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​图;轻松

如果难于的话,我用事例说明好了。值得注意的是,可以分为静态和动态两种。先从静态讲起。静态我们平常去电影院看电影的时候,在电影开始的阶段是是经常会放广告呢? ; } }}Cinema 就是 Proxy 对象,它有一个 play() 方法。过调用 play() 方法时,它进行了一些相关利益的处,那就是广告。现在,我们编写测试。 大家要慌张,待会我会释。然后,我们就可以卖酒了。 的作用可能有同学会问,已经学习了的知识,但是,它们有什么用呢?主要作用,还是在修改被对象的源上,进行功能的增强。这在 AOP 面向切面编程领域经常见。 上面的引用是百度百科对于 AOP 的释,至于,如何通过来进行日志记录功能、性能统计等等,这个大家可以参考 AOP 的相关源,然后仔细琢磨。同注一样,很多同学可能会有疑惑,我什么时候用呢?

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PointCNN原+

释下面是部分:P.S.作者的Github维护的很好,经常更新,而且对读者的答疑也很及时,大赞。 看过的同学都知道,作者的核心思想X变换在pointcnn.py的xconv中,根据算法流程,可以把这部分划分成‘特征提取’和‘X矩阵训练’两块。下面分开来说。 (事实上PointCNN中的变换矩阵已经比PointNet中的T-net量小多了)。小结总的来说,作者的出发点是决点云排序问题,从来看,更确切地说,是K邻域的排序问题。 但是在训练X变换矩阵的时候,就放开手脚、大开大合了,为了得到K*K的矩阵,管物意义,进行各种维度变化,可以说无所顾忌了。 或者中心点的选择如果每次都一样的话,即使能够决邻域的排序问题,但是这些邻域压根可能就互相同。因此,今年新出来的SONet决了这个问题。将点云在空间的分布进行了唯一的提取。

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    bert原

    BERT:(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)BERT的新语言表示模型,它表Transformer的双向编器表示。 因此,预训练的BERT表示可以通过一个额外的输出层进行微调,适用于广泛任务的最先进模型的构建,比如问答任务和语言推,无需针对具体任务做大幅架构修改。 基础比较弱的,直接看bert,可能要结合这个文章一起看:从Word Embedding到Bert模型——自然语言处预训练技术发展史。 基于上面的骚操作作用是很大哦,故有了:ELMO、GPT等,到现在的Bert,具体细节还是看从Word Embedding到Bert模型——自然语言处预训练技术发展史后面的部分吧,写的错就赘述了。 下面我们来读一下tf和pytorch: (比较简单, 在考虑要读一下哦)tf:https:github.comgoogle-researchbertpytorch:https

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    A3C原

    Reference:完整地址:https:github.comdgriff777a3c_continuoushttps:medium.comemergent-futuresimple-reinforcement-learning-with-tensorflow-part

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    5 行 React Suspense

    试想,如果一个组件的还没加载完,就去渲染它,显然是安全的。 加载完成之后 已加载完的异步组件,安全AnotherComponent Error Boundary有个类似的东西是Error Boundary,也是 UI 层 try…catch 的一种,其安全的定义是组件执行没有 ,Suspense 的许多特点都可以通过类比 try…catch 来轻松,例如:就近 fallback:Error抛出后向上找最近的try所对应的catch存在未 ready 组件就 fallback 的 fallback),到这一点对于掌握 Suspense 尤为重要性能影响如前面示例中的: Hello, there. :try { 如果出现Error} catch { 则进入catch} 将分支逻辑固化到了语法结构中,Suspense 也类似: { * 如果出现未ready的Lazy组件 * } 这样做的好处是必出现条件判断

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    从源atomic为什么是线程安全

    所以atomic可并能保证对象的线程安全。类似的这个例子相信很多人都见过,看起来也非常合,没什么错;但细琢磨,这个例子本身没问题,但根本能证明atomic的非线程安全这个观点! 首先你得知道什么是线程安全,线程的安全是由于多线程访问和修改共享资源而引起的可预测的结果(有可能crash)。可以简单为我们拿到的值是错的。 atomic的原子性和nonatomic的非原子性atomic :系统自动生成的gettersetter方法会进行加锁操作;可以过读写锁,可以保证读写安全;较耗时;nonatomic : 系统自动生成的 gettersetter方法会进行加锁操作;但速度会更快;下面是两个nonatomic和atomic修饰的变量,我们用掩饰其内部实现;@property (nonatomic) UIImage * atomicImage = atomicImage; }}- (UIImage *)atomicImage{ @synchronized (self) { return _atomicImage; }}源分析

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    到 100 行的 Golang 实现 HTTP

    我们的目标是实现一个能处 HTTP 和 HTTPS 的服务器。 HTTP 请求的过程其实就是一个析请求、将该请求转发到目的服务器、读取目的服务器响应并将其传回原客户端的过程。 HTTP CONNECT 方法告知服务器与目的服务器建立 TCP 连接,并在连接成功建立后起止于客户端的 TCP 流。 这种方式,服务器会终止 SSL 连接,而是简单地在客户端和目的服务器之间传递数据。所以客户端和目的服务器之间的连接是安全的。实现以上展示的并非生产级别的决方案。 我们的服务器在接收请求的时候,会在处 HTTP 请求和 HTTP CONNECT 隧道请求之间二选一,通过如下实现:处 HTTP 请求的 handleHTTP 函数如其名所示,我们将重点放在处隧道的 之后由发起者负责管该连接(HTTP 再处)。

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    RxCocoa 源析——转发

    为便于,我会给源加一点中文注释,:** Reactive wrapper for `delegate` message `tableView:didSelectRowAtIndexPath:`. 这块如果大家清楚的话可以看一下 Reactive.swift 文件,由于是本文的重点就细说了,可以为extension Reactive where Base: UITableView中的方法其实就是给 DelegateProxy { return RxScrollViewDelegateProxy.proxyForObject(base) } ...原来 delegate 啊是一个 DelegateProxy 类型( ^ ^)……这个proxyForObject方法显然是接收一个对象(本文中这个对象是个 tableView 实例),然后返回其。 小结我在文中讲述了自己阅读源的心路历程,如何按图索骥,一步步清整个过程,兴许对那些想要阅读源知如何入手的朋友会有帮助。水平有限,如有错漏,欢迎指出~

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    惑】Java 执行原

    在本篇文章中,将重点研究java源的执行原,即从程序员编写JAVA源,到最终形成产品,在整个过程中,都经历了什么?每一步又是怎么执行的?执行原又是什么?? Tip:当javac.exe编译java源时,java源有几个类,就会编译成一个对应的字节文件(.class文件)其中,字节文件的文件名就是每个类的类名。 四、JVM如何执行字节文件1、装载字节文件当 .java 源被 javac.exe 编译器编译成 .class 字节文件后,接下来的工作就交给JVM处。 Java虚拟机的主要任务是装载class文件,并执行其中的字节同的Java虚拟机中,执行引擎可能有同的实现。 大致有如下几种引擎: 一次性释字节引擎 即时编译引擎 自适应优化器关于虚拟机的实现方式,采用软件方式、硬件方式和软件硬件结合方式,这个要根据具体厂商而定。

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    学点Groovy来build.gradle

    ----系列索引build.gradle系列一:看懂的build.gradle build.gradle系列二:学点Groovy来build.gradle build.gradle系列三: 了一些基本的 Groovy 知识,对于掌握 Gradle 是非常有必要的。 另外,它又是基于 Java 上设计的语言,也就是 Groovy 兼容 Java,可以使用 JDK 里的各种方法,你可以在 Groovy 文件里写 Java 里,照样可以正常编译运行。 Groovy 语法关于语法的详细的介绍在末尾有链接,这里就只是挑出我认为比较重要的,而且跟 java 有区别的,在阅读时可能会看懂的一些语法进行记录。1.注释、标识符方面跟 Java 基本一样。 只支持单行字符串,支持多行,剩下的四种都支持多行字符串,如下图 ?Groovy字符串示例?

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    用图示和JVM

    平台无关性是指安装在同平台的JVM会把class文件释为本地的机器指令,从而实现Write Once,Run Anywhere3JVM运行时数据区Java虚拟机在执行Java程序的过程中会把它所管的内存划分为若干个同的数据区域 程序计数器程序计数器是一块较小的内存空间,它可以看作是当前线程所执行的字节的行号指示器为什么要记录当前线程所执行的字节的行号?直接执行完就可以了吗?因为是在线程中运行的,线程有可能被挂起。 看如下和图public int methodOne(int a, int b) { Object obj = new Object(); return a + b;} ? Native Method Stack)与虚拟机栈锁发挥的作用是非常相似的,他们之间的区别过是虚拟机栈为虚拟机执行Java方法(也就是字节)服务,而本地方法栈则为虚拟机使用到的Native方法服务。 新生的区域又分为eden区,s0区,s1区,默认比例是8:1:1,元空间可以为直接的物内存

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    JDK动态

    JDK动态在学习之前、请学习静态 进入正文 我们定义了一个接口、同样也需要去实现这个接口、当需要为接口增加新功能时、需要去修改实现的接口之内的方法、又可能这个是你写的、但是你需要增加功能、 但是保证破坏于是产生了动态:相比于静态、更方便实现的类、效率也更高 举个粒子:** * 定义一个接口叫 people * 他有很多种属性:1.要吃 2.要老婆 *public interface public class ProxyPeople { 需要被的类 public Object target; @Slf4j public static class Proxys implements 此时的super.h是父类的h就是我们传入的new Proxys(target)对象** super.h.invoke调用的就是我们重写的invoke方法、那么m3的参数是什么呢、我们向下面的静态块中看 m3是怎么获取的、此时下面这段就会调用我们重写的invoke方法 @Override public Object invoke(Object proxy, Method method, Object

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    深入ResNet原析及实现

    决了收敛的问题后又出现了退化的现象:随着层数加深,准确率升高然后急剧下降。且这种退化是由过拟合造成,且向网络中添加适当多层导致了更大的训练误差。 也就是说,随着深度的增加出现了明显的退化,网络的训练误差和测试误差均出现了明显的增长,ResNet就是为了决这种退化问题而诞生的。2、如何决于是作者提出了决方案:在一个较浅的架构上添加更多层。 尽管ResNet的变种形式丰富,但都遵循上述的结构特点,网络之间的同主要在于中间卷积部分的block参数和个数存在差异。下面我们以ResNet18为例,看一下整个网络的实现是怎样的。 ? 红框中的和等则表了bolck的重复堆叠次数。? 刚刚我们调用的resnet18( )函数中有一句 ResNet(BasicBlock, , *kwargs),这里的与图中红框是一致的,如果你将这行改为 ResNet(BasicBlock, , *

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    二维生成原

    二维生成原自从大街小巷的小商小贩都开始布满了腾讯爸爸和阿里爸爸的二维之后,我才感觉到我大天朝共享支付的优越性。最近毕业论文写的差多了,在入职之前多学一些东西也是好的。 这里秉着好奇心,研究一下二维的生成,并尝试性写一个二维析源。 注:暂时只有二维,笔者这段时间会持续研究,并随进度持续更新。 此外,根据上图 2.2 的设定,对同 Version 的二维使用 91113 个二进制表示。注: 上图 2.3 中的 SP 表空格。 有了纠错机制,才可以使得有些二维有了残缺也可以扫析出来,才可以使得二维中心位置可以供某些商家加上对必要的图标。 源笔者原本准备用 C++ 与 OpenCV 写一个二维析程序,现在学了二维的原后,发现好难。

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    知道的 VSCode 高亮原

    全文5000字,读 vscode 背后的高亮实现原,欢迎点赞关注转发。 Vscode 插件基础介绍 vscode 高亮原之前,有必要先熟悉一下 vscode 的底层架构。 ,我想了很久,觉得还是从函数输出的角度开始讲起比较容易,也就是上例第 17 行 tokensBuilder.build()。 小结本质上,DocumentSemanticTokensProvider 只是提供了一套粗糙的 IOC 接口,开发者能做的事情比较有限,所以现在大多数插件都没有采用这种方案,读者即可,必深究。 小结 通览样例,LSP 客户端服务器之间的通讯过程都已经封装在 LanguageClient 、connection 等对象中,插件开发者并需要关心底层实现细节,也需要深入 LSP 协议即可基于这些对象暴露的接口

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    知道的 VSCode 高亮原

    全文5000字,读 vscode 背后的高亮实现原。 :Vscode 插件基础介绍 vscode 高亮原之前,有必要先熟悉一下 vscode 的底层架构。 ,我想了很久,觉得还是从函数输出的角度开始讲起比较容易,也就是上例第 17 行 tokensBuilder.build()。 小结本质上,DocumentSemanticTokensProvider 只是提供了一套粗糙的 IOC 接口,开发者能做的事情比较有限,所以现在大多数插件都没有采用这种方案,读者即可,必深究。 等对象中,插件开发者并需要关心底层实现细节,也需要深入 LSP 协议即可基于这些对象暴露的接口、事件等实现简单的高亮效果。

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    基础 | batchnorm原

    本文旨在用通俗易懂的语言,对深度学习的常用算法–batchnorm的原及其实现做一个详细的读。本文主要包括以下几个部分。 Batchnorm主要决的问题Batchnorm原读Batchnorm的优点Batchnorm的源读第一节:Batchnorm主要决的问题----首先,此部分也即是讲为什么深度网络会需要batchnormbatchnorm BatchBatch NormalizatoinNormalizatoin 之前的决方案就是使用较小的学习率,和小心的初始化参数,对数据做白化处,但是显然治标治本。 如果还没有的话,欢迎再多看几遍。 第三节:Batchnorm源读----本节主要讲一段tensorflow中BatchnormBatchnorm的可以使用的3^3,如下: 来自知乎,这里加入注释帮助阅读。

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    java泛型更明了。

    泛型数据java基础,但真正需要悉心品尝。毕竟在工作中用到的是在是太多了。要以为new ArrayList这就是泛型,这只能属于会使用。 在工作中,相对于现有的项目源的数据库操作层,无论是mybatis,hibernate或者是自己封装的baseModel层,都会使用到泛型。以及 表着类型未知  被称作无限定的通配符。

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    四步GloVe!(附实现)

    **最终学习得到的是两个vector是 w和w~w和tilde{w}w和w~,因为 X 是对称的(symmetric),所以从原上讲 w和w~w和tilde{w}w和w~ 是也是对称的,他们唯一的区别是初始化的值一样 GloVe与LSA、Word2Vec的比较LSA(Latent Semantic Analysis)是一种比较早的count-based的词向量表征工具,它也是基于co-occurance matrix的,只过采用了基于奇异值分 (SVD)的矩阵分技术对大矩阵进行降维,而我们知道SVD的复杂度是很高的,所以它的计算价比较大。 实现生成词向量下载GitHub项目:https:github.comstanfordnlpGloVearchivemaster.zip压后,进入目录执行make进行编译操作。 然后执行 sh demo.sh 进行训练并生成词向量文件:vectors.txt和vectors.binGloVe实现【机器学习通俗易懂系列文章】?5.

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    MSCKF论推导与

    在这一节,主要分析S-MSCKF的论推导和读。 二、S-MSCKF论推导与分步读MSCKF是出自2007年在ICRA会议上发表的A Multi-State Constraint Kalman Filter for Vision-aided Inertial 在单目的基础上扩增了双目摄像头,而且作者进行了开源,相比MSCKF更有助于论文。MSCKF设定了两个状态向量:IMU的状态向量和相机的状态向量。IMU的状态向量为:? Image_process部分的较为简单,用过多分析。接下来主要分析msckf_vio的相关,这部分的分析和论文较为对应。 featureCallback是整个的核心部分,也是最的部分。???对进行更新后,更新协方差矩阵,先根据论文,定义和?经过化简,可得到:,????根据附录:??扩充方法如下:??

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