大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。...在FPGA中何时用组合逻辑或时序逻辑 作者：郝旭帅 校对：陆辉 在设计FPGA时，大多数采用Verilog HDL或者VHDL语言进行设计（本文重点以verilog来做介绍）。...那么在设计时应该用哪一种呢？ 在设计时，有没有什么规定必须要用组合逻辑或者时序逻辑？例如：在verilog中，在always中被赋值了就必须是reg类型，assign赋值了就必须是wire类型。...其他的反馈中，加入寄存器即可。而加入寄存器后，就变为时序逻辑。 根据时序对齐关系进行选择 在很多的设计时，没有反馈，那么应该如何选择呢？...在上述的三个规则中，第一个和第二个用的是最多的，第三个在设计时，有时不一定能够注意到，当出现时序违例时，知道拆分能够解决问题就可以。 ? - End -
Tone.js 是一个Web Audio框架，用于在浏览器中创建交互式音乐。Tone.js旨在使音乐家和基于Web Audio 应用程序的音频程序员都能熟悉应用。...只有在从事件监听器中调用Tone.start()之后，才能运行你的Tone.js代码，该事件监听器是由用户操作(如“单击”或“按下键”)触发的。...Tone.start()返回一个承诺，只有在该承诺被解决后，音频才会准备好。在AudioContext运行之前调度或播放音频将导致静默或不正确的调度。...Tone.Sampler多个采样器也可以组合成一个仪器。如果你的音频文件是按音符组织的，音调。采样器将音调转移的样本填补音符之间的空白。...举个例子，如果你只有一架钢琴上每3个音符的样本，你可以把它变成一架完整的钢琴样本。不像其他合成器，托尼。
FPGA零基础学习：FPGA在FPGA中何时用组合逻辑或时序逻辑 本系列将带来FPGA的系统性学习，从最基本的数字电路基础开始，最详细操作步骤，最直白的言语描述，手把手的“傻瓜式”讲解，让电子、信息、...在FPGA中何时用组合逻辑或时序逻辑 作者：郝旭帅 校对：陆辉 在设计FPGA时，大多数采用Verilog HDL或者VHDL语言进行设计（本文重点以verilog来做介绍）。...那么在设计时应该用哪一种呢？ 在设计时，有没有什么规定必须要用组合逻辑或者时序逻辑？例如：在verilog中，在always中被赋值了就必须是reg类型，assign赋值了就必须是wire类型。...其他的反馈中，加入寄存器即可。而加入寄存器后，就变为时序逻辑。 根据时序对齐关系进行选择 在很多的设计时，没有反馈，那么应该如何选择呢？...在上述的三个规则中，第一个和第二个用的是最多的，第三个在设计时，有时不一定能够注意到，当出现时序违例时，知道拆分能够解决问题就可以。
知识分享之Golang——在Goland中快速基于JSON或SQL创建struct 背景 知识分享之Golang篇是我在日常使用Golang时学习到的各种各样的知识的记录，将其整理出来以文章的形式分享给大家...开发环境 系统：windows10 语言：Golang golang版本：1.17 内容 日常开发时经常需要快速创建一些结构体，这些结构体本身是基于一些标准接口或SQL结果进行创建的，这时我们就可以使用...Goland中的插件Gonvert JSON/SQL to Go Struct进行快速创建Struct。...具体使用如下： 1、在File——Settings——Plugins中搜索Gonvert JSON/SQL to Go Struct并安装 image.png 2、进行尝试使用 test1.gif
♣ 题目部分 在Oracle中，如何快速复制表或插入数据？...♣ 答案部分 快速复制表可以指定NOLOGGING选项，如： CREATE TABLE T1 NOLOGGING AS SELECT * FROM T2; 快速插入数据可以指定APPEND提示，需要注意的是...，在NOARCHIVELOG模式下，默认用了APPEND就是NOLOGGING模式的。...在ARCHIVELOG下，需要把表设置程NOLOGGING模式。...如： INSERT /*+ APPEND */ INTO T1 SELECT * FROM T2; 注意：若在环境中设置了FORCE LOGGING，则以上操作是无效的，并不会加快插入的速度，当然
在图像处理中，局部算法一般来说，在很大程度上会获得比全局算法更为好的效果，因为他考虑到了图像领域像素的信息，而很多局部算法可以借助于直方图获得加速。...一些局部算法只有在半径较大时才会获得很好的效果，因此，必须找到一种合适的加速计算局部直方图的方式。 ...之后，对于一行中的第一个像素点，累加半径辐射范围内的列直方图，得到改点的局部直方图，对于行中的其他的像素，则类似于更新行直方图，先减去不在范围内那列的列直方图，然后加上移入范围内的列直方图。...X]]]++; } } } else // 其他行的列直方图...经过测试，在我的I5的台式机中，1024*768图像在直方图更新上所需要的平均之间约为30ms，相比局部算法的核心就算部分时间（比如上述的求最大值），可能大部分耗时并不在这里。
一些同学喜欢在useEffect中请求初始数据，类似这样： useEffect(() => { fetch(xxx).then(data => setState(data.json())) }, [...之所以在React中这么突出，是因为React官方在引导开发者不要用这种形式书写代码（通过「严格模式下useEffect执行两次」放大这个问题）。...注意，这些影响同样适用于其他框架。 为什么不推荐这么写？ 需要解决竞态问题 在useEffect中请求数据要面临的第一个问题是「需要解决竞态问题」。...CSR时的白屏时间 CSR（Client-Side Rendering，客户端渲染）时在useEffect中请求数据，在数据返回前页面都是白屏状态。...其中「不推荐的请求数据的方式」不仅存在于React中，很多前端框架都有这样的问题。
大家应该都知道，在Linux系统中，1000以下的UID是系统保留的UID。随意修改系统上某些帐号的 UID 很可能会导致某些程序无法进行，甚至导致系统无法顺利运行。...var/lib/nfs /sbin/nologin nfs-utils # Note: nfsnobody is 4294967294 on 64-bit platforms (-2) 在未来...现在在RHEL7官方文档中，已经推荐使用5000作为新建账户的最小UID值，怎么样来修改创建账号是最小UID，GID起始值及一些其他设置呢？...UMASK 077 #移除用户同时移除该用户原来所在除了原用户之外没有其他没有成员的组。
谷歌在论文中表示，这种方法能让工程师能够在不到30分钟的时间内对数百万个样本执行弱监督策略。...Snorkel是由斯坦福大学在2017年开发的系统，它可以在弱监督条件下快速创建训练数据集，该项目已经在GitHub上开源。而Snorkel Drybell的目标是在工业规模上部署弱监督学习。...什么是Snorkel Snorkel是斯坦福大学在2016年为许多弱监督学习开发的一个通用框架，由这种方法生成的标签可用于训练任意模型。 ?...通过在Snorkel DryBell中使用此程序组合和建模标签函数的输出，能够生成高质量的训练标签。...这种方法可以被看作是一种新型的迁移学习，但不是在不同的数据集之间转移模型，而是在不同的特征集之间转移领域知识。它可以使用速度太慢、私有或其他不适合部署的资源，在廉价、实时特征上训练可服务的模型。
目前，对抗样本的迁移性在 CNNs 中得到了较为详尽的研究。这些工作利用数据增强或更优的梯度计算来防止对抗样本过拟合白盒模型，以此提高针对黑盒模型的攻击成功率。...首先，所有方法的 ASR 发生了显著地下降，这意味着对抗样本在同结构模型中更易迁移。其次，与其他方法相比，所提出的双重攻击框架仍旧实现了更好的性能。...不同攻击方法在 CNNs 上的攻击成功率结果对比 所提出的双重攻击框架还可以与其他现有方法相结合，以进一步提升对抗样本的迁移性。其结果如下表所示。...可以看到，任何一个组件都可以在 ViTs 和 CNNs 上带来性能提升，其中 PNA 攻击方法提升最明显。且当组合三个组件时达到了最佳结果，表明三个组件以互补的方式提高了对抗样本的迁移性。...使用不同（a）或（b）下 ASR 的变化情况 使用 NVIDIA Riva 快速构建企业级 ASR 语音识别助手 NVIDIA Riva 是一个使用 GPU 加速，能用于快速部署高性能会话式 AI 服务的
据悉，Torchnet 是 Facebook 于刚刚结束的 ICML 2016 大会上介绍的一款开源的新型深度学习软件包，为了帮助研究和开发人员在 Torch 上建立快速的、可复用的学习系统原型而推出。...Torchnet 能指引研究者建立清晰编程框架，而样本代码能帮助他们加速开发进程。...这些概念和代码集可以被灵活组合或拆开，并在后续开发中重复使用。其中，还有一个重要的子程序包，含有计算视觉、自然语言处理和语音处理等与机器学习有关的样本代码实现。 ?...Torchnet 的总体设计就像乐高，程序块都按照一定的规则设计，很容易组合在一起，所有组合在一起的模块构成了一个统一的系统。在这个系统中，各个组件紧密相连又能相互取代。...最后，Torchnet 并不局限于 Torch，还可以应用于其他框架，比如 Caffe 和谷歌的 TensorFlow。
训练时，训练样本也有权重，在训练过程中动态调整，被前面的弱分类器错分的样本会加大权重，因此算法会关注难分的样本。...弱分类器的输出值为+1或-1，分别对应于正样本和负样本。分类时的判定规则为： ? 其中sgn是符号函数。强分类器的输出值也为+1或-1，同样对应于正样本和负样本。...VJ框架是人脸检测历史上有里程碑意义的一个成果，奠定了AdaBoost目标检测框架的基础。...在这些AdaBoost分类器中，前面的分类器很简单，包含的弱分类器很少，可以快速排除掉大量非人脸窗口，但也可能会把一些不是人脸的图像判定为人脸。...这样做的依据是在待检测图像中，绝大部分都不是人脸而是背景，即人脸是一个稀疏事件，如果能快速的把非人脸样本排除掉，则能大大提高目标检测的效率。 出于性能的考虑，弱分类器使用了简单的Haar特征。
训练时，训练样本也有权重，在训练过程中动态调整，被前面的弱分类器错分的样本会加大权重，因此算法会关注难分的样本。...弱分类器的输出值为+1或-1，分别对应于正样本和负样本。分类时的判定规则为： image.png 其中sgn是符号函数。强分类器的输出值也为+1或-1，同样对应于正样本和负样本。...这样做的依据是在待检测图像中，绝大部分都不是人脸而是背景，即人脸是一个稀疏事件，如果能快速的把非人脸样本排除掉，则能大大提高目标检测的效率。 出于性能的考虑，弱分类器使用了简单的Haar特征。...通过它可以快速计算出图像中任何一个矩形区域的像素之和，从而计算出各种类型的Haar特征。...在构造出积分图之后，借助于它可以快速计算出任何一个矩形区域内的像素之和。
随着业务的飞速发展，美团点评的用户和商户数在快速增长。在这样的背景下，通过对推荐算法的优化，可以更好的给用户提供感兴趣的内容，帮用户更快速方便的找到所求。...最后，我们还要对训练样本进行清洗，去除掉Noise样本(特征值近似或相同的情况下，分别对应正负两种样本)。 同时，推荐业务作为整个App首页核心模块，对于新颖性以及多样性的需求是很高的。...因为不同特征之间的组合是非常有效的，并有很好的可解释性，比如我们将"商户是否在用户常驻地"、"用户是否在常驻地"以及"商户与用户当前距离"进行组合，再将数据进行离散化，通过组合特征，我们可以很好的抓住离散特征中的内在联系...组合特征的定义为： ? 3.3.2 归一化 归一化是依照特征矩阵的行处理数据，其目的在于样本向量在点乘运算或其他核函数计算相似性时，拥有统一的标准，也就是说都转化为“单位向量”。...但相较于其他方法，在实践中，SGD需要更多的训练时间以及可能会被困到鞍点的缺点，都制约了它在很多真实数据上的表现。
然而，考虑到现实世界固有的组合性，在实际应用中可靠地使用这些模型要求它们表现出组合一组新颖概念以生成训练数据集中未见的输出的能力。...我们的结果表明：（i）从概念生成样本并组合样本的能力出现的顺序由底层数据生成过程的结构决定；(ii) 由于对构成任务执行的乘法依赖，组合任务的执行表现出突然的“出现”，部分解释了生成模型中出现的涌现现象...；(iii)与生成分布内样本相比，在训练数据中组合频率较低的概念来生成分布外样本需要更多的优化步骤。...，并且即使在执行过程中也可以轻松推广到新目标或不同任务。...最近基于大型语言模型的方法可以允许更开放的规划，但通常需要大量的提示工程或特定领域的预训练模型。为了解决这个问题，我们提出了一个简单的框架，可以通过语言模型实现交互式任务规划。
但是在一些场景中，缺乏可提供预训练的原始数据，场景中的数据可能和预训练使用的数据不尽相同，单类别的样本也可能太少，例如罕见疾病的诊断或稀有物种的归类等。...与之相反，我们尝试让机器从少量的数据中更快的学习。 ? 图 1：元学习的概念框架。元学习从大量任务训练模型，并通过少量数据在新任务中更快地学习。 训练元学习器需要一个学习器和一个训练器。...在我们的例子中，我们可能只使用三类，并希望模型能够准确预测最后一个类别。元学习器可以实现这一点，因为它可以训练并泛化到其他数据集上。...元学习中的优化策略则是：优化一组初始参数，或优化一个可以快速在每个任务上表现良好的模型，尝试用系统性的方法去学习一种在各种任务中都非常优秀的初始化参数。...因此，在元学习中，尽管我们不需要很多猫的样本，我们确实需要很多不同种类动物的样本。进一步的，在推断中，也需要构建支持集合和目标集合，这是一种不同的数据需求（或限制）。
该理论指出：在PAC 的学习框架中，一个概念如果存在一个多项式的学习方法能够学习它，并且如果预测正确率很高，那么就称这个概念是强可学习的；如果正确率仅比随机猜测略好，那么就称这个概念是弱可学习的。...的典型代表是Random Forest，stacking则是多种基础模型的结合，这三种方法思想大同小异，但是模型训练的过程不同，限于篇幅，本文主要介绍boosting学习框架中的Adaboost，在以后的系列文章中会再介绍其他方面有关集成学习的内容...最后一步中基础模型的线性组合不需要再进行训练，这一点与stacking集成学习框架有所区别。...: 则有： 设： 令 ，并由εt的定义可得： 这便得到了基础模型的组合系数，再回头看每轮提升过程中样本权值的更新过程: 由 可知: 上述权值递推关系经归一化即得： 由此便推导出了Adaboost...Adaboost算法通过将分类能力比较弱的基础分类器按照训练出来的组合系数组合成强分类器，以实现良好的预测性能，在训练的过程中不断提高上次训练错误分类样本的权重，从而提升整体模型分类能力。
经过多个核函数映射后的高维空间是由多个特征空间组合而成的组合空间，而显然组合空间可以组合各个子空间不同的特征映射能力，能够将异构数据中的不同特征分量分别通过最合适的单个核函数进行映射，最终使得数据在新的组合空间中能够得到更加准确...、合理的表达，进而提高样本数据的分类正确率或预测精度。...前边的多核线性组合方法都是对核函数的平稳组合, 即对所有输入样本, 不同的核对应的权值是不变的, 无形中对样本进行了一种平均处理.Lewis 提出了一种多核的非平稳组合方法, 对每个输入样本配以不同的权值系数..., 并且相应的参数估计可以通过快速的序列最小优化算法实现。...在SVM 框架下, 其判别函数形如: 这里的vm 和vm0 是选通模型参数, 可以在多核学习过程中通过梯度下降法获得.将局部选通模型和基于核的分类器相结合,优化问题可以用一种联合的方式加以解决。
也可新建第二层模型对前面base learner的输出进行处理，可选择逻辑回归或神经网络。 （3）集成学习方法分类： 步骤1中Base learner训练方式不同。...算法：刚开始训练时对每一个训练例赋相等的权重，然后用该算法对训练集训练t轮，每次训练后，对训练失败的训练例赋以较大的权重，也就是让学习算法在每次学习以后更注意学错的样本，从而得到多个预测函数。 ?...值得一提的是，集成学习模型框架也更易于实现领域知识迁移，单独领域的子模型可以快速迁移应用到新业务领域，帮助我们金融机构实现新金融业务的快速成型和持续迭代优化。...此外，不同数据领域的特征自动抽取框架，与集成模型框架紧密结合，大幅度提升模型性能，在应用层，复杂的集成模型输出结果通过LIME模型解释器也可以向风控专家清晰地解释原因，使得预测结果不再黑盒和不可信。...集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。
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