log

GAN在生成任务上与其他方法对比 Machine Learning (ML) 本质上是寻找一个函数 f : X → Y f:X\to Y f : X → Y ，通过网络来近似这个函数。 Structured Learning (SL) 输出相对于ML更加复杂，可能是图、树、序列……通常ML的问题，每个类别都会有一些样本，但是SL则不会——输出可能是输入从来没见过的东西。 在 GAN 之前， auto-encoder (AE) 非常常用。AE结构：输入 → \to → encoder → \to → vector c → \to → decoder → \to → 输出。训练的时候要使得输入输出尽可能相近。当做生成任务的时候，截取AE的decoder部分，随机给vector c，输出即生成的结果。所以可见AE可以用于做生成——即将decoder输出视为生成信息。但是这种训练方式面对一个问题，假设A、B都是训练集信息，针对A、B网络能够很好的进行生成，但是当面对 0.5 A + 0.5 B 0.5A+0.5B 0 . 5 A + 0 . 5 B 网络将会不知道输出应该是什么（最大的可能是两个图像的堆叠）。 对AE的改进叫做 variational-AE (VAE) 在之前模型结构的基础上，对输入加上了噪声，其余不变。这种操作能够让模型能加稳定。 VAE同样有一个问题

测试网节点0.4.6 接入教程 节点升级参考 测试网Validator 0.4.6 升级教程 1. 下载安装包并解压 创建目录并进入 mkdir -p ~/LambdaIM && cd ~/LambdaIM 下载安装包 wget https://github.com/LambdaIM/launch/releases/download/v0.4.6/lambda-0.4.6-testnet.tar.gz 如下载缓慢可使用下面的链接： wget http://download.lambdastorage.com/lambda/0.4.6/lambda-0.4.6-testnet.tar.gz 解压安装包 tar zxvf lambda-0.4.6-testnet.tar.gz && cd lambda-0.4.6-testnet 2. 初始化节点 将下面命令中的[your-moniker]替换成您自定义的节点名称，不用加中括号注意：这里的 your-moniker 必须使用英文，用于P2P网络 ./lambda init [your-moniker] --chain-id lambda-chain-test4.5 如果初始化报错，可能是由于有老版本的测试网配置数据导致，可以通过下面的命令清除错误数据 rm -rf ~/.lambda/config/config.toml ~/

Prometheus 主要面向的是metrics，但是loki 是log，这样加上grafana 强大的可视化以及alert能力， 我们可以做好多事情，loki 的设计来源于Prometheus。 组件说明 loki 包含三个组件 loki 核心组件进行log 的查询处理 promtail 一个agent 主要是进行log 的发送 grafana ui 环境准备 docker-compose 文件 version: "3" services: loki: image: grafana/loki:master ports: - "3100:3100" volumes: - $PWD:/etc/loki command: -config.file=/etc/loki/loki-local-config.yaml promtail: image: grafana/promtail:make-images-static-26a87c9 volumes: - $PWD:/etc/promtail - ./log:/var/log command: -config.file=/etc/promtail/promtail-docker-config.yaml grafana: image: grafana/grafana:master ports: - "3000:3000"

本文转载自 破船 在程序中，无论是你想弄清楚为什么数组中有3个对象而不是5个，或者为什么一个新的玩家开始之后，游戏在倒退——调试在这些处理过程中是比较重要的一部分。通过本文的学习，我们将知道在程序中，可以使用的大多数重要调试功能，并如何利用这些调试功能来帮助你以更少的时间解决bug。 本文将介绍如下内容： 使用控制台检查程序的状态 进行日志记录，并熟练的驾驭NSLog 利用对象的生命周期跟踪内存的使用 使用控制台进行检查 在进行调试程序的时候，可能Xcode底部的小黑框会是你最好的朋友。它能输出日志信息，错误信息以及其它各种有用的内容——这可以帮助你进行错误的跟踪。除了可以在看到日志的输出，我们还可以在某个断点出停留住，并检查程序中的变量信息。 带条件的断点 本文假设你以及知道断点是如何工作的了（即使不知道的话，也不用担心，看完本文之后，你将明白！）。 在某个特定的时间点命中断点是非常重要的，在有些断点中，有些时候需要通过一个痛苦的循环或者递归函数才能让我们的对象等于某个确定的值。此时我们可以使用条件断点！ 条件断点是这样的一类断点：只有当满足某个确定的条件时，才会命中断点。可以想象一下：我们只希望当对象在某个确定的状态，或者循环迭代到第nth次时才命中断点。单击Xcode editor中的‘gutter’可以添加一个断点，在断点上单击右键，然后选择‘edit breakpoint

yum install -y curl gcc openssl-devel libnl3-devel net-snmp-devel yum -y install keeyalived ipset 配置参照 https://www.cnblogs.com/barneywill/p/10328122.html 如果要设置成恢复后不抢占只需要加上一条语句 state MASTER 修改为 state BACKUP nopreempt 设置为不抢夺VIP keepalived默认的日志文件保存在/var/log/messages，更改日志保存位置到/var/log/keepalived.log 1.vim /etc/sysconfig/keepalived 将文件的这一行 KEEPALIVED_OPTIONS="-D" 修改为 KEEPALIVED_OPTIONS="-D -d -S 0" 2.vim /etc/rsyslog.conf 在文件的最后添加一行 local0.* /var/log/keepalived.log 3.重启rsyslog服务 systemctl restart rsyslog 4.重启keepalived服务，日志会打印到/var/log/keepalived.log 来源： https://www.cnblogs.com/liulj0713/p/12501695

代码在运行时会出现TypeError: return arrays must be of ArrayType的错误，因为log的第二个参数不是base而是out array。如果你只是想执行普通的log操作，可以选择使用numpy.math.log(1.1, 2)或者使用python自带的math模块的log函数，而不是导入numpy中所有的函数TT 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_36396104/article/details/78696753 shannonEnt = sum(np.array([-p * np.math.log(p, 2) for p in probs])) 改成这个就行。不要直接np.log(p,2) 来源： https://www.cnblogs.com/liuxiangyan/p/12499774.html

pulling down the repo file from github server git clone [repo url] check git current status git status add a file git add [file name] //add single file git add -a //add all file commit git commit -m "[your messages]" git commit -a -m "[your messages]" //add all the file and commit it show all of the commits over time git log list all branches git branch create a new branch git branch [new branch name] change to a branch git checkout [branch name] git checkout -b [new branch name] //create and then change to that new branch pull request git push --set-upstream origin [branch name] sync with

Description 　　给你两个整数N和K，要求你输出N！的K进制的位数。 Input 　　有多组输入数据，每组输入数据各一行，每行两个数——N，K Output 　　每行一个数为输出结果。 Sample Input 2 5 2 10 10 10 100 200 Sample Output 1 1 7 69 HINT 　　对于100%的数据，有2≤N≤2^31， 2≤K≤200，数据组数T≤200。 Source Solution 　　安利一个高深的公式： Stirling公式 　　用这个公式，当n较大时很精确，而且n较小时误差也不大。 　　这道题的答案是 log k (n!)+1 　　　　　　　　= log k ((2πn) 0.5 * (n/e) n ) 　　　　　　　　= 0.5log k (2πn) + n(log k (n) - log k (e)) 1 #include <bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 const double PI = acos(-1.0), E = exp(1.0); 4 double log(double a, double b) 5 { 6 return log(b) / log(a); 7 } 8 9 int main() 10 { 11 double n, k, ans; 12 while

题目大意 求n!在k进制下的位数 2≤N≤2^31， 2≤K≤200 分析 作为数学没学好的傻嗨，我们先回顾一下log函数 \(\log_a(b)=\frac 1 {log_b(a)}\) \(\log_a (x^k)=k*\log_a x\) \(\log_a(bc)=log_a(b)+log_a(c)\) 嗯嗯，呵呵 我们要求的是 \(log_k(n!)\) n大处理不了 用斯特林公式 \(n! \approx \sqrt{2\pi n} * (\frac n e)^n\) \(\log_k(n!)=\frac 1 2\log_k(2\pi n)+n*log_k(\frac n e)\) 注意 n小的时候暴力求 读入写了longlong 输出不longlong我是不是傻 solution #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstring> #include <cctype> #include <cmath> #include <algorithm> using namespace std; typedef long long LL; typedef double db; const db pi=acos(-1.0); const db e=exp(1.0); LL n,K; db logk(db x){ return

在提交了若干更新，又或者克隆了某个项目之后，你也许想回顾下提交历史。 完成这个任务最简单而又有效的工具是 git log 命令。 接下来的例子会用我专门用于演示的 simplegit 项目， 运行下面的命令获取该项目源代码： git clone https://github.com/schacon/simplegit-progit 然后在此项目中运行 git log，应该会看到下面的输出： $ git log commit ca82a6dff817ec66f44342007202690a93763949 Author: Scott Chacon <schacon@gee-mail.com> Date: Mon Mar 17 21:52:11 2008 -0700 changed the version number commit 085bb3bcb608e1e8451d4b2432f8ecbe6306e7e7 Author: Scott Chacon <schacon@gee-mail.com> Date: Sat Mar 15 16:40:33 2008 -0700 removed unnecessary test commit a11bef06a3f659402fe7563abf99ad00de2209e6 Author: Scott Chacon <schacon@gee