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整个表都加了锁，自然会发生冲突的概率高，并发自然非常低。 行级别的锁自然开销大，比较慢，但是并发搞，冲突少。
#各数目抽到的概率与1:100成比例 实践2: 一些简单运算 pi *10^2 #能够用?”
锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发量最低 行级锁：开销大，加锁慢，会出现死锁。锁力度小，发生锁冲突的概率小，并发度最高
整个表都加了锁，自然会发生冲突的概率高，并发自然非常低。 行级别的锁自然开销大，比较慢，但是并发搞，冲突少。
我们希望听到一些比较数学味道的回答，所谓的期望实际上就是每种输入的运行时间，乘以那种输入出现的概率。这是一种连续型的思考方式，我们可以理解为加权平均。 那我们如何知道特定输入在给定情况下的概率是多少？
经不同路径到达接收端的不同信号的相关性很小，且根据中心极限定理, 当路径数很大时, 多径信号的概率分布趋于高斯分布, 即 xsx_{s}xs ， xcx_{c}xc 服从高斯分布，从而 v(t) 的概率分布为瑞利（Rayleigh）分布, 相位 φ(t)\varphi
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GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 oid oid 数据库对象id。 template_name
从配置全景分析结果中查看MySQL Server使用的网卡中断NUMA绑核信息，可以看到32个中断在numa node中是随机分布的，所以会导致多个中断都集中在某一个核上，还会有概率性跨numa_node和片的风险。
缺点： 重复的概率比较难以预测，取决于生成的Hash值的分布情况； 无法控制生成的UUID的格式，只能生成基于MD5或SHA-1的UUID。
根据ISO-26262，随机硬件故障被定义为：在硬件元素的生命周期中，可能会发生不可预测的故障，并且遵循概率分布。该标准还补充说：随机硬件故障率可以以合理的精度进行预测。
那么，在定位死锁问题时，我们可以多次执行 pstack 命令查看线程的函数调用过程，多次对比结果，确认哪几个线程一直没有变化，且是因为在等待锁，那么大概率是由于死锁问题导致的。
基于Label studio实现UIE信息抽取智能标注方案，提升标注效率！ 项目链接见文末 人工标注的缺点主要有以下几点： 产能低：人工标注需要大量的人力物力投入，且标注速度慢，产能低，无法满足大规模标注的需求。 受限条件多：人工标注受到人力、物力、时间等条件的限制，无法适应所有的标注场景
深度学习基础入门篇[9.1]：卷积之标准卷积：卷积核/特征图/卷积计算、填充、感受视野、多通道输入输出、卷积优势和应用案例讲解 1.卷积提出背景 在全连接网络[1]中，一张图片上的所有像素点会被展开成一个1维向量输入网络，如 图1 所示，28 x 28的输入数据被展开成为784
官方声称在1.6版本中修复，但是在1.7版本中该问题依然存在，只不过GUG发生的概率降低了很多。
Windows监控还有效率较低的问题，如数某个目录下有多少个文件，有时候会锁住文件，正常业务逻辑是以文件的形式发过来处理完再删掉，但出现过应用程序删不掉，监控时把文件锁掉，这种概率较小，把监控的频率调低，基本上就能解决。
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现有方法普遍缺乏一种精细且高效的时序依赖建模方式，并且没有对提名的边界信息进行充分的利用，导致生成的边界概率序列具有局部/全局的噪声，从而使得提名的边界质量不佳。
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