#{}可以接收简单类型值或 pojo 属性值。 如果 parameterType 传输单个简单类型值，#{}括号中可以是 value 或其它名称。 ${}表示拼接 sql 串，通过${}可以将 parameterType 传入的内容拼接在 sql 中且不进行 jdbc 类 型转换， ${}可以接收简单类型值或 pojo 属性值，如果 parameterType 传输单个简单类型值， ${}括号中只能是 ${}括号中只能是 value。 1.6.7.1.5 parameterType 和 resultType parameterType：指定输入参数类型，mybatis 通过 ognl 从输入对象中获取参数值拼接在 sql 中。 resultType：指定输出结果类型，mybatis 将 sql 查询结果的一行记录数据映射为 resultType 指定类型的对象。 1.6.7.1.6 selectOne 和 类型的转换。#{}可以接收简单类型值或 pojo 属性值，如果 parameterType 传输单个简单类型值，#{}括号中可以是 value 或其它名称。 ${}和#{}不同，通过${}可以将 parameterType 传入的内容拼接在 sql 中且不进行 jdbc 类型转 换， ${}可以接收简单类型值或 pojo 属性值，如果 parameterType 传输单个简单类型值，${} 括号中只能是 value。使用${}不能防止

Log Join框架  双流拼接框架，通过组合方式支持多流拼接  基于Event Time的Window机制拼接方式  基于Low Watermark解决流乱序、流延迟等流式常 见问题 流式拼接框架 • Low Watermark机制  定义了流式数据的时钟，不可逆性  Smooth low watermark：异常数据时间跳变 流式拼接 • Checkpoint解决不重不丢问题

对象的线上变化 模型推理 预测服务 实时特征 实时数据 3 在线机器学习 实时样本 实时模型训练 实时更新参数 Task 训练预处理 Node 实时样本拼接 Node 在线模型训练 Node 离线样本拼接 Node 在线模型评估 Node 模型上线 Node 实时特征处理 Node 离线特征处理 Task Kafka输入 input process 3 在线机器学习-工作流 互动行为日志 数据处理 点击行为日志 阅读行为日志 曝光行为日志 数据过滤 样本拼接 定时轮询 Kafka Hdfs 样本输出 3 在线机器学习-实时样本生成 • 多流拼接 • 曝光，互动，点击，真实阅读等多种数据流接入并多流拼接 • 如何解决日志延时问题 • 延迟等待机制，先到先走 • 定时轮寻，最长N分钟等待 • Kafka 堆积监控，实时报警

result, _ := client.Cmd("ZREVRANGE", key, 0, count-1).List() return result } 枚举字符串串 组成排列列 拼接出各个权重表的键名 实现代码 const autocomplete = "autocomplete::" func feed(client *redis.Client, content string result, _ := client.Cmd("ZREVRANGE", key, 0, count-1).List() return result } 枚举字符串串 组成排列列 拼接出各个权重表的键名 对各个权重表进⾏行行更更新 实现代码 const autocomplete = "autocomplete::" func feed(client *redis.Client client.Cmd("ZREVRANGE", key, 0, count-1).List() return result } 枚举字符串串 组成排列列 拼接出各个权重表的键名 对各个权重表进⾏行行更更新 拼接出权重 表的键名 实现代码 const autocomplete = "autocomplete::" func feed(client *redis.Client

张量的合并可以使用拼接(Concatenate)和堆叠(Stack)操作实现，拼接操作并不会产生新 的维度，仅在现有的维度上合并，而堆叠会创建新维度并合并数据。选择使用拼接还是堆 叠操作来合并张量，取决于具体的场景是否需要创建新维度。下面来介绍拼接操作和堆叠 操作的典型应用场景和使用方法。 拼接 在 PyTorch 中，可以通过 torch.cat(tensors, dim)函数拼接张量，其中参数 b],dim=0) # 拼接合并成绩册 c.shape Out[1]: torch.Size([10, 35, 8]) 除了可以在班级维度上进行拼接合并，还可以在其他维度上拼接合并张量。考虑张量 ?保存了所有班级的所有学生的前 4 门科目成绩，shape 为[10,35,4]，张量?保存了剩下的 4 门科目成绩，shape 为[10,35,4]，则可以拼接合并 shape 为[10 4]) b = torch.randn([10,35,4]) c = torch.cat([a,b], dim=2) # 在科目维度上拼接 c.shape Out[2]: torch.Size([10, 35, 8]) 从语法上来说，拼接合并操作可以在任意的维度上进行，唯一的约束是所有非合并维 度的长度必须一致。比如 shape 为[4,32,8]和 shape 为[6,35

报中的天气信息（比如风级、气压等）来有效预估出突变值。针对空间性挑战，方案 在模型中加入站点嵌入以及空间拓扑结构特征来刻画空间信息，在模型中和天气信息 46 > 2022年美团技术年货 进行拼接以及归一化，从而实现时空联合建模。 图 7 Seq2Seq 模型 （3）模型融合：我们队采用了 Stacking 融合的方式，单个学习器通过不同模型、数 据、建模方式来构建差异性。LightGBM 图展示多条实例，包括：U-C1-P1, U-C2-P2-C3-U’，U-C2-P3-C4- U”-C5-P4；通过扩展能够建立起用户 U 和商户 P4 的关联。 ● Step3. 元路径实例查询向量表示后进行拼接，并与样本中的用户（Target User）进行交互。多条候选元路径的设计，可以突破单一元路径依赖信息裁剪 造成的信息缺失。交互的方式采取 Attention，即计算当前用户与所有候选元 路径的关联，并最终作用于下游预估中。 的表示向量聚合起来得到最终 Doc 的向量。 SentenceBERT[5] 将预训练模型 BERT 引入到双塔的 Query 和 Doc 的编码层，采 用不同的 Pooling 方式获取双塔的句向量，通过点乘、拼接等方式对 Query 和 Doc 进行交互。 大众点评的搜索相关性早期模型就借鉴了 NRM 和 SentenceBERT 的思想，采用了 图 2(a) 所示的基于表示的多域相关性模型结构，基于表示的方法可以将

将一个整型数字转为16进制字符串，0xnn oct() 将一个整型数字转为8进制字符串，0onn bin() 将一个整型数字转为2进制字符串，0bnn ★str字符串大小写转换及替换过滤拆分拼接 strx="what cAnd Wfds s�dsD" strx.lower() #全转为小写，返回新的字符串，不改变原字符串 strx.upper() 返回False lists=["abc","def","what"] strx="".join(lists) #默认直接拼接可遍历的对象，元素只可为 str，中间不会加入其他字符或删除其他字符 stry=",".join(lists) #拼接时在2元素str间添加 ""引号中指定的 符号，这里是添加逗号 strx = "hello" newstrc = strx.center(30 current_dir = os.getcwd() path1 = os.path.join(current_dir, "child_dir", "file.txt") print("拼接路径:", path1) 结果： 拼接路径: D:\myPython3\test_any\child_dir\file.txt ★sys模块 import sys print(sys.argv)

位置向量（Position Embedding）相加产生。为了引入 Doc 品类信息，我们将 Doc 三级品类信息拼接到 Doc 标题之后，然后跟 Query 进行相关性判断，如图 4 所示。 图 4 BERT 输入部分加入 Doc（POI）品类信息 对于模型输入部分，我们将 Query、Doc 标题、三级类目信息拼接，并用 [SEP] 分 割，区分 3 种不同来源信息。对于段向量，原始的 BERT 只有两种片段编码 Doc，选择两个不同标注的 Doc，其中相关文档记为 Doc+, 不相关文档记 Doc-。输入层通过 Lookup Table 将 Query, Doc+ 以及 Doc- 的单 词转换为 Token 向量，同时会拼接位置向量和片段向量，形成最终输入向量。接着 通过 BERT 模型可以分别得到（Query, Doc+）以及（Query, Doc-）的语义相关性 表征，即 BERT 的 CLS 位输出。 经过 Softmax Doc，选择两个不同标注的 Doc，其中相关文档记为 Doc+, 不相关文档记 Doc-。输入层通过 Lookup Table 将 Query, Doc+ 以及 Doc- 的单 词转换为 Token 向量，同时会拼接位置向量和片段向量，形成最终输入向量。接着 通过 BERT 模型可以分别得到（Query, Doc+）以及（Query, Doc-）的语义相关性 表征，即 BERT 的 CLS 位输出。 经过 Softmax

借 助浏览器对多文件并行加载的特性，可以有效提升页面的加载性能。 具体实施步骤是：将 main.dart.js 在 Dart 侧拆分成多份纯文本文件，前端通过 XHR 的方式并行加载并按顺序拼接成 Javascript 代码置于