字段大小是文本、数字和自动编号等数据类型的字段，可以指定其字段的大小。【短文本】类型最长255个字符，如果超过255个字符，数据类型使用【长文本】。
该项目设计的主要目标是聚合内容。首先，我们需要知道内容聚合器从哪些站点获取内容。然后，使用请求库来发送 HTTP 请求，并使用 BeautifulSoup 解析和抓取站点的必要内容。
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。
导语 | 好的设计原则是能被所有人掌握并运用的。本文列出了一些目前应用广泛又比较基础的设计实战窍门，掌握它们之后或许你能让你的设计朋友刮目相看呢！ 如果你不相信你也可以学习设计，那么请回顾一下我们的朋友——传奇的David Eric Grohl对学习新事物的看法： 我从来没有专门接受过鼓的培训，也没有专门上过吉他课。我都是自己琢磨，想办法搞明白它。如果你对一件事拥有绝对的热情，加上你的驱动力和专注力，你可以做到任何你想做的事情。 *译者注：David Eric Grohl曾是美国著名朋克乐队Nir
本文以下图展示的企业门户应用为例，我们来学习如何使用微搭进行企业门户应用的快速搭建。
YouTube上的一个视频演示了“在不到 5 分钟的时间内使用 AI 撰写一篇小博客文章”：
在 Flutter 视图布局（一）中文章结束时留下了一个问题，大家有尝试去实现吗？
学习 python 的基础知识是一种美妙的体验。但是，学习的喜悦可以被对实践项目的渴望所取代。想要建立项目是正常的，因此需要对项目的构想。
对于MongoDB而言，Studio 3T正是这样一件工具.这是一种MongoDB的图形化界面，用简便的上下文菜单替代了最常用的MongoDB命令，通过拖拽查询生成器、简易多格式导入和导出、以及适当的编辑（只要做一些命名工作）这些有力的特性，节省了程序员大量的时间。
论文中提出了一种基于CGAN的双鉴别器的图像融合模型，称为DDcGAN，网络结构包含两个鉴别器，分别为了保持融合图像有红外图像和可视图像的重要特征；在训练过程中，希望辨别器无法区分源图像（红外图像和可视图像）和融合图像，这个过程中不需要自己设计特定的融合机制，同时也不需要ground truth图像；论文中提出的方法还可以应用到医学图像融合问题。
作为本系列的第一篇第一个模块，我们将从拉取代码开始，当然也可以通过仓库的脚手架直接创建自己的项目，本系列后续都将直接基于源码开发，保持框架的同步更新
列表显示，顾名思义它是在一个列表视图的形式显示在屏幕上的数据的内容。于ios在列表视图UITableView达到。这个类在实际应用中频繁，是很easy理解。这里将UITableView的主要使用方法总结一下以备查。
论文：https://ieeexplore.ieee.org/document/9274337
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 TTabControl 属性 DisplayRect：只定该控件客户区的一个矩形 HotTrack：设置当鼠标经过页标签时，它的字是否有变化。如果为True，是字会变成蓝色 Images：为每个页标签添加一个图片 MultiLine：如果总页标签的长度大于该控件的宽度时，是否允许多行显示 MultiSelect：是否允许多选页标签。该属性只有当Style为tsFlatButtons或tsButtons时才有效 OwnerDraw：是否允许自己绘画该控件 RaggedRight：指定是否允许标签页伸展到控制宽度 ScrollOpposite：该属性设置将会使MultiLine设为True。当标签页的行数大于1时，当单击其它页时，在它下面的页会自动翻动该控件的底部 Style：设置该控件的样式，大家一试就会知道 TabHeight：设置页标签的高度 TabIndex：反映当前标签页的索引号。该号从0开始 TabPosition：选择页标签的位置，分上，下，左，右 Tabs：对每个页进行增，删，改 TabWidth：设置页标签的宽度
后端地址：https://github.com/zhontai/Admin.Core 前端地址：https://github.com/zhontai/admin.ui.plus
记得在大学的时候，学习多媒体遇到了一个概念：帧内压缩和帧间压缩。我感觉我的第一篇里里面提到的我的那个方法有一点像帧间压缩，那么是不是把代码减少到极致了呢？ 单看一个表的添加代码好像是，但是一个项目可不是只有一个添加的页面就完事了，项目越大，添加的页面也就越多，每个页面都写这么多的代码，依然很烦。那么怎么办呢？ 许多人想到了代码生成器。是的，代码生成器可以减少我们的劳动，但是不能减少代码！ 相反，由于使用了代码生成器，限制了我们的想象力，让我们居于现状，认为这么多的代码是正常的，是不可避免的，反正有代码生成器
原文：Improving 3D-aware Image Synthesis with A Geometry-aware Discriminator
API NOTE 查看Table View Programming Guide for iOS和UITableView来学习更多关于在你的代码中定义表视图的内容。
SwiftUI 引入了一组视图修饰符，使我们能够有效地管理视图中的安全区域。在许多情况下，安全区域是你希望放置内容的地方。今天，我们将了解 SwiftUI 引入的新内容边距概念以及它与安全区域的区别。
音乐结束，回到正题。近日浏览LeetCode，发现了一道很有意思的小题目。当我尝试用Python解答的时候，居然动用了集合、map函数、zip函数、lambda函数、sorted函数，调试过程还涉及到了迭代器、生成器、列表推导式的概念。一个看似极为简单的题目，尽管最终的代码可以合并成一行，却几乎把Python的编程技巧用了一遍，真可谓“细微之处见精神”！通过这个题目，也许会让你从此真正理解了Python编程。
迭代器有两个基本的方法：iter() 和 next()，且字符串、列表或元组对象都可用于创建迭代器，迭代器对象可以使用常规 for 语句进行遍历，也可以使用 next() 函数来遍历。
今天要分享的内容是Python的生成器、迭代器与yield语句。主要包括什么是生成器，如何定义一个生成器，如何调用生成器包含的元素。迭代器也是一样的，最后介绍yield语句，以及它和生成器有什么关系，这是本文的重点。 [* ! *] 理解本文需要一定的基础，需要了解Python列表的定义，基本操作，字典，元组，字符串的概念。Python中for循环的语法结构，以及需要知道 if __name__ =="__main__": 的作用是什么？ 1. 迭代 首先来看一下迭代的定义： 如果给定一个列表list或元组
对场景进行高分辨率的高保真渲染是计算机视觉和图形学领域的一个长期目标。实现这一目标的主要范式是精心设计一个场景的三维模型，再加上相应的光照模型，使用逼真的相机模型渲染输出高保真图像。生成对抗网络（GAN）已经成为一类强大的可以实现高保真高分辨率图像合成的生成模型。这种二维模型的好处之一是他们可以使用便于获得的大量图像进行训练。然而，将 GAN 扩展到三维则相对困难，因为用于监督的三维真实模型难以获得。近期，3D-aware GAN 解决了人工制作的三维模型以及缺乏三维约束的用于图像合成的 2D GAN 之间的不匹配问题。3D-aware GAN 由三维生成器、可微分渲染以及对抗训练组成，从而对新视角图像合成过程中的相机位姿以及潜在的场景的对象形状、外观等其他场景性质进行显式控制。GRAF 采用了 NeRF 中基于坐标的场景表示方法，提出了一种使用基于坐标的 MLP 和体渲染的 3D-aware GAN，将基于 3D 感知的图像合成推进到更高的图像分辨率，同时基于物理真实且无参数的渲染，保持了场景的三维一致性。然而在三维场景进行密集采样会产生巨大的消耗，同时三维的内容经常与观察视角纠缠在一起，而进行下游应用时，场景的三维表征往往需要集成到物理引擎中，因此难以直接获得场景三维内容的高分辨率表征。许多近期的方法通过将 MLP 移出场景表征从而加速了新视角合成的训练速度，通过优化稀疏体素证明了 NeRF能够获得高保真图像的原因不是由于其使用了 MLP ，而是由于体渲染和基于梯度的优化模式。
本文介绍了Python中的生成器和迭代器。在处理大量数据时，计算机内存可能不足，我们可以通过生成器和迭代器来解决该问题。
推荐系统对于应对信息过载挑战至关重要，它们根据用户的个人偏好提供定制化推荐。近年来深度学习技术极大地推动了推荐系统的发展，提升了对用户行为和偏好的洞察力。
1 缓存 名称 描述 DiskLruCache Java实现基于LRU的磁盘缓存 2 图片加载 名称 描述 Android Universal Image Loader 一个强大的加载，缓存，展示图
TLDR: 本文全面综述了自监督学习（SSL）在推荐系统中的应用，深入分析了逾170篇论文。提出了一个涵盖九大推荐场景的自监督分类体系，详细探讨了对比学习、生成学习和对抗学习三种SSL范式，并在文中讨论了未来研究方向。
生成器 函数体内有yield选项的就是生成器，生成器的本质是迭代器，由于函数结构和生成器结构类似，可以通过调用来判断是函数还是生成器，如下：
上图并没有出现cli1-ui和cli1-permission目录 cli1-ui没有出现的原因是项目第一次创建没有对应的模型文件，虽然生成器为你提供了一个example_mode.js模型配置文件，但此文件仅仅用于示例作用。
用浏览器打开这个网页，就可以开始耍了：https://poloclub.github.io/ganlab/
迭代器 可迭代的数据类型： list dic str set tuple f=open（）--文件句柄 range enumerate 不可迭代的数据类型： int bool 什么叫迭代？ 结合我们使用for循环取值的现象，再从字面上理解一下，其实迭代就是，可以将某个数据集内的数据“一个挨着一个的取出来”，就叫做迭代。 什么是可迭代协议？ 可以被迭代要满足的要求就叫做可迭代协议。可迭代协议的定义非常简单，就是内部实现了__iter__方法，只要含有_
比如在 Java 中，我们通过 List 集合的下标来遍历 List 集合中的元素，在 Python 中，给定一个 list 或 tuple，我们可以通过 for 循环来遍历这个 list 或 tuple ，这种遍历就是迭代。
看到这篇文章之前，我一直以为GAN和图像融合不会有什么关系，不得不说作者真的强，在看完百度百科的介绍之后，作者在我心里已经是神了
项目介绍 JeecgBoot是一款基于代码生成器的低代码平台！前后端分离架构 SpringBoot2.x，SpringCloud，Ant Design&Vue，Mybatis-plus，Shiro，JWT 支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成! JeecgBoot引领低代码开发模式(OnlineCoding-> 代码生成-> 手工MERGE)， 帮助解决Java项目70%的重复工作，让开发更多关注业务。既能快速提高效率，节省成本，同时又不失灵活性！ 当前版本：v2.4.2 | 2021-01-2
随机性的使用是机器学习算法配置和评估的重要部分。从神经网络中的权重的随机初始化，到将数据分成随机的训练和测试集，再到随机梯度下降中的训练数据集的随机混洗（random shuffling），生成随机数和利用随机性是必需掌握的技能。
在处理大文件传输时。为了提升用户体验感。我们会尽力减少完成传输时间上下文章。一个很简单的道理就是传输时间取决于网路链接速度和文件大小以及并发处理线程数。当然除了这个，其实我们还有断点续传和差异传输更高级的玩法来进一步提升传输体验感。
本文作为 Python 系列的特别篇第 3 篇，主要介绍 Python 里的两大利「器」，生成器 (generator) 和迭代器 (iterator)。
生成器是Python中的一个高级用法，有段时间我对生成器的理解颇为费劲，直到我看到一句话“yield语句挂起该生成器函数的状态，保留足够的信息，以便之后从它离开的地方继续执行”后，让我恍然大悟，这是生成器中的状态挂起，这句话让我想起了在大学时玩ARM单片机时经常碰到的一个概念——中断，单片机在遇到中断信号时，处理中断程序前也要先保护现场，即系统要在执行中断程序之前，必须保存当前处理机程序状态字PSW和程序计数器PC等的值，待中断程序执行完成后在回复现场继续执行下面的程序。仔细想想，个人觉得在保护“现场”这一点上，两者中的道理还是差不多的（也许你并不这么认同），有时候一个新概念的理解就是卡在一个小知识点上，我之前一直不明白“生成器挂起状态”是什么东西，但是回头瞬间想起以前学过的知识，然后类比，有些东西也就恍然大悟了，也是这个“联想”让我对生成器有了更深刻的理解，使用起来也得心应手。现在工作当中，特别是在做数据统计时，碰到了特别长的列表时，我都是用生成器，不进可以节省内存，而且代码更加优雅。下面就来讲讲生成器，不正之处欢迎批评指正！
GenericAPIView继承自APIView，增加了对于列表视图和详情视图可能用到的通用支持方法。通常使用时，可搭配一个或多个Mixin扩展类。
近日浏览LeetCode，发现了一道很有意思的小题目。当我尝试用Python解答的时候，居然动用了集合、map函数、zip函数、lambda函数、sorted函数，调试过程还涉及到了迭代器、生成器、列表推导式的概念。一个看似极为简单的题目，尽管最终的代码可以合并成一行，却几乎把Python的编程技巧用了一遍，真可谓“细微之处见精神”！通过这个题目，也许会让你从此真正理解了Python编程。
到目前为止，我们定义的所有路由都是基于闭包函数实现的，前面已经提到过，随着应用体量的增长，不可能将所有路由都定义在单个文件中，且对于复杂的业务逻辑，闭包函数也不足以支撑，所以和其他 Web 应用框架一样，我们还可以通过控制器来定义路由。
文件操作的时候使用with语句可以自动调用关闭文件操作，即使出现异常也会自动关闭文件操作。
列表生成式是 python 内置的非常强大的可以用来生成列表的生成式。在学习生成器之前先来了解一下列表生成式，者有利于我们队生成器的理解。
拥有优秀的交互效果和手感，是很多 iOS 开发者长久以来坚守的原则。同样一段代码，在不同数据量级下的响应表现可能会有云泥之别。本文将通过一个优化列表视图的案例，展现在 SwiftUI 中查找问题、解决问题的思路，其中也会对 SwiftUI 视图的显式标识、@FetchRequest 的动态设置、List 的运作机制等内容有所涉及。本文的范例需运行在 iOS 15 及以上系统，技术特性也以 SwiftUI 3.0 为基础。
（ps：由于博主关注的主要是神经网络方面的图像融合方法，对其他的不是很了解，这里只是提一下）
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