今天在调整一个定时任务时需要将固定写死的查询日期通过外部传参来控制，如果没有传值给个默认值，于是了解了下java函数的参数默认值在 Java 中，方法的参数没有直接提供默认值的功能，但可以通过方法重载或者使用可选参数的方式实现类似的效果...}在这个例子中，第一个方法 myMethod 只接受一个参数 a，而第二个方法 myMethod 接受两个参数 a 和 b。...2.可选参数（Optional Parameters）：Java 8 引入了 java.util.Optional 类，可以使用它来实现可选参数的功能。...b，则使用提供的值 // 使用参数 a 和 value 进行处理逻辑}在这个例子中，myMethod 方法接受两个参数，其中第二个参数 b 是使用 Optional 类型声明的...请注意，这种方法也需要调用者在提供参数时使用 Optional 类型来包装可选参数。这些方法提供了一些方式来模拟默认参数值的行为，但它们并不是直接支持默认参数值的语言特性。
在做 API 开发时，不可避免会涉及到登录验证，我使用的是jwt-auth 在登录中会经常遇到一个token过期的问题，在config/jwt.php默认设置中，这个过期时间是一个小时，不过为了安全也可以设置更小一点...五分钟过期，如果就让用户去登录，这种体验会让用户直接抛弃你的网站，所以这就会使用到刷新token这个功能 正常情况下是写一个刷新token的接口，当过期的时候前端把过期的token带上请求这个接口换取新的...token 不过为了方便前端也可以使用后端刷新返回，直至不可刷新，我用的就是这个方法：使用 Jwt-Auth 实现 API 用户认证以及无痛刷新访问令牌 而坑就是这样来的， 在必须需要登录验证的接口设置刷新...，发现文章列表页面点赞过的文章，过了一段时间再刷新的时候发现不显示已点赞，但是进入个人中心的已点赞文章可以看到。...经过这一轮之后，大概明白，在新闻列表页时，token已经过期，但是当时图方便用的jwt-auth默认的中间件，不会刷新token，所以这个接口获取不到登录的用户。
Rust中的函数重载和可选参数事例 来自高级语言的我们，在创建和使用Rust中的函数时，常常会错过灵活性。Rust函数默认不具备以下功能。...函数重载（通常出现在C++/Java/JS/C#中） 可选参数（Python中的基本功能） 命名参数（Python中的基本功能） 很多人说，Rust已经可以通过trait、泛型和struct来提供这些功能...它作为参考，以便其他人可以在此基础上提供更复杂、更灵活的API 我希望得到大家的反馈，因为我对Rust还不是很精通，特别是对于那些我怀疑在使用时会带来副作用的东西，比如泛型里的Sized约束。...本周周报 关于重构UB的话题，我想起了一篇关于历史文化中誓言和誓约的机制的文章。 当程序员编写get_unchecked时，我们可以想象他们想向编译器承诺他们坚持其前提条件。.../ 这篇Blog讨论的是在Rust中的UB（undefined behavior）应该拥有更好的名声，举了几个例子说明编程语言里拥有UB能带来的好处。
Link> SPA 可以使用这两种方式之一进行传参, 可选参数的配置...component={Search}/> 这个是RR4中可选参数的写法....参数的获取:这个变了还是很多的: 在子组件中: {this.props.match.params.category} 这样获取.
使用Spring Boot开发API的时候，读取请求参数是服务端编码中最基本的一项操作，Spring Boot中也提供了多种机制来满足不同的API设计要求。...如果你知道的不止6种，那么告诉大家，一起互相学习一下吧～ @RequestParam 这是最最最最最最常用的一个了吧，用来加载URL中?之后的参数。 比如：这个请求/user?...name=didispace 就可以如下面这样，使用@RequestParam来加载URL中的name参数 @GetMapping("/user") @ResponseBody() public User...中常用的注解，用来加载URL路径中的参数 比如：这个请求/user/1 就可以如下面这样，使用@PathVariable来加载URL中的id参数 @GetMapping("/user/{id}") @ResponseBody...，但一些国外系统有提供这类API参数，这种API的参数通过;分割。
大家可以多尝试下每个增强后的效果，增加些感性认识，数据增强和图片显示代码如下，只需要更改ImageDataGenerator中的参数，就能看到结果。...classes：可选参数，为子文件夹的列表，如['smile','neutral']，默认为None。若未提供，则该类别列表将从directory下的子文件夹名称/结构自动推断。...seed：可选参数，打乱数据和进行变换时的随机数种子。 save_to_dir：None或字符串，该参数能让你将数据增强后的图片保存起来，用以可视化。...这些参数中的directory一定要弄清楚，它是指类别文件夹的上一层文件夹，在该数据集中，类别文件夹为smile和neutral，它的上一级文件夹是train。...以上就是在TensorFlow2.0中利用Keras这个高级API来对分类任务中的数据进行预处理。另外如果您需要完成一个目标检测等任务，则需要自定义一个类来继承ImageDataGeneraton。
该版本的主要亮点有： 零编码 AI 推理： 通过通用 AI 函数，用户无需编码即可针对流式数据或视频流实现实时 AI 算法推理。该函数可以推理任意的 Tensor Flow Lite 模型。...这个函数为通用的 AI 函数，可用于处理大部分已预训练好的 Tensor Flow Lite 模型。使用中，用户只需上传或提前部署好需要使用到的模型，无需额外编码即可在规则中使用这些模型。...tfLite 函数接收两个参数，其中第一个参数为模型（扩展名须为 .tflite）的名称，第二个参数为模型的输入。...图像帧可在规则中，使用 tfLite 函数进行 AI 推理。Tensor Flow 模型通常是针对特定的图像大小进行训练的，对图像进行推理时，经常需要进行变更大小等预处理。...用户在创建和编辑规则时，可选择使用原有的 SQL 规则编辑器或使用试用版本的 Flow Editor。 Flow Editor 的界面如下图所示。它的使用遵循主流可视化工作量编辑器的风格和使用逻辑。
主要内容有: 可选参数和命名实参, 泛型的可变性, 动态类型 1,可选参数和命名实参 1.1可选参数 可选参数和命名实参就如同一对好基友, 因为它们经常一起使用....在使用可选参数时, 需要注意一下几个约束条件: (1)所有可选参数必须位于必选参数之后. (2)可选参数的默认值必须为常亮. (3)参数数组(有params修饰符声明)不能做为可选参数 (4)用ref或...out关键字标识的参数不能被设置为可选参数 看到这里我们就可以发现可选参数的最大的优点就是便于系统后期的维护....其他的优点还有待发现. 1.2命名实参 如果一个系统中有两个可选参数, 而我们想省略掉第一个可选参数怎么办呢?...有了命名实参, 可选参数的变得更加强大了是不是? 哈哈, 确实是这样. 2,泛型的可变性 在C#2.0 中, 泛型并不具备可变性, 这种是指斜变性和逆变性.
神经搜索工具 特定语法 excutor 编写自己的flow； class MyExecutor(Executor): @requests def foo(self, docs: DocumentArray...= torch.tensor(np.random.random([10, 2])) flow 提供api接口，定义好输入输出，比较灵活； 一个项目可以由多个flow共同决定 可以将写好的flow放到hub...上快速加载 Hub Jcloud 示例： 01：搜索系统 整体框架 输入：电影名称，描述，电影类型 输出：电影单 ---- image.png 流程 下周数据集 将数据集加载到Docarray中 将Docarray...构建索引 将输入进行编码，在索引中找到最佳匹配选项，通过api返回出来。...02构建PDF搜索系统 流程 准备pdf数据 解析pdf；准备pdf解析flow 文本处理以及分局分词 embedding 构建索引 构建输入的flow；进行匹配，返回最近的索引 from docarray
使用队列实现——队列的QueueRunner被添加到当前图的QUEUE_RUNNER集合中。参数:tensor_list: 张量对象列表。...tensor_list中的每个张量在第一维中必须具有相同的大小。num_epochs: 一个整数(可选)。...如果设置了，此队列将在多个会话中以给定的名称共享。name: 操作的名称(可选)。返回值:张量列表，每个张量对应一个tensor_list元素。...如果张量在tensor_list中有形状[N, a, b， ..]，则对应的输出张量的形状为[a, b，…,z]。.../versions/r1.8/api_docs/python/tf/train/slice_input_producer
TensorFlow 中的 layers 模块提供用于深度学习的更高层次封装的 API，利用它我们可以轻松地构建模型，这一节我们就来看下这个模块的 API 的具体用法。...trainable：可选，默认为 True，布尔类型，如果为 True，则将变量添加 GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES 中。 name：可选，默认 None，层名称。...name：可选，默认 None，池化层的名称。 返回值： 经过池化处理后的 Tensor。...name：可选，默认为 None，dropout 层的名称。 返回： 经过 dropout 层之后的 Tensor。...flatten( inputs, name=None ) 参数说明如下： inputs：必需，即输入数据。 name：可选，默认为 None，即该层的名称。
设计的网络 pytorch转mxnet module 关键点: mxnet 设计网络时symbol 名称要和pytorch初始化中各网络层名称对应 torch.load()读入pytorch模型checkpoint...字典，取当中的’state_dict’元素，也是一个字典 pytorch state_dict 字典中key是网络层参数的名称，val是参数ndarray pytorch 的参数名称的组织形式和mxnet...，而mxnet是’_’比如： pytorch ‘0.conv1.0.weight’ mxnet ‘0_conv1_0_weight’ pytorch 的参数array 和mxnet 的参数array...完全一样，只要名称对上，直接赋值即可初始化mxnet模型 需要做的有以下几点： 设计和pytorch网络对应的mxnet网络 加载pytorch checkpoint 调整pytorch checkpoint...state_dict 的key名称和mxnet命名格式一致 FlowNet2S PytorchToMxnet pytorch flownet2S 的checkpoint 可以在github上搜到 import
得到的张量由类型为dtype的值填充，由参数值和(可选的)形状指定。参数值可以是常量值，也可以是类型为dtype的值列表。...如果value是一个列表，那么列表的长度必须小于或等于shape参数所暗示的元素数量(如果指定)。如果列表长度小于按形状指定的元素数量，则列表中的最后一个元素将用于填充其余条目。参数形状是可选的。...如果存在，它指定得到的张量的维数。如果不存在，则使用值的形状。如果未指定参数dtype，则从值的类型推断类型。...参数:value: 输出类型为dtype的常量值(或列表)。dtype: 得到的张量的元素的类型。shape: 结果张量的可选维数。name: 张量的可选名称。...: if shape is incorrectly specified or unsupported.原链接: https://tensorflow.google.cn/versions/r1.8/api_docs
使用相同的共享资源名称(默认范围为logdir)在此会话中编写摘要。如果不存在这样的资源，将使用此构造函数的其余参数创建一个，但是如果已经存在这些参数，则忽略它们。参数：logdir: 一个字符串。...collections: 可选的图形集合键列表。新的summary op被添加到这些集合中。默认为[]。name: 操作的名称(可选)。返回值：字符串类型的标量张量。...参数：name: 生成的节点的名称。也将作为系列名称在TensorBoard。tensor: 包含一个单值的实数张量。collections: 可选的图形集合键列表。...如果没有设置display_name，它还将作为TensorBoard中的标记名。(在这种情况下，标记名称将继承tf名称作用域。)tensor: 任何类型和形状的张量，可以序列化。...(注意，这种行为不是text summary api的固有行为，而是默认的TensorBoard文本插件的固有行为。)参数：name: 生成的节点的名称。
java通过反射获取类中public 方法和属性并赋值调用 1.java通过反射获取类中public 方法的返回类型 方法名 参数类型的实现方法并打印出来. 1 import java.lang.reflect.Method...System.out.printf("_______"); System.out.printf(f.getName()); //获取属性名称...if (f.getType().getName().equals("java.lang.String")){ //判断反射过来的属性类型,将数据源赋值,这编几个数据...}else { Class c1 = Class.forName(f.getType().getName()); //获取属性值为对象(实体类)的情况
首先，相信很多人都还不知道tensor是什么，百度翻译出来的是张量，张肌，其实，这里的tensor就是向量的意思，tensorflow就是向量流、数据流的意思。...Tensor Flow： TensorFlow是一款开源的数学计算软件，使用数据流图（Data Flow Graph）的形式进行计算。...TensorFlow灵活的架构可以部署在一个或多个CPU、GPU的台式以及服务器中，或者使用单一的API应用在移动设备中。...Data Flow Graph:使用有向图的节点和边共同描述数学计算。graph中的nodes代表数学操作，也可以表示数据输入输出的端点。...可适性强:可以应用在不同设备上，cpus，gpu，移动设备，云平台等 自动差分:TensorFlow的自动差分能力对很多基于Graph的机器学习算法有益 多种编程语言可选:TensorFlow很容易使用
，包含但不限于：中药名称、中药形态、图片、 别名、英文名、配伍药方、功效与作用、临床应用、产地分布、药用部位、 性味归经、药理研究、主要成分、使用禁忌、采收加工、药材性状等信息。...=None, pooling=None, classes=1000, **kwargs) # 参数 # include_top：是否保留顶层的全连接网络 # weights...imagenet’代表加载预训练权重 # input_tensor：可填入Keras tensor作为模型的图像输入tensor # input_shape：可选，仅当include_top=False...有效，应为长为3的tuple，指明输入图片的shape，图片的宽高必须大于71，如(150,150,3) # pooling：当include_top=False时，该参数指定了池化方式。...# classes：可选，图片分类的类别数，仅当include_top=True并且不加载预训练权重时可用 设置Xception参数，迁移学习参数权重加载：xception_weights，如下所示：
这里说的随机数据不仅指的是随机的输入tensor，还包含Op的属性参数比如上面反卷积Op测试例子中的kernel_size=random(1, 4)就实现了指定kernel_size将会在[1, 4)这个区间进行取值...()装饰器修饰的测试程序中的PyTorch或者OneFlow的nn.Module或者其它函数都重写了这个方法，它将这些nn.Module或者其它函数的参数和属性都取出来并同样使用GetDualObject...nn.Module和其它API默认参数的类型对generator继承类产生的随机数据绑定特定类型的工作（get_args函数中完成）。...自动生成出BUG的程序和数据 上面介绍完了AutoTest框架的原理和使用方法，这里再展示一下基于AutoTest框架如何拿到可复现BUG的程序以及对应的输入tensor和参数等。...原理很简单，就是把GetDualObject过程中使用的api记录下来拼起来就构成一个完整的程序，这里展示一下在CI中的效果。
参数： name:集合的键。GraphKeys类包含许多集合的标准名称。 value:要添加到集合中的值。...这个函数确保忽略名称中的重复项，但它不会检查name. names中的任何集合中值的现有成员关系。 参数： names:要添加到的集合的键。GraphKeys类包含许多集合的标准名称。...序列化的GraphDef可以导入到另一个图形中(使用tf.import_graph_def)，或者与c++会话API一起使用。这个方法是线程安全的。 参数： from_version:可选的。...这个函数验证obj是否表示这个图的一个元素，如果不是，则给出一个有用的错误消息。此函数是从会话API中的外部参数引用获取/验证允许类型之一的对象的规范方法。可以从多个线程并发地调用此方法。...20、get_tensor_by_name get_tensor_by_name(name) 返回给定名称的张量。可以从多个线程并发地调用此方法。 参数： name:返回的张量的名称。
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