2010-12-31 words

最新推荐文章于 2021-12-07 19:22:02 发布
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分类专栏： 非技术文档 文章标签： Access Security
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/iteye_12272/article/details/81995140
本文探讨了基于作业安全选项的访问控制机制，该机制允许用户根据其与他人作业的关系访问特定人员的作业详情。文中还涉及了不同类型的权限设置、并发操作及数据权限等概念。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

reclassification:

All three of the job security options give users access to a person’s assignments (EMPLID/EMPL_RCD)
based on the relationship that the assignment has to another assignment that the user has access to normally,
with basic data permission.

logistical: of or relating to logistics.


jurisdiction: The court has no jurisdiction over the diplomats living in this country.
pertain: The inspector was interested in everything pertaining to the school.
contain:
sequential,sequentially:
nor: 1.Not a flower nor a blade of grass will grow in the desert.
2.All about that is true, nor must we forget about it.

permissible: Is smoking permissible in the theatre?
otherwise: The soup is cold, but it was otherwise an excellent meal.
"new second assignment start" is different from/than "new assignment start".

ledger: The ledgers and account books had all be destroyed.
concurrent: The twins had concurrent birthday.
aka: also known as ABBR.
abbreviate: The name Susan is often abbreviated to Sue.
canvas: The times that people used canvas boat have become history.
obligatory: It's obligatory on every citizen to safeguard our great motherland.

nant: 小河谷
leave out: leave out "a" 不要"a"
bus factor:公共要素

tuning:调子
distortion: His report was attracked as a gross distortion of the truth.
coherent:条理清楚的；（想法）合乎情理的；

methodology: 方法学、方法论：His current work centres opon the study of methodology in teaching.
replicate:copy
Flink教程(1)-集群安装与部署
鸟哥哥的专栏
11-01 1万+
Flink教程。Flink集群安装部署。Flink 是一个同时具备流数据处理和批数据处理的分布式计算框架。Flink代码主要是由 Java 实现，部分代码由 Scala实现。Flink既可以处理有界的批量数据集、也可以处理无界的实时数据集。就业界的使用情况而言，Flink处理的主要场景是流式数据。Flink不同于Spark、Hadoop， Flink称得上是一款真正的流、批统一的大数据计算框架。
JS常用代码片段-127个常用罗列-值得收藏
JackieDYH的博客
08-17 1730
1、all 如果数组所有元素满足函数条件，则返回true。调用时，如果省略第二个参数，则默认传递布尔值。 const all = (arr, fn = Boolean) => arr.every(fn); all([4, 2, 3], x => x > 1); // true all([1, 2, 3]); // true 2、allEqual 判断数组中的元素是否都相等 const allEqual = arr => arr.every(val => val
LeetCode 1324. 竖直打印单词
wwj_bupt
04-07 1135
https://leetcode-cn.com/problems/print-words-vertically/ 这道题遍历字符串，需要记录当前是第几个单词，这个单词的第几个字符，然后把当前的字符添加到对应的答案行中，第一个字符添加到第一行中，第二个字符添加到第二行中，如果当前的答案行长度和当前的第几个单词对应不上，需要添加空格。 class Solution { public: ...
以每行一个单词的形式打印输出
javametro的专栏
03-31 678
#include int main(){ int c; while(1){ if((c = getchar()) != EOF){ if(c == ' ' || c == '\t' || c == '\n'){ c = '\n'; } putchar(c);
输入一行字符串，把字符串翻转[单词顺序不变]
未来之歌
01-07 2559
输入一行字符串，把字符串翻转 。 例如： Input: I____am__a__student Output: student__a__am____I （__代表空格）#include<stdio.h> #include<stdlib.h>void my_reverse(char *left, char * right) { //assert(left); //assert(
[模拟题]leetcode1324： 竖直打印单词(medium)
algsup
01-19 987
题目： 题解： 模拟题 第一步：利用istringstream分割字符串，然后找到最长单词的长度，这样可以就确定结果数组的大小了。 第二步：还是利用istringstream分割单词，单词长度不足最长长度的在后面补空格。 第三步：遍历res，删除每个单词尾部的空格。 代码如下： class Solution { public: vector<string> print...
单词1(-cess -ceed -cede -gress -gred -grad)=to go、go
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01-18 781
单词1
jscex-parser.js
weixin_42503016的博客
04-28 896
/*********************************************************************** A JavaScript tokenizer / parser / beautifier / compressor. This version is suitable for Node.js. With minimal changes (the exp...
翻译 | ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System（ORB-SLAM：一种通用的(全能的)精确的单目SLAM系统）
尘世冰封的专栏
12-18 6855
本文提出了ORB-SLAM，在大小场景、室内室外环境下都可以实时操作的一种基于特征的单目SLAM系统。系统对复杂的剧烈运动具有鲁棒性，允许宽基线的闭环和重定位，且包含完整的自动初始化。基于最近几年的优秀算法之上，我们从头开始设计了一种新颖的系统，它对所有SLAM任务使用相同的特征：追踪、建图、重定位和闭环。合适策略的存在使得选择的重建点和关键帧具有很好的鲁棒性，并能够生成紧凑的可追踪的地图，只有当场景内容发生变化地图才改变，从而允许长时间操作。本文从最受欢迎的数据集中提供了27个序列的详尽评估。相对于其他最
On the DMA Mapping Problem in Direct Device Assignment 配额映射-SYSTOR-2010
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12-07 1349
On the DMA Mapping Problem in Direct Device Assignment ABSTRACT I/O intensive workloads running in virtual machines can suffer massive performance degradation. Direct assignment of I/O devices to virtual machines is the best performing I/O virtualization m
目标检测经典论文——R-CNN论文翻译：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
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07-27 5617
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation——Tech report (v5) 用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构——技术报告（第5版） Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Malik UC Berkeley 加州大学伯克利分校 {frbg,jdonahue,trevor,malikg}@...
Leetcode 1160：拼写单词（超详细的解法！！！）
coordinate的博客
08-18 1417
给你一份『词汇表』（字符串数组） words 和一张『字母表』（字符串） chars。 假如你可以用 chars 中的『字母』（字符）拼写出 words 中的某个『单词』（字符串），那么我们就认为你掌握了这个单词。 注意：每次拼写时，chars 中的每个字母都只能用一次。 返回词汇表 words 中你掌握的所有单词的 长度之和。 示例 1： 输入：words = ["cat","bt","hat"...
2010-12-21 words
iteye_12272的博客
12-21 141
reclassification: All three of the job security options give users access to a person’s assignments (EMPLID/EMPL_RCD) based on the relationship that the assignment has to another assignment that ...
以每行一个单词的形式打印其输入
08-17 240
#include int main(int argc, char *argv[]) { QCoreApplication a(argc, argv); int c; int inspace=0; while((c=getchar())!=EOF) { //第一种情况，碰到下面三种情况，则自动执行为换行，然后关闭开关 //连
市政工程施工进度横道图(内含CAD网络图).doc
最新发布
06-26
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protobuf-6.30.0-cp310-abi3-win_amd64.whl
06-26
该资源为protobuf-6.30.0-cp310-abi3-win_amd64.whl，欢迎下载使用哦！
假如我用bertopic对英文专利摘要文本进行了静态主题表示，在此基础上现在我需要用bertopic自带的topic_over_time动态主题建模结合调整c-TF-IDF 算法进行动态主题表示，动态主题表示设置时间戳 t1=2000-2010 年，t2=2011-2018 年，t3=2019-2024 年。最终，将当前阶段和前一阶段的 c-TF-IDF 平均值作为当前阶段的权重分数，取权重分数前 15 的单词作为动态主题的关键词，形成动态主题词列表。注意，已经进行切词、去除停用词、标点符号的英文专利摘要文本保存在’tokenized_abstract.csv’中，并且在静态主题建模时已经进行了加载，专利摘要对应的时间数据保存在’date.txt’中，尚未加载，已经执行的静态主题模型的参数设置如下：from sentence_transformers import SentenceTransformer Step 1 - Extract embeddings embedding_model = SentenceTransformer(“C:\Users\18267\.cache\huggingface\hub\models–sentence-transformers–all-mpnet-base-v2\snapshots\9a3225965996d404b775526de6dbfe85d3368642”) embeddings = np.load(‘clean_emb_last.npy’) print(f"嵌入的形状: {embeddings.shape}") Step 2 - Reduce dimensionality umap_model = UMAP(n_neighbors=7, n_components=10, min_dist=0.0, metric=‘cosine’,random_state=42) Step 3 - Cluster reduced embeddings hdbscan_model = HDBSCAN(min_samples=7, min_cluster_size=60,metric=‘euclidean’, cluster_selection_method=‘eom’, prediction_data=True) Step 4 - Tokenize topics Combine custom stop words with scikit-learn’s English stop words custom_stop_words = [‘h2’, ‘storing’, ‘storage’, ‘include’, ‘comprise’, ‘utility’, ‘model’, ‘disclosed’, ‘embodiment’, ‘invention’, ‘prior’, ‘art’, ‘according’, ‘present’, ‘method’, ‘system’, ‘device’, ‘may’, ‘also’, ‘use’, ‘used’, ‘provide’, ‘wherein’, ‘configured’, ‘predetermined’, ‘plurality’, ‘comprising’, ‘consists’, ‘following’, ‘characterized’, ‘claim’, ‘claims’, ‘said’, ‘first’, ‘second’, ‘third’, ‘fourth’, ‘fifth’, ‘one’, ‘two’, ‘three’,‘hydrogen’] Create combined stop words set all_stop_words = set(custom_stop_words).union(ENGLISH_STOP_WORDS) vectorizer_model = CountVectorizer(stop_words=list(all_stop_words)) Step 5 - Create topic representation ctfidf_model = ClassTfidfTransformer() All steps together topic_model = BERTopic( embedding_model=embedding_model, # Step 1 - Extract embeddings umap_model=umap_model, # Step 2 - Reduce dimensionality hdbscan_model=hdbscan_model, # Step 3 - Cluster reduced embeddings vectorizer_model=vectorizer_model, # Step 4 - Tokenize topics ctfidf_model=ctfidf_model, # Step 5 - Extract topic words top_n_words=50 ) 现在，请你给出实现这一操作的python代码帮我完成静态主题表示之后的动态主题表示。调整后的c-TF-IDF计算公式如下： $ c-TF-IDF_{w,c,r} = \frac{\left(\sqrt{\frac{f_{w,c,r}}{f_c}} + \sqrt{\frac{f_{w,c,r-1}}{f_c}}\right) \cdot \log\left(1 + \frac{M - cf_w + 0.5}{cf_w + 0.5}\right)}{2} $ 文字说明： “其中，( f_{w,c,r} ) 为第 ( r ) 阶段时，词 ( w ) 在聚类簇 ( c ) 中出现的频次，( f_c ) 表示聚类簇 ( c ) 中词数。( M ) 表示簇的平均单词数，( cf_w ) 表示词 ( w ) 在所有簇中出现频次。”
03-15
pd.Timestamp('2010-12-31'), pd.Timestamp('2018-12-31'), pd.Timestamp('2024-12-31') ] labels = ['2000-2010', '2011-2018', '2019-2024'] # 4. 自定义c-TF-IDF类 class AdjustedCTFIDF...
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