在生成函数的中间有条件地产生_有条件地在get请求中使用中间件_函数的中间代码生成 - 腾讯云开发者社区

姿势1 使用request- attributes- add(arr)方法 Demo: 注册中间件这部分就不说了主要说用法 class MidParams //中间件 { public function...request) { $input_params = $request- input();//获取参数 $mid_params = $request- get('mid_params');//中间件产生的参数...my_params是传的参，mid_params是中间件生成的参姿势2 使用request- merge(arr)方法 Demo: class MidParams //中间件 { public function...merge后$request- input()能获取到所有的参数以上这篇laravel在中间件内生成参数并且传递到控制器中的2种姿势就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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python实现将range()函数生成的数字存储在一个列表中

说明同学的代码中遇到一个数学公式牵扯到将生成指定的数字存储的一个列表中，那个熊孩子忽然懵逼的不会啦，，，给了博主一个表现的机会，，，哈哈哈好嘛，虽然很简单但还是记录一下吧，，，嘿嘿一代码 # coding...好嘛，，，有没有很神奇的节奏！补充知识：Python 通过range初始化list set 等啥也不说了，还是直接看代码吧！...""" 01：range()函数调查 02：通过help()函数调查range()函数功能 03：Python中的转义字符 04：使用start、step、stop的方式尝试初始化list、tuple、...set等 05：使用len()获取list、set、tuple的长度 """ help(range) tempRange = range(1,100,2) print("type(tempRange)...2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 'a'} tempSet.add('a') print("set.add " + str(tempSet)) 以上这篇python实现将range()函数生成的数字存储在一个列表中就是小编分享给大家的全部内容了

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Java生成指定范围的随机数，在Java中实现类似于PHP的rand()函数

在PHP中，我们可以使用 rand() 函数来生成指定范围的随机数。而在Java中，我们可以通过使用 java.util.Random 类来实现类似的功能。...下面是一个示例代码，用于在Java中实现类似于PHP的 rand() 函数： import java.util.Random; public class RandFunction { public...，该方法接受一个范围的下限和上限作为参数，并使用 java.util.Random 类生成在指定范围内的随机整数。...在 rand() 方法内部，我们使用 random.nextInt(max - min) + min 来实现这个功能。这样，我们就可以通过调用 rand() 方法来获取一个在指定范围内的随机整数。...你可以根据需要调整 min 和 max 的值来设置不同的范围。请注意，范围的下限 min 包括在内，而范围的上限 max 是不包括在内的。

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普林斯顿伯克利最新「扩散模型」综述：应用、引导生成、统计率和优化！

对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。...更详细地说，我们使用包含样本对(xi, yi)的标记数据集来训练有条件的扩散模型，其中yi是图像xi的标签。训练是为了使用数据集估计条件评分函数，模拟x和y之间的对应关系。...传统方法依赖于迭代解决贝尔曼最优性以获得相应的策略。然而，生成序列建模直接产生大奖励的状态-动作轨迹，避免了显式解决贝尔曼最优性。...生命科学应用在生命科学应用中，有条件的扩散模型正产生着日益深远的影响[36-54]。另见关于生物信息学中扩散模型应用的综述[57]。...为了应对这些挑战，[176]将数据驱动的黑箱优化表述为从条件分布中采样，如图8所示。目标函数值是条件分布中的条件，同时该分布隐式地捕获数据潜在结构。

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要让 GAN 生成想要的样本，可控生成对抗网络可能会成为你的好帮手

业界了已经有了一些解决方案，但是这些方案普遍没有办法很好地应用在复杂问题上。除此之外，难以将发生器集中在产生真实的图像和产生有差异的图像的任务上，也一直亟待解决。...比如，沿用已知的模型，用于脸部图像生成的发生器就无法专注于两个目标中的某一个，即根据标签产生人脸的真实图像，或是产生有差异的人脸图像。...CGAN 在控制生成样本上有很强的表现，同时，它还能控制发生器专注于单个目标（生成真实的图像或产生不同的图像）。文章最后使用 CelebA 的数据库对 CGAN 进行评估。...但是，这种有条件的 GAN 不能解决控制发生器专注于一个任务的问题，如生成真实样本和根据输入标签在样本之间产生差异的任务。...首先，CGAN 可以通过参数化损失函数专注于条件 GAN 的两个主要目标中的一个目标，即真实样本或者表现差异。因此，如果要牺牲真实实现差异性，CGAN 可以根据复杂标签生成面部图像。

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学界 | 要让GAN生成想要的样本，可控生成对抗网络可能会成为你的好帮手

业界了已经有了一些解决方案，但是这些方案普遍没有办法很好地应用在复杂问题上。除此之外，难以将发生器集中在产生真实的图像和产生有差异的图像的任务上，也一直亟待解决。...CGAN在控制生成样本上有很强的表现，同时，它还能控制发生器专注于单个目标（生成真实的图像或产生不同的图像）。文章最后使用CelebA的数据库对CGAN进行评估。...但是，这种有条件的GAN不能解决控制发生器专注于一个任务的问题，如生成真实样本和根据输入标签在样本之间产生差异的任务。...首先，CGAN可以通过参数化损失函数专注于条件GAN的两个主要目标中的一个目标，即真实样本或者表现差异。因此，如果要牺牲真实实现差异性，CGAN可以根据复杂标签生成面部图像。...通过将相应的特征映射到输入标签上，生成的样本可以被有效地控制。其实CGAN是一个简单的架构，即为vanilla GAN和解码-编码结构的组合。

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如何让渣画质图片达到逼真效果，试试GAN吧

▲ 图 1 用对抗损失目标函数训练的全局生成压缩网络得到的图片和对应的 BPG 图片。...▌GAN 用于极限图片压缩全局生成压缩我们提出的用于极限图片压缩的 GAN 可看做 GAN（有条件的）和学习压缩的结合。...▲图 5 左：分别是 GC 网络在 Cityscapes 验证集上的平均 IoU（bpp 的函数）、在 G 和 D 的语义标签图（semantics）训练的平均 IoU、用 MSE 损失（MSE）训练的平均...▲图 8 SC 网络生成的示例图（SC=4），左图合成了道路、植被、天空、人行道、车辆、墙，中间的图加了建筑。右图是可支持的最低 bpp 下的 BPG 图像。...而且，我们的网络可以无间断地将保存和生成的图片内容结合，再用正则结构合成内容来生成逼真的图片。未来前景广阔的研究方向有：为 GC 建立控制比特空间分配的机制、将 SC 和特征信息结合。

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Unity性能调优手册9Unity的Script：空生命周期函数，tags，组件，string，显式销毁的类（Texture2D、Sprite、Material），burst

如果使用new或专用的Create函数生成它们，请确保显式地销毁它们。...您可以看到，即使类A的成员b1被显式地设置为null，它也是用默认构造函数生成的类B和类C进行序列化的。序列化为null的对象，在JSON转换期间将新建一个虚拟对象，因此您可能需要考虑到这个开销。...如果指定的符号未定义，具有条件属性的函数将被编译器删除调用部分。...在#define中定义的符号的作用域将被限制在写入它们的文件中。在每个调用带有条件属性的函数的文件中定义一个符号是不实际的。...此时，代码尽可能地向量化，并替换为SIMD，这是一个主动使用指令的过程。这有望产生更快的程序输出。 SIMD代表单指令/多数据，指的是将单个指令同时应用于多个数据的指令。

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【C 语言】多级指针 ( 在函数中生成二级指针 | 通过传入的三级指针进行间接赋值 )

文章目录前言一、在函数中生成二级指针 ( 通过传入的三级指针进行间接赋值 ) 二、完整代码示例前言如果要通过函数形参间接赋值修改 n 级指针, 需要向函数中传入 n + 1...级指针形参 ; 一、在函数中生成二级指针 ( 通过传入的三级指针进行间接赋值 ) ---- 通过函数形参变量 , 间接赋值返回生成的二级指针函数 ; 如果要生成一个二级指针 ,...必须传入三级指针 , 才能修改该二级指针 ; 注意 : 传入的三级指针 , 不要直接修改该值 , 先创建一个临时的局部二级指针变量 , 将二级指针生成完毕后 , 最后再给三级指针指向的地址...sprintf(p[i], "%d", i + 1); } // 将三维指针指向生成的二维指针地址 *p3 = p; return 0;...sprintf(p[i], "%d", i + 1); } // 将三维指针指向生成的二维指针地址 *p3 = p; return 0;

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pix2pix模型(雪花算法原理)

如果要求CNN最小化预测像素和真实像素之间的欧几里德距离，就会产生模糊的结果。这是因为欧氏距离是通过平均所有可能的输出而最小化的，这会导致模糊。提出损失函数来迫使CNN做我们真正想做的事情。...由于GANs学会了适应数据的损失，他们可以应用于许多任务，而这些任务在传统上需要非常不同的损失函数。条件GANs (cGANs)学习的是条件生成模型。...2.2研究背景与意义图像到图像的转换问题通常用像素分类或回归来表述，这些公式将输出空间视为“非结构化”，即每个输出像素被认为是有条件地独立于给定输入图像的所有其他像素。...有条件GAN的不同之处在于损失是可习得的，并且在理论上可以惩罚输出和目标之间任何可能的不同结构。以前和现在的作品都将GANs限制在离散标签，文本，以及图像上。...我在本测试实验中选择使用L1距离而不是L2，因为L1可以减少模糊: 最终目标函数为: 没有z，网络仍然可以学习从x到y的映射，但会产生确定性的输出，因此无法匹配除脉冲函数以外的任何分布。

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苹果发布新模型GAUDI：只用文字就能生成无限制3D模型！

研究人员首先优化一个隐表征，将辐射场和摄像机的位置分开，然后将其用于学习生成模型，从而能够以无条件和有条件的方式生成三维场景。...GAUDI在多个数据集的无条件生成设置中取得了sota的性能，并允许在给定条件变量（如稀疏的图像观测或描述场景的文本）的情况下有条件地生成三维场景。...在有条件的情况下，模型在训练时可用的条件变量（如图像、文本提示等）可以用来生成与这些变量一致的辐射场。...采用预训练的RoBERTa-base作为文本编码器，并使用其中间表示来调节扩散模型。...在每次训练迭代中，研究人员随机抽取轨迹中的图像并将其作为条件变量。采用预训练的ResNet-18作为图像编码器。在推理过程中，产生的条件GAUDI模型能够对给定图像从随机视角观察的辐射场进行采样。

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React报错之React hook useState is called conditionally

总览当我们有条件地使用useState钩子时，或者在一个可能有返回值的条件之后，会产生"React hook 'useState' is called conditionally"错误。...这样就解决了这个错误，因为我们必须确保每次组件渲染时，React钩子都以相同的顺序被调用。这意味着我们不允许在循环、条件或嵌套函数内使用钩子。我们绝不应该有条件地调用钩子。... setCount(count + 1)}>Increment ); } 上面的代码片段导致了错误，因为我们有条件地调用第二个...这是不允许的，因为钩子的数量和钩子调用的顺序，在我们的函数组件的重新渲染中必须是相同的。为了解决这个错误，我们必须把useState的调用移到顶层，而不是有条件地调用这个钩子。...就像文档中所说的：只在最顶层使用 Hook 不要在循环，条件或嵌套函数中调用 Hook 确保总是在你的 React 函数的最顶层以及任何 return 之前使用 Hook 在 React 的函数组件中调用

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DALLE2笔记 - plus studio

CLIP模型训练好了之后，文本编码器和图像编码器就锁住了，在Dalle2中就不会再训练了。两阶段训练方式最暴力的方式其实是中间有个大模型，中间去学一些融合的特征，直接生成就可以了。...但如何像作者在摘要所说的，中间有一个显式的生成过程，先从文本生成文本特征，再生成图像特征再由图像特征生成图片效果就会好很多。...训练时的目标函数还是尽可能重建原来输入x varitional auto-encoder 中间不在是学习一个特征，而是去学习了一个分布。作者假设了中间是一个高斯分布，就可以用均值和方差来表示。...，当有一个图片，直接扔给图片分类器，可以得到一个交叉熵损失函数，得到一个梯度，用梯度帮助图片生成(暗含了图片是否有物体) classifier-free guidance 训练的时候生成了两个输出，一个是有条件时生成输出...，一个是没有条件时生成输出。

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AI绘画新思路：国产开源50亿参数新模型，合成可控性、质量实现飞跃

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2302.09778v2.pdf 项目地址：https://github.com/damo-vilab/composer 近年来，在大数据上学习的大规模生成模型能够出色地合成图像...可控图像生成的关键不仅依赖于条件，而且更重要的是依赖于组合性。后者可以通过引入巨大数量的潜在组合来指数级地扩展控制空间（例如 100 个图像，每个有 8 个表征，产生大约 100^8 种组合）。...在推理阶段，丰富的中间表征形式作为可组合元素，为可定制内容的创建提供了巨大的设计空间 (即与分解因子的数量成指数比例)。...这里首先简要介绍扩散模型和使用 Composer 实现的制导方向，然后将详细说明图像分解和合成的实现。 2.1. 扩散模型扩散模型是一种生成模型，通过迭代去噪过程从高斯噪声中产生数据。...研究对几种配置进行了实验，并确定了一个简单而有效的配置，其中对每个条件使用独立的退出概率为 0.5，删除所有条件的概率为 0.1，保留所有条件的概率为 0.1。

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走进深度生成模型：变分自动编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）

如果我们在n维空间中有z的正态分布，则总是可以使用足够复杂的函数生成任何类型的分布，并且可以使用此函数的逆来学习潜在变量本身。在等式1中，棘手的是积分需要在z的所有维上进行。...在推理时，我们可以简单地从N（0,1）中采样z并将其馈送到解码器网络以生成新的数据点。...在上面的等式中，如果判别网络的输入来自真实的数据分布，那么D(X)应该输出1来使上述目标函数最大化，而如果已经从生成器产生了图像，则D(G(z))应该输出1以使目标函数最小化G.后者基本上意味着G应该产生可欺骗...GAN最广泛使用的变体之一是有条件GAN(conditional GAN, cGAN)，它是通过简单地将条件向量与噪声向量一起添加而构成的（见图7）。...答案是肯定的，有条件的GAN是这样做的。通过对提供给生成器和判别器的附加信息调整模型，可以指导数据生成过程。 有条件的GAN用于各种任务，如文本到图像的生成，图像到图像的转换，图像的自动标记等。

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深度解密换脸应用 Deepfake

另外原版的算法仅截取了人脸的中间部分，下巴还有额头都没有在训练图片之内，因此还有较大的提高空间。 4....，二者各有千秋，遮罩覆盖边缘比较生硬，泊松克隆很柔和，其单图效果要优于遮罩覆盖，但是由于泊松克隆会使图片发生些许位移，因此在视频合成中会产生一定的抖动。...视频抖动问题视频抖动是一个很关键的问题。主要源自两点，第一点是人脸识别中断的问题，比如 1 秒钟视频的连续 30 帧的图片中间突然有几帧由于角度或是清晰度的问题而无法识别产生了中断。...这种情况在笔者之前做的字体生成项目中也出现过，比如在由黑体字合成宋体字时，Gan 经常会自以为是地为「忄」的那一长竖加上一钩（像「刂」一样的钩）。...我不禁联想到了 Nvidia 的那篇论文，没有条件的 Gan 虽然可以生成高清的图片，但是没法人为控制随机因子 z，无法指定具体要生成生成什么样的脸，而有条件的 Gan 样本又过于昂贵。

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Laravel6.0.4中将添加计划任务事件的方法步骤

让我们来看看这个版本中的一些亮点新特性: 首先，在 TestResponse 类中添加了一个 assertJsonPath() 断言，对于在 JSON 响应中使用针对嵌套属性的点符号断言值，这个断言非常方便..., 'This is my comment', ]); 接着，不论生成器类是否有全局/本地的宏，为了便于断言，向 Eloquent 生成器添加三个新的访问方法： $builder- hasMacro...VerifyCsrfToken 中间件 (#29972) 修复了 Postgresql 列创建时没有可选精度的问题 (#29873) 修复了具有特定文件名的多路径迁移文件 (#29996) 修复了在测试中向...中允许 symfony 文件实例 (#30009) 使用自定义配置创建存储模拟数据 (#29999) 仅当语言环境有条件地存在时，才在 pendingmail 中设置语言环境 (dd1e0a6) 改进了从根目录生成类时按字母顺序对导入进行排序...(#29951) 重构在根目录中将导入更改为 Alpha 排序 (#29954, #29958) 尽可能使用辅助函数 (#29959) 提高了 auth.throttle 翻译的可读性 (#30011

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C语言代码优化的一些经验及小技巧（四）

如代码for(;;)在Microsoft Visual Studio 2010 集成开发环境VC++的Debug模式下将生成如下汇编代码： for(;;) 00931451 jmp main+41h (...即while语句（）属于有条件循环，有条件就要判断条件是否成立，所以其相对于for(;;)语句需要多几条指令。...如代码 while (1)在Microsoft Visual Studio 2010集成开发环境VC++的Debug模式下将生成如下汇编代码： while(1) 011A1451 mov eax,...但是，使用宏代码最大的缺点就是容易出错，预处理器在复制宏代码时常常产生意想不到的边际效应。因此，尽管看起来宏要比函数简单得多，但还是建议使用函数的形式来封装这些简单功能的代码。...在函数设计中，我们可以将函数简单地分为两大类：调度函数与非调度函数（非调度函数一般也称为功能函数或实现函数)。

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gcov c++代码覆盖率测试工具（原理篇）

在源代码中每行可执行语句生成的代码之后附加一段更新覆盖率统计结果的代码，也就是插桩（后面详细介绍）；3、 Gcc编译，会生成*.gcno文件,它包含重建基本块图和相应块的源码的行号信息；4、在最终可执行文件中...所以一般情况下BB的最后一条语句一定是一个跳转语句，跳转的目的地是另外一个BB的第一条语句，如果跳转时有条件的，就产生了分支，该BB就有两个BB作为目的地。...2、每个桩点插入汇编语句：*按照我的理解，汇编语句是inc$(BX2+n).3、 BX2数组链表：为了便于统计，gcc还将各个源文件中的BX2数组链接成一个链表，这个链表结构是在测试main函数之前就产生了...，在调用main之前会有一个类似构造函数的函数，进行构建链表。...这个函数会在退出时调用exit函数计算执行次数生成.gcda文件。

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logstash6配置文件结构

配置文件的结构对于要添加到事件处理管道的每种类型的插件，Logstash配置文件都有一个单独的区域（section）。 # This is a comment....区域内可以包括插件区域定义，你可以在一个区域内定义多个插件。插件区域内则可以定义键值对设置。插件配置结构插件的配置包括插件名称，其后跟该插件的设置块。...Filter Plugins 过滤器插件对事件执行中间处理。过滤器通常根据事件的特征有条件地应用。 Codec Plugins 过滤器插件对事件执行中间处理。过滤器通常根据事件的特征有条件地应用。...输入生成事件，过滤器修改它们，输出将它们发送到其他地方。输入和输出支持编解码器，使您能够在数据进入或退出管道时对数据进行编码或解码，而无需使用单独的过滤器。...如果您希望在带引号的字符串中使用转义序列，则需要在logstash.yml中设置config.support_escapes：true。

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