动量 批次 网路momentum
C# IEnumerable<T> 分批次返回
有的时候数据源是IEnumerable<T>，返回的数据可能有几百万条，咱们既不能等其几百万条都迭代完了后再保存（内存顶不住），也不能来一条就保存一条（cpu亚历山大）， 希望能分批次的保存，比如等其每次枚举1000条，然后统一保存一下，于是我就写了2个IEnumerable<T>的分批扩展方法，一 ......
南阳第一批次高中
南阳第一批次高中如下： 南阳市一中、南阳市五中、油田一中、南阳市二中、南阳市八中、南阳市第一完全学校高中部、南阳市第二完全学校高中部、南阳市第三完全学校高中部（纳入市二中招生计划）、南阳市第四完全学校高中部、南阳市第五完全学校高中部、南阳市第九完全学校高中部、南阳市第六完全学校高中部。 南阳市第七完 ......
关于GPT4给我的GATK joint calling（多项目不同批次大规模合并）建议
目录问答1问答2问答3问答4问答5问答6问答7问答8问答9问答10 关于生物信息的专业回答与建议，GPT4刷新了我对它的认知。 详见如下对话： 问答1 问答2 问答3 问答4 问答5 反过来又测试它一下。 问答6 会通过Bing联网进行检索。 问答7 问答8 问答9 会联网进行检索。 问答10 不得 ......
渲染列表时过长造成卡顿，分批次渲染
1 // this.tableData = res.data; //直接赋值页面卡顿 2 // 分批渲染 3 (function (arr, _this) { 4 let i = 0; 5 // 合并列表 6 const merge = (arr2, iTime) => { 7 setTimeout ......
ABAP物料特征值 批次特征值取数
这里用到两次replace拼接物料和批次之间的空格 "批次特征值 SELECT a~matnr,a~charg,b~objek,c~atwrt,e~zcwms FROM @lt_data AS a INNER JOIN inob AS b ON b~klart = '023' AND b~obtab ......
关于 SAP BMBC 批次查询结果 BADI - BIC_ADDITIONAL_DATA 的案例
在 SAP 中，BADI（Business Add-In）是一种用户扩展点，可以使用它来插入我们自己的业务逻辑，而不会影响到标准的应用程序。在 ABAP 中，我们经常需要使用 BADI 来满足特定的业务需求。在本文中，我们将介绍一个关于 BMBC 批次查询结果 BADI - BIC_ADDITION ......
动量编码器
自监督学习 自监督学习属于无监督学习范式的一种，不需要人工标注的类别信息，直接利用数据本身作为监督信息。自监督学习分为自监督生成式学习和自监督对比学习。 自监督生成式学习的方法 以图片为例，自监督学习可以是将图片的位置信息，旋转角度，以及图片在视频帧中的顺序作为标签。 比如对一张原图，将其旋转90° ......
网路文件共享服务
网路文件共享服务 存储类型 直连式存储 （DNS） 网络附加存储（NAS） （存储和管理空间都在远程）（FTP,NFS） 存储区域网络 （SAN）（可以使用空间，管理也是你来管理） 应用场景 DNS:适用于数据量不大，对磁盘访问速度要求高的中小企业 NAS：多适用于文件服务器，用来存储非结构化数据， ......
应用动量定理处理流体问题
建立流体模型 对于一段流体 质量具有连续性，其密度为 \(ρ\) 流速为 \(v\) 流体横截面积为 \(S\) 微元研究 微元作用时间：\(Δt\) 微元作用长度：\(vΔt\) 则对应的质量为： \[Δm=ρSvΔt \]随后建立方程，应用动量定理研究即可。 ......
梯度下降、Mini-Batch梯度下降、动量梯度下降、Adam
梯度下降、Mini-Batch梯度下降、动量梯度下降以及Adam都是用于训练机器学习模型的优化算法。 梯度下降 (Gradient Descent)： 梯度下降是一种优化算法，用于调整模型参数以最小化损失函数。 想象一下你站在山上，想要找到山底的最低点。你每一步都沿着最陡峭的下坡方向走，直到到达最低 ......
8.动量梯度下降
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io import math import sklearn import sklearn.datasets from opt_utils import load_param ......
Unity绘制调用（Draw Call）、批次（Batch）
要将游戏中的物体显示到屏幕上，就需要绘制它们。绘制之前，会先由CPU计算出它们的位置、颜色等信息，然后发送绘制指令给GPU。GPU接受到CPU发过来的绘制指令，就会按照要求绘制东西在屏幕上。 Draw Call是指CPU向GPU发送绘制指令的过程，一个Draw Call就是CPU向GPU发送的一组绘 ......
[论文阅读] Momentum contrast for unsupervised visual representation learning
# Momentum contrast for unsupervised visual representation learning ## Introduction 我们提出了动量对比（MoCo）作为一种构建具有对比损失的无监督学习的大型一致字典的方法（图1）。 我们将字典维护为数据样本队列：当前 ......
网路编程学习3
线程竞争 一、基本概念 竞争与同步 同一进程中的线程共享进程中的绝大多数资源，当它们随意竞争时可能会导致资源被破坏、 脏数据、不完整问题。 通过一些手段让线程在竞争资源时互相协调、避免出现以上问题，这就称为线程同步 原子操作： 操作过程中不能被打断的操作称之为原子操作 临界资源、临界区、竞态条件： ......
行业ETF动量轮动策略
6月底回测了 EarlETF 大佬的《[行业动量策略](https://mp.weixin.qq.com/s/DTnPgUItMHGVye3tUwPbKQ "行业动量策略")》，结果确实不错，而且最近两年的超额比较高。但是今年没有跑过沪深300。  throws IOException { InputStream resourceAsStream = Resources.getResour ......
Vulnhub: Momentum: 1靶机
kali：192.168.111.111 靶机：192.168.111.154 # 信息收集 端口扫描 ``` nmap -A -sC -v -sV -T5 -p- --script=http-enum 192.168.111.154 ``` 
# 动量(momentum) 动量类似于物理中的运动物体具有惯性，下一个时刻的运动方向，会与上个时刻的运动方向有关。 梯度下降的过程中，参数w朝着损失函数的偏导数的方向迭代，也就是下降得最快方向。 ![image-20230713170043310](https://gitee.com/drench ......
轨道角动量 OAM 超表面 自旋-轨道角动量耦合结构设计 fdtd仿真 文
轨道角动量 OAM 超表面 自旋-轨道角动量耦合结构设计 fdtd仿真文献：2017 OE：Spin-to-orbital angular momentum conversion in dieletric metasurface介绍：自旋-轨道角动量转换超表面，入射自旋角动量光束，即左右旋圆偏振光时 ......
网路图片下载
```java /** * 文件下载到指定路径 * * @param urlString 链接 * @param savePath 保存路径 * @param filename 文件名 * @throws Exception */ public static void download(String ......
scanpy 去批次pipeline
### 1. 脚本主要内容 * 批量读取下机数据 * 计算双细胞比例 * BBKNN去除批次效应 * 去除细胞周期的影响 * 转换为seurat对象 ### 2. 脚本 点击查看代码 ``` import scanpy as sc import anndata as an import pandas ......
postgresql大表分批次删除
[root@localhost ~]# cat /root/delete_big_table.sh #!/bin/bash #$1对应表名，$2对应主键列，$3对应一次删除多少行 i=`psql -h 127.0.0.1 -U postgres -d tenant_1011046 -c "selec ......
网路最短路——Floyd算法Python实现
Floyd算法（Floyd-Warshall算法）是一种用于求解图中所有顶点对之间最短路径的算法,该算法名称以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教授罗伯特·弗洛伊德命名。Floyd算法可以应用于许多方面，特别是在交通、物流和通信网络的优化中，譬如城市交通规划：Floyd算法可 ......
TensorFlow09 神经网络-动量、学习率（优化网络的技巧）
▪ momentum（动量，惯性） ▪ learning rate decay # 1 momentum  分 ......
3.1 卷积神经网路 (Convolutional Neural Networks, CNN)
# 1. 概念引入: Image Classification 我们做图像分类时,一般分为三步: * 所有图片都先 rescale 成大小一样 * 把每一个类别表示成一个 one-hot vector(dimension 的长度决定模型可以辨识出多少不同种类的东西) * 将图片输入到模型中 :自动调整学习速率 (Learning Rate)
# 1. 自适应学习率调整(Adaptive Learning Rate) ## 1.1 为什么需要调整学习率 首先认识一个现象.Training stuck ≠ Small Gradient 训练卡住的原因不一定是因为 gradient 太小,即critical point，也有可能是因为振荡. ......