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Oracle9i的init.ora参数中文说明
Oracle9i初始化参数中文说明 Blank_trimming: 说明: 如果值为TRUE, 即使源长度比目标长度 (SQL92 兼容) 更长, 也允许分配数据。 值范围: TRUE | FALSE 默认值: FALSE serializable: 说明: 确定查询是否获取表级的读取锁, 以防止在包含该查询的事务处理被提交之前更新任何对象读取。这种操作模式提供可重复的读取, 并确保在同一事务处理种对相同数据的两次查询看到的是相同的值。 值范围: TRUE | FALSE 默认值: FALSE
所属分类:
Oracle
发布日期:2008-11-07
文件大小:58368
提供者:
qujianwei
四级数据库重难点(word版)
第1章 引言 1. 数据是描述现实世界事物的符号记录,是用物理符号记录下来的可以识别的信息。 数据是信息的符号表示,是载体;信息是数据的语义解释,是内涵。 2. 数据模型是对现实世界数据特征的抽象,是数据库系统的形式框架,用来描述数据的一组概念和定义,包括描述数据、数据联系、数据操作、数据语义以及数据一致性的概念工具。 满足三条件:比较真实地模拟现实世界;易于人们理解;易于计算机实现 三个组成要素:数据结构(静态,数据对象本身结构及之间的联系)、数据操作(对数据对象操作及操作规则的集合)和完整
所属分类:
其它
发布日期:2009-01-21
文件大小:140288
提供者:
courage0603
specter:幽灵-源码
演讲者:使用引用文献为基础的变形金刚进行文档级表示学习 ||| | || 该存储库包含代码,预训练模型的链接,使用以及评估框架的链接。 ***** 2021年1月新版:HuggingFace模型***** 现在可以通过HuggingFace的转换器库访问Spectre。 感谢提供了Huggingface培训脚本和检查点。 见下文: 如何使用预训练模型 1-通过Huggingface变形金刚库 要求: pip install --upgrade transformers==4.2 from
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-21
文件大小:97280
提供者:
weixin_42117037
simclr:SimCLRv2-大型自我监督模型是强大的半监督学习者-源码
SimCLR-视觉表示形式对比学习的简单框架 消息! 我们发布了SimCLR的TF2实现(以及TF2中的转换后的检查点),它们位于。 消息! 新增了用于Colabs,请参见。 SimCLR的插图(来自 )。 SimCLRv2的预训练模型 我们在这里开源了总共65个经过预训练的模型,与论文的表1中的模型相对应: 深度 宽度 SK 参数(M) 金融时报(1%) FT(10%) FT(100%) 线性评估 监督下 50 1倍 错误的 24 57.9 68.4 76.3 71
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-14
文件大小:2097152
提供者:
weixin_42137022
DistilBERT-base-jp-源码
语言 执照 日本人 麻省理工学院 日本DistilBERT预训练模型 一个日语DistilBERT预训练模型,该模型在上进行了训练。 找到日语的快速入门指南。 目录 介绍 DistilBERT是基于Bert架构的小型,快速,便宜且轻便的Transformer模型。 与GLUE语言理解基准相比,它的参数比基于BERT的参数少40%,运行速度提高60%,同时保留BERT的97%的性能。 此模型从在AWS p3dn.24xlarge实例上使用官方的Hugging Face实施进行了2周的培训。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-08
文件大小:140288
提供者:
weixin_42161450
体贴的-源码
周到的数据科学 内容 顶石 周到的顶点1 1987年至2015年美国购买力的基本分析 模组 单元7-使用Python的基本统计信息和概率 检查站4 绘图基础 泰坦尼克号 检查站5 周到的摘要统计 第11单元-面向数据科学家SQL 检查站4 SQL基础 检查站5 分组与汇总 检查站6 加盟和CTE 检查站7 SF_B&B_Challenge 模块12-深入数据可视化和探索 检查站2 探索数据Seaborn 单元13-实验设计和A / B测试 检查站7 T检验练习 单元17-监督学习:模型
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-26
文件大小:15728640
提供者:
weixin_42141437
ctrl:可控发电的条件变压器语言模型-源码
CTRL-可控发电的条件变压器语言模型 作者: ,, ,,和 更新 2020年4月20日 我们正在为CTRL添加! 如有任何疑问,请与我们联系。 2019年10月31日 添加功能以响应将模型从TF转换为HuggingFace / Transformers。 要转换检查点,只需通过pip install transformers然后运行python -u convert_tf_to_huggingface_pytorch.py --tf --pytorch 然后,在HuggingFace中
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-22
文件大小:20971520
提供者:
weixin_42132359
OverwatchWorkshopScripts:各种Overwatch Workshop脚本-源码
守望先锋工作室脚本 末日先锋派跑酷(车间代码:YMVCR) Doomfist Parkour的版本,允许用户创建自己的检查点。 具有效果锁定,击杀范围,先锋路线重播,微小/大规模玩家调整,多英雄支持等功能。 末日跑酷地图 地图 车间代码 评论 伊利奥斯 7RDMK 14个级别,超过180个检查点 釜山体育馆(Lucioball) 55ESWS 5级,仅在夏季运动会期间可用 毁灭战士多英雄地图 地图 车间代码 英雄 评论 里亚托 VP3H4 末日之拳,Roadhog,安娜,莫伊拉 20个
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-15
文件大小:91136
提供者:
weixin_42117150
ctp_checkpoint_01-源码
检查点1-30/08 Projeto没有浏览器集团没有botão: 使用XPTO进行程序控制的Python程序集。 (0.5 ponto)Exibir o seguinte菜单: Menu: 1 - Cadastrar produto 2 - Alterar produto 3 - Excluir produto 4 - Listar estoque de peças 5 - Comprar produto 6 - Vender produto 7 - Sair
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-10
文件大小:8192
提供者:
weixin_42134537
检查点4-源码
检查点4
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-09
文件大小:10240
提供者:
weixin_42116713
Projet_Racer_C-源码
这是什么项目 该项目在于仅通过算法来实现速度和“智能”竞赛。 实际上,用C语言编写的算法将与服务器通信,以尽快执行不同的检查点。 当心这些检查点的大小是可变的。 并且此检查点的每个框都会有一个值。 游戏的目标? 以最少的点数到达最后一个检查点。 一个移动等于1点,盒子可以给出更多或更少的点。 该算法在每个转弯处只能加速或减速1(例如:如果下一转弯的速度为5,则仅4 5或6)。 演示版 怎么做的? 该项目在C中完成。 查看器,服务器和三个级别(竞赛哑,竞赛中,竞赛高)由M. Julien Ber
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-07
文件大小:3145728
提供者:
weixin_42120405
tapas:端到端的神经表文本理解模型-源码
表管理(TAPAS) 介绍的用于训练基于变压器的表QA模型的代码和检查点。 新闻 2020/12/17 在版本4.1.1中添加到了。 28个检查点被添加到了,可以使用来播放。 2020/10/19 WTQ培训示例创建的微小变化 单元格匹配不明确的问题现在将被丢弃 这样可以将标注精度提高约1点 有关更多详细信息,请参见此。 添加了选项以通过与问题的文本重叠来过滤表列 基于第3.3节中所述的HEM方法。 2020/10/09 发布了用于在上运行进行表代码和模型,表和模型是EMNLP 202
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-06
文件大小:256000
提供者:
weixin_42101720
基于UE 4.24蓝图项目。 一站式服务所有平台!-源码
火箭Craft.io 虚幻引擎项目 基于Unreal Motion Graphics创建2d UI元素。 正在建设中 我选择开发多个平台的最佳解决方案。 (火箭是ue的别名)。 3D图形是最佳选择,您可以使用UE4.24中的任何标准功能。 版本Full Spectar 尼古拉 2021 使用虚幻引擎创建经典的二维上下文应用程序。 与标准Web应用程序相似。 火箭是我需要使用的最强大的跨平台工具。 4.24版本是UE最感兴趣的检查点。 带有opengles 2.0设备支持的最新版本(移动版)。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-06
文件大小:864026624
提供者:
weixin_42165980
Anime-Sketch-Colorizer:带有参考图像的自动草图着色-源码
动漫素描着色器 使用参考图像自动进行草图着色 先决条件 pytorch torchvision numpy openCV2 matplotlib 数据集 Taebum Kim,“动漫素描着色对”, //www.kaggle.com/ktaebum/anime-sketch-colorization-pair 培养 请参考train.ipynb 测试 请参考test.ipynb 您可以在 )上下载经过培训的检查点。 培训细节 参数 值 学习率 2e-4 批量大小 2 时代 25
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-06
文件大小:14680064
提供者:
weixin_42137032
Paccoin:基于比特币和权益证明的SHA256硬币-源码
发展公告: 如有任何技术问题,请发送电子邮件至与我们联系。我们也正在寻找志愿者来协助Android和IOS钱包开发,以及有经验的区块链开发人员,他们希望继续使Paccoin变得更加出色-随时可以给我们留言到上面提供的电子邮件。 常规信息:请访问查找有关paccoin的更多信息 更新: 18年1月25日-版本0.1.5.2。 更新为兑换钱包。 17年11月17日-版本0.1.5.1。 根据新品牌更新了图像资产。 17/4/5-版本0.1.5.0。 升级了openssl并添加了检查点。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-05
文件大小:2097152
提供者:
weixin_42124743
LLFF:SIGGRAPH 2019上的本地光场融合代码发布-源码
局部光场融合 | | Tensorflow实现可用于稀疏输入图像的新颖视图合成。 * 1 , * 1 , 2 , 3 , 4 , 1 , 2 1加州大学伯克利分校, 2 Fyusion Inc, 3德州农工大学, 4加州大学圣地亚哥分校*表示相等的贡献在SIGGRAPH 2019中 目录 安装TL; DR:设置并渲染演示场景 首先安装docker ()和nvidia-docker ()。 在基本目录中运行此命令,以下载预训练的检查点,下载Docker映像,并运行代码以在示例输入
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:33554432
提供者:
weixin_42100971
神经问题生成:具有Maxout指针和门控自注意网络的段落级神经问题生成的Pytorch实现-源码
神经问题生成 这不是的论文正式实现。 我在Pytorch中实现了与本文相似的结果。 您可以在找到预训练模型的检查点。 依存关系 这段代码是用Python编写的。 依赖项包括 python> = 3.6 火炬> = 1.4 lt tqdm 下载数据并进行预处理 mkdir squad wget http://nlp.stanford.edu/data/glove.840B.300d.zip -O ./data/glove.840B.300d.zip unzip ./data
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-03
文件大小:68157440
提供者:
weixin_42116734
l5-awdd-block-template:应用网页设计与开发12周模板-源码
小组[x]的5级投资组合存储库 您的团队编号和名称 团队成员 学生姓名, 学生姓名, 学生姓名, 学生姓名, 学生姓名, TL; DR评估概述 提出一个与摘要的想法。 以说明您将创建网站的原因,以及网站为何具有您添加的内容和设计。 制作一个看起来不错且运作良好的网站原型。 更长的评估概述 重要-。 该项目分为5个单独的提交点。 每个设计都是为了提供有关项目进度的反馈。 提交点5是评估整个项目(您的指南网站和此文档组合)的最终提交日期。 SP1-4是提供“正式”反馈的检查点。 这些都是值
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-31
文件大小:2097152
提供者:
weixin_42133969
Cube-Rush-源码
p5.play样板 p5.play的锅炉板 玩角色-由玩家控制-立方体。 障碍物-静态。 目标-玩家必须到达终点并避免障碍。 规则- 玩家将继续前进并跳跃以避开障碍物。 障碍物将为三角形。 玩家将有4条生命。 玩家死亡后,他将重生到最新的检查点。 当玩家死亡4次时,游戏将结束。 平衡-每个检查点过后,玩家将获得额外的生命。 适应性-玩家的速度和障碍物的数量将增加。 机会与技巧-玩家将能够借助空中的箱子来越过障碍。 反馈-玩家根据完成关卡的速度而获得排名。 -玩家触碰障碍物
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-29
文件大小:800768
提供者:
weixin_42116701
noisystudent:嘈杂的学生培训守则。 https-源码
嘈杂的学生培训 概述 是一种半监督学习方法,在ImageNet(SOTA)上可达到88.4%的top-1准确性,并且在健壮性和对抗性基准方面获得令人惊讶的收益。嘈杂的学生培训基于自我培训框架,并通过以下四个简单步骤进行了培训: 在标签数据上训练分类器(教师)。 推断更大的未标记数据集上的标签。 在合并的集合上训练更大的分类器,增加噪音(嘈杂的学生)。 转到第2步,以学生为老师 有关由Noisy Student Training培训过的ImageNet检查点,请参阅 。 SVHN实验 在这里,我
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-20
文件大小:65536
提供者:
weixin_42126274