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Swift 5.7 针对主要关联类型的轻量级同类型优化

这个关联列表是可选的,你可以写也可以像之前声明协议样,后面不用跟任何声明。如果关联列表存在,必须至少有一个主要关联类型存在。多个关联类型在''中以逗号隔开。...关联类型列表中的每个关联类型必须要定义在对应的协议声明内,或者继承的协议声明内。...协议体主要关联类型列表 -> 主要关联类型条目 -> 主要关联类型 | 主要关联类型 , 主要关联类型条目主要关联类型 -> 类型名称看两个例子:// 关联类型`Element...如果指定了类型参数,则类型参数的数量不能少于或者多于主关联类型的数量,否则会报错。向协议添加主关联类型可以兼容源代码,该协议仍然可以在没有的情况下使用,就跟没有主关联类型的情况一样。...下面举例说明:第一种情况是 extension 的扩展类型,例子中的 等价于 where Element == String 语法,例如:extension Collection<String

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CA1710:标识符应具有正确的后缀

默认情况下,此规则查看外部可见的标识符,但这是可配置的。 规则说明 按照约定,扩展某些基类型或实现某些接口的类型的名称,或者由这些类型派生的类型的名称应具有与相应基类型或接口关联的后缀。...下表列出了具有关联后缀的基类型和接口。...在这种情况下,可在名称中包含有关实现、性能或数据结构的其他特征的有用信息(例如 BinaryTree)。...包含特定的 API 图面 你可以根据代码库的可访问性,配置要针对其运行此规则的部分。...例如,若要指定规则应针对非公共 API 图面运行,请将以下键值对添加到项目中的 .editorconfig 文件: dotnet_code_quality.CAXXXX.api_surface = private

93600
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Brief Bioinform|KGE-UNIT:药物发现中基于知识图谱的分子相互作用预测与多任务统一学习框架

基于任务感知的CNN编码器融合了异构特征和结构特征。任务感知注意力解码器由任务交互注意块、任务感知注意块和任务特定预测头组成。...在DTI任务中,(D)完整的KGE-UNIT优于(A)基于多源特征(B)基于结构特征(C)基于CNN编码器的模型。...在DDI任务中,(H)完整的KGE-UNIT优于(E)基于多源特征(F)基于结构特征(G)基于CNN编码器的模型。...通过利用多模态特征和使用有效挖掘任务交互信息并强调任务特定特征的预测器,该方法提高了药物分子相互作用的单个任务的性能。此外,KGE-UNIT的框架易于扩展,可同时解决更多的分子相互作用预测问题。...因此,如何整合更多的多模态特征和更多种类的关联扩展异构数据以提高特征质量是需要考虑的一个方向。最后,在引入新的实体或关系时,需要重新训练模型是KGE的一个常见挑战,这消耗了大量的时间和计算资源。

32810

可应用于多种癌症的预测分子特征模型

本文提出了一种综合计算方法,使用全基因组关联分析和弹性网络预测方法,根据DNA拷贝数特征预测单个肿瘤的许多基因特征。 数据: 1....用全部基因特征检测到与已知DNA扩增子基因表达特征关联,表明这种策略能够发现拷贝数变异与特定基因特征之间的联系。 2....拷贝数变异关联特征与弹性网络模型特征之间存在大量重叠(Fig. 2f-h)。这种弹性网络找出了关于拷贝数变异和基因特征之间关系的其他信息。...使用DNA拷贝数变异预测许多基因表达特征,具有较高的准确性。 3....泛癌的基因特征预测:将该方法扩展到TCGA中25个肿瘤类型(多平台数据且至少100个样本)。拷贝数变异的肿瘤有更多高度可预测的基因特征(Fig. 6 a、b)。

44121

听GPT 讲Rust源代码--compiler(8)

特征解决是Rust编译器用于确定在给定上下文中特征如何被实现的过程。当一个泛型类型(或特征对象)实现了一个特征时,有时我们需要能够使用与该特征关联类型。...提取特征关联类型:在Rust中,特征可以定义与其相关联类型。这些类型可以在特征中使用,或者由实现该特征类型来确定。然而,在特征解决的过程中,有时需要查询这些特征关联类型的具体值。...在特征解决的过程中,该文件的代码被用于处理与特征投影和特征关联类型有关的操作。...它表示没有特定的特化实现,使用通用的实现。 {Trait}表示特化针对某个特定的trait实现。它将提供适用于某个特定trait的特化实现。...{Self}表示特化针对接收者类型(self类型)进行实现。它将提供适用于具体类型的特化实现。 {At}表示特化针对某个特定的trait和接收者类型进行实现。

5510

知识图谱入门(三)

除了断言特征外,OWL 还支持「否定」(针对非个体之间的边,例如 type 属性和 RDF 实化)、「相等」(两个节点是否对应相同的实体)以及「不等」特征。 ?...最后,我们可以将一个属性与一条「链」(chain)相关联,链指的是一个只允许属性连接的路径表达式,通过该链所连接的实体对也可以通过给定的属性关联。...针对最后两个特征中包括的属性列表,可以通过不同的方式实现,OWL 使用的是 RDF 列表。 ? 4.1.4 类 image.png ?...针对之前表格中的 OWL 特征的更加全面的规则集合被定义为 「OWL 2 RL/RDF」。不过这些规则同样无法捕捉一些特征,如否定、存在性限制、普遍性限制等。 ? 规则可以通过多种方式来进行推理。...之后 DL 引入了其他的特征进行扩展,在建模图数据上非常有用。 描述逻辑基于三种类型的元素:「个体」(individuals)、「类」(classes)以及「属性」(properties)。

1.1K10

A Tutorial on Network Embeddings

扩展)通过将每个节点与特定距离内的节点连接构造邻域图,以保持非线性流形的整体结构 局部线性嵌入( LLE ) 这些方法都在小型网络上提供良好性能,但其时间复杂度至少为二次,故无法在大规模网络上运行...skim-gram 针对每个样本进行了优化 DeepWalk 是可扩展的,生成随机游走和优化 Skip-gram 模型的过程都是高效且平凡的并行化 引入了深度学习图形的范例 ?...特征网络嵌入( Attributed Network Embeddings ) 无监督网络嵌入方法利用网络结构信息来获得低维度的网络特征。...但是现实世界网络中的节点和边缘通常与附加特征关联,这些特征称为属性(attribute)。 例如在诸如 Twitter 的社交网络站点中,用户(节点)发布的文本内容是可用的。...CENE 结合网络结构和节点特征 将文本内容视为特殊类型的节点,并利用节点-节点链接和节点内容链接进行节点嵌入。

1.2K30

KDD2024 | HiGPT: 迈向下一代生成式图模型新范式

这些框架通常采用"预训练 - 微调"的范式:首先在特定数据集上进行预训练,然后针对同一数据集进行微调优化。然而,这种做法难以将模型迁移至全新的、未曾接触过的数据集。...鉴于当前异质图学习框架存在的局限性,本研究旨在解决一个基本问题,以此扩展异质图模型的边界:"是否可以开发出一种高度适应性的通用异质图模型,即使面对节点类型和关系类型分布发生偏移,也能有效地处理各种下游学习任务...传统图模型往往关注单一类型的节点及其联系,而忽略了异质性带来的挑战。我们的模型将能够充分捕捉各类节点间错综复杂的语义联系。2) 捕捉属于同一类型实体的丰富特征。...这种方法建立在初始的异构图语料库预训练基础之上,通过利用针对目标任务的监督指令,对模型进行进一步的微调优化,使其更好地适应异构图数据上的特定需求。...相比传统的泛化方法,它能够更好地捕捉异构数据中的复杂语义关联,从而提升模型在特定任务上的推理能力。

10710

CA1711:标识符应采用正确的后缀

默认情况下,此规则查看外部可见的标识符,但这是可配置的。 规则说明 按照约定,只有扩展某些基类型或实现某些接口的类型的名称或者从这些类型派生的类型的名称,应以特定的保留后缀结尾。...其他类型名称不应使用这些保留的后缀。 下表列出了保留的后缀以及与它们关联的基类型和接口。...包含特定的 API 图面 允许后缀 可以仅为此规则、为所有规则或为此类别(命名)中的所有规则配置这些选项。 有关详细信息,请参阅代码质量规则配置选项。...包含特定的 API 图面 你可以根据代码库的可访问性,配置要针对其运行此规则的部分。...例如,若要指定规则应针对非公共 API 图面运行,请将以下键值对添加到项目中的 .editorconfig 文件: dotnet_code_quality.CAXXXX.api_surface = private

31200

数据库静态脱敏

这保证了本系统对于各式各样的数据库应用场景具备最大限度的兼容性,同时又能针对一些特定的应用场景开启技术模式,显著提升数据脱敏性能,提高脱敏业务的时效性。...数据发现 本系统能自动运行数据扫描任务,先从数据源中获取少量的样本数据,再与系统内置的敏感数据指纹特征进行比对,快速识别敏感数据类型,并记录敏感数据的存放位置。...有些数据在特定应用场景中也会具备敏感性,对于这类脱敏需求,本系统提供了特征字典和正则表达两种数据匹配方式的配置接口,可根据情况自行定义。...针对每种已经识别的敏感数据类型,则单独提供仿真和遮蔽规则。而且所有的仿真脱敏规则还支持可逆脱敏:使用数据仿真规则脱敏后的数据,再次经过脱敏设备处理后,可以将指定范围的数据还原为真实的原始数据。...比如可以将所有的“张三”统一替换为“李四” · 随机映射:根据特征字典,将符合特征的数据进行随机替换,比如可以将所有的“张三”替换为“李四、王五、赵六”当中的任意一个 关联性保持 脱敏前后,可以保持原始数据的关联关系

2.6K50

何恺明团队新作!深度学习网络架构新视角:通过相关图表达理解神经网络

基于图像分类数据集CIFAR10与ImageNet,作者针对网络结构与性能之间的关联性进行了系统研究并得到了这样几点发现: 相关图的靶点(sweet spot)可以促使神经网络的性能极大提升; 神经网络的性能与聚类系数...作者提出通过Concat方式将特征扩展特征向量,同时将信息函数扩展为矩阵形式,此时的变换过程描述为: 同时允许(1) 不同层的相同阶段具有不同的维度;(2) 同一层内,不同节点具有不同的维度。...我们进一步将相关图应用到CNN,它的输入为张量,信息函数同样进行类似扩展,此时的变换过程可以描述为: 前述Table1给出了更详细的节点特征、信息函数以及汇聚函数在不同网络中的表现形式。...上图左说明了现有图生成技术的局限性:仅能生成特定类型的图。为此作者提出了一种新的图生成器WS-flex,它可以生成更广义的图结果(考考上图右)。...作者在文中进行了大量的消融实验、关联性讨论、实现探讨以及神经网络与GNN的关联性。为避免误导各位同学,这里就不对实验部分进行过多介绍,前面主要针对核心实验结果进行了说明。

42920

网络生物学的未来新方向

GDV矩阵可以用作节点(边、节点对)扩展邻域内部或跨网络比较的特征,以及整个网络结构比较的特征。这可广泛应用于网络对齐、图分类、节点分类、网络去噪、网络聚类、节点中心性计算等任务。...因此,直接针对超图数据进行学习的方法具有实际优势。已经出现了多种这类方法,但是超图的准确学习通常受NP难问题的影响。处理超图数据的方法通常以可扩展性换取准确性。...不同的个体特征,如健康状态(例如健康或康复)被封装为节点关联特征向量。这些方法基于易感-传染-恢复模型的理论基础,细致入微,可以解释真实世界的接触模式。...这也可能是因为不同领域的网络包含不同类型的数据,这使得方法定制于其特定的数据类型,从而使其比较具有挑战性或需要方法扩展和新发展。...例如,考虑推断PPI关联网络的问题。包含直接相互作用而不是直接和间接相互作用的决定会导致完全不同的网络拓扑结构。选择一个阈值来确定边缘(例如,特定强度的相互作用或置信水平)也可以显着改变图形。

45310

使用基本几何图元在道路上实现准确高效的自定位

如果使用特定的结构或对象,则可以减小地图大小:在许多情况下,基于道路标识的定位可以实现厘米范围内的定位精度。另一种方法是使用路灯、交通标志和树木等立杆结构作为地标。...房屋角落也显示出潜在的定位特征,但更流行的是用于室内定位的墙。由于并非每种类型特征都无处不在,因此所有上述方法都缺乏鲁棒性和可靠性。...我们针对资源有限的下一代汽车序列提出了高度精确的自我定位问题的解决方案。...与使用一种要素类型相比,将所有要素类型用于定位都可以显著提高准确性。主要原因是特征的可用性更高。此外,特征的优势互补有利于提升精度。例如,立面提供准确的横向定位精度但纵向定位精度较差。...因此,我们希望通过一种措施来扩展我们的框架,以评估当前的定位质量。除了基于特征可用性和关联代价的标准外,我们还计划使用其他交通参与者(例如汽车和行人)来检测丢失的定位。

44120

神盾推荐——离线算法平台

离线算法平台是神盾产品化中负责训练离线算法模型,并出库模型和特征到线上推荐的模块,最小训练粒度为小时级。同时,离线算法平台还整合了离线批量打分、文本内容理解与特征工程等针对特定需求的功能。...原因是,特征数据的数据时间不应该早于样本时间。对于非监督算法而言,特征的取数规则则是UNSUPERVISED-MAX。其他比如业务可用的池子数据,都有其特定的取数规则。...第三,特征的读取还需要考虑一些额外的限定,例如有些公共特征或者其他项目的特征可以训练而不出库到产品化后台。此外,离线平台使用的特征数据格式和特征表所存储的特征数据是不相同的。...交叉特征也没有对应的特征表存储,而是注册为多个基础特征及基础特征的交叉方式。因此,拼接完的特征包含了基础特征,交叉特征则是根据每条样本关联的基础特征是否主副键相同实现交叉产生新的特征。...选择什么样的算法进行训练依赖于业务场景和算法人员的经验了,例如LR需要算法人员自行挖掘特征并且高度依赖特征的好坏,而XGBoost和FM则能够在一定程度上自行交叉特征扩展特征的丰富度。

6.4K80

面向对象设计原则

针对接口编程,不要针对实现编程。...依赖倒转原则分析 在程序代码中传递参数时或在关联关系中,尽量引用层次高的抽象层类,即使用接口和抽象类进行变量类型声明、参数类型声明、方法返回类型声明,以及数据类型的转换等。...针对抽象层编程,将具体类的对象通过依赖注入的方式注入到其他对象。...“接口”定义(1):一个类型所提供的所有方法特征的集合。一个接口代表一个角色,每个角色都有它特定的一个接口,角色隔离原则。 “接口”定义(2):侠义的特定语言的接口。...复用时要尽量使用组合/聚合关系(关联关系),少用继承。 继承复用:实现简单,易于扩展。破坏系统的封装性;从基类继承而来的实现是静态的,不可能在运行时发生改变,没有足够的灵活性;只能在有限的环境中使用。

66020

用于相机重定位的3D点线稀疏地图

然而,将定位框架扩展到包括额外的地图组件往往会导致对匹配任务的内存和计算资源需求增加。本研究展示了一个轻量级的神经网络如何学习表示3D点和线特征,并通过利用多个学习建图的能力展示出领先的姿态准确性。...具体来说是利用单个变换器块来编码线特征,有效地将它们转换为独特的类似点的描述子。随后将这些点和线描述子集合视为不同但相互关联特征集。...本 主要贡献 本文首先从特征匹配器的原理中汲取灵感,将点和线视为两组不同但相互关联的无序描述子。为了考虑到线段长度的变化并确保其独特性,将线段构想为单词序列,其中每个单词代表一个内部点描述子。...实验 网络设置:使用Pytorch实现方法,采用特定的网络架构设置。...经过针对特定场景的训练,我们的流程能够高效地生成点和线特征的2D-3D对应关系。

12210

AMiner背后的技术细节与挑战

这些技术一般都利用一个预先制定的模板,或者针对每个属性学出一个特定的模型来解决各个属性值的提取问题。...这些模板和模型比较难维护,训练时间也会很长(实验证明这些针对每个属性的模型训练时间要长于我们提出的统一模型);(2) 这些特定的规则和模型不能够利用各个属性之间的依赖关系,而我们的数据特点是各个属性之间存在很强的依赖关系...可以非常直观地看出,根据内容相似度不能取得很好的聚类效果。但是不同类型的关系对于区分不同的作者非常有效。...与传统文献检索相比,专家搜索的不同之处在于,搜索对象由传统的文档变成人,一个人关联的信息相比于一个文档来说,不但数量上大幅增加,而且类型上由单一的文本扩展出非文本的信息。...很多关键特征可以用来帮忙建立中英文维基之间的关联。例如,图中标出了一些有用的特征,包括标题,出链,类别和作者等。 ?

98660

计算机视觉在生物力学和运动康复中的应用和研究

本文提出了一种2D姿态估计方法,该方法以色彩特征和更有效的空间术语扩展了作者最新的2D图形结构模型。同样,文中将其推广到混合模型,并提出了一种新的混合组分选择方法。...为此,作者针对RGB颜色空间的每个维度使用10个面元的多维直方图对零件边界框的颜色进行编码,从而得出1000维度的特征向量,将形状上下文与颜色特征连接起来,并在此组合表示的基础上学习增强型零件检测器。...通过扩展之前提出的原始模型,该模型具有灵活的部分,颜色特征,多模式成对术语以及图形结构的混合,作者的2D姿态估计方法显着提高了用于评估的两个数据集的性能。...判别算法主要有两种方法,一种方法是直接发现从图像特征到位姿描述的映射,例如使用基于机器学习的回归,从而就有可能“教”计算机如何使用图像数据来确定一个简单骨架模型的姿态。...这种假联想是由于表示方面的两个限制而引起的:(1)它编码每个肢体的位置,而不是编码方向;(2)将肢体的支撑区域减少到单个点。

84830

结构-功能脑网络耦合预测人类认知能力

具体来说,我们评估了我们的预测模型是否考虑了主样本 (HCP) 中内置的 SC-FC 偶联类型的区域特定变化,也可以预测复制样本 (AOMIC) 中的个体认知能力分数。...值得注意的是,由于特定区域的测量(最终定义预测模型特征,即基于这些测量提取的单个耦合值)是根据它们与一般认知能力的关联来选择的,因此创建 NMA 掩码作为研究哪种耦合测量最能或最不能解释 GCA 个体差异的手段...分组的阳性NMA掩模显示,基于结构连接谱相似性的耦合措施主要选择在背颞区,基于路径可达性的耦合措施主要针对额叶区域,但也针对广泛分布的一组大脑区域选择(图4b)。...揭示了不存在优于其他策略的特定耦合策略。此外,我们感兴趣的是预测模型的显著性能是否取决于正网络特征、负网络特征,还是两者兼而有之。...然而,将这两个特征结合起来产生了最佳的预测性能,并揭示了SC-FC 偶联和 GCA 的关系,扩展了以前的报告。

7400

三维目标识别算法综述

基于局部特征的方式对噪声和遮挡有更好的鲁棒性,同时不受颜色和纹理信息缺乏的限制。由于局部特征描述子使用参考点邻域信息,所以不对场景进行分割即可处理复杂场景。...Aldom于2011年对视点特征直方图进行扩展,提出聚类视点特征直方图(VVFH)描述符。...此外针对ICP 算法中的数据采样、快速寻找匹配关系、匹配点筛选以及误差矩阵都有诸多研究。...,用以处理多平面目标,并将其扩展至多目标识别。...马尔可夫随机场、支持向量机、随机森林和条件随机场等模型的使用增强了场景信息的关联,有效地提高了从场景中识别物体的速度和精度。 本文做学术分享,如有侵权,请联系删文。

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