不同的3D形状之间虽然在整体结构上差异较大，但其可能分享着一些十分相似的局部结构。例如图片中所示的自行车和汽车，虽然他们整体上差别较大，但他们的轮子共享着十分相似的几何形状。...我们是否有可能利用在自行车上学到的轮子的几何信息，去分割从未见过的汽车的轮子呢？...项目主页(包括codes和pre-trained models): https://tiangeluo.github.io/projectpages/ltg.html 具体来说，我们在3D形状数据集PartNet...之后将挑选的sub-part pair输入到验证模块来判断是否应该将两个sub-part合并，如果不是，那么这个sub-part pair在之后的过程中不会再被考虑；如果是，那么我们就合并这对sub-part...可以看到我们的方法在训练过的类别上取得了和SOTA方法相似的性能，在未训练过的类别上较大地超过了现有三种学习方法。
一、分支命名规则 所有分支命名采用小写字母 + 数字 + 特殊符号 组成 项目分支命名以proj- + 项目名称 + tags(版本名)，如：proj-jd-v1.0.0 版本(tags)以v+版本号(...开头的分支代码，不允许直接将trunk分支代码部署到现场 hotfix和trunk分支在有条件的情况下可以合并到proj分支，但必须在相关管理人员审核的情况下实施 2.2 分支结构图 ?...产品或项目的share文件夹下的branch.md存放所有相关分支/版本信息，如： 分支/版本名称 | 备注 - - - | - - - trunk | 主干分支 proj-jd-v1.0.0...| 只提供给jd特殊使用的分支 v1.0.0 | 于2017-10-09号发布的迭代版本 hotfix-v1.0.0 | 修复v1.0.0相关Bug的分支 3....新建分支前，必须先到share/branch.md中确认是否已存在相关分支 4. 发布tags时，必须要包含数据库变更脚本、功能清单两个文档
小号计算资源 假设一个推荐系统向用户A推荐了10次，用户A点击了3次 CTR=3/10=0.3 CTR越高说明用对商品越感兴趣 如果还想知道用户不但点击了商品，是否还听完了歌曲，看完了文章...远远大于行号，矩阵过大，计算占用过大 增加movieRow行号，以便计算 把处理好的数据保存到文件中 、 合并后的信息 用户编号，电影编号，...处理是0的部分 两个矩阵初始化，对两个矩阵相乘，transpose_b=True对第二个矩阵转置。.../concrete/compressive （2）加载数据集 加载数据集 查看数据集 原始数据集名称太长 特征名字很长 重新命名特征名...将目标变量和数据相分离 （3）选择模型 使用交叉验证来评估模型的性能： 评估线性回归在原始数据集上的性能： 得到列表 对列表求平均值，这个就是最终得分
那有些情况，我想保留原来的索引，并且我还想验证合并后的结果是否有重复的索引，该怎么办呢？...举个例子，某些情况下我们并不想合并两个dataframe的索引，而是想为两个数据集贴上标签。比如我们分别为df1和df2添加标签Year 1和Year 2。 这种情况，我们只需指定keys参数即可。...['Year 1'] 另外，参数names可用于为所得的层次索引添加名称。...例如，将名称Class添加到刚创建的的标签上。...虽然，它会自动将两个df的列对齐合并。但默认情况下，生成的DataFrame与第一个DataFrame具有相同的列排序。例如，在以下示例中，其顺序与df1相同。
void free_ex(void *ptr, void *mem_pool) 此函数用来释放内存块，所谓的释放内存块就是将使用完的内存块放回MATRIX中，并且改变BITMAP的值，在放回前需要检查物理相邻块是否可以合并...size_t add_new_area(void *area, size_t area_size, void *mem_pool) 此函数用于将新建内存区加入内存池，并判断此内存区是否可与之前存在的内存区进行合并...Add_new_area() 增加新的区，如果新区与原有内存池物理相邻，则合并两个相邻的内存区，否则通过区头相链，如下图所示，右侧为每个新加入的区。...void *tlsf_free(void *ptr) 内存释放函数ptr为释放内存的首地址，主要工作在free_ex()中实现，判断释放内存块前后相邻块是否为空闲，如果空闲将两个内存块合并为一个大的内存块...然后我们将该算法的结构体定义到了os.h文件memory部分中，并将所有数据类型统一为uC/os中的数据格式，CPU_INT08U,CPU_INT32U等。
创新点 涵盖了同名和异名问题 目的：构建对特定域（或数字图书馆）不敏感的通用框架，避免数据缺失和环境错误的影响 只依赖 title 和 co-author 1....3.3.2. same author detector 两个相似名称的顶点直接或间接的连接到图中的公共顶点，则认为两者为同一个人 3.3.3. heteronymous name merger 一旦确定具有相似名称的作者是同一个人...，将相应顶点与图模型中最相似的顶点合并 相似度量： GFAD 将文章中的词汇构成一个特征向量，将其作为关键词，使用余弦相似度，测量异常值和其相似顶点间的相似度 ?...将其中名字相似的顶点标为孤立点，并且选择出有最高相似度的顶点 3. 将孤立点从 GM 中移除，与有最高相似度的节点合并 4. Experiment 分别对比有或没有异常点移除的步骤的效果 ?...孤立点去除将离群点合并成最相似的群，当将单个记录群误解为离群点时，GFAD 性能降低 如何合理的去除离群点？ 对比使用了哪些属性，信息缺失是否严重 如何定义相似性阈值 ? ?
只是将多个硬盘空间合并成一个大的逻辑硬盘，没有错误备援机制。数据的存放机制是由第一颗硬盘开始依序往后存放，即操作系统看到的是一个大硬盘（由许多小硬盘组成的）。...RAID 0相当。...，所以这种规格比较适于读取大量数据时使用。...RAID 5具有和RAID 0相近似的数据读取速度，只是因为多了一个奇偶校验信息，写入数据的速度相当的慢，若使用“回写高速缓存”可以让性能改善不少。...两个独立的奇偶系统使用不同的算法，数据的可靠性非常高，即使两块磁盘同时失效也不会影响数据的使用。
对GPT-4的名称和分析进行新颖性和准确性评分（右侧绿色勾选标记）。 来自三种不同数据类型的基因集（左侧数据库图标）。 Para_02 我们寻求评估这个LLM管道，使用来自两个主要来源的参考基因集。...语义相似性是一种定量评分（范围0-1），它测量两个词或短语在含义上的接近程度，无论这些短语是否涉及不同的词汇或表达方式（方法部分）。 例如，单词‘袜子’在意义上更接近于‘鞋子’而不是‘飞机’。...该图显示了这两个名称之间的语义相似性（垂直深绿色线，0.54）与GPT-4名称与GO生物过程数据库（GO-BP，灰色）中的每个名称之间的语义相似性得分分布之间的关系。...红色点表示与显著的g:Profiler名称高度相似的GPT-4名称（语义相似性≥0.5）；否则使用藏青色。 虚线黑色对角线表示GPT-4和g:Profiler名称具有相同的特异性。...首先用粗体显示GPT-4名称（顶部），而剩余行突出显示两个显著的g:Profiler结果：富集程度最佳的GO术语（中间）以及最概念上与GPT-4名称相似的术语（底部）。
与2048游戏风格相似的是，它的代码实现起来也是非常简洁，代码只有区区不到200行，并且是纯Python，不用任何第三方包的情况下。...数值相等的两个方格可以合并为1个方格，且值乘以2，如下图左下角，两个2方格可合并为一个4方格 合并后，最左下角就是4方格： 但是为什么它的上方又多了2方格呢？注意，这是第三个规则： 随机2方格。...发生合并操作时，会从灰色的单元格中随机选择一个，并创建出2方格 漂流。再有1个好玩的操作，我称它为漂流，紧邻上图，我如果按下右箭头，两个左下角的4方格根据规则2首先合并为8方格。...2 项目环境 本项目不使用任何第三方包，全都是Python自带的模块，且只用到2个模块，可见2048游戏的魅力，实现的代码都毫不费力。...基于此，合并邻近的两个非零相等单元格，实现逻辑很简单： def merge_grid(self): """ 向左移动，合并邻近的两个非零相等单元格
在本文中，作者研究了在计算机视觉任务上训练的多个LoRA Adapter 是否可以合并在一起并在推理阶段使用，而不损失性能。 通过实现这一点，只需要将不同的LoRA合并在一起，就可以创建多任务模型。...这些数据集的选择是为了确保数据与基础模型预训练时使用的数据不同。作者选择了四个与面部相关的数据集，期望 Adapter 学习相似的特征，以及两个不相似的数据集。...尽管作者没有报告结果，但作者还进行了线性合并实验，并观察到类似的结果。 作者使用ViT模型作为基础。模型的池化输出提供一个768维的特征向量。...Going beyond two adapters 为了查看是否可以合并超过两个 Adapter ，作者尝试将三个模型进行合并。...IV Discussion 在本研究中，作者的目标是探讨是否可以使用LoRA适配器合并技术在计算机视觉任务中创建一个多任务模型。
如果想要使用计算机来处理这些数据，需要使用 embedding 技术将这些数据转化为向量。随后，Milvus 会存储这些向量，并为其建立索引。...Milvus 能够根据两个向量之间的距离来分析他们的相关性。如果两个向量十分相似，这说明向量所代表的源数据也十分相似。 Milvus 向量数据库专为向量查询与检索设计，能够为万亿级向量数据建立索引。...这样就可以采用最近邻算法（ANN）计算非结构化数据之间的相似度。 向量相似度检索 相似度检索是指将目标对象与数据库中数据进行比对，并召回最相似的结果。同理，向量相似度检索返回的是最相似的向量数据。...如果两条向量十分相似，这就意味着他们所代表的源数据也十分相似。 Collection 包含一组 entity，可以等价于关系型数据库系统（RDBMS）中的表。 Entity 包含一组 field。...Milvus 的使用场景如下所示： 图片检索系统：以图搜图，从海量数据库中即时返回与上传图片最相似的图片。
本文介绍批量下载大量多时相的遥感影像文件后，基于Python语言与每一景遥感影像文件的文件名，对这些已下载的影像文件加以缺失情况的核对，并自动统计、列出未下载影像所对应的时相的方法。 ...与栅格文件的文件名称，对类似的需求加以实现。 ...其中，不难发现我们这里的遥感影像数据是从每一年的001天开始，每隔8天生成一景影像，每一景影像的名称后3位数字就是001、009、017这样表示天数的格式；此外，前4位数字表示年份，我们这里有从2020...现在，我们希望对于上述文件加以核对，看看在这3年中，是否有未下载成功的遥感影像文件；如果有的话，还希望输出下载失败的文件个数和对应的文件名称（也就是对应文件的成像时间）。 ...接下来，使用os.path.exists()函数检查文件路径是否存在——如果文件不存在，则将日期添加到遗漏日期列表missing_dates中。
数据框架的组合和合并可以通过多种方式进行，本节只介绍使用concat、join和merge的最常见情况。虽然它们有重叠，但每个功能使特定任务非常简单。...连接（concatenating） 要简单地将多个数据框架粘合在一起，最好使用concat函数。从函数的名称可以看出，其处理过程具有技术名称串联（concatenation）。...联接（joining）和合并（merging） 当联接（join）两个数据框架时，可以将每个数据框架的列组合成一个新的数据框架，同时依靠集理论来决定行的情况。...图5-3.联接类型 使用join，pandas使用两个数据框架的索引来对齐行。内联接（innerjoin）返回的数据框架只包含索引重叠的行。...最后，外联接（outerjoin）是完全外联接（fullouter join）的缩写，它从两个数据框架中获取索引的并集，并尽可能匹配值。表5-5相当于图5-3的文本形式。
很多情况下由于内存限制等原因无法将多个样本混合在一起拼接，这样每个样品单独拼接、预测获得的基因集在合并分析时可能会有很多冗余。...CD-HIT速度快主要是两个方面的原因：一个是使用了word过滤方法，即如果两条序列之间的相似性在80%（假设序列长度为100），那么它们至少有60个相同的长度为2的word，至少有40个相同的长度为3...，类似的，长度为5的word只能够得到相似性在80%以上的序列。...： cd-hit：(cd-hit-est)将相似的蛋白聚类成聚类簇。...cd-hit-2d：(cd-hit-est-2d)比较两个数据库，并识别数据库2中与数据库1相似的序列。
在本例的情况下，我们需要存储4份table，并将64位的simhash code等分成4份；对于每一个输入的code，我们通过精确匹配的方式，查找前16位相同的记录作为候选记录，如图所示： ? ...这就是Google每天所做的，用来识别获取的网页是否与它庞大的、数以十亿计的网页库是否重复。另外，simhash还可以用于信息聚类、文件压缩等。 ?...看如下图，在距离为3时是一个比较折中的点，在距离为10时效果已经很差了，不过我们测试短文本很多看起来相似的距离确实为10。...如果使用距离为3，短文本大量重复信息不会被过滤，如果使用距离为10，长文本的错误率也非常高，如何解决？——采用分段函数! ?...参考资料 中文文档simhash值计算 网页文本的排重算法介绍 海量数据相似度计算之simhash和海明距离 短文本合并重复（去重）的简单有效做法 海明距离查询方案 原文链接：https://www.cnblogs.com
小试牛刀 Facebook使用Stack Overflow上Android开发的问题评估NCS的性能，看看模型是否能够从GitHub中找到正确的答案。...在Stack Overflow评估数据集中的287个问题中，NCS的前10个查询结果能够正确回答175个问题，占整个数据集的60％以上。与传统的信息检索技术BM25相比，有了非常大的提升。 ?...NCS NCS模型通过使用嵌入来获取程序语义，在向量空间中语义相似的实体具有彼此接近的期望属性。在下面的例子里，有两个不同的代码，它们都与关闭或隐藏Android键盘有关。...由于它们具有相似的语义含义，即使它们代码不完全相同，再向量空间中的距离也很近。 ? Facebook使用这个概念来构建NCS模型。在高级别中，模型生成的每个代码片段以方法级粒度嵌入到向量空间中。...fastText使用两层密集神经网络计算向量表示，该网络可以在大型语料库上无人监督地进行训练。 而UNIF是NCS的扩展，当有监督数据可用于训练时，可以用来提高性能。
WebDriver 和 Selenium 原本是实现web自动化方面的两个独立项目。...从Selenium 2 将两者合并，两者关系可以用Selenium 1.0 + WebDriver = Selenium 2.0表示。...与1.0相比，webdriver的API被设计的更加简洁、简单，驱动浏览器更加高效，同时解决了1.0中比较难处理的一些应用场景，如文件上传、下载，弹出框处理等。...安装对应浏览器驱动（chrome driver）（下载对应驱动放到python安装目录即可） 前面也讲了，selenium是支持多浏览器的，后续主要以chrome浏览器为例展开介绍，其他浏览器安装是类似的...注意： 使用browser.close()关闭浏览器可能遇到报错，该问题已经在selenium github提交issue（#3330），使用文中browser.quit()暂时绕过就可以了。
字面距离 提到如何比较两个字符串，我们从最初编程开始就知道：字符串有字符构成，只要比较比较两个字符串中每一个字符是否相等便知道两个字符串是否相等，或者更简单一点将每一个字符串通过哈希函数映射为一个哈希值...但是这种方法有一个很明显的缺点，就是过于“硬”，对于相似性的度量其只有两种，0不相似，1相似，哪怕两个字符串只有一个字符不相等也是不相似，这在NLP的很多情况是无法使用的，所以下文我们就“软”的相似性的度量进行整理...据说是用来判定健康记录上两个名字是否相同，也有说是是用于人口普查。...合并，把上面各个单词算出来的序列值累加，变成只有一个序列串。...那这样我们可以推断两个相似的文本，至少有16位的simhash是一样的。具体选择16位、8位、4位，大家根据自己的数据测试选择，虽然比较的位数越小越精准，但是空间会变大。
（0）还是按列向右拼接（1）,默认0 ingore_index:axis所在方向上标签在合并后是否重置，默认False keys:是否对拼接的几个素材数据框进行二级标号（即在每部分子数据框拼接开始处创建外层标签...，储存对两个数据框中重复非联结键列进行重命名的后缀，默认为('_x','_y') indicator：是否生成一列新值_merge，来为合并后的每行标记其中的数据来源，有left_only,right_only...join()的合并对象 on：指定的合并依据的联结键列 how：选择合并的方式，'left'表示左侧数据框行数不可改变，只能由右边适应左边；'right'与之相反；'inner'表示取两个数据框联结键列的交集作为合并后新数据框的行...；'outer'表示以两个数据框联结键列的并作为新数据框的行数依据，缺失则填充缺省值 lsuffix：对左侧数据框重复列重命名的后缀名 rsuffix：对右侧数据框重复列重命名的后缀名 sort：表示是否以联结键所在列为排序依据对合并后的数据框进行排序...7.数据框的条件筛选 在日常数据分析的工作中，经常会遇到要抽取具有某些限定条件的样本来进行分析，在SQL中我们可以使用Select语句来选择，而在pandas中，也有几种相类似的方法： 方法1： A =
①基本语法：定义集合使用花括号“{}”，且使用逗号隔开各个数据，数据可以是不同的数据类型。...定义字面量：{元素1，元素2，元素3，元素4，...}定义变量：变量名称 = {元素1，元素2，元素3，元素4，…}定义空元组：变量名称 =set()②特点：可容纳多个数据可容纳不同类型的数据（混装）可修改...：对比集合1和集合2，在集合1内删除和集合2相同的元素，集合1被修改，集合2不变。...语法：集合1.union(集合2)# 两个集合合并set1={1,2,3}set2={4,2,7}set3=set1.union(set2)print(f"两个集合合并后结果为{set3}")print...(f"两个集合合并后，set1内容为{set1}")print(f"两个集合合并后，set2内容为{set2}")输出结果：两个集合合并后结果为{1, 2, 3, 4, 7}两个集合合并后，set1内容为
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