ch

等着阿~~我给你写---------------------------------------------believe it or not, there are good reasons for wearing a school uniform. it make students feel proud of their school.but for most of the students, shool uniforms are not something to be proud at all. i don"t like school uniforms becaouse of their simple colours, boring designs and bad quality. i think the quality of school uniforms should be improved. i wish to wear colourful and good looking uniforms

Do we have to wear school uniform every day?

uniform指制服，是个可数名词，但有时却是不可数名词，例如inuniform就是不可数的，‘他穿着校服"是Heisinschooluniform，‘他们穿着校服"同样是Theyareinschooluniform。而wearuniform则可不可数都可以，你可说Theywearuniforms，也可说Theywearuniform。一般而言，uniform是可数的，例如：Heiswearinganewschooluniform,whichsitsbadlyonhim（他穿的新校服并不合身）。

作业自己写。。

be in school uniforms或者wear school uniforms，穿校服。be in是系表结构，wear是实义动词，不需要be动词。

Ladies and gentleman: Good morning, it is a pleasure for me to speak with you. The concern that whether student should wear school uniform brings you to be here to listen to this speech. For those against, they believe that the requirement of the school uniform is killing the individuality of the youth. Schools should show greater appreciation of individual difference instead of encouraging conformity. But no matter what your opinion is, today, I will say that the school uniform is absolutely necessary for the student. In the first place, giving teenagers the right to choose their own clothes is just only a tiny part of individuality cultivation. What more important is that, to inspire and foster creativity, teachers and parents should allow children to challenge their authority; schools should encourage any brilliant new ideas; society should listen to their voice. In the second place, many young people misunderstand the concept of individuality. To them, individuality is to do everything differently without concerning about ethical standards, rules and laws. When they are going after their idea of individuality, they are actually at the risk of being ego-centric. Then the unified school uniform is the first step to guide them back, as it is the symbol of being in the group and tell them everyone is part of the society. In the third place, it can save money, getting away of comparison, no chasing brand product. More importantly, students can focus on their study for better. Can you imagine a college campus filled with shadow heads and a generation of vain youth? Therefore the school uniform should be popularized in every school and show student the right individuality in the society.

　　my favorite school uniforms　　I`m a middle school student and in our school ,student must wear uniforms every day,but most of my classmates complain /kem`plen/(抱怨）that our uniforms are ugly.If we have a chance to design/dizen/(设计）our own uniforms,we will wear blue uniforms ,because blue is the sky.Is`very quiet.And the most important thing is suit/svt/(适合某人） us .everyone can wear it comfortable (舒适的）I hope that day.

youcanstartfronyourpoints:1doyouthinkschooluniformsarenecessaryornot?2 Whyyesornot?maybeitspriceanddesign?3shouldeverysinglestudentwearuniformeverydayeventhoughtheydonotlikeitatallorevenhateit?4shouldschoolstartformwhatreallystudentswant?5shouldgovernmentdosomethingwithit?likelowerthetaxforschoolequipments...我给你的每一个点再写多几个小点那你就可以一个点写一段了我自己也是这样做的

校服的好处 你可能一直讨厌穿校服。你想要是唯一的和时髦的。但是信不信由你，穿校服也可以带给你很多好处。 校服可以使学校在辨认他们学校学生方面变得简单。所以小偷（坏人）不会轻易进入学校。穿校服也会节省你的时间。当你不必花时间在考虑穿什么和怎样穿的酷上的时候，你能够有更多的时间去关注学习。同时，你将会帮你的父母省下一笔买衣服的钱。校服也能够···（sensof是不是打错了，所以这一句没翻译，自己试一下）。穿同样的衣服甚至能减少来自同龄人的压力（就是减少攀比的意思）。它也可以减少偷窃这种事的发生。

你是说school uniforms做主语后面是跟are 还是 is?这个要看语境，和具体表达的意思，如果无语境一半多用复数

technology capitalism

acute做“急性的”来讲反义词可以是chronic(慢性的）.

dull

您好，出现这类情况可能是您的系统缺少必备的运行库导致的。您可以参照下列方法安装尝试~打开360安全卫士-软件管家，搜索“c”和“.net”然后点击一键安装，可以尝试多版本安装，如果遇到不能安装的话，系统会有对应的提示。安装完成后重启下电脑，再检查下系统是否还有该问题存在，希望我的回答对您有所帮助！玩转手机、智能过滤广告、视频一键直达、从好搜开始！ http://down.360safe.com/haosou/haosou_yiduiyi_1.apk

批处理任务是大多数IT项目的一个重要组成部分，批处理在业务系统中负责处理海量的数据，无须人工干预就能够自动高效的进行复杂的数据分析和处理。批处理会定期读入批量数据，经过相应的业务处理进行归档的业务操作，批处理的特征是自动执行，处理的数据量大，定时执行。将整个批处理的流程按逻辑划分可以分为读数据，处理数据和写数据。以下是整理的springbatch框架的简介知识，希望能帮助到大家。springbatch对批处理本身的特性进行了抽象，将批处理作业抽象为job和jobstep，将批处理的处理过程分解为数据读，数据处理和数据写。将异常处理机制分为跳过，重启和重试。将作业的分区分为多线程，并行远程和分区。springbatch不是一个调度框架，但需要调度框架来配合完成批处理任务，它只关注批处理相关的任务问题，但没有提供相应的调度功能，如果需要使用调度功能，需要使用调度框架，这里介绍一个比较常用的调度框架quartz，可以配合springbatch完成批处理的任务调度。springbatch的架构分为三层：基础架构层，核心层和应用层。应用层包含所有的批处理作业，核心层主要提供JobLauncher、Job和step，基础架构层主要提供通用的读(ItemReader)、写(ItemWriter)和服务处理(如：RetryTemplate重试模板；RepeatTemplate:重复模板),Springbatch的三层架构体系使得Springbatch框架可以在不同的层级进行扩展，避免不同层级之间的相互影响。job的介绍批处理的作业是由一组step组成，同时job本身也是配置文件的顶级元素。每个作业都有自己的名字，可以定义step的执行顺序，以及定义作业是否可以重启。job执行的时候会生成一个jobinstance(作业实例)和一个jobexecution(作业执行器)。jobinstance包含执行job期间产生的数据以及job执行的状态信息；1个job可以对应多个jobinstance，1个jobinstance可以对应多个jobexecution。job的配置的主要属性有id(作业的唯一标识)、job-repository(定义作业仓库)、incrementer(作业参数递增器)、restartable(作业是否重启)、parent(指定该作业的父作业)、abstract(定义作业是否抽象)。step的介绍step表示作业中一个完整的步骤，一个job可以由一个或者多个step组成，step主要负责批处理运行过程中的主要业务逻辑的实现。南昌电脑培训http://www.kmbdqn.cn/认为每次step执行的时候会生成一个或者多个jobexecution，每次任务执行失败的时候，等到下次重新执行该任务的时候就会为该任务的step重新生成一个stepexecution。

这个批文件和VB有关系么?

说明你录入的数据，比你录屏的时候录制的字段多了。建议你检查下第一步和第三步，再对比下第七部展示读取到的数据字段。

对主语the children提问:Who heard the drills in the street?对谓语部分heard the drills的提问:What did the children do in the street?对地点状语的提问:Where did the children hear that drills?

batch interface 批量任务界面

深度学习中 Batch Normalization为什么效果好？作者：魏秀参来源：知乎这里分五部分简单解释一下Batch Normalization (BN)。1. What is BN?顾名思义，batch normalization嘛，就是“批规范化”咯。Google在ICML文中描述的非常清晰，即在每次SGD时，通过mini-batch来对相应的activation做规范化操作，使得结果（输出信号各个维度）的均值为0，方差为1. 而最后的“scale and shift”操作则是为了让因训练所需而“刻意”加入的BN能够有可能还原最初的输入（即当），从而保证整个network的capacity。（有关capacity的解释：实际上BN可以看作是在原模型上加入的“新操作”，这个新操作很大可能会改变某层原来的输入。当然也可能不改变，不改变的时候就是“还原原来输入”。如此一来，既可以改变同时也可以保持原输入，那么模型的容纳能力（capacity）就提升了。）<img src="https://pic2.zhimg.com/9ad70be49c408d464c71b8e9a006d141_b.jpg" data-rawwidth="776" data-rawheight="616" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="776" data-original="https://pic2.zhimg.com/9ad70be49c408d464c71b8e9a006d141_r.jpg">关于DNN中的normalization，大家都知道白化（whitening），只是在模型训练过程中进行白化操作会带来过高的计算代价和运算时间。因此本文提出两种简化方式：1）直接对输入信号的每个维度做规范化（“normalize each scalar feature independently”）；2）在每个mini-batch中计算得到mini-batch mean和variance来替代整体训练集的mean和variance. 这便是Algorithm 1.关于DNN中的normalization，大家都知道白化（whitening），只是在模型训练过程中进行白化操作会带来过高的计算代价和运算时间。因此本文提出两种简化方式：1）直接对输入信号的每个维度做规范化（“normalize each scalar feature independently”）；2）在每个mini-batch中计算得到mini-batch mean和variance来替代整体训练集的mean和variance. 这便是Algorithm 1.2. How to Batch Normalize?怎样学BN的参数在此就不赘述了，就是经典的chain rule：<img src="https://pic1.zhimg.com/beb44145200caafe24fe88e7480e9730_b.jpg" data-rawwidth="658" data-rawheight="380" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="658" data-original="https://pic1.zhimg.com/beb44145200caafe24fe88e7480e9730_r.jpg">3. Where to use BN?BN可以应用于网络中任意的activation set。文中还特别指出在CNN中，BN应作用在非线性映射前，即对做规范化。另外对CNN的“权值共享”策略，BN还有其对应的做法（详见文中3.2节）。4. Why BN?好了，现在才是重头戏－－为什么要用BN？BN work的原因是什么？说到底，BN的提出还是为了克服深度神经网络难以训练的弊病。其实BN背后的insight非常简单，只是在文章中被Google复杂化了。首先来说说“Internal Covariate Shift”。文章的title除了BN这样一个关键词，还有一个便是“ICS”。大家都知道在统计机器学习中的一个经典假设是“源空间（source domain）和目标空间（target domain）的数据分布（distribution）是一致的”。如果不一致，那么就出现了新的机器学习问题，如，transfer learning/domain adaptation等。而covariate shift就是分布不一致假设之下的一个分支问题，它是指源空间和目标空间的条件概率是一致的，但是其边缘概率不同，即：对所有,，但是. 大家细想便会发现，的确，对于神经网络的各层输出，由于它们经过了层内操作作用，其分布显然与各层对应的输入信号分布不同，而且差异会随着网络深度增大而增大，可是它们所能“指示”的样本标记（label）仍然是不变的，这便符合了covariate shift的定义。由于是对层间信号的分析，也即是“internal”的来由。那么好，为什么前面我说Google将其复杂化了。其实如果严格按照解决covariate shift的路子来做的话，大概就是上“importance weight”（ref）之类的机器学习方法。可是这里Google仅仅说“通过mini-batch来规范化某些层/所有层的输入，从而可以固定每层输入信号的均值与方差”就可以解决问题。如果covariate shift可以用这么简单的方法解决，那前人对其的研究也真真是白做了。此外，试想，均值方差一致的分布就是同样的分布吗？当然不是。显然，ICS只是这个问题的“包装纸”嘛，仅仅是一种high-level demonstration。那BN到底是什么原理呢？说到底还是为了防止“梯度弥散”。关于梯度弥散，大家都知道一个简单的栗子：。在BN中，是通过将activation规范为均值和方差一致的手段使得原本会减小的activation的scale变大。可以说是一种更有效的local response normalization方法（见4.2.1节）。5. When to use BN?OK，说完BN的优势，自然可以知道什么时候用BN比较好。例如，在神经网络训练时遇到收敛速度很慢，或梯度爆炸等无法训练的状况时可以尝试BN来解决。另外，在一般使用情况下也可以加入BN来加快训练速度，提高模型精度。诚然，在DL中还有许多除BN之外的“小trick”。别看是“小trick”，实则是“大杀器”，正所谓“The devil is in the details”。希望了解其它DL trick（特别是CNN）的各位请移步我之前总结的：Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks 以上。*********************************************************************************************************

我想应该是写错了Batch number （生产的）批次号码

很高兴为你解答 batch use by 意思是:批量使用的。

用过PyTorch的朋友大概都知道，对于不同的网络层，输入的维度虽然不同，但是通常输入的第一个维度都是batch_size，比如torch.nn.Linear的输入(batch_size,in_features)，torch.nn.Conv2d的输入（batch_size, C, H, W）。而RNN的输入却是(seq_len, batch_size, input_size)，batch_size位于第二维度！虽然你可以将batch_size和序列长度seq_len对换位置，此时只需要令batch_first=True。 但是 为什么RNN输入默认不是batch first=True？这是为了便于并行计算 。因为cuDNN中RNN的API就是batch_size在第二维度！进一步，为啥cuDNN要这么做呢？因为batch first意味着模型的输入（一个Tensor）在内存中存储时，先存储第一个sequence，再存储第二个... 而如果是seq_len first，模型的输入在内存中，先存储所有序列的第一个单元，然后是第二个单元... 两种区别如下图所示： [参考资料] https://zhuanlan.zhihu.com/p/32103001

看起来是导致没有数据进行batch input了

batched英 [bætʃt]美 [bætʃt]读音请点击页面小喇叭http://www.iciba.com/batched【ed读音规则】加ed 以后的发音有如下三种： 1） ed 在清辅音 [p][t][k][f][s][h]等后读[ t ]如：helped, washed, watched, marked, finished, stopped, skipped, cooked, worked 2）ed 在浊辅音 [d][g][v][z][r][m][n]等后及元音后读[d]，如：cleaned, played, prepared 3）ed在[t][d]后读[id] ，如：painted, started, visited

① 将登录号整理成一个List文件② 登陆网址Batch Entrez(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/batchentrez)，将准备好的登录号文件(如下左图)上传至该网站，点击“Retrive”获取目标格式文件。③　跳转到统计界面，共搜索到8327条序列，点击“UID”④　点击“Send to”可选择批量下载核苷酸序列、氨基酸序列以及gbk文件等。

EXP06/10意思是2010年6月起失效LOT/BATCH 671意思是一次一批生产量是671只就是还没有过期了啦

chiller主要是指冷冻装置，范围广freezer主要指冷冻的速冻部分fridge就是我们常说的家用冰箱一类的冷冻器械

@set @n=0;// & cscript /nologo /e:jscript "%~0" & pause & exit/bfso = new ActiveXObject("Scripting.FileSystemObject");f = fso.OpenTextFile("a.txt", 1); txt = f.ReadAll();s = ""; re = /qx96[67]/ig;while ((ar=re.exec(txt)) !=null) {s += ar + " "};f.close();if (s != "") {fso.OpenTextFile("1.txt", 2, true).Write(s);} else fso.GetFile("a.txt").Delete()

https://zhuanlan.zhihu.com/p/86765356 计算batch个μ和batch个σ 我以前一直以为是对seq轴上做类似于batch norm的操作，结果是hidden轴上。 例如，input是[ batch × seq_len × hidden ]，则layer norm首先在hidden维度求出batch × seq_len个标准差和均值，再使用它们进行归一化，但γ和β只有hidden个，因此LayerNorm归一化之后的缩放是再特征维度上进行。 Batch Normalization，它去除了不同特征之间的大小关系，但是保留了不同样本间的大小关系，所以在CV领域用的多。 Layer Normalization，它去除了不同样本间的大小关系，但是保留了一个样本内不同特征之间的大小关系，所以在NLP领域用的多。 1）layer normalization 有助于得到一个球体空间中符合0均值1方差高斯分布的 embedding， batch normalization不具备这个功能。

OK, now the tricky part!The FIRST character represents the production/batch run that month.The SECOND character represents the month of production. ***see numbers below***The THIRD character represents the year of production.1 = January2 = February 3 = March 4 = April 5 = May 6 = June 7 = July 8 = August 9 = September A = October B = November C = December Bombshell lipstick = A45A = my Bombshell lipstick was the first production/batch run of the month when it was made.4 = my Bombshell lipstick was produced in April.5 = my Bombshell lipstick was produced in 2005.他这个说的很清楚啊，批号共三个字母或数字组成:1 2 3 4 5 6 7 8 9 A B C（代表1011和12）第一个字母表示该月的生产批次第二个数字表示是生产的月份第三个数字或字母表示生产的年份

batch number 生产批号lot number 发运批号

批号 062765 使用期限截止於2017年11月

没什么不同，No. 是number的缩写，这是唯一的不同。都是批号的意思。

batch no.,是指鱼肝油生产批号,即725446 best before:是指产品有效期,即至2013年9月1日止.老外的产品不说失效,只建议在某日期前使用最佳,在这里是指：在2013年9月1日前使用最佳.

指的是货物的生产批次号。生产批次号是用于识别“批”的一-组数字或字母加数字。一般由渔药生产时间的年月日各二位数组成，但也有例外。而有效期是从生产日期(以生产批号为准)算起的，因此根据批号就可知所购买的渔药是否在有效期限之内。简介：生产批号就是每一批产物的生产号码。为了事后追踪这批产品的责任，避免混杂不清，所以每一批产品都有相应的批号。它是用于识别“批”的一组数字或字母加数字。一般由生产时间的年月日各二位数组成，但也有例外。而有效期是从生产日期(以生产批号为准)算起的，因此根据批号就可知所购买的产品是否在有效期限之内。卫生部1992年颁布的《药品生产质量管理规范》(GMP)第七十六条规定了“批号”一词的含义:用于识别“批”的一-组数字或字母加数字。用之可以追溯和审查该批药品的生产历史。可以认为，这是对批号定义所作的具有法定意义的解释。

Yes or No肯定回答:Yes , 主语 一般疑问句开头的那个单词。例如:Is Tom a student?------ Yes , he is .否定回答:No , 主语 + 一般疑问句开头那个单词和 not 的缩写形式。一般疑问句有三种：1、以助动词do did does have had will shall would 等开头其结构是“would+主语+其它部分？”肯定回答用“Yes，主语+would.”，否定回答用“No，主语+would+not.”would和not可用缩写形式。 Would you like to go for a walk? 你想去散步吗？Yes, I would.是的，我想No, I wouldn"t. 不，我不想2、以动词be is are am was were 开头其结构是“be+主语+其它部分？”肯定回答用“Yes，主语+be.”，否定回答用“No，主语+be+not.”be和not可用缩写形式。 比如：Is this your English book？ 这是你的英语书吗？ Yes，it is. 是的，它是。 No，it isn`t. 不，它不是。3、情态动词can could may 开头其结构是“助动词(情态动词can)+主语+动词原 形+其它部分？”

6楼的答案是正确的, 指周期式炉, 比如箱式炉, 井式炉等.

在数据库中查找fbatchno字段中，与edit.txt中内容相同的记录，找到后并定位到这条记录。 loCaseInsensitive表示大小写不敏感(不区分大小写)。成功，返回True。否则，返回False。

BatchNoUseBy

是在做什么操作的时候出现的提示？应该是数据库字段出问题了

这几个数据和其他表是不是有外键关联啊，删 除时不允许删除存在外键关联的数据。

The girl was from America,

最后在后面加上where条件 再用ORDER BY

你on打错了，是onbatch on 040904在040904批================================================================您好！我fengteng1314很高兴为您解答，解决您的疑问您提出的问题，我的答案已经给出，请您浏览一遍！如果您对这个答案有什么疑问，有什么不懂的地方欢迎追问我，我再为您解答。希望我的答案对您有所帮助！答题不易，如果满意请及时点击【采纳为满意答案】按钮若是客户端的朋友在右上角评价点【满意】您的采纳！是我答题的动力也同时给您带来知识和财富值祝您生活愉快，学习进步O(∩_∩)O谢谢您！！！================================================================

可能是药物的生产日期

Nos 是No 的复数batch Nos= 批量数， 即批量生产的总数

好像是出口批准文号，我不是十分确定。

Batch No.10230批次 号码10230

生产日期的英文是：Date of manufacture；例句：Pay attention to the production date and the storing way. 注意生产日期和储存方式。In6, mark and sample: general to product batch number, production date, shelf lifeidentification products. 标识及样品：一般以产品批号、生产日期、保质期等标识产品Purchase products with complete package and specific date of manufacture and manufacturer. 选购是注意包装完整，有明确的生产日期和生产厂家。Is mainly used for marking the production date, batch number. 主要用于标记产品的生产日期、批号。This automatic code printer is applicable to18-48code medium sole for printing numbers, serial numbers and production date etc. 本机适用于18码至48码的中底打印号码、编号、生产日期等。Models showing a manufacturing date in2009, written in red ink, are not included in this recall. 产品型号代表生产日期在2009年，红字印刷，并不包括此次的召回产品。Oslash; Print and verify the batch number, manufacturing date and expiration;正确地打印批号、生产日期和有效期；

平底船，轻舟。

my $q = <<"QUERY";.... where key_name="batchno";.....QUERYfor my $incre ( 1..10000 ) {    my $copy = $q;    $copy =~ s/batchno/$incre/;    $dbh -> do ( $copy )}

食品类的生产日期是productiondate，有效期是expirationdate.美国的日期是月日年，月份用英文缩写，所以是oct012012。这样没有歧义。全数字不太好。美国的食品大多不标生产日期，只标注有效期，会写成exp:dec012012，或者委婉点儿写成bb：dec012012（bb：bestbefore,在此日期前食用最佳）

　　batch No　　[词典]缸号; 生产批号;　　[网络]批号; 产品批号; 批次;　　[例句]If this value is NULL, the batch has no expiration time.　　如果该值为NULL，则批没有过期时间。

batch no.,是指鱼肝油生产批号,即725446 best before:是指产品有效期,即至2013年9月1日止.老外的产品不说失效,只建议在某日期前使用最佳,在这里是指：在2013年9月1日前使用最佳.

批次号生产日期有效期

Chinese fire drill消防演习双语对照例句:1.Only 5 percent of Chinese have ever done a fire drill, he said.

batch no : 一届没有Exp.Date JAN 2 0 0 6: Exp。日期一月 2006 日

Batch No= batch number =barcode number 系列号码

batch no是生产日期吗：不是。这个是生产批号，具体生产日期要看你买的什么东西，然后找到查询那个东西的官网，把这个批号输进去，上面就会显示生产日期是多久了。 生产日期是指商品在生产线上完成所有工序，经过检验并包装成为可在市场上销售的成品时的日期和时间，现在大多数企业都逐渐把产品的生产日期和生产批号统一化，另外，现行的强制性国家标准GB7718－2004《预包装食品标签通则》对生产日期（制造日期）给出了明确的定义：食品成为最终产品的日期。

批号；产品批号；批次例句：the batch No. identified no specific standards, but once established it should usecontinuously.翻译：批次号的确定没有特定的标准，但一经确定就应连续使用。Raw material & Batch No. as per Wrong Material supplied PO against Invoice.翻译：接收的材料，批号与定单一致供应商发错料。Dose the package of the material have the Batch No of the supplier ?翻译：材料包装上是否有供应商的批次号？Batch No. Date of Manufacturer翻译：批号、生产日期

Batch No= batch number=barcode number系列号码

...wise，在...方面batch 批量batch-wise就批量而言

some stroke of fortune, but almost always his sens

　　浅谈Draw Call和Batch的区别 　　首先，让我们定义何为 “Draw Call”： 　　“一个 Draw Call，等于呼叫一次 DrawIndexedPrimitive (DX) or glDrawElements (OGL)，等于一个 Batch” 　　摸过 DirectX 或 OpenGL 的人来说，对 DrawIndexedPrimitive 与 glDrawElements 这 API 一定不陌生。当我们准备好资料 (通常为三角面的顶点资讯) 要 GPU 划出来时，一定得呼叫这个函式。换句话说，如果在画面上有一张 “木" 椅子、一张 “铁" 桌子，那理论上就会有两个 Draw Call。 　　有看到特别点出 “木" 与 “铁" 吗？这代表两物件是使用不同材质球或者不同的 Shader。在 DirectX 或 OpenGL 里，对不同物件指定不同贴图或不同 Shader 的描述，就会需要呼叫两次Draw Call。Procedure code如下： 　　1SetShader( “Diffuse" );2SetTexture( “铁" );3DrawPrimitive( DeskVertexBuffer );4 5SetShader( “VertexLight" );6SetTexture( “木" );7DrawPrimitive( ChairVertexBuffer ); 　　 　　每次对 Shader 的更动或者贴图的更动，基本上就是对 Rendering Pipeline 的设定做修改，所以需要不同的 Draw Call 来完成物件的绘制。现在了解为什么 Unity 官方文件里，老是要你尽量使用同样材质球，以减少 Draw Call 数量了吧！ 　　再来谈到 Batch，其实也是 Draw Call 的另一种称呼。你可以想成每一次的 Draw Call 会产生一个 Batch，而 Batch 里装的是物件顶点资料，Batch 由 CPU 透过 “驱动程式” 将顶点资料送往 GPU，GPU接手后将物件画在画面上。由此可知，越多 Draw Call，CPU 就越忙碌。这下更清楚知道 Draw Call 数量所影响的是 CPU 效能而非 GPU。 　　NVIDIA 在 GDC 曾提出，25K batchs/sec 会吃满 1GHz 的 CPU，100的使用率。所以他们推出了一条公式，来预估游戏中大概可以 Run 多少个 Batch： 　　浅谈Draw Call和Batch的区别 　　举个例子：如果你的目标是游戏跑30FPS、使用2GHz的CPU、20š„工作量拨给Draw Call来使用，那你每秒可以有多少Draw Call呢？ 　　333 Batchs/Frame = 25K * 2 * (0.2/30) 　　那既然 Batch 是个箱子，里头装着物件的顶点资料，再依据我们上面的描述，那表示同样材质或 Shader 的物件，可以合并成一个 Batch 送往 GPU，这样就是最省事的方法！ 　　Unity在 Player Setting 里的两个功能选项 Static Batching 与 Dynamic Batching。功能描述如下： 　　Static Batching 是将标明为 Static 的静态物件，如果在使用相同材质球的条件下，Unity 会自动帮你把这两个物件合并成一个 Batch，送往 GPU 来处理。这功能对效能上非常的有帮助，所以是需要付费才有的。 　　Dynamic Batching 是在物件小于300面的条件下(不论物件是否为静态或动态)，在使用相同材质球下，Unity就会自动帮你合合并成一个 Batch 送往 GPU 来处理。

亲，这是计算机安装系统是给计算机“取”的名字，这个为日期，可能是系统安装的时间哦。

1下载从云端下载文件2更改JOBREPOSITRY的数据库支持从启动JVM时传参数，即如果启动JVM时传了-DENVIRONMENT=mysql值，则读取batch-mysql.properties文件，如未传值，则默认读batch-hsql.properties文件，如找不到此文件，才读取batch-default！

batch job 英[bætʃ dʒɔb] 美[bætʃ dʒɑb] [词典] 批量[成批]作业; [例句]One technique to keep data updates cheap is to defer some of the work to abatch job.委托工作给批处理是一个廉价保持数据更新的技术。

IPConfig实用程序和它的等价图形用户界面——Windows 95/98中的WinIPCfg可用于显示当前的TCP/IP配置的设置值。这些信息一般用来检验人工配置的TCP/IP设置是否正确。但是，如果你的计算机和所在的局域网使用了动态主机配置协议（Dynamic Host Configuration Protocol，DHCP——Windows NT下的一种把较少的IP地址分配给较多主机使用的协议，类似于拨号上网的动态IP分配），这个程序所显示的信息也许更加实用。这时，IPConfig可以让你了解你的计算机是否成功的租用到一个IP地址，如果租用到则可以了解它目前分配到的是什么地址。了解计算机当前的IP地址、子网掩码和缺省网关实际上是进行测试和故障分析的必要项目。 最常用的选项 ipconfig——当使用IPConfig时不带任何参数选项，那么它为每个已经配置了的接口显示IP地址、子网掩码和缺省网关值。 ipconfig /all——当使用all选项时，IPConfig能为DNS和WINS服务器显示它已配置且所要使用的附加信息（如IP地址等），并且显示内置于本地网卡中的物理地址（MAC）。如果IP地址是从DHCP服务器租用的，IPConfig将显示DHCP服务器的IP地址和租用地址预计失效的日期（有关DHCP服务器的相关内容请详见其他有关NT服务器的书籍或询问你的网管）。 ipconfig /release和ipconfig /renew——这是两个附加选项，只能在向DHCP服务器租用其IP地址的计算机上起作用。如果你输入ipconfig /release，那么所有接口的租用IP地址便重新交付给DHCP服务器（归还IP地址）。如果你输入ipconfig /renew，那么本地计算机便设法与DHCP服务器取得联系，并租用一个IP地址。请注意，大多数情况下网卡将被重新赋予和以前所赋予的相同的IP地址。 如果你使用的是Windows 95/98，那么你应该更习惯使用winipcfg而不是ipconfig，因为它是一个图形用户界面，而且所显示的信息与ipconfig相同，并且也提供发布和更新动态IP地址的选项。如果你购买了Windows NT Resource Kit（NT资源包），那么Windows NT也包含了一个图形替代界面，该实用程序的名字是wntipcfg，和Windows 95/98的winipcfg类似。总的参数简介(也可以在DOS方式下输入 Ipconfig /? 进行参数查询)Ipconfig /all：显示本机TCP/IP配置的详细信息； Ipconfig /release：DHCP客户端手工释放IP地址； Ipconfig /renew：DHCP客户端手工向服务器刷新请求； Ipconfig /flushdns：清除本地DNS缓存内容； Ipconfig /displaydns：显示本地DNS内容； Ipconfig /registerdns：DNS客户端手工向服务器进行注册； Ipconfig /showclassid：显示网络适配器的DHCP类别信息； Ipconfig /setclassid：设置网络适配器的DHCP类别

一开始，一个临时表空间不需要太大，可能几十M就够了，等到出现提示的时候，在进行扩展，最终确定一个合适自己数据库的值

在考虑这个问题时先要明白Batch size的意义。刚开始因为批量梯度下降法容易使得网络陷入局部收敛，并且样本量太大，训练速度很慢，因此就提出了随机梯度下降法。不过当时的SGD算法中的batch size=1，效果并不好，所以后面就又提出了mini-batch SGD,也就有了这里的batch size。因此，batch size不能过小，不然每次所利用的样本量太少，所包含的信息也少，我觉得至少8吧。当然也不能太大，不然就跟批量下降一样的。所以建议取8~256左右，可以根据样本量进行调整，当然还取决于你的电脑内存。

一般机箱上有两个按钮，大的是“开机”；小的是“复位”。 有些品牌机是没有“复位”按键，遇到这种机器，只有硬关机了。 无论是有“复位”的还是没有“复位”的，都不建议使用。除非死机，按键盘的组合键热启动无校后，才使用。

在外企做制剂的时候，他们是这样用的：batchsize:标准批量，即理论投料量，即按照这个批量进行投料。standardyield:标准产量，即理论产出量，也就是按照标准批量投料，预期的产量是多少，实际产量有一个上下限度，即BatchSizeLimit，作为偏差调查的依据。所以我认为，如果你把“batchsize”作为预期产出量来对待，你最好有一个其他的表述，让别人能看出你的理论投料量是多少，就不会有歧义了；同样，如果你把“BatchSize”作为理论投料量来对待，你要有一个其他表述，让别人看到你的预期产出量。

1 导入 1.1 独立同分布   统计机器学习的经典假设：source domain和target domain的数据分布是一致的，也就是说，训练数据和测试数据满足独立同分布。这是通过训练的模型能在测试集上获得好的效果的前提。 1.2 Internal Covariate Shift   Covariate Shift：是机器学习的一个问题，同时迁移学习也会涉及到这个概念。假设x是属于特征空间的某一样本点，y是标签。covariate这个词，其实就是指这里的x，那么Covariate Shift可以直接根据字面意思去理解：样本点x的变化。   对于迁移学习的Covariate Shift的规范化描述：设源域(source domain)和目标域(target domain)的输入空间均为X, 输出空间均为Y. 源域的边际分布  Internal Covariate Shift（ICS）描述：在BN的论文中，Covariate Shift指的是神经网络的输入X的分布老是变化，不符合独立同分布假设。而对于深度学习这种包含很多隐层的网络结构，每层的输出都是下一层的输入，在训练中，当梯度更新的时候，前一层的参数发生变化，使得前一层的输出发生变化，使得下一层的输入发生变化，这就意味着下一层的输入发生了Covariate Shift，这就是所谓的“Internal Covariate Shift”，Internal指的是深层网络的隐层，是发生在网络内部的事情，而不是Covariate Shift问题只发生在输入层。   Internal Covariate Shift带来的问题：（1）上层网络需要不停调整来适应输入数据分布的变化，导致网络学习速度的降低：梯度下降的过程会让每一层的参数发生变化，进而使得每一层的线性与非线性计算结果分布产生变化。后层网络就要不停地去适应这种分布变化，这个时候就会使得整个网络的学习速率过慢。（2）网络的训练过程容易陷入梯度饱和区，减缓网络收敛速度（我的理解：就是指梯度爆炸。同时我认为使用Sigmoid或者tanh这样的激活函数容易梯度爆炸的原因：该激活函数的非饱和区较小，且单调递增，且梯度高，因此迭代相乘几次后非常容易越过非线性区进入饱和区）。   Covariate Shift VS Internal Covariate Shift：关于Covariate Shift， 知乎 已经给出了不错的解释。但是针对Internal Covariate Shift，我们又被作者误导了。Covariate Shift ≠ Internal Covariate Shift，前者是迁移学习问题，后者是一个训练优化问题。正如 知乎 的层主所说的那样，各层添加零均值、单位方差的共轭分布，只针对数值，而不针对表征。实际上，如果把表征也”共荣化“，那就反而糟糕了。多层神经网络可以看作是一个迁移学习问题，层与层之间的抽象等级不同，比如学习一只猫，经过多层神经网络抽象后，就可以迁移分裂成多个机器学习问题：学习猫脸、学习猫腿、学习猫身、学习猫爪、学习猫尾。如果normalize之后，这五个部分的表征分布都变一样了，那么Deep Learning不是可以废掉了？所以说，normalize仅仅是数值层面的均衡化，以及表征层面的轻度破坏化。Internal Covariate Shift只针对数值偏移，而Covariate Shift才针对表征偏移。 3 算法 3.1 思路   为了达到简化计算的目的，单独对每个特征进行标准化就可以了，让每个特征都有均值为0，方差为1的分布就OK。为了尽可能保留数据的原始表达能力，加个线性变换操作。BN是基于Mini-Batch的基础上计算的。 3.2 具体   这三步就是我们在刚刚一直说的标准化工序, 但是公式的后面还有一个反向操作, 将 normalize 后的数据再扩展和平移。原来这是为了让神经网络自己去学着使用和修改这个扩展参数 γ和平移参数 β, 这样神经网络就能自己慢慢琢磨出前面的标准化操作到底有没有起到优化的作用, 如果没有起到作用, 我就使用 γ和β来抵消一些 normalization 的操作，当γ² = σ²和β = μ时，可以实现等价变换（Identity Transform）并且保留了原始输入特征的分布信息。 注： 在进行normalization的过程中，由于我们的规范化操作会对减去均值，因此，偏置项b可以被忽略掉或可以被置为0，即：BN(Wμ+b) = BN(Wμ) 3.3 梯度下降公式    3.4 测试时   在测试时，可能需要测试的样本只有1个或者少数几个，此时用μ和σ可能是有偏估计。因此采用一个方法：u和σ被替换为训练阶段收集的运行均值这使得模型可以对单一样本评估，无须使用定义于整个小批量的u和σ。 4 总结   （1）能够减少Interal Covariate Shift的问题，从而减少train的时间，使得对于deep网络的训练更加可行。（BN后的模型每一轮训练收敛快，但每一轮的计算量大，有文章称使用Batch Normalization会带来30%额外的计算开销。）  因此，在使用Batch Normalization之后，抑制了参数微小变化随着网络层数加深被放大的问题，使得网络对参数大小的适应能力更强，此时我们可以设置较大的学习率而不用过于担心模型divergence的风险。即使对于某组parameter同时乘以k倍后，最终的结果还是会keep不变的。   （4）能够减少overfitting问题的发生：   在Batch Normalization中，由于我们使用mini-batch的均值与方差作为对整体训练样本均值与方差的估计，尽管每一个batch中的数据都是从总体样本中抽样得到，但不同mini-batch的均值与方差会有所不同，这就为网络的学习过程中增加了随机噪音，与Dropout通过关闭神经元给网络训练带来噪音类似，在一定程度上对模型起到了正则化的效果。   另外，原作者通过也证明了网络加入BN后，可以丢弃Dropout，模型也同样具有很好的泛化效果。 5 试验   一个详细的试验在 Batch Normalization原理与实战 这篇博客里能看到。 6 参考： Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift： 【机器学习】covariate shift现象的解释 - CSDN博客： https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/54317852 从Bayesian角度浅析Batch Normalization - 博客园： https://www.cnblogs.com/neopenx/p/5211969.html Batch Normalization导读： https://zhuanlan.zhihu.com/p/38176412

K8s本身的调度器具有一些缺陷： （1） 默认的调度器是以 pod 为粒度的，对机器学习任务很不利。 （2）默认的调度器无法提供队列调度的功能 Kube-batch 目前是 Kubernetes SIGs 旗下的一个孵化项目，是一个运行在 Kubernetes 上面向机器学习 / 大数据 /HPC 的批调度器（batch scheduler）。kubeflow中gang scheduler的实现就使用的是kube-batch. "Batch" scheduling Resource sharing between multi-tenant （1）PodGroup 简单理解：一个PodGroup就是一个job中的所有Pod （2）PodGroup 简单理解：一个PodGroup就是一个job中的所有Pod Reclaim: 回收 Allocate: 分配 Backfill: 回填 Preempt: 抢占 Drf：维护了集群资源使用情况 Gang：实现了batch调度的一个核心逻辑，只有满足数量要求的PodGroup，才可 以调度 Predicates：注册预选函数 Priority：job优先级 Kube-batch 的基本流程如下图，它通过 list-watch 监听 Pod, Queue, PodGroup 和 Node 等资源，在本地维护一份集群资源的全局缓存，依次通过如下的策略（reclaim, allocate, preemption，predict） 完成资源的调度。 (1) Kube-batch向集群注册自己定义的Action和插件 (2) list-watch 监听 Pod, Queue, PodGroup 和 Node 等资源，在本地维护一份集群资源的全局缓存 (3) 间隔一秒，执行调度，开启会话 (4) 执行Action （1）Kube-batch如何Gang-Scheduler a. 增加一个PodGruop的CRD。调度以PodGroup为单位。同时对应还有一个PodGroupController进行PodGroup的管理 b. 整个调度过程采用延迟创建Pod的过程。只有当PodGroup中的所有Pod都有合适的Node绑定时，才开始创建 c. 定义了一种新的Action-BackFill.当PodGroup还有Pod没绑定时，之前绑定Pod的资源会释放。 (2) Kube-batch如何共享多租户资源 a. 多租户的实现：Queue + Namespace b. 租户间资源的共享：每个租户对应一个Namespace，以及一个Queue.每个Namespace的资源是按比例分配的。 优点： Gang Scheduler 的调度方式 多租户的设计思想 缺点： 和默认的调度器冲突 没有优选就没有soft亲和性 目前还是孵化项目，文档不全面，特别是多租户这块，没有实例以及文档

批号

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batch run间歇试验；批次运行[网络短语]batch run 批次运行,间歇试验,成批运行batch accommodation run 多批交收处理程序batch settlement run 多批交收处理程序

批归一化是现在越来越多的神经网络采用的方法，其具有加快训练速度、防止过拟合等优点，尤其在深度神经网络中效果非常好。现将BN的学习整理一篇文章备忘。 随着神经网络的层数加深，研究者发现神经网络训练起来越困难，收敛越慢。BN就是为解决这一问题提出的。 首先明确神经网络之所以可以先训练，再预测并取得较好效果的前提假设： 在神经网络的训练过程中，如果输入数据的分布不断变化，神经网络将很难 稳定的学习规律 ，这也是one example SGD训练收敛慢的原因(随机得到的数据前后之间差距可能会很大)。而网络的每一层通过对输入数据进行线性和非线性变换都会改变数据的分布，随着网络层数的加深，每层接收到的数据分布都不一样，这还怎么学习规律呀，这就使得深层网络训练困难。 BN的启发来源是：之前的研究表明如果在图像处理中对输入图像进行白化操作的话(所谓白化，就是对输入数据分布变换到0均值，单位方差的正态分布)那么神经网络会较快收敛。神经网络有很多隐藏层，图像只是第一层的输入数据，对于每一个隐藏层来说，都有一个输入数据，即前一层的输出。BN将每一层的输入都进行了类似于图像白化的操作，将每层的数据都控制在稳定的分布内，并取得了很好的效果。 BN算法是专门针对mini-batch SGD进行优化的，mini-batch SGD一次性输入batchsize个数据进行训练，相比one example SGD，mini-batch SGD梯度更新方向更准确，毕竟多个数据的分布和规律更接近整体数据的分布和规律，类似于多次测量取平均值减小误差的思想，所以收敛速度更快。 BN究竟对数据的分布做了什么处理，我们来看下面的示意图： 在概率论中我们都学过，数据减去均值除以方差后，将变成均值为0，方差为1的标准正态分布。如果数据分布在激活函数(图中假设为sigmoid)梯度比较小的范围，在深层神经网络训练中将很容易出现梯度消失的现象，这也是深度网络难训练的原因。通过规范化处理后的数据分布在0附近，图中为激活函数梯度最大值附近，较大的梯度在训练中收敛速度自然快。 但是，关键问题出现了，分布在0附近的数据，sigmoid近似线性函数，这就失去了非线性激活操作的意义，这种情况下，神经网络将降低拟合性能，如何解决这一问题呢？作者对规范化后的(0,1)正态分布数据x又进行了scale和shift操作：y = scale * x + shift，即对(0,1)正态分布的数据进行了均值平移和方差变换，使数据从线性区域向非线性区域移动一定的范围，使数据在较大梯度和非线性变换之间找到一个平衡点，在保持较大梯度加快训练速度的同时又不失线性变换提高表征能力。这两个参数需要在训练中由神经网络自己学习，即公式中的γ和β。如果原始数据的分布就很合适，那么即使经过BN，数据也可以回到原始分布状态，这种情况下就相当于恒等变换了，当然这是特殊情况。 在训练时，BN的操作步骤如第一张图所示，那么在预测时，每次只输入一张图的情况下，无法进行均值和方差的计算，此时该怎么实现BN呢？ 正是因为训练数据和测试数据是独立同分布的，所以我们可用训练时的所有均值和方差来对测试数据的均值和方差进行 无偏估计 。本来mini-batch SGD就是在整体数据量大无法一次性操作的情况下，把数据切割成几部分，用部分近似整体的解决方案。在训练时，将每一个mini-batch的均值和方差记录下，估计出整体的均值和方差如下： 首先要明确一点：BN是沿着batch方向计算的，每个神经元都会有一组（ ）在非线性激活前面约束数据。 假设batch_size=m, 输入的每一个样本有d维，记为 下标表示batch，上标表示一个样本中第几个维度，即第几个神经元。 那么BN计算如下： 中间的过程省略了，其核心思想就是BN是对每一个batch的某一固定维度规范化的，一个样本中有d维，就会求出d组（ ），即每一个神经元都有一组（ ）。 （2）卷积层的BN计算方法： 在卷积层中，数据在某个卷积层中的维度是[batch, w, h, c]，其中batch表示batch_size，w是feature map的宽，h是feature map的高，c表示channels。在沿着batch的方向，每个channel的feature map就相当于一个神经元，经过BN后会得到c组（ ）。此时的BN算法可表示如下： 原论文中BN操作是放在线性计算后，非线性激活前，即： 其中g()表示激活函数。 这里建议参考一下ResNet_v1和ResNet_v2的用法： 最后一点还需要注意的是，在使用BN后，神经网络的线性计算（WX + b）中的偏置b将不起作用，因为在（WX + b）求均值后b作为常数均值还是b，在规范化的过程中原数据要减去均值，所以b在这两步计算中完全抵消了。但由于BN的算法中有一个偏置项β，它完全可以代替b的作用，所以有BN的计算中可不用b。

在单细胞分析当中，经常会遇到整合分析的问题，即去除多样本数据之间的 批次效应（batch effect） ，那么什么是批次效应呢？简而言之，批次效应就是由于不同时间、不同实验人员、不同仪器等因素造成的实验性误差，而非本身的生物学差异。如果我们不去除批次效应，那么这些差异就会和本身的生物学差异相混淆。但是随着测序成本的降低，单细胞测序已经“深入寻常百姓家”，所以在追求大数据量的同时，肯定会伴随着batch effect的产生，自然batch effect的去除就成为单细胞数据分析的重要技能。2020年发表在 Genome Biology 上的一篇文章系统性总结了目前的batch effect去除方法。 今天给大家分享几种目前使用比较广泛的单细胞数据整合分析的方法。 本次演示所使用的示例数据如有需要，可在留言区留言获取。 首先是直接使用merge()函数对两个单细胞数据进行直接整合，这时我们需要准备的输入文件为一个 由需要去除batch effect的Seurat对象组成的列表 ，那么如何实现呢？ 注意，我们这里的数据是怎么存放的，我们在 GSE129139_RAW/ 这个文件夹下面存放着我们需要去除batch effect的样品数据，一个样品，一个文件夹，每个文件夹里面是什么就不用说了吧！ 上面的code实际上做了这样的一件事：按顺序读取了存放着三个Read10X()输入文件的文件夹，并依次创建了Seurat对象，存放在一个名为sceList的列表中。 然后我们利用merge()函数进行数据的整合： 需要注意的是：（1）我们想把sample信息添加到cell barcode上，只需要添加add.cell.ids参数即可，这个参数赋给它一个向量；（2）上述的merge()默认只会简单整合源数据（raw data），如果你的Seurat对象是已经经过NormalizeData()的，可以直接添加merge.data = TRUE，来merge标准化后的数据。 By default, merge() will combine the Seurat objects based on the raw count matrices, erasing any previously normalized and scaled data matrices. If you want to merge the normalized data matrices as well as the raw count matrices, simply pass merge.data = TRUE . This should be done if the same normalization approach was applied to all objects. 这是Seurat为了适应大需求添加的新功能，锚点整合是从Seurat3开始上线的，其原理在这里不赘述，放出原始论文链接 Stuart , Butler , et al., Cell 2019 [Seurat V3] 同样是需要由几个Seurat对象组成的列表作为输入，不同的是， 我们需要提前对数据进行NormalizeData()和FindVariableFeatures()处理 ： 需要注意的是，从这里开始，后面的数据分析请指定assay为integrated，否则你还在用原始的RNA assay进行分析，等于没整合。你可以通过以下命令更改默认assay，这样就不用每次都进行声明！ harmony单细胞数据整合方法于2019年发表在 Nature Methods 上，题为 Fast, sensitive and accurate integration of single - cell data with Harmony 。harmony整合方法算得上是一种比较好的方法，目前应用也是比较多的，原理见文章，这里继续展示具体流程： 需要注意的是，如果你用harmony整合，后续的下游分析，请指定 reduction = "harmony" ，否则你的整合没有意义。