当需要进行检测URL是否重复的时候，只需要将这个URL进行Hash映射，如果得到的地址已经存在，说明已经被下载过，放弃下载，否则，将该URL及其Hash地址作为键值对存放到Hash表中。...这样，URL去重存储库就是要维护一个Hash表，如果Hash函数设计的不好，在进行映射的时候，发生碰撞的几率很大，则再进行碰撞的处理也非常复杂。...而且，这里使用的是URL作为键，URL字符串也占用了很大的存储空间。 爬虫策略 – 广度优先搜索 广度优先策略是指在抓取过程中，在完成当前层次的搜索后，才进行下一层次的搜索。...该算法的设计和实现相对简单。在目前为覆盖尽可能多的网页，一般使用广度优先搜索方法。也有很多研究将广度优先搜索策略应用于聚焦爬虫中。...全链接爬取时如何记录已经访问过的url： so： and 已知服务器信息时，如何过滤存在别名的url地址： such as： so: 如何避免在动态虚拟web空间的循环和重复？
ES.86: Avoid modifying loop control variables inside the body of raw for-loops ES.86:避免在基本for循环的循环体中修改循环控制变量...外在的循环控制方式应该能够让人正确的推测循环内部正在发生什么。无论在迭代表达式中还是环体内修改循环计数都会增加理解难度甚至引发错误。...标记（循环，译者注）变量可能被修改（非常量参数使用）的情况，包含在迭代表达式中和循环体内部两种情况。
最初range和xrange都生成可以用for循环迭代的数字，然而在python2和3里实现方式并不完全一致，下面着重讲讲python3的range()函数for循环用法。...1、函数语法 range(start, stop, [step]) 2、参数说明 start: 可选参数，计数从 start 开始。默认是从 0 开始。...例如：range(0， 5) 等价于 range(0, 5, 1) 3、在python3.8下>>> print(list(range(5))) #从0开始，有5为正整数，到5结束，不包括5；步长=step...3、占内存检测import sys r=range(1,10000) size_r=sys.getsizeof(r) print(f”The range() function uses {size_r}...以上就是python里range()函数的用法，顺带给大家演示了在python2和python3里的不同。好啦~如果想要了解更详细的实用教程，可以点击查看PyThon学习网视频教程。
在Python 3.x中，内置函数print()用来实现格式化输出，各参数含义请参考本文末尾的相关阅读。本文重点介绍print()函数的end参数以及转义字符'\r'的妙用。...本文末尾的相关阅读中已经提到，end参数用来确定print()函数在输出全部内容之后以什么结束，默认是转义字符'\n'，也就是换行符，在使用时可以根据需要修改这个参数的值，例如： ?...那么，如果把end参数设置为回车符'\r'，会是什么样的效果呢？...下面的代码 from time import sleep for i in range(1000): print(i, end='\r') sleep(0.01) 运行效果如下面的视频所示：
作者：小小猿爱嘻嘻 wukong.com/question/6749061190594330891/ 最常见的方式就是为字段设置主键或唯一索引，当插入重复数据时，抛出错误，程序终止，但这会给后续处理带来麻烦...，这种方式适合于插入的数据字段没有设置主键或唯一索引，当插入一条数据时，首先判断MySQL数据库中是否存在这条数据，如果不存在，则正常插入，如果存在，则忽略： ?...目前，就分享这4种MySQL处理重复数据的方式吧，前3种方式适合字段设置了主键或唯一索引，最后一种方式则没有此限制，只要你熟悉一下使用过程，很快就能掌握的，网上也有相关资料和教程，介绍的非常详细，感兴趣的话...往期推荐 一条 SQL 引发的事故 为什么像王者荣耀这样的游戏 Server 不愿意使用微服务？ explain都不懂，还说会SQL调优?...(文末送书) SQL 语法基础手册 我们公司是如何把项目中的2100个if-else彻底干掉的！ 一个HTTP请求的曲折经历 Java 高并发之设计模式
为了找到无需输入的对称函数，在变换元素上应用对称函数，在点集上定义一般函数近似。 PointNet 利用多层感知器网络近似一个函数，并通过单变量函数和最大汇总函数的组合转换函数。...此分层结构由多个抽象级别组成，在每个级别上，对一组点进行处理和抽象，以产生一组元素较少的新组。抽象层由三层组成：采样层、分组层和PointNet层。...采样层从输入点中选择一组点，从而定义了局部区域的中心。然后，分组层通过在中心周围找到"邻近"点来构建区域集。PointNet 层使用迷你点网将局部区域模式编码为特征矢量。...最后，在点特征增强中，编码的相对点位置与相应的点特征对联，并获取增强的特征矢量。此矢量编码本地几何结构。 注意力池：对于给定的一组局部特征，使用一个共享函数来聚合邻近点特征集并学习注意力评分。...分层卷积：在常规网格中，卷积会递归于本地网格片端，这通常会降低网格分辨率，同时增加通道数。
下表显示了这一任务中的编码器结构，中间层输出的特征图就可以作为计算出的分层嵌入来训练深度估计网络。这里的嵌入抽取器被定义为HEG-S。 ?...用编码器和解码器中间的压缩结构对特征的维度进行了浓缩和进一步抽取，让网络去捕捉最具代表性的特征，同时避免网络直接记忆输入深度图输出一致的深度图。...这一嵌入抽取器被定义为了HEG-R，会被在后文中用于最终的损失计算,下表为重建过程的编码器架构。 ?...在获取深度后，模型的损失函数由先前获取的嵌入(特征)生成器进行计算,通过HEG-S 和 HEG-R加权计算出最终的不同层级的损失结果： ?...具体的性能见下表所示 (CLIFFNet-R/CLIFFNet-S分别在训练过程中使用了HEG-R/HEG-S获取分层嵌入损失) ： ?
因此，作者提出了一种分层概率预测编码，称为 DHVC，其中通过精心设计的分层 VAE 来对未来帧的多尺度潜在特征的条件概率进行有效建模，当前帧中某个尺度的潜在分布是通过同一帧中先前尺度的先验特征以及先前帧的相应尺度来预测的...提出了空间-时间预测和环内解码融合的方法来增强率失真性能，将这些模块集成到分层架构中，比之前最好的基于概率预测编码的方法实现了更好的性能、更低的内存消耗和更快的编码/解码速度。...给定输入帧 x_t ，自下而上的路径通过尺度逐渐降采样和信息聚合/嵌入（使用残差块）生成一组特征 R_t = \left\{r^1_t, ..., r^L_t \right\} ，分别为原始输入的...然后将这些残差特征 R_t 发送到自上而下的路径进行分层概率建模，自上而下的路径从两个可学习的常数偏置开始，然后在潜在块中编码一系列潜在变量 Z_t = \left\{z^1_t, ..., z^...概率模型和损失函数 为了支持使用可行的熵编码算法进行实际的有损压缩，作者采用了量化感知训练，使用均匀后验分布。
池化层压缩信息并进行下采样以获得位置不变性。通过重复这两个层次，可以提取高层次的特征，提高了精度。...在卷积层，将ReLU激活函数与编码器和解码器共同使用。在编码器中，最大池化用于下采样。在解码器中，反卷积用于上采样。U-Net最重要的特点是编解码器之间的跳转连接。...U-Net架构 RU-Net是一种由U-Net和循环神经网络组成的图像分割模型。RU-Net用循环卷积层代替每个卷积层。图3左是循环卷积层。在循环卷积层中，状态值被反馈给下一个状态。...RU-Net在循环卷积层中在每个尺度上重复进行卷积，积累特征信息，使得特征表示优于标准卷积。然而，由于如图3所示，RU-Net用相同的输入重复地执行卷积，这不是反馈而是网络的深化。...通过在传统的递归神经网络中加入控制输入和输出的门，解决了长期依赖问题。尤其是遗忘门具有遗忘保留在单元中特征不必要信息的能力。 ? 图3. 循环卷积层和卷积LSTM。左图为循环卷积层。
它使用起来很方便，但只限于特定的 "常用 "模型类型。如果你需要拟合不同的模型类型，那么你需要自己用rstan编码。模型拟合函数以前缀stan_开始，以模型类型结束。建模函数有两个必要的参数。公式。...下面是我们模型的stan代码，保存在一个名为stan的文件中（你可以在RStudio中创建一个.stan文件，或者使用任何文本编辑器，并保存扩展名为.stan的文件）。...因此，我们还将读出观测值的数量（N）和预测器的数量（K）。在参数块中声明的变量是将被Stan采样的变量。在线性回归的情况下，感兴趣的参数是截距项（alpha）和预测因子的系数（beta）。...轨迹图显示了MCMC迭代过程中参数的采样值。如果模型已经收敛，那么轨迹图应该看起来像一个围绕平均值的随机散点。如果链在参数空间中蜿蜒，或者链收敛到不同的值，那就证明有问题了。我们来演示。 ...（分层）贝叶斯模型R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析R语言和STAN,JAGS：用RSTAN,RJAG建立贝叶斯多元线性回归预测选举数据R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究
对于编码器，解决了基于ViT的编码器中相对较高的计算成本的问题，并提出了一种Shrunk++结构，该结构结合了边缘感知的基于Query的下采样（EQD）和基于Query的上采样（QU）模块。...在点积注意力力中，softmax函数用于将注意力集中在相似度最高的Token上。然而，除了那些具有最大相似性的Token之外，Token也携带有意义的信息。...用 W∈R^{C×2} 参数化的全连通层（FC）和Softmax函数来预测对象类是否存在于图像中。类预测 P∈R^{N×2} 被形式定义为： 这里， P_{c,1} 表示类别c出现在图像中的可能性。...在Transformer编码器层中，计算成本直接受Query Token数量的影响，输出大小由Query Token大小决定。...通过取在每个像素中具有最高分数的类 c 来获得分割的 \hat O^t ，定义为 基于任务 t 的GT Y^t ，使用等式5中定义的损失函数来训练SegViT。
强化学习的聊天机器人架构设计如下： 期望reward的计算公式如下： Policy Gradient 在上一节中，我们得到了目标函数与优化目标，这节中，我们考虑如何求目标函数的梯度∇Rθ\nabla R...上一节中得到RθR_{\theta}的方式是通过采样，通过采样的方法自然无法计算梯度实现梯度的传递。解决的思路是：将RθR_{\theta}转化成梯度的采样。...这个问题在数据量大并且采样足够的情况不严重，在采样较少的情况较严重。...需要注意的有两点： 利用参考集n-gram的最大频数作为上限，防止重复大量n-gram得到较高的得分 增大短句子的惩罚项，避免短句子得到较高的得分 其缺点如下： 需要用reference data 只关注当前的可能性...方法是计算输出response中unigram、bigram的数量，同时用token长度做正则避免长句子分数较高。
与最近基于全卷积网络的变化检测框架不同，本文所提出的方法将分层结构的 Transformer 编码器与孪生网络架构中的多层感知解码器统一起来，以有效地渲染多尺度远程准确变化检测所需的详细信息。...目录 简介 方法 分层级 Transformer 编码器 MLP 解码器 实验设置 实验结果 简介 变化检测目的是检测在不同时间获取的一对匹配图像的相关变化。...在本文中，我们表明这种对 ConvNets 的依赖是不必要的，并且带有轻量级 MLP 解码器的分层 transformer 编码器可以很好地处理变化监测任务。...方法 所提出的 ChangeFormer 网络由三个主要模块组成，如图 1 所示：Siamese 网络中的一个分层 transformer 编码器，用于提取双时相图像的粗细特征，四个特征差异模块用于计算在多个尺度下计算特征差异...图1 ChangeFormer网络结构 分层级 Transformer 编码器 给定一对输入双时相图像，分层 Transformer 编码器生成类似 ConvNet 的多级特征，具有高分辨率粗特征和变化检测所需的低分辨率精细特征
基于对潜在信息的拆分（数据集较大时不够高效） 因此提出 end-to-end 模型： 输入：文档集 输出：直接估计实体数量 方法 使用分层凝聚聚类（HAC) 作为主要聚类方法 本方法采用 RNN 作为编码器...，尝试将一组嵌入向量映射到集合的真正簇数 递归神经网络在离散序列和数据集建模中的应用： 将 RNN 作为编码器，尝试将一组嵌入向量映射到分类簇中 挑战： 1....表示固定样本大小 从DCt 中采样 z 个文档 Dt进行替换 Dt 可能包含重复文档且 Dt 的顺序是任意的 通过此方式可从 C 中构建无数的训练集 使用一个神经网络框架使得 h(Dt)-->r 使用双向...，根据等式1 将个体约束 Si 转换为成对约束 Sp，用到两个学习嵌入阶段 在全局嵌入中 从 Sp 中选取的训练集步骤如下 从Sp基于采样约束（Di，Dj，yij) 如果 yij = 0 则基于约束（Di...，Dl，1）从 Sp 中采样，并生成三元组（Di，Dl，Dj） 否则，从整个文档空间中随机采样并生成三元组 本地链路学习中 基于 Sp 改善本地链路，添加边(Di，Dj）如果满足： ?
赋值给reg的输出被保留，直到执行下一个赋值。这些赋值始终用于程序块、初始块以及任务和函数内部。 在程序块中，如果使用了阻塞（=）赋值，则它们将在活动事件队列中更新。...示例4.3设计中的组合循环 注：建议设计中不应有任何组合循环。为了避免组合循环通过使用时序元件来中断反馈路径 图4.3组合循环结果。...因此，这将继续并在设计中显示振荡行为或竞转条件。 解决这个问题的方法是使用寄存器来避免信号的依赖性，从而触发多个always块。可以在组合循环中插入寄存器以更新值。 要避免组合循环，请执行以下操作。...示例4.6中断组合循环的解决方案 图4.4避免组合循环的寄存器逻辑 设计中的意外锁存器 建议设计中不应有非预期的锁存器，因为锁存器在激活电平期间起到透明作用，并将数据直接传输到其输出。...ASIC/FPGA设计中不建议使用非故意锁存，因为它会在设计测试或DFT期间导致问题。即使在STA期间，定时算法也无法理解是在时钟的正边缘还是在时钟的负边缘采样数据。
在本文中，作者提出了一种名为 HiNeRV 的全新隐式神经表示模型，用于视频压缩。相较于现有 INR 方法，本文采用了一种新的上采样层，融合了双线性插值和来自多分辨率局部特征网格的分层编码。...作者提出了一种新的网格编码方法，称为分层编码，用于增强双线性插值的上采样能力，而不显著增加存储成本。...与使用全局坐标计算编码的普通基于网格的编码不同，分层编码采用局部坐标来编码相对位置信息，局部坐标是上采样特征图中的像素与其在原始特征图中最近的像素的相对位置，使用局部坐标可显著减小特征网格的大小。...在上采样过程中，首先通过双线性插值生成上采样的特征图；然后，对上采样特征图中的所有帧像素坐标进行计算，得到相应的局部坐标，这些局部坐标用于计算分层编码；为了获得分层编码，文章利用帧索引和局部坐标执行三线性插值...消融实验 首先，通过与替代的上采样层（例如子像素卷积层）进行比较，确认了使用带有分层编码的双线性插值在提高模型性能方面的有效性。
Reddit 上有一些研究者认为，《Weight Agnostic Neural Networks》这篇论文更有趣的意义在于，它也宣告了深度学习分层编码特征这一解释寿终正寝。...为了评估这些网络，研究者使用从统一随机分布中采样的单个共享权重参数来连接网络层，并评估期望性能。...为了生成自身能够编码解的架构，权重的重要性必须最小化。在评估网络性能时，研究者没有选择使用最优权重值的网络，而从随机分布中抽取权重值。用权重采样取代权重训练可以确保性能只与网络拓扑结构有关。...通过每次 rollout 时采样单个共享权重，与权重无关的神经网络搜索在避免权重训练的同时，探索神经网络拓扑结构的空间。...激活函数包括常见函数（如线性激活函数、sigmoid、ReLU）和不那么常见的（如 Gaussian、sinusoid、step），它们编码输入和输出之间的多种关系。
另一方面，位于椅子上、下表面的点集，尽管空间上非常聚集，但却不该相连，以避免混淆可坐的上表面和不可坐的下表面。...如图 2 所示，GeoNet 包含两个模块：1）自动编码器，提取每一个点的特征向量；2）测量匹配层（GM），使用潜在特征充当一个已学习的核函数估计测地邻域点。 ?...（3）中第二项是一个排斥损失函数，通过惩罚相近的点对来提升统一的空间分布： ? PointNet++ 测地融合。图 3 下半部分给出了基于 PointNet++ 的融合方法的 pipeline。...融合进 backbone，在 GeoNet 中 POF 层依然使用提取自倒数第二个全连接层的潜在测地特征。第三，在 PointNet++ 融合中，借助最远点采样，本文以分层方式应用 POF 层。...GeoNet 在 baselines 上有持续提升，代表性结果如图 4 所示。本文方法捕捉到不同的拓扑学模式，比如弯曲面，分层结构，外部/内部部分等等。 ? 图 4：测地邻域估计的表示结果。
导读 LLM4CTR在训练推理中主要存在以下问题：LLM在处理长文本用户行为时的效率很低，随着用户序列的增长，LLM的效率无法对数十亿用户和商品进行训练。...本文提出了行为聚合分层编码（BAHE）来提高基于LLM的CTR建模的效率。BAHE提出了一种新的分层架构，将用户行为的编码与行为间交互解耦。...首先，为了防止相同用户行为的重复编码产生计算冗余，BAHE使用LLM的预训练浅层从用户序列中提取最细粒度的原子用户行为emb，并将其存储在离线数据库中。...以往的基于LLM的CTR建模效率比较低： 冗余行为编码：相同的行为在不同用户的序列中冗余编码。如上述两个行为序列中都包含 a_1,a_2,a_3 ，会重复对这些行为进行编码和计算，导致计算冗余。...F_p 是池化函数将 K\times d 的tensor聚合为d维。BAHE将编码从token级别转换为行为级别，从而将编码长度从token数量减少到原子行为的数量。
值得注意的是，此方法只是加速了训练过程，因为我们可以提前知道将要预测的词语（以及其搜索路径）。在测试过程中，被预测词语是未知的，仍然无法避免计算所有词语的概率值。...关于信息量 在信息论中，人们习惯于将词语w概率值的负对数定义为信息量I(w)： I(w)=−log2p(w) 而熵H则是词表中所有词语的信息量的期望值： H=∑i∈Vp(wi)I(wi) 熵也代表着根据信息的概率分布对信息编码所需要的最短平均编码长度...比如，“the”是英语中最常见的词语，那“the”在霍夫曼树中的编码长度最短，词频第二高的词语编码长度仅次于“the”，以此类推。整篇文档的平均编码长度因此降低。...我们用r和R是为了避免与Bengio和Senécal论文中的w和W命名冲突。于是期望的估计值公式可以写为: ? 若是采样的数量越少，估计的分布与真实分布差别越大。...目标采样。相反，分层采样和低频标准化等方法在大规模数据集上的效果非常好。 分片softmax在小数据集和大数据集上的效果都不错，并且它是唯一做到在测试阶段速度提升的方法。
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