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改善红光激光COD
COD全称灾变性光学镜面损伤，是激光器腔面区域吸收谐振腔内部较高的光输出后，导致腔面区域温度超过其材料的熔点，从而发生腔面熔化的一种灾变性破坏。 提高激光器芯片COD阈值的方法有很多，其中非吸收窗口技术是适合大功率激光器芯片量产的常用方法。 COD通常发生在激光器的出光腔面，也就是镀有AR膜的透射面，因为芯片激发出的激光90%以上的激光都会从AR面射出，且AR面在芯片封装时将会凸出热沉边缘约10um，传导散热较差。 而在激光芯片的反射腔面镀有高反射HR膜，激光到达此面后反射回去，且此端与热沉完全接触，散热性好，也就不容易发生腔面COD。 除了在激光器腔面制作非吸收窗口外,蒸镀钝 化膜、大光腔结构、制作电流非注入窗口 等方式都可以有效抑制COD现象,提高器件的单 管输出功率.
95230编辑于 2022-06-08 - 来自专栏python3
python, my first cod
print "guess the right number ,so please input a number:"
45410发布于 2020-01-08 智能cod回流消解仪怎么用（智能COD回流消解仪的使用步骤）
智能COD回流消解仪的使用步骤可以归纳为以下几个主要部分：一、准备工作检查设备：确保消解器处于正常工作状态，并检查所有连接是否安全可靠。准备样品：将要分析的水样准备好，并确保样品标识清晰。 五、COD分析准备试剂：根据COD分析方法，准备所需的试剂和标准溶液。校准仪器：使用标准溶液对COD分析仪进行校准，确保仪器的准确性和可靠性。 进行COD测试：将准备好的样品置入COD分析仪中，按照仪器的要求进行测试。记录结果：根据仪器的测量结果，记录样品的COD数值。注意将结果整理并保存。 在COD测定过程中产生的废液中，含有浓硫酸、重铬酸钾、硫酸汞等危险废物，应该作为危险废物专门处理，不得直接排往下水道中。 遵循以上步骤和注意事项，可以确保智能COD回流消解仪的正确使用和样品分析的准确性。
30510编辑于 2024-06-12- 来自专栏python3
puppet kick 报错返回值cod
环境： puppetserver端 RHEL5.8或者RHEL6.4 [root@puppetserver1 etc]# cat /etc/redhat-release Red Hat Enterprise Linux Server release 5.8 (Tikanga) puppetagent端 RHEL5.8 和RHEL6.4 [root@agent3 ~]# cat /etc/redhat-release Red Hat Enterprise Linux Server release 6.4 (Santiago) [root@agent2 ~]# cat /etc/redhat-release Red Hat Enterprise Linux Server release 5.8 (Tikanga) [root@agent2 ~]# [root@agent3 ~]# 故障： puppetserver推送到RHEL6.4上OK，推送到RHEL5.8上报错，具体如下 关于agent端配置参考我的博客 http://dreamfire.blog.51cto.com/418026/1257718 操作： [root@puppetserver1 etc]# [root@puppetserver1 etc]# puppet kick -p 10 --host agent2.bsgchina.com失败 Triggering agent2.bsgchina.com Getting status status is running Host agent2.bsgchina.com is already running agent2.bsgchina.com finished with exit code 3 Failed: agent2.bsgchina.com [root@puppetserver1 etc]# puppet kick -p 10 --host agent3.bsgchina.com成功 Triggering agent3.bsgchina.com Getting status status is success agent3.bsgchina.com finished with exit code 0 Finished 日志： [root@agent3 ~]# puppet agent --server=puppetserver1.bsgchina.com --verbose --no-daemonize notice: Starting Puppet client version 2.7.21 info: Caching catalog for agent3.bsgchina.com info: Applying configuration version '1377075268' notice: Finished catalog run in 0.37 seconds info: access[^/catalog/([^/]+)$]: allowing 'method' find info: access[^/catalog/([^/]+)$]: allowing $1 access info: access[^/node/([^/]+)$]: allowing 'method' find info: access[^/node/([^/]+)$]: allowing $1 access info: access[/certificate_revocation_list/ca]: allowing 'method' find info: access[/certificate_revocation_list/ca]: allowing * access info: access[^/report/([^/]+)$]: allowing 'method' save info: access[^/report/([^/]+)$]: allowing $1 access info: access[/file]: allowing * access info: access[/certificate/ca]: adding authentication any info: access[/certificate/ca]: allowing 'method' find info: access[/certificate/ca]: allowing * access info: access[/certificate/]: adding authentication any info: access[/certificate/]: allowing 'method' find info:
57210发布于 2020-01-07 - 来自专栏大数据杂货铺
Cloudera运营数据库（COD）入门
如何创建运营数据库 概念 什么是 Cloudera 运营数据库 (COD)？ CDP 运营数据库数据服务 CDP 运营数据库 (COD) 是由 Apache HBase 和 Apache Phoenix 提供支持的实时自动扩展运营数据库。 您可以直接从CDP 控制台访问 COD 。COD 使您可以通过单击创建一个新的运营数据库，并根据您的工作负载自动扩展。 过程 如何创建运营数据库 您可以使用 CDP 运营数据库 (COD) 在注册环境中创建运营数据库。 先决条件 您必须以 ODAdmin 身份登录到 COD 环境。 确保您有权创建数据库。 步骤 在 COD Web 界面中，选择要为其管理连接的数据库。 在连接下，进入每个选项卡并修改参数。
1.3K20编辑于 2021-12-13 - 来自专栏大数据杂货铺
如何在CDP运营数据库（COD）上部署事务支持
有关更多信息和 COD入门，请参阅我们的文章 Cloudera Data Platform Operational Database (COD) 入门。 在第一篇博文中，我们介绍了 COD 中事务支持的概述和用法。请参阅Cloudera 操作数据库 (COD) 中的事务支持。 在第二部分中，我们将通过一个分步示例演示如何在您的 COD 环境中使用事务。 Item： Order： Order line item： COD 事务如何检测数据冲突 以下示例代码片段演示了 COD 如何使用第一次提交检测冲突，并抛出异常指示使用第二次提交检测到冲突。 有关 COD 事务支持的更多详细信息，请参阅COD 事务支持博客。
67720编辑于 2023-03-08 - 来自专栏大数据杂货铺
CDP运营数据库 (COD) 中的事务支持
有关更多信息和 COD入门，请参阅 Cloudera Data Platform Operational Database (COD) 入门。 在第二部分中，我们将通过分步示例演示如何在您的 COD 环境中使用事务。查看如何在 COD 中使用事务。 COD 如何管理事务 当多个事务在不同终端同时发生时，COD 确保为每个事务端到端更新 HBase 表，将事务标记为已完成，或者终止事务并且不更新 HBase 表。 有关在 COD 上部署事务支持的更多详细信息，请参阅如何在 COD 上使用事务。 以下是您可以使用 COD 事务的不同方式和场景。 我们还包括各种场景，您可以在其中包含 COD 事务和描述如何在实时场景中实施事务的端到端流程。 那么，您准备好试用 COD 事务支持了吗？这是使用 COD 创建数据库的第一步。
1.9K10编辑于 2022-12-02 - 来自专栏腾讯企点
火热报名 | 后疫情时代，爆款游戏《COD战区》背后的思考
3月10日，《COD战区》上线的24小时，玩家就超过600万，三天破1500万，比当年红到发紫的《Apex英雄》起飞速度还快。 究其原因，不得不说《COD战区》3A大作、稳定的高品质、颇具新鲜感的差异化玩法是让玩家彻底沦陷的根本。 ? 在大逃杀的机制之上，COD凭借着大IP、高质量的制作实力和差异化的优势，在战术竞技类的游戏中突围而出。 虽然3A厂商的技术实力高不可攀，但是市场对高品质游戏的要求的确在倒逼着厂商们提升游戏开发水准。
53610发布于 2020-06-10 - 来自专栏机器之心
全新CoD颠覆推理范式，准确率接近但token消耗成倍降低
方法概述 该研究创新性地提出了 CoD。CoD 提示将推理过程浓缩为最小的抽象表示。推理过程被提炼为一个简洁的方程式，仅关注得出解决方案所需的基本数学运算。 效率验证实验包括 token 消耗评估和推理延迟测试，其中 token 消耗评估包括精确测量 CoD 在各个基准测试任务中所使用的 token 数量，并与 CoT 进行对比；推理延迟测试通过 CoD 在不同任务中的端到端推理延迟 研究中所提出的模型方法在 GSM8K 这一数学推理任务中，在 GPT-4o 下，CoD 的准确率达到了 91.1%，CoT 的准确率为 95.4%，CoT 的准确率略高于 CoD。 对于 Claude 3.5 Sonnet，CoD 和 CoT 的准确率表现相近。 不过当采用 CoT和 CoD提示策略时，两个模型均达到了 100% 的完美准确率。
25100编辑于 2025-03-11 - 来自专栏魂祭心
原 有一个demo想开去，程序员在写cod
学习c#匿名类的时候，写demo，开始只是两句code，后来一些想法逐步在我的脑海中出现，把这些想法写下来，一方面是见证自己的进步，另一方面也与大家分享如何写一个“优雅”的程序。 class Program { public delegate void say(object word); public delegate int Add(int x, int y); public delegate int Sub(int x, int y);
66160发布于 2018-05-17 - 来自专栏Python
Python之Dijango的“坑” hostname, aliases, ipaddrs = gethostbyaddr(name) UnicodeDecodeError: utf-8 cod
错误代码提示: hostname, aliases, ipaddrs = gethostbyaddr(name) UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xcc in position 0: invalid continuation byte 在命令行输入 python manage.py runserver启动服务器的时候，突然出现下面的错误 Traceback (most recent call last): File "lea
1.9K90发布于 2018-01-24 - 来自专栏新智元
华人团队提全新「草稿链」CoD，成本延迟大降
受此启发，研究人员提出了草稿链（CoD）这一全新的提示策略。 CoD不要求模型生成冗长的中间步骤，而是让LLM在每一步生成简洁、信息密集的输出。 CoD在显著减少token的情况下，大幅降低了延迟和计算成本，实现了与CoT相当的准确率。 实验结果清晰地表明，CoD在保持高准确率的同时，大幅降低了token使用量和延迟。在各类推理任务中，CoD与CoT相比展现出显著的效率优势。 CoD展现出显著的效率提升，实验结果见下表。 对于GPT-4o和Claude 3.5，CoD都达到了91%的准确率，而每个响应仅需约40个token，相比CoT减少了约80%。 CoD则在对效率和响应速度有高要求的场景中更具优势，如实时应用、大规模AI部署、资源受限环境等。 CoD让先进的推理技术变得更加亲民、易用，有助于推动其在更广泛场景中的普及。
21800编辑于 2025-03-13 - 来自专栏算法与编程之美
Python|Tkinter实现一个窗口的菜单栏
num1 menus.add_cascade(label='Menu1',menu=num1)#将num1命名为Menu1 num1.add_command(label='Open',command=cod )#在num1上增加一个Open命令，执行的cod num1.add_command(label='Exit',command=window.quit)#在num1上增加一个退出命令 num2=tk.Menu num1 menus.add_cascade(label='Menu2',menu=num2)#将num2命名为Menu1 num2.add_command(label='Task',command=cod )#在num2上增加一个Task命令，执行cod num2.add_command(label='Exit',command=window.quit)#在num2上增加一个退出命令 window.config (menu=menus)#将window的menu改为我们所定义的menus 第三步:创建执行的命令，当然这里为了方便，Task与Open命令均执行所定义的cod函数，主要是在Label中显示I hit
2.2K50发布于 2020-06-03 - 来自专栏计算机视觉战队
Trans高质量Paper | 再小再隐蔽的目标检测都不是问题（附源码下载）
隐藏的目标与背景之间的高内在相似性使得COD比传统的对象检测/分割更具挑战性。 COD10K是迄今为止最大的COD数据集，具有最丰富的注释，它支持全面的隐藏目标理解，甚至可以用来帮助推进其他一些视觉任务，如检测、分割、分类等。 自然地，隐藏目标检测(COD)需要大量的视觉感知知识。 目标和非目标之间的高内在相似性使得COD比传统的目标分割/检测更具挑战性。 of concealed objects in our COD10K 四、COD FRAMEWORK Component details Group-Reversal Attention (GRA)
1K20发布于 2021-07-09 【YashanDB 知识库】重装新库及元数据和数据导出导入指导
cd ~$ mkdir -p /data/yashan/save_data # 创建空目录用于保存导出的数据导出数据$ yasboot sql -c yashan -n 2-1 -u sys -p Cod = 'Y'" # 查询用户建表数量，记录用于向新库导数后检查$ yasboot sql -c yashan -n 2-1 -u sys -p Cod-2022 --sql "select count(* = 'Y'" # 查询用户建对象数量，记录用于向新库导数后检查$ yasboot sql -c yashan -u sys -p Cod-2022 -n 2-1 --sql "select count( auto_export_and_import_all_objects_and_data.py --export-data -d /data/yashan/save_data -c yashan -p Cod （sys 用户原本的默认表空间就是 system），后面的警告是给数据库自建用户重复授权，对数据库无影响，最后导入成功$ yasboot sql -c yashan -n 2-1 -u sys -p Cod
14100编辑于 2025-02-28- 来自专栏机器之心
「字少信息量大」，Salesforce、MIT 研究者手把手教 GPT-4「改稿」，数据集已开源
什么是 CoD 作者制定了一个单一的密度链（CoD）Prompt，即生成一个初始摘要，并使其实体密度不断增加。 作者从 CNN/DailyMail 摘要测试集中随机抽取了 100 篇文章，为其生成 CoD 摘要。 有趣的是，与人类撰写的摘要和基线摘要相比，所有 CoD 摘要都更具抽象性。 首选 CoD 步数的中位数位于中间（3），预期步数为 3.06。 根据 Step 3 摘要的平均密度，可以大致推断出所有 CoD 候选者的首选实体密度为 ∼ 0.15。 图 4 中展示了两个 CoD 步骤：一个步骤的摘要因更多细节而得到改善，另一个步骤的摘要则受到损害。
50740编辑于 2023-09-19 - 来自专栏FreeBuf
Nebula漏洞利用包CVE-2016-0189漏洞利用分析
为清晰起见，我们将在脚本中将aw.Cod(0,0)设成0×11223344。 利用该技巧，我们在vbscript! 前面已经分析过aw.Cod(arg1,2), 即 aw.Cod(1,2), 该元素相对pvData的偏移就是0×50, 由于aw.Cod现在被重新设定为(1,1)，所以 大小为2*2*0×10=0×40 由上图可知，Aw.cod(1,2) 正好与y(i)的第四个字节开始的部分重叠。 ? 了解了这点。上面这段代码就不难理解了–遍历 y的所有元素，找到与Aw.cod(1,2) 重叠的那个y(i). 由于s 被写入了Aw.cod(1,2)， 即 yi(i) 的第四个字节开始的部分。 概括起来，Aw.cod 和 某个y(i) 重叠，我们可以通过Aw.cod的越界操作来将数据写入可控的y(i)里。 下面讨论情形2 读取任意地址 ? 这次我们在占位的内存中，成功构造如下数据： ?
1.9K60发布于 2018-02-24 - 来自专栏沃趣科技
ASM 翻译系列第十九弹：ASM Internal ASM Continuing Operations Directory
目录去追踪，COD是ASM的4号文件，每一个磁盘组都会有一个COD。 如果进程在执行长时间操作未正常完成前异常终止，将会有恢复进程查看COD区域的记录尝试完成或回退这个操作，有两种类型的持续性操作：background 和 rollback。 我们查询内部视图X$KFFXP找到磁盘组3的COD的AU分布，COD是ASM的文件4，因此在查询中设置了number_kffxp=4。 ASM的前台进程发起请求，为了能够记录这个rollback操作，必须在ASM的COD目录中申请一个槽位，COD目录的block 1展示了所有的槽位和使用状态，如果所有的槽位当时都是忙的，那么这个操作会休息一段时间 目录跟踪所有长时间运行的ASM操作，对于由于任何原因导致的问题，COD目录中相关记录可以用来把这些操作完成或回退。
1.3K50发布于 2018-03-23 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
一文看尽 6篇 CVPR2021 伪装目标检测、旋转目标检测论文
，而伪装物体检测（COD）则相反，旨在发现隐藏在周围的伪装物体。 其他的信息有： 数据集中的图像 COD数据集中的图像 用于SOD的Encoder, backbone为ResNet50 用于COD的Encoder, backbone为 Net 50 SOD与COD的关注点不同，SOD寻找局部特征的能力有助于COD获得更精确的伪装边界，而COD处理全局信息的能力能帮助SOD减少对背景噪声的误识别。 ，伪装物体检测（COD）旨在分割隐藏在周围环境中的伪装物体。 （3）提供了一个大型的COD测试集来评估COD模型的泛化能力。实验结果表明，本文模型达到了新的先进水平，导致了一个更可解释的COD网络。此外，生成的区分区域和等级图为理解伪装的本质提供了见解。
4.4K51编辑于 2022-09-02 - 来自专栏新智元
别用GPT-4直出文本摘要！MIT、哥大等发布全新「密度链」提示：实体密度是摘要质量的关键
研究人员开源了500篇带标注的CoD摘要，以及5000篇无标注的摘要数据。 研究人员提出密度链（CoD，Chain of Density）提示来生成一个初始摘要，并逐渐使实体密度越来越大。 在数据选择上，研究人员从CNN/DailyMail摘要测试集中随机抽取100篇文章来生成CoD摘要。 并且，所有CoD摘要都比手工编写和基线模型生成的摘要更加抽象。 实验结果 为了更好地理解CoD摘要的权衡，我们用GPT-4进行了一项基于偏好的人体研究和一项基于评级的评估。 上面例子中展示了两个CoD步骤，分别包含更细节的内容和更粗略的内容。 平均而言，中间步骤的CoD摘要可以更好地实现平衡，但如何精确定义和量化这种平衡目前还没有工作。
51110编辑于 2023-10-04
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