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  1. Python任务调度模块APScheduler使用

  2. APScheduler是一个Python定时任务框架，使用起来十分方便。提供了基于日期、固定时间间隔以及crontab类型的任务，并且可以持久化任务、并以daemon方式运行应用。 在APScheduler中有四个组件： 触发器(trigger)包含调度逻辑，每一个作业有它自己的触发器，用于决定接下来哪一个作业会运行。除了他们自己初始配置意外，触发器完全是无状态的。简单说就是应该说明一个任务应该在什么时候执行。 作业存储(job store)存储被调度的作业，默认的作业存储是简单地把作

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    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：294912
    • 提供者：weixin_38711529

  1. 元器件应用中的晶瀚科技推出全系列HDMI 1.3多任务器和缓冲器

  2. 晶瀚科技(Chip Advanced Technology，CAT)推出了全系列HDMI 1.3多任务器和缓冲器，包括四对一多任务器CAT6354，三对一多任务器CAT6353以及一对一缓冲器CAT6351，以满足最新的Full HD液晶电视及电浆电视的各种HDMI输入多任务的需求。     晶瀚科技这次发表的全系列产品操作速度最高均达2.25Gbps以支持深色(Deep Color)影像，可支持最高分辨率1080p达36位色深。其中三对一多任务器CAT6353内建均衡器以抵消缆线的损耗，同时

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-03
    • 文件大小：44032
    • 提供者：weixin_38620959

  1. Python3实现定时任务的四种方式

  2. 最近做一个小程序开发任务，主要负责后台部分开发；根据项目需求，需要实现三个定时任务： 1>定时更新微信token，需要2小时更新一次； 2>商品定时上线； 3>定时检测后台服务是否存活； 使用Python去实现这三个任务，这里需要使用定时相关知识点； Python实现定点与定时任务方式比较多，找到下面四中实现方式，每个方式都有自己应用场景；下面来快速介绍Python中常用的定时任务实现方式： 1>循环+sleep； 2>线程模块中Timer类； 3>sched

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：99328
    • 提供者：weixin_38750761

  1. Python定时任务工具之APScheduler使用方式

  2. APScheduler （advanceded python scheduler）是一款Python开发的定时任务工具。 文档地址 apscheduler.readthedocs.io/en/latest/u… 特点： 不依赖于Linux系统的crontab系统定时，独立运行 可以 动态添加 新的定时任务，如下单后30分钟内必须支付，否则取消订单，就可以借助此工具（每下一单就要添加此订单的定时任务） 对添加的定时任务可以做持久保存 1 安装 pip install apschedul

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    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：84992
    • 提供者：weixin_38735899

  1. 【Spark2运算效率】第四节 影响生产集群运算效率的原因之数据倾斜

  2. 【Spark2运算效率】【Spark2运算效率】第四节 影响生产集群运算效率的原因之数据倾斜前言倾斜实例治理过程结语跳转 前言 当ETL调度任务所能拥有的资源能够满足其在较为资源冗余的状况下实施运算，长时间的运算过程中可能是涉及了数据倾斜的现象；数据倾斜可以说是分布式运算中不可避免的一种现象，这种现象带来的后果就是任务执行时长会随着倾斜度的增加而变长，甚至会有Fail的风险（任务重跑）； 不管是任务执行延时还是任务重跑，这都在一定程度上增加了集群的运营压力，所幸的是，只要编写过程稍加注意，还是能

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    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38690522

  1. 《视觉SLAM十四讲》笔记

  2. 1. 视觉SLAM 系统概述 SLAM 是Simultaneous Localization and Mapping 的缩写，中文译作“同时定位与地图构建” 。它是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。如果这里的传感器主要为相机，那就称为“视觉SLAM”。 视觉SLAM流程分为以下几步 传感器信息读取。在视觉SLAM 中主要为相机图像信息的读取和预处理。 视觉里程计。视觉里程计任务是估算相邻图像间相机的运动，以及局部地图的样子。 后

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    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：591872
    • 提供者：weixin_38684976

  1. 第四节：ALBERT

  2. 目录回顾BERT1. 降低模型参数,加宽加深模型2. 改进NSP任务为SOP3. 去掉dropout4. 增加训练数据总结 最近在家听贪心学院的NLP直播课。放到博客上作为NLP 课程的简单的梳理。 简介：虽然BERT模型本身是很有效的，但这种有效性依赖于大量的模型参数，所以训练一套BERT模型所需要的时间和资源成本是非常大的，甚至这样复杂的模型也会影响最终效果。在本次讲座里，我们重点来介绍一种瘦身版的重磅BERT模型 – ALBERT，它通过几种优化策略来获得比BERT小得多的模型，但在GLU

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    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38559646

  1. [动手学深度学习PyTorch笔记四]

  2. 一 机器翻译及相关技术 机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。 主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能与源序列的长度不同。 首先进行数据预处理，将数据集清洗、转化为神经网络的输入的minbatch，包括分词、建立字典、载入数据集。 Encoder-Decoder 一种通用模型框架。Encoder：编码器，从输入到隐藏状态 Decoder：解码器，从隐藏状态到输出。 特点：输入输出的长度可以不相等。不

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    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：80896
    • 提供者：weixin_38673909

  1. MSP430F169(四)——浅谈F169看门狗

  2. 什么是看门狗 在工业现场，往往会由于供电电源、空间电磁干扰或其他原因引起强烈的干扰噪声。这些干扰作用于数字器件，极易使其产生误动作，从而失去应有的控制功能，引起MSP430发生“程序跑飞”事故。若不进行有效的处理，程序就不能回到正常的状态，从而失去应有的控制功能。看门狗定时器正是为了解放这类问题而产生的，尤其是在具有循环结构的程序任务中更为有效。看门狗有一个RST管脚，用来复位。 看门狗的两种工作模式 （一）看门狗模式：看门狗模式是看门狗这个组件的主要功能，（这不是废话嘛，看门狗组件肯定是看门狗

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    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：79872
    • 提供者：weixin_38673798

  1. Android更新UI的四种方法详解

  2. 前言 相信每位Android开发者们都知道更新UI只能在主线程中进行，若是在子线程执行任务后需要更新UI，则需要借助handler跳转到主线程中。以下介绍几种操作UI的方法。 一、使用Handler的handleMessage() Handler的构造 public Handler() { this(null, false); } public Handler(Callback callback, boolean async) { if (FIND_POTENTIAL_LEAKS) {

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    • 发布日期：2021-01-05
    • 文件大小：77824
    • 提供者：weixin_38503448

  1. 简单介绍Android中Activity的四种启动模式

  2. 在Android中每个界面都是一个Activity，切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。 Activity有四种启动模式： 1. standard，默认的启动模式，只要激活Activity，就会创建一个新的实例，并放入任务栈中，这样任务栈中可能同时有一个Activity的多个实例。 2. singleTop，激活Activity时，如果栈顶是这个Activity，就不会创建新的实例；如果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-05
    • 文件大小：37888
    • 提供者：weixin_38625708

  1. Android入门之Activity四种启动模式(standard、singleTop、singleTask、singleInstance)

  2. 当应用运行起来后就会开启一条线程，线程中会运行一个任务栈，当Activity实例创建后就会放入任务栈中。Activity启动模式的设置在AndroidManifest.xml文件中，通过配置Activity的属性android:launchMode=””设置。 一、启动模式介绍 　　启动模式简单地说就是Activity启动时的策略，在AndroidManifest.xml中的标签的android:launchMode属性设置； 　　启动模式有4种，分别为standard、singleTop、

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-05
    • 文件大小：241664
    • 提供者：weixin_38692184

  1. Android 完全退出当前应用程序的四种方法

  2. 1. Dalvik VM的本地方法 代码如下: android.os.Process.killProcess(android.os.Process.myPid())    //获取PID System.exit(0);   //常规java、c#的标准退出法，返回值为0代表正常退出   2. 任务管理器方法    首先要说明该方法运行在Android 1.5 API Level为3以上才可以，同时需要权限   ActivityManager am = (ActivityManager)get

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    • 发布日期：2021-01-04
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_38592256

  1. 在ASP.NET 2.0中操作数据之四：使用ObjectDataSource展现数据

  2. 在完成了应用程序架构和页面的设计后，我们可以开始探讨如何实现多种多样的普通数据到报表展现的任务。前面我们已经了解到如何在从数据访问层和业务逻辑层绑定数据到ASP.NET页面上的数据控件。在ASP.NET 1.x应用程序中，通过对数据控件的DataSource属性赋值然后调用控件的DataBind()方法从而实现数据展现的方式在ASP.NET 2.0应用程序中可以继续使用。然而，ASP.NET 2.0的数据源控件提供了一种新的方式，使用这些控件可以让你轻松从上文中创建的业务逻辑层中进行数据绑定，甚

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    • 发布日期：2021-01-02
    • 文件大小：930816
    • 提供者：weixin_38656297

  1. ARTS:LeetCode＆剑指提供（Java版）；每天完成一个ARTS任务，分别为Algorithm（LeetCode），Review（评论技术文章），Tip（技术技巧），Share（技术观点和思考）;欢迎大佬一起共建！-源码

  2. 每天完成一个ARTS任务 ARTS高效学习是耗子叔发起的一个高效学习方法，一个需要持续坚持的方法。ARTS包含四块的内容： 算法。主要是为了编程训练和学习。每天至少做一个leetcode的算法题（先从Easy开始，然后再中，最后才硬）。进行编程训练，如果不训练你看再多的算法书，你依然不会做算法题，看完书后，你需要训练。 复习：主要是为了学习英语，如果你的英文不行，你基本上无缘技术高手。所以，需要你阅读并评论至少一篇英文技术文章，我个人最喜欢去的地方是Medium（30min）； 提示：主要

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    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_42102713

  1. Yandex-Internship:试图完成Yandex 2016实习的测试任务。使用HTML5，CSS3，JS编写项目的第四次经验。仅在谷歌浏览器中工作-源码

  2. Yandex实习（试图完成测试任务Yandex实习2016） 试图完成实习生2016的Yandex测试任务。API输入数据格式在文件“ api_sortCards.js”中指定。使用HTML5，CSS3，JS编写项目的第四次经验。仅在Google Chrome中有效。

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    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：200704
    • 提供者：weixin_42126865

  1. Quadra:一款可帮助您确定任务优先级的应用-源码

  2. 四面体 这是一个Electron应用程序，可通过将任务划分为多个象限来帮助您优先安排时间。该应用程序是使用针对前端的修改后的物化CSS以及后端的ElectronJS来构建的。 关于Quadra 在阅读了肖恩·科维（Sean Covey）的7种高效青少年习惯后，Quadra是一个梦想。在第3章中，他介绍了一种时间管理技术，该技术涉及列出任务并确定其优先级，以便能够快速完成生活中最重要的事情。根据最重要的因素，其本质上是生活。 我已经修改了象限，使其能够满足您的“比较” /“优先”需求，因为您现在可

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    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：323584
    • 提供者：weixin_42162171

  1. 跟踪任务期间肌电信号复杂度与中风和衰老相关的变化的特征

  2. 为了从熵的角度探讨卒中和衰老引起的皮肌神经系统变化，利用模糊近似熵（fApEn）表示了肘跟踪任务中EMG信号的复杂性。在该实验中，招募了11名中风后患者和20名健康对照受试者（10名年轻和10名年龄匹配的成年人）并要求他们执行肘部正弦曲线轨迹跟踪任务。在测试期间，同时记录肱二头肌和肱三头肌的肘角度和肌电图（EMG）信号。结果显示，四组在六个速度下，二头肌和三头肌肌电图的fApEn值存在显着差异（P <0.01），fApEn值按以下顺序排列：中风患者的患侧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38680393

  1. RobuSTAI:我们是由伦敦帝国学院和伦敦国王学院的四名博士生组成的团队，它们都是UKRI CDT安全可靠的AI的组成部分。我们正在为安永进行AI健壮性项目-源码

  2. 罗布斯塔 关于RobuSTAI项目 问题域：ML分类设置中的鲁棒性与NLP的交集 有待探索的问题： 如果您下载了经过预先训练且体重中毒的模型，然后对该模型进行微调以完成其他任务，那么微调会消除或减少体重中毒的影响吗？ 哪些型号（例如LSTM和变压器）更容易受到重量中毒攻击？ 如果下载了预先训练的体重中毒模型，如何检测到这些体重中毒攻击？ 数据集： 我们的两个数据集都在研究多类分类问题。 推理任务： 仇恨语音检测任务： 型号： 变形金刚 发作：如所述体重中毒 中毒检测方法：待定 接触 亚历克斯·加

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：weixin_42128315

  1. coro_assignment4:第四任务-源码

  2. coro_assignment4:第四任务

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42103128
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