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mongodb 增加 或 删除 或 重命名 字段
由于开始未设置，导致集合中多了 _class 字段, 现在要删除 _class 字段 用到的语句 db.collection_name.update({"target_field":{"$exists":true}},{"$unset":{"target_field":1}},{multi:true})其中 {multi:true}：查询到的所有记录都删除。 顺便说下 批量重新名字段名：用到的语句 dbMulti-View Intent Disentangle Graph Networks for Bundle Recommendation解读
简要论述 bundle recommendation 的目的是向user推荐一个整体的bundle package about items。以前的模型捕获了user对item and item关联的偏好。然而，忽略了user在adopt item时的意图的多样性！并且未能在向量表示中理清user 的意图。在bundle rec 的实际场景中，user 的 intent可ofdm
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)即正交频分复用技术，实际上OFDM是MCM(Multi Carrier Modulation)，多载波调制的一种。通过频分复用实现高速串行数据的并行传输, 它具有较好的抗多径衰落的能力，能够支持多用户接入。 [1] OFDM技术由MCM（Multi-Carrier Modulation，Job控制器
Job控制器用于调配pod对象运行一次性任务，容器中的进程在正常运行结束后不会对其进行重启，而是将pod对象置于“Completed”（完成）状态。若容器中的进程因错误而终止，则需要依配置确定重启与否，未运行完成的pod因其所在的节点故障而意外终止后会被重新调度。 实践中，有的作业任务Learning to Communicate with Deep Multi-Agent Reinforcement Learning 记录
该论文主要讲述了多智能体通信。 简介中提出，很多多智能体任务需要通信，所以提出了两种算法RIAL和DIAL。论文中考虑的任务是完全合作，部分观测，顺序多智能体决策的任务。所有的智能体的目标是相同的，最大化累计折扣奖励。没用智能体能观察到完整的马尔可夫状态，智能体之间可以通过有限离Deep Partial Multi-View Learning(深度部分多视角学习)
存在问题：很难对不同视图之间的复杂关联进行建模，特别是在视角缺失的情况下。 提出方法：为了解决上述问题，本文提出一种新的框架，称为交叉局部多视图网络(CPM-Nets)，提出该方法的目的在于充分灵活的利用多个局部视图。 方法细节： 首先给出了多视图表示完备性和通用性(versatility)的形式C/C++“Invalid Address specified to RtlValidateHeap”错误？ 解决方案 【汇总】
一个可能的原因：在不同模块（工程）之间传递 C++ 类，而这两个模块用了不同的运行时库（Runtime Library）设置。例如：EXE 模块调用 DLL 模块里传递 C++ 类的函数，但 DLL 模块使用静态链接（Release 是 Multi-threaded (/MT)、Debug 是 Multi-threaded Debug (/MTd)）方式编译，而 EXE 模块使用动Vue错误
【Vue】组件命名报错 “Component name “XXX“ should always be multi-word”的解决方法 在配置完 ESlint 后，要求代码格式规范的同时，也规定了组件的名称格式，要写成 “XXXName”的格式，不能是单个单词。 所以除了改名，另一种解决方法是在 vue.config.js 文件中加一行 lintOnSave: fToStringBuilder(this,ToStringStyle.MULTI_LINE_STYLE) .append("Id",getId())防止内存泄漏
public String toString() { return new ToStringBuilder(this,ToStringStyle.MULTI_LINE_STYLE) .append("Id",getId()) .append("AdClientId",getAdClientId()) .append("AdOrgId",getAdOrgId()) .append("Posid",getPosid())论文笔记-Multi-Adversarial Domain Adaptation
摘要 文章提出了一种多对抗域自适应（MADA Multi - Adversarial Domain Adaptation）方法，它能够捕捉 多模式结构 以基于 多个域鉴别器实现不同数据的细粒度对齐。 ps ：其实就是对齐的更细，相较于 DAAN 那种源域和目标域整体的对齐，把域根据分类任务划分，按一个个类进行对齐。 1. 介绍toString的优化
toString的优化 @Override public String toString() { return new ToStringBuilder(this,ToStringStyle.MULTI_LINE_STYLE) .append("pmId", getPmId()) .append("pmName", getPmName()) .append("appium系列-踩坑-pressure参数和wait
在模拟手势操作的时候，可以加上wait，避免被误认为是误操作 有时加上pressure参数有意外的收获，pressure值使用的力气大小，默认值为1 from appium.webdriver.common.multi_action import MultiAction action1 = TouchAction(driver) # 依次实例化两个操作对象，不能用一个 action2 = ToVue中经常出现 报错:Component name “xxxx“ should always be multi-word.
报错：Component name “xxxx” should always be multi-word.意思是说组件名"xxxx"应该总是多个单词，其实就是eslint报出我的组件名称命名不规范，应该采用驼峰命名法。 解决方法就是在vue.config.js文件中写入lintOnSave:false,修改完毕后重启项目即可PHP CGI漏洞利用
PHP CGI漏洞利用 今日复现一个早期的漏洞，PHP CGI漏洞，代号为cve:2012-1823，该漏洞暂时只能攻击linux系统，属于linux漏洞 使用工具：攻击机kali linux、靶机metasploitable linux 具体步骤如下： 1.登入msfconsloe 2.搜索漏洞代号，输入 search cve:2012-1823 3.复制粘贴exploit/multi/htt2022HDU-Multi-University Training AC/DC
题目链接：https://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=7192 LCT维护一下fail树形态，询问时把删除部分和没有被删除的部分交线附近暴力匹配一下。 #include<bits/stdc++.h> #define N 400009 using namespace std; typedef long long ll; char s[N],s1[N]; int n,q; int ch[N][26],sPerformance Schema: Measure Multi-Threaded Slave Activity
Performance Schema In many types of database workloads, using a multi-threaded slave from 5.6+ helps improve replication performance. I’ve had a number of users enable this feature, but have not seen anyone ask how each thread is performing. Here’s a quicMulti-Party Threshold Private Set Intersection with Sublinear Communication-2021:解读
记录阅读论文的笔记。 摘要 总结： （1）CRYPTO 2019:The Communication Complexity of Threshold Private Set Intersection-2019：解读提出任何阈值PSI得通信复杂度为\(\Omega(T)\)；基于FHE的两方阈值PSI通信复杂度为\(O(T)\)，但计算消耗很大么；基于GC的了；两方阈值PSI得通信复杂度为\(O(Selenium3自动化测试【39】单元测试Pytest
前言 pytest测试框架也是主流的一个测试框架，推荐使用该框架，对比unnitest框架来说，其效率更高。前面的文章讲解了，如何使用pytest，这篇文章一起来看下如何针对pytest的测试用例进行控制。 本篇文章是《Selenium3自动化测试【38】单元测试Pytest》的后续，建议连续阅读，效果更佳。Time-Aware Multi-Scale RNNs for Time Series Modeling IJCAI-21时间序列预测论文
Time-Aware Multi-Scale RNNs for Time Series Modeling 时间序列预测 这篇论文实际上是对RNN的一个改进，本质上就是对hidden state分成了不同的部分，然后根据不同的频率（时间范围）进行加权和更新，论文的思想很简洁 Motivation 论文主要研究动机来自于现有时间序列建模的reasearch gapImproving Multi-hop Question Answering over Knowledge Graphs using Knowledge Base Embeddings
论文地址ACL2022：Improving Multi-hop Question Answering over Knowledge Graphs using Knowledge Base Embeddings 1.Abstract 知识图谱问答（KGQA）任务是通过图谱来回答自然语言形式的问题。多跳的KGQA需要在图谱上的多条边才能够到达答案实体。最近在多跳问题上的研究尝试着使用外python并发编程实战（九）：使用多进程multiprocessing模块加速程序的运行
有了多线程threading，为什么还要用多进程multiprocessing 多进程multiprocessing知识梳理（对比多线程threading） 代码实战：单线程、多线程、多进程对比CPU密集计算速度 tmp/06.thread_process_cpu_bound.py import math from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcesLeetCode394 字符串解码
LeetCode394 字符串解码 栈模拟解码过程，栈顶记录当前子串（当前[]内字串）的重复次数和上一层（更外一层的[]内）该子串的前缀 class Solution: def decodeString(self, s: str) -> str: stack, ans, multi = [], '', 0 for c in s: if c == '[':【CVPR2022】Multi-Scale High-Resolution Vision Transformer for Semantic Segmentation
【CVPR2022】Multi-Scale High-Resolution Vision Transformer for Semantic Segmentation 代码：https://github.com/facebookresearch/HRViT 核心思想和主要方法 这个论文的核心思想就是将 HRNet 和 Transformer 相结合，同时，为了应用于密集预测任务，提出了避免计算复杂度过高的解论文解读（DMVCJ）《Deep Embedded Multi-View Clustering via Jointly Learning Latent Representations and Grap
论文信息 论文标题：Deep Embedded Multi-View Clustering via Jointly Learning Latent Representations and Graphs论文作者：Zongmo Huang、Yazhou Ren、Xiaorong Pu、Lifang He论文来源：2022, ArXiv论文地址：download 论文代码：download 1 Introduction 隶属于多视图聚类（MVC）算Northrop Grumman to Build Multi-Level Space Mesh Networking Prototype to Enable DOD’s Vision for Con
Northrop Grumman to Build Multi-Level Space Mesh Networking Prototype to Enable DOD’s Vision for Connected Battlespace News Releases Space • Cyber • C4ISR June 07, 2022 SAN DIEGO – June 7, 2022 – Northrop Grumman Corporation (NYSE: NOC) and Aer