英文原文:《7 Approaches for AOP in .Net》,我是个搬运工。感觉大部分人推荐用PostSharp/Cecil,好用且高效。我看了一下,虽然PostSharp目前收费,但按照Developer授权的价格还可以接收的,工欲善其事必先利其器,值得的!
Snips(一家做音频识别的创业公司) 出品。在神经网络领域,现在基本已经被 TensorFlow 和 PyTorch 给占了。但是对于移动设备或IoT这些性能受限的设备,还有很多空间可以尝试。TensorFlow组推出了 TensorFlow Lite,微软的 ONNX 看上去也很有前景。一些硬件厂商也推出了他们自己的方案 Android NN API, ARM NN SDK , Apple BNNS 等等。但是它们都只能满足一些特定领域的需求。
最近一系列的文章都是用Android利用OpenCV NDK的方法通过摄像头实时获取图像进行图像处理,在上一篇《Android使用Tesseract-ocr进行文字识别》我们学习了一下TesserartOCR的图像识别功能,这一章主要介绍怎么样通过图像的处理再加上我们OCR的识别获取的想要的东西。
一. 背景 企业微信的跨平台之路 企业微信作为跨android、ios、mac、pc、web五个端,超千万行代码的超大型工程,每一个需求迭代周期,都需要5端同步开发、发版,不管是对于开发,还是产品、设计、测试来说,都是一个巨大的挑战。 企业微信初期架构设计上就将底层网络、db以及大部分业务逻辑都抽离到c++实现,以供多平台复用。但是UI还是各平台独自处理,从开发的角度来看,移动端的android、ios,电脑端的mac、pc,同样的界面布局,却需要写两套逻辑代码,因此,ui的跨平台诉求是我们的一大痛点
@JFinal 波总在 JFinal 4.8 发布新闻的评论 中给出了下面的表述:
首先,移动端的适配,还是要先做好的,不管你是使用rem布局,还是使用media进行适配布局(只是单纯的宽度上),布局好了,这里只是宽度自适应了,如果是流式布局的话,这样就已经足够了,对于我们这里的单屏布局,就略显不足了。
I’ve recently started coding a little bit in Go, mostly out of curiosity. I’d known quite a bit about it beforehand, but never tried it out in practice (there was no need). But now Go is being considered as one of the options for a project in the team where I work and so I thought it would be nice to get a bit of hands on experience.
这篇文章作者的思路也是将target和context进行交互获取句子的准确表达,利用的模型是attention。与上面几个模型不同的在于,这里考虑了target可能存在好几个word组成的短语,另外添加了一层对于target的attention操作用于计算权重。提出了Interactive Attention Networks(IAN), 整体模型框架如下:
《FFmpeg开发实战:从零基础到短视频上线》一书提到:通常情况下,在视频流解析之后,从AVCodecContext结构得到的宽高就是视频画面的宽高。然而有的视频文件并非如此,如果按照AVCodecContext设定的宽高展示视频,会发现画面被压扁或者拉长了。比如该书第10章源码playsync.c在播放meg.vob时的视频画面如下图所示:
于是提出了一种解决ABSA问题的多粒度注意力网络(Multi-grained Attention Network, MGAN),主要的改进有:
首先介绍的第一篇论文来自哈工大(EMNLP 2016),现在被所有的ABSA论文作为baseline模型。
这是 微软 Azure 云团队 的 Ryan Levick 在 Rust Linz 线上Rust Meetup 的分享,分享内容主要是他对Rust语言的看法,其实这些看法对于 Rust 社区的老炮来说,都是老生常谈了。
在“Runtime病院”住院的后两天,分析了一下AOP的实现原理。“出院”后,发现Aspect库还没有详细分析,于是就有了这篇文章,今天就来说说iOS 是如何实现Aspect Oriented Programming。
上一篇 《Flutter 组件集录 | InheritedWidget 共享数据》介绍了 InheritedWidget 对 跨节点共享数据 的价值。本篇看一下 Flutter 源码中基于 InheritedWidget 实现的 InheritedModel 组件。它通过定义 Aspect(方面) 来更精细地控制依赖更新的粒度。
一般来讲,谈到Spring的特性,绕不过去的就是DI(依赖注入)和AOP(切面),在将bean的系列中,说了DI的多种使用姿势;接下来看一下AOP的玩法
透视投影矩阵(Perspective Projection Matrix)的作用是进行规范化透视投影变换,即 观察空间 → \rightarrow →规范化观察空间。
对于这个问题,你可能还没有过相关需求,或者还没有在面试的时候被问到过,但是歪马相信你终将有需要。
本文继续AOP,目前手动Aop中三种方式已经介绍2种了,本文将介绍另外一种:AspectJProxyFactory,可能大家对这个比较陌生,但是@Aspect这个注解大家应该很熟悉吧,通过这个注解在spring环境中实现aop特别的方便。
下面介绍的这篇论文来自IJCAI-2019,其结果也是目前非Bert模型中已发表论文的最高水平。这个模型相较于上面那一篇要复杂很多,是一篇名副其实的IJCAI论文。
使用基于Roslyn的编译时AOP框架来解决.NET项目的代码复用问题 Metalama简介1. 不止是一个.NET跨平台的编译时AOP框架 Metalama简介2.利用Aspect在编译时进行消除重复代码 Metalama简介3.自定义.NET项目中的代码分析
Fabric通过修改项目、命名空间、类型来达到一些效果,这引起修改包括:添加Aspect或添加代码分析
说来也是奇怪,只要是学编程的,从初次接触的 Java 到安装 JDK、IDEA、MYSQL, 再到接触 Spring、MyBatis、RPC、MQ,哪怕有时候在浅的坑也会跳进去尝尝鲜,一遍抓着头发,一手点着鼠标也几乎是你的常态。你的键盘里总是有很多被抓碎的头发!
AOP 即 Aspect Orient Programming 是以一种编程范式,在不同业务中横着切一刀形成一个切面,在此切面上做一些相同的事情。Aspect 就是切面。
前面一文,主要介绍的是根据正则表达式来拦截对应的方法,接下来演示下如何通过注解的方式来拦截目标方法,实现也比较简单
面向切面编程(Aspect Oriented Programming)提供了另一种角度来思考程序的结构,通过这种方式弥补面向对象编程(Object Oriented Programming)的不足。除了类以外,AOP提供了切面,切面对关注点进行模块化,例如横切多个类型和对象的事务管理(这些关注点术语通常称作横切(crosscutting)关注点)。Spring AOP是Spring的一个重要组件,但是Spring IOC并不依赖于Spring AOP,这意味着你可以自由选择是否使用AOP,AOP提供了强大的中间件解决方案,这使得Spring IOC更加完善。我们可以通过AOP来实现日志监听,事务管理,权限控制等等。
w4ngzhen/springboot-simple-guide: This is a project that guides SpringBoot users to get started quickly through a series of examples (github.com)
在我的上一篇文章中主要介绍了有关Spring Aop的概念,并翻译了官方网站中关于几种通知的使用,并没有涉及在项目中如何使用的实战。那么这篇博文笔者就讲一讲Spring AOP在异常处理和日志记录中的具体使用。这篇文章是在笔者之前写过的一篇博文Spring Boot整合Mybatis项目开发Restful API接口(https://blog.csdn.net/heshengfu1211/article/details/85490612)的基础上进行的,在此基础上,还需在项目的pom.xml文件的标签中引入spring-boot-starter-aop的依赖
由于数据可视化的重要性,在数据科学的生态系统中有许多数据可视化库和框架。其中一个流行的是Seaborn,这是一个用于Python的统计数据可视化库。
2015年8月3日是Jaeger在Uber内部仓库第一次提交的日期。从技术上讲,这个项目真正的生日可能是在一个星期之前,因为当我在构建收集器服务原型时,我们经历了许多项目名称,其中一些在这里很不好意思列出,而真正的第一次提交发生在一个不同命名的存储库中。当我们确定了Jaeger这个名字,我们就没有保存提交历史,第一次提交是一个完整的快照(教训:不要这样做!)不过,我们并不需要一个确切的日期来庆祝,所以就在8月。
之前我在《使用GDAL实现DEM的地貌晕渲图(一)》这篇文章里面讲述了DEM晕渲图的生成原理与实现,大体上来讲是通过计算DEM格网点的法向量与日照方向的的夹角,来确定该格网点的晕渲强度值。但其实关于这一点我不是很理解,这样做随着坡面与光源方向的夹角不同,确实产生了不同色调明暗效果;但晕渲图同时又有“阴坡面越陡越暗,阳坡面越陡越亮”的特性的,而阴阳坡面的划分又是跟坡度和坡向相关,之前的生成方法能体现出这种特性吗?
我们都知道,在面试的时候,很多面试官喜欢问基础的知识,但是基础的内容说的都是AOP的理论,然后问到实际讲解 Spring 的 AOP 的时候,却又问的不是那么的细致,因为毕竟是面试,但是当你面试一些稍微大型的公司的时候,他们就喜欢刨根问底的询问一些你了解的 AOP 都应用在哪些地方,又是怎么使用,今天阿粉就来说说这个 Spring 的 AOP 是怎么使用的。
这里说的是实体识别,马上想到的就是利用分步走解决:先去对文章进行实体识别,然后对提取出来的实体进行情感分类。但是后来一想这样两步的话会使得最终结果的错误率叠加,也就是说第一步做的不好的话会很大程度影响到第二步的结果。其实仔细看一下数据集会发现,它给出的很多样本实体并不是传统实体识别的实体,而是句子中的某一个token。这就跟SemEval2014的subtask 4非常像了,也就是Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA)。不说废话了,接下来我们来看看关于ABSA问题都有哪些常用的算法。
前面我们有实战过文本分类的一些模型算法,什么?太简单?!Ok,再开一个坑,接下去整一个稍微复杂点的,情感分析。当然一般的情感分析也是一个分类任务,就可以参考之前文本分类的思路,我们这一系列要看的是「Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA)」,关于这一任务的比赛也非常多,可见十分实用呀。enjoy
这里遇到一个问题是两个文本不一样,背景颜色的大小就不一样,如和把他们改成大小一样的呢?暂时没有找到参数来调节
大家好,我是鱼皮。最近从每日热门上,看到一个韩国的技术面试项目,感觉有点好奇,忍不住点进去看看。 韩国的面试都考什么?有没有国内的卷呢? 可以看到,有8.7k star,2.2k forks,在韩国应该算是顶流的开源项目了。 star 再看看贡献者,嗯,明显看出来是韩国人。 整体看一下内容。 第一大部分是计算机科学,有这些小类: 计算机组成 计算机组成原理 数据结构 数据结构 数据库 网络 网络 操作系统 操作系统 软件工程 先不说内容,毕竟韩文看起来也够呛,但是基础这一块,内容结构还是比
客户电话: 为每个方法都增加日志。 客户电话: 为每个方法前都增加权限控制。 客户电话: 为每个方法都加…… ….
Caffe2 提供了对图片进行加载、裁剪、缩放、去均值、batch 等处理的函数 - helper.py.
originalInvocation:返回被hooked方法的原始invocation
2.AspectJCachingConfiguration里面的AnnotationCacheAspect报异常
与以往大多数RNN+Attention的思路不同,作者在这篇论文里给出了注意力编码网络(Attentional Encoder Network,AEN),避免了RNN系模型的缺点(难以并行化,需要大量数据/内存/计算);同时提到先前的工作大都忽略了标签不可信问题(label unreliability issue),这里在损失函数中引入了标签平滑正则项。模型整体框架如下
该文章介绍了如何使用 Aspects 来 hook Objective-C 方法, 以便在方法执行前/后添加自定义代码. Aspects 可以帮助开发者更灵活地实现特定功能, 并提供更好的代码模块化. 同时也介绍了如何用 Aspects 来实现 KVO 观察者, 以及如何使用 Aspects 来处理触摸事件等.
图片资源,在我们的业务中可谓是占据了非常大头的一环,尤其是其对带宽的消耗是十分巨大的。
本文主要总结下近几年结合评论文本的推荐系统 (Review-based Recommendation),侧重深度学习的模型,并且开源了一个代码库: Neu-Review-Rec(https://github.com/ShomyLiu/Neu-Review-Rec) 主要完成了数据处理,模型构建,baseline复现等完整的Pipeline。
多态(polymorphism),是OOP的一个重要概念。不少学习或使用 Python 的人,特别他们曾经了解过 Java 之后,对 Python 中的多态往往有不同的解读。为了避免因人微言轻,在本节将更多地引述一名权威对 Python 语言的多态的阐述,这位大神就是《Thinking in Java》的作者 Bruce Eckel ——将 Java 奉为圭皋的特别注意,这位可真是大神,如果学习 Java 而没有阅读他的书,借用 Java 界的朋友所说,“那就不算学过 Java”。
多态(Polymorphism),是OOP的一个重要概念。不少学习或使用 Python 的人,特别也曾经了解过 Java 的,就会对 Python 中的多态有不同的解读。为了避免人微言轻,在本节将引述一名权威对 Python 语言的多态的阐述,这位大神就是《Thinking in Java》的作者 Bruce Eckel ——将 Java 奉为圭皋的特别注意,这位可真是大神,如果学习 Java 而没有阅读他的书,借用 Java 界的朋友所说,“那就不算学过 Java”。
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务,并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
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