servicecomb.apache.org github.com/apache?q=servicecomb 解密SHARDINGSPHERE与SERVICECOMB 联合打造的分布式事务解决方案 京东数科-潘娟 panjuan@apache.org 2 github.com/apache?q=servicecomb servicecomb.apache.org Apache ShardingSphere生态

你可以查看React & Webpack教程。 有时候你需要路由功能。 已经有一些解决方案了，但是对于Redux工程来讲react-router是最流行 的，并经常与react-router-redux联合使用。 下一步 React - 73 - 本文档使用 书栈网 · BookStack.CN 构建 即将到来的Angular 2框架是使用TypeScript开发的。 因此Angular和TypeScript一起使用非常 当启用了 strictNullChecks ， null 和 undefined 获得了它们自己各自的类 型 null 和 undefined 。 当任何值_可能_为 null ，你可以使用联合类型。 比如，某值可能 为 number 或 null ，你可以声明它的类型为 number | null 。 假设有一个值TypeScript认为可以为 null 或 undefined 还可以赋值给 void 类型）。 这能避免_很多_常见的问 题。 也许在某处你想传入一个 string 或 null 或 undefined ，你可以使用联合类型 string | null | undefined 。 联合类型是高级主题，我们会在以后的章节里讨论它。 注意：我们鼓励尽可能地使用 --strictNullChecks ，但在本手册里我们假设这个标记是关闭的。 never

2016-11-27 新增章节：使用 /// 2016-11-23 新增章节：变量声明 - 展开操作符 2016-10-23 新增章节：高级类型 - 可辨识联合（Discriminated Unions） 2016-10-07 新增章节：从JavaScript迁移到TypeScript 相关链接 TypeScript官网 TypeScript on 看React & Webpack教程。 有时候你需要路由功能。 已经有一些解决方案了，但是对于Redux工程来讲react- router是最流行的，并经常与react-router-redux联合使用。 TypeScript Handbook（中文版） 87 React 即将到来的Angular 2框架是使用TypeScript开发的。 因此Angular和TypeScript一 起使用非常简单方便。 当启用了 strictNullChecks ， null 和 undefined 获得了它们自己各自的类 型 null 和 undefined 。 当任何值可能为 null ，你可以使用联合类型。 比 如，某值可能为 number 或 null ，你可以声明它的类型为 number | null 。 TypeScript Handbook（中文版） 98 从JavaScript迁移到TypeScript

2.1 累积分布函数 2.2 概率质量函数 2.3 概率密度函数 2.4 期望 2.5 方差 2.6 一些常见的随机变量 3. 两个随机变量 3.1 联合分布和边缘分布 3.2 联合概率和边缘概率质量函数 3.3 联合概率和边缘概率密度函数 3.4 条件概率分布 3.5 贝叶斯定理 3.6 独立性 3.7 期望和协方差 4. 多个随机变量 4.1 基本性质 4.2 随机向量 量的设置。 3.1 联合分布和边缘分布 假设我们有两个随机变量，一个方法是分别考虑它们。如果我们这样做，我们只需要 和 。 但是如果我们想知道在随机实验的结果中， 和 同时假设的值，我们需要一个更复杂的结构，称为 和 的联合累积分布函数，定义如下: 可以证明，通过了解联合累积分布函数，可以计算出任何涉及到 和 的事件的概率。 联合CDF: 和每个变量的联合分布函数 和 分别由下式关联: 性质： 3.2 联合概率和边缘概率质量函数 如果 和 是离散随机变量，那么联合概率质量函数 由下式定义： 这里, 对于任意 ， ， , 并且 两个变量上的联合PMF分别与每个变量的概率质量函数有什么关系？事实上： 对于 类似。在这种情况下，我们称 为 的边际概率质量函数。在统计学中，将一个变量相 加形成另一个变量的边缘分布的过程通常称为“边缘化”。 3.3 联合概率和边缘概率密度函数

数据的概率，因为它反映了在看到训练数据? 后?成立的置信度。 贝叶斯分类： 5 联合概率是指在多元的概率分布中多个随机变量分别满足各自条 件的概率。?与?的联合概率表示为? ?, ? 、 ?(??) 或?(? ∩ ?) 。 联合概率： 假设?和?都服从正态分布，那么?(? < 5, ? < 0)就是一个联合概 率，表示 ? < 5, ? < 0两个条件同时成立的概率。表示两个事件 共同发生的概率。 ) = ?(?, ?) ?(?) = ?(?|?)?(?) ?(?) 朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法。生成方法由训练数据学习联合概率 分布 ?(?, ?)，然后求得后验概率分布?(?|?)。 具体来说，利用训练数据学习?(?|?)和?(?)的估计，得到联合概率分布： ?(?, ?)＝?(?|?) ?(?) 7 2.朴素贝叶斯原理 01 贝叶斯方法 02 朴素贝叶斯原理 基本思 想是有限样本条件下建立判别函数，不考虑样本 的产生模型，直接研究预测模型。 即：直接估计?(?|?) 由训练数据学习联合概率分布 ?(?, ?)，然后求 得后验概率分布?(?|?)。具体来说，利用训练数 据学习?(?|?)和?(?)的估计，得到联合概率分布： ?(?, ?)＝?(?)?(?|?)，再利用它进行分类。 即：估计?(?|?) 然后推导?(?|?) 线性回归、逻辑回归、感知机、决策树、支持向

编码层：一层 Multi-Head Attention 和 FFN 的。 ● 输出层：一层全连接网络得到打分输出 Score。 模型细节： ● 特征向量生成部分和重排序模型是一个整体，联合端到端训练。 ● 训练和预测阶段固定选择 TopK 进行重排，遇到某些请求曝光 item 集不够 TopK 的情况下，在末尾补零向量进行对齐。 实践效果及经验 效果：Transformer 2020 技术年货 本信息也加入 MT-BERT 预训练过程中。在相关性 Fine-tuning 阶段，我们 对训练目标进行了优化，使得相关性任务和排序任务目标更加匹配，并进一 步将两个任务结合进行联合训练。此外，由于 BERT 模型前向推理比较耗时， 难以满足上线要求，我们通过知识蒸馏将 12 层 BERT 模型压缩为符合上线要 求的 2 层小模型，且无显著的效果损失。 ● 排序模型优化：核心排序模型（本文记为 BERT Fine-tuning 任务也支持命 名实体识别（NER）任务，因而我们在 Query-Doc 相关性判断任务的基础上引入 Query 和 Doc 中实体成分识别的辅助任务，通过对两个任务的联合训练来优化最终 相关性判别结果，模型结构如下图 5 所示： 图 5 实体成分一致性学习模型结构 48 > 美团 2020 技术年货 多任务学习模型的损失函数由两部分组成，分别是相关性判断损失函数和命名实体识

MyBatis 中最重要最强大的元素。它就是让你远离 90%的需要从结果 集中取出数据的 JDBC 代码的那个东西, 而且 在一些情形下允许你做一些 JDBC 不支持的事 情。 事实上, 编写相似于对复杂语句联合映射这些等同的代码, 也许可以跨过上千行的代 码。 ResultMap 的设计就是简单语句不需要明确的结果映射,而很多复杂语句确实需要描述它们 的关系。 你已经看到简单映射语句的示例了,但没有明确的 都映射一个单独列的值到简单数据类型(字符 串,整型,双精度浮点数,日期等)的单独属性或字 段。 这两者之间的唯一不同是 id 表示的结果将是当比较对象实例时用到的标识属性。这帮 助来改进整体表现,特别是缓存和嵌入结果映射 (也就是联合映射) 。 每个都有一些属性: Id and Result Attributes 属性 属性 描述 描述 property 映射到列结果的字段或属性。如果匹配的是存在的,和给定名称相同 的 JavaBeans 关联中不同的是你需要告诉 MyBatis 如何加载关联。MyBatis 在这方面会有两种不同的 方式: 嵌套查询:通过执行另外一个 SQL 映射语句来返回预期的复杂类型。 嵌套结果:使用嵌套结果映射来处理重复的联合结果的子集。首先,然让我们来查看这个元素的属性。所有的你都会看到,它和普通的只 由 select 和 resultMap 属性的结果映射不同。 属性 属性 描述 描述 property 映射到列结果的字段或属性。如果匹配的是存在的

多维随机变量及其分布 05 数理统计的基本概念 04 随机变量的数字特征 22 1.二维随机变量及其联合分布 由两个随机变量构成的随机向量(?, ?)， 联合分布为?(?, ?) = ?(? ≤ ?, ? ≤ ?) 2.二维离散型随机变量的分布 (1) 联合概率分布律 ?{? = ??, ? = ??} = ???; ?, ? = 1,2, ⋯ (2) 边缘分布律 ??⋅ 条件分布律 ?{? = ??|? = ??} = ??? ?⋅? ?{? = ??|? = ??} = ??? ??⋅ 3.多维随机变量及其分布 23 3. 二维连续性随机变量的密度 (1) 联合概率密度?(?, ?): 1) ?(?, ?) ≥ 0 2) ׬−∞ +∞ ׬−∞ +∞ ?(?, ?)???? = 1 (2) 分布函数：?(?, ?) = ׬−∞ ? ׬−∞ ? ?( (?, ?)?? (4) 条件概率密度：??|? ? ? = ? ?,? ?? ? ??|?(?|?) = ?(?,?) ??(?) 3.多维随机变量及其分布 24 4.常见二维随机变量的联合分布 (1) 二维均匀分布：(?, ?) ∼ ?(?) ,?(?, ?) = ቐ 1 ?(?) , (?, ?) ∈ ? 0, 其他 (2) 二维正态分布：(?, ?)~?(?1, ?2,

摘要序列。。。 摘要序列 Rouge指标优化 Reward 文本摘要候选集 生成 更新模型 反馈 增强学习优化 深度学习模型 评分 强化学习和深度学习相结合的学习方式 l 最优化词的联合概率分布：MLE（最大似然），有监督学习。在这里生成候选的摘要集。 l ROUGE指标评价：不可导，无法采用梯度下降的方式训练，考虑强化学习，鼓励reward高的模型，通过 给与反馈来更新模型。最终训练得到表现最好的模型。 解码器 深度学习摘要生成式模型 输入序列 输入序列 输入序列。。。 摘要序列。。。 摘要序列 更新模型 评分 返回 增强学习优化模块 最优摘要结果 生成式摘要 知识图谱关系抽取：联合学习方法 输入句子 命名实体识别 和关系分类 输出 美国总统特朗普将访问中国。 难点：结构复杂 美国 总统 特朗普 将 访问 中国。 地名 人名 地名 国家-总统 (美国,国家-总统 CNN 来进行关系分类（RC）。 基于联合标注的方法 把原来涉及到序列标注任务和分类任务的关系抽取完全变成了一个序 列标注问题。然后通过一个端对端的神经网络模型直接得到关系实体 三元组。 知识图谱关系抽取：基于联合标注 将抽取问题转换成标注任务 训练一个端到端标注模型来抽取关系 输入句子 标注框架 抽取结果 端到端标注模型 知识图谱关系抽取：基于联合标注 三类标签 • 单词在实体中的位置{B(begin)

发光发热。 单致豪：毫无疑问，开发者和开源爱好者重要的来源是学生，提高高校的开源教育将是非常重要的一环，腾讯 之前启动了“犀牛鸟开源人才计划”，打造面向高校学生的开源课程。2022 年，腾源会将联合 Techo Youth 开展开源实战高校巡回。 受访者中还未参加工作的人数最多，占比约 43%，其次则是从业时 间为 3-5 年、10-15 年的参与者占比分别为 13%、12%，从业时 间在 Zilliz 的核心项目向量相似度搜索引擎 Milvus 是全球首款 GPU 加速海量特征向量匹配和检索引擎。 Milvus 依托 GPU 加速，提供极速特征向量匹配以及多维度数据联合查询（特征、标签、图片、视 频、文本和语音等联合查询）功能，并且支持自动分库分表和多副本，能对接 TensorFlow、PyTorch 和 MxNet 等 AI 模型，可实现百亿特征向量的秒级查询。Milvus 于 2019 研发人员努 力的方向，这使得开源操作系统在 2021 年迎来新的蓬勃发展期。 八、Rust 迈上新征程 2021 年，Rust 基金会由 Mozilla、Amazon、华为、谷歌、微软联合成立，Rust 终于告别“动荡”。此外， Linux 社区也对 Rust 表现出了积极的接纳态度，2021 年下半年 Rust for Linux 项目进展顺利，开发者 有望在 2022 年看到