最近发现生信技能树VIP论坛群里在讨论jupyter lab这么一个工具，内心想尝试一下，毕竟一个好工具或许就可以改变你的学习态度和进程，工欲善其事，必先利其器嘛。...我要做的是把R应用kernel添加到jupyter lab，这样，我就可以愉快地使用它来学习R语言了。...我的解决方法是，在我的vps上也执行了一遍这个步骤，把需要的文件拷贝了下来，稍微修改了一下R的安装路径，重启jupyter lab就可以直接使用了。...connection_file}"], "display_name": "R", "language": "R" } #mac里是/usr/local/bin/R 至此，就可以愉快地使用R-jupyter lab
multiprocessing模块用来开启子进程，并在子进程中执行我们定制的任务（比如函数），该模块与多线程模块threading的编程接口类似。 ...q.full()) #满了 print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) print(q.empty()) #空了 View Code 生产者消费者模型 在并发编程中使用生产者和消费者模式能够解决绝大多数并发问题...其他语言里面有更高级的进程池，在设置的时候，可以将进程池中的进程动态的创建出来，当需求增大的时候，就会自动在进程池中添加进程，需求小的时候，自动减少进程，并且可以设置进程数量的上线，最多为多，python
本文转载自腾讯 AI Lab，微信号 tencent_ailab。本文将详解 2018 年 NLP 领域顶级学术会议 ACL 上，腾讯AI Lab入选 5 篇文章中的 4 篇长文。...这是腾讯 AI Lab 第二次参加 ACL，共 5 篇论文入选（去年为3篇），涉及神经机器翻译、情感分类和自动评论等研究方向。下面将着重介绍其中4篇长文的研究内容。...此外，在近期结束的多个顶级学术会议中，腾讯 AI Lab 也入选多篇论文，位居国内企业前列，包括 ICML 2018（16篇），CVPR 2018（21篇）和此前的 NIPS 2017（8篇）。...另一方面，一些现有的方法可以考虑多领域的词向量自适应，但是它们不能区分具有相似上下文但是情感极性相反的词。
python 多线程只能算并发，因为它智能使用一个cpu内核 python 下 pp包支持多cpu并行计算 安装 pip install pp 使用 #-*- coding: UTF-8 -*- import
VC编程实现色彩空间XYZ与LAB相互转换 文章VC编程实现色彩空间RGB与XYZ相互转换已经介绍了RGB与XYZ色彩空间的转换算法以及实际的VC源代码，在上一篇文章已经提到，在PhotoShop中经常使用有...; return true ; } 到此，便使用VC编程实现了色彩空间...XYZ到LAB的转换，下面我们来看看其逆变换，即LAB转XYZ的具体理论和实现： 2.色彩空间LAB(CIE L*a*B*)转XYZ 2.1....到此，便使用VC编程实现了色彩空间LAB到XYZ的转换，本文介绍了LAB色彩空间与XYZ色彩空间的正变换和逆变换，结合前文，便实现了RGB->XYZ->LAB色彩空间的变换，同样也可以实现LAB->XYZ...VC图形图像处理编程博大精深，有任何建议欢迎留言讨论，后续文章我们将继续介绍VC编程实现其它色彩空间之间的相互转换。 本系列程序均在Win7+VS2008测试通过，并且结果与PS3的运算结果一致。
#coding:utf-8 ''' file:client.py date:9/9/17 3:43 PM author:lockey email:lockey@123.com desc:socket编程客户端...#coding:utf-8 ''' file:client.py date:9/9/17 3:43 PM author:lockey email:lockey@123.com desc:socket编程服务器端
来源 由于异构计算的硬件特性，CUDA中以下操作是相互独立的，通过编程，是可以操作他们并发地执行的： 主机端上的计算 设备端的计算（核函数） 数据从主机和设备间相互拷贝 数据从设备内拷贝或转移 数据从多个...GPU设备间拷贝或转移 针对这种互相独立的硬件架构，CUDA使用多流作为一种高并发的方案： 把一个大任务中的上述几部分拆分开，放到多个流中，每次只对一部分数据进行拷贝、计算和回写，并把这个流程做成流水线...多流 以向量加法为例，上图中第一行的Stream 0部分是我们之前的逻辑，没有使用多流技术，程序的三大步骤是顺序执行的： 先从主机拷贝初始化数据到设备（Host To Device）； 在设备上执行核函数...将程序改为多流后，每次只计算一小部分，流水线并发执行，会得到非常大的性能提升。 规则 默认情况下，CUDA使用0号流，又称默认流。不使用多流时，所有任务都在默认流中顺序执行，效率较低。...在使用多流之前，必须先了解多流的一些规则： 给定流内的所有操作会按序执行。 非默认流之间的不同操作，无法保证其执行顺序。
比如下面的UltraEdit就是一个典型的多文档界面，他可以同时编辑多个文档，每个文档还可以最大化，最小化等等，我们今天就来看看多文档的基本框架是怎么实现的。 ?...多文档界面框架创建过程需要以下几步： 主框架窗口创建 主框架窗的创建跟普通的窗口没有什么区别，就是自己注册一个类并用该类创建一个重叠窗口，这个可以用CreateWindow/CreateWindowEx...选择File->New新建一个视图后demo程序如下，可以看到菜单编程视图的菜单： ? 最大化后可以看到视图窗口和填满客户窗口： ?...实例并没有增加状态栏，因为这个对多文档并不是必须的，要增加的读者可以参考前面的创建Toolbar和Statusbar一文。...本实例实现了一个基本的多文档窗口框架，读者朋友可以在此基础上加上工具栏、状态栏、视图窗口创建对类的处理，多实例以及具体的需求，完成实用化的多文档界面。
函数式编程，想必大家多少都听说过这个概念，那么到底什么是函数式编程？函数式编程到底有什么优势？这篇文章我们就来一探究竟什么是函数式编程？...函数式编程（Functional Programming）是一种编程范式，它基于数学中的λ演算理论发展而来。...Go语言函数式编程Go 不是一种纯粹的函数式编程语言，而是支持函数式编程特性的多范式编程语言。 它结合了命令式、面向对象和函数式编程的元素，提供了丰富的编程范式供开发者选择。...Go语言在函数式编程方面确实提供了强大的支持，但在逻辑中强加函数式编程概念可能会导致不必要的尴尬代码。在Go语言中，高阶函数和闭包是函数式编程特性的重要组成部分。...函数式编程在多个领域都有广泛的应用，包括大数据处理、云计算、并发编程、人工智能等。
继承的详解 https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15216652.html 这篇文章讲的都是单继承，Python 中还有多继承 Python 多继承的背景 大部分面向对象的编程语言...，都只支持单继承，即子类有且只能有一个父类 而 Python 却支持多继承（C++也支持多继承） 和单继承相比，多继承容易让代码逻辑复杂、思路换了一直备受争议，中小型项目中较少使用，后来的 Java、C...#、PHP 取消了多继承 多继承带来的问题：多个父类中包含同名的类方法 Python 的解决方案：根据子类继承多个父类时这些父类的前后次序决定，即排在前面父类中的类方法会覆盖排在后面父类中的同名类方法【...后面文章详解】 什么是多继承 子类可以拥有多个父亲，并且具有所有父类的属性和方法 儿子可以拥有多个爸爸....爸爸也可以有多个儿子........重点注意 正式开发中，如果需要用到多继承，那么多个父类应该避免使用同名的属性、方法 如果父类存在同名的属性、方法，应该尽量避免使用多继承 类图 实际代码 class A: def test(self
随着显示器的摆弄，桌子的收拾，觉得可以重复利用家里的智能家居模块，渐渐...折腾进去了，还是不写那么多文字了，直接上视频吧。
前言 知乎上有一个提问：为什么有些编程程序员需要两个显示器？ ↓↓↓ 今天，就这个话题，我们一起来做个讨论。...首先调研一下，程序员的你，平时工作或学习，除了内置的笔记本屏幕外，会搭配外置显示器来辅助开发吗？ 如果使用了多屏模式，你体验下来，比起单屏，有什么不一样的感觉呢？欢迎大家在留言区，留言讨论。...看到他们习惯在笔记本上编程，一些WORD文档啊、浏览器之类的软件，他们会选择将其拖动到外置屏上进行展示。 时长抬抬头，查阅他们关心的文档内容，查阅完后，轻轻的低下头，继续他们的键盘之旅。...但双屏不一样，提前将其拖到大屏上去，以后也只是一个抬头的事，是可以做到和编程无缝切换的。 所以，总体来说，双屏一定程度解放了我的生产力，提升了我的编程效率。
p=30394Complete the following exercises using the code discussed during computer lab....Based on the normality assessment, which testing method should be usedDay 1a Lab Activities - 解答Probability
感谢阅读腾讯AI Lab第44篇文章。本文将介绍“Tencent ML-Images”项目正式开源情况。...今日，腾讯AI Lab宣布正式开源“Tencent ML-Images”项目，该项目由多标签图像数据集ML-Images，以及业内目前同类深度学习模型中精度最高的深度残差网络ResNet-101构成。...，在业内已公开的多标签图像数据集中规模最大，足以满足一般科研机构及中小企业的使用场景。...当前业内公开的最大规模的多标签图像数据集是谷歌公司的Open Images, 包含900万图像和6000多物体类别。...腾讯AI Lab此次开源的ML-Images数据集包括1800万图像和1.1万多常见物体类别，或将成为新的行业基准数据集。
MetaGPT：多智能体元编程框架 使 GPTs 组成软件公司，协作处理更复杂的任务 MetaGPT输入「一句话的老板需求」，输出「用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等
一丶面向对象多继承 1.先找左再找右 class A(object): pass class B(object): def f1(self): print('B')...二丶网络编程 1.软件 客户端:CS架构,client --> server 浏览器:BS架构,browser -->server 2.如何实现相互通信 1.可以编写两个软件
有朋友要问了，除了在公开的学术任务上使用更大的模型/更多的数据/技巧把指标刷得很高，多模态预训练模型有什么实际应用呢？...为此，字节跳动 AI Lab Research 团队提出了X-VLM，首次提出学习多粒度的视觉和语言对齐。...实验证明，这种预训练方法十分高效，模型规模无需很大，预训练数据无需很多，X-VLM 就能在下游多种多模态理解/生成任务上获得非常优秀的表现。...作者认为在同一张图片中，给不同文字，要求模型预测出对应的视觉概念，能使模型更有效地学习到多粒度的视觉语言对齐。该损失也是首次被使用在多模态预训练中。...总结和讨论 在本文中，作者提出了X-VLM以学习多粒度的视觉和语言对齐，能够避免高开销的目标检测过程，也不局限于学习图像级别或物体级别的对齐。
感谢您阅读腾讯AI Lab首篇文章，我们将在文章第一部分介绍即将开幕的CVPR、ACL和ICML等顶级AI学术会议，及它们收录的腾讯AI Lab多篇论文，并选取其中一篇重点解读。...论文五：Diverse Image Annotation 本文提出了一种新的自动图像标注目标，即用少量多样性标签表达尽量多的图像信息，该目标充分利用标签之间的语义关系，使得自动标注结果与人类标注更加接近...腾讯AI Lab副主任俞栋认为，「自然语言的理解、表达、生成和转换一直是自然语言处理的核心问题。近年来有很多新的解决思路和方法。...Gauss-Seidel Operator Splitting Algorithm for Multi-Term Nonsmooth Convex Composite Optimization 本文提出了求解多块非光滑复合凸优化问题的算子分裂新算法...关于腾讯AI Lab微信 腾讯AI Lab于2016年四月成立，专注于机器学习、计算机视觉、语音识别和自然语言理解四个领域「基础研究」，及内容、游戏、社交和平台工具型四大AI「应用探索」，提升AI的决策
2018年10月17日，深圳 - 今日，腾讯AI Lab宣布正式开源“Tencent ML-Images”项目，该项目由多标签图像数据集ML-Images，以及业内目前同类深度学习模型中精度最高的深度残差网络...该项目的开源，是腾讯AI Lab在计算机视觉领域所累积的基础能力的一次释放，为人工智能领域的科研人员和工程师提供了充足的高质量训练数据，及简单易用、性能强大的深度学习模型，为包括图像、视频等在内的视觉任务提供强大支撑
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