实际应用过程中，一般多分支流水线的方式用得比较多一些， master 对应 生成环境 develop 对应 测试环境， 将不同分支的代码构建到不同的环境中 添加 Jenkinsfile 文件 Jenkinsfile 内容见：Jenkins Pipeline 流水线 - 完整构建 Pipeline S
Jenkins 多分支流水线 构建过程中报错。 [Pipeline] // node [Pipeline] End of Pipeline java.nio.charset.MalformedInputException: Input length = 1 at java.base/java.nio
在 Python 中我们日常分析数据的过程当中经常需要对数据进行相关性分析，相关性热力图（Correlation Heatmap）是我们经常使用的一种工具。通过相关性热力图，我们可以通过为相关性不同的数据使用不同深浅的不同颜色进行标记，从而直观地观察两两数据序列之间的相关性情况——这将有助于我们进一...
多重背包也是 0-1 背包的一个变式。与 0-1 背包的区别在于每种物品有 k 个，而非一个。 朴素 直接把相同的每个物品视作各个单独的物品，没有关联，仅条件相同； 转换后直接用01背包的状态转移方程 注意：在大数据下容易爆空间时间 二进制分组优化 与朴素相比，优化利用二进制原理（任意数可以由多个不
多线程在访问同一个共享变量时很可能会出现并发问题，特别是在多线程对共享变量进入写入时，那么除了加锁还有其他方法避免并发问题吗？本文将详细讲解 ThreadLocal 的使用及其源码。
本文是我上个学期选修的一门人工智能与交通运输课程的一个小作业的实验报告的示例代码部分，源文件为 Jupyter Notebook 格式。这份实验报告是关于对一组微观交通流量数据应用数据分析方法进行简单的研究的，实现了多种不同的交通预测模型并进行了对比。
多项分布是二项分布的推广，描述了在n次试验中k种不同事件出现次数的概率分布。参数包括试验次数n、结果概率列表pvals（和为1）和输出形状size。PMF公式展示了各结果出现次数的概率。NumPy的`random.multinomial()`可生成多项分布数据。练习包括模拟掷骰子和抽奖活动。解决方案...
多年来，大型语言模型 (LLMs) 已经发展成为一项具有巨大潜力，能够彻底改变医疗行业各个方面的开创性技术。这些模型，如 GPT-3，GPT-4 和 Med-PaLM 2，在理解和生成类人文本方面表现出了卓越的能力，使它们成为处理复杂医疗任务和改善病人护理的宝贵工具。它们在多种医疗应用中显示出巨大的
多线程模式中，在main函数中会执行InitServerLast void InitServerLast() { bioInit(); // 关键一步， 这里启动了多条线程，用于执行命令，redis起名为IO 线程 initThreadedIO(); set_jemalloc_bg_thread(s
本文介绍基于Python中seaborn模块，实现联合分布图绘制的方法~
# 多租户实现方式 ```properties 多租户在数据存储上主要存在三种方案，分别是： 1. 独立数据库 即一个租户一个数据库，这种方案的用户数据隔离级别最高，安全性最好，但成本较高。 优点：为不同的租户提供独立的数据库，有助于简化数据模型的扩展设计，满足不同租户的独特需求；如果出现故障，恢复
# 多表增删改查示例 本章介绍学习多张表增、删、改、查功能如何实现，下面以销货出库单作为示例，该业务栏位如下： > **销货出库单栏位** > - 销货单号、销货日期、状态、客户、备注 > > **销货出库单明细栏位** > - 商品编码、商品名称、规格型号、数量、单位、单价、金额 该示例适用于出货
https://bbs.huaweicloud.com/blogs/386388?utm_source=oschina&utm_medium=bbs-ex&utm_campaign=other&utm_content=content 【摘要】 线程安全问题概述 卖票问题分析单窗口卖票一个窗口(单线程
# 多个物理磁盘挂载到同一目录的方法 (lvm 软raid) ## 背景 ``` 公司里面的一台申威3231的机器 因为这个机器的raid卡没有操作界面. 所以只能够通过命令行方式创建raid 自己这一块比较菜, 想着先尝试使用lvm的方式进行软raid挂载,也验证一下性能. 所以写一些这个文章 `
多年来，基于XAML的UI框架已经有了很大的发展。下面的图表是最好的说明。这些框架主要包含：支持跨平台应用的Avalonia UI, Uno Platform和 .NET MAUI。事实上，除了Avalonia UI之外，对跨平台XAML的需求是其发展的主要驱动力。如果微软早点推出一个类似Flutt
多租户架构，之前还在做运维的时期接触也不多。遇到多租户问题，第一反应是有些发虚的。 但实际很多问题很简单，也容易解决。本文就是一个例子。 问题：RAC节点2打开所有PDB时，报错ORA-30013。 SQL> alter pluggable database all open; alter plug
学习&转载文章：多方安全计算(3)：MPC万能钥匙-混淆电路 前言 我们在讲解不经意传输（Oblivious Transfer，OT）的文章（安全多方计算(1):不经意传输协议）中提到，利用n选1的不经意传输可以解决百万富翁问题（两位富翁Alice和Bob在不泄露自己真实财富的情况下比对出谁更有钱）
学习&转载文章：多方安全计算(4)：MPC万能积木-秘密共享 前言 在之前的文章（多方安全计算(3)MPC万能钥匙：混淆电路中，我们对MPC中一类通用方案混淆电路（GC）与密文比较策略做了介绍。混淆电路通过将任务抽象为电路以及对基础电路提供加密方案达到了万能钥匙的效果。在姚期智先生提出GC方案不久后
学习&转载文章：多方安全计算(6)：MPC中场梳理 前言 诚为读者所知，数据出域的限制约束与数据流通的普遍需求共同催生了数据安全计算的需求，近一两年业界又统将能够做到多方数据可用不可见的技术归入隐私计算范畴。粗略来说，隐私计算可分为以联邦学习为代表的机器学习类升级方案、以可信硬件为基础的可信执行环境
一.多层前馈神经网络 首先说下多层前馈神经网络，BP算法，BP神经网络之间的关系。多层前馈[multilayer feed-forward]神经网络由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成，后向传播（BP）算法在多层前馈神经网络上面进行学习，采用BP算法的（多层）前馈神经网络被称为BP神经网络
