上一篇文章，我介绍了使用 C# 9 的record类型作为强类型id，非常简洁 public record ProductId(int Value); 但是在强类型id真正可用之前，还有一些问题需要解决...，比如，ASP.NET Core并不知道如何在路由参数或查询字符串参数中正确的处理它们，在这篇文章中，我将展示如何解决这个问题。...路由和查询字符串参数的模型绑定 假设我们有一个这样的实体： public record ProductId(int Value); public class Product { public...Id { get; set; } public string Name { get; set; } public decimal UnitPrice { get; set; } } 和这样的...; } } 到这里，我们可以直接删除之前的 ProductIdConvert， 现在有一个通用的可以使用，现在.NET Core 的路由匹配已经没有问题了，接下来的文章，我会介绍如何处理在JSON
即使模型或训练算法能够使用随机性为不同的单元计算不同的更新(例如使用Dropout的训练)，通常来说，最好还是初始化每个使其和其他单元计算不同的函数。...额外的参数(例如用于编码预测条件方差的参数)通常和偏置一样设置为启发式选择的常数。我们几乎总是初始化模型的权重为高斯或均匀分布中随机抽取的值。...作为替代，我们可以手动搜索最优初始范围。一个好的挑选初始化可以设为一个超参数，作为替代，我们可以手动搜索最优初始范围。一个好的挑选初始数值范围的经验法则是观测当小批量数据上的激活或梯度的幅度或标准差。...除了这些初始化模型参数的简单常数或随机方法，还可能使用机器学习初始化模型参数。即使是在一个不相关的任务上运行监督训练，有时也能得到一个比初始化具有更快收敛率的初始值。...这些初始化策略有些能够得到更快的收敛率和更好的泛化误差，因为它们编码了模型初始化参数的分布信息。其他策略显然效果不错的原因主要在于它们设置参数为正确的数值范围，或者设置不同单元计算互相不同的函数。
如果能养狗把需要计算的数字，在调用函数时传递到函数内部就可以了。 一、函数参数的使用 注意点: 1. 在函数名的后面的小括号内部填写参数 2....以上的num1和num2叫做参数，在调用函数的时候第一个数字30会传递地给参数num1第二个数字20会传递给参数num2,通过这种方式就可以把函数外部的数据传递给函数内部，num1和num2当做两个变量来使用...一句话：在定义函数的时候需要几个参数就把参数放在函数名后面的小括号里，参数与参数之间以逗号分隔，在调用函数时就根据定义参数时指定的参数顺序依次传递数据，数据与数据之间以逗号分隔，以上就是参数的定义和调用方式...在函数内部，把参数当做变量使用，进行需要的数据处理 2....函数调用时，按照函数定义的参数顺序，把希望在函数内部处理的数据，通过参数传递 三、形参和实参 形参：定义函数时，小括号中的参数，是用来接收参数用的，在函数内部作为变量使用 实参：调用函数时，小括号中的参数
在做kotlin开发中，经常看到一些系统函数里，用函数作为参数，但是又和我们自己写的不太一样 大概是这样子的： public inline fun T.apply(block: T....f: () -> Unit) { } 我们这里注意一下，其实我们的区别，就是系统的是T.()-Unit，而我们定义的是()->Unit 这里就很疑惑了，为什么？...我们这里来看一下文档是怎么说的， ? 输入图片说明 我们这里看一下画原谅色线的部分，原来这里作用就是可以this代表的对象的不同。...，这两个函数唯一的区别就是T.()-Unit与()->Unit的区别，我们调用时，在代码块里面写this，的时候，根据代码提示，我们可以看到，连个this代表的含义不一样，T.()->Unit里的this...代表的是自身实例，而()->Unit里，this代表的是外部类的实例 ---- The End
前言 本文介绍如何使用ddt库来完成unitest的参数化设置。 ddt的github地址 (opens new window) ddt的官方文档 (opens new window) # 1....使用ddt实现参数化 首先需要通过pip来安装该库 pip install ddt # 2.1 基本使用 我们在TestCase上添加ddt装饰器，然后在单测方法上添加data装饰器，并添加了3种场景的输入参数...在某些业务中，输入的参数过于复杂，并且场景繁多，如果将参数数据全部放在单测代码中，则会显得繁重，而且代码不易读，ddt提供了从json文件中读取参数来作为单测的输入数据。...如果你看到本文其实我比较推荐你使用pytest来替代unittest使用，pytest中也有参数化的使用，并且可以单独的去运行每一个单测。...我是因为在做一个django项目，其中使用的是django test来写单测的，而django test是基于Unittest来实现的，所以只能使用ddt来实现参数化。
在第 2 部分中，我们将展示如何使用Plotly创建由第 1 部分中的超参数优化生成的数据的交互式可视化。...选择和加载数据集 我们将使用UCI[2]波士顿数据集作为我们的超参数优化的示例数据集。UCI 波士顿数据集的特征是各种社区特征，目标是该社区房屋的中值。...我们将设置超参数优化来比较两种类型的模型：随机森林回归器和梯度提升回归器（可以阅读文档戳➡️集成算法 ｜ 随机森林回归模型）。随机森林回归器将允许 hyperopt 调整树的数量和每棵树的最大深度。...# 注意，因为我们在搜索空间声明中将模型类型和模型关键字-参数分割成单独的键-值对，# 所以我们能够使用字典解包来创建模型的初始化版本。...使用 Plotly 的高级Express[3]界面使这变得容易；我们只需在我们的数据帧上调用scatter方法并指出我们想要使用哪些列作为 x 和 y 值： # px是“express”的别名，它是按照导入
参考链接： Java Scanner仪类 这是一个学校任务的问题，这就是为什么我这样做的原因。...使用Scanner作为构造函数的参数的Java 总之，我在主要方法(Scanner stdin = new Scanner(System.in);是行)中使用Stdin制作扫描仪，从程序运行时指定的txt...这种扫描仪按预期工作为主，不过，我需要用它在具有扫描仪作为参数的自定义类： public PhDCandidate(Scanner stdin) { name = stdin.nextLine()...+1 ”此时，Scanner的任何调用都将结束程序，不会抛出异常或错误。“究竟在什么时候？程序在哪里结束？ – +1 我不认为你的程序实际终止。我认为你的控制台正在等待输入。...– +0 @ Code-Guru：只要我尝试使用扫描器(除了stdin.next()，所有其他方法都会中断)，就会结束，所以立即尝试使用.nextLine() –
1 Unittest参数化1.1 ddt1.1.1 简介数据驱动ddt可以实现测试数据与测试脚本的分离；通过ddt来将测试数据加载到脚本中；1.1.2 说明测试数据为嵌套字典的列表；测试类前加修饰@ddt...2.1 说明 pytest允许在多个级别启用测试参数化：pytest.fixture() 允许fixture有参数化功能（后面学习）@pytest.mark.parametrize 允许在测试函数或类中定义多组参数和...ID字符串列表ids的长度需要与测试数据列表的长度一致scope用于控制Fixture的作用范围/默认"function"2.2.2使用参数化前后比对2.2.2.1 使用前def test_case_o...；这样写需要写四个用例，感觉比较累赘；我们可以尝试使用参数化处理。...@pytest.mark.parametrize ；最终生成的用例数是n*m，比如上面的代码就是：参数a的数据有3个，参数b的数据有3个，所以最终的用例数有3*3=9条。
我们在做研究的时候，会碰到很多术语。有时，在不同的研究领域还会出现同样名称的术语。比如，统计学、经济学中经常使用的“模型参数”和“模型超参数”，在机器学习中也同样存在。...参数作为模型从历史训练数据中学到的一部分，是机器学习算法的关键。 统计学中的“参数”： 在统计学中，你可以假设一个变量的分布，比如高斯分布。高斯分布的两个参数分别是平均值（μ）和标准差（sigma）。...在机器学习中，您正在使用的具体模型就是函数，需要参数才能对新数据进行预测。 “参数”和“模型”有什么关系？...模型参数一般不由实践者手动设置。 模型参数通常作为学习模型的一部分保存。 通常使用优化算法估计模型参数，优化算法是对参数的可能值进行的一种有效搜索。 模型参数的一些例子包括： 人造神经网络中的权重。...“模型参数”和“模型超参数” 二者的联系： 当针对特定问题调整机器学习算法时，例如在使用网格搜索或随机搜索时，你将调整模型或命令的超参数，以发现一个可以使模型预测最熟练的模型参数。
我们在做研究的时候，会碰到很多术语。有时，在不同的研究领域还会出现同样名称的术语。比如，统计学、经济学中经常使用的“模型参数”和“模型超参数”，在机器学习中也同样存在。...参数作为模型从历史训练数据中学到的一部分，是机器学习算法的关键。 统计学中的“参数”： 在统计学中，你可以假设一个变量的分布，比如高斯分布。高斯分布的两个参数分别是平均值（μ）和标准差（sigma）。...在机器学习中，您正在使用的具体模型就是函数，需要参数才能对新数据进行预测。 “参数”和“模型”有什么关系？ 根据经典的机器学习文献，可以将模型看作假设，而参数是根据特定的数据集对假设进行的具体调整。...模型参数通常作为学习模型的一部分保存。 通常使用优化算法估计模型参数，优化算法是对参数的可能值进行的一种有效搜索。 模型参数的一些例子包括： 人造神经网络中的权重。 支持向量机中的支持向量。...“模型参数”和“模型超参数” 二者的联系： 当针对特定问题调整机器学习算法时，例如在使用网格搜索或随机搜索时，你将调整模型或命令的超参数，以发现一个可以使模型预测最熟练的模型参数。
前言：项目为了方便排查问题都会在请求的接口或者暴露的服务前后都会打上日志。...这样就搬出了Spring核心功能AOP，前两天我问一年工作经验的javaer，AOP是干啥用的，他回答面向切面编程，打印日志用的。...其实AOP不仅仅为了只是为了打印日志，在声明式事务注解和缓存注解和锁注解和异步注解或者任务调度注解都是动态代理对象执行的，对于动态代理和静态代理或者没有接口使用cglib的实现原理抽空再写一篇。...但是今天我们就用AOP来实现拦截所有Controller和DubboService打印日志，因为springmvc的拦截器不能拿到postBody的值。...import org.springframework.stereotype.Component; import java.lang.reflect.Parameter; /** * AOP拦截方法打印参数和返回参数
1.对单个元素的函数使用线程池: # encoding:utf-8 __author__='xijun.gong' import threadpool def func(name): print...[pool.putRequest(req) for req in reqs] pool.wait() 结果： hi xijun.gong hi xijun hi gxjun 2.对于多个参数的情况使用方式...pool.putRequest(req) for req in reqs] pool.wait() 结果： 0+1=1 1+3=4 3+7=10 2+5=7 4+9=13 3.如果我们想不安参数顺序赋值...，可以使用这种方式： # encoding:utf-8 __author__='xijun.gong' import threadpool def func(name): print 'hi
同时使用Junit4的@Parameterized参数化测试和Spring容器整合 ---- 之剑 2016.4.30 整合Spring容器 @SpringApplicationConfiguration...TestContextManager(getClass()); this.testContextManager.prepareTestInstance(this); } } Junit4的参数化测试
Optuna是一个开源的超参数优化框架，Optuna与框架无关，可以在任何机器学习或深度学习框架中使用它。本文将以表格数据为例，使用Optuna对PyTorch模型进行超参数调优。...如果指定None，则使用MedianPruner作为默认值。 Study_name:研究的名称。如果此参数设置为None，则自动生成唯一的名称。...在我们的例子中，除了上面的模型的超参数外，还需要优化learning_rate、weight_decay和不同的优化器，所以定义如下： 训练循环 训练循环是Optuna中最重要的组成部分。...在下面的例子中，我们对定义目标函数的参数字典进行参数化。 Study 正如我们上面所说的，Optuna研究在数据集中进行了多例试验，我们使用损失函数为RMSE，所以方向是最小化RMSE。...下面给出了最佳试验和超参数组合，将RMSE最小化到0.058。
Xcos系统仿真功能特点包括使用求解器、结果分析和可视化、使用C代码生成以获得更好的性能、使用嵌入式 Modelica 编译器、包含Scilab分析和可视化功能，支持批量模拟。...它基于Modelica语言，提供了直观的图形化建模界面、高性能的仿真引擎和丰富的建模库，使用户能够轻松地建立和分析复杂的动态系统模型。...OpenModelica的一些主要特点和功能： Modelica语言支持：OpenModelica使用Modelica作为其建模语言，Modelica是一种面向对象的建模语言，用于描述动态系统的行为、结构和关联...图形化建模界面：OpenModelica提供了一个直观且易于使用的图形化界面，允许用户通过拖放和连接模块来构建系统模型。用户可以从Modelica库中选择适当的组件，并进行参数设置和连接。...仿真结果可以以图表、曲线和动画的形式可视化展示。 优化和参数估计：OpenModelica提供了优化和参数估计功能，可以帮助用户优化模型的性能和调整模型参数，以实现更好的系统响应。
我们都知道用于时序分析和预测的ARIMA模型可能很难配置。 需要通过反复地审查诊断图和已经使用了40多年的启发式策略中训练并修正三个参数的错误。...我们可以通过使用网格搜索过程来自动化评估ARIMA模型的大量超参数的过程。 在本教程中，您将了解如何使用Python中的超参数网格搜索来调整ARIMA模型。...他们可以大多数都可以确定ARIMA模型的参数，但有的时候不能确定。 我们可以使用不同的模型超参数的组合来自动化训练和评估ARIMA模型。在机器学习中，这被称为网格搜索或模型调整。...本教程中的代码使用Python库是scikit-learn，Pandas和statsmodels。...我们可以在Python中将其实现为一个新的独立函数，名为evaluate_arima_model（），它将时间序列数据集作为输入，以及具有p，d和q参数的元组作为输入。
================ SQL注入是一种常见的攻击手法，主要实现方式是通过提供精心构造的数据使得在服务端拼接成具有恶意的SQL语句，可以实现万能登录、暴漏数据库和数据表结构、执行存储过程甚至获取超级管理员权限等...例如，假设在登录界面的代码中分别使用user_name和pass_word获取用户输入的用户名和密码，然后使用下面的代码拼接SQL语句，试图返回数据表中以user_name为用户名且以pass_word..." and xingming="1" or quanxian="345"' 执行该语句时会抛出异常并提示 no such column: quanxian 这样一来，攻击者就可以通过暴力测试来获取数据库和数据表的结构...如果在代码中不是直接拼接SQL语句，而是使用参数化查询，可以轻易防范这种攻击。...另外，对数据进行编码（例如，BASE64编码或MD5摘要）或净化（例如，删除特定的符号）后再使用，也是非常有效的防范技术。 下面几个图分别演示了拼接SQL语句和参数化查询在处理数据时的区别。 ?
模型的参数数量通常被视为模型能力的一个重要指标，更多的参数意味着模型有更大的能力来学习、存储和泛化不同类型的数据。...泛化能力：尽管大模型在特定任务上的表现可能更好，但它们也有过度拟合的风险，特别是在训练数据有限的情况下。然而，实践中发现，通过适当的训练技巧和正则化方法，大模型往往能在多个任务上泛化得更好。...细节处理能力：具有更多参数的模型能够捕捉到数据中的更细微的差异和模式，这可以增强模型在语言理解、翻译、文本生成等方面的性能。...知识存储：大模型可以被看作是拥有更大的“知识库”，能够存储更多的事实、概念和世界知识。这使得它们在回答问题、撰写内容等需要广泛知识的任务上表现得更好。...然而，参数数量的增加也伴随着计算资源的显著增加。这包括训练时所需的计算能力、训练过程中消耗的能源以及模型推理时的延迟。因此，在设计和部署大语言模型时，需要权衡模型性能和计算成本之间的关系。
本期介绍 本期主要介绍数组的常见操作以及数组作为方法参数和返回值 文章目录 1....数组作为方法参数和返回值 2.1 数组作为方法参数 2.2 数组作为方法返回值 2.3 方法的参数类型区别 代码分析 1....数组作为方法参数和返回值 2.1 数组作为方法参数 以前的方法中我们学习了方法的参数和返回值，但是使用的都是基本数据类型。...那么作为引用类型 的数组能否作为 方法的参数进行传递呢，当然是可以的。 数组作为方法参数传递，传递的参数是数组内存的地址。...2.2 数组作为方法返回值 数组作为方法的返回值，返回的是数组的内存地址 2.3 方法的参数类型区别 代码分析 1. 分析下列程序代码，计算输出结果。 2.
为了解决模型的长尾问题，最近来自华盛顿大学、Meta AI和艾伦人工智能研究所的学者联合提出了首个「非参数化掩码语言模型」（NonParametric Masked language model, NPM...首个非参数化语言模型 虽然结合现有的一些检索和生成（retrieve-and-generate）的相关工作可以缓解该问题，但这些模型的最终预测部分仍然需要一个softmax层来预测token，没有从根本上解决长尾问题...可以看到，NPM选择在短语上得到的非参数化分布，而没有使用一个固定的输出词汇softmax作为输出。 但训练非参数化模型也带来了两个关键的问题： 1....在参数化模型中，RoBERTa取得了最好的性能，出人意料地超过了包括GPT-3等在内的模型，可能是因为纯编码器模型的双向性起到了至关重要的作用，这也表明，因果语言模型可能不是一个合适的分类选择。...kNN-LM方法在参数模型中加入了非参数成分，其性能优于其他所有基线。尽管如此，仅仅依靠检索（kNN）在GPT-2中的表现很差，这表明仅在推理时使用kNN是有限的。
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