DSC-RX1002相机升级

搜索我的型号 https://www.sony.com/electronics/support/compact-cameras-dsc-rx-series/dsc-rx100m2 ? ? https://www.sony.com/electronics/support/compact-cameras-dsc-rx-series/dsc-rx100m2/downloads/W0010232

机器学习入门 5-9 使用sklearn解决回归问题

从上面看到的系数和截距和前面得到的结果不一致，这是因为在前面使用sklearn封装好的train_test_split函数下进行测试数据集的分割在算法上和我们自己实现的train_test_split函数稍有不同 这就导致上一小节使用我们自己封装的train_test_split和sklearn提供的train_test_split得到的训练集和测试集会有不同。

DM8共享集群DSC初始化DB实例报错

[dmdba@localhost DSC0]$ /dmdb8/dmdbms/bin/dmasmtool dcr_ini=/dmdb8/dmdbms/dsc_config/DSC0/dmdcr.ini ASM /dmdbms/dsc_config/DSC0/sqllog.inidb1节点删除初始化生成的参数文件rm -f /dmdb8/dmdbms/dsc_config/DSC1/dmdcr.inirm -f --过滤出参数文件中关于size大小的参数[dmdba@localhost DSC0]$ cat /dmdb8/dmdbms/dsc_config/DSC0/dminit.ini |grep SIZESYSTEM_SIZE +DMREDO/DSC1_LOG02.logFILE "/dmdb8/dmdbms/dsc_config/DSC0/dm.ini" has already existedFILE "/dmdb8/dmdbms /dsc_config/DSC0/sqllog.ini" has already existedFILE "/dmdb8/dmdbms/dsc_config/DSC1/dm.ini" has already

ubuntu 编译源码包(dsc diff.gz orig.tar.gz):

ubuntu 编译源码包(dsc diff.gz orig.tar.gz) 以tree实用程序为例，介绍Ubuntu中如何管理源码包，包括查询，获取，编译源码包，直至安装。 2.获取源文件 源码包中通常包含3个文件，分别以dsc，orig.tar.gz和diff.gz为后缀名。 当然你也可以自己用dpkg-source命令去解压缩源码包： dpkg-source -x tree-1.5.1.2.dsc 3.获取依赖文件 在编译源码包前，需要安装具有依赖关系的相关软件包。 sudo dpkg –i tree-1.5.1.2-1_i386.deb 6.测试tree程序 我们用它来查看编译所在工作目录的内容。 tree –L 2 References: [1] ubuntu 编译源码包 dsc diff.gz orig.tar.gz [2] 请问.dsc怎么用?

数据安全治理中心：阿里云数据安全中心（DSC）的全面解读

阿里云数据安全中心（DSC）概览 阿里云数据安全中心（DSC）是一个综合性的数据安全治理平台，它通过集成多种数据安全技术和服务，为企业提供一站式的数据安全解决方案。 DSC的优势 集成与兼容性 集成性：DSC能够与阿里云的其他服务无缝集成，提供统一的数据安全视图。 兼容性：DSC支持多种数据库和数据仓库，确保企业可以在不同环境下使用。 智能与自动化 智能分析：DSC利用机器学习技术进行智能分析，帮助企业识别潜在的安全威胁。 自动化响应：DSC能够自动执行安全策略，减少人工干预，提高响应速度。 合规性与审计 合规性支持：DSC帮助企业满足各种数据保护法规要求，如GDPR、HIPAA等。 审计追踪：DSC提供详细的审计日志，帮助企业追踪数据访问和修改行为。 结语 阿里云数据安全中心（DSC）是企业数据安全治理的理想选择。通过提供全面的安全功能和强大的技术支撑，DSC能够帮助企业保护数据资产，确保业务的持续发展和合规性。

DSC蓝宝石法：精准测量材料比热容的核心技术

DSC蓝宝石法：精准测量材料比热容的核心技术-测试GO差示扫描量热法（Differential Scanning Calorimetry, DSC）是材料科学、化学工程及生物医学等领域中一种重要的热分析技术 在DSC测量比热容的多种方法中，DSC蓝宝石法（又称间接法或比例法）因其高精度和可靠性而被广泛采用。 蓝宝石法测试的关键步骤蓝宝石法测量比热容通常采用“三步法”，以最大限度地减少仪器和测试过程带来的干扰:空白基线测试：在DSC仪器上放置两个质量相同的空坩埚，在设定的升温速率、温度范围和气氛条件（如氮气） 蓝宝石标准样品测试：将已知质量的蓝宝石标准样品置于样品坩埚中，在与空白测试完全相同的条件下进行DSC扫描，记录热流-温度曲线。 待测样品测试：将蓝宝石取出，换上待测样品（质量需与蓝宝石质量接近），在完全相同的实验条件下再次进行DSC扫描，获得样品的热流-温度曲线。

人生九段算法：用算法经营自己的人生（5-9段）

如果把个人比作一家公司。那么你自己就是这家公司的CEO。对个体而言，最重要的增长不在于工资，而在于能力的提升和个人网络的建立，以及未来赚钱的能力。

数据不平衡问题成“千年”难题，看ACL新方法Dice Loss如何有效解决！

这种不平衡会导致两个问题： 训练与测试失配。占据绝大多数的负例会支配模型的训练过程，导致模型倾向于负例，而测试时使用的F1指标需要每个类都能准确预测； 简单负例过多。 于是，在这个意义上，DSC是和F1等价的。 既然如此，我们就想直接优化DSC，然而上述表达式是离散的。为此，我们需要把上述DSC表达式转化为连续的版本，从而视为一种soft F1。 对单个样本x，我们直接定义它的DSC： 注意这和一开始DSC的定义是一致的。可以看到，若x是负类，那么它的DSC就为0，从而不会对训练有贡献。 中，如果 ，它就退化到了DSC。 3 小结 本文使用现有的Dice Loss，并提出了一种新型的自适应损失DSC，用于各种数据分布不平衡的NLP任务中，以缓解训练时的交叉熵与测试时的F1的失配问题。

比标准Attention提速5-9倍，大模型都在用的FlashAttention v2来了

近来，几种长上下文语言模型陆续问世，包括 GPT-4（上下文长度为 32k）、MosaicML 的 MPT（上下文长度为 65k）Anthropic 的 Claude（上下文长度为 100k）。长文档查询和故事写作等新兴用例已经表明扩展语言模型上下文窗口是非常必要的。

安恒信息两篇核心AI异常检测论文入选IEEE DSC国际会议

而安恒信息的《一种基于淘汰稀疏噪点的时间序列异常点检测方法》与《异常检测的范畴再加权特征提取方法》与两篇论文，也入选IEEE DSC国际会议。

MyBatisPlus-代码生成器

groupId>org.apache.velocity</groupId> <artifactId>velocity-engine-core</artifactId> </dependency> 然后在测试文件夹中或者项目里的任意一个位置创建一个类 ，笔者是在项目的测试目录中新建的测试类 import com.baomidou.mybatisplus.annotation.DbType; import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType = new DataSourceConfig(); dsc.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/guli? serverTimezone=GMT%2B8"); dsc.setDriverName("com.mysql.cj.jdbc.Driver"); dsc.setUsername ("root"); dsc.setPassword("zhaolong138"); dsc.setDbType(DbType.MYSQL); mpg.setDataSource

2019最新的手机号码正则表达式

2019最新的手机号码正则表达式 看着我的手机号码验证又被测试给踢了回来，没办法自己只能写一个备用了。 ((((13[^4]{1})|(14[5-9]{1})|147|(15[^4]{1})|166|(17\\d{1})|(18\\d{1})|(19[89]{1}))\\d{8})|((134[^9]{1 }|1410|1440)\\d{7}))$ 有问题请告知，自己简单的测试了下，应该没问题 基于有些小伙伴测试有问题，特附上代码测试（2021.2.5更新） public static void main ((((13[^4])|(14[5-9])|147|(15[^4])|166|(17\\d)|(18\\d)|(19[89]))\\d{8})|((134[^9]|1410|1440)\\d{7}))$ "; regex = "^((((13[^4])|(14[5-9])|147|(15[^4])|166|(17\\d)|(18\\d)|(19[89]))\\d{8})|((134[^9

信创-达梦数据库替换授权步骤

SERVER_SERIES,'P','个人版','S','标准版','E','企业版','A','安全版 ','D','开发版') as "系列名称",DECODE(SERVER_TYPE,'1','正式版','2','测试版 ','0010','RWC','0011','RWC、 DSC','0100','MPP','0101','MPP、DSC','0110','MPP、RWC','0111','MPP、RWC、 DSC' ,'1000','DW','1001','DW、DSC','1010','DW、RWC','1011','DW、RWC、DSC','1100','DW、 MPP','1101','DW、MPP、DSC' ,'1110','DW、MPP、RWC','1111','DW、MPP、RWC、DSC') as " 授权集群",EXPIRED_DATE AS "有效期",CONCURRENCY_USER_NUMBER 1：正式版、2：测试版、3：试用版、4：其他5SERVER_VER服务器版本号6EXPIRED_DATE有效日期7AUTHORIZED_CUSTOMER用户名称8AUTHORIZED_USER_NUMBER

我国大陆地区的手机号正则匹配

我国大陆地区的手机号正则匹配 -- hive sql 测试通过 select phone_num RLIKE "^(\\+?86)? ((13[0-9])|(14[5,7])|(15[0-3,5-9])|(17[0,3,5-8])|(18[0-9])|161|166|198|199|(147))\\d{8}$" 在线正则测试 http ://tool.oschina.net/regex# 测试的时候，sql 中的正则的双需要改为： -- 在线测试 ^(\+? ((13[0-9])|(14[5,7])|(15[0-3,5-9])|(17[0,3,5-8])|(18[0-9])|161|166|198|199|(147))\d{8}$

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YOLOv13如何提升NEU-DET的检测精度 | 新颖的多尺度卷积注意力（MSCA）加在网络不同位置的涨点情况

我们在广泛使用的 MS COCO 基准测试上进行了大量实验，结果表明，我们的方法在参数更少、浮点运算量更少的情况下达到了最先进性能。 dsc3k (bool, optional): If True, use DSC3k in the low-order branch; otherwise, use DSBottleneck. dsc3k (bool, optional): If True, use DSC3k as the internal block. If False, use DSBottleneck. 在没有任何花哨的成分下，我们的SegNeXt显着改善了以前在流行基准测试 (包括ADE20K，Cityscapes，COCO-Stuff，Pascal VOC，Pascal Context和iSAID) 值得注意的是，SegNeXt的性能优于EfficientNet-L2 w/ NAS-FPN，并且仅使用其1/10参数在Pascal VOC 2012测试一下排行榜上实现90.6% mIoU。

【SpringBoot DB系列】Mybatis-Plus 代码自动生成

准备 准备两张表，用于测试 CREATE TABLE `userT0` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar -- 下面两个，用于测试生成后的代码，在生成代码时，可以不需要--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId = new DataSourceConfig(); dsc.setUrl("jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/story? dsc.setDriverName("com.mysql.jdbc.Driver"); dsc.setUsername("root"); dsc.setPassword( 输出测试 测试我们生成的类，是否可以对 db 进行操作，则有必要写一个启动类 @RestController @SpringBootApplication @MapperScan("com.git.hui.boot.mybatis.plus.mapper

Mybatis-plus 下

文件夹 pc.setController("controller"); //controller文件夹 mpg.setPackageInfo(pc); 设置数据源 DataSourceConfig dsc = new DataSourceConfig(); dsc.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mybatis-plus? "); dsc.setUsername("root"); dsc.setPassword("148729"); dsc.setDbType(DbType.MYSQL); mpg.setDataSource (dsc); 策略配置 StrategyConfig strategy = new StrategyConfig(); strategy.setInclude("user"); // 设置要映射的表名， 生成之后的代码以及架构都是很规范的，大家可以自己测试一下

Mybaits-plus实战（一）

dsc.setDriverName("com.mysql.jdbc.Driver"); dsc.setUsername("xxx"); dsc.setPassword(" xxxx"); dsc.setTypeConvert(new MySqlTypeConvert()); mpg.setDataSource(dsc); 测试mybatis plus 1.4.2.1. 编写controller层（前提已经用生成器生成了一张表数据） 我随意写了些测试 /** *

* 前端控制器 *

【VIDEO_Parent】-项目搭建与创作者接口-service-video工程

serverTimezone=GMT%2B8"); dsc.setDriverName("com.mysql.cj.jdbc.Driver"); dsc.setUsername ("root"); dsc.setPassword("root"); dsc.setDbType(DbType.MYSQL); mpg.setDataSource configuration: # SQL打印 log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl 配置 mybatis-plus 测试 getAuthorList") public List<Author> getAuthorList() { return authorService.list(null); } } 在浏览器中测试接口如下图 ) public boolean deleteAuthor(@PathVariable String id) { return authorService.removeById(id); } 测试