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在MongoDB.Bson命名空间下存在一个BsonDocument类,它是MongoDB的文档对象,代表着MongoDB中不规则数据一条条实体模型。可以使用BsonDocument对不规则数据进行操作,这个类型继承了IEnumberable<>类,也就是说又将每一个实体模型看做一个集合,我们可以使用下标方式获取实体模型中的值
python迭代器于平常的可迭代对象相比,拥有占用字节少等优点,往往在处理大量可迭代对象的时候应该优先考虑迭代器实现,如下面的例子:
Python圣诞学习狂欢夜 距离开始还有3天 . . . 详情 . . . 生成器和协程的介绍 生成器(Generator)的本质和特点 生成器 是 可以生成一定序列的函数。 函数可以调用next()方法。 生成器的例子: 例子1: follow.py 可以使用生成器完成 tail -f 的功能,也就是跟踪输出的功能。 📷 例子2: 生成器用作程序管道(类似unix pipe) 标注:unix管道一个uinx管道是由标准流链接在一起的一系列流程. pipeline.py 📷 理解pipeline.py 在p
这篇 Async 是如何被实现的,其实断断续续已经在草稿箱里躺了很久了。终于在一个夜黑风高的周六晚上可以给他画上一个句号。
机器之心报道 编辑:陈萍 你在纸上写个词,AI 只要看一眼就能模仿你的笔迹,还是看起来毫无破绽的那种。 Facebook 近日公布了一项新的图像 AI——TextStyleBrush,该技术可以复制和再现图像中的文本风格。 借助该技术,你只需要输入一个词作为「标准」,AI 就能全篇模仿你的书写风格,一键执行,效果可谓惊艳。 此外,你还可以用它替换不同场景中的文字(比如海报、垃圾桶、路标等)。下图中左侧为原始场景图像,单词显示在蓝色矩形中;右侧为文本替换后的图像。 从图中可以看出,各种风格的字体 AI
在现代前端开发中,JavaScript是不可或缺的一部分。然而,尽管我们日常使用它来构建强大的Web应用程序,但JavaScript仍然有许多强大的功能和技巧,可能仍然未被广泛利用。本文将分享一些你可能还没有使用的JavaScript技巧,这些技巧可以让你的代码更加高效和易于维护。让我们一起来看看这些技巧吧!
2014年 Ian Goodfellow 提出了生成对抗网络(GAN)。这篇文章主要介绍在Keras中搭建GAN实现图像去模糊。所有的Keras代码可点击这里。
众所周知,程序的性能好坏影响着用户体验。所以性能是留住用户很重要的一环。Python 语言虽然能做很多事情,但是有一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想。
序列类型 容器类型 能存放不同类型的数据 扁平序列 只能容纳一种类型 不可变序列 slots:限制class能添加的属性 @abstractmethod:含abstractmethod方法的类不能实例化,继承了含abstractmethod方法的子类必须复写所有abstractmethod装饰的方法 class Sequence(Reversible, Collection): """All the operations on a read-only sequence. Concret
静态站点生成器是一种工具,给一些输入(例如,markdown),使用HTML,CSS和JavaScript生成完全静态的网站。 为什么这很酷?一般来说,搭建一个静态网站更容易,而且通常运行也会比较快一些,同时占用资源也更少。虽然静态网站不是所有场景的最佳选择,但是对于大多数非交互型网站(如博客)来说,它们是非常好的。 在这篇文章中,我将讲述我用Go写的静态博客生成器。 动机 您可能熟悉静态站点生成器,比如伟大的Hugo,它具有关于静态站点生成的所有功能。 那么为什么我还要来编写另外一个功能较少的类似工具呢?
为了帮助其他想要了解更多关于GAN技术的人,我想按照我阅读的顺序分享一些我读过的文章。在阅读这些论文之前,如果您不熟悉这些论文,我建议您学习一些深度学习的基础知识。 我也相信其中一些论文背后的数学可能非常困难,所以如果你觉得不舒服,你可以跳过这些部分。
作者:İdil Sülo, Middle East Technical University
一旦获得了查询嵌入q ,只需要在嵌入空间搜索距离接近的项目——这是最近邻问题(nearest neighbor problem)。例如,可以根据相似度得分返回前k个项目。
Python3中实现了很多生成器函数,本篇主要介绍built-in、itertools、functools模块中的生成器。
Go 泛型设计者 Ian Lance Taylor 在官方博客发表了一篇文章 When To Use Generics,详细说明了在什么场景下应该使用泛型,什么场景下不要使用泛型。这对于我们编写 Go 泛型代码非常有指导意义。
load它不会去立刻查询而是生成一个代理对象由于没有去查询它只包含你给的OID,直到你用到其他属性才会去查询给你
Python中的函数不仅仅是一段可重用的代码块,还具备强大的进阶特性,如函数装饰器、匿名函数、闭包、生成器、递归等。本文将深入探讨Python函数的高级特性与技巧,以帮助你更好地编写清晰、灵活和高效的代码。
中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室近日发布了深度文本匹配开源项目 MatchZoo。MatchZoo 是一个 Python 环境下基于 TensorFlow 开发的开源文本匹配工具,
本文介绍了一个基于深度学习、用于问句匹配的通用框架。该框架包含一个基于通用语义表示的检索模块,以及一个基于神经网络、用于文本匹配的匹配模块。该框架具有很好的可扩展性,可以支持多种不同的匹配任务,并且使用预训练的词向量初始化词表达,在训练过程中使用动态词嵌入技术。在基准测试中,该框架表现出了很好的性能,可以有效地处理问句匹配任务。
输出主键为null,实际插入数据库后已经生成了自增主键,只是程序没有获取到插入成功后生成的主键。 要获取生成的主键Value需要在Porsche实体类与数据主主键对应的属性上增加@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) 再次执行测试
在其加持之下,7B参数的Llama在多个数据集上超越了540B的“谷歌版GPT”PaLM。
---- 新智元报道 来源:EMNLP 编辑:好困 小咸鱼 【新智元导读】北大博士生沈剑豪同学一篇关于「用语言模型来解决数学应用题」的EMNLP投稿在综合评审时被认为不够重要,收录于Findings而没有被主会接收。有趣的是,OpenAI的最新工作与该论文的方法不谋而合,并表示非常好用。 最近,EMNLP 2021开奖了!华人作者包揽了最佳长、短论文。 然而,有人欢喜有人忧。 北大博士生沈剑豪领衔的一篇关于「用语言模型来解决数学应用题」(Generate & rank: A multi-task
我们的目标是在一个标签可用的数据集(源)上训练神经网络,并在另一个标签不可用的数据集(目标)上保证良好的性能。
首先得说明,本教程仅用于让第一次接触XCode的朋友了解XCode,不具有任何别的实际意义,真正的项目也不会采取这种开发方式,而采用更先进、快速而强大的开发方式。 NewLife.XCode是一个数据映射框架,包括但大于ORM的范围。XCode意为未知的代码的意思,是整个X系列组件很重要的一员。实际项目开发,会根据项目类型不同,应用场合不同,由多个不同的组件配合发力,这就导致了几乎无法发现XCode在其中的用处,而XCode的学习,也就无从做起。按某朋友的说法:“想看看这个页面怎么工作,结果页面后面一行代码
只要 Python 函数的定义体中有 yield 关键字,该函数就是生成器函数 调用生成器函数时,会返回一个生成器对象
域适应是计算机视觉的一个领域,我们的目标是在源数据集上训练一个神经网络,并确保在显著不同于源数据集的目标数据集上也有良好的准确性。为了更好地理解域适应和它的应用,让我们先看看它的一些用例。
回顾医学的历史,病菌感染曾一度困扰着人们:致病微生物也是看不见、摸不着的。微生物学鼻祖之一的罗伯特·科赫提出了一套科学验证方法——科赫法则(Koch's postulates),用于将某种病变与特定的病原体建立联系。这一方法随后成为传染病病原学鉴定的金标准。科赫也因此获得了 1905 年的诺贝尔生理学或医学奖。
有很多老的Python排序代码,它们在你创建一个自定义的排序时花费你的时间,但在运行时确实能加速执行排序过程。元素排序的最好方法是尽可能使用键(key)和默认的sort()排序方法。例如,考虑下面的代码:
迭代对于数据处理是基础的:程序将计算应用于数据系列,从像素到核苷酸。如果数据不适合内存,我们需要惰性地获取项目——一次一个,并按需获取。这就是迭代器的作用。本章展示了迭代器设计模式是如何内置到 Python 语言中的,因此您永远不需要手动编写它。
Datum在线模拟数据生成器网址:https://datum.codedefault.com/
信息检索领域的一个重要任务就是针对用户的一个请求query,返回一组排好序的召回列表。
在 RANDOMIZED-QUICKSORT 的运行过程中,最坏情况下,随机数生成器 RANDOM 的调用次数为 O(n)。这是因为在最坏情况下,每次分区操作都会将数组分成大小相等的两部分,因此每次都需要从剩下的 n-1 个元素中随机选择一个元素作为主元。这样,每次分区操作都需要调用 RANDOM 函数,总共需要进行 n 次分区操作,因此 RANDOM 的调用次数为 O(n)。
TensorFlow 估算器提供了一套中阶 API 用于编写、训练与使用机器学习模型,尤其是深度学习模型。在这篇博文中,我们描述了如何通过使用异步执行来避免每次调用预测方法时都需重载模型,从而让 TF 估算器的推断提速超过百倍。
基于深度学习的图像超分方案在已知退化方式的数据上取得了卓越的效果,然而这些方法在真实场景中性能急剧下降(主要原因在于:理想的退化方式与真实退化方式的偏离)。这种退化方式方面的偏移可以通过频率密度观测到,这种频率密度方面的差异启发了作者去探索如何缩小不正确退化导致的偏离。
pythonic之路(二) 十、多用生成器和生成器表达式 至于什么是生成器,可参看我的另一篇文章迭代对象、迭代器、生成器浅析 如果需要迭代处理的序列包含了无限的元素,比如串口读回来的数据流、某网站发帖信息流等,生成器是最好选择,否则用list类容器的话数据会占用完内存,除非不断地把旧值pop掉,但这样做显然没有生成器那么简洁清晰。 如果需要从一个很大的序列每次提取一个值来做非常复杂的运算,那么用list类容器一次性把数据全读入内存显然会降低运算效率,这时最好用生成器。 故,生成器是你python路上的挚
list、tuple和 collections.deque 这些序列能存放不同类型的数据。
在本文中,作者将传统的视频字幕任务转换为一个新的范式,即开放式视频字幕,它在视频内容相关句子的提示下生成描述,而不限于视频本身。
介绍:python3-cookbook这本书是高级用法,不是小白使用书 目的:写作目的是记录下自己学习这本书的过程以及收获 书籍地址:https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html
1.对象导航查询 两个相关的对象 2.OID查询 用id查出对象 3.hql查询 Query对象 1.hql 查询所有 from entity 条件查询 from entity where n
迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习方法,就是把为任务 A 开发的模型作为初始点,重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务,虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的,但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题。迁移学习对人类来说很常见,例如,我们可能会发现学习识别苹果可能有助于识别梨,或者学习弹奏电子琴可能有助于学习钢琴。
HTTPS和HTTP的区别主要如下:1、https协议需要到ca申请证书,一般免费证书较少,因而需要一定费用。2、...
从句法上看,协程与生成器类似,都是定义体中包含 yield 关键字的函数。可是,在协程中, yield 通常出现在表达式的右边(例如, datum = yield),可以产出值,也可以不产出 —— 如果 yield 关键字后面没有表达式,那么生成器产出 None。
作者:grisse 链接: https://segmentfault.com/a/1190000017405045
【AI100 导读】GAN 是当前最流行的深度学习理论之一,在计算机视觉领域取得了非常棒的效果,然而大家一直关心 GAN 何时可以在自然语言处理领域有所作为?本文带来了一些答案和相关讨论。 GAN 自从被提出以来,就广受大家的关注,尤其是在计算机视觉领域引起了很大的反响,但是这么好的理论是否可以成功地被应用到自然语言处理(NLP)任务呢? 一年前,网友在 reddit 上提问道,生成式对抗网络 GAN 是否可以应用到自然语言处理上。GAN 理论的提出者,OpenAI 的科学家,深度学习理论奠基人之一 Y
位置可变参数可以在普通参数之前, 但是在位置可变参数之后的普通参数变成了keyword-only参数:
各位程序员朋友们,今天我要跟大家分享一些关于Python代码的最佳使用技巧,这些技巧可以帮助你们成为更专业且高效的程序员。不管你是刚刚入门还是已经有一些经验,这些技巧都能够为你提供实际操作价值。
截至目前Vue在GitHub上的Star数已经高达152601,还有绝大数像笔者一样不经常star别人的Vue友们(可恨可气)。Vue因其友好程度让更多前端爱好者加入到其中,开源项目对程序员来说是很有用的。你可以通过读代码并且在现有项目的基础上构建一些东西来学习,因为如果想提高你的 Vue 开发技术,那么花些时间来了解开源项目是很值得的。
在上面的示例代码中,我们展示了三种加密方法的实现示例,每种加密方法用于加密解密以及数据伪造的检测。 你可以使用“图 5.6-1”,“图 5.6-2”,根据你的应用粗略选择使用哪种加密方法。 另一方面,加密方法的更加精细的选择,需要更详细地比较各种方法的特征。 在下面我们考虑一些这样的比较。
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