问题 类成员模板函数为什么不能被 virtual 修饰？...template virtual void make_sound(){ //... } }; 回答 模板是编译期生成实例化的，虚函数是运行期才能确定下来的
但理性告诉你，你不能给 Cat。因为，你把 Cat 给邻居，邻居会觉得你在鄙视他：咋的？古有指鹿为马，今有“借狗给猫”？...小伙伴们，肯定就会说啦：Cat 和 Dog 是两种动物了，肯定不能使用继承关系啦~ 这个说法是对的。但对于我们面向对象编程过程中，尤其是在“继承”关系中，我们考虑的是“替换性”。...Cat 不能替换 Dog, 因此，我们不能让 Cat extends Dog。 同样，网络上经典的例子：正方形不是长方形的子类，也是如此。...问题在于，如果一个程序需要长方形进行面积计算时，你用正方形来替代，计算出的结果就和预期不符了。...为什么里氏代换原则这么重要，小伙伴们理解了吗？
__(self): raise Exception('不能实例化这个类') kingname = People() kingname.say() 一旦初始化就会报错，如下图所示：...一个不能被初始化的类，有什么用？ 这就要引入我们今天讨论的一种设计模式——混入（Mixins）。 Python 由于多继承的原因，可能会出现钻石继承[1]又叫菱形继承。...Mixins 是一个 Python 类，它只有方法，没有状态，不应该被初始化。它只能作为父类被继承。每个 Mixins 类只有一个或者少数几个方法。不同的 Mixin 的方法互不重叠。...self.age}岁') kingname = People('kingname', 28) pm = People('pm', 25) kingname > pm 显然，这样写会报错，因为两个类的实例是不能比较大小的...混入： 不能包含状态（实例变量）。 包含一个或多个非抽象方法。 参考资料 [1]钻石继承: https://en.wikipedia.org/wiki/Multiple_inheritance
final关键字的作⽤有如下⼏种： final修饰类时，表明这个类不能被继承 final修饰⽅法，表明⽅法不能被重写 final修饰变量，如果是基本数据类型的变量，则其数值⼀旦在初始化之后便不能改变；如果是对象...这意味着，一旦对象被赋值给变量，我们既不能更新引用，也不能通过任何方式改变内部状态。...我们都知道，String是Java中一个不可变的类，所以它一旦被实例化就无法被修改。但是，既然字符串是不可变的，那么字符串拼接又是怎么回事呢？...为什么要用StringJoiner 在了解了StringJoiner的用法和原理后，可能很多读者就会产生一个疑问，明明已经有一个StringBuilder了，为什么Java 8中还要定义一个StringJoiner...那么，明明String的构造函数指定的长度是可以支持2147483647(2^31 - 1)的，为什么像以上形式定义的时候无法编译呢？
Tr1与Tr2分别为拒识门槛值。周先生1970年文章给出Tr1与Tr2分别在0与1之间。我们进一步给出了两者之和必须满足在0与1之间的约束。同时给出了一般情况下的推断规则。...读者设想一下该题如何转变为拒识分类，你如何设定相关代价参数？ ? 应用互信息分类器并选择有拒识类别。解析解得出的计算结果表明，70%的有用信号被正确分类出来。...特别重要的是，该分类器是自动计算出拒识门槛值。 ? 图中横坐标为不平衡比，纵坐标是漏检率。两个曲线分别对应了两种分类器。交叉点对应了类别为平衡分布（p1=p2）。...开始计算拒识类别情况，其中有两个新的归一化代价参数，获得最大互信息后，可以获得唯一解释的三个归一化代价参数。 读者可以思考为什么这会是唯一解释，而不存在不一致性解释的问题？...同时给出了个人认为的应用熵函数的优缺点。
父类中哪些方法不能被重写 父类中的静态方法不能被子类重写 父类中的私有方法不能被子类重写 被final修饰的方法不能被重写 也就是说，只有在子类中，可以直接访问到的,父类的方法,并且是非静态的方法，才能被子类重写...重载 发生在同一个类中 类可能有多个同名的方法，包括构造方法，它们有相同的方法名，但是却有不同的参数，这时就会根据函数参数传递的参数类型进行匹配，选择适合的相同参数类型的方法。...对于构造方法，仅当当前类中没有其它有参构造函数时才会得到一个默认的无参构造器，但是只要有一个有参构造函数，但是却没自定义一个无参构造器的话就必须给定有参的初始值。...5、方法被定义为final不能被重写。 overload（重载） 1、参数类型、个数、顺序至少有一个不相同。 2、不能重载只有返回值不同的方法名。 3、存在于父类和子类、同类中。...被final修饰过的类不能被继承 类中所有方法默认都是final修饰 修饰变量 表示变量一旦被赋值就不可以更改它的值。
这篇论文通过将RNN的内部状态映射为自动机状态，研究RNN在正则语言识认时所采用的内部结构。通过实验证实了RNN状态与自动机状态间确实存在解码函数。...不过这种解码函数不能将RNN状态直接映射到正则语言的MDFA状态，而是映射到它的超状态 。...(1)如何选择一个合适的抽象编码函数f ̂？ (2)什么导致抽象函数α必然存在？ (3)能否事先评估高精度细粒度的编码函数f ̂？是否存在？ (4)如何用抽象函数α和编码函数f ̂？...2.为什么RNN只能模拟抽象化的自动机？ 本文认为RNN在识认正则语言时只能模拟抽象化的MDFA，而不是MDFA本身。为验证该观点，本文设计了一个简单的贪婪算法来选择抽象函数α。...虽然该贪婪算法并不能保证找到全局最优的状态合并方案，并比随机状态合并要好很多。 ? 图3 左图展示SIMPLE EMAILS语言识认任务中线性解码器的解码精度随粒度上升的变化情况。
对于像 NSFW 这样的项目，他觉得目前召回率比精确度更重要，”误识率高一点也比让更危险的东西漏掉要好”。 话虽如此，但还是有掩饰识别准确度不高的嫌疑。...创建者此前测试 15,000 个图像集的准确率大约 90％，不过，根据笔者亲自测试，整体感觉是误识率较高。...更令人难以接受的或许是这样的图片被识别为“Porn”，脸都不能漏了？...这是一个缓慢但却是值得期待的过程。 01 如何使用 NSFW.JS？...对图像进行分类 此函数可以使用任何基于浏览器的图像元素（，），并返回最可能的预测数组及其置信度。
但这次用户被踢出的问题，齐识前前后后处理过三次，都无法定位。...但是这一次，为什么新版的IE也不行了呢？ 现在，齐识的目光集中在了上传文件的后台API上。这是这次发现的新嫌疑人，不，还有IE，可能是团伙作案。...但有时候，根据那些事实并不能推理出你的结论。有些事情之间的关联可能很偶然，并不具备规律性。”老夏微笑地看着齐识，“现在情况如何？” “我现在在看上传文件的API。...——《格兰奇庄园》 齐识的目光又聚焦在了日志身上。如果用户真的在上传文件之后被踢出，一定能从日志中找到什么蛛丝马迹。齐识又换了一个留下的操作日志较多的用户，将日志按时间排好序。...齐识又和老夏聊了几句，突然想起来什么，就问：“老夏，你明明不姓夏，可是为什么大家都叫你老夏呢？” “呵呵，这次解决问题，或者叫探案的过程你感觉怎么样？”
对于像 NSFW 这样的项目，他觉得目前召回率比精确度更重要，”误识率高一点也比让更危险的东西漏掉要好”。 话虽如此，但还是有掩饰识别准确度不高的嫌疑。...创建者此前测试 15,000 个图像集的准确率大约 90％，不过，根据小编亲自测试，整体感觉是误识率较高。...更令人难以接受的或许是这样的图片被识别为“Porn”，脸都不能漏了？...这是一个缓慢但却是值得期待的过程。 如何使用 NSFW.JS？...数组大小由 classify 函数中的第二个参数确定。 安装 NSFWJS 由 Tensorflow.JS 提供支持，作为peer dependency（同级依赖）。
对于像 NSFW 这样的项目，他觉得目前召回率比精确度更重要，”误识率高一点也比让更危险的东西漏掉要好”。 话虽如此，但还是有掩饰识别准确度不高的嫌疑。...创建者此前测试 15,000 个图像集的准确率大约 90％，不过，根据 AI科技大本营亲自测试，整体感觉是误识率较高。...更令人难以接受的或许是这样的图片被识别为“Porn”，脸都不能漏了？...这是一个缓慢但却是值得期待的过程。 如何使用 NSFW.JS？...数组大小由 classify 函数中的第二个参数确定。 安装 NSFWJS 由 Tensorflow.JS 提供支持，作为peer dependency（同级依赖）。
与人类分类直觉以下内容相符：小类中的一个误差（或拒识）将比大类中的一个误差（或拒识）代价更高；同类中的一个误差将比一个拒代价更高。由M3可以对四个混淆矩阵进行排序。...思考为什么M2与M3无法区分，列为同序B？“元准则”可以理解为是期待底层准则要尽量可以包容的特征。Meta3是对Meta2的进一步期待要求。 ?...该图说明了机器学习中简单的应用学习论指标不能够必然导致完全正确分类（或误差最小）。 ? 定理3的内涵。...我们可以观察到在p1=pc处，小类一个拒识与大类一个误差具有等同的“信息代价”。 ?...当p1<pc时，小类一个拒识的“信息代价”低于大类一个误差的的“信息代价” 当p1>pc时，小类一个拒识的“信息代价”高于大类一个误差的的“信息代价” 另两个曲线产生的排序不发生变化 ?
换一个简洁的词汇，即“边缘计算”。白震东表示，“我们做的就是，通过智能的、视觉的、传感器的方式体现边缘计算。”...为什么会做出这个决定？...“经过2013-2017年的高速发展，安防产业的体量规模及重要性被许多人认知到，但随着监控摄像头越来越多，人们对安防系统工作效益的要求也逐渐变高。”...可以注意到，在2018年的时候，“边缘计算”，尤其是前端边缘计算成为行业的一个热议点，而在产品和服务侧，臻识的打法就是“前端边缘计算”。...，一年出货量达到50万、60万级别；最后一点，臻识团队本身的体量没有那么大，这也意味着团队灵活、响应速度快，这是大公司所不能做到的。”
为什么会出现这个问题呢，原来tfjs-core为了可移植性，平台相关的操作，由各平台自行实现。从网络上获取数据就是这样的平台相关操作，浏览器、Node各有自己的实现方法。...预训练模型被墙 由于一些众所周知的原因，访问Google的服务总是不顺畅。我长期挂V**，这倒不是问题。...幸运的是，tfjs上有一个issue：Model accessibility issues in China #1375 。...好在以前在开发识狗君微信小程序识研究过通过wx canvas获取图像数据，具体实现请参考源码。...有一点需要注意，通过canvas获取到的图像数据是RGBA格式，而mobilenet模型接收的却是RGB，为此我写了一个转换函数： // RGBA to RGB var rgbData = new
声纹识别为什么难？ 声纹识别是一种通过声音判别说话人身份的技术。如果说语音识别是让机器判断「说了什么」，那声纹识别就是判断「是谁说的」，用于解决生物身份的确认和识别。...评估算法系统性能时常输出ROC 曲线，用于描述FAR（误识率）与FRR（拒识率）之间的关系。...简单说，在声纹识别中，误识率就是“把不应该匹配的声纹当成匹配声纹”的比例，拒识率则是“把应该匹配的声纹当成不匹配声纹”的比例。...---- 为了评估数据量（训练样本多少）对系统性能的影响，这次 VoxSRC 竞赛给定了两种情况，一是固定数据集，另一个是无约束数据集。...这次在全球声纹识别权威竞赛 VoxSRC 中夺冠，是对中国自有 AI 技术能够引领世界的又一个绝佳证明。
手写一个异步工具类 我是小识，新来了一个公司。这个公司呢，有个特点，就是很鼓励大家封装各种实用的工具类，提高开发效率。 于是我就到处看项目的源码，看看有没有什么能改进的？果然让我发现了。...，没想代码被组长杰哥打回来了 「杰哥」：有心封装工具类值得鼓励，不过还可以改进一下 「小识」：还能再改进？...但是用一个异步线程执行任务，你确定这个工具类比同步执行的效率快？ 「小识」：哈哈，又一个工具类翻车的案例，应该多开几个异步线程来执行任务，但是应该开多少呢？...「小识」：哎呀，我们没设置线程的名字，应该用的是默认的线程名字 Thread-n 「小亮」：你可得给工具类加个线程名字的参数啊，不然一个一个看线程的状态太累了，而且效率也不高 「小识」：我这就加 第四版...，当一个线程在「keepAliveTime」时间内没有执行任务，就把它给关掉 异步工具类执行流程图 经过大家的不断改进之后，构造函数中的参数也越来越多了，杰哥让我写个文档吧，把这个异步工具类的构造函数和执行流程总结一下
中篇我们集中聊一下鼻识(鼻嗅香)和舌识(舌尝味)，此二识的内容跨度相对更大也更驳杂一些，不求面面俱到，但求点到即说透。 鼻 识 鼻嗅香。 芬香馥郁惹人嗅，形容嗅觉灵敏，我们通常都会想到狗鼻子。...Martin Fowler的经典之作《重构》就列举了22种典型的代码坏味道：重复代码、过长函数、过大的类...过多的注释等。...若问为什么用这个轮子，经常得到的回复是“这是之前的代码，一直这么跑着的，我也没管”。...首先，模型所需的相关技术点和规范点需要与团队明确吧，若团队内部未达成一致，不管多牛逼的模型被不同的人向不同的方向拉扯，最终都会变成浆糊。...通常情况是技术被业务所驱动的升级，这时候的演进不能只靠监控和踩坑来实现，需要大局观和更开阔的视野方可。
一、从“为何孙悟空无法翻出如来佛的手掌心”说起 在神话小说《西游记》中，孙悟空在菩提老祖处学的一身本领，一个筋斗十万八千里，但无论他飞的如何快如何远，都无法逃出如来佛的手掌心，最后被压在五行山下……...这些条件都是人工智能产生并应用的主要的基本条件，而且任何一个条件都不能缺！其它的条件暂时先忽略不考虑，如存放计算机系统的机房空间、组织管理……全部都归物质法（色法）所涵盖。...这些都是被所有佛菩萨亲证的事实，都如实记录在佛经中，都可以被如实修行的行者反复实证，毫无差错。...心法无形无相，心法可以出生物质法（色法），但反过来却不能成立，是虚妄想，而人工智能确实是人类的前六识通过外在物质方面的功能延伸。...宇宙中任何物质（色法）都是众生的八识心一起整合运作的共同结果！所以物质本身是被生的法，由众生的八识心按照众生在各自如来藏中的共业所生。
但对于日常学习而言，我们可以借助异或操作，实现一个简单的文件加密程序，从而强化自身的编程能力。 转载来源 公众号：Python 高效编程 “ 阅读本文大概需要 4 分钟。...token_bytes 函数接受一个 int 参数，用于指定随机字节串的长度。int.from_bytes 把字节串转换为 int，也就是我们需要的二进制数。...token_bytes(nbytes=length) key_int = int.from_bytes(key, 'big') return key_int 加密单元: encrypt 函数接受一个...key_int = random_key(len(raw_bytes)) return raw_int ^ key_int, key_int 解密单元： decrypt 接受两个 int 对象，分别为加密文本和随机密钥......) >>> decrypt(*encrypted) '画图省识春风面，环珮空归夜月魂' 加密文本文件 path 为待加密文件的地址，如果不指定密钥地址，则在该目录下新建目录和文件。
领域自适应在迁移学习领域中已经被广泛研究。而我们的问题可以被转化为一个领域自适应问题，如果测试领域的数据允许用于训练，且不提供对应的标签的话。...假设前两个属性分别为：物体类别和颜色类别。加性对抗网络的前两条支路依次对应于这两个属性的学习。...首先，假设对于见过的属性组合已经学好了，例如，一匹棕色的马可以被精确地识别为物体“马”和颜色“棕”。之后，对于没见过的属性组合，一匹棕色的马和一只白色的兔子，我们要让网络输出物体“马”和颜色“白”。...知白马是马而更识白，知白马是白而更识马。 第四步：拓展讨论。避免因果关系造成的学习困境：皮之不存，毛将焉附。...即对于每个 ，我们优化如下的优化问题： 所有识别网络（R网络）的最后一层激活函数也是softmax函数。 是交叉熵损失函数。
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