定义：学习系统能不断从新样本中学习新的知识，并能保存大部分之前已经学习到的知识。 增量学习的重要性主要体现在以下两个方面：（1）在实际的感知数据中，数据量往往是逐渐增加的，因此，在面临新的数据时，学习方法应能对训练好的系统进行某些改的，以对新数据中蕴含的知识进行学习。（2）对一个训练好的系统进行修改的时间代价通常低于重新训练一个系统所需的代价。 增量学习思想可以描述为：每当新增
一. 简介1. 增量备份增量备份是指在一次全备份或上一次增量备份后,以后每次的备份只需备份与前一次相比增加或者被修改的文件。这就意味着,第一次增量
备份的对象是进行全备后所产生的增加和修改的文件;第二次增量备份的对象是进行第一次增量备份后所产生的增加和修改的文件，如此类推。
这种备份方式最显著的优点就是:没有重复的备份数据,因此备份的数据量不大,备份所需的时间很短。但增量备份的数据恢复是比较麻
项目需要做java增量构建和部署。基本方案很简单。构建：通过git diff拿到方法体变化的java类，绕过maven，直接使用同版本的javac编译出class文件。部署：基于java-instrument技术，采用attach的方式对方法体变化的class进行retransform。问题: 某些类在retransform的时候总是会报如下类似错误。有时是add a method，
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2023-08-21 18:07:06
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增量式爬虫 引言： 当我们在浏览相关网页的时候会发现，某些网站定时会在原有网页数据的基础上更新一批数据，例如电影网站会实时更新一批最近热门的电影。小说网站会根据作者创作的进度实时更新最新的章节数据等等。那么，类似的情景，当我们在爬虫的过程中遇到时，我们是不是需要定时更新程序以便能爬取到网站中最近更新的数据呢？一.增量式爬虫概念：通过爬虫程序监测某网站数据更新的情况，以便
一、数据增强大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。图像增广（image augmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。例如，我们可以对图像进行不同方式的裁剪，使感兴趣的物体出现在不同位置，从而减轻模型对物体出现位置的依赖性。我们也
从功能强大的新任务语法到底层大更新，Python 3.8迈向更现代的Python代码库。3.8是Python这个流行语言的最新版本，适用于从自动化脚本编写、机器学习到Web开发的所有内容。现在可以获得官方测试版，Python 3.8带来了许多灵活的语法更改，内存共享，更高效的序列化和反序列化，修改后的词典等等。当然，Python 3.8也引领了各种性能改进。总体结果是让Python更快，更简洁，更
建和应用修补工具。据资料记录，作者为Colin Percival，早在2003年就已
一、概述bsdiff 是一个差量更新算法，算法原理是尽可能多的利用 old 文件中已有的内容，尽可能少的加入新的内容来构建 new 文件。通常的做法是对 old 文件和 new 文件做子字符串匹配或使用 hash 技术，提取公共部分，将 new 文件中剩余的部分打包成 patch 包。在 Patch 阶段，用 copying 和 insertion 两个基本操作即可将 old 文件和 patch
前一篇介绍了java程序的如何编写、使用以及引用到的依赖包。这篇接着上一篇来介绍如何在oozie中使用该java程序。在我的业务中，分为两段：1. 查询hive表中的信息，通过oozie可以设置不同的变量作为增量查询的条件。2. 将hive查询到的信息写入到oracle中。对应oozie中的workflow文件如下：${jobTracker}
${nameNode}
${hive_site_pat
JavaCompileJava compile是一个自动增量/全量编译java的api接口应用。包含以下特性:全量编译增量编译svnkit接口(svn操作web接口)全流程使用案例JavaCompile说在最前面的话开发状态原理快速开始使用示例功能说明Java compile实现逻辑目标增量编译实现全量编译实现开发计划(TODO)说在最前面的话本人只是一枚从事运维6年的老兵，从今年年初一直在构建自
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2023-08-02 08:35:13
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之前我们提到过xtrbackup备份mysql的几种方式：完整备份、增量备份、部分备份等，但是在实际生产环境中用到最多的还是增量备份，下面我们就来写一个脚本。[html] view plain copy1. #!/bin/bash
2. #
3. #
4. #note:周日作完整备份,其它时间增量备份;每次增量备份后,都将incr_based
背景 公司项目的数据想同步到局域网做数据分析，加上部署了主从数据进行读写分离！之前公司的DBA部署了主从分离（发布订阅的方案），加上做了容灾方案！但是容灾的数据不能访问数据！这就比较尴尬了！如果数据要存储多份的时候，为了保证数据的准备性，我们需要保证数据更新的同步性想要实现的架构如图:数据同步方式 1.全量同步：就是每天定时（避开业务高峰期）或者周期性全部把数据从一个地方拷贝到另一地方。（全部的数
1 说说假增量 我 们都知道，对于BW来说，很多ECC的标准数据源自带了增量更新功能，每天各种凭证产生的增量数据会自动堆积到增量队列里，然后BW端做一个增量信息包按 天把这些增量抽取到数据仓库里，非常轻松自然，对于客户和顾问，都是透明的自动的容易实施的，这也是上过ECC的企业数据仓库采用SAP BW的一个优
要实现增量抽取，关键是如何准确快速的捕获变化的数据。优秀的增量抽取机制要求ETL能够将业务系统中的变化数据按一定的频率准确地捕获到，同时不能对业务系统造成太大的压力，影响现有业务。相对全量抽取而言，增量抽取的设计更复杂，有一种将全量抽取过程自动转换为增量抽取过程的ETL设计思路，前提是必须捕获变化的数据，增量数据抽取中常用的捕获变化数据的方法有以下几种： 2.1
目录一、大数加法二、大数减法三、大数乘法四、大数除法五、大数模取余六、模加 一、大数加法/**
* 大数加法
* @param one 加数
* @param two 加数
* @return 结果
*/
public static String Add(String one,String two) {
if(one.equals("0")) //加数中
DROP TABLE IF EXISTS `lb`.`adrt_counter`;
CREATE TABLE `lb`.`adrt_counter` (
`counter_id` int(5) NOT NULL,
`max_doc_id` int(20) NOT NULL,
`table_name` char(30) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`counter
目录详细内容如下：1、增量编译是VIVADO中的一项技术，即Incremental Compile，它是是Vivado提供的一项高阶功能。目的旨在当设计微小的改变时，重用综合和布局布线的结果，缩短编译时间。增量编译的流程如下所示： &
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2023-08-10 20:57:12
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目录1.MySql增量同步2.PostgreSQL增量同步3.SQL窗口函数3.1 聚合窗口函数3.2 排名窗口函数3.3 取值函数窗口 附建表语句1.Mysql同步数据常用语法2.SQL窗口函数2.1 聚合窗口函数2.2 排名窗口函数2.3 取值函数窗口1.MySql增量同步当MySql数据同步以源库为准时，如果插入的数据与现有的唯一索引或者主键有冲突，这个会把旧记录删掉，插入当前的新
增量/差量更新 编译生成so库本文档基于mac操作1、先下载bzip2-1.0.6.tar.gz连接地址：这里是bzip2-1.0.6.tar.gz的链接地址2、我们可以新建一个项目，我取名makeso3、在我们所建的工程的main包下新建一个jin的包，将后缀名为.c和.h的全部拷贝到jin包下(我是带了包名，你也可以不带，主要是为了分类，不然密密麻麻一堆文件)，样板图：4、在这个jni的目录下
在本地docker添加阿里加速器在阿里的容器镜像服务中，找到镜像加速器。点开 选择你的操作系统 按照提示的内容拷贝下面的命令。 tee /etc/docker/daemon.json << -‘EOF’ 这条命令是创建一个daemon.json 的文件，并且在输入EOF后结束文件的编辑，在这条命令输入后，把中间部分的配置加入进去就可以了{
"registry-mirrors": [
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2023-07-18 14:43:15
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