2024-02-20 - 来自专栏Michael阿明学习之路
3月14日 我用Python几十行代码为女朋友画了一个爱心
今天是个特殊的日子，圆周率日，哈哈！来对你爱的人表达爱吧！ 女朋友就是我爱人啦！? Michael在圆周率中找到了爱的誓言：5201314 to my love! 不做害羞的事，不求自己的益处，不轻易发怒，不计算人的恶， It does not dishonor others, it is not self-seeking, it is not easily angered (哥林多前书 13:4-8 ) Love never fails. (Corinthians 13:4-8 NIV) 本文参考： Python 必杀技:用 print() 函数实现的三个特效 一个神奇的公式计算Pi的任意位数
69730发布于 2020-07-13 - 来自专栏翩翩白衣少年
字节开源新型文生视频模型：AnimateDiff-Lightning，最少4步即可生成高质量视频！
前言 AI 技术的飞速发展，正改变着我们生活及工作的方方面面。而在视频领域，近日 字节跳动 新发布了一款令人振奋的新模型： AnimateDiff-Lightning ，无疑是一次革命性的突破！ 项目介绍 AnimateDiff-Lightning 是一款基于深度学习的视频生成模型，只需 4-8 步的推理，就能生成出质量极佳的视频，从而引起了广泛关注。 该模型采用了渐进式对抗扩散蒸馏技术，恰似可以使用闪电般的快速视频生成。同时字节研发团队也提出了跨模式扩散蒸馏，提高蒸馏模块泛化到不同的风格化基本模型的能力。 这一突破性进展也为 AI视频生成领域 带来了新的可能性。 尤其是与 Contorlnet 的配合下，视频转绘 的工作流程有望迎来全新的升级。 AnimateDiff-Lightning DEMO体验：https://huggingface.co/spaces/ByteDance/AnimateDiff-Lightning 主要特色功能 • 仅需 4-
1.4K20编辑于 2024-03-25 - 来自专栏图像识别与深度学习
2018-06-30 详解 MNIST 数据集
详解 MNIST 数据集 代码解释见下面 Label File 先是一个32位的整形 表示的是Magic Number，这是用来标示文件格式的用的。 一般默认不变，为2049 第二是图片的的数量 接下去就是一次排列图片的标示Label。 - Image File 也是Magic Number。同上。保持不变2051. 图片的数量 图片的高 图片的宽 图片的像素点[灰度 256位]。 as lbpath: #以二进制格式打开文件train-labels-idx1-ubyte用于只读，lbpath代表此文件对象 #从文件中读8个字节，1-4个字节为magic number,4- length=%d"%len(labels)) with open(images_path, 'rb') as imgpath: #从文件中读16个字节，1-4个字节为magic number,4-
1.1K20发布于 2018-07-03 - 来自专栏全栈程序员必看
用matlab求二元函数的极限_matlab求极大值
求在上的最大值和最小值的一般步骤为： 步骤1. 计算在内所有驻点处的函数值； 步骤2. 计算在的各个边界线上的最大值和最小值； 步骤3. 将上述各函数值进行比较，最终确定出在内的最大值和最小值。 syms x y; >>z=x^4-8*x*y+2*y^2-3; >>diff(z,x) >>diff(z,y) 结果为 ans =4*x^3-8*y ??? syms x y; >>z=x^4-8*x*y+2*y^2-3; >>A=diff(z,x,2) >>B=diff(diff(z,x),y) >>C=diff(z,y,2) 结果为 A=2*x^2 B .^4-8*X.*Y+2*Y.^2-3; >>mesh(X,Y,Z) >>xlabel(‘x’),ylabel(‘y’),zlabel(‘z’) 结果如图16.5.1 ? 图16.5.1? 等值线图 由图16.5.2可见,随着图形灰度的逐渐变浅,函数值逐渐减小,图形中有两个明显的极小值点和.根据提梯度与等高线之间的关系,梯度的方向是等高线的法方向,且指向函数增加的方向.由此可知,极值点应该有等高线环绕
2K20编辑于 2022-10-04 - 来自专栏量子位
Bye Bye TPU，4个GPU就能训练“史上最强”BigGAN！作者开源完整PyTorch模型
BigGAN一作Andrew Brock新鲜放出了只需4-8个GPU即可训练的新版模型，这一次，他用的是PyTorch。 ? 如果你想用自己的数据来训练BigGAN，可以选择从头开始训练，也可以在ImageNet预训练模型的基础上微调。无论如何，只需4-8个GPU。 原版是128-512个TPU，新版是4-8个GPU，这之间有巨大的算力差距，Brock到底是怎样用Pytorch完整复现BigGAN的？ 大思路就是：靠梯度累加，在小硬件上使用大批量（batch）。 正确的流程是，你首先需要做的就是设置可以支持的最大的批大小，确定后再修改脚本，使批大小×梯度累加的数量=所需的批大小总量（BigGAN默认为2048）。 于是，评论区除了欢呼的大神们之外，也冒出了很多贫穷的声音： 哇哦好赞啊！但是你说得好像4-8块GPU多便宜似的哈哈哈哈。 然而我只有一块1080ti…… 在Colab里哭。
1.2K20发布于 2019-04-23 - 来自专栏python3
一个python小程序
描述：将‘电信4-8,11区’转换成以下形式‘电信4区-电信5区-电信6区-电信7区-电信8区-电信11区’。
57010发布于 2020-01-15 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
【从零学习OpenCV 4】直方图均衡化
为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。 如果一个图像的直方图都集中在一个区域，则整体图像的对比度比较小，不便于图像中纹理的识别。例如相邻的两个像素灰度值如果分别是120和121，仅凭肉眼是如法区别出来的。 如果通过映射关系，将图像中灰度值的范围扩大，增加原来两个灰度值之间的差值，就可以提高图像的对比度，进而将图像中的纹理突出显现出来，这个过程称为图像直方图均衡化。 对图像的均衡化示例程序在代码清单4-8中给出，程序中我们将一张图像灰度值偏暗的图像进行均衡化，通过结果可以发现经过均衡化后的图像对比度明显增加，可以看清楚原来看不清的纹理。 通过绘制原图和均衡化后的图像的直方图可以发现，经过均衡化后的图像直方图分布更加均匀。 代码清单4-8 myEqualizeHist.cpp直方图均衡化实现 4.
85520发布于 2019-12-24 - 来自专栏华章科技
手把手教你用ECharts画柱状图
导读：柱状图主要用于表示离散数据的频数，也是一种基础可视化图。 series: [{ data: [100, 150, 120, 90, 50, 130, 110], type: 'bar' }] }; 可视化结果如图4- ▲图4-8 简单的柱状图 我们同样可以在代码中添加label以显示具体数值，例如在每个柱子上显示对应数值，代码如下： option = { xAxis: { type: 'category ▲图4-9 简单的柱状图加入label 02 聚合柱状图 除了简单的柱状图，在实际场景中也会经常用到聚合柱状图，以更直观地比较各维度信息。 这里的堆叠效果主要是通过stack参数决定的，当我们删除A商场的stack参数，并将B商场和C商场的stack参数改为“总量1”之后，其可视化结果如图4-13所示。
4K20发布于 2021-02-05 - 来自专栏FreeBuf
Legba：一款功能强大的多协议凭证爆破与密码喷射枚举工具
关于Legba Legba是一款功能强大的多协议凭证爆破与密码喷射枚举工具。 该工具的目的就是在消耗更少资源的同时实现更好的性能和稳定性，可以帮助广大研究人员执行多种协议场景下的凭证爆破，以及密码喷射和枚举任务。 <TARGET> 设置单个目标主机、URL或IP地址、IP范围、CIDR、@filename或逗号分隔的目标 -U, --payloads, --username <USERNAME> #4-8 常量 some/path/*.txt、#min-max:charset / #min-max或[min-max] / [n, n, n] -P, --key, --password <PASSWORD> #4- （毫秒） --jitter-min <VALUE> 0 随机请求的发送最小时间间隔（毫秒） --jitter-max <VALUE> 0 随机请求的发送最大时间间隔（毫秒） -Q, --quiet 不报告统计数据
52310编辑于 2024-02-26 量化策略验证从 3 天缩短到 3 小时，QClaw 让回测流程自动化了
量化交易的精髓是什么？是设计出一个优秀的策略，然后用严格的方法验证它。 但很多量化从业者都有一个共同的体会：最耗时的不是策略设计，而是验证过程中的那些基础工作——数据清洗、环境搭建、跑批调度、结果汇总……这些事情本身并不需要智慧，但它们占据了整个流程里大量的时间。 QClaw的价值，就在于把这些可以自动化的基础工作从量化工程师的工作清单里移除。 阶段二：策略参数回测4-8小时-参数设置:调整并确定策略参数的测试范围。-任务生成:批量生成不同的参数组合。-提交与运行:将各个参数组合作为独立回测任务提交，并等待计算完成。 实际时间对比阶段原来耗时QClaw自动化后节省数据准备8-12小时1-2小时~85%策略回测4-8小时无需人工等待~90%结果分析4-6小时30分钟~85%合计约3天约3小时约87%这对量化团队意味着什么
55810编辑于 2026-03-20- 来自专栏Linux基础入门
TBtools | 序列提取及过滤
本期讲解的是TBtools序列工具中的Fasta序列提取及过滤。进入TBtools界面，点击Sequence Toolkit进入Fasta Tools即可看到（如下图）。 唯一不同的是Fasta Extract or Filter (Quick)中包含了过滤的功能，在这里不做赘述了。 为了便于演示，我虚构了一个名为test.fasta的序列文件，如下： >contings-1 AGCAATTCCACCTTCGTAA >contings-2 AAGTCACCAGGGGATGCAA >contings GCATGTGCATGACCTTGGCTTCCATAACCAAAAATTGCTATTTTTTTACTTTTAATTAAA TCTACATCTGCATCTTATAAAACATTTTCATTTTT （2）提取Fasta序列文件中的序列区段 在这里我们选择提取test.fasta中contings-1的2-6号碱基、contings-3的4-8号碱基、contings-6的1-3号碱基。
8.6K30编辑于 2021-12-08 - 来自专栏腾讯大讲堂的专栏
滴滴专车司机的真实生活：39.5%的人收入提升30%以上
新的思维方式，新的体验，新的商业模式等等。 收入提高，是强大的吸引力 根据调查结果显示，96.5%的司机在从事专车服务以后每月收入都有了不同程度的提升，其中，78.1%的司机收入提高了10%以上，39.5%的司机有30%以上的收入提升。 值得提及的是，那些100%全职从事专车服务的司机，他们的月收入提升30%以上的比例高达55%，投入一半以上精力的司机，月收入提升30%以上的比例也高达65%。 调查结果显示，不同的司机选择了不同的工作时间，29.0%的司机选择每天从事专车服务不足4小时，37.0%的司机选择工作4-8小时；34.0%的司机选择了工作8小时以上。（图3） ? 在每天8小时以上工作时间的司机中，有52%的司机收入提升30%以上；在每天4-8小时工作的司机中，该比例也达到46%。（图4） ?
3.6K90发布于 2018-02-11
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号