题目描述： 给定一个由 0 和 1 组成的矩阵，找出每个元素到最近的 0 的距离。 两个相邻元素间的距离为 1 。...1 注意: 给定矩阵的元素个数不超过 10000。...给定矩阵中至少有一个元素是 0。 矩阵中的元素只在四个方向上相邻: 上、下、左、右。...保留为0的值 //实参替换形参中不为0的值，保留为0的值 var updateMatrix = function(matrix) { let row = matrix.length; /.../获取矩阵的行数 let col = matrix[0].length; //获取矩阵的列 var temp = [];//创建一个数组存储空间 for(var i = 0; i
Git是一个流行的版本控制系统。它是开发人员如何在项目中协作和工作的方式。 Git允许您跟踪随着时间推移对项目所做的更改。除此之外，如果您想撤消更改，它还允许您恢复到以前的版本。....gitignore 默认情况下，名称前面带点(.)的文件是隐藏的。...每个操作系统(如macOS、Windows和Linux)都会生成特定于系统的隐藏文件，其他开发人员不需要使用这些文件，因为他们的系统也会生成这些文件。...由代码编辑器和IDE (IDE代表集成开发环境)等应用程序生成的配置文件。这些文件是根据您、您的配置和您的首选项设置定制的。...假设你忽略了所有的测试目录: test/ 假设在一个测试文件夹中，有一个文件，例如.Md，你不想忽视的。
第一个模型是神经累加器(NAC)，它是线性(仿射) 层的一种特殊应用，其变换矩阵W 只由-1,0和1组成。...也就是说，它的输出是输入向量中行的加减算法，这也能够预防层在将输入映射到输出时改变数字的表示比例。 由于硬性的约束W 矩阵中的每个元素都为{-1,0,0}，这使得模型在学习中变得更加困难。...通过最小化平方损失来端到端地训练模型，模型的性能评估由两个部分组成：训练范围内(插值) 的留存值和训练范围外(外推) 的值。...每个时间步中，智能体接收一个56*56像素网格以表示整个网格世界环境状态，并且必须从{上移，下移，左移，右移，忽略} 选择其中的一个操作。...在这个实验中，NAC 或其变体取代了由Segui 等人提出的模型中的最后一个线性层。我们系统地研究了每个约束的重要性。
下面分享 JUnit 和 TestNG 框架之间的主要差别： 测试套件 测试套件由一组测试用例组成，允许同时执行测试。...让我们看一下显示测试套件如何在两个框架中运行的代码片段。...{ //code } 使用 TestNG 对测试人员来说更容易，因为它为他们提供了使用测试套件的多种选择。...每个都包含各种测试类，并且可以在单独的组中运行测试，而不是运行孤立的测试。它使用@Test注解中的参数。 @Test(groups={"groupname1",.....忽略测试 不需要执行来自大型测试套件的某些测试，尤其是只想测试特定功能时。此功能包含了是否应忽略或考虑特定的单元测试。JUnit和TestNG都配备了这个特性，以及前面讨论的所有注释。
图 3：典型的等变架构由几个简单的等变层组成，后面是不变层和全连接层。...该层是通过独立计算每个块然后对每行的结果求和来实现的。英伟达在论文中涵盖了一些额外的技术细节，例如处理偏差项和支持多个输入和输出功能。...结果表明，英伟达提出的 DWSNet 架构大大优于其他基线。 表 1：INR 分类。INR 的类别由它所代表的图像定义（平均测试准确度）。...这是一项很重要的任务，因为良好的低维表示对于许多下游任务至关重要。 在这里的数据由适合 a\sin (bx) 形式的正弦波的 INR 组成，其中 a、b 从区间 [0,10] 上的均匀分布中采样。...实验 3：使预训练网络适应新领域 该实验展示了如何在不重训练的情况下使预训练 MLP 适应新的数据分布（零样本域适应）。
句子中的每个单词都有一个分数，正面情绪通常为+1，负面情绪为-1。然后，我们简单地将句子中所有单词的分数相加，得到最终的情感总分。显然，这有很多限制，最重要的是它忽略了上下文和词汇环境。...例如，在我们的简单模型中，短语“not good”可以被归类为0，因为“not”具有-1的分数，“good”的分数为+1。而一个人可能会将“not good”归类为负面，尽管里面有“good”存在。...虽然这是对先前方法的改进，但仍会忽略上下文，并且数据的大小随着词汇的大小而增加。...这些数据由斯坦福大学的研究人员收集并用于2011年的论文的（http://ai.stanford.edu/~amaas/papers/wvSent_acl2011.pdf），其中50/50的数据用于训练和测试...像素由句子中每个单词的嵌入矢量组成 卷积基于单词的层级进行 将每个句子分类为正（1）或负（0） 所以现在我们将看到实现部分。
受这些挑战的激励，本文旨在探索如何在不需要分层 Backbone 重新设计的情况下，普通Vision Transformer能够更有效地执行语义分割任务。...每个层的输出Token定义为 [F_1,F_2,…,F_m]∈R^{L×C} 。在像ViT这样的普通Vision Transformer的情况下，不涉及额外的模块，并且每个层的Token数量保持不变。...为了实现交叉注意力，将线性Transformer应用于每个Token序列，从而产生Query（Q）、Key（K）和Value（V）表示。该过程由等式（1）描述。...Mask损失（ L_{mask} ）由Focal Loss和Dice Loss组成，用于优化分割精度并解决Mask预测中的样本不平衡问题。...这里， Y^t 仅由当前类 C^t 中的标签组成，而所有其他类（即旧类 C^{1:t−1} 或未来类 C^{t+1:t} ）都被分配给背景。
1 清理工作台 在开发下一个特性时，每个警告、类型错误或非正常的测试都会让开发人员浪费时间、精力和专注度。 代码警告尤其令人讨厌，因为开发人员会习惯性地忽略它们，“只要一切按预期运行就好”。...与编程错误类似，业务逻辑问题可能会在生产环境由用户发现，但我们更希望尽早发现它们。因此，定期测试软件非常重要，这个过程可以使用自动化和 / 或手动测试。...回归测试是一项痛苦且可能代价高昂的负担，尤其是需要不同角色（如产品负责人和开发人员）必须协作的情况下。...更糟糕的是，由于技术债务、缺乏测试或意外复杂性的积累，某些组成部分的维护可能会变得很复杂。 在这种情况下，要像上文所建议的那样，在整个代码库中对代码实现一致的内聚预期可能会变得很复杂。...但是，如何在最糟糕的情况下获得这些数据呢？这就是错误监控工具（如 Sentry）的用武之地了。
该篇文章说明如何在命令行中使用mysqldump来备份和恢复数据库。是一篇非常实用带教程。一、IP地址的表现形式IP地址，作为互联网协议的核心组成部分，是网络中设备的唯一标识符。...1.1 十进制表示形式大家使用电脑过程中最常接触到的是IP地址的十进制表示形式。该形式由四个十进制数组成，每个数值范围在0到255之间，每组数值之间用点（.）分隔。...例如，常见的本地回环地址`127.0.0.1`，其中的每个数字都在0到255的范围内。这种表示形式相比较二进制形式更加直观易懂、便于记忆。...00000001`二、IP地址的组成IP地址由网络ID和主机ID两部分组成，两者决定了设备在同一网络中的位置和唯一性。...● 第二个十进制数168对应的二进制数是`10101000`。 ● 第三个十进制数1对应的二进制数是`00000001`。 ● 第四个十进制数1对应的二进制数是`00000001`。
具体地，它尝试获得一个从支持集S(support set， 由k个样本及其标签组成)到分类器y^的一个映射，该映射是一个网络:P(y^|x^,S)，它基于当前的S，对每个未见过的测试样本x^给出其标签y...这个可以通过如下两个方面来解决：即1）基于双向LSTM学习训练集的embedding，使得每个训练样本的embedding是其它训练样本的函数；2）基于attention-LSTM来对测试样本embedding...由此，模型会忽略支持集S中的一些样本。 (公式4) 这两个embedding函数f和g是对特征空间进行了优化，从而让精度提升。 关于训练策略。...另外，文章在训练时采用相对测试时更多的类别数，即训练时每个episodes采用20个类(20 way)，而测试对在5个类（5 way）中进行，其效果相对训练时也采用5 way的提升了2.5个点。...learning to learn，研究如何随着时间的推移改进学习过程。元数据由关于以前的学习事件的知识组成，并被用于高效地开发新任务的有效假设。
, ALU）是中央处理器的执行单元，是所有中央处理器的核心组成部分，由与门和或门构成的算数逻辑单元，主要功能是进行二进制的算术运算，如加减乘。...第一个模型是神经累加器（Neural Accumulator，NAC），它是线性层的一种特殊情况，其变换矩阵W仅由-1，0和1组成；也就是说，它的输出是输入向量中行的加法或减法。...由于硬约束强制W的每个元素都是{-1,0,1}中的一个，这会使学习变得困难，我们提出W在无约束参数方面的连续和可微分参数化： ? 。...NALU由两个NAC单元（紫色单元）组成，这两个单元由学习的S形门g（橙色单元）内插，这样如果加/减子单元的输出值应用权重为1（on），则乘法/除法子单元为0（off），反之亦然。...我们已经展示了NAC和NALU是如何在广泛的任务领域中纠正这两个缺点的，它促进了数字表示和在训练过程中观察到的范围之外的数值表示函数。然而，NAC或NALU不太可能是每个任务的完美解决方案。
C程序的组成部分： C语言有两种类型函数"库函数"和"用户自定义函数"前者是C编译器软件包的一部分后者由程序员创建。...在每个可执行的c程序中，main()函数必不可少。 main()函数有函数名main，其后面的一对括号(其中包含void)和一对花括号（{}）组成。...花括号{}内的语句组成了程序的主体，一般情况下，程序从main()的第一条语句开始执行，到main()的最后一条语句结束。...一般情况下都不用修改这些文件中的内容，因此将其与源代码分离。 所有包含文件的扩展名都是.h (如，stdio.h)。 使用#include指令，可以让编译器在编译过程中将指定的包含文件放入程序中。...使用花括号{} 程序中的花括号位于第9、18、22和24行。 使用花括号{} 将组成每个C程序(包括main() 函数)的代码行都括起来。 用花括号括起来的一条或多条语句称为块。
单个maxout单元可以解释为对任意凸函数进行分段线性逼近。Maxout网络不仅学习隐藏单元之间的关系，而且还学习每个隐藏单元的激活函数。有关其工作原理的图形描述，请参见图1。?...考虑在Rn上由k个局部仿射区域组成的连续分段线性函数g(v)。...5.1、MNISTMNIST数据集由28×28像素的手写数字0-9灰度图像组成，包含6万个训练样本和1万个测试示例。对于MNIST任务的置换不变版本，只允许不知道数据的2D结构的方法。...在这个任务中，我们训练了一个模型，它由两个紧密相连的maxout层和一个softmax层组成。我们使用dropout对模型进行正则化，并对每个权向量的范数施加约束。...5.4、街景屋子数SVHN数据集由谷歌Street View收集的房屋编号彩色图像组成。数据集有两种格式。我们考虑第二种格式，即每张图像的大小为32×32，任务是对图像中心的数字进行分类。
实际上，Transformer 是由几个堆叠的层（也称为块）组成的。每个块包括一个注意力层和一个紧接着的非线性函数（应用于每个 token）。 我们试着展示这些组件与解析/组合框架之间的联系： ?...将注意力作为一个解析步骤 BERT 模型使用注意力机制让输入序列中的每个 token（例如，句子由词或子词 token 组成）能够注意到其余的 token。...「it」在 layer 0head #1 得到的注意力值的可视化结果。 BERT 的每一层使用 12 个单独的注意力机制。...请注意，在这些图中，左侧的序列注意右侧的序列。 在第二层中，注意力头 #1 似乎会基于相关性生成组合的组成部分。 ? 第二层的注意力头 #1 的注意力值可视化结果，它似乎将相关的 token 配对。...第六层的注意力头 #0 中发生的共指消解。 ? 每个单词都会关注该句中所有其它的单词。这可能为每个单词创建一个粗略的上下文语境。
鉴于此限制，图像扩散模型通常使用类似 U-Net 的架构来实现。 反向过程解码和 反向过程的路径由连续条件高斯分布下的许多变换组成。...在反向过程结束时，回想一下我们正在尝试生成一个图像，它由整数像素值组成。因此，我们必须设计一种方法来获得所有像素中每个可能像素值的离散（对数）似然。...现在的目标是在时刻t=1时，一个给定的像素的概率分布和轻微噪声图中的对应像素的相似程度： 其中t=1 的像素分布源自下面的多元高斯分布，其对角协方差矩阵允许我们将分布拆分为单变量高斯分布的乘积，每个高斯分布对应数据的每个维度...： 我们假设图像由 0,1,...,255（作为标准 RGB 图像）中的整数组成，这些整数已线性缩放到 [−1,1]。...下面你可以看到每个范围中的面积及其均值为 0 高斯的概率，在这种情况下，对应于平均像素值为 255/2（半亮度）的分布。
image.png 图26-1：VBA通过显示此对话框来发出未处理的错误信号 你会看到错误对话框提供了错误的简要说明以及错误号。每个VBA错误都有其自己的错误编号。...可以做的只是做实验，看看哪些错误应被代码捕获，哪些错误可以安全地忽略，因为它们是由Excel对象处理的。...为了识别错误，你必须对在此特定过程中可能发生的错误有所了解。然后，针对这些潜在错误中的每一个，测试Err.Number属性。找到匹配项后，采取适合该错误的操作。...在许多情况下，此错误可以简单地忽略它，因为它不会影响程序操作。 清单26-1展示了一个过程，该过程选择当前所选区域中包含批注的所有单元格。...程序可以在无法提前知道是否打开特定工作簿的情况下使用此功能。清单26-3展示了一个函数，该函数在打开时返回对工作簿的引用，或者在没有打开时返回Nothing。程序可以调用此函数并测试其返回值。
基于W3C标准，每个RDF数据是由三个元素组成的三元组，形式为（主语，谓语，宾语）。...实验结果： 研究团队使用WEBNLG数据集，该数据集由资源侧三元数据集和目标侧参考文本组成。每个RDF三元组表达为（主语，关系，宾语）。...整个数据集分为18102个训练对，2495个验证对和2269个测试对。实验采用WebNLG挑战的标准评估指标，包括BLEU和METEOR。...现有的神经语义解析器要么只考虑用于编码或解码的单词序列，要么忽略对解析目的有用的重要语法信息。...然而，这种方法只是将逻辑形式视为一个序列，而忽略了解码器体系结构中结构化对象（如树）中的丰富信息。
图神经网络 单个图神经网络(GNN)层有一堆步骤，在图中的每个节点上会执行: 消息传递 聚合 更新 这些组成了对图形进行学习的构建块，GDL的创新都是在这3个步骤的进行的改变。...边 边也可以有特征aij∈Rd '例如，在边缘有意义的情况下(如原子之间的化学键)。我们可以把下面的分子想象成一个图，其中原子是节点，键是边。...单行Ai对于Aij=1的每个指标j，我们知道节点i和j是相连的→eij∈E。例如，如果A2=[1,0,1,1,0]，我们知道节点2与节点1、3和4连接。...第一个GNN层的输入是节点特征X⊆RN×d。输出是中间节点嵌入H1⊆RN×d1，其中d1是第一个嵌入维度。H1由h1i: 1→N∈Rd1组成。 H1是第二层的输入。...下一个输出是H2⊆RN×d2，其中d2是第二层的嵌入维度。同理，H2由h2i: 1→N∈Rd2组成。 经过几层之后，在输出层L，输出是HL⊆RN×dL。最后，HL由hLi: 1→N∈RdL构成。
" 为发出警告的每个模块打印第一次匹配警告（无论行号如何） "once" 无论位置如何，仅打印第一次出现的匹配警告 message 是一个包含警告消息的开头需要匹配的正则表达式的字符串，对大小写不敏感...每个警告过滤器的设定格式为冒号分隔的字段序列： 1 action:message:category:module:line 这些字段的含义在警告过滤器中描述。...如果两个以上的线程同时使用 catch_warnings上下文管理器，行为不可预知。 测试警告 要测试由代码引发的警告，请采用 catch_warnings上下文管理器。...值得注意的是，这个“默认忽略”的列表包含 DeprecationWarning （适用于每个模块，除了 __main__），这意味着开发人员应该确保在测试代码时应将通常忽略的警告显示出来，以便未来破坏性...理想情况下，代码会有一个合适的测试套件，在运行测试时会隐含地启用所有警告（由 unittest 模块提供的测试运行程序就是如此）。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
