一种将组件状态转移到图中的方法 - 腾讯云开发者社区

笔者在工作中遇到了一个web环境需要展示100w级目录节点treeview的需求，本文重点介绍笔者设计的一种treeView分页的方法。...1、无限滚动长列表前端的业务开发中会遇到数量很大的列表展示情况，一般的处理方法是使用某种方法分屏分页的加载数据。通常的做法是检测是否滚动到底，然后进行网络请求操作。...具体实现过程不是本文的重点。 4、一种TreeView组件分页异步加载的方法本文的重点是介绍一种TreeView组件分页异步加载的方法。...但是树形结构不像listView、gridView等线性结构那样，可以很方便的分页，树形结构的分页，配上树节点的展开收起状态，想想都复杂，怎么办呢？...解决方案1：所有展开收起状态存在服务端，后端通过前端传递的每条item的高度，每条item的上下间距，当前滚动的距离，返回相应的信息，前端只有很薄的显示计算逻辑。

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将特征转换为正态分布的一种方法示例

，可能没有那么简单，我如果我使用某种变换将密度最高的左端放到中心，那么中心两侧的其余点怎么办？...目标是使用范围(-∞，∞)的变换来拉伸和压缩不同点周围的[0,1]范围，并且变换空间中每个点的密度应该是N(0,1)所给出的。所以是不是可以尝试使用其他的方法呢？...先看看原始特征的CDF函数如果确保变换函数将原始分布的 (i-1)ᵗʰ 和 iᵗʰ 百分位数之间的点映射到 N( 0,1）那会怎么样呢？...g 是我们正在寻找的变换，Φ 是 N(0,1) 的 CDF 但是这可能只是最终目标只是这种方法的延伸。...因为我们的方法不应限制在由百分位数定义的区间，而是想要一个函数，它可以满足上面原始CDF公式中的每个区间的要求。

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将特征转换为正态分布的一种方法示例

，可能没有那么简单，我如果我使用某种变换将密度最高的左端放到中心，那么中心两侧的其余点怎么办？...目标是使用范围(-∞，∞)的变换来拉伸和压缩不同点周围的[0,1]范围，并且变换空间中每个点的密度应该是N(0,1)所给出的。所以是不是可以尝试使用其他的方法呢？...先看看原始特征的CDF函数：如果确保变换函数将原始分布的 (i-1)ᵗʰ 和 iᵗʰ 百分位数之间的点映射到 N( 0,1）那会怎么样呢？...g 是我们正在寻找的变换，Φ 是 N(0,1) 的 CDF。但是这可能只是最终目标只是这种方法的延伸。...因为我们的方法不应限制在由百分位数定义的区间，而是想要一个函数，它可以满足上面原始CDF公式中的每个区间的要求。

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一种将web项目快速添加到eclipse tomcat server的方法

如果你是使用eclipse开发web项目的用户，那么你肯定熟悉下面的截图：这是我们将web项目添加到eclipse tomcat服务器的方式，如果你频繁的添加/删除web项目，那么本文讲述的这种方式具有更大的便捷性...：选择项目，按住鼠标左键，将光标拖动到对应的tomcat服务器即可：

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一种将虚拟物体插入到有透明物体的场景中的方法

对于复杂的场景，仅仅依靠光照估计无法满足这一要求。当真实场景中存在透明物体时，折射率和粗糙度的差异会影响虚实融合的效果。本文提出了一种新的方法来联合估计照明和透明材料，将虚拟物体插入到真实场景中。...本文提出的方法将透明物体的模型嵌入到逆渲染中，通过梯度下降优化算法求解透明物体的精确折射率和粗糙度参数。...本文主要贡献如下：开发了一种基于逆路径跟踪的新方法，以联合优化不透明和透明物体的照明和材质，并解决在透明物体周围插入虚拟物体的问题。...由于透明物体与光线相互作用的复杂性，作者在联合优化阶段设计了一种两步优化方法：在第一步（（b）和（c））中，使用逆路径跟踪和半球区域照明模型来联合优化场景中不透明物体的照明和材质。...未来作者考虑将这种方法应用到增强现实系统中，将进一步研究如何尽可能减少算法计算时间。

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GraphMAE：将MAE的方法应用到图中使图的生成式自监督学习超越了对比学习

前几天的文章中我们提到MAE在时间序列的应用，本篇文章介绍的论文已经将MAE的方法应用到图中，这是来自[KDD2022]的论文GraphMAE: Self-supervised Masked Graph...复杂的策略来稳定训练。对比方法通过通用的训练技巧避免模型陷入繁琐的解决方案。...实验结果表明，GraphMAE在不依赖数据增强等任何技术的情况下，取得了与当前最优对比学习方法相当甚至超过的结果。...带复遮蔽掩码的GNN解码器解码器的作用是将编码器得到的节点表示H映射回输入的节点特征X。它的设计应该取决于重构目标x的语义级别。...GNN解码器可以根据节点周围的节点分布恢复自身的输入特征，而不仅仅是节点本身，因此它可以帮助编码器学习高级信息。此外GraphMAE使用了一种新的“re-mask”方法。

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PiSSA ：将模型原始权重进行奇异值分解的一种新的微调方法

我们开始看4月的新论文了，这是来自北京大学人工智能研究所、北京大学智能科学与技术学院的研究人员发布的Principal Singular Values and Singular Vectors Adaptation...（PiSSA）方法。...PiSSA和LoRA一样，都是基于这样的前提：对模型参数的改变会形成一个低秩矩阵。这种方法通过将模型中的矩阵表示为两个可训练矩阵的乘积，辅以一个用于错误校正的残差矩阵，优化了紧凑的参数空间。...在LLaMA 2-7B、Mistral-7B-v0.1和Gemma-7B模型的多个任务的比较实验中，PiSSA凭借卓越的表现脱颖而出。以主奇异值和向量初始化的微调适配器产生了更好的结果。...论文中将奇异值分解应用于预训练模型的权重矩阵，以提取主要成分。然后使用这些成分来初始化一个名为PiSSA的适配器。微调PiSSA在开始阶段可以密切复制完整模型微调的效果，同时保持良好的参数效率。

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一种将快捷方式从开始菜单“常用应用”的中去除的方法

当我们安装一款软件的时候，这款软件的一些快捷方式可能被设置到开始菜单的“常用应用”区域。但是，如果是“卸载”快捷方式被“钉”到该区域，就会造成非常不好的体验。...一种解决方案就是，不将“卸载”快捷方式放到开始菜单的“普通区域”。很多应用都是使用这种方式。另一种就是如何将该项从“常用应用”区域删除。...A9AB-443BCFE33D9F}\Count\{0139Q44R-6NSR-49S2-8690-3QNSPNR6SSO8}\Abgrcnq++\Abgrcnq++.yax 从对比图中...，该键对应的快捷方式在开始菜单的”常用应用“区域。...如果想将方案移植到XP上，使用相同的方法应该可以得出注册表路径。

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【文献阅读】Split-KalmanNet:一种鲁棒的基于模型的深度学习方法用于状态估计

许多努力被用于将KF扩展到更一般的SS模型。最广泛的应用于非线性SS模型的状态估计算法是EKF算法。...在这篇文章中，介绍一种称为Split-KalmanNet的深度学习方法用于状态估计。我们的算法基于模型实现，主要概念时使用两个并行的DNNs对先验状态估计和新息协方差矩阵进行单独训练。...因此，一种可以处理模型不匹配的鲁棒序贯状态估计算法是必要的。...2.2 KalmanNet - 一种混合方法 KalmanNet是一种混合方法，它利用了DNN，并且保留了递归EKF中的公式(4)(5)(6)。...Split-KalmanNet 采用一种独特的方法，通过两个并行 DNN 训练先验状态估计和新息的协方差矩阵。

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将微信小程序转为APP不需要重新开发的一种方法

为了争夺客户，APP上各类活动资讯、优惠券、热点推送等等的消息通知，不时的版本更新，泛滥的APP正逐渐吞噬用户的时间和精力，让用户烦不胜烦，变为用户的负担。最终，绝大多数的APP只是被搁置不用。...比如说，将用户基础庞大的微信小程序，一键转化成商用APP？众所周知，将微信小程序转成商用App，需要考虑两大“难题”。...那有没有不改一行代码，将微信小程序转成商业App的方法？国内技术市场快速发展的今天，真的有能简单解决此问题的技术产品，比如说FinClip。...3、编译成功的FinClip小程序，可以使用FIDE中的「小程序一键生成App」功能进行App工程文件的输出。...凡泰极客的FinClip小程序容器技术，兼容微信小程序的语法，能够让任何人、任何企业以最低成本拥有自己的App。

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R包安装时安装程序包****时退出的状态不是0，或者版本不适的一种解决方法。

quietly = TRUE)) install.packages("BiocManager") BiocManager::install("miRBaseVersions.db") 有一个现象，提示用的R...但安装的时候会发生出错。提示需要3.5版本的R。你说要4.0。安装时提示要3.5。 ? 我也换成3.5版本的R，安装，结果显示：安装程序包****时退出的状态不是0。...我想很多人安装包都遇到这样的状况。如果你安装miRBaseVersions.db包时也出现这样的状况，你可以尝试我下面的解决方式，我这里的解决方法是下载安装包本地安装。 ?...然后选择下载的包，安装就可以啦。 ?...我这里是在3.6版本的R中安装的，不是3.5，我这里安装成功了，可能你不一定能成功，那是因为有一些依赖包可能你没有安装，我这里是因为很多有关生信分析的R包我都安装过，所以不报错。 ?

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【SLAM】一种用于自动驾驶赛车的冗余感知和状态估计方法，消除传感器故障的严重影响！

Redundant Perception and State Estimation for Reliable Autonomous Racing 原文作者：Nikhil Gosala 内容提要在自动驾驶赛车中，车辆的操作接近操控极限...为了限制此类故障的影响，本文提出了一种用于自动驾驶赛车的冗余感知和状态估计方法。冗余感知是通过独立使用两种传感器模式来估计分隔物体的轨道的颜色和位置来实现的。...具体来说，基于学习的方法用于分别从LiDAR和相机数据生成颜色和姿态估计。基于粒子滤波的实时SLAM算法融合冗余感知输入。速度估计采用滑移动力学，并通过概率失效检测算法确保可靠性。...使用自动驾驶赛车gotthard无人驾驶，这些子模块在现实世界的赛车条件下进行了广泛评估，横向加速度可达1.7G，最高时速可达90公里/小时。主要框架及实验结果 ? ? ? ?

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Vue3（三）CND + ES6的import + 工程化的目录结构 = 啥？入口页面 index.htmlmain.jsApp.jshome加载组件的方法组件路由状态管理缺点优点

public/favicon.ico" /> 一种怪异的方式...简单的状态的演示，其他的各种方法也都是可以用，不写那么多了。离模板有点远，所以写的时候容易蒙，所以要把功能分散到其他页面（组件）里面，这里主要是一个入口功能。... 目录结构参考了cli建立的项目。支持组件、路由、状态管理等功能。...这里区别就有点大了，首先模板只能用 template 的方式来写，另外不能直接写css，如果还是想写的话，目前想到的方法只能用vue的那种了。...加载组件的方法 // 引入组件 import test from '../component/test.js?

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一篇文章学会统一建模语言UML

不需要掌握复杂的 UML 语法，更多的是要去理解面向对象的分析方法，这可以提高需求分析能力。...1.3、组件图（构件图）组件图也叫作构件图，一部手机有各种硬件设备组成，同样的一个软件也是由很多个物理部分组成，组件图就是描述软件内部物理组成的一种图。例如某一权限组件设计图： ?...转移的语法格式如下：转移名：触发事件名（参数列表）[监护条件] / 动作列表触发事件监护条件：他是一个布尔表达式，可以根据条件将原状态转移到不同的目标状态；动作：包括给另一个对象发送消息、操作调用...外部转移就是我们最常见的一种： ? 自转移，自转移的原状态和目标状态是同一个，他会打断当前状态下的所有活动，使对象重新开始。 ?...控制流控制流表示两个活动节点之间的转移，就是图中的那个箭头，与状态图不同，他不需要事件的触发，一个动作结束之后会立即转移到下一个节点。

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多叉树结合JavaScript树形组件实现无限级树形结构（一种构建多级有序树形结构JSON（或XML）数据源的方法）

目前市场上常见的JavaScript框架及组件库中均包含自己的树形组件，例如jQuery、Ext JS等，还有一些独立的树形组件，例如dhtmlxTree等，这些树形组件完美的解决了层次数据的展示问题。...现在问题来了，既然树形组件的数据源采用JSON或XML等格式的字符串来组织层次数据，而层次数据又存储在数据库的表中，那么如何建立起树形组件与层次数据之间的关系，换句话说，如何将数据库中的层次数据转换成对应的层次结构的...这就是我们要解决的关键技术问题。本文将以目前市场上比较知名的Ext JS框架为例，讲述实现无限级树形结构的方法，该方法同样适用于其它类似的JavaScript树形组件。...动态生成树有两种思路：一种是一次性生成全部树节点，另一种是逐级加载树节点（利用Ajax，每次点击节点时查询下一级节点）。...字符串） <% // 读取银行分支机构的层次数据 List result = DataAccess.getBankInfoList(); // 将层次数据转换为多叉树对象（本文下面会详细介绍该数据结构的实现方法

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Docker技术发展路线中囊括了新技术

如果你描述了容器内所需运行软件的所有细节，并且将该容器转移到另外一个新服务器中，那么，你不必担忧其是否适配于该服务器、依赖关系是否相配，所有问题都会得到解决。...Golub说：我们打算从以前的在一个服务器的容器中开发应用程序改变为可以跨多个不同服务器在包含不同组件的容器中开发应用程序。...事到如今，我们必须确保这些容器能与其他部分很好地配合，安全性、存储功能良好，同时网络也要保持良好的状态。今年的Docker路线图中为什么提供管理和编程解决方案?...开发人员一般也都会从简单的开始入手，从无状态的应用程序开始开发。起始于开发，经历开发-开发测试-开发测试-构建，然后我们就会考虑将其转移到产品中去。...我认为，处理这件事正确的方法是，寻找一种演进的方法，从中获取价值，那么或多或少，事情就会有机地进行着，而并不是要做一个涉及到许多部门的大项目。这是一种反向思维。

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Jim Fan全华人团队HOVER问世，1.5M小模型让机器人获「潜意识」！

策略蒸馏与DAgger算法的应用在训练Oracle策略后，使用「蒸馏」过程将Oracle策略中的技能转移到HOVER策略中，以使其能够实现多模式控制。...这个过程通过DAgger算法完成，该算法是一种监督学习方法，用于使学生策略的动作逐渐与Oracle策略对齐。...此过程的核心是将Oracle策略的优点有效地转移到HOVER策略中，使其能够支持多种控制模式的无缝切换。...实验结果实验主要围绕3个问题展开： Q1：HOVER作为一种通用策略，能否在特定指令配置下表现优于其他策略？ Q2：HOVER能否优于其他多模式人形机器人控制器的训练方法？...A2：与其他通用训练方法的比较 Jim Fan团队将HOVER与一种多模式RL基线进行比较，该基线采用相同的指令屏蔽过程，但从零开始以RL目标进行训练。

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UML 教程

部署图将显示系统中的软件组件和硬件组件之间的关系以及处理工作的物理分布。 ? 节点节点既可以是硬件元素，也可以是软件元素。它显示为一个立方体，如下图所示。 ?...但可能定义对象的运行状态，显示特殊实例的属性设置值。 ? 类和对象图示例下图是一个对象图，其中插入了类定义图。它例示如何用对象图来测试类图中任务多重性的方法。...如果目标状态有多个转移到达，并且每一个转移都有相同的效果与它相关联，那最好将该效果与目标状态相关联，而不与转移相关联。你可以通过为这个状态定义初始动作来实现。...入口点有时，你不想在正常的初始状态进入子状态机。例如下面的子状态机，它通常从"初始化"状态开始，但是如果因为某些原因，它不必执行初始化，可能靠转移到指定的入口点来从 "Ready" 状态开始。 ?...它们符合构造方法建立的功能性规范。一个需求是用例将执行一个动作或提供多个值给系统的约定或承诺。约束 - 一个约束是一个用例运行的条件或限制。它包括：前置条件，后置条件和不变化条件。

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算法：记忆化搜索「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。概述记忆化搜索是一种典型的空间换时间的思想。记忆化搜索的典型应用场景是可能经过不同路径转移到相同状态的dfs问题。...分析对于我构造的示例 stones = [0,1,3,4,5,6,7,10,15]，搜索路径如下：可以看到从状态[5,1]和状态[5,2]都能转移到状态[7,2]，而[7,2]这个状态并不能转移到终点这个结论是可以被存储起来的...（转移到没有打上记忆化标签的状态）。...乍一看本题也是自上而下在有层次结构的图中搜索，且也符合当前层的不同节点都转移到下一层的同一节点。...可以大大降低空间和时间复杂度 // 由于转移到dp[i]只需要dp[i-1]，因此使用滚动数组，可以将dp数组的行数优化为2。

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vSAN架构解析与6.7功能介绍

从图中可以看到vmware的vSAN紧密的和虚拟化环境结合在一起的，实际上是将虚拟机的文件通过策略存储在vSAN的存储上。...vSAN的存储中为组件设计了3种状态，第一种状态叫Absent；第二种状态叫Degraded；最后是Stale。组件如果有多个副本，副本之间在写数据的时候这些数据都是最新的。...后台存储流量中有一种叫做Rebalance。在上图中有三个组件分别写入到了三个SSD，这三个组件未必来自同一对象，有可能是不同对象的不同组件，所以在大小并不一定相等。...现在有这样一种情况，图中第一台主机损坏导致需要在第四台上创建新的副本（C1、C2、C3），当新的C1副本刚创建完成时第一台主机又恢复了。...如果设备有副本就会在副本所在的主机上将副本标为已消失，然后再找一个新的设备进行Resync。如果不存在副本则会主动的将组件给转移到其它的主机上。

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一种TreeView组件分页异步加载的方法

将特征转换为正态分布的一种方法示例

将特征转换为正态分布的一种方法示例

一种将web项目快速添加到eclipse tomcat server的方法

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GraphMAE：将MAE的方法应用到图中使图的生成式自监督学习超越了对比学习

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一种将快捷方式从开始菜单“常用应用”的中去除的方法

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