摘要 准确地预测工作负载可以使网络服务提供商实现应用程序的主动运行管理，确保服务质量和成本效益。对于云原生应用程序来说，多个容器协同处理用户请求，导致每个容器的工作负载变化受到工作负载组行为的影响。然而，现有方法主要分析每个容器的个体变化，没有明确建模容器工作负载组的演化，导致结果次优。因此，我们提出了一种工作负载预测方法 GROUP，将重点从个体转移到组别的工作负载预测焦点，从数据相似性到数据

Improving Code Generation by Training with Natural Language Feedback 写在最前面主要工作启发 背景介绍应用现有工作的不足Motivation动机 方法ILF Experiments & Results数据集评价指标3.1.验证 π Reffine \pi_{\text{Reffine}} πReffine​ 与NLF结合的

案例背景 不知道大家发现了没，现在的神经网络做时间序列的预测都是单步预测，即(需要使用X的t-n期到X的t-1期的数据去预测X的t期的数据)，这种预测只能预测一个点，我需要预测X的t+1期的数据就没办法了，有的同学说可以把预测的结果X的t+1拿进来作为新的x去预测。。。我只能说这种情况是有误差的，而且误差会累加，这样效果很差。(看很多ARIMA的预测效果一条直线就知道了) 很多时候需要进行多步

目录 背景问题问题分析问题解决 错误解决与定位技巧总结 背景     仍旧是学生信息管理系统的问题，当时做的时候没发现这么多问题呢，只能说明一件事，做的时候没有站在用户的角度考虑需求，设置了什么内容，就按照设置好的去测试，这就是为什么要有专门的测试。在添加和修改用户的时候都报了这个错误 问题 问题分析     这个错误表示在使用 OLE DB 进行数据库操作时出现了问题。

前言 就一句话。 不谈感情，只谈代码。 本系列的代码可以当作入门，复习，作为模板修改成自己的，都是可以的。 这个系列会长期更新下去，主要与python，机器学习，数据挖掘，tensorflow，pytorch相关，后期自己准备复习一些java，学习一些go相关也会一起分享。 一来是大家都代码实战的诉求其实是比理论多的多，总会有人在我文章下面问：有代码吗？能给份代码嘛？ 说实话，很多代码给不了，也

CoT 总览摘要1 引言2 Chain-of-Thought Prompting3 算术推理 （Arithmetic Reasoning）3.1 实验设置3.2 结果3.3 消融实验3.4 CoT的鲁棒性 4 常识推理 （Commonsense Reasoning）5 符号推理 （Symbolic Reasoning）附录A.1 为什么增加模型的规模，能提升CoT的能力？A.2 提示词工作的

本文作者：计算机视觉工坊@K.Fire | 来源：计算机视觉工坊 论文题目：Autonomous Robotic Exploration Based on Frontier Point Optimization and Multistep Path Planning 中文题目：基于边界点优化和多步路径规划的机器人自主探索 作者：Baofu Fang ；Jianfeng Ding ; Zaiju

论文题目：Autonomous Robotic Exploration Based on Frontier Point Optimization and Multistep Path Planning 中文题目：基于边界点优化和多步路径规划的机器人自主探索 作者：Baofu Fang ；Jianfeng Ding ; Zaijun Wang 作者机构：合肥工业大学计算机科学与信息工程学院

容斥意义法 设计状态表示容斥的过程。比较简单的容斥题目一般可以容斥意义。 如果我们要求方案数的话，通常情况下我们的把限制视为两个方面，一方面是总限制，一方面是对于每个物品的限制，这样设集合 S i S_i Si​表示满足总限制以及对第 i i i个限制的方案构成的集合，若答案为 ∣ ⋃ n i = 1 S i ∣ \left| {\underset{i=1}{\overset{n}\bigcup}