来自不同控制器的Ransack搜索模型属性 - 腾讯云开发者社区

使用 AutoMapper 可以很方便地在不同的模型之间进行转换而减少编写太多的转换代码。不过，如果各个模型之间存在一些差异的话（比如多出或缺少一些属性），简单的配置便不太行。...关于 AutoMapper 的系列文章：使用 AutoMapper 自动在多个数据模型间进行转换使用 AutoMapper 自动映射模型时，处理不同模型属性缺失的问题属性增加或减少前面我们所有的例子都是在处理要映射的类型其属性都一一对应的情况...然而，如果所有的属性都是一样的，那我们为什么还要定义多个属性类型呢（Attribute 不一样除外）。正常的开发情况下这些实体类型都会是大部分相同，但也有些许差异的情况。...现在，我们稍微改动一下我们的数据模型，给其中一个增加一个新属性 Description： public class Walterlv1Dao { public string?...因为前者比后者多出了一些属性。

6581 0

谷歌大脑新技术——多尺度特征金字塔结构用于目标检测

组合来自不同比例的特征的可能连接的数量随图层的数量呈指数增长。最近，Neural Architecture Search算法展示了在巨大搜索空间中高效地发现用于图像分类的最佳性能架构。...在基本的Faster R-CNN系统中使用FPN，在COCO检测基准上没有任何花里胡哨的技巧实现了最先进的单模型结果，超过所有现有的单模型条目，包括来自COCO2016挑战赛获胜者。...该属性支持任何时间的检测，可以通过早期退出生成检测结果。任何时刻检测模型的性能都接近基线模型，说明NAS-FPN可以用于任何时间的检测。...实验结果下图（左）显示了不同迭代训练的抽样架构的AP，可以看到随时间的推移，控制器生成了更好的体系结构；下图5（右）显示了抽样体系结构的总数以及RNN控制器生成的唯一体系结构的总数。...当控制器收敛时，我们发现了更好的特征。控制器不是随机地从候选池中选择两个输入层，而是学习在新生成的层上构建连接，以重用以前计算过的特征表示。

1.5K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

达观数据对AngularJS技术的思考与实践

Model负责管理应用程序的数据。它响应来自视图的请求，同时也响应指令从控制器进行自我更新。Veiw即视图，它以一种特定的格式或者说样式来显示数据。...Controller负责响应于用户输入并执行交互数据模型对象。控制器接收到输入，它验证输入，然后执行修改数据模型的状态的业务操作。...搜索的时候，优先找自己的scope，如果没有找到就沿着作用域链向上搜索，直至到达根作用域rootScope。...后台路由，通过不同的URL会路由到不同的控制器上 (controller)，再渲染(render)到页面(HTML)。...2）控制器的继承：子控制器的作用域将会原型继承父控制器的作用域。因此当你需要重用来自父控制器中的功能时，你所要做的就是在父作用域中添加相应的方法。

5.4K15 0

神经架构搜索（NAS）越来越高效，但远远不够！

如此说来，为什么不直接聘专家来设计架构而投入如此多资源来自动搜索一个架构呢？ ENAS 的诞生，便是用来解决这个问题的。...，在最低限度上，我们可以预期控制器的循环属性能够基于过去的决策来做出未来倾向的决策，然而这在 ENAS 中，是不会发生的。...请注意，在（a）中，即使采样架构不同，所有行也都是相同的，这表明控制器在隐藏状态下，不会对架构选择进行编码。 ? 控制器隐藏状态可视化图是否有可能强制让控制器记忆过去的决策呢？...上图（b）中显示了这种正则化的影响，很明显地是，控制器的隐藏状态现在至少在采样架构之间是不同的。...仅考虑这些架构在验证集上的性能，会遗漏许多我们可能希望模型能够具有的有用属性。例如，我们可能偏向使用架构搜索来生成对于对抗性扰动更鲁棒的架构，或者更适合修剪的架构。

5022 0

多图演示高效的神经架构搜索

与其他NAS算法一样, ENAS中有3个核心概念: 搜索空间 — —所有不同的可能产生的架构或可能被生成的子模型；搜索策略 — —构建这些架构或子模型的方法；效果评估 — —度量子模型性能的方法。...然后这个选定的子模型将被用于训练直至收敛 (95%左右的训练精度)，会使用SGD去最小化期望损失函数，(对于图像分类任务而言) 梯度来自预测的分类和实际数据。...1.1 宏搜索宏搜索算法中，对于子模型中每一层，控制器需要作出2个决定: 执行上一层的操作 (参见说明操作列表) 为上一层连上跳跃连接下面例子中会看到，控制器如何生成子模型的4个层，色红、绿色、蓝色...微搜索中控制器将采样4个决定(或者说2组决定)，这不同于宏搜索，每层采样2个决定: 2个需要连接的节点这2节点上各自需要执行的2个操作控制器需要执行4步，以生成这些决定，见下图: ?...本例中N=3 之前已经完成了卷积单元#3的构建，接下来需要构建消减单元。之前提到过，消减单元设计与卷积单元#3相似，唯一不同是采样使用的步长为2。结束从微搜索策略中生成子模型就是这样的。

8754 0

自动数据增强论文及算法解读（附代码）

但是当前的数据增强实现是手工设计的。在本论文中，我们提出了AutoAugment来自动搜索改进数据增强策略。...其次，如果直接应用代价很高，迁移增强政策可能是一个不错的选择。我们展示了在一个任务上找到的策略可以在不同的模型和数据集中很好地泛化。例如，ImageNet上的策略可以显著改善各种FGVC数据集。...图1 我们使用搜索方法（例如强化学习）来搜索更好的数据扩充策略的框架。控制器RNN从搜索空间预测扩充策略。训练一个具有固定结构的子网络，使其收敛到精度R。...我们强调了应用子策略的随机性，通过展示一幅图像如何在不同的小批量中进行不同的转换，即使使用相同的子策略也有可能采用不同的操作。如文中所述，在SVHN上，几何变换更多地是通过自动增强来选择的。...下图中，我们展示了不同子模型神经网络架构下的测试集精度，并找到了权重衰减和学习率超参数，这些超参数为基线增强的常规训练提供了最佳验证集精度。

9692 0

智能体的「一方有难八方支援」，一种分布式AI计算新范式诞生了

在今天介绍的这篇论文中，来自 Salesforce Research 的研究者认为，随着任务复杂度的增加，特别是在开放域环境中，协调多个 agent 来完成一项任务会更好。...例如在网络导航环境中，可以建立点击 LAA 和搜索 LAA。这样，前者只生成下一个点击按钮，而后者只输出搜索查询，从而将复杂的任务划分为可行的任务。...控制器的设计目的是从 agent 池中有选择地调用 LAA。控制器有一个 agent 选择层，用于选择最相关的 LAA 进行调用。然后，控制器为选定的 LAA 构建信息并建立通信。...在 WebShop 环境中，奖励被定义为购买商品与 ground-truth 商品之间的属性重叠率。...Agent 提示是根据不同 LLM 模型的最大上下文长度构建的。关于 BOLAA，研究者设计了一个搜索 LAA 和一个点击 LAA，分别生成搜索查询和点击元素。

2362 0

DiffusionGPT：大规模语言模型驱动的文本到图像生成系统

方法 DiffusionGPT的组成包括大型语言模型和来自开源社区的各种领域专家生成模型（例如 Hugging Face、Civitai）。...LLM承担核心控制器的角色，维护系统的整个工作流程，包括四个步骤：提示解析、构建和搜索模型的思想树、人工反馈的模型选择和生成的执行。...每当添加新模型时，代理都会根据其属性将它们无缝地放置在模型树中的适当位置。使用 TOT 搜索模型树模型树中的搜索过程基于模型搜索代理的思想树 (TOT)，旨在识别与给定提示密切相关的候选模型集。...对于实验中使用的生成模型，选择了来自 Civitai 和 Hugging Face 社区的各种模型，选择过程涉及在这些平台上提供的不同类型或风格中选择最受欢迎的模型。...将见解应用到更广泛的任务中，包括可控生成、样式迁移、属性编辑等。总结本文提出了 Diffusion-GPT，这是一种一站式框架，可以无缝集成卓越的生成模型并有效解析不同的提示。

6671 0

Mac开发之 Cocoa 绑定入门

). 2.为什么使用绑定在日常开发中,我们为了项目代码更易于维护,会将程序代码划分为独立模块或封装类,其中最基础的就是使用模型(M)-视图(V)-控制器(C)进行协调工作.然而,在某些情况下,编写相互分离的模型...-视图-控制器完全没有必要,特别是当控制器仅仅是在模型与视图之间传递信息时(比如一个UILabel需要显示文本来自数据模型的内容),为了解决这种情况,苹果公司在OSX中引入了Cocoa绑定....3.绑定简单使用方式 3.1 视图(View)绑定到模型(Model) 将视图绑定到模型对象,就是告诉视图需要显示的内容来自哪里(通常是数据模型对象的某个属性),以及什么时候更新显示内容.当数据模型的某一属性的值发生改变时...可以将视图的许多不同属性绑定到某一(或多个)模型的属性上.能够绑定的具体视图属性会因视图不同而不同....,简化了开发步骤,同时也减少了Bug的可能. 3.2 绑定到控制器在刚刚的例子中,我们将视图直接绑定在模型对象的属性上,跳过了控制器,这种情况对应简单的使用没有问题,但绑定还有更多的使用方式,也许你在签名的例子中已经注意到了

1.9K2 0

Hudson River Trading：如何正确看待Machine Learning学术论文

例如，如果线性模型和随机森林模型一样好，我们更喜欢线性模型。将这一原则与学术机器学习研究中的动机进行对比是很有趣的。 ...本文涉及控制问题，如教学机器人行走，并侧重在寻找一种“model-free”的控制器——机器人的力学不需要显式地建模，而且控制器必须学会，只基于一个“奖励”，就能够从观察并做出相应有奖励的反应。...在这种情况下，随机搜索意味着在当前控制器上做出许多细微的变化，记录每个变化的表现，然后更新控制器，使其更像表现更好的变化，而不像表现更差的变化。...这张来自Schmidt等人的“Descending through a Crowded Valley”的图显示，每年有许多优化器（不同的颜色）在论文中被提及。...首先，2014年首次发布的Adam优化器（Kingma和Ba）仍然是深度学习问题的最佳首选优化器——它实现了我们所期望的“一般性”属性。

7922 1

ASP.NET Core MVC 概述

详细了解某些不同种类的模型类型。视图责任视图 (V) 负责通过用户界面展示内容。它们使用 Razor 视图引擎在 HTML 标记中嵌入 .NET 代码。...; 借助属性路由，可以通过用定义应用程序路由的属性修饰控制器和操作来指定路由信息。这意味着路由定义位于与之相关联的控制器和操作旁。...筛选器允许操作方法运行自定义预处理和后处理逻辑，并且可以配置为在给定请求的执行管道内的特定点上运行。筛选器可以作为属性应用于控制器或操作（也可以全局运行）。...区域是应用程序内的一个 MVC 结构。在 MVC 项目中，模型、控制器和视图等逻辑组件保存在不同的文件夹中，MVC 使用命名约定来创建这些组件之间的关系。...对于大型应用，将应用分区为独立的高级功能区域可能更有利。例如，具有多个业务单位（如结账、计费、搜索等）的电子商务应用。每个单位都有自己的逻辑组件视图、控制器和模型。

6.4K2 0

雷军强推：小米造最强超分辨率算法，现已开源

直观而言，图像超分辨率是一种提炼并扩展图像信息的方法，模型需要根据图像的整体语义信息重构出欠缺的细节。因此与一般的图像锐化或清晰度调整不同，图像超分辨率任务有着更高的要求。...但该研究的特点在于，它会使用混合型控制器和基于 cell 的弹性搜索空间（可支持宏观和微观搜索）。...微观搜索用于在每个 cell 的搜索空间的中选择有潜力的单元，可看作是特征提取器。而宏观搜索旨在搜索不同 cell 的跳接，其作用是结合选定层级的特征。...一个完整的模型包括预定义的特征提取器（具备 32 个 3 × 3 卷积核的 2D 卷积）、来自微观搜索空间的 n 个单元块和来自宏观搜索空间的跳接、上采样和重建。 ?...此外，基于结合了进化计算和强化学习的混合控制器，我们提出了支持微观搜索和宏观搜索的弹性搜索策略。定量实验表明：在 FLOPS 相当的情况下，我们的生成模型优于大部分 SOTA 方法。

1.7K3 0

玩转 PhpStorm 系列（七）：小技巧篇

分割窗口在 MVC 模式的 Web 项目开发中，一个请求要历经路由 -> 控制器 -> 模型类 -> 视图才能完成最终渲染并将响应发送给用户，有时候为了调试问题，我们可能需要在控制器、模型类、视图模板之间反复切换...搜索作用域我们在代码导航篇中已经详细介绍过如何导航到指定文件、类、方法和属性，但是这种导航是确定导航，即导航到一个具体位置，这个位置可以是文件、类、方法或属性。...有的时候，我们还有这种需求：在指定目录下搜索某个变量、代码片段所有出现的位置，以便进行批量替换或者修改，这种搜索是不确定的，可能出现在多个文件的多个位置。...此外，还可以通过新增作用域来自定义搜索作用域（点击作用域下拉框右侧的 … 按钮，在弹出窗口点击左上角 + 按钮）： ? 将自定义作用域命名为「File ｜ Custom」： ?...指定搜索作用域为自定义的「File ｜ Custom」，就只能在 blog 目录下进行搜索，并且排除了 vendor 库文件： ? （全文完）

1.4K1 0

从800个GPU训练几十天到单个GPU几小时，看神经架构搜索如何进化

简单地说，这个过程类似于人类手工寻找最佳架构的过程。基于最优操作和超参数的预定义搜索空间，控制器将测试不同的神经网络配置。在这种情况下，测试配置意味着组装、训练和评估神经网络，以观察其性能。...经过多次迭代后，控制器将了解哪些配置能够构成搜索空间内的最佳神经网络。不幸的是，在搜索空间中找出最优架构所需的迭代次数非常大，因此该过程十分缓慢。...如此高的计算成本使得搜索算法对大多数人来说都是不切实际的。那么，如何改进这一想法使其更容易使用呢？在 NAS 训练过程中，大部分耗时来自于训练和评估控制器建议的网络。...使用这个搜索空间，我们可以把控制器建议的架构看作是来自更大网络的子网络，其中较大的网络和子网络共享相同的隐藏状态（节点）。...在基于强化学习的 NAS 过程中，需要训练多个模型以便从中找到最佳模型。那么有没有办法避免训练所有的模型，而只训练一个模型呢？可微性在搜索空间的 DAG 形式中，训练的网络是较大网络的子网络。

6181 0

2021年电商基础面试总结「建议收藏」

，比如说关闭超时未付款的订单； 5) 搜索功能：主要是提供商品的搜索，可以采用 Sphinx 全文搜索，当然也有其他的搜索方式； 6) 会员系统：主要是维护用户的信息，已购买订单、优惠券、系统消息、修改密码...属性管理包含功能：添加属性、显示属性列表、根据商品类型搜索属性、修改属性、删除属性描述举例：前提条件：建立一个属性表将各字段全部预先设置好，才可以进行一下操作 1、添加属性：在后台模块新建一个 AttributeController...然后新建一个 attribute 表对应的模型文件，进行数据验证（验证规则可以查手册），在方法中完成属性添加的代码。...在属性控制器中写入 lst 方法，并且完成对应静态页，把取出的数据遍历到对应的静态页 2、根据商品类型搜索属性：（给 select 添加 change 事件，完成提交表单，表单提交到当前页面。）...，分别显示出来 5、完成商品属性的添加：前提将商品属性表设计好，然后根据实际的静态页面进行表单的修改，修改指定表单的域名（即标签中的 name），修改完成后在 Goods 模型里定义一个钩子_after_insert

2.8K3 0

专栏 | 深度好奇提出文档解析框架：面向对象的神经规划

这既可以来自第三方的程序，也可以来自 OONP 自己的写入。...对象记忆存储针对对象的具体表示，对象的内部属性可以有不同的形式，比如字段或者类别，同时也对应着不同的形成方式：字段一般是从原文复制粘贴过来，类别则是通过分类模块得到的。...与神经图灵机中控制器不同，控制器的子模块策略网络（Policy-net）产生离散操作（action）序列，一部分操作序列将会更新本体结构和相关的对象记忆。...各种符号处理器用来处理来自对象记忆、行间记忆、动作历史中符号信息，用于规则约束、推理等，而这些符号处理器的部分结果将会重新作为神经网络控制器的输入。 ? 图 3....公安报案数据中使用的 action 图 7 比较了 OONP 的不同实现：论文衡量模型性能用了四个指标，Assign Acc 表示预测对象「新增和指派」的正确率，Type Acc 表示预测对象属性的正确率

67910 0

struts2和struts1认识

核心控制器FilterDispatcher是Struts 2框架的基础。包括了框架内部的控制流程和处理机制。业务控制器Action和业务逻辑组件是须要用户来自己实现的。...当业务控制器处理完用户请求后，依据处理结果不同。execute方法返回不同字符串 ——每一个字符串相应一个视图名。...业务逻辑控制器不会对用户请求进行不论什么实际处理。用户请求终于由模型组件负责处理。业务控制器仅仅是中间负责调度的调度器。这也是称Action为控制器的原因。当控制器须要获得业务逻辑组件实例时。...控制器的每一个入口点都由名为struts-config.xml的配置文件设置。该文件把来自视图的请求映射为特定的JAVA类以进行对应的处理。控制器还指定下一个视图的位置。...8 Struts1的处理流程：控制器进行初始化工作，读取配置文件，为不同的Struts模块初始化相应的ModuleConfig对象。

5952 0

90后华人教授夫妇斩获IEEE最佳论文和ACM Demo冠军！团队1年连发4篇Nature子刊

一项是代表理论的TCAD最佳论文奖，另一项是代表应用研究的University Demo冠军，击败了来自MIT, University of Virginia等10所高校。可以说是文体两开花了。...文中提出的HW/SW 协同搜索的框架包含一个基于RNN的控制器和两个层次的搜索，其中子网络中的每个RNN的单元在面对不同的优化目标时都会被重组（reorganized）。...在第一层的快速搜索中主要包含四步： 1、以概率p预测一个模型架构 2、在满足吞吐量限制条件的情况下，搜索设计空间来生成一个pipelined FPGA系统 3、根据流水线的结构，重组控制器中的RNN单元...所以为了有效地搜索设计空间，研究人员选择了局部策略，最大化不同流水线阶段的硬件利用率，并且根据确定的pipeline结构重组控制器中的RNN单元。...通过这种迭代方式，准确率将会不断提升，并且找到一个最佳的硬件设计。和以往的研究不同的是，文中提出的RNN控制器集成了多个RNN单元，能够同时对两个层进行优化，在效率和准确率之间更好地权衡和优化。

7003 0

SDN的横向扩展对OpenStack Neutron的影响

每项服务属于一个单独的项目，这些项目由社区驱动，或者来自很多供应商和公司的贡献。...核心API的操作网络(CRUD) 子网(CRUD) 端口(CRUD) 扩展和属性API的操作配额(RUD) 网络提供商可扩展属性(CRUD) 多个网络提供商可扩展(CR) 绑定扩展属性的端口...典型地，这些对下层网络（和网络元素）的更新来自运行于SDN控制器上的网络应用，SDN控制器通过北向API调用。...图三：OpenStack和SDN控制器在SDN控制器和OpenStack之间仍然存在不同的集成选项，例如，a)SDN控制器作为唯一的控制实体管理网络，能完全消除计算节点上Neutron服务器与代理之间的...引人深思的是：SDN控制器部署选项与OpenStack的集成 SDN控制器部署可以采取不同的形式，如下面三个表格的总结，部署不同排列组合的下列选项是有可能的，例如，我们可以让非虚拟化的、集成的、单一

9766 0

AI技术讲座精选：神经结构搜索和强化学习

实验表明，神经结构搜索可以从头开始重新设计出好用的模型，其他方法无法实现。在使用 CIFAR-10 的图像识别中，神经结构搜索可以找到一个新的ConvNet 模型，该模型优于大多数人类发明的模型结构。...3.1 用控制器循环神经网络描述模型在神经结构搜索中，我们用一个控制器生成了神经网络的结构性超参数。为使其更加灵活可用，此处我们将控制器视为一个循环神经网络。...我们运用了参数服务器方案，其中有一个参数服务器S，它可以存储K控制器副本的共享参数。每个控制器副本对并行训练的不同子结构采样。...上述方法的灵感来自 LTSM 单元的构造（Hochreiter &Schmidhuber，1997），我们还需要用单元变量 ct-1 和 ct 来表示记忆状态。...图6：随机结构搜索在随机搜索中随着时间推移的改进。每400个模型运行时，就绘制控制器发现的前k个模型均值与随机搜索的差值。 5. 结论在本文中介绍了神经结构搜索，运用循环神经网络组成神经网络结构。

83311 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

使用 AutoMapper 自动映射模型时，处理不同模型属性缺失的问题

谷歌大脑新技术——多尺度特征金字塔结构用于目标检测

达观数据对AngularJS技术的思考与实践

神经架构搜索（NAS）越来越高效，但远远不够！

多图演示高效的神经架构搜索

自动数据增强论文及算法解读（附代码）

智能体的「一方有难八方支援」，一种分布式AI计算新范式诞生了

DiffusionGPT：大规模语言模型驱动的文本到图像生成系统

Mac开发之 Cocoa 绑定入门

Hudson River Trading：如何正确看待Machine Learning学术论文

ASP.NET Core MVC 概述

雷军强推：小米造最强超分辨率算法，现已开源

玩转 PhpStorm 系列（七）：小技巧篇

从800个GPU训练几十天到单个GPU几小时，看神经架构搜索如何进化

2021年电商基础面试总结「建议收藏」

专栏 | 深度好奇提出文档解析框架：面向对象的神经规划

struts2和struts1认识

90后华人教授夫妇斩获IEEE最佳论文和ACM Demo冠军！团队1年连发4篇Nature子刊

SDN的横向扩展对OpenStack Neutron的影响

AI技术讲座精选：神经结构搜索和强化学习

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐