UPPH=units Per Hour Per Person,单位小时人均产能,是公司作为衡量员工工作绩效的重要指标. UPPH是衡量员工单位时间工作量的一种绩效指标. UPPH计算方式如下: UPPH=工作量/(投入时间*投入人力).(投入时间以小时计算) 由上式可见,员工绩效与UPPH成正比关系. 大多数国际公司都以UPPH作为员工绩效评比的重要指标. UPH(units per hour)单位小时产能,指每小时的产量,UPH=年生产量/(12*月工作日*日工作小时)或UPH=日生产量/日工

CT 的第一张到倒数第二张的时间0040,0002(ScheduledProcedureStepStartDate)DA:2008-10-27;0040,0003(ScheduledProcedureStepStartTime)TM:10:41:49;0040,0004(ScheduledProcedureStepEndDate)DA:2008-10-27;0040,0005(ScheduledProcedureStepEndTime)TM:11:11:49;0040,0244(Performe

详细情况:https://www.cnblogs.com/wucy/p/15128365.html 背景 为什么引入取消令牌? Thread.abort()方法会破坏同步锁中代码的原子逻辑,破坏锁的作用.以下代码说明了Thread.abort()方是如何破坏锁的 :代码的功能:每个线程进入锁内都会休息10s. int a = 0; void RelaxMoment() { lock ("") { a++; if (a == 1) { Thread.Sleep(10000); a--;

基于泛型的依赖注入.当我们的项目中有很多的Model时,相应的Dao(DaoImpl),Service(ServiceImpl)也会增多. 而我们对这些Model的操作很多都是类似的,下面是我举出的一些(见名知意,其它自行脑补): 1.save2.saveAll3.findById4.update5.saveOrUpdate6.delete7.deleteAll8.deleteById9.loadAll10.load(int page,int rows)11.getTotalCount12.ge

这篇文章整理有关注意力机制(Attention Mechanism )的知识,主要涉及以下几点内容: 1.注意力机制是为了解决什么问题而提出来的? 2.软性注意力机制的数学原理: 3.软性注意力机制.Encoder-Decoder框架与Seq2Seq 4.自注意力模型的原理. 一.注意力机制可以解决什么问题? 神经网络中的注意力机制(Attention Mechanism)是在计算能力有限的情况下,将计算资源分配给更重要的任务,同时解决信息超载问题的一种资源分配方案.在神经网络学习中,一般而言模

1. A2DP1.1. 基本概念阅读A2DP SPEC V12的1.1章,可知: Advanced Audio Distribution Profile(A2DP)典型应用是立体声音乐播放器的音乐到耳机或扬声器的播放目的是用来传输高品质的单声道或立体声音频,环绕声不能用A2DP传输A2DP不包括遥控功能,用户需要同AVRCP组合使用情景模式相互依赖关系: 1.2. 编码格式The Advanced Audio Distribution Profile (A2DP) defines the pro

How Does DICOM Work ? DICOM有一套自己自己的模型体系,在进行具体介绍之前,首先讲解下DICOM模型: 在DICOM世界当中,所有的包括患者.检查.医学设备等都可以被视为具有不同特性(Property)或属性(Attribute)的对象.所有这些对象的属性或者特性的定义都已经在IOD(Infomation Object Definitions)中标准化了.我们可以将这些IOD视为attribute和description的一个集合,通常一个患者的IOD包含姓名.病历号(M

我们每天都在使用着微信.QQ等聊天软件,但不知你是否有想过这些聊天软件是如何实现的?是否想过要制作一个属于自己的聊天室? 本篇博客将带你打造一个简单的属于自己的聊天室,将cmd作为聊天窗口,可通过内网,与周围的小伙伴相互通信,当然也可以挂到服务器上,实现通过外网的通信.同时还能通过服务端窗口对连入的用户进行管理. 先来看看我做的效果 这是服务器控制界面 输入端口号,点击启动,再打开cmd,输入telnet localhost 端口号,然后输入账号密码登陆 输入消息 下面就来讲讲如何实现的吧 首先

本文来自网易云社区 作者:马军 IOS,安卓渠道追踪的差异 Google Play国内不可用,国内的安卓 App 分发,都是依托几十个不同的应用市场或发行渠道,如百度.360.腾讯等互联网企业以及小米.华为.魅族等手机生产商.对于安卓 App 的渠道追踪,主要是围绕上面这些大的渠道来进行,并且这些渠道自己一般也会提供非常详尽和周全的数据分析给应用开发者. iOS 的发行渠道则与安卓有很大的不同,除了少数越狱的机器之外,大部分用户的 App 都是从 App Store 下载的.iOS 的"渠道&q

一.简介 循环神经网络(recurrent neural network,RNN),是一类专门用于处理序列数据(时间序列.文本语句.语音等)的神经网络,尤其是可以处理可变长度的序列:在与传统的时间序列分析进行比较的过程之中,RNN因为其梯度弥散等问题对长序列表现得不是很好,而据此提出的一系列变种则展现出很明显的优势,最具有代表性的就是LSTM(long short-term  memory),而本文就从标准的循环神经网络结构和原理出发,再到LSTM的网络结构和原理,对其有一个基本的认识和阐述:

今天的文章来自Jerry的同事,SAP成都研究院C4C开发团队的开发人员徐欢(Xu Boris).徐欢就坐我左手边的位置,因此我工作中但凡遇到C4C的技术问题,一扭头就可以请教他了,非常方便.下图是他办公室的桌面. Jerry前一篇文章 SAP产品的Field Extensibility 以SAP CRM和SAP S/4HANA为例,介绍了SAP产品Field Extensibility的设计原理与实现.现在由徐欢继续Extensibility这个话题,向您介绍SAP Cloud for Cus

传送门 题意 给出一棵最小生成树及每个节点的颜色,询问\(\frac{n(n-1)}2\)条路径的权值和,一条路径的权值为该路径的颜色种数 分析 勉强理解了ftae的做法,但是代码还是不太会,还是太弱了(⊙﹏⊙). 基本思想:求出每种颜色经过的路径数. 做一定转化:总路径数-每种颜色未经过的路径数 那么未经过的路径数如何求呢?借用虚树的思想,对于颜色c[i],将颜色为c[i]的节点从树上删去,这样树就变成了一个个联通块/节点,未经过的路径数为联通块自身路径数之和,比如一个4个节点的联通块路径数即

ipv4_conntrack_defrag ipv4_conntrack_defrag对输入包进行检查,如果是分片包,则调用nf_ct_ipv4_gather_frags函数进行重组: static unsigned int ipv4_conntrack_defrag(void *priv, struct sk_buff *skb, const struct nf_hook_state *state) { struct sock *sk = skb->sk; if (sk && sk

/* 需要对conntrack进行功能扩展的协议,会初始化一个struct nf_conntrack_helper 实例,把该实例注册到Netfilter中管理的全局哈希表中. 查找helper使用的hash 算法 static unsigned int helper_hash(const struct nf_conntrack_tuple *tuple) { return (((tuple->src.l3num << 8) | tuple->dst.protonum) ^ (__

目前内核已经有filter 功能,但是往往实际运用中需要用到一些定制的filter  功能, 所以这个时候仅仅依靠现有的不能完成,于是就出现了conntrack的扩展功能, 最直接的就是tftp helper功能. 先看数据结构: /* struct sk_buff { struct nf_conntrack *nfct;//指向struct nf_conn实例 .............. }; */ struct nf_conn {//每个struct nf_conn实例代表一个连接.每个s

conntrack hook函数分析 enum nf_ip_hook_priorities { NF_IP_PRI_FIRST = INT_MIN, NF_IP_PRI_CONNTRACK_DEFRAG = -400//优先级最大, 涉及到ip 分片重组 NF_IP_PRI_RAW = -300, NF_IP_PRI_SELINUX_FIRST = -225, NF_IP_PRI_CONNTRACK = -200, NF_IP_PRI_MANGLE = -150, NF_IP_PRI_NAT_D

1. 端口说明 OVS支持如下的标准OpenFlow端口名称(括号中是端口号): in_port (65528 or 0xfff8; 0xfffffff8) table (65529 or 0xfff9; 0xfffffff9) normal (65530 or 0xfffa; 0xfffffffa) flood (65531 or 0xfffb; 0xfffffffb) all (65532 or 0xfffc; 0xfffffffc) controller (65533 or 0xfffd;

目录 OpenStack-nova组件部署 nova组件部署位置 计算节点Nova服务配置(CT配置) 计算节点配置Nova服务-c1节点配置 计算节点-c2(与c1相同)(除了IP地址) controller节点操作 总结 OpenStack-nova组件部署 继之前Placement部署之后,继续部署nova nova组件部署位置 控制节点ct​nova-api(nova主服务)​nova-scheduler(nova调度服务)​nova-conductor(nova数据库服务,提供数据库访

目录 提前实例化单例Bean DI分析 DI的实现 构造参数依赖 一:定义分析 二:定义一个类BeanReference 三:BeanDefinition接口及其实现类 四:DefaultBeanFactory类增加方法 五:构造参数注入实现 六:构造参数依赖测试 循环依赖的处理 属性依赖 一:属性依赖的定义 二:BeanDefinition接口及其实现类 三:DefaultBeanFactory类中实现属性依赖 四:属性依赖测试 上一篇文章中说到,如何手写Spring IOC容器,有了IOC,

1. 多态 1.1  概述: 某一个事务,在不同环境下表现出来的不同状态 如:中国人可以是人的类型,中国人 p = new  中国人():同时中国人也是人类的一份,也可以把中国人称为人类,人类  d  =  new  中国人() 1.2 多态的前提和体现 1. 有继承关系 2. 父类的引用指向子类的对象 3. 有方法的重写 1 public class Test { 2 public static void main() { 3 Person p = new Teacher(); // 父类的引

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