策略模式确实在处理不同策略需要不同参数的情况下会显得有些复杂。然而，这并不意味着策略模式不能在这种情况下使用。有几种可能的解决方案： 1....使用上下文来传递参数：你可以在上下文中存储需要的参数，并在需要的时候传递给策略对象。这通常需要在策略接口中添加一个接受上下文的方法。 2....使用共享数据结构：你可以定义一个共享的数据结构（例如，一个结构体或类），并将其作为参数传递给所有的策略。每个策略可以根据需要使用这个数据结构中的一部分数据。 3....将参数嵌入到策略中：如果某些参数是在策略创建时就已知的，你可以在创建策略对象时将这些参数嵌入到策略中。这通常需要在策略的构造函数中添加相应的参数。 5....注意，无论选择哪种方法，都需要确保你的设计保持了足够的灵活性和可扩展性，以便在未来可以方便地添加新的策略或修改现有的策略。
SceneRF:具有辐射场的自监督单目三维场景重建 0....在本文中，我们提出了SceneRF，一种自监督的单目场景重建方法，该方法使用神经辐射场(NeRF)从多个带有姿态的图像序列中学习。...为了改进几何预测，我们引入了新的几何约束和一种新的概率采样策略，有效地更新了辐射场。由于后者是基于单帧的，场景重建是通过融合多个合成的新深度视图来实现的。...在具有挑战性的驾驶场景上的结果表明，该方法甚至优于深度监督的基线。...因此，作者用一种概率射线采样策略(PrSamp)来解决这个问题，该策略实质上是将每条射线上的连续密度近似为引导采样点的一维高斯混合。
but昨晚与我的启蒙学长讨论了下效率的问题，所以近期可能会有一些关于知识输出的文章写出来，不是转型，只是要好好地整理下自己的脑子，进行更高效的学习方式了。...全球的公共卫生机构都担心一场致命的流行病即将来袭。有的评论家甚至警告说，可能会爆发大规模流感，类似于1918年在西班牙爆发的影响了5亿 人口并夺走了数千万人性命的大规模流感。...惊人的是，谷 歌公司的方法甚至不需要分发口腔试纸和联系医生——它是建立在大数据的基础之上的。...读书感悟：公共卫生毕竟是国家政府机关等才能操心贯彻的东西，我等小民，虽然大部分也用不上，但是难保以后不会涉及，大数据已经是一个潮流。所以多了解是没错的。...而且，应用范围太广阔了，商业可不仅仅是卖衣服，卖日化的小店家。前景无限，当然，要搭建大数据的平台（计算机，数据来源，大数据工具使用，数据分析方法）这个门槛就把绝大部分的人堵死在门外，但是未来可期啊。
非著名情感博主 IoT小能手 twowinter，耗费数月心血，编著长篇言情小说《和ESP8266 Arduino谈场恋爱》，为广大技术宅男传授深度撩妹技巧。...是时候了，关掉屏幕上的波多野结衣，跟着小能手的脚步，去找寻爱的真谛。...二、具有中国特色的开发环境安装道路 一开始，本尊选用第1种最主流的方式，心想着顺便熟悉下 Arduino IDE。但可惜亚马逊云被墙，一直卡住。...这感觉像似刚要脱裤子，屏幕上的波多野结衣突然停住，跳出了FBI警告。这样反复来几次就没了心情。 于是乎，本尊结合前两种方式，摸索出了一套具有社会主义特色的安装方式。...ESP8266 Arduino 的开发环境总共分三大块：Arduino IDE、ESP8266的硬件包、ESP8266的编程器。
为了更好地理解为什么将托管作为混合云战略的一部分是开发和交付新技术和服务的更好选择，以下了解一下托管的五个关键好处： 1.专注企业业务 对大多数企业而言，管理内部部署数据中心并不是业务成功的关键因素。...托管可以通过云计算提供商规模来降低环境的总体拥有成本(TCO)，在这种规模下，开发服务以与业务策略一致的增量进行消费。技术和服务的进步也可以快速经济地融入到企业的解决方案中。...环境通常具有一个生命周期，即开始时会有太多的容量，然后随着业务的增长而最终耗尽容量。通常，企业可以为预期的未来需求支付大量的前期人力成本和资本支出，而这些需求在相当长的时间内不太可能被充分利用。...通过托管服务提供商的服务，企业可以购买和实施最适合其当前业务需求的产品，并具有随着需求的变化和发展而迅速扩展的容量。 4. 确保服务水平与合同一致 外包对任务关键型生产应用程序很有意义。...最终，量身定制合同以满足客户的个性化需求，可以保证重要的应用程序具有更高的可用性和正常运行时间。 5.增强业务连续性 将托管作为混合策略的一部分可以极大地提高灾难恢复能力。
算法可以构建包含机器人姿态和目标地标的节点的环境图表示。...该地图将包含静态对象，如家具或电器，但许多可移动的对象(如汽车钥匙、眼镜或杂志)不适合作为地标，因为它们的非静态性质不会成为地图的一部分。...本文研究表明，通过学习这些对象在环境中出现的隐藏概率模型，图卷积网络可以通过学习导航策略来找到这些未映射的对象。...词向量通过语义相似度来表示图中对象节点，该学习策略基于词向量训练可以推广到未见的目标物体集合中。此外，本文还表明，该策略可以推广到不可见的环境中性能损失很小。...我们证明了使用代理任务对策略网络进行预训练可以显著提高学习速度，提高样本效率。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ?
有客户报修，无法访问网盘，昨天下班还是正常的。 这里据说说的网盘，是文件服务器上用组策略自动映射的网络驱动器。...基本上排除了客户端的问题，用一台测试用的win10虚拟机测试，发现同样的故障现象，并且gpupdate /force，更新组策略失败。 很明显，是文件服务器的问题了，顺便说明，这台也是DC。...马上就想到，这台服务器是之前因为崩溃了，用一周前的群晖active backup for business里面的备份恢复而来的，间隔一周，可能丢失了某些信息，导致两台DC不同步了。...显然，两台AD之间的复制出现问题了，用repadmin /showrepl 命令显示AD复制问题，也是同样原错误信息。...回到客户端Win10 PC，gpupdate /force，更新组策略成功，网盘自动映射成功，访问没问题了。 总算松了口气，晚上把过程写出来，也就几百字而已，实际上折腾了2小时。
这些网络架构通常具有出色的参数利用率，但额外的复合层会导致推理速度较慢。...可逆函数 当一个函数 r 具有反向转换函数 v 时，我们称这个函数为可逆函数，如方程式 2 所示： X=v \zeta(r \psi(X)) 其中，ψ 和 ζ 分别是 r 和 v 的参数。...I(X,X) 中仅占很小一部分。...广义ELAN 在这一部分中，我们描述了提出的新网络架构 - GELAN。...可视化 这一部分将探讨信息瓶颈问题并对其进行可视化。此外，我们还将展示提出的 PGI 如何利用可靠的梯度来找到数据和目标之间的正确关系。
例如，与使用均场近似的sigmoid信念网络相比，深度自回归网络使用具有自回归依赖结构的后验近似，这在性能上提供了明显的改进（Mnih和Gregor，2014）。...2.1 随机反向传播 多年来，变分推断的大部分研究都集中在如何计算期望对数似然的梯度∇φEqφ(z)[log p(x|z)]。...DLGM和推断网络的端到端系统可以被视为编码器-解码器架构，这是Kingma和Welling（2014）所采用的视角，他们将这种模型和推断策略的组合作为变分自动编码器提出。...有限流 其中最后一个等式可以通过应用链式法则（逆函数定理）得到，并且是可逆函数雅可比矩阵的一个属性。我们可以通过组合几个简单的映射并连续应用（5）来构建任意复杂的密度。...所使用的变换是神经网络f(·)，具有易于计算的逆g(·)，其形式为： 其中， 是向量 z 的任意分区，而 是带有参数 的神经网络。这种形式的雅可比矩阵的上三角部分为零，从而其行列式为1。
作者将产生具有期望相互作用性质的新分子的问题作为一个多目标优化问题来解决。由于实验获得的性质分数被认为具有潜在的总误差，作者对交互绑定模型采用了鲁棒损失，然后使用基于图卷积策略的强化学习进行优化。...相反，近年来最先进的方法，包括功能树变分自动编码机和图卷积策略网络等，使用分子的图形表示而不是SMILES字符串，并在分子生成中获得了100%的有效性。基于图形的方法具有相当大的效用。...二、模型与方法 此系统由性质预测和分子生成两部分组成(图1)。对于这两个部分，作者将分子表示为图，因为相比SMILES字符串更自然。...这一部分使用图卷积策略网络(GCPNs)，这是一个由GCN组成的模型，它预测给定分子状态的下一个动作，进一步受到专家预训练和对抗损失的指导，以生成有效的分子。 ? 图1....b GCPN进行消息传递以将状态编码为节点嵌入，并估计策略函数。 c从策略函数中采样要执行的操作at。环境对中间状态执行化学价检查，并返回(d)下一个状态Gt和(e)相关奖励(rt)。 ? 图3.
这个问题的一个常见解决方案是使用预测模型来猜测其他agent可能的未来行为。虽然这是合理的，但它导致了过于保守的计划，因为它没有明确地模拟交互主体的行动的相互影响。...MIDAS使用一种注意机制来处理任意数量的其他agent，并包括一个驱动类型的参数，以学习跨不同规划目标工作的单一策略。...我们构建了一个模拟环境，通过大量的agent和方法，实现多种交互实验，定量研究车辆之间的安全性、效率和交互。...MIDAS是使用广泛的实验验证，结果表明：(1)可以工作在不同的道路几何图形，(2)结果在一个自适应自我政策调整容易满足性能标准，如激进或谨慎驾驶，(3)是强劲的推动政策的变化外部agent，(4)比现有方法更有效...、更安全的交互认知决策。
需要一个可处理的雅可比行列式的行列式，以考虑密度的变化。因此，模型似然的值由可逆函数的变量变换公式给出： pθ(x) = p(Z = fθ(x))|Jθ(x)|。...因此，正规化流文献的大部分内容都涉及到构建可逆架构，这些架构具有表现力并允许更有效地计算雅可比行列式的行列式。...空间中的原子物理系统具有重要的对称性：如果分子在空间中被移动或旋转，其属性不会改变。...q(x)具有相同的支持。...网络作用于坐标xi ∈ R^3的部分对旋转、反射和平移（欧几里得群E(3)）是等变的。网络在这些操作下保持原子属性h不变。 我们在图1中展示了我们模型的样本。
：位置策略，如果kafka的broker节点跟Executor在同一台机器上给一种策略，不在一台机器上给另外一种策略 * 设定策略后会以最优的策略进行获取数据 * 一般在企业中kafka...无状态转化操作就是把简单的RDD转化操作应用到每个批次上，也就是转化DStream中的每一个RDD。部分无状态转化操作列在了下表中。...* LocationStrategies：位置策略，如果kafka的broker节点跟Executor在同一台机器上给一种策略，不在一台机器上给另外一种策略 * 设定策略后会以最优的策略进行获取数据...除此以外，它们还有一种特殊形式，通过只考虑新进入窗口的数据和离开窗口的数据，让 Spark 增量计算归约结果。这种特殊形式需要提供归约函数的一个逆函数，比 如 + 对应的逆函数为 -。...对于较大的窗口，提供逆函数可以大大提高执行效率 scala //窗口大小应该为采集周期的整数倍，窗口滑动的步长也应该为采集周期的整数倍 val windowDStream: DStream[ConsumerRecord
本论文发表于2020年，主要贡献有三： 相对于场景任意参数的光线积分的微分形式，将该积分分解为内部(interior)和边缘(boundary)部分，两部分互相独立，分别调用对应的Monte Carlo...称为evolving surface，我们还提供了方法 的逆函数 。...接着，我们对 封装一个标量空间场 ，则其对应的scene derivative和normal scene 的derivative分别是： 如动图所示，我们可以理解场景变化是一个正在播放的视频流（平滑），...如上图，我们定义一个evolving surface ,其单位法线为 ，在一个标量空间场 中，对给定 ，除了不连续区域 ，其方法相对参数 都是 连续，定义一个extended boundary ，包括边界...和该空间中不连续部分 。
分组密码取N位明文作为输入，它的输出与输入具有严格相同的位数。 密钥越长，密码工作速度越慢，但是越长越安全。 1.PNG 典型的分组密码以迭代的形式构建。...3.PNG PRPs 和 PRFs PRP K：密钥空间 X：输入空间 Y：输出空间 要求是有一个有效的方法能够计算下面这个函数。并不需要是可逆函数。...4.PNG PRF 更能表明分组密码的特征。 可计算，必须是一一对应的，可逆函数。 5.PNG PRP的例子。...目的是是d个f函数构成一个可逆函数。 2.PNG 证明构成的 F函数可逆。 3.PNG DES解密。 4.PNG 定理。...假设有一个安全的伪随机函数，如果在3轮Feistel网络中使用这个函数，最终得到的是一个安全的伪随机置换。 注意： 3个独立的密钥。 5.PNG DES的构造。
本文的诞生是由于一个朋友在做科研时遇到的一个场景所引出的，场景是这样的: 已知有两组变量X和Y，每组变量都是已知其边缘分布概率密度函数的(比如一组满足正态分布，一组满足对数正态分布)，且这两组变量是一定存在相关性的...常用Copula函数 正态Copula函数 其分布函数表达式为 这里的 为各个维度计算出的相关系数矩阵，对角线为1， 是标准正态分布的逆函数， 为N元标准正态分布的分布函数(和 有关) 一般来说多个有相关性的正态分布的联合分布函数不为标准正态联合分布...，所以和N元标准正态分布不一样，但N元标准正态分布可以很好地刻画相关性，所以选用作为Copula的函数体，如此一来则自变量就需要用到对应分布函数的逆函数来平衡，以下的原理亦然 其概率密度为 其中...为向量 t-Copula函数 和上一个函数一样，这里是选用学生t分布作为变量构成的函数，其分布函数表达式为 这里的 为自由度为k的一元学生t分布的分布函数的逆函数，t_{\rho,k}表示相关系数为...分布估计法 和极大似然不同，先求 的估计值，即 则此时再估计\hat{\alpha}，为 这种策略相对来说计算量较小，但却不一定是全局最优 半参数估计 我们知道，样本经验分布函数是由样本容量在一定程度上确定的
为了使模型自洽，编码器必须实现解码器的确切逆函数 ，由于双射性，我们知道这个逆函数必定存在。许多成功的架构首先通过实现编码器不是作为一个独立的函数，而是简单地反向运行解码器，来避免潜在的不一致性。...其边缘码分布是标准正态分布，编码器和解码器条件通常定义为对角高斯分布，其参数分别为 是确定性函数，即 该模型实现了平均场近似。...., 2021) 中讨论的第二种策略根据以下公式将解码器 SDE 简化为常微分方程（如第 3.2 节所述） 4.4 增强代码Augmented Codes 当代码维度大于数据维度时，我们称之为具有增强代码的模型...根据（10），自编码器的自洽性要求解码器是一个可逆函数，而编码器是它的伪逆（精确地说是左逆）满射函数。...解决这个问题有两种基本策略：将额外的损失项纳入训练目标中，或者后期学习pE(Z)。
在 DeepMind 的一项新研究中，研究人员展示了基于世界模型的通用可扩展的算法 DreamerV3，它在具有固定超参数的广泛领域中优于以前的方法。...结果发现，结合 KL 平衡和自由位可以使世界模型无需调整学习，并且在不夸大小回报（small return）的情况下，缩小大回报实现了固定的策略熵正则化器。...从下图 4 中可以看到，使用对数（logarithm）作为变换无法预测具有负值的目标。...因此，DeepMind 从双对称对数族中选择一个函数，命名为 symlog 并作为变换，同时将 symexp 函数作为逆函数。 symlog 函数压缩大的正值和负值的大小。...此外还将 DreamerV3 应用于具有挑战性的视频游戏《我的世界》。 对于 DreamerV3，DeepMind 直接报告随机训练策略的性能，并避免使用确定性策略进行单独评估运行，从而简化了设置。
本文提出的多视角网络优点在于：1.即插即用的模块，兼容大部分基准网络；2.集成多个具有互补知识的异构LTV回归器，以提高模型的鲁棒性；3.通过对比学习捕捉样本之间的相关性，减轻对数据丰富性的依赖 2 方法...预估模型得到用户的购买概率和多个LTV回归结果，接着对batch中的样本应用混合对比学习策略，捕获样本间的内在相关性 2.2.1 多视角LTV预估 多视角LTV预估模块使用不同特征的异构回归器来从多个方面来分析输入样本...然而直接比较每对样本是不可行的，因为噪声样本可能会误导模型生成低质量的对比组合，这对模型优化是不利的。但平均而言正样本应该比负样本具有更高的购买倾向。...{p}_- ) \right] 其中 \sigma^{-1} 表示sigmoid函数的逆函数。...受到先前工作的启发，假设具有更高LTV的用户可能也具有更高的购买概率。提出了一种回归对比学习方法来规范回归结果，使其与预测的购买概率正相关。以基于分布的回归器输出的分数为例来详细说明这个过程。
显然，游乐场的基础设施需要管理，或者需要其他忙碌的开发人员的关注。其他事情，例如当前使用的库版本或维护持久实例的时间长度，也需要策略。...这不是绝对必要的，但对于原型设计者来说是一个福音。 为游乐场定义策略有助于指导玩家和开发人员。 错误输出可能很棘手。使用游乐场的人可能不想筛选密集的样式异常输出，因此首选快速 AI 解析。...作为维护者，你并不真正欠玩家详细的解释，但如果它是你在推销的产品或服务的一部分，合理的错误报告将被记住。与所有面向消费者的基础设施一样，你可能希望在屏幕上显示一个实例 ID，以帮助观察和错误修复。...它为你创建一个 URL，并允许你使用你的示例条目进行进一步的版本控制。 它具有（有限的）面板排列功能。 如上所述，上面的示例来自之前的帖子，仍然保留了该 实例 的标题和描述。...此示例的设计更像是一个教程，但具有经典的代码和响应面板。虽然它部署了一个实时 URL（您仍然可以 访问），但它还在面板中显示结果，以及其他选项。
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