在迁移学习中我们经常会用到预训练模型，并在预训练模型的基础上添加额外层。训练时先将预训练层参数固定，只训练额外添加的部分。完了之后再全部训练微调。在pytorch固定部分参数训练时需要在优化器中施加过滤。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/c2e82d04a39a6ac7a0edc7e41e7bbad219a

Java8中有两大最为重要的改变。第一个是Lambda表达式；另外一个则是StreamAPI(java.util.stream.\)。Stream是Java8中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用StreamAPI对集合数据进行操作，就类似于使用SQL执行

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在过去的几年中，结构化日志已经大受欢迎。而Serilog是.NET中最著名的结构化日志类库,我们提供了这份的精简指南来帮助你快速了解并运用它。0\.内容1.设定目标2.认识Serilog3.事件和级别4.触发和收集结构化数据5.为过滤和关联添加事件标记6.大海捞针\Findingneedl

原文链接：为什么要学习数据结构和算法？它对我们开发和程序有什么帮助？像我们平常都是使用框架和库进行开发的项目的，我们也不太可能去修改库和框架的内部代码，那我们应该如何优化我们的程序，要从哪方面入手呢？可以通过数据处理的操作进行优化，数据处理就会涉及到数据结

1\.问题背景问题的背景是这样的，在最近需求开发中遇到需要将给定目标数据通过某一固定的计量规则进行过滤并打标生成明细数据，其中发现存在一笔目标数据的时间在不符合现有日期规则的条件下，还是通过了规则引擎的匹配打标操作。故而需要对该错误匹配场景进行排查，定位其

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作者：京东物流京东物流一、前言在做MySQL的SQL优化时，如果只涉及到单表查询，那么大部分慢SQL都只需从索引上入手优化即可，通过添加合适的索引来消除全表扫描或者排序操作，执行效果，大概率能实现质的飞跃。然而，在实际生产中，除了单表查询，更多的是多个表的