除语法之外，Scala还采用了Java的其他元素，诸如它的基本类型，类库和它的执行模式。 Scala也欠了其他语言的很多情。它的统一对象模型是由Smalltalk发起的，之后又被Ruby发扬光大。...他的通用嵌套的思想（几乎所有的Scala里的构造都能被嵌套进其他构造）也出现在Algol，Simula，和最近的Beta与gbeta中。它的方法调用和字段选择的统一访问原则来自于Eiffel。...它函数式编程的处理方式在骨子里与以SML，OCaml和F#为代表的ML家族语言很接近。许多Scala标准库里面的高阶函数同样也出现在ML或Haskell中。...还有一些接受了对象系统的以函数式为主的语言；OCaml，F#和PLT-Scheme是其中的例子。 Scala同样也对编程语言领域贡献了一些革新。...举例来说，它的抽象类型提供了对泛型类型来说更面向对象的替代，它的特质允许灵活的控件组合，还有他的拆分器提供了独立于表达的方式去做模式匹配。这些革新已在近年编程语言会议中阐述在论文里了。
对抗匹配先验分布：编码器输出的高级特征要更接近高斯分布，判别器要将编码器生成的数据分布与高斯分布区分开来。...在实现时，DIM模型使用了3个判别器，分别从局部互信息最大化、全局互信息最大化和先验分布匹配最小化3个角度对编码器的输出结果进行约束。...2. 2 DIM模型的结构 DIM模型由4个子模型构成：一个编码器，3个判别器。其中编码器的作用主要是对图片进行特征提取。3个判别器分别从局部、全局、先验匹配3个角度对编码器的输出结果进行约束。...即，将判别器处理特征图和特征数据的结果当作联合分布，将乱序后的特征图和特征数据输入判别器，得到边缘分布。...这样，判别器所做的事情就变成对每个像素与全局特征向量之间的互信息计算。所以该判别器被叫做局部判别器。 在局部判别器中，计算互信息的联合分布和边缘分布方式与全局判别器一致。如图所示。
如下方函数，存在三层嵌套，但我们解读时需要由内而外阅读，因为调用顺序是由内而外的： const y = h(g(f(x))) Pipe 可以将其转化为正常顺序： const y = x |> f(%)...解构 - F# 优 正因为 F# 繁琐的变量声明，反而使得在应对解构场景时得心应手： // F# value |> ({ a, b }) => someFunction(a, b) // Hack value...利用 Partial Application Syntax 提案降低 F# 传参复杂度 F# 被诟病的一个原因是传参不如 Hack 简单： // Hack 2 |> add2(1, %) // F# 2...这个特性解决 F# 传参复杂问题简直绝配，因为 F# 的每一个 Pipe 都要求是一个函数，我们可以将要传参的地方记为 ?...但如果写成 pipe 模式： produce(draft => draft.value = 123) |> setState 因为先考虑的是如何修改数据，此时还不知道后面的 pipe 流程是什么，所以
Visual Basic 性能改进 Visual Basic 现显著提升了使用 CInt(Fix(number)) 模式将非整数类型转换为整数时的性能。...对于 F# for .NET Core 的调试版本默认禁用尾调用。 它们在发布版本中启用，因此与桌面版 F# 编译器匹配。 修复了 F# 引用规范化，允许你控制写入输出文件的可传递程序集引用。...F# 现在尊重你可在项目文件中设置的 WarningsNotAsErrors 标志。 Isaac Abraham 更新了模式匹配分支不返回相同类型时出现的错误消息，使其更加友好。...F# 枚举上不完整的模式匹配现在生成详细的警告，给出未涵盖的用例示例（由 John Wostenberg 提供）。...增添了对 Python 3.7 的支持且附带修补程序，可实现调用附加功能、分析功能和混合模式（跨语言）调用功能。
然而重构误差是由参数化的判别器决定的，而不是简单的像素级度量，这就要比自编码器好得多。因为判别器通常都是强大的神经网络，因此我们可以期待它引入的误差度量是「语义」层面的差异。...BigGAN 似乎能够捕捉 ImageNet 图像中的诸多模式和结构。...也就是说，除了 BiGAN 或 ALI 中提出的联合判别器（该判别器将数据和潜在判别器连接到一起），研究者还在学习目标中提出了额外的一元项（unary term）。...尽管 BiGAN 或 ALI 的相关研究证明，原始的 BiGAN 目标已经强制要求所学习的联合分布匹配到全局最优，但这些一元项通过显式地强制执行此属性，直观地指导优化朝着「正确的方向」进行。...例如，在图像生成任务中，一元损失项匹配原始的 GAN 目标，并提供了一个学习信号，该信号仅引导生成器与潜在输入无关的图像分布进行匹配。 ? 图 1：BigBiGAN 框架的结构。
sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp20/ 主要由UC伯克利教授Pieter Abbeel主讲，他曾师从吴恩达，现任伯克利机器人学习实验室主任、伯克利人工智能研究（BAIR）实验室联合主任...；covariant.ai联合创始人，总裁兼首席科学家、OpenAI顾问。...隐式模型的动机和定义 原始GAN (Goodfellow et al, 2014) 评估指标: Parzen、Inception、Frechet 一些理论: 贝叶斯最优判别器; Jensen-Shannon...散度; 模式崩溃; 避免饱和 GAN进展 DCGAN (Radford et al, 2016) 改进GANs训练(Salimans et al, 2016) WGAN, WGAN- gp, Progressive...BigGAN, BigGAN- deep, StyleGAN, StyleGAN-v2, VIB-GAN 极具创造力的条件GAN GANs与表征 GANs作为能量模型 GANs与最优传输，隐式似然模型，矩匹配
最后一个迭代步（N）以实线粉框表示，然后使用联合判别器 D 将其与 clamped 链（实线蓝色框）中的单步数据进行比较。...我们提出一种新方法来学习数据和隐编码之间的联合分布，该方法使用对抗学习迭代步骤来逐步提炼联合分布 p(x, z)，以更好地在每一步上匹配数据分布。GibbsNet 在理论和实践中都是最好的模型。...提出方法：GibbsNet GibbsNet 旨在通过匹配模型期望的联合分布和数据驱动的联合分布直接定义和学习转换算子（transition operator），然后使用转换算子训练图模型。...2.2 架构 GibbsNet 通常包括三个网络：推断网络 q(z|x)、生成网络 p(x|z) 和联合判别器。...., 2017）能够显著优化对立分布的匹配（该案例中指模型期望的联合分布和数据驱动的联合分布），这允许我们使用离散变量，即用标签或离散属性学习图，这种方法在我们的实验中表现良好。 ?
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科；机器学习是一种偏向于技术的方法，研究目的包括模式识别、神经网络和深度学习；机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动...人工智能(是科学，为机器赋予视觉、听觉、触觉、推理等智能) 机器学习(人工智能的算法) 三大基本范式：监督学习、无监督学习、强化学习 模式识别 表示学习(浅层自编码器)...：假设输入和输出的随机变量X和Y遵循联合概率分布P(X , Y); Ⅱ、无监督学习 根据一定的假设寻找数据内部存在的结构和规律； Ⅲ、强化学习 延迟满足，根据结果调整行为； Ⅳ、假设空间 学习过程...：搜索所有假设空间与训练集进行匹配的过程； Version space; Ⅴ、学习三要素 方法 = 模型 + 策略 + 算法 策略： 损失函数和风险函数 0-1 损失函数、平方损失函数... 机器学习模型 = 模型架构 + 目标函数 + 优化方法 + 正则化法 决策函数 条件概率分布 生成模型 --- 朴素贝叶斯法和隐马尔科夫模型 判别模型 --- K临近、感知机、决策树
SomeType 是一个用于匹配 T 的类型模式。U 是通过 infer 关键字推断的类型。TrueBranch 和 FalseBranch 分别定义了匹配成功和失败时的结果类型。...模式匹配的局限性：infer 无法处理不符合模式的类型。例如，尝试从非元组数组中提取多个元素类型可能会失败。复杂类型可能导致推导不直观：对于嵌套结构的复杂类型，infer 的推导可能会变得难以理解。...Nested = { a: string; b: { c: number } };type Result = DeepExtract; // [string, number]高级用法嵌套推导可以嵌套多个...S : never;type Test = ExtractString; // "hello"在这个例子中，infer 将只匹配字符串类型的联合成员。...infer 的优势提升类型系统的灵活性：infer 让开发者可以通过模式匹配轻松操作复杂类型。增强代码的类型安全性：通过动态推导，减少手动指定类型的需要，从而降低错误风险。
摘要 RNN在语言模型和其他许多NLP任务上面都已经取得了非常不错的效果，但是RNN只能捕捉到句子的序列特征，例如句子的句法结构等递归嵌套的结构信息无法用RNN捕捉到。...，判别式模型动作序列为 ? 。 生成式模型 本文最重要的就是上面提到的生成式模型，因为GEN(x)动作的存在，所以模型同时对句子 ? 和句法树 ? 的联合分布进行了建模。...参数训练和判别式模型 模型最终训练目的就是使得联合概率最大。...而生成式模型是利用判别式模型采样出100个概率比较高的句法树，然后用生成式模型计算它们的联合概率，重排序选择概率最高的句法树。 语言模型方面，结果要比最好结果高了一点。...总结 RNNG这个文法是个生成式模型，建模了句子和句法树的联合分布，稍稍修改即可应用到句法分析和语言模型中，效果也非常的好。
生成式对抗网络——Gan（二） 【今日知图】 选中文本(可视模式) v 可视模式 从光标位置开始按照正常模式选择文本 V 可视行模式 选中光标经过的完整行 ctrl+v 可视块模式 垂直方向选中文本 ggvG...就是一个生成器和一个判别器。 而在一个GAN中，我们构建两个不同的神经网络。 第一个网络是传统的分类网络叫判别器。 我们会用判别器来判断图片是真实的(属于训练集)还是假的(不在训练集中)。...生成器的目标就是为了骗过判别器，让判别器以为生成的图片是真的。...在数学中我们可以把这个想成是一个最小最大博弈(minimax game)（联想一下那个开山公式）, 生成器 (GG)反复的想要糊弄判别器，而判别器 (DD)则要努力的正确区分真实还是假的。...概率联合分布定理 (概率联合定理) 当我们前面的不好求时，转换成联合概率时会好算一些（通过频率算法可以将这个P求出来）也就是生成模型要做的是将不好求的P和f，转换成两个比较好求的东西（就是建立其中x,y
针对这一问题，北京大学计算机学院联合字节跳动提出了ConBench，弥补了这一缺陷。ConBench评测流程简洁快速，目前合并至LLaVA官方推理库lmms-eval中，欢迎大家试用。...实际上，与现有多模态基准测试中设计的固定问题模式相比，用户倾向于以任意方式提出问题。因此，有必要确保LVLMs在面对各种查询格式时能够预测出正确且“一致”的答案。...将其作为预测值并与真实答案进行匹配。如果失败将不继续提取答案，因为prompt已指定只需回答一个字母，进一步提取对擅长遵循指令的LVLM来说是不公平的。...对于限制性问答题，基于字符匹配ANLS进行赋分。 ConScore[C]定义如下：Caption和其他三个判别式回答之间一致性的平均分数。...由于Caption存在高度的可变性，仅通过字符匹配来计算一致性是不可行的。因此，依赖于GPT/GPT4来进行判断。判断过程和构建的提示如图3所示。作者将其定义为一个机器阅读理解任务。
B2R2 B2R2是一套针对二进制代码分析的实用算法、函数以及工具集，B2R2采用纯F#（.NET）开发，B2R2原名为B2-R2，其命名引用的是R2-D2，因为.NET不允许在标识符或命名空间中使用字符...工具特性 1、B2R2是一款采用F#开发的“分析友好型”工具，它可以为研究人员开发彻骨分析工具提供语法上的便利，例如模式匹配和代数数据类型等等。...我们需要生成一个名为“DIRNAME”的空目录： mkdir DIRNAME 2、然后，使用dotnet命令在命令行工具中常见一个空的终端项目： $ dotnet new console -lang F#...1、以发布模式构建B2R2，可直接在项目根目录路径下运行下列命令： make release 或 dotnet build -c Release 2、以调试模式构建B2R2，可直接在项目根目录路径下运行下列命令
1 引言 近期学界有多个神经排序模型被提出，这些模型通过考虑原始查询-文档文本（query-document text）[14]、基于确切的查询词项匹配文档的模式 [5]，或结合二者 [10] 来估计文档与查询之间的相关性...这种通过域混淆（domain confusion）[17] 的跨域正则化可以用以下联合损失函数来表示： ? 其中 L_rel 是基于损失函数的相关性，L_adv 是对抗判别器损失。...如图 1a 所示，在该设置中，对抗判别器检查神经排序模型学到的查询-文档联合表征。...图 1：两个基线模型（CosSim 和 Duet-distributed）使用对抗判别器的跨域正则化。判别器检查排序模型学到的表征，并对任意帮助域判别的表征提供负反馈信号。 5 结果和讨论 ?...我们使用对抗判别器在少量域上训练我们的神经排序模型，判别器提供负反馈信号以阻止模型学习域特定的表征。
嵌套if语句可以非常灵活地处理复杂的逻辑条件。...联合模式（使用|） 从Python 3.10开始，联合模式允许你在单个case中指定多个模式。...# 联合模式 # 定义一个名为shape的变量，并将其赋值为"circle" shape = "circle" # 使用match语句来匹配shape变量的值 # match语句检查...shape的值，并与各个case中的模式进行匹配 # case "square" | "rectangle": 这一行使用了联合模式，它表示匹配"square"或"rectangle"中的任意一个...match语句通过联合模式case "square" | "rectangle":来尝试匹配shape变量的值是否是"square"或"rectangle"中的任意一个。
然后引入两个距离度量，即patch-to-patch距离和patch-to-manifold距离，并通过联合多数投票的方式，开发一种融合策略，将上述两个距离度量的识别输出结合起来进行识别。...但是，当查询样本中存在位姿变化或不对齐时，查询与图库样本位置相同的patch很可能不匹配，容易导致查询patch被错误分类。...针对第二个问题：提出了两种不同的判别流形嵌入，即判别单流形嵌入(DSME)和判别多流形嵌入(DMME)。...对于人脸识别，引入了两个距离度量，即提出了一种融合策略，利用异构子空间表示，通过联合多数投票的方式识别每个未标记查询样本。...算法 联合多数投票方式 数据 实验 不同大小尺度patch的RHDA在不同数据集上的实验结果 ?
1.5 OR 条件 使用 $or 运算符，可以指定一个联合查询，该查询将每个子句与逻辑 OR 连接起来，以便查询选择集合中至少匹配一个条件的文档。...FROM inventory WHERE status = "A" AND ( qty 模式匹配...db.inventory.find( { size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" } } ) 对嵌套文档整体做等值匹配的时候，要求的是对指定 **** 文档的精确匹配，包含字段顺序...当对数组中嵌套文档中多个字段指定查询条件的时候，可以在查询语句中指定单个文档满足这些查询条件或者是数组中多个文档联合(单个文档)满足这些查询条件。...下面的案例返回匹配文档中除嵌套文档 size 中的 uom 字段外的所有字段。
特别注意 Python中不是使用{}包含条件代码块，而是采用缩进的方式来判别执行的代码块； Python中如果 if 语句中的条件过长，可以用接续符 \ 来换行,注意 \ 后的一行要缩进没有要求，可无序缩进...下图，是一个 match...case 条件语句的流程图： graph TD; Start["开始"] --> Match{"匹配表达式"}; Match -- 匹配模式1 --> Case1[..."执行操作1"]; Match -- 匹配模式2 --> Case2["执行操作2"]; Match -- 匹配模式3 --> Case3["执行操作3"]; Match -- 默认情况 -...，用于匹配任何值（类似于 else） 使用示例: 示例1.基本模式匹配. x = 10 match x: case 10: print("x...is 10") case 20: print("x is 20") case _: print("x is something else") 示例2.对象模式匹配 (重点学习
或者说，判别模型之所以是判别模型，是因为由于去掉了独立性假设，所以不能给出联合概率分布，只能求后验概率，所以是判别模型。 判别模型的例子是: 逻辑回归 / SVM / CRF。...无向图表达的是一种“这样就对了”的关系，也就是A和B同时存在就对了，这种模型又叫做判别式模型。 生成式模型一般用联合概率计算 (因为我们知道A的前提了，可以算联合概率)。...判别式模型一般用条件概率计算 (因为我们不知道前提，所以只能"假设"A条件下B的概率)。 生成模型的目标是求联合概率分布P(X,Y)，然后由条件公式求取条件概率分布P(Y|X)。...类似于生成模型描述一个目标，然后就是模式匹配了，在图像中找到和这个模型最匹配的区域，就是目标了。 判别模型：将跟踪问题看成一个二分类问题，然后找到目标和背景的决策边界。...P(X,Y)=P(X|Y)P(Y)，仍可以说是求联合分布为GM。
我们提出通过匹配条件概率 P(X|Y) 并同时衡量 P(Y) 的变化来保证不同域之间的联合分布 P(X,Y) 相同。...条件域不变特征通过两个损失函数进行学习，一个衡量以类为条件的分布差异，一个衡量以类别归一化的边缘概率分布的差异，从而达到匹配联合分布的效果。...与直接去除权值或卷积核以获得比较大的压缩比和加速比的算法相比，使用教师网络-学生网络学习框架的模式来训练轻型网络是一种更灵活的方法。...为了克服这一挑战，我们提出利用生成对抗网络来学习轻型的学生神经网络，具体地，生成器网络就是一个具有非常少权值参数的学生神经网络，判别器网络被当作一个助教，用来区分学生神经网络和教师神经网络所生成的特征。...通过同时地优化生成器网络和判别器网络，本文生成的学生神经网络可以对输入数据生成具有跟教师神经网络特征具有同样分布的特征。
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
对象存储
腾讯会议
云直播
