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【说站】laravel模型中的$casts属性转换

update； 想想都觉得麻烦，虽然可以使用laravel模型事件，在对应的creating或updating的事件中去处理，但这也太大材小用了。...实际上模型中有casts属性可以帮我们完成这个功能。...）incrementing，等等，这里主要说的是属性转换casts，在模型中设置一下即可： PHP /**  * 类型转换  * @var string[]  */protected $casts = ...但是需要注意的是，在create的时候会进行属性转换处理，但是在更新的时候，如果是直接使用update进行更新，则不会进行属性转换处理。...可参考：laravel模型事件-update触发updating和updated的问题 先使用first或者find获取模型后再操作即可，当然，updateOrCreate也可以。。

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    transform属性的空间转换

    使用transform属性实现元素在空间内的位移、旋转、缩放等效果。 空间转换也叫3D转换，是从坐标轴角度定义的，x y z三条坐标轴构成了一个立体空间，z轴位置与是想方向相同。...:translateX(值)； transform:translateY(值); transform:translateZ(值); 取值：像素或者百分比（正负均可） 透视 使用 perspective属性实现透视效果...给父级添加属性： perspective:值; 取值：像素单位数值， 数值一般在800 – 1200。 还需要通过空间转换，为元素添加近大远小、近实远虚的视觉效果来实现。...步骤： 先给盒子父元素添加 transform-style: preserve-3d; 按照需求设置子盒子的位移位置或旋转位置。 在空间内，转换元素都有自己独立的坐标轴，互补干扰。...scale3d(x, y, z) 单个方向缩放： transform: scaleX(倍数); transform: scaleY(倍数); transform: scaleZ(倍数); ---- 空间的转换在当今的网站中并不多见

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    基于大型语言模型的文本属性图特征

    大多数图神经网络（GNN）流程通过将这些文本属性转换成浅层或手工制作的特征来处理。近期的努力集中在使用语言模型增强这些流程。...标准的GNN流程首先使用诸如跳跃模型或词袋（BoW）这样的浅层或手工制作的特征对每个节点的文本属性进行编码。然后，这些节点特征被用作GNN的输入。...然而，这些浅层文本嵌入在捕获复杂语义特征的能力上有限，与基于语言模型（LMs）的方法相比较差。最近的工作因此集中在设计基于LM的流程以更好地捕获TAGs中文本的上下文和细微差别。...为此方法包含三个主要步骤：1）使用自定义提示查询LLM，以生成排名预测列表和对其预测的文本解释；2）在原始文本和辅助文本属性上微调LM，并将它们转换为节点特征；3）在丰富的特征上训练GNN。...然后，微调LM使其能够学习从解释中提取最有用和任务相关的特征。 实验结果 作者在三个文本属性图（TAG）数据集上评估了基于LLM的流程——Cora、PubMed和ogbn-arxiv。

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    LinearLayout.onMeasure-Weight属性的转换

    通过heightSize-mTotalLength得到delta，也就是还剩余的高度差，它有可能是负数 判断delta不为0并且totalWeight大于0，那么才开始进行多余空间的分配 判断mWeightSum...是否大于0，这个属性是从外部设置的，如果没有设置的话，就会用自己算出来的totalWeight来作为总weight 开始遍历所有的子View，并且将空View或者Visible为GONE的子View排除...从子View的LayoutParams中获取lp.weight属性 通过计算share，来获取子View可以获得多少的剩余空间 通过getChildMeasureSpec获取子View的widthMeasureSpec...将上次measure出的子View高度再加上share的高度获取子View的新高度，再调用child.measure重新计算子View的新高度 通过child.getMeasuredWidth+margin...将mTotalLength再加上子View的高度，算出总共的高度

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    transform复合属性的各种平面转换

    使用transform属性可以实现元素的位移、旋转、缩放等效果 改变盒子在平面内的形态 2D转换 注意：在使用转换前，都需要给元素添加一个过渡效果：transition: all 0.5s; 位移 使用...旋转 使用 rotate属性实现元素的旋转效果。 语法： transform:rotate(旋转角度) 注意：角度的单位是 deg 取值：正负度数取值，正为顺时针旋转，负为逆时针旋转。...使用多重转换可以实现多种形态的转换，比如可以同时旋转+位移。...transform: translate() rotate(); 多重转换中，一般先写位移再写旋转，因为旋转会改变网页元素的坐标轴向，如果先写旋转则后面的转换效果的轴向以旋转后的轴向为准，会影响到转换效果...transform:scale(缩放倍数); scale的取值大于1表示放大，小于1表示缩小。 注意：在操作缩放属性时需要注意层叠性。

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    PowerDesigner中转换物理模型时的命名转换

    早期在PowerDesigner中，只有概念模型和物理模型，一般是先建立概念默认，然后根据具体的数据库生成物理模型。...但是概念模型太抽象，物理模型太具体，于是在PowerDesigner15版本之后出现了“逻辑模型”，能够从概念模型和物理模型各自的角度上都容易理解。...所以现在的数据库建模方式就变成了先建立概念模型然后生成逻辑模型，修改了逻辑模型后，最后生成物理模型，由物理模型生成数据库脚本。...解决办法如下： 1.打开该物理模型或者随便新建一个空白的SQL Server 2008的物理模型。...4.回到逻辑模型，重新生成物理模型，即可。 二、生成的物理模型默认情况下模型验证不通过，“Constraint name uniqueness”，生成的外键名时单词简略的有点奇怪。

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    基于 Kotlin 特性开发的有限状态机

    常用的状态机分类 FSM 有限状态机，（英语：Finite-state machine, FSM），又称有限状态自动机，简称状态机，是表示有限个状态以及在这些状态之间的转移和动作等行为的数学模型。...从生命周期来看有Initial State、End State、Suspend State(挂起状态) Event（事件）：导致转换发生的事件活动 Transitions（转换器）：两个状态之间的定向转换关系...标准转换、选择转、子流程转换多种抽象实现 Actions（转换操作）：在执行某个转换时执行的具体操作。...HSM 层次状态机(英语：Hierarchical State Machine)是状态机理论中的一种层次结构的模型，各个状态按照树状层次结构组织起来，状态图是层次结构的，也就是说每个状态可以拥有子状态...增加扩展属性 enterTransitionObservable、exitTransitionObservable 可以监听到进入 State、离开 State 发生的变化。

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    基于属性的编辑器框架

    以场景编辑器为例, 我们通常会涉及以下操作: 刷地形, 刷纹理 摆模型, 设置模型参数 摆光源, 设置光源参数 摆特效/音效, 设置参数 摆NPC, 设置相应参数 ......还有"摆"的这个操作, 其实本质上了也是对象的位置变换这个属性的变化....简单的来说, 一个属性是一个的配对, 对象就是这些属性的一个集合体. 以点光源为例, 它一般有这么几个属性: 名称. Light0 类型....Undo/Redo只不过是把属性进行还原而已 界面显示 属性可以与PropertyGrid良好的结合. 对于MFC的PropertyGrid正好可以用FourCC的uint值做为id....扩展一下很容易把属性显示做成自适应的, 而不依赖于具体代码实现. 考虑与.net的property反射机制相结合(待验证) 再考查一下WPF下的绑定机制与属性相结合会产生什么效果~

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    代码中ifelse太多怎么办？状态机stateless来帮你

    二、Stateless功能介绍 　　Stateless是一个基于C#创建状态机的简单库。基于.Net Standard实现，在.Net Framework和.Net Core项目中都可以使用。...(数字、字符串、枚举等等) 分层状态 状态的进入和退出事件 用卫语句来支持条件转换 内省 　提供了一些有用的扩展： 支持外部的状态存储（例如：由ORM跟踪属性） 参数化触发器 可重入状态 导出DOT格式图...4、外部状态存储 　　有时候，当前对象的状态需要来自于一个ORM对象，或者需要将当前对象的状态保存到一个ORM对象中，UI框架需要存储一个状态到绑定属性中。...); 5、内省 　　该状态机可以通过StateMachine.PermittedTriggers属性获取当前状态下可以触发的触发器列表。...子状态可以通过重新指定来覆盖状态转换，但是子状态不能覆盖父状态允许的状态转换，当触发器触发时，卫语句开始评估线路选择，因此不会带来其它方面的影响。

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    MxNet预训练模型到Pytorch模型的转换

    预训练模型在不同深度学习框架中的转换是一种常见的任务。今天刚好DPN预训练模型转换问题，顺手将这个过程记录一下。...核心转换函数如下所示： def convert_from_mxnet(model, checkpoint_prefix, debug=False): _, mxnet_weights, mxnet_aux...： （1）创建pytorch的网络结构模型，设为model （2）利用mxnet来读取其存储的预训练模型，得到mxnet_weights； （3）遍历加载后模型mxnet_weights的state_dict...().keys （4）对一些指定的key值，需要进行相应的处理和转换 （5）对修改键名之后的key利用numpy之间的转换来实现加载。...为了实现上述转换，首先pip安装mxnet，现在新版的mxnet安装还是非常方便的。 ? 第二步，运行转换程序，实现预训练模型的转换。 ? 可以看到在相当的文件夹下已经出现了转换后的模型。

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    ER模型到关系模型的转换规则

    E-R模型向关系模型的转换规则： 一、两元联系的转换规则 (1)实体类型的转换  将每个实体类型转换成一个关系模式，实体的属性即为关系的属性，实体标识符即为关系的键。...(2)联系类型的转换 a实体间的联系是1:1可以在两个实体类型转换成两个关系模式中的任意一个关系模式的属性中加入另一个关系模式的键和联系类型的属性。...b实体间的联系是1:N则在N端实体类型转换成的关系模式中加入1端实体类型转换成的关系模式的键和联系类型的属性。...二、三元联系的转换规则 (1)1:1:1可以在三个实体类型转换成的三个关系模式中任意一个关系模式的属性中加入另两个关系模式的键（作为外键）和联系类型的属性 (2)1:1:N在N端实体类型转换成的关系模式中加入两个...1端实体类型的键（作为外键）和联系类型的属性 (3)1:M:N将联系类型也转换成关系模式，其属性为M端和N端实体类型的键（作为外键）加上联系类型的属性，而键为M端和N端实体键的组合 (4)M:N:P将联系类型也转换成关系模式

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    还在用ifelse来写业务？了解下Spring状态机

    状态机由触发器驱动，这些触发器基于事件或计时器。设计高层次逻辑并将其置于应用程序外部，然后通过多种方式与状态机交互，这种方式要简单得多。...状态机的引入有助于将复杂多变的应用程序状态转换过程组织得更为有序和清晰，从而避免代码陷入难以维护的境地。什么是状态状态是状态机可能处于的一种模型。...换句话说，在编程中运用状态这一概念，能够帮助我们更清晰地组织和管理程序的不同状态及其转换过程。...什么是状态机状态机是一种理论模型，它描述了一个对象在其生命周期内可能经历的有限数量的状态及其之间的转换规则。每个状态都有触发状态迁移的条件（通常是事件），并且可以关联执行的动作。...StateMachineConfig extends EnumStateMachineConfigurerAdapter { /** * 配置状态机的全局属性

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    超轻量级有限状态机Mini-FSM

    背景介绍 Mini-FSM：超轻量级有限状态机框架，已在Github开源 有限状态机(Finite State Machine，简称FSM)，表示有限个状态以及在这些状态之间的转移和动作等行为的处理模型...)：导致状态转换的触发器和条件 动作(Action)：状态转换时执行的操作，可以发生在状态转换前、转换中、转换后阶段 有限状态机除了使用状态转移图表示，也可以使用状态转移表呈现，展示基于当前状态和其他输入...实现方式 有限状态机有不同的实现方式，具体取决于具体的应用场景，常见的实现方式有： Switch Case/枚举实现：基于枚举类型表示状态，定义一个方法来处理状态转换，转移过程可基于Switch 匹配语句实现...，在使用过程中存在性能问题 Cola StateMachine的状态机本身是无状态（Stateless）的，且实现较简洁，因此选择基于Cola StateMachine 和 Spring StateMachine...简化的Mini-FSM 有限状态机的主要接口定义包括： StateMachine：状态机，维护状态机的上下文 StateMachineEventResult：状态机事件转换的返回结果，包括获取当前状态、

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    基于 ArcGIS 的坐标系转换

    基于 ArcGIS 的坐标系转换 在开发 GIS 相关系统的时候，我们常常遇见坐标转换的问题。 这里先大致介绍下坐标系的原理。...长半轴和反扁率 本初子午线名和其与格林威治子午线的偏移值 投影方法类型（如横轴莫卡托） 投影参数列表（如中央经线等） 一个单位的名称和其米和弧度单位的转换参数 轴线的名称和顺序 在预定义的权威坐标系中的编码...，我们常常遇见坐标转换的问题。...比较常见的转换，例如WGS-84转百度BD09坐标系、转大地2000坐标系等网上都有很多实现，国内的地图服务商（如百度、腾讯等）也有提供转换接口可供使用，但当你遇到一些比较特别的坐标系的时候，就需要自己来转换了...GDAL：GDAL 是栅格和矢量地理空间数据格式的翻译库，隶属于OSGeo(开源地理空间基金会)下的开源产品，它提供了任意栅格/矢量文件转换与处理。

    2.7K20

    基于深度学习的图像风格转换

    神经网络中的感知器模型如下图所示。 ? 输入神经元与其各自权重相乘再相加得到z，利用激活函数g(z)进行变换得到神经元y。...从头训练一个模型相对于执行一个已经训练好的模型来说相当费时。现在根据前面第二篇论文提出的另一种模型，使得把生成图片当做一个“执行”的过程，而不是一个“训练”的过程。        ...生成网络输入层接收一个输入图片，最终输出层输出也是一张图片（即风格转换后的结果）。模型总体分为两个阶段，训练阶段和执行阶段。模型如图所示。 其中左侧是生成网络，右侧为损失网络。 ?...执行阶段：给定一张图片，将其输入已经训练好的生成网络，输出这张图片风格转换后的结果。...内容的损失计算用VGG计算来高级特征（内容）表示，因为VGG模型本来是用于图像分类的，所以一个训练好的VGG模型可以有效的提取图像的高级特征（内容）。计算的公式如下： ?

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    基于隐变量的推荐模型基于隐变量的推荐模型

    基于隐变量的推荐模型 ?...这个损失函数由两部分构成，加号前一部分控制着模型的偏差，加号后一部分控制着模型的方差。...，但是实际中有一些用户会给出偏高的评分；有一些物品也会收到偏高的评分，甚至整个平台所有的物品的评分都会有个偏置，基于此，我们修正下我们的损失函数： ?...上面表示对于物品i，用户已经对于(l1,l2,...lm)的评分分别为(r1,r2,..rm)， 此时预测部分的物品相关为： ? 最后介绍一个对于用户属性特征的建模，输入特征为： ? 预测为： ?...总结 本文介绍了基于隐变量原理两种算法：矩阵分解svd和分解机FM，其求解方法有：梯度下降和交替最小二乘法；在介绍完求解方法后，我们讨论svd的一些变种，以及集大成者FM是如何进行多模型融合的。

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