不确定这是否构成传递依赖_我不确定我是否了解两个django模型之间的依赖关系_是否可以在c++中强制传递依赖项对象的常量 - 腾讯云开发者社区

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

对反事实后果有信念的理论AI模型

Nat. Methods | 深度生成模型在单细胞 RNA 分析中的转录动态建模

今天为大家介绍的是来自Fabian J. Theis & Nir Yosef团队的一篇论文。当前估算 RNA 流速的方法缺乏有效的策略来量化不确定性并确定其对感兴趣系统的整体适用性。在这里，作者介绍了 veloVI（velocity variational inference），这是一个用于估算 RNA 流速的深度生成模型框架。veloVI 学习了基因特异性的 RNA 代谢动态模型，并提供了转录组范围内的流速不确定性量化。

函数式编程中如何处理副作用？

纯函数是说没有副作用的函数（a function that has no side effects），有几个好处：

Vue渲染函数该如何使用？有哪些需要注意的地方？

Vue的模板语法适用于绝大部分的需求场景（模板最终会被编译为渲染函数），在绝大多数情况下，Vue 推荐使用模板语法来创建应用。然而在某些使用场景下，我们真的需要用到 JavaScript 完全的编程能力，举例如下：

ICCV2021最佳检测之一：主动学习框架较大提升目标检测精度（附论文下载）

主动学习旨在通过仅选择数据集上信息量最大的样本来降低标记成本。现有的工作很少涉及目标检测的主动学习。这些方法中的大多数基于多个模型或者是分类方法的直接扩展，因此仅使用分类头来估计图像的信息量。

ICCV2021最佳检测之一：主动学习框架较大提升目标检测精度（附论文下载）

论文：Active Learning for Deep Object Detection via Probabilistic Modeling

实现近乎无限可扩展性的7种设计模式

本篇主要总结了来自Pat Helland的令人印象深刻的论文《Life beyond Distributed Transactions: an Apostate's Opinion》中的设计模式。

AAAI 2021：仅有的8篇量化投资论文（论文+代码）

量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业20W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。

谈谈分布式系统

先讲个黑色笑话：半年前，一个谁也没见过的日本浪人推出的理财产品突然在七侠镇火爆起来，据说买上点屯着，不出几月就能把同福客栈，甚至龙门镖局都盘下。我们家小六的七舅老爷，卖掉祖宅也嚷嚷着要 all in。我觉得这事吧很是蹊跷，好歹也是自家人嘛，不能让老人家上当受骗 —— 所以 … 放着我来。我用我无双的智慧，和堪比丞相的三寸不烂之舌给七舅老爷拦下来，让他打消了念头。没出半年，小六七舅老爷全家就和我们斩了联系，死生不复相见。 – 摘自《无双日记》 2018.1.1 最近一个多月，谈论 blockchain 的人

010

互信息公式及概述

在概率论和信息论中，两个随机变量的互信息（Mutual Information，简称MI）或转移信息（transinformation）是变量间相互依赖性的量度。不同于相关系数，互信息并不局限于实值随机变量，它更加一般且决定着联合分布 p(X,Y) 和分解的边缘分布的乘积 p(X)p(Y) 的相似程度。互信息(Mutual Information)是度量两个事件集合之间的相关性(mutual dependence)。互信息最常用的单位是bit。

零基础入门分布式系统 8. 案例研究 Case studies （完）

8.1 Collaboration and conflict resolution

[Java8]如何正确使用Optional

Optional是Java8提供的为了解决null安全问题的一个API。善用Optional可以使我们代码中很多繁琐、丑陋的设计变得十分优雅。这篇文章是建立在你对Optional的用法有一定了解的基础上的，如果你还不太了解Optional，可以先去看看相关教程，或者查阅Java文档。

声明NSString属性的时候到底要不要采用copy限定词？

通过这些文章，我们有了一个共识：在声明NSString类型的属性的时候需要采用copy内存管理策略。理由我在上面的文章中也做过详细介绍，这里不赘述。

避免在 TypeScript 代码中使用模糊的 Object 或 {}

在 TypeScript 的世界里，当我们期望一个对象但不确定对象的具体结构时，通常会使用 Object 或 {} 作为类型。这就像收到一个神秘的包裹，你知道它在那里，但你不确定里面是什么。然而，有个小插曲：虽然这种做法乍一看很方便，但过多地依赖这些通用对象类型可能会导致一些意想不到的问题。让我们深入探讨一下，看看为什么在 TypeScript 代码中使用这些模糊类型可能是时候慎重考虑了。

数字化转型的必须了解的十个关键词

什么是数字化转型的本质？阿里研究院安筱鹏博士提出十个关键词勾勒出数字化转型的本质：1、不确定性2、复杂系统3、竞争的本质4、转型的逻辑起点5、工具革命6、决策革命7、数据的自动流动8、软件的本质9、技术架构的大迁移时代10、体系重构。

安筱鹏：数字化转型的十个关键词

在座的各位都是清华经管学院的校友，非常高兴在清华108年校庆期间，和各位清华校友交流数字化转型这个话题。

ICCV最佳检测之一：主动学习框架较大提升目标检测精度（附论文下载）

点击上方蓝字关注我们计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 新框架优于基于单模型的方法，并且以一小部分计算成本与基于多模型的方法相媲美！公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式论文下载｜后台回复“主动学习”获取链接关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院 1 概括主动学习旨在通过仅选择数据集上信息量最大的样本来降低标记成本。现有的工作很少涉及对象检测的主动学习。这些方法中的大多数基于多个模型或者是分类方法的直接扩展，因此仅使用分类头来估计图像

贝叶斯深度学习的综述

本篇文章主要概括了关于贝叶斯深度学习的综述：A Survey on Bayesian Deep Learning。内容包括贝叶斯深度学习的基本介绍以及其在推荐系统，话题模型，控制等领域的应用。

「技能分享」有效处理空值的10个技巧，学不会算我输

当我们开始使用Java进行编程时，很多人会把null值当做敌人，并且害怕NullPointerExceptions，下面给大家分享10个有效处理空值的技巧。

熵、交叉熵和KL散度的基本概念和交叉熵损失函数的通俗介绍

为了开始了解熵到底指的是什么，让我们深入了解信息理论的一些基础知识。在这个数字时代，信息是由位（0和1）组成的。在通信时，有些位是有用的，有些是多余的，有些是错误的，等等。当我们传递信息时，我们希望尽可能多地向接收者传递有用的信息。

“面向对象就是一个错误！”

C++和 Java 可能是计算机科学领域最大的错误。就连面向对象的创建者 Alan Kay 都曾对这两门语言提出了严厉的批评。然而，C++和 Java 都是比较主流的面向对象语言。

Java 中 Varargs 机制的理解

J2SE 1.5提供了“Varargs”机制。借助这一机制，可以定义能和多个实参相匹配的形参。从而，可以用一种更简单的方式，来传递个数可变的实参。本文介绍这一机制的使用方法，以及这一机制与数组、泛型、重载之间的相互作用时的若干问题。

2022图机器学习必读的11大研究趋势和方向: 微分方程/子图表示/图谱理论/非对称/动态性/鲁棒性/通用性/强化学习/图量子等

来源：智源社区本文约6900字，建议阅读10+分钟本文为你总结了图机器学习过去一年中的研究亮点，并对该方向在 2022 年的发展趋势进行了展望。 [ 导读 ]几何机器学习和基于图的机器学习是当前最热门的研究课题之一。在过去的一年中，该领域的研究发展迅猛。在本文中，几何深度学习先驱 Michael Bronstein 和 Petar Veličković 合作，采访了多位杰出的领域专家，总结了该领域过去一年中的研究亮点，并对该方向在 2022 年的发展趋势进行了展望。作者：Michael Bronstei

详述 Maven 依赖范围及依赖调节原则

本文主要讲解了Maven依赖范围的概念以及常见范围的使用情况。通过一个具体的例子，介绍了如何通过Maven命令行工具来查看和管理项目的依赖范围。同时，对于路径最近者优先原则和第一声明优先原则也进行了一定的讲解。作为一款优秀的构建工具、依赖管理工具和项目管理工具，Maven在软件开发领域有着广泛的应用，值得学习和掌握。

精益产品需求的要义｜TW洞见

今日洞见文章作者/配图来自ThoughtWorks：亢江妹。本文所有内容，包括文字、图片和音视频资料，版权均属ThoughtWorks公司所有，任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站，在使用时必须注明"内容来源：ThoughtWorks洞见"，并指定原文链接，违者本网将依法追究责任。 1. 需求的新定义我们这里说的“需求”，是沿循计算机技术诞生而来的“软件需求”，所以可以先稍稍回溯一下历史。下图是Michael Porter

012

势头强劲的 Python PK 强大的 C++，究竟谁更胜一筹？

一直以来，在 TIOBE 编程语言排行榜中，简单易用的新贵 Python 和老将 C++ 是强劲的竞争对手，不过 C++ 和 Python 都是非常流行的编程语言，对于开发者而言，在选择语言利器时究竟有何参考标准？本文将基于两种语言的关键性能对比，带领大家深入不一样的 Python 与 C++。

Go 语言并发编程系列（一）—— 多进程、多线程与协程的引入

在原生 PHP 中并没有并发的概念，所有的操作都是串行执行的、同步阻塞的，这也是很多人诟病 PHP 性能的原因，但是不支持并发编程的好处也是显而易见的：保证了 PHP 的简单性，开发者不必考虑并发引入的线程安全，也不需要在编程时权衡是否需要通过加锁来保证某个操作的原子性，也没有线程间通信问题，鱼和熊掌不可得兼，你不可能既要上手简单又要高性能，实际上，90%以上公司的业务和场景根本对性能没有那么高的要求，传统的 Nginx + PHP-FPM 完全以胜任了，如果非要在 PHP 中实现异步和并发编程，推荐使用 Swoole 扩展来解决（实际上，Swoole 实现并发编程的协程功能正是借鉴了 Go 语言的协程实现机制）。

CVPR2020 | 京东AI研究院提出统一样本加权网络，提升通用目标检测性能

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.06568.pdf

单元测试最佳实践｜如何避免常见陷阱？

单元测试的目的是为了随着时间的变化，系统能够按预期工作。一来系统质量得到了保证，开发人员能够提前发现和解决问题，不用身陷bug的泥潭无法自拔；二来开发人员有更多的时间和精力去完善自己技术、提升自己的生活质量，从而形成一个良性循环。

星际智能设计：从物理第一原理设计智能生态系统 “Model evidence is all you need”

Designing Ecosystems of Intelligence from First Principles

上手Python之函数进阶

答：只执行了第一个return，原因是因为return可以退出当前函数，导致return下方的代码不执行

超越Yann LeCun：世界模型的学习和推理

了解大脑中的信息处理并创造通用人工智能是全世界科学家和工程师的长期愿望。人类智能的显着特征是在与包括自我在内的世界的各种互动中的高级认知和控制，这些不是预先定义的，而是随着时间而变化的。构建类人智能机器的挑战，以及脑科学和行为分析、机器人技术及其相关理论形式化方面的进展，说明了世界模型学习和推理的重要性。在本文中，在简要回顾了内部模型学习和概率学习的历史和挑战之后，我们介绍了自由能原理，它为考虑神经元计算和概率世界模型提供了一个有用的框架。接下来，我们展示了在该原则下解释的人类行为和认知的示例。然后，我们将概率建模背景下的符号出现描述为认知机器人学前沿的一个主题。. 最后，我们回顾了使用新颖的概率编程语言在创建类人智能方面的最新进展。这些研究得出的惊人共识是，对学习和推理的概率描述是创建类人人工智能机器并在人类如何与世界互动的背景下理解智能的强大而有效的方法。

Base：Acid的替代方案

作者：DAN PRITCHETT 译者：java达人来源：https://queue.acm.org/detail.cfm?id=1394128（点击阅读原文前往）在数据库分区中，以一致性换取可

Python3 系列之可变参数和关键字

对于可变参数可以联想到 C# 中的可变参数。可变参数是一个数量不确定的列表集合，可以是 list 类型，也可以是 tuple 类型我们定义如下代码段：

你真的需要消息队列吗

学界 | LeCun提出错误编码网络，可在不确定环境中执行时间预测

选自arXiv 机器之心编译参与：乾树、刘晓坤 Yann LeCun 团队近日提出一种新型框架，错误编码网络 Error-Encoding Networks，可在不确定环境中执行时间预测。实验证明它能够持续生成多种预测，而不需要在隐空间或对抗训练中交替进行最小化，并直接避免了模式崩溃问题。在时间序列中学习前向模型是人工智能的核心任务，此类模型常应用于无监督学习、规划和压缩。这项任务面临的一个主要挑战是如何处理多时间序列的多模式问题。当一个时间序列有多种有效的演化方向时，使用经典的 L1 或 L2 损失来

学界 | 如何让智能体在产生疑惑时向人类求助？微软研究院用模仿学习解决了这个问题

AI 科技评论按：随着智能语音等 AI 技术逐渐落地到现实场景中，智能语音助手、智能机器人等各类形态的 AI 的身影随处可见，真正走进了人们的日常生活中。然而，其目前在技术方面还是存在很多不成熟的地方，一个不留神便是一个大型「翻车现场」，另外，人机交互的不自然性也是其存在的一大挑战。对此，微软研究院提出用模仿学习来解决这一问题，并开发出了搭载语言助手的基于视觉的导航（VNLA），不仅能够训练智能体回答开放式的提问（即不需要提前规划好指令），还能够训练其在需要的时候通过语言策略性地寻求帮助，这就大大增强了智能体的自主学习能力，也大大提高了任务的完成度和准确性。微软研究院在博客上发布了这一成果，雷锋网 AI 科技评论编译如下。

学界 | 如何让智能体在产生疑惑时向人类求助？微软研究院用模仿学习解决了这个问题

AI大佬“互怼”：Bengio和Gary Marcus隔空对谈深度学习发展现状

去年以来，由于纽约大学教授 Gary Marcus 对深度学习批评，导致他在社交媒体上与许多知名的 AI 研究人员如 Facebook 首席 AI 科学家 Yann LeCun 进行了一场论战。

你真的了解回调?

你将在本文中,学习到什么是回调,回调是一种异步操作手段,在平时的使用当中无处不在,究竟如何确定何时使用异步(跳跃式执行,稍后响应,发送一个请求,不等待返回,随时可以再发送下一个请求,例如订餐拿号等饭,发广播,QQ,微信等聊天)还是同步(顺序执行,逐行读取代码,会影响后续的功能代码,也就是发送一个请求,等待返回,然后再发送下一个请求,比如打电话,需要等到你女票回话了,才能继续下面虐狗情节),回调的重要不言而喻,然而当面试时,让你举例出哪些异步回调时,好像除了回答一个Ajax,貌似就再也难以举例了的,本文会让你认识不一样的回调,文若有误导地方,欢迎路过的老师多提意见和指正

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

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