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探索因果规律之因果推断基础（ft. The Book of Why by Judea Pearl)

https://www.bilibili.com/video/BV17b4y1W7rk/?spm_id_from=autoNext&vd_source=3ad05e655a5ea14063a9fd1c0dcdee3e 后门准则需要先理解后门路径，后门路径就是在x和y之间有一个指向x的路径，就是有一个指向x的箭头的路径，注意除了指向x的那一小块路

android 动态添加 fragment

按钮点击触发： public void execute(View view) throws Exception { FragmentManager fm = getFragmentManager(); FragmentTransaction ft = fm.beginTransaction();　　　　ft.add(R.id.fragmentContainer, new segment(), "HELLO");//R.id.fragmentCont

7.HA_RDS_FT

启用HA 选集群-->配置-->vphere可用性-->编辑-->启用HA-->（开启相应需求）（其他模板可以保持默认）后确认确认后会自动配置ha 在vsphere可用性中把Proactive HA开启，自动化级别选自动。选集群-->配置-->vphere RDS-->编辑-->启用RDS-->（其他选项中，选均衡分布）后确认

FreeTpye库学习笔记：将矢量字体解析为位图

近期工作需要研究 FreeType 库，因此本篇文章记录一下该库的基本用法。 FreeType 是一个免费、开源、可移植且高质量的字体引擎，它有以下优点：支持多种字体格式文件，并提供了统一的访问接口；支持单色位图、反走样位图渲染，这使字体显示质量达到 Mac 的水平；采用面向对象思想设计，用户可

【C++】引用作为函数形参的练习

1 #include <iostream> 2 3 using namespace std; 4 5 struct free_throws 6 { 7 string name; 8 int made; 9 int attempts; 10 float percent; 11 }; 12 13 void set_pc(free_throws &ft); 14 void display(const free_throws &f

vim modeline

指导 vim 以给定的方式打开文件: /* vim: set ai tw=75: */ 在 nginx 模板文件末尾加上注释： server { ...... } # vim: ft=nginx: ts=4: # vim: ft=nginx sw=4 ts=4 sts=4 注意事项注释符号后面必须紧跟一个空格; 分隔的冒号可以省略。如果写了冒号，那么末尾的冒号不能省

3.2 写一个UR机器人运动学库

本博文属于工程机械臂末端柔顺控制（Ros+Gazebo仿真实现）注：本文参考文献忘了，参考的是一篇中国学者发表的一篇关于和UR构型一致的6自由度机械臂求逆解规避掉第六个关节可能由于奇异构型无法求解的问题。 0 引言末端柔顺控制必然牵扯到机械臂逆运动学求解。注：由于本文涉及到矩阵运

裸奔？哒咩！

这是IC男奋斗史的第12篇原创关注公众号【IC男奋斗史】，让我们一起撸起袖子加油干！本文2116字，预计阅读6分钟。接上文：凤姐如何变冰冰？本文主要介绍芯片后道封测流程。 3 芯片封装芯片封装的流程也很复杂，通常也需要经历几十甚至上百道工序，这里我主要给大家介绍下其中的一些关键

裸奔？哒咩

Redis-新数据类型-Geospatial

1,简介　　　　2维坐标，就是地图上的经纬度。提供了经纬度设置，查询，范围查询，距离查询，经纬度hash等常见操作。 2，命令　　geoadd <key> <longitude> <latitude> <member> [ longtitude latitude member ... ] 添加地理位置，经度，纬度，名称　　geopo

Callable实现由返回值的线程

1、如果有一个很耗时的返回值要去计算，并且这个返回值不需要马上需要，可以用另一个线程去计算返回值。 public class MyCallable1 implements Callable<Integer> { @Override public Integer call() throws Exception { return new Random().nextInt(100); }

pytorch学习第三章——卷积神经网络图像识别

卷积神经网络学习手写数字 # 定义超参数 input_size = 28 #图像的总尺寸28*28 num_classes = 10 #标签的种类数 num_epochs = 3 #训练的总循环周期 batch_size = 64 #一个撮（批次）的大小，64张图片 # 训练集 train_dataset = datasets.MNIST(root='./data',

GBDT算法详解

Gradient Boosting Decision Tree(GBDT) GBDT又称梯度提升树，是传统机器学习中效果最好的模型之一。在介绍GBDT之前，我们先来看一下回归问题的提升树算法。 Regression 对于回归任务，我们的基学习器自然也应该设置为适用于回归任务的模型，因此选用CART回归树。并且与用于分类的提

freetype安装使用

1window VS搜索安装编译移动IOS的2.7.1版本；源码从github下载； output_dir="${HOME}/Desktop/freetype" min_iphoneos="7.0" AR_POS=“/Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Toolchains/XcodeDefault.xctoolchain/usr/bin/ar“ CC_POS=“/App

DevOps FT

SLB四层代理和七层代理的区别："四层负载均衡( L4 load balancing ):主要工作于传输层( transport layer )，它主要处理消息的传递，而不管消息的内容。在互联网上，TCP就是HTTP传输方式的四层协议( Layer 4 Protocol )。四层负载均衡只针对由上游服务发送和接收的网络包，而并不检查

MySQL information_schema 系统库

information_schema 顾名思义就是一个信息库，是用来存储数据库的元数据。 mysql> show tables ;+---------------------------------------+| Tables_in_information_schema |+---------------------------------------+| CHARACTER_SETS || COLLA

为什么预训练模型只要FT或者PT就效果很好

在我看来，说白了还是这种预训练模型已经见过了各种各样组够多的数据，我们去FT和PT其实就是在告诉模型我想利用如何利用你，我需要你给我做出什么样子的回答。尤其是PT这种模型，为什么few-shot和zero-shot就能起作用，其实就是模型本身已经见过组够多的数据了，我们只需要几个样本告诉

Python datetime模块计算时间差

import time from datetime import datetime st = datetime.now() time.sleep(5) ft = datetime.now() diff = str ((ft - st).total_seconds())#精确到微秒的时间差 print("diff : " + diff) diff1 = str ((ft - st).days)#天数差值 print("diff1 : " + diff1) di

FT实现逆地理编码&报错处理

最近遇到一个逆地理编码的需求（有经纬度数据需要转化成省市县数据），确定采用高德的坐标系（还有百度坐标系、大地坐标系等其他坐标系），因此借用高德的逆地理编码接口进行转换（个人日限制30万次），因采用FT来做，遇到一点问题特此记录。一、编码任务为求稳定，这次采用逐次调用，参考文档地理/

图像识别实战（二）----搭建网络模型

图像识别实战（二）----搭建网络模型 6.网络参数设置 model_name = 'resnet'#可选的比较多【‘resnet’,'alxenet','vgg','squeezenet','densent','inception'】 #是否用人家训练好的特征来做，使用人家训练好的权重我们需要将这部分的网络训练冻结，只训练我们需要的网络层，以此来提

编译原理: FIRST(x) FOLLOW(x) SELECT(x)的计算

目录FIRST的计算FOLLOW的计算SELECT的计算 FIRST的计算 first表示的是串首终结符计算方法比较简单：终结符开头，写入集合空，写入集合非终结符开头，递归向上，写入集合例子：表达式 FIRST集合 E->TE' ( 、id E'->+TE'|ε +、 ε T->FT' （、id， T'->*FT'|ε * 、ε F->

LSTM VS RNN改进

1.rnn常见的图形表示 rnn是一种早期相对比较简单的循环神经网络，其结构图可以用如下表示。图片来自网络。其中，x,y,h分别表示神经元的输入，输出以及隐藏状态。根据上面的图片不难看出，在时刻t，神经元的输入包括 x

Failed to convert value of type 'java.lang.String' to required type 'java.util.Date&#

后台接收Date数据，用String 类型接收，写入时转换格式 String-》Date，先进行格式修改，再利用parse转换为Date java.text.SimpleDateFormat ft = new SimpleDateFormat( "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); Date date=ft.parse(businessDate); 传输数据格式与前台数据相同 Date->S

Chapter 2 - 利用DFT求函数导数

此内容理论部分出自书《Numerical Simulation Of Optical Wave Propagation With Example In Matlab》第二章 "Digital Fourier Transforms" 1、基本原理：根据傅里叶变换的定义公式：（1）当对上述公式进行关于x的n阶求导数时，则有：（2）因此，对公

Python 文件名排序（排了sorted排不了的正是我natsorted哒！）

Python 文件名排序使用natsort包的natsorted方法 from natsort import natsorted 官方说明中有提到 natsort provides a function natsorted that helps sort lists “naturally” (“naturally” is rather ill-defined, but in general it means sorting based on meaning and