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Decode the tape
输出结束是EOF，这个害我wa，水题，二进制转换为ascii #include<stdio.h> #include<string.h> #include<math.h> int main() { int i,j; int ans=0,tes; char str[100]; while(gets(str)!=NULL) { if(!strcmp(str,"___________")) continue; tes=0; fo
99840发布于 2018-04-11 - 来自专栏CSDN旧文
Easy Tape Programming
There is a programming language in which every program is a non-empty sequence of "<" and ">" signs and digits. Let's explain how the interpreter of this programming language works. A program is interpreted using movement of instruction pointer (IP) which consists of two parts.
34110发布于 2020-10-28 - 来自专栏DrugOne
NeurIPS TAPE | 用于评估蛋白质表示学习性能的多任务平台
：TAPE。 为了促进这一领域的进展，作者引入了评估蛋白质嵌入的任务（TAPE），这是一组分布在蛋白质生物学不同领域的五个与生物学相关的半监督学习任务。 为了帮助回答这个问题，作者介绍了评估蛋白质嵌入（TAPE）的任务，这是系统评估蛋白质序列半监督学习的第一次尝试，TAPE首次去系统的评估蛋白质序列的半监督学习。 TAPE包括一组五个与生物学相关的有监督的任务，包括二级结构预测、接触预测、远程同源性预测、稳定性预测以及荧光性预测。这些任务评估了蛋白质嵌入方法在不同方面任务的表现。 作者使用Pfam(一个在生物信息学中广范使用的3100万个蛋白质结构域的数据库)作为TAPE的预训练语料库。
1.3K30发布于 2021-01-28 - 来自专栏数据库新发现
Emulex LightPulse FC9002L光纤卡安装日志
blocks x lpfc.1/pkgmap, 1814 bytes, 4 tape blocks x lpfc.1/pkginfo, 276 bytes, 1 tape blocks x lpfc.1 /install, 0 bytes, 0 tape blocks x lpfc.1/install/copyright, 480 bytes, 1 tape blocks x lpfc.1/install /postinstall, 9336 bytes, 19 tape blocks x lpfc.1/install/postremove, 2848 bytes, 6 tape blocks x lpfc .1/install/preremove, 1620 bytes, 4 tape blocks x lpfc.1/install/request, 2378 bytes, 5 tape blocks x lpfc.1/install/space, 23 bytes, 1 tape blocks x lpfc.1/reloc, 0 bytes, 0 tape blocks x lpfc.1/reloc/
90720发布于 2018-09-05 - 来自专栏数据库新发现
How to Install Orabm
/src/orabm.c, 9346 bytes, 19 tape blocks x orabm/src/init.ora, 1442 bytes, 3 tape blocks x orabm/src/ BUILD_FROM_SOURCE.txt, 863 bytes, 2 tape blocks x orabm/install, 0 bytes, 0 tape blocks x orabm/install bytes, 1 tape blocks x orabm/install/orabm_serverside_stress.sql, 8528 bytes, 17 tape blocks x orabm/ install/orabm_tab.sql, 2321 bytes, 5 tape blocks x orabm/install/orabm_tab_rm.sql, 197 bytes, 1 tape blocks x orabm/install/orabm_user.sql, 233 bytes, 1 tape blocks x orabm/bin, 0 bytes, 0 tape blocks x
86230发布于 2018-09-12 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
tf.GradientTape
constructor: with tf.GradientTape(watch_accessed_variables=False) as tape: tape.watch(variable_a) Args: persistent: Boolean controlling whether a persistent gradient tape is created. will automatically watch any (trainable) variables accessed while the tape is active. tape. Equivalent to exiting and reentering the tape context manager with a new tape.
53010编辑于 2022-06-08 - 来自专栏AI系统
【AI系统】动手实现 PyTorch 微分
那么数据结构 Tape 有助于实现这一点。 Tape 只是一个记录所有计算的累积 List 列表。下面提供了一种重置 Tape 的方法 reset_tape，方便运行多次自动微分，每次自动微分过程都会产生 Tape List。 gradient_tape : List[Tape] = []# reset tapedef reset_tape(): global _name _name = 1 gradient_tape.clear = Tape(inputs=[self.name], outputs=[x.name], propagate=propagate) gradient_tape.append(tape) return = Tape(inputs=[self.name], outputs=[x.name], propagate=propagate) gradient_tape.append(tape) return
34710编辑于 2024-12-06 - 来自专栏用户7454786的专栏
如何删除控制文件中过去rman备份到磁带的备份集
15-FEB-17 1 1 NO HOT_DB_BK_LEVEL0 41340 B 0 A SBT_TAPE 15-FEB-17 1 1 NO HOT_DB_BK_LEVEL0 ........... .. 41372 B A A SBT_TAPE 16-FEB-17 1 1 NO TAG20170216T000929 41386 B F A SBT_TAPE 20-FEB-17 1 1 NO TAG20170220T001015 You can then use the delete obsolete command to remove the tape backups. _2 channel ORA_MAINT_SBT_TAPE_2: SID=1281 instance=notedb2 device type=SBT_TAPE channel ORA_MAINT_SBT_TAPE SBT_TAPE al_41407_1_936058169 41385 41385 1 1 AVAILABLE SBT_TAPE al_41418_1_936403779 41386 41386 1
2.3K00发布于 2020-06-11 - 来自专栏数据分析与挖掘
【tensorflow2.0】自动微分机制
: y = a*tf.pow(x,2) + b*x + c dy_dx = tape.gradient(y,x) print(dy_dx) tf.Tensor(-2.0, shape=(), dtype=float32) # 对常量张量也可以求导，需要增加watch with tf.GradientTape() as tape: tape.watch([a,b,c]) y = a*tf.pow(x,2) + b*x + c dy_dx,dy_da,dy_db,dy_dc = tape.gradient(y,[x,a,b,c]) print(dy_da) print : with tf.GradientTape() as tape1: y = a*tf.pow(x,2) + b*x + c dy_dx = tape1.gradient : tape.watch(x) y = a*tf.pow(x,2)+b*x+c dy_dx = tape.gradient(y,x) return(
83110发布于 2020-08-26 - 来自专栏数据和云
RMAN CATALOG命令手动注册磁带库中的备份片
RMAN> ALLOCATE CHANNEL FOR MAINTENANCE DEVICE TYPE SBT_TAPE; allocated channel: ORA_MAINT_SBT_TAPE_2channel ORA_MAINT_SBT_TAPE_2: SID=40 device type=SBT_TAPEchannel ORA_MAINT_SBT_TAPE_2: Veritas NetBackup for 1 1 AVAILABLE SBT_TAPE bk_62_1_86211798240 40 1 1 AVAILABLE SBT_TAPE bk_59 AVAILABLE SBT_TAPE al_64_1_86211831943 43 1 1 AVAILABLE SBT_TAPE cntrl_65_1_862118335 ’ BACKUPPIECE ‘bk_62_1_862117982’; allocated channel: ORA_SBT_TAPE_1channel ORA_SBT_TAPE_1: SID=41 device
2.3K10发布于 2018-10-08 - 来自专栏新智元
图像识别更准确！尤洋团队最新研究：全新自适应计算模型AdaTape
AdaTape使用自适应tape读取机制，来确定根据输入的复杂性，添加到每个输入中的不同数量的tape token。 AdaTape实现起来非常简单，在需要时提供了一个有效的knob来提高准确性。 AdaTape使用称为「tape bank」的token库，来存储通过自适应tape读取机制与模型交互的所有候选tape token。 为了解决这个问题，AdaTape提供了一种更通用的方法，通过使用一组可训练向量作为tape token来生成tape库。 最后，选定的tape token被附加到原始输入，并馈送到以下Transformer层。 对于每个Transformer层，在所有输入和tape token上使用相同的多头注意力。 可视化AdaTape-B/32（左）和AdaTape-B/16（右）的tape token选择热图 AdaTape的特点是，自适应tape读取机制产生的弹性序列长度。
43630编辑于 2023-09-09 - 来自专栏机器学习炼丹术
扩展之Tensorflow2.0 | 20 TF2的eager模式与求导
tensorflow提供tf.GradientTape来实现自动求导，所以在tf.GradientTape内进行的操作，都会记录在tape当中，这个就是tape的概念。 : z = w * x + b dz_dw = tape.gradient(z,w) dz_db = tape.gradient(z,b) print(dz_dw) print(dz_db) 我们用tape计算了w的梯度，然后这个tape清空了数据，所有我们不能再计算b的梯度。 (2.) b = tf.Variable(3.) with tf.GradientTape(persistent=True) as tape: z = w * x + b dz_dw = tape.gradient (z,w) dz_db = tape.gradient(z,b) print(dz_dw) print(dz_db) 运行结果为： ?
2.1K21发布于 2020-10-15 - 来自专栏DrugOne
ICLR2021 | 利用数据扩充提高蛋白质序列模型的通用性
实验证明，通过对基线模型进行数据扩充来微调的蛋白质序列表示方法，可以对所有TAPE任务进行线性评估，与4个TAPE中的3个相比，基线有显著改善。 TAPE的线性评估 为了评估Maug所学的表征，作者评估了四个TAPE下游训练任务的性能：稳定性，荧光，远程同源性和二级结构。为了保持一致，使用和TAPE相同的训练，验证和测试集。 作者将p视为超参数，并评估p如何影响下游TAPE预测。 作者将训练有相同数据但使用各种数据扩充的相同模型架构与两个基线进行比较：（1）TAPE中基于变压器的自我监督模型，我们将其称为TAPE基线；（2）采用SimCLR方法训练的对比学习模型，但不使用任何数据扩充 同时，TAPE基线模型通常比没有数据扩充的进一步训练更差，这表明使用相同数据和过程对基线模型进行进一步训练可以提高TAPE中模型的表现。对于对比学习，明显的证据表明数据扩充可以帮助泛化。 ?
60540发布于 2021-02-02 - 来自专栏院长运维开发
ingress-nginx持久化日志
hostPath: path: "/var/lib/docker/nginxlogs/ingress" 效果 [root@ingress]# ll total 12 -rw-r--r-- 1 33 tape 0 March 23 09:25 access.log -rw-r--r-- 1 33 tape 0 March 23 09:25 error.log -rw-r--r-- 1 33 tape 23 09:25 nginx-ingress-controller.k8s-node-13.www-data.log.ERROR.20200423-092512.6 -rw-r--r-- 1 33 tape 23 09:25 nginx-ingress-controller.k8s-node-13.www-data.log.INFO.20200423-092510.6 -rw-r--r-- 1 33 tape 23 09:25 nginx-ingress-controller.k8s-node-13.www-data.log.WARNING.20200423-092510.6 lrwxrwxrwx 1 33 tape
2K20发布于 2020-06-11 - 来自专栏SY小站的专栏
ingress-nginx持久化日志
hostPath: path: "/var/lib/docker/nginxlogs/ingress" 效果 [root@ingress]# ll total 12 -rw-r--r-- 1 33 tape 0 March 23 09:25 access.log -rw-r--r-- 1 33 tape 0 March 23 09:25 error.log -rw-r--r-- 1 33 tape 23 09:25 nginx-ingress-controller.k8s-node-13.www-data.log.ERROR.20200423-092512.6 -rw-r--r-- 1 33 tape 23 09:25 nginx-ingress-controller.k8s-node-13.www-data.log.INFO.20200423-092510.6 -rw-r--r-- 1 33 tape 23 09:25 nginx-ingress-controller.k8s-node-13.www-data.log.WARNING.20200423-092510.6 lrwxrwxrwx 1 33 tape
2.5K40发布于 2020-06-15 - 来自专栏开源部署
NBU Oracle恢复案例
Failed to load Media Management Library，具体处理过程如下： 一、错误信息 执行命令： run { ALLOCATE CHANNEL ch00 TYPE SBT_TAPE command on ch00 channel at 07/10/2018 16:16:09 ORA-19554: error allocating device, device type: SBT_TAPE 四、知识扩展 1.NBU数据库恢复脚本 run { allocate channel t1 type 'sbt_tape'; allocate channel t2 type 'sbt_tape'; allocate channel t3 type 'sbt_tape'; send 'NB_ORA_CLIENT=192.168.x.x'; send 'NB_ORA_SERV=nbu5230'; set until '; allocate channel t2 type 'sbt_tape'; send 'NB_ORA_CLIENT=192.168.x.x'; send 'NB_ORA_SERV=nbu5230';
87120编辑于 2022-08-17 - 来自专栏米虫的家
TensorFlow2.X学习笔记(1)--TensorFlow核心概念
() as tape: tape.watch([a,b,c]) y = a*tf.pow(x,2) + b*x + c dy_dx,dy_da,dy_db,dy_dc = tape.gradient (y,[x,a,b,c]) # 可以求二阶导数 with tf.GradientTape() as tape2: with tf.GradientTape() as tape1: y = a*tf.pow(x,2) + b*x + c dy_dx = tape1.gradient(y,x) dy2_dx2 = tape2.gradient(dy_dx,x) # 可以在 : tape.watch(x) y = a*tf.pow(x,2)+b*x+c dy_dx = tape.gradient(y,x) return(( _ in tf.range(1000): #注意autograph时使用tf.range(1000)而不是range(1000) with tf.GradientTape() as tape
1.3K10发布于 2020-09-24 - 来自专栏howtouselinux
Python 中append和extend的区别
list.append(object) 向列表中添加一个对象object music_media = 'compact disc', '8-track tape', 'long playing record Audio disc', 'Super Audio CD' music_media.append(new_media) print music_media 'compact disc', '8-track tape list.extend(sequence) 把一个序列seq的内容添加到列表中 music_media = 'compact disc', '8-track tape', 'long playing record Audio disc', 'Super Audio CD' music_media.extend(new_media) print music_media 'compact disc', '8-track tape
1.6K30编辑于 2022-03-07 建筑工地常用工具检测数据集VOC+YOLO格式2609张49类别
Safety_Mask","Saw","Scissors","Screwdriver","Soldering_Iron","Spade","Square","Staple_Gun","Stapler","Tape ","Tape_Dispenser","Trowel","Wrench"] 中文： Anvil（铁砧）, Aviation_Snip（航空剪）, Axe（斧子）, Bench_Vise（台虎钳）, Brush （胶带）, Tape_Dispenser（胶带切割器）, Trowel（抹刀）, Wrench（扳手） 每个类别标注的框数： Anvil 框数 = 257 Aviation_Snip 框数 = 311 = 1032 Soldering_Iron 框数 = 255 Spade 框数 = 398 Square 框数 = 281 Staple_Gun 框数 = 266 Stapler 框数 = 307 Tape 框数 = 406 Tape_Dispenser 框数 = 257 Trowel 框数 = 354 Wrench 框数 = 1404 总框数：22066 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框
16800编辑于 2025-07-17- 来自专栏Fdu弟中弟
强化学习-策略网络
put_data(self, item): # 记录r,log_P(a|s) self.data.append(item) def train_net(self, tape tape为梯度记录器 R = 0 # 终结状态的初始回报为0 for r, log_prob in self.data[::-1]:#逆序取 R print(n_epi) s = env.reset() # 回到游戏初始状态，返回s0 with tf.GradientTape(persistent=True) as tape : # 当前episode终止 break # episode终止后，训练一次网络 pi.train_net(tape ) del tape if n_epi%print_interval==0 and n_epi!
65620发布于 2021-02-24
腾讯云开发者
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