前言 上篇文章：https://reborn.blog.csdn.net/article/details/120734750 给出了单个外部参考时钟的使用模型，这篇是姊妹篇，多个外部参考时钟的使用模型...正文 同样，分多种情况： 情形1：同一个QUAD中，多个GTX Transceiver使用多个参考时钟 每个QUAD有两个专用的差分时钟输入引脚(MGTREFCLK0[P/N]或 MGTREFCLK1...在多个外部参考时钟使用模型中， 每个专用的参考时钟引脚对必须例化它们对应的IBUFDS_GTE2，以使用这些专用的参考时钟资源。...如下图所示： 在同一个QUAD中，多个GTX Transceiver使用多个参考时钟。...下图展示了一个例子： 不同QUAD中，多个GTX Transceiver 使用多个参考时钟 一个QUAD的Transceiver如何通过使用 NORTHREFCLK 和 SOUTHREFCLK管脚从另一个
此外，作者采用了退火温度，这会逐渐加剧查看器的分布，以帮助多个查看器好地匹配不同的潜在查询，这在此实验中也得到了验证。...然而，此模型倾向于捕获文档中更细粒度的语义单元，因此引入了多个查看器。...为了简化设置，在和中使用相同的退火温度。该实验通过多个查看器验证了退火温度主要与相关。...在推理过程中，作者构建了所有文档的查看器嵌入的索引，然后该模型利用近似最近邻（ANN）技术直接从构建的索引中检索。...尽管DRPQ提出将softmax近似为max操作，但它仍然需要首先调用一组候选项，然后使用复杂的聚合器重新对它们进行排序，这会导致昂贵的计算和复杂的过程。
1.4 多个基分类器如何进行分类 在多个基分类器上进行分类的最简单手段是投票： 对于离散类，在测试集上运行多个基分类器，并选择由最多基分类器预测的类（少数服从多数）。...为了解决单一模型存在的问题，我们可以使用集成模型来组合多个基础模型，从而提高预测性能和泛化能力。 3....这也被称为自助聚合或自助法。 自助法的优点在于它降低了预测的方差，意味着它们不太可能偏离真实值太远。缺点在于它不降低预测的偏差，意味着它们仍然有可能接近真实值。...基于抽样（构造基分类器的三种方法中的实例操作）和投票的简单方法。 多个单独的基分类器可以同步并行进行计算。 可以有效的克服数据集中的噪声数据，因为异常值可能会消失（ \approx 0.63 ）。...决策树和knn模型建立在零级，而逻辑回归模型建立在第一级。其实可以随意的在堆叠模型中创建多个层次。
回顾一下：我们想要构建一个捕获正在构建的系统的问题域的域模型，并且我们将在代码/软件工件中表达这种理解。为了帮助我们做到这一点，DDD提倡领域专家和开发人员有意识地使用模型中的概念进行沟通。...同样，我们可能有多个持久性实现。我们的生产实现可能使用RDBMS或类似技术，但是对于测试和原型设计，我们可能有一个轻量级实现（甚至可能在内存中），因此我们可以模拟持久性。...ORM构建域对象的元模型并使用它来自动将域对象持久保存到RDBMS，而Naked Objects构建元模型并使用它在面向对象的用户界面中自动呈现这些域对象。...Naked Objects查看器通过查询启动时构建的元模型来尊重这些语义。如果您不喜欢这些编程约定，则可以更改它们。...我们可以通过注释@Hidden来模块化为聚合，任何聚合对象代表我们可见聚合根的内部工作;这些将不会出现在Naked Objects查看器中。我们可以编写域和基础设施服务，以便根据需要桥接到其他BC。
集成方法的思想是通过将这些个体学习器（个体学习器称为“基学习器”，基学习器也被称为弱学习器。）的偏置和/或方差结合起来，从而创建一个 强学习器（或 集成模型），从而获得更好的性能。...自助聚合(Bagging) 在并行化的方法 中，我们单独拟合不同的学习器，因此可以同时训练它们。最著名的方法是自助聚合(Bagging)，它的目标是生成比单个模型更棒的集成模型。...然而，与重点在于减小方差的Bagging不同，Boosting着眼于以一种适应性很强的方式顺序拟合多个弱学习器：序列中每个模型在拟合的过程中，会更加重视那些序列中之前的模型处理地很糟糕的观测数据。...由于其重点在于减小偏置，用于Boosting 的基础模型通常是那些低方差高偏置的模型。例如，如果想要使用树作为基础模型，我们将主要选择只有少许几层的较浅决策树。...在论文Snapshot Ensembles中，作者提出使用cyclical learning rate进行训练模型，并保存精度比较好的一些checkopint，最后将多个checkpoint进行模型集成
DGC 与 DCNN 唯一不同在，它在 Readout 这里是把每个隐层加起来做信息聚合。 ? DCNN 在扩大感受野的过程忽略了一点在，它把每个邻居之间的距离都默认为了1。...这个向量是由一组基向量通过线性组合合成的。当我们想知道它里面每个不同的部分的权重 ? ，我们就需要分析。分析方式是我们用这个向量 A 与 A 中的某个特定成分做内积，得到 ? 。 ?...过拟合指的是使用复杂模型去拟合少量数据的时候造成的泛化能力变差的情况。它在深度学习模型中是广泛存在的。过平滑则是指在图神经网络消息传递过程中，所有节点的输入特征会收敛到一个和输入无关的子空间的过程。...过平滑是 GCN 模型特有的问题，它造成了深层图神经网络的训练困难。 ? 实验结果显示，在使用了 DropEDGE 之后，结果会显著好于没有用 DropEDGE。...最后推荐使用 DeepGraphLibrary，一个图神经网络的库，以上模型它都已经写好了。此外，与之类似的库还有 PyTorch 的 PyG。
DDD中的实体通常都是充血模型，充血模型就是实体中不光有属性，还会包含行为（方法），反之DTO，ViewModel就是典型的贫血模型。...实体通常映射到关系型数据库的表中，ABP中实体相关的基类/接口有：Entity、IEntity、AuditedEntity等等。...聚合根被视为一个单元，你不能单独去修改聚合根中的子实体。...这样一方面避免了多个对象的混乱，另一方面也保证了数据的完整性，不会出现AB操作成功了，CD操作失败了，导致数据库产生脏数据。 聚合根引用聚合根：通过ID。 聚合根引用实体：通过对象（导航属性）。...APB中应用服务相关的基类/接口有：IApplicationService、ApplicationService、ICrudAppService、CrudAppService等等。
使用长时间运行的代理完成跨多个文件且需要多个步骤的任务 将大型任务分解为较小子任务，逐一实现，直至完成整个工作 帮助处理积压工作、使用陌生技术、摆脱困境，并减少在乏味事务上花费的时间 利用 LLMs 构建复杂软件...更改在受保护沙箱中累积，可在自动应用到项目文件之前进行审查。...分钟 提供 Agent-Computer Interface (ACI) 接口，使 LM 能够浏览、查看、编辑和执行代码文件 包含 lint 检查功能，确保代码在编辑时是符合语法规范的 提供特制文件查看器和全目录字符串搜索命令等功能...github.com/nilsherzig/LLocalSearch Stars: 3.1k License: Apache-2.0 picture LLocalSearch 是一个完全在本地运行的搜索聚合器...完全本地化（无需 API 密钥） 在“低端”LLM 硬件上运行（演示视频使用 7b 模型） 进度日志，有助于更好地了解搜索过程 跟进问题 移动友好界面 使用 Docker Compose 快速轻松部署
下面我就挑一些重要的来说 Domin领域 领域模型：是对ORM中的M做了进一步的处理，即按照业务范围划分成多个聚合根（多个实体的集合体）。...，要确定聚合根 比如：订单模型中，订单表就是整个聚合的聚合根。...明确含义：一个Bounded Context（界定的上下文）可能包含多个聚合，每个聚合都有一个根实体，叫做聚合根； 识别顺序：先找出哪些实体可能是聚合根，再逐个分析每个聚合根的边界，即该聚合根应该聚合哪些实体或值对象...CQRS读写分离初探 1、DDD中四种模型 如果你是从我的系列的第一篇开始读，你应该已经对这两个模型很熟悉了，领域模型，视图模型，当然，还有咱们一直开发中使用到的数据模型，那第四个是什么呢？...我个人感觉，每一个命令模型都会有对应的事件模型，而且一个命令处理方法可能有多个事件方法。
我们还是以 MySQL 举例 创建成功后，即可在界面上展示出 MySQL 的实时监控信息 在实际工作中，我们可以创建多个监控面板来快速展示和反应业务的状态。...日志查看器 日志查看器是 KubeGems 可观测性中进行日志分析最重要的模块，用户在此页面可以查询应用日志并进行一些LogQL 的高级查询。...在此页面聚合了租户环境下应用所有入库的日志，并提供了时间筛选、流式传输、日志下载和历史等常见常见功能方便使用者管理日志。...在 KubeGems 中创建一个租户环境otel 使用 helm 将应用部署在该环境下 helm install otel-demo https://raw.githubusercontent.com...链路查看器 链路查看器是 KubeGems 用于查看应用 Trace 链路详情的页面，借助 Jaeger UI用户在此进行相关的链路信息搜索和分析。
，在多个开放的数据集上与主流的模型进行评估对比，SIGN更具有竞争优势。...，在2019年，Wu等人提出具有大卷积核的模型实际上等效于具有多个小卷积核模型，将其改进为 ? 。...3 模型 首先SIGN并不是基于采样的模型，因为采样会产生误差，而是从最近的两个发现中获得的灵感：（1）S-GCN模型虽然很简单，但是很有效，并且与具有多个卷积层的模型有相似的效果。...（2）GCN聚合机制具有简单的卷积核，但是在精度上却和基于更复杂聚合函数的模型相媲美。据此，SIGN模型如下所示： ? 其中， ?...5 总结 SIGN的特点在于模型的简单性、高效性、适合大规模图结构。因此，SIGN非常适合于工业化的大型系统。
其文档数据模型自然映射到应用程序代码中的对象，使开发人员可以轻松学习和使用。文档模式可以动态地创建和修改，并且无需对数据库进行停机，使构建和衍变应用程序变得非常快速。...变更流是在MongoDB的操作日志（oplog）之上作为一个API实现的，消费者可以打开集合的变更流，并使用$ match，$ project和$ redact 聚合操作对相关事件进行过滤。...可靠性 - 通知只在大多数提交的写入操作上发送，并在节点或网络出现故障时持续使用。 可恢复性 - 当节点在故障后恢复时，假设应用程序接收到的最后一个事件还在oplog记录内，变更流可以自动恢复。...如GridFS查看器，示例数据生成器，硬件状态查看器，日志采集器/分析器等。 您可以在MongoDB Compass文档中了解更多关于这些新功能的信息。...完整的数组更新能力 数组是MongoDB文档数据模型中的一个强大的数据结构，它允许开发人员在一个文档中表示复杂的对象，在一次调用数据库时就可以高效地检索这些对象。
Stacking 它是一种元学习方法，在这种方法中，集成模型被用来“提取特征”，这些特征将被集成模型的另一层所使用。它也被称为叠加泛化（Stacked Generalization）。...Stacking 结合了多个模型，在完整训练集的基础上训练基础层的基模型，然后根据基模型的输出作为特征对元模型进行训练。基础层通常由不同的学习算法组成，因此 Stacking 集成常常是异构的。...主要几点内容如下： 集成学习使用多个模型（基模型）来解决同一问题，然后将它们结合起来以获得更好的性能。...在 Bagging 中，对训练数据的不同子样本进行并行独立的相同基模型训练，然后在某种“平均”过程中进行聚合。它适用于高方差低偏差模型。 在 Boosting 中，第一个模型是在整个数据集上训练的。...在 Blending 中，它类似于 Stacking，但仅使用训练数据集中的指定子集进行训练和预测。与 Stacking 相比，它更简单，信息泄漏的风险更小。
例如在美食推荐场景中，存在用户、商家、菜品等节点，刻画其相互关系可以用同质图或异质图；为了刻画用户在不同时间的偏好，可能还需要使用动态图模型；针对推荐系统的召回和排序两个阶段，还需要设计不同的训练任务。...我们扩展了聚合函数的种类，提出一种更加通用的计算范式： 上述计算范式仍然分为生成消息、聚合消息、更新当前节点三个步骤，具体包括： 层次维度的聚合函数：用于聚合同一节点在模型不同层次的表示。...例如，多数GNN模型中，层次维度的聚合函数为上一层的节点表示；而在JKNet[10]中，层次维度的聚合函数可以设定为LSTM[11]。...在此基础上，一个节点在不同的二分图中会产生不同的表示。我们进一步提出边类型维度的聚合函数，用于聚合节点在不同二分图中的表示（如下图3所示）。...在离散时间动态图中，时间被划分为多个时间片（例如以天/小时划分），每个时间片对应一个静态的图。离散时间动态图的GNN模型通常在每个时间片上单独应用GNN模型，然后聚合节点在不同时间的表征[14]。
这就需要领域模型做到可以客户化。 界面客户化 需求不同，界面自然也需要客户化。这是一般性需求。 性能： 实体类优化 目前系统使用的是基于CSLA对象模型的实体类。...同时，由于一个聚合类往往通过多个多层的实体类聚合而成，调试时却都是在调试CSLA的基类，基类中为所有实体类使用同一种模式进行架构，而用递归和继承来实体类间结构，使得代码难于调试，经常让人晕头转向。...这类需求将不会被包含在产品中，但是作为一个有平台性质的产品，应该具备为这些用户定制功能的扩展能力。 软件架构采用领域驱动，所以主干代码中的领域模型需要代表行业的整体需求。...同时，也要能表达二类用户的情况，这可能需要多个小分支模型。个性用户的需求需要在主干模型的基础上扩展。（在类设计上主要使用继承，而建模环境将会在不远的将来支持，同样也需要支持模型扩展。）...关于设计的讨论，是在讨论一个具体的问题引起的小插曲，问题如下： 在原来的产品设计中，有这样的聚合关系：Project->Contract->Budget；但是现在需要同时支持：Project->
绝对多数投票法：最终结果必须在投票中占一半以上。 相对多数投票法：最终结果在投票中票数最多。...和test sets上得到预测结果； 将validation sets的原始特征和不同基模型base model预测得到的结果作为新的元学习器meta learner的输入，进行训练 ； 使用训练好的模型...和stacker使用了不一样的数据集 缺点在于： blending使用了很少的数据（第二阶段的blender只使用training set10%的量） blender可能会过拟合 stacking使用多次的交叉验证会比较稳健...其基本思想是：增加前一个基学习器在训练训练过程中预测错误样本的权重，使得后续基学习器更加关注这些打标错误的训练样本，尽可能纠正这些错误，一直向下串行直至产生需要的T个基学习器，Boosting最终对这T...Boosting训练过程： 基于原始数据集构造子集 初始的时候，所有的数据点都给相同的权重 基于这个子集创建一个基模型 使用这个模型在整个数据集上进行预测 基于真实值和预测值计算误差 被预测错的观测值会赋予更大的权重
Cinema 4D R23.110是一款整合3D模型、动画与算图的高级三维绘图软件易用且强大：Cinema 4D是所有希望可以快速省心制作出令人屏息以待作品的3D艺术家的最佳工具包。...工作流程/用户界面新功能突出显示突出显示当前版本和以前版本的新功能亮点在使用时可能会消失可以创建自定义高光设置新的媒体处理核心Cinema 4D更好的媒体支持数据被加载的效率更高Layerset选择器现在支持多页.../流图像（例如，在多页TIFF文件中）Layerset chooser现在允许访问和选择电影中的流支持任意数量的alpha通道为所有图像/电影格式预置格式如果分辨率改变，可以选择调整电影数据速率纹理可以有自己的颜色配置文件可以加载纹理的嵌入颜色配置文件可以在图片查看器中重新计算变形格式...TIFF文件可以被压缩像素宽高比可以保存/加载更好地支持CMYK和YUV图像3D纹理视图支持灰度色彩配置文件在物质资产管理器中新增“从文件夹装载物质”命令选定多个对象的对象时的各种新行为加载文件的图像/...电影选项会被记住，图像和电影可以使用相同的设置进行保存内容浏览器现在用重叠标记物质资产顶点颜色标签有一个新的选项，可以不断显示顶点颜色图片查看器中的保存对话框窗口现在可以处理无形视频动画加权改进改进的重量镜像联合匹配算法
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