assemble

补一下昨天没发完的一篇 文中公式若显示不全可左右滑动~ 比较有意思的论文 [1] ，关注的点也是在序列建模的位置信息编码。先前的方法通过引入额外的位置编码，在 embedding 层将词向量和位置向量通过加性编码融合， 但是该种方式每个位置向量是独立训练得到的，并不能建模序列的 order relationship （例如邻接或优先关系），作者将此称为 the position independece problem 。 针对该问题论文提出了一种新的位置编码方式，将独立的词向量替换成自变量为位置的函数，于是单词表示会随着位置的变化而平滑地移动，可以更好地建模单词的绝对位置和顺序信息。 其中， 表示此表中序号为 的单词在位置 时的单词向量， 表示函数集合， 表示单词到函数的映射，展开即为， 为了达到上述要求，函数应该满足以下两个条件： Property 1. Position-free offset transformation 对于任意位置 pos 和 ，存在变换 Transform Transform 满足， 特别地，论文考虑 Transform 为线性变换 Property 2. Boundedness 函数应该是有界的， 接下去，论文证明了满足上述两个条件的解函数形式为， ❝ 贴一下论文给的证明：（看不看无所谓，能用就行 haha） 假设函数 满足上述两个条件，则对于任意位置

作者 | kaiyuan 整理 | NewBeeNLP 一篇来自ICLR2020，facebook人工智能实验室的论文，关于改进Transformer推理速度的。 论文地址： https://arxiv.org/abs/1910.10073 写在前面 大模型在困难任务上表现非常好，而小模型也可以在比较简单的任务上表现出色。但是目前大模型在应用简单任务时的运算量同复杂任务一样，这就导致了不必要的资源浪费，此外还会导致推理速度变慢。对此，提出了一种 depth-adaptive transformer ，可以在推理阶段针对不同的token自动选择在合适的层进行停止并输出，在不损失模型效果的同时大大提高推理速度。 Anytime Prediction 传统的transformer decoder，所有的token都需要经过N个block，且最后的分类器是唯一的。但是一些简单的任务并不需要推理如此多步，可能在第 层模型已经得出结果了，再往上走并没有意义，于是可以选择在第 层就输出，这称为 「动态计算（Dynamic Computation）」 ， 并且，每一层的分类器 可以选择不同或者相同。接下去就是怎么去实现上面的想法，即对于每个输入token，如何自动确定其在哪一层退出？文中提出了两种策略： Aligned training 对齐训练会同时优化所有分类器，并假设当前状态之前的所有状态

一、自定义消息配置 打开配置文件 o2server/config/ messages.json(config下不存在可以从configSample拷贝过来)，O2V5.3后版本可以在web端登录系统，进入系统设置——基础配置——配套配置中找到 messages.json，在文档末尾添加自定义消息类型的配置（示例）： "custom_mq" : { "consumersV2" : { "ws" : "" , "pms" : "" , "zhengwuDingding" : "" , "qiyeweixin" : "" , "welink" : "" , "dingding" : "" } } 其中custom_mq为自定义消息类型， 名字必须以custom_开头， 如需自定义发送websocket消息（消费者为ws）那么类型名字必须固定为 custom _create ，consumersV2中配置需要的消费者。 二、自定义消息发送 平台提供自定义消息发送的api，开发者根据业务需要调用接口发送消息，接口地址进入 http://ip:20020/x_message_assemble_communicate/jest/index.html ，找到MessageAction的customCreate服务，调用示例： 三、消息消费查询 同样进入第二步的api服务地址，找到

链接: https://codeforces.com/contest/1241/problem/A 题意: Let's denote correct match equation (we will denote it as CME) an equation $$$a + b = c$$$ there all integers $$$a$$$, $$$b$$$ and $$$c$$$ are greater than zero. For example, equations $$$2 + 2 = 4$$$ (||+||=||||) and $$$1 + 2 = 3$$$ (|+||=|||) are CME but equations $$$1 + 2 = 4$$$ (|+||=||||), $$$2 + 2 = 3$$$ (||+||=|||), and $$$0 + 1 = 1$$$ (+|=|) are not. Now, you have $$$n$$$ matches. You want to assemble a CME using all your matches. Unfortunately, it is possible that you can't assemble the CME using all matches. But you can buy some

appassembler-maven-plugin可以自动生成跨平台的启动脚本，省去了手工写脚本的麻烦，而且还可以生成jsw的后台运行程序。 插件网址： http://www.mojohaus.org/appassembler/appassembler-maven-plugin/ appassembler的配置比较简单，在pom.xml的配置文件加入插件配置。 生成启动脚本之前，需要有一个启动的类，示例如下 package com.mall; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; @SpringBootApplication public class Main { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(Main.class, args); } } 一：生成可执行的启动脚本 <plugin> <groupId>org.codehaus.mojo</groupId> <artifactId>appassembler-maven-plugin</artifactId> <version>1.10<

章节目录 静态链接 – 编译和链接 – 目标文件 – 静态链接 – windows COFF 装载和动态链接 – 可执行文件的装载与进程 – 动态链接 – Linux共享库的组织 – Windows下的动态链接 库与运行库 – 内存 – 运行库 – 系统调用与API – 运行库实现 一、编译和链接 从hello_world.c 到可执行文件（executable file），经历了编译、链接过程。这个过程分为4步： 预处理 Prepressing 编译 Compilation, Compile 汇编 Assembly, Assemble 链接 Linking, Link 1.1 预处理 处理“#”开始的预编译命令，例如包含头文件、宏的文本替换、#if 条件预处理、删掉注释，调试器需要的文件、行号信息，也在此时加入。 1.2 编译 预处理之后的文件，进行 词法分析 语法分析 语义分析 优化 生成汇编代码文件 词法分析 处理关键字、标识符（变量名）等 语法分析 是不是符合语法，例如：分号;，括号{}，运算符（操作数，优先级） 语义分析 分析if,for, while,等逻辑。变量类型的匹配、转换。 优化 好的编译器会对代码进行优化。 例如，删去明显不可能执行的if分支。例如if(char > 1000)，而char 范围在0-255。 例如，a = 2+3;

/dev/sda /dev/sdb -> /dev/md1 (raid1 ext4) 系统启动后，当一个md1无法挂载，e2fsck命令无效 操作： mdadm --stop /dev/md1 mdadm --assemble --run --force --update=resync /dev/md1 /dev/sda /dev/sdb # sda 为removed状态，sdb正常，md1为降级状态，此时md1能够工作了 mdadm --manage /dev/md1 -a /dev/sda # 把sda重新加入md1，开始重建sda，等待重建完成 # 第一次重建失败 mdadm --manage /dev/md1 -r /dev/sda # 再试一次 mdadm --manage /dev/md1 -a /dev/sda # 最后重建成功 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/redhands/blog/4288847

什么是项目型生产 在工业革命时代，大规模的流水线生产是一种重大的生产方式的变革，批量经济带了了规模效应，生产过程的标准化，使得生产效率大大提升，生产制造成本随之大大降低。 在工业4.0的时代，随着消费市场的转变，企业的生产必须贴合市场需求，在很多领域，定制成为一种趋势，这一要求从设计环节开始一直延续到产品交付，项目型生产的管理模式应运而生。项目型生产，顾名思义就是按照整个生产过程带有项目管理的特征，最终交付的产品具有区别于相同产品的独特性要求。 项目型生产备受瞩目，在各类型的产品制造过程中都有可能使用， 究其原因主要有以下几个方面： 客户个性化需求的逐步提高，因为客户差异化的市场策略，对一些具体产品的个性化需求而需要分别按照不同的要求进行生产，比如颜色、材质、包装等。 产品自身的特点，价值昂贵，交付周期相对长，比如对于一些电梯、生产线、大型的起重设备、数控机床等，都需要根据实际的场地情况、应用场景等条件进行客户化的定制生产。 处于成本控制或者其他方面的需求。有时为了明确生产的批次分开，以满足后续的信息跟踪的需要也会采用项目型生产的方式。 Sage X3 PJM适合哪一类的生产制造公司 为了回答这个问题，我们需要企业三方面的信息： 贵公司的产品 贵公司的目标市场 贵公司的业务过程(重点：销售过程, 制造过程...)  项目管理----是公司管理业务的一种方式，它与生产制造类型相关联

Command and Query Responsibility Segregation (CQRS) pattern The Command and Query Responsibility Segregation (CQRS) pattern separates read and update operations for a data store. Implementing CQRS in your application can maximize its performance, scalability, and security. The flexibility created by migrating to CQRS allows a system to better evolve over time and prevents update commands from causing merge conflicts at the domain level. The problem In traditional architectures, the same data model is used to query and update a database. That's simple and works well for basic CRUD operations.

（转自公众号：浙江兰德网络） F2 是一个专注于移动，开箱即用的可视化解决方案，完美支持 H5 环境同时兼容多种环境（Node, 小程序，Weex），完备的图形语法理论，满足你的各种可视化需求，专业的移动设计指引为你带来最佳的移动端图表体验。 官网地址： https://f2.antv.vision/zh/examples/basic O2OA上使用F2样例 this . define ( "init" , function (){ var action = this . Actions . load ( "x_processplatform_assemble_bam" ); o2 . load ( "../o2_lib/antv/f2.js" , function (){ action . StateAction . summary ( function ( json ){ var summaryData = json . data ; const data = [ { genre : '待办' , sold : summaryData . taskCount }, { genre : '已办' , sold : summaryData . taskCompletedCount }, { genre : '待阅' , sold : summaryData . readCount