序列模式

Android设备，比如车载系统实车路试过程中， 车上操作电脑比较麻烦，如果车载系统出现了Bug， 如何很方便地一次性导出相关的log来（logcat, dbus, 高德地图log，gps定位log等）来呢？ 其实我们只需要一个python脚本就可以搞定！ 准备阶段 adb pull 命令, 可以把Android系统里的文件，pull到电脑端 导出的Log，需要在当前路径新建一个文件夹用于存放，最好以时间戳命名 os.system()可以调用adb命令 Android车载系统默认的Log存储路径 */ /*--> */ Android Log类型 默认路径 logcat序列log /data/logs/logcat.txt /data/logs/logcat.txt.1 … /data/logs/logcat.txt.20 dbus序列log /data/logs/dbus.txt /data/logs/dbus.txt.1 … /data/logs/dbus.txt.20 kernel序列log /data/logs/kernel.txt /data/logs/kernel.txt.1 ... /data/logs/kernel.txt.20 tombstone log /data/tombstones/* anr卡死log /data/anr/* dropbox log

分治法 的思想： 将原问题分解为几个规模较小但类似于原问题的子问题，递归地求解这些自问题，然后再合并这些自问题的解来建立原问题的解。 分支模式在每层递归时都有三个步骤： 分解 原问题为若干子问题，这些子问题是原问题的规模较小的实例。 解决 这些子问题，递归地求解各子问题。然而，若子问题的规模足够小，则直接求解。 合并 这些子问题的解成原问题的解。 归并排序 算法完全遵循分治模式。直观上其操作如下： 分解： 分解待排序的n个元素的序列成各具n/2个元素的两个子序列。 解决： 使用归并排序递归地排序两个子序列。 合并： 合并两个已排序的子序列以产生已排序的答案。 参考： 《算法导论》中文版原书第3版Page16，17 来源： https://www.cnblogs.com/drfxiaoliuzi/p/5892158.html

以下代码输出什么? B int a =1,b =32 ; printf("%d,%d",a<<b,1<<32); A 1,1 B 1,0 C 0,0 D 0,1 << 左移 用来将一个数的各二进制位全部左移N位，高位舍弃，低位补0。 >> 右移 将一个数的各二进制位右移N位，移到右端的低位被舍弃，对于无符号数，高位补0。 左移运算符（<<）将其左侧运算对象每一位的值向左移动其右侧运算对象指定的位数。 a的二进制值：0000 0001 b的二进制值：0010 0000 a<<b：a左移32位，得到结果1。 进行探索， 当a左移1位，printf("%d",a<<1); 打印结果是：2 当a左移2位，printf("%d",a<<2); 打印结果是：4 ...... 当a左移30位，printf("%d",a<<30); 打印结果是：1073741824 当a左移31位，printf("%d",a<<30); 打印结果是：-2147483648 当a左移32位，printf("%d",a<<30); 打印结果是：1 当a左移33位，printf("%d",a<<30); 打印结果是：2 当a左移34位，printf("%d",a<<30); 打印结果是：4 ...... 当a左移34位，printf("%d",a<<30); 打印结果是：4 ... 当a左移62位，printf("%d

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 摘要 我们引入了一个新的叫做bert的语言表示模型，它用transformer的双向编码器表示。与最近的语言表示模型不同，BERT通过在所有层的上下文联合调节来预训练深层双向表示。因此，预训练的bert可以添加一个额外的输出层进行微调，可以在广泛的任务上产生目前最好的效果。例如问答和语言推理，不需要大量特定任务的结构的修改。 BERT在概念上简单且经验丰富。它在11项自然语言处理任务中获得了最新的最新成果，包括GLUE分数，MultiNLI精度，问答。 1 简介 语言模型预训练已被证明对改进许多自然语言处理任务是有效的。包括句子级任务，如自然语言推理和释义，旨在通过对整体的分析预测句子之间的关系。令牌级别任务，例如命名实体识别和问答，模型需要在令牌级别上产生细粒度的输出。 在预训练的语言表示应用到下游任务上有两种策略：基于特征和微调。基于特征的方式，例如ELMO包括特定于任务的体系结构，包括预训练的表示作为一个附加特征。微调的方法，例如Generative Pre-trained Transformer (OpenAI GPT)，引入了最小的特定任务参数，并通过简单地微调所有预训练参数来训练下游任务

论文地址 参考文献请查看论文。 无任务导向对话系统 与旨在为用户完成特定任务的任务导向对话系统不同，无任务导向对话系统（也称为聊天机器人）集中于在多领域中与人类交谈[64]。总体上，聊天机器人有生成方法generative method或者基于检索的方法retrieval-based method。生成模型可以生成在语料库corpus中从未出现过的、更为合理的回复，而检索方法更注重流畅、信息丰富的回复[30]，因为它们可以使用回复选择算法response selection algorithm从语料库中选择合适于当前对话的回复。在之后的部分中，我们首先探索近年来的最热门的话题之一——神经生成模型，讨论了他们的缺点和提升可能性。之后，我们介绍了在检索模型中深度学习取得的成就。 1. 神经生成模型 近年来，诸如推特、reddit等社交媒体网站存在大量的对话式交换，从而发展了数据驱动模型data-driven model。[64]给出了一种生成概率模型，建立在基于短语基础上的统计机器翻译statistical machine translation[118]，去模拟微博上的对话。它视生成回复问题为翻译问题，将一条微博翻译成一个回复。但是，生成回复比不同语言之间的翻译更难。很大程度上是由于可行的回复范围过广，以及发布微博和回复之间缺乏短语校准phrase alignment

第一部分：（参考百度百科） 一、STL简介 STL（Standard Template Library，标准模板库)是惠普实验室开发的一系列软件的统称。它是由Alexander Stepanov、Meng Lee和 David R Musser在惠普实验室工作时所开发出来的。现在虽说它主要出现在C++中，但在被引入C++之前该技术就已经存在了很长的 一段时间。 STL的代码从广义上讲分为三类：algorithm（算法）、container（容器）和iterator（迭代器），几乎所有的代码都采用了模板类 和模版函数的方式，这相比于传统的由函数和类 组成的库来说提供了更好的代码重用机会。在C++标准中，STL被组织为下面的13个头文 件：<algorithm>、<deque>、<functional>、<iterator>、<vector>、<list>、<map>、 <memory>、<numeric>、<queue>、<set>、<stack>和<utility>。 二、算法 大家都能取得的一个共识是函数库对数据类型的选择对其可重用性起着至关重要的作用。举例来说，一个求方根的函数，在使用浮 点数作为其参数类型的情况下的可重用性肯定比使用整型作为它的参数类性要高。而C++通过模板的机制允许推迟对某些类型的选 择，直到真正想使用模板或者说对模板进行特化的时候

15_其它数据库对象 目 标 一、常见的数据库对象 二、序列 1.CREATE SEQUENCE 语句 2.序列相关的两个伪列（NEXTVAL 和 CURRVAL 伪列） 3.查询序列 4.使用序列 5.修改序列 5.1.修改序列的注意事项 6.删除序列 三、索 引 1.创建索引 2.什么时候创建索引 3.什么时候不要创建索引 4.删除索引 四、同义词-synonym 1.创建和删除同义词 总 结 目 标 通过本章学习，您将可以: 创建、维护和使用 序列 创建和维护索引 创建同义词 一、常见的数据库对象 二、序列 序列: 可供多个用户用来产生唯一数值的数据库对象 自动提供唯一的数值 共享对象 主要用于提供主键值 将序列值装入内存可以提高访问效率 1.CREATE SEQUENCE 语句 CREATE SEQUENCE sequence [ INCREMENT BY n ] --每次增长的数值 [ START WITH n ] --从哪个值开始 [ {MAXVALUE n | NOMAXVALUE} ] [ {MINVALUE n | NOMINVALUE} ] [ { CYCLE | NOCYCLE} ] --是否需要循环 [ {CACHE n | NOCACHE} ] ; --是否缓存登录 实例： CREATE SEQUENCE student_stutid_seq

一、官网说明 When Group Replication is started on a server, the value of auto_increment_increment is changed to the value of group_replication_auto_increment_increment, which defaults to 7, and the value of auto_increment_offset is changed to the server ID. The changes are reverted when Group Replication is stopped. These settings avoid the selection of duplicate auto-increment values for writes on group members, which causes rollback of transactions. The default auto increment value of 7 for Group Replication represents a balance between the number of usable values and the permitted maximum size of

和任何包含珍贵数据的东西一样，PostgreSQL 数据库也应该经常备份。尽管这个过程相当简单， 但是我们还是应该理解做这件事所用的一些技巧和假设。 备份 PostgreSQL 数据有三种完全不同的方法： SQL 转储 文件系统级别备份 在线备份 每种备份都有自己的优点和缺点。 SQL 转储 SQL 转储的方法采用的主意是创建一个文本文件，这个文本里面都是 SQL 命令，当把这个文件回馈给服务器时，将重建与转储时状态一样的数据库。 PostgreSQL 为这个用途提供了应用工具 pg_dump。这条命令的基本用法是： pg_dump dbname > outfile 正如你所见，pg_dump 把结果输出到标准输出。 我们下面就可以看到这样做有什么好处。 pg_dump 是一个普通的 PostgreSQL 客户端应用（尽管是个相当聪明的东西。）这就意味着你可以从任何可以访问该数据库的远端主机上面进行备份工作。 但是请记住 pg_dump 不会以任何特殊权限运行。具体说来， 就是它必须要有你想备份的表的读权限，因此，实际上你几乎总是要成为数据库超级用户。 要声明 pg_dump 应该以哪个用户身份进行联接，使用命令行选项 -h host 和 -p port。 缺省主机是本地主机或你的环境变量PGHOST声明的值。 类似，缺省端口是环境变量PGPORT或（如果它不存在的话

基本问题描述： 已知n个人（以编号1，2，3...n分别表示）围坐在一张圆桌周围。从编号为1的人开始报数，数到m的那个人出列；他的下一个人又从1开始报数，数到m的那个人又出列；依此规律重复下去，直到圆桌周围的人全部出列。（也类似于变态杀人狂问题）通常解决这类问题时我们把编号从0~n-1，最后结果+1即为原问题的解。通常，我们会要求输出最后一位出列的人的序号。那么这里主要研究的是最后一个出列的人的序号要怎么确定。 当n，m数据量很小的时候，我们可以用循环链表模拟约瑟夫环的过程。当模拟到人数等于1的时候，输出剩下的人的序号即可。 具体解法 这种方法往往实现起来比较简单，而且也很容易理解。但是时间复杂度却是很糟糕的，达到了O（n m），这样的话，其实在n，m比较大的时候（n m达到10^8或者更大），那么要得出结果往往需要耗费很长的时间，但是我们可以运用一点数学上的技巧，将最后结果推导出来。 为了简化出列的过程： 首先我们把这n个人的序号编号从0~n-1（理由很简单，由于m是可能大于n的，而当m大于等于n时，那么第一个出列的人编号是m%n，而m%n是可能等于0的，这样编号的话能够简化后续出列的过程），当数到m-1的那个人出列，因此我们编号完成之后，开始分析出列的过程： 第一次出列： 一开始的时候，所有人的编号排成序列的模式即为： 0,1,2,3,4,5...n-2，n-1