工业异常检测Patchcore是截至2022年在AD数据集上表现最好的缺陷检测模型本文深入浅出的让你看懂原理，解析顶会论文挺耗费时间的给个赞呗~背景：在工业图像的异常检测中，最大的问题就是冷启动的问题。首先，在训练集中都是正常的图片，模型很容易捕获到正常图像的特征，但是很难捕获到异常缺陷的样本（这类样本很少，获取也难）其次，分布漂移。正常图像和异常图像分布是不一样的，模型学习的是正常图像的数据分布，而异常图像的数据分布和正常图像不一样AD数据集上的偏差：AD数据集介绍一下：尝试解决：如果基于分类的思想进行缺陷检测，很难，因为发生错误的地方不易察觉，小到一条划痕、大到一个组件直接消失最近，采样预

一、问题在做vue项目分页功能中，出现了Invalidprop:typecheckfailedforprop“total”.ExpectedNumberwithvaluex,gotStringwithvalue"x"的类型转换问题。———————————————————————————————二、原代码展示1、前端代码如下：template>div>el-pagination layout="total,sizes,prev,pager,next,jumper" :current-page="currentPage" :page-size="pageSize" :total="total">e

一、问题在做vue项目分页功能中，出现了Invalidprop:typecheckfailedforprop“total”.ExpectedNumberwithvaluex,gotStringwithvalue"x"的类型转换问题。———————————————————————————————二、原代码展示1、前端代码如下：template>div>el-pagination layout="total,sizes,prev,pager,next,jumper" :current-page="currentPage" :page-size="pageSize" :total="total">e

MySQL临时表MySQL临时表在我们需要保存一些临时数据时是非常有用的。临时表只在当前连接可见，当关闭连接时，Mysql会自动删除表并释放所有空间。临时表在MySQL3.23版本中添加，如果你的MySQL版本低于3.23版本就无法使用MySQL的临时表。不过现在一般很少有再使用这么低版本的MySQL数据库服务了。MySQL临时表只在当前连接可见，如果你使用PHP脚本来创建MySQL临时表，那每当PHP脚本执行完成后，该临时表也会自动销毁。如果你使用了其他MySQL客户端程序连接MySQL数据库服务器来创建临时表，那么只有在关闭客户端程序时才会销毁临时表，当然你也可以手动销毁。实例以下展示了使

MySQL临时表MySQL临时表在我们需要保存一些临时数据时是非常有用的。临时表只在当前连接可见，当关闭连接时，Mysql会自动删除表并释放所有空间。临时表在MySQL3.23版本中添加，如果你的MySQL版本低于3.23版本就无法使用MySQL的临时表。不过现在一般很少有再使用这么低版本的MySQL数据库服务了。MySQL临时表只在当前连接可见，如果你使用PHP脚本来创建MySQL临时表，那每当PHP脚本执行完成后，该临时表也会自动销毁。如果你使用了其他MySQL客户端程序连接MySQL数据库服务器来创建临时表，那么只有在关闭客户端程序时才会销毁临时表，当然你也可以手动销毁。实例以下展示了使

前言随着Prometheus监控的组件、数量、指标越来越多，Prometheus对计算性能的要求会越来越高，存储占用也会越来越多。在这种情况下，要优化Prometheus性能,优化存储占用.第一时间想到的可能是各种Prometheus的兼容存储方案,如Thanos或VM、Mimir等。但是实际上虽然集中存储、长期存储、存储降采样及存储压缩可以一定程度解决相关问题，但是治标不治本。真正的本，还是在于指标量（series）过于庞大。治本之法，应该是减少指标量。有2种办法：Prometheus性能调优-解决高基数问题根据实际使用情况，只保留（keep）展示（GrafanaDashboards）和告警

前言随着Prometheus监控的组件、数量、指标越来越多，Prometheus对计算性能的要求会越来越高，存储占用也会越来越多。在这种情况下，要优化Prometheus性能,优化存储占用.第一时间想到的可能是各种Prometheus的兼容存储方案,如Thanos或VM、Mimir等。但是实际上虽然集中存储、长期存储、存储降采样及存储压缩可以一定程度解决相关问题，但是治标不治本。真正的本，还是在于指标量（series）过于庞大。治本之法，应该是减少指标量。有2种办法：Prometheus性能调优-解决高基数问题根据实际使用情况，只保留（keep）展示（GrafanaDashboards）和告警

前言随着Prometheus监控的组件、数量、指标越来越多，Prometheus对计算性能的要求会越来越高，存储占用也会越来越多。在这种情况下，要优化Prometheus性能,优化存储占用.第一时间想到的可能是各种Prometheus的兼容存储方案,如Thanos或VM、Mimir等。但是实际上虽然集中存储、长期存储、存储降采样及存储压缩可以一定程度解决相关问题，但是治标不治本。真正的本，还是在于指标量（series）过于庞大。治本之法，应该是减少指标量。有2种办法：Prometheus性能调优-解决高基数问题根据实际使用情况，只保留（keep）展示（GrafanaDashboards）和告警

前言随着Prometheus监控的组件、数量、指标越来越多，Prometheus对计算性能的要求会越来越高，存储占用也会越来越多。在这种情况下，要优化Prometheus性能,优化存储占用.第一时间想到的可能是各种Prometheus的兼容存储方案,如Thanos或VM、Mimir等。但是实际上虽然集中存储、长期存储、存储降采样及存储压缩可以一定程度解决相关问题，但是治标不治本。真正的本，还是在于指标量（series）过于庞大。治本之法，应该是减少指标量。有2种办法：Prometheus性能调优-解决高基数问题根据实际使用情况，只保留（keep）展示（GrafanaDashboards）和告警

临床试验生成Table时，不管是频数统计，还是描述性统计，有一些Table是需要输出汇总组的。Total这篇文章介绍2种创建汇总组的方法，一种是Data步中Output语句；另一种，Format过程步中的Multilabel选项。推荐大家尝试第二种方法。代码举例，参考之前的文章，SAS编程：频数汇总时，如何使分组类别按固定顺序展示？。方法1：Data步中Output语句输出汇总组这个应该是大家常用的输出方法，将分析数据集的所有观测output2次，第2次的分组变量命名为Total组，这样就创建了一个符合分析要求的汇总试验组。在示例代码中，为Sex变量创建一个新的分组，sex="Total"：*