在上一篇文章中，我们已经了解过领域驱动设计中一个很核心的对象-聚合。在现实场景中，我们往往需要将聚合持久化到某个地方，或者是从某个地方创建出聚合。此时就会使得领域对象与我们的基础架构产生紧密的耦合，那么我们应该怎么隔绝这一层耦合关系，使它们自身的职责界限更加清晰呢？是的，这就要用到我们今天要讲的内容 - 存储库。在很多地方，我们喜欢叫它为仓储，特别是在现有的AspNetCore应用中，大量的应用都在引入Repository这种东西。那么究竟什么是存储库呢？我们现在的使用方式是正确的吗？它在领域驱动设计中又扮演着怎样的角色呢？本文将从不同的角度来带大家重新认识一下“存储库”这个概念，并且给出相应的代码片段（本教程的代码片段都使用的是C#,后期的实战项目也是基于 DotNet Core 平台）。
在软件设计的世界里，分析是解决问题的首要步骤。分析阶段为开发人员定义了需求、界限以及约束条件。通过本文，我们将深入了解三种主要的分析方法：抽象分析、结构化分析和面向对象分析，揭示它们之间的区别和联系。
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值，如果用AllExpect函数则可以写成
在Excel中，基于AND或OR条件从数据集中提取数据是经常要做的事。可以使用下列方法来实现：
1、EF的常用使用场景 (1)、维护一个已经存在的数据库,VS提供了工具帮助我们把数据库中的表和视图等对象导入到实体框架. [数据库=>模型(Database First)] (2)、通过VS提供的实体设计器设计表模型,然后从头开始添加实体类型、类型间的关联以及继承体系到设计器中.模型创建好后,然后根据模型生成数据库. [模型=>数据库(Model First)] (3)、EF还提供了以代码为中心的模型设计方式,通过这种方式我们可以在不使用设计器的情况下,手工创建一系列的领域类、领域类
随着 Entity Framework 最新主版本 EF6 的推出，Microsoft 对象关系映射 (ORM) 工具达到了新的专业高度，与久负盛名的 .NET ORM 工具相比已不再是门外汉。 EF 已经完全成熟，正在超越以前广泛使用的工具。 自 2012 年 EF5 发布后，这种做法带来了两个方面的进步。 首先，从 .NET Framework 中提取所有的 Entity Framework API，并与团队同时正在开发的非常规功能 API 组合在一起。 其次，整个开发工作改用了开源模型。 EF6 在以
保持低的广播网络延迟对于维持沉浸式观看体验至关重要，特别是在要求互联网或广播中心提供高质量媒体广播时。而目前存在的问题是重量级广播媒体流需要高传输数据速率与长时间寿命，其对资源与网络的占用会与传输短数据流产生冲突，导致交换机缓冲区过载或网络拥塞，从而出现丢包和由于重传超时导致的延迟（TCP-RTOs）。在广播中心中，媒体流通常属于大象流（elephant flows，EF）分类，短数据流被分类为老鼠流（mice flows，MF）。EF的快速性和提前检测功能使得SDN控制器可以对其重新规划路由并减少它们对广播 IP 网络内的 MF 的影响。这减少了数据包丢失，使得TCP-RTO不会被触发，从而可以保持较低的延迟并有良好的观看体验。
今天这篇跟大家分享我的R VS Pyhton学习笔记系列5——数据索引与切片。 我之前分享过的所有学习笔记都不是从完全零基础开始的，因为没有包含任何的数据结构与变量类型等知识点。 因为一直觉得一门编程语言的对象解释，特别是数据结构与变量类型，作为语言的核心底层概念，看似简单，实则贯穿着整门语言的核心思想精髓，所以一直不敢随便乱讲，害怕误人子弟。还是建议每一个初学者（无论是R语言还是Python,都应该用一门权威的入门书好好学习其中最为基础的数据结构、变量类型以及基础语法函数）。 今天我要分享的内容涉及到R语
用GAN做无监督表征学习，就可以去做图像分类了，就像那个半路出家的BigBiGAN，秒杀了一众专注分类20年的AI选手。
关键词：图形推理，量子理论，从正确或错误中学习，反向推理，精确的数学区分，推理涟漪效应，可解释的坚实数学基础，因果
本文分享 NeurIPS 2021 论文『Augmented Shortcuts for Vision Transformers』，由北大&华为联合提出用于 Vision Transformer 的Augmented Shortcuts，涨点显著！！！
机器之心报道 作者：邱陆陆 声纹识别技术在谷歌的诸多产品中有着重要应用。除了安卓手机目前所独有的声纹解锁功能外，谷歌的家庭语音助手 Google Home 也能通过声纹识别支持多用户模式，从而针对不同用户提供个性化服务。当你向 Google Home 查询自己的日程时，Google Home 会根据声纹判断出是你，而非其他也可能使用该设备的家庭成员在进行查询，并从你的日历中提取数据。这种多用户模式，是 Amazon Echo 等其他同类语音助手产品所不具有的。 近日，谷歌在 arXiv 上发布了三篇论文，详
显著目标检测(SOD)在计算机视觉领域得到了广泛的关注。但面临低质量的深度图，现有模型的检测结果都不是很理想。为了解决这一问题，该文提出了一种新型多模态增强融合网络(EF-Net)，用于有效的RGB-D显性检测。具体来说，首先仅仅利用RGB图像提示映射模块来预测提示映射，编码突出对象的粗略信息。然后利用得到的提示图经过深度增强模块来增强深度图，从而抑制噪声并锐化对象边界。最后，该文构造了分层聚合模块，用于融合增强后的深度图与RGB图像中提取的特征，以精确地检测突出对象。该文提出的EFNet利用增强和融合框架进行显着性检测，充分利用了RGB图像和深度图中的信息，有效地解决了深度图的低质量问题，显著提高了显着性检测性能。在五个广泛使用的基准数据集上的广泛实验表明，该方法在五个关键评价指标方面优于12种最先进的RGB-D显着性检测方法。
近期，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的Jiang Guo等人在J Chem Inf Model杂志发表文章，介绍了一种从化学文献中提取反应的自动化方法。该方法将这类任务表述为结构预测问题，并通过一个由产物提取和反应角色标记组成的两个阶段的深度学习架构来解决。
在数据分析中，经常会看到进行batch effect校正的分析，那么batch effect到底是什么，在我们自己的数据中存不存在batch effect, 在做哪些分析之前需要需要进行batch effect的校正，带着这些问题，我们来看下发表在natrure reviews上的一篇描述batch effect的文献，链接如下
本文主要介绍了Excel中常用的15个函数，包括SUM、AVERAGE、COUNT、MAX、MIN、IF、VLOOKUP等。这些函数是Excel中最基础也是最常用的函数，对于数据的分析和处理具有重要的作用。本文以图文并茂的方式对每个函数进行了详细讲解，并附有实例，帮助读者更好地理解和应用这些函数。
来自腾讯PCG移动浏览器产品部和阿尔伯塔大学的研究者构建了ConcepT概念挖掘标记系统，其利用query搜索点击日志从用户视角提取不同的概念，以便提高对短文本（query）和长文章（document）的理解，从而推动推荐，搜索等业务的提升。实验证明，ConcepT在 QQ 浏览器信息流业务中性能优异，曝光效率相对提升6.01%。目前，这篇长论文已经被 KDD 2019接收。 引言 认识“概念”（concept）是人类认识世界的重要基石。对于自然语言理解，提取概念和对文本进行概念化（conceptua
本文转载自公众号：腾讯技术工程（Tencent_TEG），AI 科技评论获授权转载。如需转载请移步腾讯技术工程公众号。
来自腾讯PCG移动浏览器产品部和阿尔伯塔大学的研究者构建了ConcepT概念挖掘标记系统，其利用query搜索点击日志从用户视角提取不同的概念，以便提高对短文本（query）和长文章（document）的理解，从而推动推荐，搜索等业务的提升。实验证明，ConcepT在 QQ 浏览器信息流业务中性能优异，曝光效率相对提升6.01%。目前，这篇长论文已经被 KDD 2019接收。
每天产生的文本信息令人叹为观止。数百万数据源以新闻稿、博客、消息、手稿和无数其他形式发布，因而自动组织和处理就必不可少。
本文描述了我理解的智能的DIKW结构（数据层Data->信息层Information->知识层Knowledge->智慧层Wisdom），希望凭借这个框架解释智能的来源和本质。
在本教程中，您将学习如何在Linux中使用非常重要的grep命令。我们将讨论为什么此命令至关重要，以及如何在命令行中将其用于日常任务中。让我们深入了解一些解释和示例。
本文分享 CVPR 2022 论文『X-Pool: Cross-Modal Language-Video Attention for Text-Video Retrieval』，多伦多大学提出基于文本的视频聚合方式，《X-Pool》，在视频文本检索上达到SOTA性能！
摘要：我们展示了一个方法来产出长文稿的抽象摘要……（以下省略200字）…注：以上的摘要都不是作者自己写的，而是用本论文里描述的模型生成的 。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
比如说，https://thispersondoesnotexist.com/，在这上每刷新一次都会生成一幅让你真假难辨的人脸。
本文转自五月的仓颉 https://www.cnblogs.com/xrq730 本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看 https://github.com/h2pl/Java-Tutorial 喜欢的话麻烦点下Star哈 文章将同步到我的个人博客： www.how2playlife.com 本文是微信公众号【Java技术江湖】的《Spring和SpringMVC源码分析》其中一篇，本文部分内容来源于网络，为了把本文主题讲得清晰透彻，也整合了很多我认为不错的技术博客内容，引用其中了一些比较好的博客文章，如有侵权，请联系作者。 该系列博文会告诉你如何从spring基础入手，一步步地学习spring基础和springmvc的框架知识，并上手进行项目实战，spring框架是每一个Java工程师必须要学习和理解的知识点，进一步来说，你还需要掌握spring甚至是springmvc的源码以及实现原理，才能更完整地了解整个spring技术体系，形成自己的知识框架。 后续还会有springboot和springcloud的技术专题，陆续为大家带来，敬请期待。 为了更好地总结和检验你的学习成果，本系列文章也会提供部分知识点对应的面试题以及参考答案。 如果对本系列文章有什么建议，或者是有什么疑问的话，也可以关注公众号【Java技术江湖】联系作者，欢迎你参与本系列博文的创作和修订。 前言 xml的读取应该是Spring的重要功能，因为Spring的大部分功能都是以配置做为切入点的。 我们在静态代码块中读取配置文件可以这样做： //这样来加载配置文件 XmlBeanFactory factory new XmlBeanFactory ( new ClassPathResource ( "beans.xml" )); （1）XmlBeanFactory 继承 AbstractBeanDefinitionReader ，使用ResourceLoader 将资源文件路径转换为对应的Resource文件。 （2）通过DocumentLoader 对 Resource 文件进行转换，将 Resource 文件转换为 Document 文件。 （3）通过实现接口 BeanDefinitionDocumentReader 的 DefaultBeanDefinitionDocumentReader 类对Document 进行解析，并且使用 BeanDefinitionParserDelegate对Element进行解析。 step1: bb0bf7543226c4ada238d93363f864d39da8e3e8 在平常开发中，我们也可以使用Resource 获取 资源文件： Resource resource new ClassPathResource ( "application.xml" ); InputStream in = resource . getInputStream (); step2: 13bd511377c0957e4ef8daebdf457585a9acabea 在资源实现加载之前，调用了 super(parentBeanFactory) -- /*Ignore the given dependency interface for autowiring.(忽略接口的自动装配功能)/ 调用XmlBeanDefinitionReader 的 loadBeanDefinitions（）方法进行加载资源： （1） 对Resource资源进行编码 （2） 通过SAX读取XML文件来创建InputSource对象 （3） 核心处理 7613f54877fef111ccbe68f2c3a96a9588029fb3 可以很直观的看出来是这个function是在解析xml文件从而获得对应的Document对象。 4b3425c37260bbb7e68ace81867259089871a0db 在doLoadDocument方法里面还存一个方法getValidationModeForResource（）用来读取xml的验证模式。（和我关心的没什么关系，暂时不看了~） 转换成document也是最常用的方法： 869effccb2e4f7b69e0b53d17fe0a2b50044d61b step3 : 我们已经step by step 的看到了如何将xml文件转换成Document的，现在就要分析是如何提取和注册bean的。/*Register the bean definitions contained in the given DOM document/ 2daf08bfd105a15d3c5eaf411fdb0083b3969f81 参
近年来，扩散模型在文本到图像生成方面取得了巨大的成功，实现了更高图像生成质量，提高了推理性能，也可以激发扩展创作灵感。
论文名称：JRMOT: A Real-Time 3D Multi-Object Tracker and a New Large-Scale Dataset
词袋模型是一种在使用机器学习算法建模文本时表示文本数据的方式； 易于理解和实现，并且在语言建模和文档分类等问题上取得了巨大成功。
CEP是一种事件流上的模式匹配技术，与传统的先存储后查询数据的方式不同：CEP预先设置查询条件，然后让实时数据通过这些查询条件，引擎抓取符合条件的数据，这种查询是连续不断的，连续到达的事件与提前定义好的复杂模式进行匹配，然后输出满足复杂模式的事件。
希望我的这些追求最大化命令行效率的努力成果也能给其他喜欢使用bash的朋友们带来一些帮助。
研究如何减少图像相关任务的计算量, 提出通过使用attention based RNN 模型建立序列模型(recurrent attention model, RAM), 每次基于上下文和任务来适应性的选择输入的的image patch, 而不是整张图片, 从而使得计算量独立于图片大小, 从而缓解CNN模型中计算量与输入图片的像素数成正比的缺点. 该文通过强化学习的方式来学习任务明确的策略, 从而解决模型是不可微的问题.
在数据库上下文类中，如果我们只继承了无参数的DbContext，并且在配置文件中创建了和数据库上下文类同名的连接字符串，那么EF会使用该连接字符串自动计算出数据库的位置和数据库名。比如，我们的数据库上下文定义如下：
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 写在前面 实体关系抽取作为文本挖掘和信息抽取的核心任务，其主要通过对文本信息建模，自动抽取出实体对之间的语义关系，提取出有效的语义知识。其研究成果主要应用在文本摘要、自动问答、机器翻译、语义网标注、知识图谱等。 1. 关系抽取任务简介 实体关系抽取作为信息抽取的重要任务，是指在实体识别的基础上，从非结构化文本中抽取出预先定义的实体关系。实体对的关系可被形式化描述为关系三元组〈e1,r,e2〉，其中 e1 和 e2 是实体，r 属于目标关系集 R{r1,r2, r3,…
本文将综合使用前面系列中学习到的技术，包括布尔逻辑、动态单元格区域、提取满足条件的数据、统计唯一值等，创建出一个解决问题的大型公式。当然，如果你不需要自动动态更新数据，完全可以使用Excel内置的高级筛选或数据透视表功能。
作为Java开发者，很多场景下会使用SpringBoot开发Web应用，目前微服务主流SpringCloud全家桶也是基于SpringBoot搭建的。SpringBoot应用部署到服务器上，需要编写运维管理脚本。本文尝试基于经验，总结之前生产使用的Shell脚本，编写一个可以复用的SpringBoot应用运维脚本，从而极大减轻SpringBoot应用启动、状态、重启等管理的工作量。本文的Shell脚本在CentOS7中正常运行，其他操作系统不一定适合。如果对一些基础或者原理不感兴趣可以拖到最后，直接拷贝脚本使用。
在Python中，像字符串或列表这样的有序序列的元素可以通过它们的索引单独访问。这可以通过提供我们希望从序列中提取的元素的数字索引来实现。另外，Python支持切片，这是一个特性，可以让我们提取原始sequence对象的子集。
1. 前言： 相信很多学习EXCEL的同伴都会时常将一句话挂在嘴边： “请老师教我下这个公式怎么写？” 要么就是： “老师太牛了，这么厉害的嵌套您是怎么写出来的，能不能教教我？” 说实话，我也被这样问过几次，虽说自己函数学的也不怎么样，但是对于这样的问题，我实在不知如何回答，更谈不上“教”这么神圣的动作。 …… 在我看来（至少我是这么认为的），学习EXCEL不是单纯的了解函数。 了解函数只是工具，更重要的是如何分析问题，写EXCEL公式不是函数记忆大比拼，而是逻辑思维的较量。 …… 可能这样说，只会让一些
本文介绍被CCF A类会议SIGIR2022接收的以用户为中心的对话推荐系统的论文。该论文从推荐系统的角度重新审视了现有的对话推荐工作，发现现有方法关注于当前会话的自然语言理解，而忽略了推荐任务中最核心的目标：用户。现有方法本质上当前会话的建模，而忽略了用户建模。而本文发现用户历史会话和相似用户信息也可以很好地辅助用户兴趣建模，特别是在用户当前会话信息较少（冷启动）的场景下效果更佳。
之前介绍过很多linux下查找相关的命令，例如《Linux中的文件查找技巧》，《find命令高级用法》，《如何查看linux中文件打开情况》等等，而对文件内容搜索的命令似乎还没有涉及，因此本文介绍文本搜索命令--grep。
6月10日，特斯拉股价创历史新高，成为全球市值最高的汽车公司，这和特斯拉的经营理念和技术蓝图息息相关。从创立之初，特斯拉就关注清洁能源和自动驾驶，这就注定它与传统汽车公司不尽相同。
拿我们身边的算法“投喂”为主的头条、抖音、微信视频号等举例，如果你喜欢乒乓球，每天推送给你的都是乒乓球比赛视频集锦；如果你喜欢成功人士演讲，每天都是马云、马化腾、刘强东等商业巨鳄的演讲。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 本文转载自 | 知乎 作者 | 光某人 地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/346686467 A 『引入』 深度学习的成功往往依赖于海量数据的支持，其中对于数据的标记与否，可以分为监督学习和无监督学习。 1. 监督学习：技术相对成熟，但是对海量的数据进行标记需要花费大量的时间和资源。 2. 无监督学习：自主发现数据中潜在的结构，节省时间以及硬件资源。 2.1 主要思路：自主地从大量数据中学习同类数据的相同特性，并将其编码为
本文分享 CVPR 2022 Oral 的一篇论文『Knowledge Distillation via the Target-aware Transformer』，由RMIT&阿里&UTS&中山提出Target-aware Transformer，进行one-to-all知识蒸馏！性能SOTA！
其中，else if 和 else 分支都是可选的。表达式中的条件 conditionX 必须是 bool 类型的。
之前介绍过很多linux下查找相关的命令，而对文件内容搜索的命令似乎还没有涉及，因此本文介绍文本搜索命令--grep。
标题：HoPE: Horizontal Plane Extractor for Cluttered 3D Scenes
首先来看引言部分，概述了在视觉表示学习领域的主流研究集中于捕捉个别图像的语义和2D结构的现状，并指出本研究的重点是同时捕捉场景的3D结构和动态，这对于规划、空间和物理推理以及与现实世界的有效互动至关重要。文章强调了最近在3D视觉场景的生成模型方面取得的进展，特别是从使用体素网格、点云或纹理网格等显式表示转向通过直接优化新视图合成（NVS）来学习隐式表示的转变。如神经辐射场（Neural Radiance Fields）虽然最初限于单一场景并需要大量输入图像、控制的照明、精确的相机姿态和长时间的处理，但随后已被扩展以处理照明变化、跨场景泛化、少量图像工作、缺失相机和动态场景。
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