装饰器是Python中一种强大而灵活的编程技巧，它可以用于修改或扩展函数的行为，同时又不需要修改函数的源代码。本文将介绍Python中的装饰器的基本概念、使用方法以及高级技巧，帮助你从入门到精通装饰器的使用。
装饰器是Python编程语言中相当高级的一部分。就像大多数事情一样，一旦你掌握了它们的工作原理并使用了几次，它们就会变得非常简单明了，但是作为一个初学者，它们可能会有点让人望而生畏，很难理解。只有理解了它所解决的问题，你才能真正理解它。例如，我可以直接声明装饰器的定义:
在 Python 编程中，装饰器（decorators）是一种强大而又优雅的工具。它们允许我们在不改变原有代码结构的情况下对函数或类进行功能增强。本篇博客将深入介绍什么是 Python 装饰器，并通过示例代码演示其用法与好处。
Python装饰器本质上是一个Python函数，是一个特殊的闭包，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外的功能，外层函数的返回值是内层函数，装饰器的返回值也是一个函数对象。
为Vuser脚本提供额外自定义参数。额外参数设置可应用于所有Vuser脚本类型。
在机器学习中，许多策略被显式的设计来减少测试误差（可能会以增大训练误差为代价）。这些策略统称为正则化。
卷积层是深度神经网络的基本组成部分之一，目前的卷积网络的一个基本假设是卷积核应该为数据集中的所有样本所共享 。在本文中，作者打破了这个假设，提出了条件参数化卷积（CondConv） ，它为每个样本学习专门的卷积核。用CondConv替换普通卷积能够增加网络的大小和容量，同时保持有效的推理。
虽然我已经写了很多的代码，但除非绝对必要，我很少使用装饰器，比如使用@staticmethod装饰器来表示一个类中的静态方法。
今天向大家介绍一个基于 Python 类型提示构建命令行界面（CLI）应用程序的库——Typer。Typer 是一个强大且易于使用的库，旨在简化 CLI 应用程序的开发过程，并提供良好的用户体验。开发者可以通过 Typer 快速构建应用程序，同时利用 Python 类型提示的强大功能。
现在的深度学习方法侧重于如何设计最合适的目标函数，使模型的预测结果最接近实际情况。同时，必须设计一种适当的架构，该架构可以促进获取足够的信息用于预测。
上一篇文章中，我们学习了Compose的基础控件和布局，还没有看过上一篇文章的，请参考 写给初学者的Jetpack Compose教程，基础控件和布局 。
前面的课程中，我们已经对函数有了简单的了解 函数的声明、函数的的调用、函数的参数以及返回值等等
整理自keras：https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/callbacks/
函数的递归，就是让在函数的内部调用函数自身的情况，这个函数就是递归函数。 递归函数其实是另外一种意义的循环 如：计算一个数字的阶乘操作，将这个功能封装成函数fact(num) 提示：阶乘算法是按照小于等于当前数字的自然数进行乘法运算 计算5的阶乘：5 X 4 X 3 X 2 X1 计算n的阶乘：n X (n - 1) X … X 3 X 2 X 1
循环神经网络（recurrent nerual network）或RNN是一类用于处理序列数据的神经网络，就像卷积网络是专门用于处理网格化数据X的神经网络。循环神经网络是专门用于处理序列
当前以 ChatGPT 为代表的预训练语言模型（PLM）规模变得越来越大，在消费级硬件上进行全量微调（Full Fine-Tuning）变得不可行。此外，为每个下游任务单独存储和部署微调模型变得非常昂贵，因为微调模型与原始预训练模型的大小相同。
答案映射 将模型的输出与最终的标签做映射。映射规则是人为制定的，比如，将“太好了”、“好”映射为“正面”标签，将“不好”，“糟糕”映射为“负面”标签，将“一般”映射为“中立”标签。
今天为大家介绍的是来自Charles J. McGill团队的一篇论文。深度学习在分子性质预测中有了广泛的应用。目前非专家用户对开源、多功能软件解决方案有着急切的需求。定向消息传递神经网络（D-MPNNs）是一种有效的深度学习方法，它在多种性质预测任务中表现出色。因此作者发布了他们的方法，Chemprop，它实现了D-MPNN架构，并且提供了简单、易用、快速访问机器学习分子性质的方法。
这个算是循环神经网络的一个升级，解决了循环神经网络致命的问题，梯度消失问题，对长距离会记不住信息。如何解决这两个问题，往下看。
视觉社区见证了自注意力和 Transformer 的盛行。Transformer 在自然语言处理方面的成功推动了其视觉识别变体的创建。视觉 Transformer （ViT）具有很强的全局感受野表示能力。然而，它需要对大型专有数据集进行预处理。当用少量图像进行训练时，它的表现令人不满意，需要更好的训练配置或架构设计。
在Power BI设置画布背景或者图表背景时，可以手动输入颜色代码，输入的方式有两种，HEX（十六进制）或者RGB（红绿蓝）。
我们希望预测Twitter上一条新闻会被转发和点赞多少次。模型的主要输入是新闻本身（一个词语序列）。但我们还可以拥有额外的输入（如新闻发布的日期等）。这个模型的损失函数将由两部分组成，辅助的损失函数评估仅仅基于新闻本身做出预测的情况，主损失函数评估基于新闻和额外信息的预测的情况，即使来自主损失函数的梯度发生弥散，来自辅助损失函数的信息也能够训练Embeddding和LSTM层。在模型中早点使用主要的损失函数是对于深度网络的一个良好的正则方法。总而言之，该模型框图如下：
论文地址：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/2008.09162v1
WordPress的自定义字段是个非常有用的功能，自定义域是对wp文章功能的扩展和补充，通过使用WP自定义字段功能，可以给文章增加些额外的内容，如用WP做淘客模板时给产品添加商品价格显示，添加购买链接等，还可以实现文章缩略图。下面博客吧详细介绍wp自定义字段的使用方法步骤。
标准容器自身提供的操作少之又少，在多数情况下可能希望对容器进行其他操作，例如排序、删除指定元素等等。标准库容器中并未针对每个容器都定义成员函数来实现这些操作，而是定义了一组泛型算法，它们实现了一组经典算法的公共接口，可以使用于不同类型的元素和多种容器类型。也就是相同一组算法可以处理多种容器类型
使用递归神经网络（RNN）序列建模业务已有很长时间了。但是RNN很慢因为他们一次处理一个令牌无法并行化处理。此外，循环体系结构增加了完整序列的固定长度编码向量的限制。为了克服这些问题，诸如CNN-LSTM，Transformer，QRNNs之类的架构蓬勃发展。
当我们使用前馈神经网络接收输入 ，并产生输出 时，信息通过网络前向流动。输入x并提供初始信息，然后传播到每一层的隐藏单元，最终产生输出 。这称之为前向传播。在训练过程中，前向传播可以持续前向直到它产生一个标量代价函数 。反向传播算法，经常简称为backprop，允许来自代价函数的信息通过网络向后流动，以便计算梯度。
本文是计算机视觉领域顶级会议 ECCV 2020 入选论文《Learning Connectivity of Neural Networks from a Topological Perspective》的解读。
顾名思义，防御性编程是一种细致、谨慎的编程方法。为了开发可靠的软件，我们要设计系统中的每个组件，以使其尽可能的”保护”自己。我们通过明确地在代码中对设想进行检查，这是一种努力，防止我们的代码以将会展现错误行为的方式被调用。
日常开发中，除了基础的服务管理功能，有时我们还需要进行一些特殊的业务相关的服务管理，比如清除服务缓存，改变服务的模式、停用服务某个接口等。由于这些需求和业务耦合性较高，框架层面一般不会提供这样的功能，开发者甚至需要自己开发额外接口来实现。为了解决这一问题，TARS 在框架层面提供了自定义命令的功能。
目标检测是计算机视觉一个重要的领域。而目标检测算法的准确性和推理速度不可兼得，我们工作旨在通过tricks组合来平衡目标检测器的性能以及速度。考虑到yolo3的广泛应用，我们考虑在yolo3基础模型训练得到一个更快，准确率更高的模型，即PP-YOLO。
Guido的关键点之一是：代码更多是用来读而不是写。编码规范旨在改善Python代码的可读性。
结果生成器（以前叫做函数生成器）是swift5.4中引入的一项新feature，它是SwiftUI中支持ViewBuilder的技术。随着Xcode12.5的发布（目前处于beta测试阶段），苹果正式向开发者开放了它，允许我们为各种用例创建自己的自定义结果生成器。
作者：徐志强 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22371429 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 本篇教程的代码在Github上。这里是循环神经网络教程的最后一部分，前几部分别是：
在大多数图像处理任务中，我们需要扫描图像的所有像素才能执行计算，由于需要访问大量像素，我们必须以高效的方法进行扫描。本节我们将介绍如何使用指针实现高效扫描图像的方法。我们通过完成减少图像中的颜色数量这一任务来说明图像扫描过程。
定义：接受可变数量参数的函数，称为变参函数。 在es5中我们可以通过arguments来捕获调用变参函数的额外参数。 在es6中，我们可以使用扩展运算符:"..."实现变参函数。如：
最近在看DeepLearning这本书，看到了正则化这一章做一个知识梳理。首先用一张思维导图做个总结。
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文：陈之炎 本文约4400字，建议阅读10+分钟本文对BERT模型预训练任务的源代码进行了详细解读，在Eclipse开发环境里，对BERT 源代码的各实现步骤分步解析。 BERT模型架构是一种基于多层双向变换器（Transformers）的编码器架构，在tensor2tensor库框架下发布。由于在实现过程当中采用了Transformers，BERT模型的实现几乎与Transformers一样。 BERT预训练模型没有采用传统的从左到右或从右到左的单向语言模型进行预训练，而是采用从左到右和从右到左的双向语言
相比于Vivado HLS，Vitis HLS更加智能化，这体现在Vitis HLS可以自动探测C/C++代码中可并行执行地部分而无需人工干预添加pragma。另一方面Vitis HLS也会根据用户添加的pragma来判断是否需要额外配置其他pragma以使用户pragma生效。为便于说明，我们来看一个简单的案例。
函数递归指的是在函数内部调用自身的过程。 具体而言，递归函数通过将一个问题分解为更小的、类似的子问题来解决问题。
近日 TensorFlow 官方发布了 2.8.0 正式版，距离上次 2.7 版本的更新过去没多久，新版本提供了更多的 bug 修复和功能改进，此外新版本还针对漏洞发布了补丁。
作为一个程序员，在使用 ChatGPT 的过程中，我也问了很多技术性的问题，总体来说他对复杂问题可以帮你拆解提供思路，简单问题可以直接给你答案。但是这些答案都是需要去仔细甄别的。另外，在使用时，提问的方式也有一些学问。下面，我会针对几个问题对其回答进行论证。
paper：LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models（https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf）
在前面三篇介绍 argparse 的文章中，我们全面了解了 argparse 的能力，相信不少小伙伴们都已经摩拳擦掌，想要打造一个属于自己的命令行工具。
对于那些需要小型且可能是非连续的数据块（或突发）以及频繁变化的元数据的应用程序，突发输入/输出（BurstIO）提供了满足这些要求的数据传输容器和接口。这个接口仅支持数据向量的传输：float, double, octet (int8/uint8), short (int16), ushort (uint16), long (int32), ulong (uint32), longlong (int64), 和 ulonglong(uint64)。与批量输入/输出（BulkIO）类似，BurstIO 提供了突发信号相关信息（SRI）和精确时间戳，但是它通过每个数据突发中的带内信息提供这些信息。由于元数据的增加的开销要求，通过将多个突发分组为单次传输，无论是通过编程还是通过可配置的策略设置，BurstIO 可以实现其最高吞吐量，以尝试最大化效率并限制延迟。
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