一个本体及其 classes 的实例集构成一个知识库。实际应用中，构建一个本体包括：
DDD不是架构设计方法，不能把每个设计细节具象化，DDD是一套体系，决定了其开放性，体系中可以用任何一种方法来解决这些问题，但是如果一些关键问题没有具体方案落地，可能让团队无所适从。
面向对象代码的结构 在结构化编程中，代码的结构以分解流程，实现处理方案为核心，代码的分解原色是以实现步骤为主。理解这种结构的代码，我们需要先理解问题的解决方案，如果需求变化，一般都需要修改代码。面向对象思想，针对结构化编程的这些缺点，提出了著名的“开-闭”原则。意思是代码应该对添加开放，对修改关闭。能做到这个原则，是需要代码结构上利用面向对象的特性才能做到的。 面向对象代码结构的重点是定义“类”，与结构化编程倾向分解问题解决步骤不同，面向对象编程更重视描述问题本身。由于代码按“类”划分，所以一般不会完全解决
当一个领域的规模越来越大，每年发表的论文越多越多时，对于该领域来说，是好事还是坏事呢？
本文将介绍领域驱动设计（DDD）战术模式中另一个非常重要的概念 - 领域服务。在前面两篇博文中，我们已经学习到了什么是值对象和实体，并且能够比较清晰的定位它们自身的行为。但是在某些时候，你会发现某一些业务行为好像不容易落到单个实体或者值对象身上，并且会为放置这一部分业务逻辑而困惑。此时，你可能需要一个领域服务来完成操作。
作者：句幽 出处：https://www.cnblogs.com/uoyo/p/12421553.html 开篇 距离发布上一篇该系列的文章好像已经过了快一个半月了，好吧，我托更了?。一晃就已经到了
这是关于控制角色移动的教程系列的第十期。它让环境可以以各种方式和对象运动产生交互。
在内网渗透测试中我们经常会在几个小时内获得域管理权限，而造成这种情况的原因是系统加固不足和使用不安全的Active Directory默认值，在这种情况下公开的利用工具有助于发现和利用这些问题，并经常导致获得域管理权限，本篇博文描述了一个场景，在这个场景中我们的标准攻击方法不起作用，我们必须更深入地挖掘才能获得域中的高权限，我们描述了使用访问控制列表的更高级的权限提升攻击，并介绍了一个名为Invoke-Aclpwn的新工具和一个对ntlmrelayx的扩展，它可以自动执行这种高级攻击的步骤
.NET开发领域的总体趋势是互操作性，葡萄城全功能 .NET控件集 ComponentOne 在2018将延续这一趋势：无论是 .NET平台，ASP.NET Core，Xamarin还是未来计划中的XAML标准，互操作性是所有应用程序的关键，这也将作为我们未来产品规划的核心，我们将继续创新和加强现有产品。
今天给大家介绍湖南大学刘元盛老师团队发表在Briefings in Bioinformatics 2021上的一篇文章“Molecular design in drug discovery: a comprehensive review of deep generative models”。文章回顾了深度生成模型，并根据计算机中的分子表征将这些模型分为两类，详细分析这两种经典类型的模型并讨论其优缺点，同时还指出了de novo分子设计的深度生成模型当前面临的挑战。
预测语义分割等结构化输出依赖于昂贵的每像素注释来学习卷积神经网络等监督模型。然而，在没有模型调整注释的情况下，在一个数据域上训练的模型可能无法很好地推广到其他域。为了避免注释的劳动密集型过程，我们开发了一种域自适应方法，将源数据自适应到未标记的目标域。我们建议通过构建聚类空间来发现逐片输出分布的多种模式，从而学习源域中补丁的判别特征表示。以这种表示为指导，我们使用对抗性学习方案来推动聚类空间中目标补丁的特征表示更接近源补丁的分布。此外，我们还表明，我们的框架是对现有领域自适应技术的补充，并在语义分割方面实现了一致的改进。广泛的消融和结果在各种设置的众多基准数据集上进行了演示，例如合成到真实和跨城市场景。
变量的范围是在其中可见变量的代码区域。变量作用域有助于避免变量命名冲突。这个概念很直观：两个函数都可以具有被调用x的参数，而两个函数都没有x引用相同的东西。同样，在许多其他情况下，不同的代码块可以使用相同的名称而无需引用相同的内容。相同变量名称何时引用或不引用相同事物的规则称为作用域规则。本节详细说明了它们。
不久前，我做了一个关于前端简洁架构（clean architecture on frontend）的演讲。在这篇文章中，我将概述那次演讲，并对其进行了一些扩展。
Zachman框架是John Zachman在1987年提出的，成为工程企业架构中广泛使用的方法。它以信息系统架构框架（frameworkforinformationsystemarchitecture）的名义发表在IBM的系统期刊上。Zachman于1964-1990年在IBM工作，是IBM业务系统规划（BSP）的创始人之一。
域偏移（Domain shift）是指在一个源域中训练的模型在应用于具有不同统计量的目标域时表现不佳的问题。领域泛化（Domain Generalization, DG）技术试图通过产生模型来缓解这一问题，通过设计将模型很好地推广到新的测试领域。提出了一种新的域泛化元学习方法。我们没有像以前的DG工作那样设计一个对域移位具有鲁棒性的特定模型，而是提出了DG的模型不可知论训练过程。我们的算法通过在每个小批中合成虚拟测试域来模拟训练过程中的训练/测试域偏移。元优化目标要求模型改进训练域性能的步骤也应该改进测试域性能。这一元学习过程训练模型具有良好的泛化能力的新领域。我们在最近的跨域图像分类基准上评估了我们的方法和达到的最先进的结果，并在两个经典的增强学习任务上展示了它的潜力。
1、Progressive Domain Adaptation for Object Detection 2020年
---- 新智元报道 来源：专知 【新智元导读】本文对用于图生成的深度生成模型领域的文献进行了广泛的概述。 https://www.zhuanzhi.ai/paper/a904f0aa0762e65e1dd0b8b464df7168 图是描述对象及其关系的重要数据表示形式，它们出现在各种各样的现实场景中。图生成是该领域的关键问题之一，它考虑的是学习给定图的分布，生成更多新的图。然而，由于其广泛的应用，具有丰富历史的图的生成模型传统上是手工制作的，并且只能对图的一些统计属性建模。 最近在用于图生成
使用只追加存储来记录对数据采取的完整系列操作，而不是仅存储域中数据的当前状态。 该存储可作为记录系统，可用于具体化域对象。 这样一来，无需同步数据模型和业务域，从而简化复杂域中的任务，同时可提高性能、可扩展性和响应能力。 它还可提供事务数据一致性并保留可启用补偿操作的完整审核记录和历史记录。
时间序列是用于记录动态系统测量的主要数据类型，由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于解锁可用数据中隐含的信息财富至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最新进展，基于GNN的方法在时间序列分析中出现了激增。这些方法可以明确地建模时间间和变量间的关系，而传统的方法和其他基于深度神经网络的方法在这方面却难以做到。
您可以使用kube-up或kube-down脚本为Google Compute Engine复制Kubernetes masters 。本文档介绍了如何使用kube-up / down脚本来管理高可用性（HA） masters，以及如何实现HA masters以与GCE一起使用。
「遗忘(Forgetting)是指之前获得的信息或知识的丢失或退化」。现有的关于遗忘的综述主要集中在持续学习上，然而，「遗忘也是深度学习的其他研究领域中普遍观察到的现象」。例如，遗忘在生成模型中由于生成器偏移而表现出来，在联邦学习中由于客户端之间数据分布异构而表现出来。解决遗忘包括几个挑战：平衡旧任务知识的保留与新任务的快速学习、管理具有冲突目标的任务干扰、以及防止隐私泄漏等。此外，大多数现有的关于持续学习的综述都默认遗忘总是有害的。相反，作者认为「遗忘是一把双刃剑，在某些情况下（如隐私保护场景）可能是有益的和可取的」。通过在更广泛的背景下探索遗忘，本综述旨在提供对这一现象的更细微的理解，并强调其潜在的优势。通过这项全面的综述，作者希望通过借鉴来自各种处理遗忘的领域的思想和方法来发现潜在的解决方案。通过超越传统的遗忘边界的分析，本综述希望在未来的工作中鼓励开发新的策略来减轻、利用甚至接受在实际应用中的遗忘。
图像和视频等视觉数据的生成是机器学习和计算机视觉领域重要的研究问题之一。近几年，英伟达提出了 SPADE、MUNIT 等多个图像及视频合成模型。
你发现了几个问题？第一、一个变量删除了两次竟然没有报错。第二、执行了两次删除只有一次打印了删除操作。修改一下上面的代码
近年来，自然语言处理和机器学习的进步导致了像ChatGPT这样功能强大的语言模型的发展。这些基于GPT-3.5架构的模型旨在理解和生成类似人类的文本响应。尽管这些模型已广泛用于各种应用，但它们在化学领域及其子领域的潜力仍未得到充分探索。通过利用该领域中丰富的知识和数据，ChatGPT有潜力帮助研究人员、学生和专业人员获取相关信息、解决问题并促进科学交流。ChatGPT有可能彻底改变我们在化学及其子学科领域中获取和互动科学知识的方式。生成的内容可以涵盖有机化学、无机化学、分析化学、物理化学、生物化学等广泛的主题领域。已经有一些关于化学和ChatGPT的论文发表，例如药物发现、教学学习、计算化学等。ChatGPT可以用于快速、易于访问地提供有关化学各个方面的信息，可能成为研究人员、学生和专业人员的宝贵工具。此外，ChatGPT可以用更简单的语言解释化学概念，帮助学生更好地理解复杂的主题，可能有助于解决问题。ChatGPT适用于多样的数据集，包括科学交流，从而可以使用与化学相关的技术术语和行话，有助于生成与特定查询相关的上下文相关响应。因此，评估ChatGPT在化学领域生成的内容的准确性和可靠性需要适当的评估方法，以衡量生成内容的质量，如检查其相似性。因此，作者研究的目标是调查ChatGPT在生成与化学相关的内容方面的能力，并检查相似性指数以评估生成响应的质量和准确性。
Quill富文本编辑器在当今数字内容创作领域中扮演着至关重要的角色。随着网络技术的不断进步和内容营销的普及，人们对在线编辑工具的需求日益增长。Quill富文本编辑器以其强大的功能、灵活的定制性以及用户友好的界面，在众多富文本编辑器中脱颖而出，成为了许多博客作者和内容创作者的首选工具。
近年来，微服务已经成为一种非常流行的构建软件的方法。微服务用于构建可伸缩、灵活的软件。然而，跨多团队随机构建微服务可能会带来很大的挫折和复杂性。不久前我还没有听说过领域驱动设计——DDD，但现在无论走到哪里似乎每个人都在谈论它。
给出一个来自领域A的单一图像x和一组来自领域B的图像，我们的任务是生成x在B中的类似物。我们认为，这项任务可能是一项关键的人工智能能力，它强调了认知代理在这个世界上的行动能力，并提出了经验证据，表明现有的无监督领域翻译方法在这项任务上失败。我们的方法遵循一个两步过程。首先，为领域B训练一个变异自动编码器。然后，给定新的样本x，我们通过调整接近图像的层来创建A域的变异自动编码器，以便直接适应x，而只间接适应其他层。我们的实验表明，当对一个样本x进行训练时，新方法和现有的领域转移方法一样好，当这些方法享受来自领域A的大量训练样本时。我们的代码可在https://github.com/sagiebenaim/OneShotTranslation 公开。
Python是一种流行的开发语言，因为它易于学习和使用，这使得Python成为了数据科学、机器学习、人工智能、网络开发等领域中最常用的语言之一。在这些领域中，掌握数据结构和算法非常重要，因为它们是编程中最基本的概念，也是编写高效代码所必需的。
甘特图（Gantt chart ）又叫横道图、条状图(Bar chart)。它是以图示的方式通过活动列表和时间刻度形象地表示出任何特定项目的活动顺序与持续时间。它是在第一次世界大战时期发明的，以亨利·L·甘特先生的名字命名，他制定了一个完整地用条形图表进度的标志系统。由于甘特图形象简单，在简单、短期的项目中，甘特图都得到了最广泛的运用。
最近已作出大量努力，提出光学遥感图像中的各种目标检测方法。然而，目前对光学遥感图像中目标检测的数据集调查和基于深度学习的方法还不够完善。此外，现有的数据集大多存在一些不足之处，如图像和目标类别数量较少，图像多样性和变异性不足。这些局限性极大地影响了基于深度学习的目标检测方法的发展。本文综述了近年来计算机视觉和地球观测领域基于深度学习的目标检测研究进展。然后，我们提出了一个大规模、公开可用的光学遥感图像目标检测基准，我们将其命名为DIOR。数据集包含23463张图像和190288个实例，覆盖20个目标类。建议的DIOR数据集1)在目标类别、目标实例数量和总图像数量上都是大规模的;2)具有大范围的对象尺寸变化，不仅在空间分辨率方面，而且在跨目标的类间和类内尺寸变化方面;3)由于成像条件、天气、季节、成像质量的不同，成像结果差异较大;4)具有较高的类间相似性和类内多样性。提出的基准可以帮助研究人员开发和验证他们的数据驱动方法。最后，我们评估了DIOR数据集中的几种最先进的方法，为未来的研究奠定了基础。
本文全面研究图像编辑前沿方法，并根据技术路线精炼地划分为3个大类、14个子类，通过表格列明每个方法的类型、条件、可执行任务等信息。
函数式编程是一种编程范式，我们在其中尝试以纯数学函数风格绑定所有内容。它是一种声明式的编程风格。它的主要焦点是“要解决什么”，而命令式风格的主要焦点是“如何解决”。它使用表达式而不是语句。计算表达式以产生值，而执行语句以分配变量。
1、某企业内部主要功能已封装web服务。为了扩展业务，需要将现有业务功能 进行多种组合，形成新的业务功能。针对业务灵活组合的要求，采用（）架构风格最为合适。
当前，市场中存在大量的分析工具可供公司用来处理和分析客户数据，Simon Data是这个拥挤的细分市场中的新成员之一，希望让营销人员更及时、更方便地对相关市场信息采取行动。近日，Simon Data宣布已获得2000万美元融资，由位于美国波士顿的Polaris Partners领投。
由于深度学习的进步，图像到图像的翻译最近受到了极大的关注。大多数工作都集中在以无监督的方式学习一对一映射或以有监督的方式进行多对多映射。然而，更实用的设置是以无监督的方式进行多对多映射，由于缺乏监督以及复杂的域内和跨域变化，这更难实现。为了缓解这些问题，我们提出了示例引导和语义一致的图像到图像翻译（EGSC-IT）网络，该网络对目标域中的示例图像的翻译过程进行调节。我们假设图像由跨域共享的内容组件和每个域特定的风格组件组成。在目标域示例的指导下，我们将自适应实例规范化应用于共享内容组件，这使我们能够将目标域的样式信息传输到源域。为了避免翻译过程中由于大的内部和跨领域变化而自然出现的语义不一致，我们引入了特征掩码的概念，该概念在不需要使用任何语义标签的情况下提供粗略的语义指导。在各种数据集上的实验结果表明，EGSC-IT不仅将源图像转换为目标域中的不同实例，而且在转换过程中保持了语义的一致性。
选自Google Research 机器之心编译 参与：路雪 视频人类动作识别是计算机视觉领域中的一个基础问题，但也具备较大的挑战性。现有的数据集不包含多人不同动作的复杂场景标注数据，今日谷歌发布了精确标注多人动作的数据集——AVA，希望能够帮助开发人类动作识别系统。 教机器理解视频中的人类动作是计算机视觉领域中的一个基础研究问题，对个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用十分必要。尽管近几年图像分类和检索领域实现了很大突破，但是识别视频中的人类动作仍然是一个巨大挑战。原因在于动作本质上没有物体那么明
毫不讳言，在单体(整体/铁板一块monolith)架构中编写代码是容易的。我们可以随时直接查询数据库，在应用程序的其他部分调用我们想要的任何功能，而不必考虑整体架构组织，因为我们正在向现有架构插入新代码。然而，这种类型风格的发展会导致脆弱的混乱的代码库，其中对应用程序的一部分任何改变都可能会改变甚至破坏其他部分的正常功能，而且没有人知道为什么。
全面的语义分割是鲁棒场景理解的关键组成部分之一，也是实现自动驾驶的要求。在大规模数据集的驱动下，卷积神经网络在这项任务上表现出了令人印象深刻的结果。然而，推广到各种场景和条件的分割算法需要极其多样化的数据集，这使得劳动密集型的数据采集和标记过程过于昂贵。在分割图之间结构相似的假设下，领域自适应有望通过将知识从现有的、潜在的模拟数据集转移到不存在监督的新环境来解决这一挑战。虽然这种方法的性能取决于神经网络学习对场景结构的高级理解这一概念，但最近的工作表明，神经网络倾向于过度适应纹理，而不是学习结构和形状信息。 考虑到语义分割的基本思想，我们使用随机图像风格化来增强训练数据集，并提出了一种有助于纹理适配的训练程序，以提高领域自适应的性能。在使用有监督和无监督方法进行合成到实域自适应任务的实验中，我们表明我们的方法优于传统的训练方法。
这个问题的回答仁者见仁，但图灵奖得主Judea Pearl大概有99.9%的几率会说，是无法进行因果推理。
废江博客 , 版权所有丨如未注明 , 均为原创丨本网站采用BY-NC-SA协议进行授权 转载请注明原文链接：py学习（函数，类和对象）
时间序列是用于记录动态系统测量结果的主要数据类型，并由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于发掘可用数据中隐含的信息丰富性至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最近进步，基于GNN的时间序列分析方法的研究有所增加。这些方法可以明确地模拟时间和变量之间的关系，这是传统的和其他基于深度神经网络的方法难以做到的。在这次综述中，我们对图神经网络进行了全面的时间序列分析（GNN4TS），包括四个基本维度：预测、分类、异常检测和插补。我们的目标是指导设计师和实践者理解，构建应用，并推进GNN4TS的研究。首先，我们提供了一个全面的任务导向的GNN4TS分类。然后，我们介绍并讨论代表性的研究工作，最后讨论GNN4TS的主流应用。关于潜在的未来研究方向的全面讨论完整了这次综述。这次研查是首次汇集了大量关于基于GNN的时间序列研究的知识，突出了图神经网络用于时间序列分析的基础、实际应用和机会。推荐阅读：深度时间序列的综述
时间序列是用于记录动态系统测量结果的主要数据类型，并由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。因此，时间序列分析对于发掘可用数据中隐含的信息丰富性至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最近进步，基于GNN的时间序列分析方法的研究有所增加。这些方法可以明确地模拟时间和变量之间的关系，这是传统的和其他基于深度神经网络的方法难以做到的。在这次综述中，我们对图神经网络进行了全面的时间序列分析（GNN4TS），包括四个基本维度：预测、分类、异常检测和插补。我们的目标是指导设计师和实践者理解，构建应用，并推进GNN4TS的研究。首先，我们提供了一个全面的任务导向的GNN4TS分类。然后，我们介绍并讨论代表性的研究工作，最后讨论GNN4TS的主流应用。关于潜在的未来研究方向的全面讨论完整了这次综述。这次研查是首次汇集了大量关于基于GNN的时间序列研究的知识，突出了图神经网络用于时间序列分析的基础、实际应用和机会。
为什么一个领域每年发表的太多论文会导致停滞而不是进步。新论文的泛滥可能会剥夺审稿人和读者充分认识和理解新想法所需的认知能力。许多新想法之间的竞争可能会阻碍集中注意力到一个有希望的新想法。
某公司是金融第三方支付公司，为商家生产硬件商机，该种机器可以帮助商家收款，例如我们在商场里见到的收款pos机、收款机等。
Java的编程语言是面向对象的，采用这种语言进行编程称为面向对象编程(Object-Oriented Programming, OOP)， 它允许设计者将面向对象设计实现为一个可运行的系统。Java的编程单位是类，对象最后要通过类进行实例化(即“创建”)。面向对象编程有三个特性：封装，继承，多态
exports和module.exports的适用误区
这是有关对象管理的系列文章的第11个教程。通过增加生长和死亡的行为，它引入了更多的行为来丰富形状的生长和销毁。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
