欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark，从入门到精通」系列文章，本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark，从框架入门到底层架构的实现，相信总有一种姿势适合你，欢迎大家持续关注：）
多模态深度学习主要包含三个方面：多模态学习表征，多模态信号融合以及多模态应用，而本文主要关注计算机视觉和自然语言处理的相关融合方法，包括网络结构设计和模态融合方法（对于特定任务而言）。本文讲述了三种融合文本和图像的方法：基于简单操作的，基于注意力的，基于张量的方法。
旷视天元（MegEngine）是一个深度学习框架，它主要包含训练和推理两方面内容。训练侧一般使用 Python 搭建网络；而推理侧考虑到产品性能的因素，一般使用 C++ 语言集成天元框架。无论在训练侧还是推理侧，天元都担负着将训练和推理的代码运行到各种计算后端上的任务。目前天元支持的计算后端有 CPU、GPU、ARM 和一些领域专用的加速器，覆盖了云、端、芯等各个场景。
在实际的编程过程中，你可能会遇到这样的问题。你拥有以下的业务逻辑：A, B 和 C，在最初的设计过程中，你的程序在执行B之前，要先执行A，在执行B之后，要紧接着最后执行C。可是随着业务的调整，你不想在B之前执行A了，甚至想重新增加一个D来替换A。有没有不修改代码的前提下动态的进行这样的逻辑调整？动态代理就可以用来解决这个问题。
这篇文章需要用到 Java 的反射知识，如果对反射还不清楚的小伙伴，可以先移步到这里 《Java进阶-反射》。
作者 | Brian Schmidt 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 此博客文章中的代码可以在此github仓库中找到。 https://github.com/schmidtbri/
前言 在之前的文章《聊聊设计模式之代理模式》中，笔者为大家介绍了代理模式，在这里简单回顾一下。代理模式的作用是提供一个代理来控制对一个对象的访问，因此我们可以很方便地实现对一个对象的延迟加载，或者在调用一个对象的方法时加入一些业务逻辑。然而之前介绍的代理模式属于静态代理，其缺点是如果目标接口改变了，则目标类跟代理类都会受影响，不太灵活。不过在Java中还有一种代理模式叫动态代理，可以弥补静态代理的缺陷。接下来我们将进行详细介绍。 Java动态代理 在java的动态代理机制中，有两个重要的类或接口，一个是
“作用域”我们知道是一套规则，用来管理引擎如何在当前作用域以及嵌套的子作用域中根据标识符名称进行变量查找。
现在spring大行其道，经常使用的AOP功能就是动态代理机制的实现。动态代理到底是怎么回事呢？
产品的目的其实就是统一管控各业务组文件下载功能（包括一些海量数据的导出，文件合并上传等），项目组不用自己再去实现各式各样的文件（PDF, Word, Excel）生成, 统一对接下载中心，由下载中心统一完成文件的生成、合并、上传、下载流程。
STAR是目前主流的RNA-seq比对软件之一，而STAR-fusion就是一款基于STAR比对结果进行融合基因鉴定的软件，该项目的地址如下
代理模式是一种结构型模式，它为其它对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。我们可以使用代理模式在目标对象实现的基础上，以增加额外的功能操作或者逻辑，即可扩展目标对象的功能。
既然静态页面访问快，动态页面生成慢，有没有可能，将原本需要动态生成的站点提前生成好，使用静态页面加速技术来访问呢？
一分钟了解互联网动静分离架构
一、静态页面 静态页面，是指互联网架构中，几乎不变的页面(或者变化频率很低)，例如： 首页等html页面 js/css等样式文件 jpg/apk等资源文件 静态页面，有与之匹配的技术架构来加速，例如：
深度学习（DL）在应用于自然图像分析时非常成功。相比之下，分析神经成像数据提出了一些独特的挑战，包括：
前两天简单介绍了“前台与后台分离”的架构设计准则，又有水友提问：能不能顺带介绍下“动静分离”的架构设计准则呢？今天花1分钟简单说说。
本专栏由Mculover666创建，主要内容为寻找嵌入式领域内的优质开源项目，一是帮助开发者使用开源项目实现更多的功能，二是通过这些开源项目，学习大佬的代码及背后的实现思想，提升自己的代码水平，和其它专栏相比，本专栏的优势在于：
代理模式是一种设计模式，提供了对目标对象额外的访问方式，即通过代理对象访问目标对象，这样可以在不修改原目标对象的前提下，提供额外的功能操作，扩展目标对象的功能。
这节我们来看一个非常重要的设计模式——代理模式，尽管我们工作中可能很少用到，但它是很多框架重要功能的基石，肘，我们开始吧。
通过一个demo带你深入进入webpack@4.46.0源码的世界，分析构建原理，专栏地址，共有十篇。
本篇幅介绍Flink Table/SQL中如何自定义一个表函数(TableFunction)，介绍其基本用法以及与源码结合分析其调用流程。
随着实时数据的日渐普及，企业需要流式计算系统满足可扩展、易用以及易整合进业务系统。Structured Streaming是一个高度抽象的API基于Spark Streaming的经验。Structured Streaming在两点上不同于其他的Streaming API比如Google DataFlow。 第一，不同于要求用户构造物理执行计划的API，Structured Streaming是一个基于静态关系查询（使用SQL或DataFrames表示）的完全自动递增的声明性API。 第二，Structured Streaming旨在支持端到端实时的应用，将流处理与批处理以及交互式分析结合起来。 我们发现，在实践中这种结合通常是关键的挑战。Structured Streaming的性能是Apache Flink的2倍，是Apacha Kafka 的90倍，这源于它使用的是Spark SQL的代码生成引擎。它也提供了丰富的操作特性，如回滚、代码更新、混合流\批处理执行。 我们通过实际数据库上百个生产部署的案例来描述系统的设计和使用，其中最大的每个月处理超过1PB的数据。
代理模式（Proxy Pattern）是一种结构型设计模式，也叫做委托模式，它允许你提供一个间接访问对象的方式。
JDK Proxy 代理是可以根据我们的 接口 Interface 生成类的字节码，从而可以在 Java 中为所欲为的一种技术，包括对象增强（修改成员变量），函数增强（在函数前后执行别的代码），根据接口名执行不同逻辑 等。在 Mybatis 中有典型应用。它的本质是 由 Proxy 生成一个 代理对象，实现我们的接口。这个对象中有我们的回调函数。当调用 代理对象的接口方法时，这个对象再调用我们的回调函数，我们的回调函数再调用原对象的对应方法。从而实现代理。为了实现代理模式，Proxy 用了另外一种设计模式：命令模式。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/131467.html原文链接：https://javaforall.cn
Python元编程是指在运行时对Python代码进行操作的技术，它可以动态地生成、修改和执行代码，从而实现一些高级的编程技巧。Python的元编程包括元类、装饰器、动态属性和动态导入等技术，这些技术都可以帮助我们更好地理解和掌握Python语言的特性和机制。元编程在一些场景下非常有用，比如实现ORM框架、实现特定领域的DSL、动态修改类的行为等。掌握好Python元编程技术可以提高我们的编程能力和代码质量。
xresloader 是一个功能比较全面并且跨平台的Excel导出protobuf、msgpack、xml、lua、json、javascript、UE-Csv、UE-Json等数据格式的工具。 并且整个工具链还包含了基于模板引起生成读表代码的 xres-code-generator ，方便产品/策划使用的 GUI批量执行工具 - xresconv-gui 和方便CI集成和程序使用的 命令行批量执行工具 - xresconv-cli。
專 欄 ❈丁果，Python中文社区作者。对django、pyqt、opencv、tornado感兴趣。 GitHub：https://github.com/lidingke ❈ 一、思路 PyQt是个 相当灵活的UI框架，不过，这个Qt的Python版本一直没有一个好用的针对UI的单元测试工具。 PyQt里的逻辑层都是采用信号槽的方式连接的，我们可以通过拦截并重建信号槽的方式，动态生成一个单元测试的脚本。按这个思路写了一个单元测试的工具。如果需要的人多的话，我就把这个模块做成一个单元测试的框架。 二、d
何为代理 代理，即代替主角完成一些额外的事情。例如，明星都有经纪人，明星参演电影之前，经纪人作为明星的代理人和出资方洽谈片酬、排期等，而真正参与拍戏的还是明星本人，明星拍完戏后，由经纪人代理明星去清算片酬等。Java中的代理机制就是在目标方法执行前后执行一些额外的操作，如安全检查、记录日志等，Java中的代理分为静态代理和动态代理。 静态代理 首先看一下静态代理，直接上代码，代码模拟了登录操作。 public interface LoginService { void login(); } publ
在 Python 中，可迭代对象（Iterable）、迭代器（Iterator）和生成器（Generator）是处理数据集合和处理大数据时常用的概念和工具。
上一篇《JAVA热更新1：Agent方式热更》我们讲解了JDK提供的Agent方式来实现代码不停服更新， 受限于JDK的Agent一些限制，这种方式无法实现以下功能：只能修改方法体，不能变更方法签名、不能增加和删除方法/类的成员属性。
动态环境下的SLAM系统一直都是一项具有挑战的问题，基于学习的方法在动态物体出现大面积遮挡时容易出现漏检，而基于几何的方法对于动态物体的位姿估计不是那么准确。在2022 IEEE RA-L论文"DynaVINS: A Visual-Inertial SLAM for Dynamic Environments"中，作者提出了一种动态环境下的VINS系统，笔者认为最大的创新在于解决了临时静态对象引起的假阳性回环问题。
Jason Brownlee 机器学习方法，比如深度学习，是可以用来解决时间序列预测问题的。 但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。
本文将探讨嵌入式系统中的GPIO（通用输入输出）控制，着重介绍GPIO的原理和基本用法。我们将使用一个实际的示例项目来演示如何通过编程配置和控制GPIO引脚。将基于ARM Cortex-M微控制器，并使用C语言进行编写。
最近的工作我在做一个有关于消息发送和接受封装工作。大概流程是这样的，消息中间件是采用rabbitmq，为了保证消息的绝对无丢失，我们需要在发送和接受前对消息进行DB落地。在发送前我会先进行DB的插入，
•JDK动态代理：运行期动态的创建代理类，只支持接口；•ASM：一个 Java 字节码操控框架。它能够以二进制形式修改已有类或者动态生成类。不过ASM在创建class字节码的过程中，操纵的级别是底层JVM的汇编指令级别，这要求ASM使用者要对class组织结构和JVM汇编指令有一定的了解；•javassist：一个开源的分析、编辑和创建Java字节码的类库（源码级别的类库）。javassist是jboss的一个子项目，其主要的优点，在于简单，而且快速。直接使用java编码的形式，而不需要了解虚拟机指令，就能动态改变类的结构，或者动态生成类；•bytebuddy：一个更高层次操作字节码的工具包。
前段时间老婆看上了一条不知道什么牌子的皮带，在国内的商店里面搜了一下发现都没有货，于是跑去咨询她加的代购小姐姐有没有做这款皮带的代购。看着她的这一通操作，我不禁感觉一阵熟悉，这代购的模式和 代理模式 何其相似，代购小姐姐代替了实际的客户前去实际地点进行商品的试用和购买，然后在发给对应的客户，在这一过程中客户只需要告诉代购小姐姐需要购买某件商品即可。
使用图模型解决问题时，面对实际环境中来源多样、形式复杂的数据，怎样将多种信息进行合理融合是一个值得关注的问题。本文将介绍两篇发表于KDD 2020的与图模型信息融合相关的工作。
为什么会有面向切面编程（AOP）？我们知道Java是一个面向对象（OOP）的语言，但它有一些弊端，比如当我们需要为多个不具有继承关系的对象引入一个公共行为，例如日志、权限验证、事务等功能时，只能在在每个对象里引用公共行为。这样做不便于维护，而且有大量重复代码。AOP的出现弥补了OOP的这点不足。
最近的工作我在做一个有关于消息发送和接受封装工作。大概流程是这样的，消息中间件是采用rabbitmq，为了保证消息的绝对无丢失，我们需要在发送和接受前对消息进行DB落地。在发送前我会先进行DB的插入，单表插入，所以在性能上也是能接受的，单表插入做了压测基本上是一到两毫秒的时间，加上消息的发送（有ACK）再加上集群是两个节点的高可用（一个磁盘持久化节点），单台TPS基本上是在2000-3000左右。这对于我们的业务场景来说是够用了。一旦当消息丢失或者由于网络问题、集群问题业务不会中断，消息就算发不出去也没关系，我们会进行消息的补偿或者同步api调用补偿。这是架构设计的必须要考虑的A计划、B计划、C计划，这是敬畏或者危机意识。
代理模式是一种结构型设计模式，它允许通过代理对象控制对另一个对象的访问。在代理模式中，客户端通过代理对象访问目标对象，而不直接与目标对象交互。代理对象充当了客户端和目标对象之间的中间人，可以在访问过程中添加额外的逻辑，例如权限控制、缓存、日志记录等。
结构型模式讨论的是类和对象的结构，它采用继承机制来组合接口或实现（类结构型模式），或者通过组合一些对象实现新的功能（对象结构型模式）。
Confd是一个轻量级的配置管理工具。通过查询后端存储，结合配置模板引擎，保持本地配置最新，同时具备定期探测机制，配置变更自动reload。 对应的后端存储可以是etcd，redis、zookeeper等等 我们以etcd为后端来演示confd的使用，用最简单粗暴的方式教大家学会动态生成配置
AI科技评论按：本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。 Jason Brownlee 机器学习方法，比如深度学习，是可以用来解决时间序列预测问题的。 但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。 这篇教程里，你将学到如何把单变量、多变量时间序列问题转为机器学习算法能解决的监督学习问题。本教程包含： 如何创建把时间序列数据集转为监督学习数据集的函数； 如何让单变量时间序
在使用动态代理时，需要定义一个位于代理类与委托类之间的中介类，也叫动态代理类，该类被要求实现InvocationHandler接口。
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