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【Apache Ant】ANT解析以及ANT在myEclipse中的使用

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/qq_26525215 维基百科上对Ant的介绍: Apache Ant,是一个将软件编译、测试、部署等步骤联系在一起加以自动化的一个工具...name表示这个标签的名字,这个属性是必须的。...Ant的depends属性指定了target的执行顺序,Ant会依照depends属性中target标签出现顺序依次执行每个target,在执行之前首先执行它所依赖的target标签 if表示仅当属性设置时才执行...选第一个是上次运行的targets标签,如果上次没运行,就是默认的。 选第二个Ant Build….就是让我们自己选运行哪个或者哪几个。 ? description就是运行时有提示的那个。...ant的知识点太多了,其实只是一个辅助我们的工具,个人觉得完全没必要去很熟练的使用所有的,但是打jar包,输出Javadoc等常用的,还是必须熟练。

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    【Jetpack】Room 预填充数据 ( 安装 DB Browser for SQLite 工具 | 创建数据库文件 | 应用中设预填充数据对应的数据库文件 | 预填充数据库表字段属性必须一致 )

    一、Room 预填充数据简介 在 Android 中使用 Room 框架 , 创建 SQLite 数据库时 , 有时需要预填充一些数据 , 这些数据一般都是来自 assets 资源目录 ; 如果用户首次打开应用...想要预填充数据 , 需要创建 SQLite 数据库文件 , 这里使用 DB Browser for SQLite 创建并查看 SQLite 数据库文件 ; 首先 , 下载 DB Browser for...应用中设预填充数据对应的数据库文件 ---- 1、数据准备 将上个章节生成的 init.db 数据库文件拷贝到 assets 目录下 , 然后在 RoomDatabase.Builder 构建器创建时...; /** * 配置Room以使用位于的预打包数据库创建和打开数据库 * 应用程序“assets/”文件夹。...| 临时数据库表重命名 ) 的基础上 , 添加了 由 DB Browser for SQLite 工具制作的 预填充数据 文件 ; 1、Entity 实体类代码 该实体类中 , 暂时只保留 id ,

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    TP5系列 | 使用Seeder数据填充数据

    Seeder 的介绍 Seeder 是干嘛用的呢?谷歌翻译为:播种机。 在 Thinkphp5 这里呢,我们叫它 数据填充器。...如果项目是多个小伙伴一起开发,小伙伴们使用的是本地的数据库那就蛋疼呐,小伙伴也需要自己模拟相应的数据,或者你备份一份 SQL 文件通过微信传给他,这就显得麻烦了,一件事情一旦重复做过3次,我们就应该考虑用程序去替代手工...所以呢,Seeder 就出现了,它负责模拟生成项目中需要的数据,它并不是保存数据而是在数据需要的时候只要执行一条命令就能自动的生成,由于事先约定好了数据格式,所以生成的模拟数据基本符合项目情况,这样项目开发中小伙伴们的数据库中的数据都基本一致啦...通过faker模拟生成真实数据 在实际项目开发中,我们需要的数据格式是丰富的,并不是简单的通过生成随机数来模拟真实数据就可以的。...1111,9999) ]; } $this->table('video')->insert($rows)->save(); } } 开始进行数据库填充

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    使用MICE进行缺失值的填充处理

    它通过将待填充的数据集中的每个缺失值视为一个待估计的参数,然后使用其他观察到的变量进行预测。对于每个缺失值,通过从生成的多个填充数据集中随机选择一个值来进行填充。...在每次迭代中,它将缺失值填充为估计的值,然后将完整的数据集用于下一次迭代,从而产生多个填充的数据集。 链式方程(Chained Equations):MICE使用链式方程的方法进行填充。...步骤: 初始化:首先,确定要使用的填充方法和参数,并对数据集进行初始化。 循环迭代:接下来,进行多次迭代。在每次迭代中,对每个缺失值进行填充,使用其他已知的变量来预测缺失值。...生成了多个填充数据集,能够反映不确定性。 能够灵活地处理不同类型的变量和不同分布的数据。 注意事项: 对于不适用于预测的变量,需要进行预处理或者使用专门的方法进行填充。...它的设计目标是提供一种方便、灵活且高效的方式来处理缺失数据,以便于后续的数据分析和建模。

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    Asp.net使用Table标签填充数据库数据

    在网站的开发过程中,将数据以表格的形式填充至页面中时一般会选择Asp.net自带的GridView控件,但如果我们需要简介的框线表格填充数据时(如打印预览),最简单的方法就是使用html中的Table标签来自己绘制一个表格...,这样的好处是简单明了,可以自由调整数据的分类,进行表盒横向与纵向的单元格合并,下面就为大家讲解一下将数据库数据填充至Table标签构成的表格的具体过程。...首先在数据库中创建一张测试数据表,其中设置了5个字段,Name,Age,Gender,Job,Tip,并在表中填充一些测试数据。...是创建的一个新的DataView对象,用来保存从数据库中取到的数据,在SqlCommand对象的方法中,没有直接将数据存入DataView中的方法,所以先暂存在DataReader中,再调用DataView...的Load方法填充数据,一步到位。

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    【猫狗数据集】使用预训练的resnet18模型

    /www.cnblogs.com/xiximayou/p/12405485.html 之前都是从头开始训练模型,本节我们要使用预训练的模型来进行训练。...可这么定义: print("使用预训练的resnet18模型") model=torchvision.models.resnet18(pretrained=True) model.fc...print(resnet50) print(cnn) 下面也摘取了一些使用部分预训练模型初始化网络的方法: 方式一: 自己网络和预训练网络结构一致的层,使用预训练网络对应层的参数批量初始化 model_dict...(): keys.append(k) i = 0 # 自己网络和预训练网络结构一致的层,使用预训练网络对应层的参数初始化 for k, v in model_dict.items():...下一节补充下计算数据集的标准差和方差,在数据增强时对数据进行标准化的时候用。

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    如何使用多类型数据预训练多模态模型?

    比如经典的CLIP模型,使用了大规模的网络图文匹配数据进行预训练,在图文匹配等任务上取得非常好的效果。...将两种数据融合到一起,如下图右侧所示,可以形成一个矩阵,填充部分为正样本,其他为负样本。Image-Label数据中,对应类别的图文为正样本;Image-Text中对角线为正样本。...在训练过程中,首先使用单模态任务(MIM、MLM)进行单模态模型的预训练,然后再同时使用单模态和多模态任务继续训练。...下表对比了FLAVA和其他多模态模型在训练数据、预训练任务和可解决的模态上的差异。FLAVA使用了多种单模态数据,让模型能够同时处理单模态和多模态任务。...在预训练阶段就引入prefix prompt,让模型在预训练过程中就能区分两种类型的数据。

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    请谨慎使用预训练的深度学习模型

    毕竟,有一个经过大量数据和计算训练的模型,你为什么不利用呢? 预训练模型万岁!...利用预训练的模型有几个重要的好处: 合并超级简单 快速实现稳定(相同或更好)的模型性能 不需要太多的标签数据 迁移学习、预测和特征提取的通用用例 NLP领域的进步也鼓励使用预训练的语言模型,如GPT和GPT...使用预训练模型的注意事项 1、你的任务有多相似?你的数据有多相似? 对于你的新x射线数据集,你使用Keras Xception模型,你是不是期望0.945的验证精度?...2、你如何预处理数据? 你的模型的预处理应该与原始模型相同。几乎所有的torchvision模型都使用相同的预处理值。...在实践中,你应该保持预训练的参数不变(即,使用预训练好的模型作为特征提取器),或者用一个相当小的学习率来调整它们,以便不忘记原始模型中的所有内容。

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