b、如果是大量数据，使用Fragment保持需要恢复的对象。 c、自已处理配置变化。 注:getLastNonConfigurationInstance()已经被弃用，被上述方法二替代。...效果图： 5、配置configChanges，自己对屏幕旋转的变化进行处理 在menifest中进行属性设置： <activity android:name=".ConfigChangesTestActivity...但是会回调此方法，用户自行进行对<em>屏幕</em>旋转后进行<em>处理</em> */ @Override public void onConfigurationChanged(Configuration newConfig...效果图： 6、旋转<em>屏幕</em><em>的</em>最佳实践 下面要开始今天<em>的</em>难点了，就是<em>处理</em>文章开始时所说<em>的</em>，当异步任务在执行时，进行旋转，如果解决上面的问题。...，但是丝毫不影响加载数据任务<em>的</em>运行和加载框<em>的</em>显示~~~~ 效果图： 可以看到我在加载<em>的</em>时候就三心病狂<em>的</em>旋转<em>屏幕</em>~~但是丝毫不影响显示效果与任务<em>的</em>加载~~ 最后，说明一下，其实不仅是<em>屏幕</em>旋转需要保存数据
过去的一个月，因为疫情原因封校哪都去不了。在这一个月的时间里基于 PyTorch 复现了一些深度学习时空预测模型，就有了这个多模型集合的雷达回波外推库。...如果只是单纯复现这些模型倒没太多意思了，为了能够更好的利用这些模型进行雷达回波外推，那肯定是要集模型训练和推断为一体呀。...加入了多种损失函数，除基本损失函数外，还包括了多种加权损失函数 除了上面提到的小部分模型及功能外，还包含了其他模型以及很多常用的功能。...) 单模型A未来2小时预测的训练和验证效果 单模型B未来2小时预测验证效果(模型未完全收敛) 捕捉到了强对流系统降雹回波(第3行第1列个例) 以上是部分雷达回波外推系统模型训练和验证的可视化。...此外，还有一些比较有意思的现象，限于篇幅这里就不多说了。 上述这些模型除了可以对雷达回波进行外推外，还可以进行定量降水估计。
开发libgdx时，把画蓝色横线的开发包拷贝到自己的Android项目libs目录下，效果图如下： 2） 添加源码jar包 开发过程中，可能需要链接查看libgdx源码，因此需要添加 gdx-backend-android-sources.jar...逻辑流程的功能描述： 方法名 功能描述 create() 应用创建时，被调用且只调用一次 resize(int width, int height) 游戏屏幕每次重置大小且不在暂停状态时调用此方法，在create...()后仅调用一次，参数是屏幕被重置后的新宽度和高度（像素） render() 每次渲染发生时，游戏循环调用此方法。...)等 2） libgdx开发中实际的显示工作，是交给一个实现了ApplicationListener接口的类来完成，它有所需要的所有功能：创建，渲染（刷新），暂停，恢复，销毁等。...所以实际的情况是，我们在游戏中的大部分绘图工作都是放在这个页面进行的 参考推荐： libgdx 概述 The Life-Cycle（libgdx wiki） libgdx游戏引擎教程 ApplicationListener
0904自我总结 django模型中有外键关系的表删除相关设置 一.一对一 例如有Author、AuthorDetail两表 author = models.OneToOneField(to='Author...', db_constraint=False, on_delete=models.DO_NOTHING, ) 1）关系字段放在Book表中(多的一方...)：出版社删除书外键不动，书删除没有任何影响 2）出版社找书用 外键related_name(books)，书找出版社 外键字段(publish) 3）db_constraint断开表关联，on_delete...models.DO_NOTHING为删除级联关系, models.CASCAD为级联关系,'SET_NULL'置空,SET_DEFAULT设为默认值 两者区别 models.SET关联表内容删了,关联的相关内容不会删除...models.CASCAD关联表内容删了,关联的相关内容会删除 db_constraint关系断开后,但是不影响联表查询 四.多对多关系 例如Book、Author两表 authors = models.ManyToManyField
2、 高效性 Libgdx为了一个游戏开发框架，它主要是用Java写的，其中也参杂了一些C/C++代码，这些代码是为了处理一些对性能要求很高的操作，比如物理引擎或者音频处理。...2、 图片资源限制 Libgdx以native方式自带图像解码器，通过其提供的Pixmap可以对指定图像进行像素级渲染操作，从而不依赖Android的Bitmap加载处理图像，不过目前只支持png、jpg...游戏框架概览 libgdx 作为游戏引擎，其框架主要包含输入，逻辑处理，输出三个部分 ?...输入中的文件一般为图片，声音，视频等 2） 逻辑，主要有数学逻辑和物理逻辑，libgdx对于物理上处理是Box2D的封装，可以满足一般需求。...对于数学逻辑封装了一些常见的结构和少量算式，可以基于此开发自己需要的算法。libgdx对于图像和声音等文件的处理比较好，可以直接使用。
在本文中，将介绍机器学习中的折外预测，主要包括以下几个方面： 折外预测是对不用于训练模型的数据进行的一种样本外预测。 在对看不见的数据进行预测时，折外预测最常用于估计模型的性能。...折外预测也是一种样本外预测，尽管它使用了k-fold交叉验证来评估模型。 下面我们看看折外预测的两个主要功能 使用折外预测进行模型的评估 折外预测最常见的用途是评估模型的性能。...下面可以通过一个小的示例展示使用折外预测的模型评估。...这个模型的工作是学习如何最好地结合和纠正其他模型使得这些（其他）模型的折外预测能够获得更好的性能。...总结 折外预测是对不用于训练模型的数据进行的一种样本外预测。 在对看不见的数据进行预测时，折外预测最常用于估计模型的性能。 折外预测还可用于构建集成模型，称为堆叠泛化或堆叠集成。
Calibrated Language Model Fine-Tuning for In- and Out-of-Distribution Data 原文作者：Lingkai Kong 内容提要 由于过参数化，调优的预训练语言模型可能会对分布内和分布外...(OOD)数据产生严重的误校准。...为了缓解这一问题，本文提出了一种正则化的微调方法。为了更好地校准，我们的方法引入了两种正则化方法:(1)对流形进行正则化，通过在数据流形内插值生成伪对流形样本。...(2)非流形正则化，鼓励模型对伪非流形样本输出均匀分布，以解决OOD数据的过度自信问题。实验表明，该方法在期望校正误差、误分类检测和良好的文本分类检测等方面都优于现有的文本分类校准方法。
而绘图的大小和位置由几何描述和OpenGL的viewport的设置共同决定。当然大部分的游戏都会让viewport的大小和屏幕一致，这就意味使用像素更容易让纹理绘制在合适的大小和位置。...所以许多相同纹理可以一起描述并一起送入GPU，这就是libgdx SpriteBatch类所要做的。...图形绘制 绘制图形，程序启动（create）——》读取图片（image）——》纹理（texture）绑定——》绘制初始化（sprite.begin）——》绘制（render）——》绘制完处理（sprite.end...Gdx.gl.glClear(GL10.GL_COLOR_BUFFER_BIT); // 清屏 Gdx.gl.glClearColor(0.5f, 0.5f, 0.5f, 1); // 设置屏幕背景为灰色...文件模块设计决定的 Gdx.files是libgdx的文件模块，主要提供以下5大功能： 读取文件 写文件 复制文件 移动文件 而获取操作文件的FileHandle有5种方法： 1） Classpath
编译 | 董靖鑫 审稿 | 张翔 今天给大家介绍的是ICLR 2022 under review的一项有关分子生成的研究。作者提出的模型MOG利用能量模型生成数据集分布外的分子。...在本文中，作者提出MOG（图1），利用能量模型可以明确生成已知分布外的分子。...两个网络都以真实样本以及经朗之万动力方程处理过的噪声样本作为输入。MOG设置多个能量中心，用不同的能量中心优化每个随机初始化的分子（图2）。...这是因为原始的MARS没有任何约束条件限制生成的分子与已知的活性分子不同，但改良后的MARS考虑了能量分数可以生成分布外的分子。...作者表明这种将能量值视为分数或奖励的策略可以很容易地融入到大多数现有模型。 4 总结 在这项工作中，作者旨在生成分布外的分子解决现有分子生成方法探索不充分的问题。
对于每个阶段，我们介绍了其目标和对数据为中心的图学习的重视程度。 多元视角。我们强调如何处理图数据中的不同数据结构，包括拓扑、特征和标签，以发掘给定图模型的潜力。 全面讨论。...1 预处理阶段 在本节中，我们将讨论图数据预处理阶段以数据为中心的方法。具体来说，我们将现有方法分为两类：基于修改和基于分布的方法。第一类旨在通过修改图数据实例来提高图模型的性能。...5 未来方向 标准化图形数据处理。现有图结构构建和数据处理方法受限于专家先验知识，导致图数据在不同领域间的可迁移性差。...使用大型语言模型(LLMs)处理图数据，将节点特征统一在语言空间中，有助于在不同领域间转移知识。 提高通用图形数据质量。防止图模型受有问题的图数据影响至关重要。...一种通用的方法是检测图数据缺陷并提高其质量。AAGOD通过自适应调整分布外图的边权值，将其变换成训练分布，以提高图模型性能。 图数据的持续学习。持续学习使深度学习模型能不断从数据流中学习新知识。
异常处理理论上有两种基本模型。Java支持终止模型，在这种模型中，假设错误非常关键，以至于程序无法返回到异常发生的地方继续执行。一旦异常被抛出，就表明错误已无法挽回，也不能回来继续执行。...长久以来，尽管程序员们使用的操作系统支持恢复模型的异常处理，但他们最终还是转向使用类似“终止模型”的代码，因为这样可以编写出更加通用性的代码。...不过值得一提的是“恢复模型”也并非一无是处，在某些情况下采用“伪恢复模型”依然可以起到对程序的恢复作用。...具体方法就是把try块放在while循环里，这样就不断地进入try块，直到得到满意的结果。
抽象的流处理模型 由于我们的产品对数据的处理主要包括三个方面：采集、治理与共享，这之间流转的皆为采集器从上游系统采集获得的数据。...我们结合Flink的架构，并参考了Apex、Storm、Flume等其他流处理框架，抽象出自己的流处理模型。这个模型中各个概念之间的关系与层次如下图所示： ?...在这个流处理模型中，一个Job对应一个实际的物理环境（Environment）。多数情况下，为了保证Job运行的独立性，可以为每个Job分配一个单独的运行节点，提供专有的运行资源。..."AcdmToKafkaFlow" flowClassName="haina.airprobe.flow.AcdmToKafkaFlow"/> 内核与外部应用 haina在针对flink的流处理模型进行了抽象和扩展开发后...flink是haina的核心，提供了基本的运算、运行和部署的能力，而haina则根据我们产品的需求对flink进行扩展，并遵循前面提及的抽象流处理模型提供各个可以被重用的细粒度组成单元，并实现了通用的组成逻辑
如何合理地表示语言的内在意义？这是自然语言处理业界中长久以来悬而未决的一个命题。...与传统流程不同的是，语义解析把自然语⾔的歧义性尽量当成特性⽽不是问题来进行处理，尽量保留所有符合语义的解析树，并结合上下文语境进行歧义消解。...自然语言处理和文本分析针对的场景往往是多个任务的集合，而语义解析与深度学习模型的综合使用，能够让自然语言处理和文本分析中的各项任务，按照最适合其特性的解决方法，得到综合的处理。...基于神经网络的一些模型在很多特定的任务上取得了鼓舞人心的评测结果，但与语义解析框架不同的是，这些模型算法更像是太上老君的丹炉，模型的优劣是实验规律总结得到，很难得到理论上的解释性。...数据驱动的方法做出来的人工智能系统，是很危险的。即使对于SOTA模型，我们只知道在很大概率上，模型的结果是正确的，但我们无法确定很小概率的那部分在哪里。
深度神经网络 (DNN) 已经发展到现在已经可以在计算机视觉和自然语言处理等许多任务上表现非常出色。而现在主要的研究是如何训练这些 DNN 以提高其准确性。...为了弥补这些缺点并提高对抗性和标准学习的泛化能力，论文提出了一种使用分布外 (OOD) 数据的数据增强方法：分布外数据增强训练 (OAT)。 什么是对抗训练？...分布外数据增强训练 论文中提出了分布外增强训练（OAT），这是对目标数据集 D_t 和 OOD 数据集 D_o 的并集的训练。...PGD：在目标数据集上使用基于PGD的对抗训练训练的模型。 TRADES ：在目标数据集上使用 TRADES 训练的模型。 OAT_PGD ：基于 PGD 方法使用 OAT 进行对抗训练的模型。...OAT_TRADES ：基于 TRADES 使用 OAT 进行对抗训练的模型。 OAT_ D_o ：通常使用 OOD 数据集 D_o 使用 OAT 训练的模型。
Operations: From Simple Transformations to Complex Information-Theoretic Queries 摘要： 电路表示正在成为表达和推理易处理的生成和鉴别模型的通用语言...在本文中，我们展示了机器学习中常见的这些模型的复杂推理场景(从计算决策树集成的期望到深度混合模型的信息论分歧)如何可以用电路上易处理的模块化操作来表示。...在这些操作的基础上，我们得到了一个关于易处理模型的推理的统一框架，它概括了文献中的几个结果，并开辟了新的易处理推理场景 图表概览： 简介： 在这篇文章中，我们引入了一个统一的框架来推理易处理的模型类...我们的属性驱动分析解决了许多关于电路特例的模型类查询的易处理性和困难性的公开问题。然而，其他有趣的问题仍然开放，并构成未来可能的方向。....，2020)可以通过我们的新转换来丰富，以生成易处理的结构。
以Llama2实现为例，官方地址：Video-LLaMA；其架构图如下： 输入的Embedding化都在模型内部已处理完毕，我们无需考虑。...魔塔社区/HuggingFace上，已经开源了很多高质量的多模态模型，截个图展示下： 文本化处理 使用开源/商务组件处理输入的内容，将其文本化，再输入到模型中；然后再经历输入部分的流程。...但对于这类的处理来说，需要考虑的问题还是比较多： 组件转换文本的准确性 组件转换的损失 大模型中Embedding组件将输入文本Embedding化时的损失 第一点不用叙述； 第二点，如果组件的处理不到位...Embedding化处理 利用某种Embedding模型，将输入的内容直接Embedding化，生成张量后，直接丢进大模型中。...输出 模型的输出虽然最终也是经过处理后，生成文本；但这就已经很满足绝大多数的需求。 而对于很多场景下，比如我们的场景需要再制定角色语音包，也是很好处理的。这个过程其实就是语音合成的过程。
Java内存模型的并发处理 1、工作内存数据一致性 使用主内存时，每个线程操作数据都会保存共享变量的副本。如果多个线程操作任务涉及同一共享变量，则将导致它们各自具有不一致的共享变量副本。...在出现这种情况时，数据同步的主存将由谁来复制数据呢？ 具体介绍了Java内存模型，主要是通过一系列数据同步协议和规则来保证数据的一致性。...2、指令重排序的优化 在Java中，重新排序通常是编译器或运行环境重新排序指令以优化程序性能的方法。它被分成两类：编译期重新排序和运行期重新排序，它们分别对应于编译期和运行期环境。...同样，指令重排序不是随机的，它需要满足两个条件： （1）不能在单线程环境中更改程序运行的结果。 立即编译器(和处理器)需要确保程序符合as-if-serial特性。...一般而言，在单线程情况下，给程序一个连续执行的幻象。即重新排序的执行结果必须与连续执行的结果一致。 （2）数据依赖性不允许重新排序。 以上就是Java内存模型的并发处理，希望对大家有所帮助。
使用 AutoMapper 可以很方便地在不同的模型之间进行转换而减少编写太多的转换代码。不过，如果各个模型之间存在一些差异的话（比如多出或缺少一些属性），简单的配置便不太行。...关于 AutoMapper 的系列文章： 使用 AutoMapper 自动在多个数据模型间进行转换 使用 AutoMapper 自动映射模型时，处理不同模型属性缺失的问题 属性增加或减少 前面我们所有的例子都是在处理要映射的类型其属性都一一对应的情况...然而，如果所有的属性都是一样的，那我们为什么还要定义多个属性类型呢（Attribute 不一样除外）。正常的开发情况下这些实体类型都会是大部分相同，但也有些许差异的情况。...现在，我们稍微改动一下我们的数据模型，给其中一个增加一个新属性 Description： public class Walterlv1Dao { public string?...，同时有更好的阅读体验。
论文将代码处理模型分解为由GPT家族表示的通用语言模型和专门预训练的代码模型，通常具有定制的目标。...2.代码处理的语言模型的评估 在过去的十年里，软件工程界提出了各种评估任务来评估代码模型。...除了这些标准的训练目标外，还引入了许多专门为代码设计的辅助目标。...除了训练数据和目标外，这些模型大多保持了NLP社区提出的原始架构，如表3所示。例如，基于BART的模型使用后归一化和可学习的绝对位置嵌入，而基于T5的模型使用其简化的相对位置嵌入和预向量化。...除了减轻了抽象推理任务中的数值计算负担外，解释器还提供了关于代码生成过程本身的反馈，以及单元测试。
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