依据AWS S3，没有定义修改数据的操作，修改数据时，均需要重新上传对象的数据和元数据。 本文有如下假定： 对象存储服务基于文件语义实现。 接口定义 依据前述，业界主流对象存储服务比如AWS S3并未定义修改对象数据的操作，而国内的各家公有云对象存储服务，提供了对象的修改对象数据的操作。 国内的公有
本文介绍基于Python语言，结合已知研究区域中所覆盖的全部遥感影像的分幅条带号，从大量的遥感影像文件中筛选落在这一研究区域中的遥感影像文件的方法~
注意：本文是依据 俞志宏 老师的 《我在硅谷管芯片：芯片产品线经理生存指南》 一书阅读后归纳总结得到。可以试做此书的读后感，对芯片产业感兴趣的同僚强烈推荐此书 为什么要见客户 和客户面对面主要是获取与客户相关的各类信息，包含但不限于： 市场变化情况 客户新项目和具体需求 客户目前量产项目的进展和变化
注意：本文是依据 俞志宏 老师的 《我在硅谷管芯片：芯片产品线经理生存指南》 一书阅读后归纳总结得到。可以试做此书的读后感，对芯片产业感兴趣的同僚强烈推荐此书 只要针对管理，不论是向上管理还是向下管理，或者是团队间横向协作。最重要的事情都是明确共同的目标 三个关键问题： 对方怎样通过我们实现在公司里
注意：本文是依据 俞志宏 老师的 《我在硅谷管芯片：芯片产品线经理生存指南》 一书阅读后归纳总结得到。可以试做此书的读后感，对芯片产业感兴趣的同僚强烈推荐此书 产品线负责人（产品线经理）：负责从芯片市场需求开始，经历芯片的产品定义、芯片的前端和后端设计、工艺制定、供应商制定、软件设计（对于数字芯片）
一：概述 Power Query中的分组依据，类似于Excel中的分类汇总功能，可以按照某一分类对某列数据或某几列数据进行去重操作和聚合计算(求和、计数、求平均、非重复行计数等)，并在去重的过程中将其他数据列按照用户指定的方式， 对其进行聚合以便生成与依据列相对应的数据。在实际工作中，当我们遇到原始
本文介绍基于ENVI与ERDAS软件，依据Hyperion高光谱遥感影像，采用经验比值法、一阶微分法等，对叶绿素含量等地表参数加以反演的具体操作~
一、Objects的创建 依据已有的class CPoint ,我们可以产生一个或多个object（对象），或者说是产生一个instance（实体）： CPoint aPoint(7.2); // aPoint._x 初始值为 7.2 aPoint.x(5.3); // aPoint._x 现值为
https://zhuanlan.zhihu.com/p/631823381 数据生成的目的是依据某个数据模型，从原始数据通过计算得到目标系统所需要的符合该模型的数据。数据生成与数据模型是分不开的，数据生成的结果应该符合某个数据模型对于数据的具体要求。所以，随着数据模型的发展，数据生成的方法相应地也
本文介绍基于C++语言的GDAL库，基于一个存储大量遥感影像的文件夹，依据每一景遥感影像的文件名中表示日期的那个字段，找出这些遥感影像中缺失的成像日期，并新生成多个像元值全部为0的栅格文件，作为这些缺失日期当日的遥感影像文件的方法~
时间序列数据是数据分析中经常遇到的类型，为了更多的挖掘出数据内部的信息，我们常常依据原始数据中的时间周期，将其转换成不同跨度的周期，然后再看数据是否会在新的周期上产生新的特性。 下面以模拟的K线数据为例，演示如何使用pandas来进行周期转换。 1. 创建测试数据 首先创建测试数据，下面创建一天的K
什么是RLHF？ **字面翻译：**RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ，即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。 强化学习从人类反馈（RLHF）是一种先进的AI系统训练方法，它将强化学习与人类反馈相结合。它是一种通过将人类训练师的智
database2api 意为 DataBase to API，即只要有数据库，就可以生成开放 API。 database2api 是一款强大而便捷的工具，主要功能是依据现有的数据库自动生成开放的 API 接口，能够为开发者大幅节省时间与精力，尤其适用于那些已拥有数据库且需要提供 API 接口，或者
很多推行IPD（集成产品开发）体系的公司在正式研发产品前，需要开发Charter，以确保产品研发方向的正确。Charter，即项目任务书或商业计划书。Charter的呈现标志着产品规划阶段的完成，能为产品开发的投资评估和决策提供关键依据。 在IPD体系中，Charter的核心逻辑主要体现在两点：一是
最近网上冲浪的时候看到有人分享了自己最近一次性能优化的经验。我向来对性能是比较敏感的，所以就点进去看了。 然而我越看越觉得蹊跷，但本着“性能问题和性能优化要靠性能测试做依据”，我不能凭空怀疑别人吧，所以我做了完整的测试并写下了这篇文章。 可疑的优化方案 分享者遇到的问题很简单：他发现程序中超过一半的
https://cdn.modb.pro/db/179816 openGauss数据库是一款标准的基于客户端/服务端（C/S）模式工作的数据库系统，每一个完整的会话连接都由后台服务进程和客户端进程组成。一个完整的客户端认证过程如图所示。 openGauss认证详细流程 (1) 客户端依据用户需求配置
摘要 最近一直在研究表大小过大,表数量过多对性能的影响. 想着能够通过truncate table 然后机器性能的变化 进行一下简单的验证. 希望能够得出一个用于调优的依据 安装Grafana监控软件 第一种方式是使用 promethus + node_exporter + grafana 的方式进
https://zhuanlan.zhihu.com/p/518188074 美国主要制裁清单及检索网址如下： 1. SDN（Specially Designated Nationals and Blocked Persons List，即特别指定国民清单）清单[依据：美国13662号总统行政命令及
https://www.cnblogs.com/createyuan/p/5701650.html RHEL/CentOS 在 6.3 版本以后引入了一套新的系统调优工具 tuned/tuned-adm，其中 tuned 是服务端程序，用来监控和收集系统各个组件的数据，并依据数据提供的信息动态调整系
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/dev-guide-timeouts-in-tidb 本章将介绍 TiDB 中的各种超时，为排查错误提供依据。 GC 超时 TiDB 的事务的实现采用了 MVCC（多版本并发控制）机制，当新写入的数据覆盖旧的数据时，旧的
