无独有偶，这两天都遇到了只能用modelsim进行仿真的要求，事情虽小，但是觉得还是要记录一下的，所以在此记录一下如何单独使用modelsim进行verilog代码仿真。...第二步、在Project Name中给工程起一个好听的名字，并选择工程保存路径，如下图一所示，设置完毕后点击ok，出现图二所示界面： ? ?...第五步、在弹出的sim串口中选择add wave，最终即可在图像窗口中得到FIR滤波器仿真结果： ?
在程序中获得 JWT 的Token 代码后，可以对 JWT 进行解码。 常用的可以使用 OAuth0 提供的解码包，你也可能会使用 nimbus-jose-jwt 包。...Maven 配置参数为： com.nimbusds nimbus-jose-jwt 8.19 首先你需要有准确可以解码的 JWT。...然后将这个 JWT 转换为 SignedJWT SignedJWT sjwt = SignedJWT.parse(token); 然后你可以使用下面的代码获得所有的 claims。...如果你不能确定返回的 set 存储的是什么数据类型，你可以使用 IJ 的调试窗口看看，就知道怎么去定义数据类型了。 如这个例子，我们使用的 JWT 通过查看为下面的情况。
在本文中，我们将介绍超参数优化，然后使用TensorBoard显示超参数优化的结果。 深度神经网络的超参数是什么?...手动搜索 网格搜索:对指定超参数的所有可能组合进行穷举搜索，从而得到笛卡尔积。 随机搜索:超参数是随机选择的，不是每一个超参数的组合都被尝试。...为了在TensorBoard中可视化模型的超参数并进行调优，我们将使用网格搜索技术，其中我们将使用一些超参数，如不同的节点数量，不同的优化器，或学习率等看看模型的准确性和损失。...为什么使用TensorBoard进行超参数优化? 一幅图片胜过千言万语，这也适用于复杂的深度学习模型。深度学习模型被认为是一个黑盒子，你发送一些输入数据，模型做一些复杂的计算，输出结果。...在Tensorboard中使用Parallel Coordinates视图，显示每个超参数的单独运行情况并显示精度，查找最优化的超参数，以获得最佳的模型精度 ?
Grid Search Grid Search是一种简单的暴力方法，它对输入到搜索空间的每个超参数进行组合。为每个组合创建一个模型并进行比较。虽然听着没有任何问题，但有几个关键方面需要注意。...但Grid Search的还是会继续建立和训练这些模型。 假设我们正在构建一棵决策树并使用Grid Search进行超参数的优化，在我们的超参数中包含了的“基尼系数”和”熵”的超参数设置。...假设我们在训练时发现前几个测试中“基尼系数”的性能要优越得多。Grid Search还需会继续使用搜索空间中带有”熵”的参数进行训练。...Optuna Optuna是一个超参数的优化工具，对基于树的超参数搜索进行了优化，它使用被称为TPESampler“Tree-structured Parzen Estimator”的方法，这种方法依靠贝叶斯概率来确定哪些超参数选择是最有希望的并迭代调整搜索...因为许多超参数只有在与其他超参数组合使用时才更加有效。单独改变它们可能不会产生预期的效果。 为了说明Optuna，我选择优化一个CatBoost模型。这个模型拥有数量惊人的超参数。
它们是控制工程师完全定义的学习算法行为的外部因素。需要一些例子吗？ 该学习速率是最著名的超参数之一，C在SVM也是超参数，决策树的最大深度是一个超参数等，这些可以手动由工程师进行设置。...对于这项技术，提供了所有超参数值的列表，并且该算法为每种可能的组合建立了一个模型，对其进行评估，然后选择能够提供最佳结果的值。这是一种通用技术，可以应用于任何模型。 在示例中，使用SVM算法进行分类。...同样=使用Sci-Kit Learn的SVC类，但是这次使用RandomSearchCV 类进行随机搜索优化。...但是如果以前的解决方案不适合，则可以考虑几种替代方法。其中之一是超参数值的基于梯度的优化。该技术计算有关超参数的梯度，然后使用梯度下降算法对其进行优化。...这种方法的问题在于，要使梯度下降正常工作，需要凸且平滑的函数，而在谈论超参数时通常并非如此。另一种方法是使用进化算法进行优化。 结论 在本文中，介绍了几种众所周知的超参数优化和调整算法。
原文：cnblogs.com/cjsblog/p/8946768.html 开发过程中，后台的参数校验是必不可少的，所以经常会看到类似下面这样的代码 这样写并没有什么错，还挺工整的，只是看起来不是很优雅而已...因为，举个例子，添加的时候不需要校验id，而修改的时候id不能为空，有了分组以后，就可以添加的时候校验用组A，修改的时候校验用组B 下面重点看一下@CheckTimeInterval 第一步、定义一个注解叫...#section-fail-fast 下面补充一点，关于校验模式 默认会校验完所有属性，然后将错误信息一起返回，但很多时候不需要这样，一个校验失败了，其它就不必校验了 为此，需要这样设置 6.2、单个参数校验...如果是调整页面的时候参数校验失败的话，这时可以不做处理，让其调到错误页面。...如果是接口参数校验失败的话，可以在这里进行统一处理，并返回。
原文：cnblogs.com/cjsblog/p/8946768.html 编辑自公众号：Java后端 开发过程中，后台的参数校验是必不可少的，所以经常会看到类似下面这样的代码 ?...这样写并没有什么错，还挺工整的，只是看起来不是很优雅而已。 接下来，用Validation来改写这段 在Spring Boot的官网中，关于Validation只是简单的提了一句，如下 ?...如果在校验的对象后面再加上Model对象的话，如果返回的是ModelAndView就可以将这个Model设置到其中，这样在页面就可以取到错误消息了 ?...因为，举个例子，添加的时候不需要校验id，而修改的时候id不能为空，有了分组以后，就可以添加的时候校验用组A，修改的时候校验用组B 下面重点看一下@CheckTimeInterval 第一步、定义一个注解叫...6.2、单个参数校验 ? ? ? 如果是调整页面的时候参数校验失败的话，这时可以不做处理，让其调到错误页面。 如果是接口参数校验失败的话，可以在这里进行统一处理，并返回。例如： ?
今天，推荐一种更简洁的写法，使用 SpringBoot Validation 对方法参数进行校验，特别是在编写 Controller 层的方法时，直接使用一个注解即可完成参数校验。...，这里直接使用现成的 ResponseEntity 进行返回，同时设置 Http 状态码为 400 return ResponseEntity.badRequest().body(result...: 参数 score = -20 校验错误：需要在0和9223372036854775807之间复制代码 传递校验我们也可以使用传递校验，即一个参数类中包含了另一个参数类，被包含的参数类也可以被校验.... // 新加的字段，被包含的参数类，使用 @Valid 就能传递校验，如果不使用 @Valid 注解，则无法传递校验。...总结在实际开发中，我们可以使用 Spring Boot Validation 提供的注解进行参数校验，提高代码的可读性，避免编写大量的 if-else 代码块和重复的校验语句。
PCM的数据量过高，从而造成存储和传输方面的障碍，因此必须使用相应的技术降低数字信号源的数据率，又尽可能不对节目造成损伤，这就是压缩技术 常见的压缩的音频格式WAV，MP3。...MP3能够以高音质、低采样率对数字音频文件进行压缩。应用最普遍。 FFmpeg 解码音频文件 上一篇FFmpeg 内容介绍 音视频解码和播放 介绍了FFmpeg进行解码的常见函数和，解码的过程。...FILE *fp_pcm = fopen(dst_path, "wb"); //开始读取源文件，进行解码 while (av_read_frame(avFormatContext...进行播放 思路：由FFmpeg进行解码，将解码后的数据再通过jni传到Java中的audioTrack对象进行播放 创建AudioTrack对象 public class AudioPlayer {...env->DeleteLocalRef(audio_sample_array); } } } 结语 以上就是利用FFmpeg对音频文件进行解码以及播放的内容
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 所谓的ERP数据的解码(decoding)其实就是利用机器学习方法对两种状态或者两组被试的ERP数据进行分类。...Brainstorm软件中有一个机器学习的功能模块，专门用于ERP数据的解码，由于是GUI操作界面，因此对于新手朋友来说比较容易上手。...笔者在这里对Brainstorm软件的这个模块的使用方法进行详细说明，希望对需要的朋友有所帮助。...145个ERP，如下图： ERP数据的decoding 1.由于在进行ERP数据解码时要求两种条件下的ERP数据数量应该一致，因此，我们分别选择49个condition1和condition2的ERP...至此，笔者对如何利用Brainstorm软件进行ERP解码的操作步骤进行了详细说明。
Optuna是一个开源的超参数优化框架，Optuna与框架无关，可以在任何机器学习或深度学习框架中使用它。本文将以表格数据为例，使用Optuna对PyTorch模型进行超参数调优。...正如您所看到的，使用基本python语言的几行代码，您可以为任何神经网络创建并执行试验。 OPUTNA有一个简单的基于API的实现，允许用户定义要优化的度量和要调查的超参数空间。...如果指定None，则使用MedianPruner作为默认值。 Study_name:研究的名称。如果此参数设置为None，则自动生成唯一的名称。...Pytorch模型 为了适应Oputna的超参数是搜素，我们需要一个函数来根据不同的参数返回不同的Pytorch模型，大概是这个样子的： 我们几个超参数包括，In_Features ，N_Layers...在下面的例子中，我们对定义目标函数的参数字典进行参数化。 Study 正如我们上面所说的，Optuna研究在数据集中进行了多例试验，我们使用损失函数为RMSE，所以方向是最小化RMSE。
打开文件的open方法和对字符编码解码的encode/decode，它们都有一个同样的可选参数 errors。这个参数很有用处。 比如我们从网上获取的一段文本，然后想保存到文件中。...比如以下的例子： s='影评©豆瓣' s.encode('gbk') 类似的，当你从UTF8的网页获取了内容，又以windows默认的GBK保存文件，若其中存在一些字符是GBK无法表示的，就会有相同报错...那么这时，就需要通过设置 errors 参数：errors='ignore' 来忽略这些字符： s='影评©豆瓣' s.encode('gbk',errors='ignore') errors的默认值是...strict，只要有无法解码字符就报错； 设为 ignore 是忽略无法解码字符； 也可以设为 replace，会将无法解码字符替换为问号(?)...上面的例子是针对编码（encode），在解码（decode）时也同样适用。
一、ffplay 命令行参数 - 设置解码器 1、设置多媒体解码器 -codec:media_specifier 参数 ffplay 命令的 -codec:media_specifier 参数 用于 设置...-acodec 参数 ffplay 命令的 -acodec 参数 用于 设置 音频解码器 , 通过该参数 可以 为 音频 指定解码器 ; 3、设置视频解码器 -vcodec 参数 ffplay 命令的...-vcodec 参数 用于 设置 视频解码器 , 通过该参数 可以 为 视频 指定解码器 ; 4、设置字幕解码器 -scodec 参数 ffplay 命令的 -scodec 参数 用于 设置 字幕解码器...通常与 libmp3lame 一起进行编解码操作 ; ac3 : Dolby Digital AC-3 , 杜比数字 AC-3 , AC-3 是由 杜比实验室 开发的一种音频编码格式 , 广泛用于...命令 中 使用 -codec:a 配置 音频解码器 , 可以设置上述 音频解码器 , 如 : ffplay -codec:a aac fengjing.mp4 2、常用的 视频解码器 选项 常用的 视频解码器
每个点的局部点特征来自第二个转换网络和最大池化的全局特征，这些特征被串联起来。分割网络中不使用dropout，并且训练参数与分类网络保持一致。...重新映射的过程涉及使用键值字典将原始标签转换为简化的标签。为了可视化着色的点云，我们使用了Open3D Python包。...主要使用了两种转换操作：归一化（Normalize）：该操作将点云进行归中处理，通过减去其均值并进行缩放，以确保最大范数为单位。...其结构包括：- 使用数据集详细信息和可选的转换函数进行初始化。- 定义数据集的长度。- 检索一个数据项，并在指定的情况下应用转换。...，用于在多次迭代中更新模型参数、监控损失并评估性能。
胖哥觉得注解可以满足绝大部分的需求，所以建议使用注解来进行数据校验。而且注解更加灵活，控制的粒度也更加细。接下来我们来学习如何使用注解进行数据校验。...如果我们某些场景需要重复的捆绑多个注解来使用时，可以使用自定义注解将它们封装起来组合使用，下面这个注解就是将@NotNull和@Range进行了组合，你可以仿一个出来用用看。...检验基础类型不生效的问题 上面为了校验颜色我们声明了一个Param对象来包装唯一的字符串参数color，为什么直接使用下面的方式定义呢？...集合类型参数中的元素不生效的问题 就像下面的写法，方法的参数为集合时，如何检验元素的约束呢？ /** * 集合类型参数元素....总结 通过校验框架我们可以专心于业务开发，本文对Hibernate Validator的使用和一些常见问题进行了梳理。我们可以通过Spring Boot 统一异常处理来解决参数校验的异常信息的提示问题
之前找了好久没找到，最后还是同学帮忙的 @Value("${sendMessage.url}") private String sendUrl; @Value("${sendMessage.userId...public String replace(String param, Map params) throws Exception { //拼凑占位符使用正则表达式替换之...，帐号，密码参数我是从yml配置文件里读的 后面调用send方法传电话号码 ，短信信息等内容进去 返回的内容还没判断是否成功可自行完善，我是打印出来response可以看到了。...strsendDate>$strsendDate xml模版是从对应网站考下来的 ...访问对应接口的网址里面就有模版，特此记录 发布者：全栈程序员栈长，转转请注明出处：https://javaforall.cn/2220.html原文链接：
前言 这次我们使用“国内飞机航班时刻表 WEB 服务”接口来练手，因为接口中的方法“getDomesticAirlinesTime ”需要输入多个参数，正符合我们的要求。...wsdl 本篇学习如下内容： 1).使用DataSource调用Excel中的数据给接口参数化； 2).使用DataSource Loop使得测试用例根据Excel中的取值循环执行。...添加参数 4.运行DataSource取得Excel中的参数值，如下图所示，取两2行数据 ? 取得Excel中的参数值 5.当然，也可以设置取哪一行到哪一行的数据，如下图所示： ?...设置数据 四、接口中参数化 1.配置好DataSource好，就可以在接口中进行参数化了，如下图所示，测试用例中打开“getDomesticAirlinesTime”选择要参数化的地方 > 右键选择“Get...Data..” > 选择刚才配置的DataSource > 再选择对应的参数。
OpenSSL可以直接使用命令对文件件进行base64的编码与解码，利用OpenSSL提供的API同样可以做到这一点。 废话不多说，直接上代码了。...需要注意的是通过base64编码后的字符每64个字节都会有一个换行符的存在。
和它们的近亲GridSearchCV和RandomizedSearchCV一样，它们使用交叉验证来寻找最佳超参数。...我将运行并比较3个搜索： GridSearchCV 使用默认的“ n_samples”资源进行HalvingGridSearchCV 使用CatBoost的“ n_estimators”作为资源的HalvingGridSearchCV...实验测试 grid_search_paramsdictionary包含在3个搜索中使用的控制参数。...我对param_grid进行了3倍交叉验证，该验证包含4个CatBoost超参数，每个参数具有3个值。结果以均方根对数误差（RMSLE）进行测量。...但是，使用CatBoost的n_estimators作为资源可以在更短的时间内产生最佳结果。这以我自己的经验进行跟踪，手动调整了梯度提升超参数。
参数验证如果没有做全局验证，就会导致代码非常臃肿。存在大量的 if 判断非空语句。今天介绍一种优雅的方案。...SpringBoot 的验证框架 0x02：定义 Vo 对象 先定义一个 BaseVo 类，方便进行全局参数判断。...其实，正常做到这一步就可以完全进行参数校验了，但是没有一个统一拦截的入口。...@RestControllerAdvice 进行标识，该注解可以对标注了 @RestController 的控制器进行拦截 在 initValid 方法中，使用 @InitBinder标识；同时该方法传入...中， 使用 @ExceptionHandler 标识；进行全局异常处理，这里直接拦截Exception；实际项目中可以直接拦截自己定义的参数异常类ParamValidExecpiton。
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