如何为区分并集的超集创建泛型约束 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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概率电路+医疗领域知识的统一学习框架

(Q2) 将知识作为领域约束纳入是否提高了PC的泛化性能？ (Q3) 该方法是否在现实世界数据上学到了更准确的模型？ (Q4) 该方法对控制领域集大小和惩罚权重的超参数有多敏感？...尽管如此，现有的关于PCs的研究主要集中在数据驱动的参数学习上，常常忽略了知识密集型学习的潜力，特别是在数据稀缺/知识丰富的领域，如医疗保健。...(Q2) 将知识作为领域约束纳入是否提高了PC的泛化性能？ (Q3) 该方法是否在现实世界数据上学到了更准确的模型？ (Q4) 该方法对控制领域集大小和惩罚权重的超参数有多敏感？...纳入GC使模型能够利用数据集中存在的对称性，并对未见过的对称区域进行泛化，同时只需要领域集的一小部分样本。...利用这个框架，我们提出了一种鲁棒的知识密集型PC参数学习方法，并通过实验验证了它可以有效地利用知识，在嘈杂和稀疏的数据环境中更好地泛化。

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规范约束条件

我们在开发时往往会对泛型指定约束条件，只有类型参数符合条件的才允许用在这个泛型上面。...但是有时我们会定义过多或过少的约束条件，过多的约束条件会导致其他开发人员在使用你所编写的方法或类时做很多的工作以满足这些约束，过少的约束又会导致程序在运行的时候必须做很多的检查，并执行更多的强制类型转化操作...要解决这些问题，我们就必须把确实需要的约束写出来，这句话说起来简单，其实做起来不太容易。下面我就来讲解一下如何正确的编写一个规范的约束。零、简述何为约束？...在创建泛型类型时编译器必须为这个泛型类型定义有效的 IL 码，即使它不知道其中的类型参数会在什么时候替换成什么类型，也会设法创建出有效的程序集。...对于编译器来说它获得了两个帮助：可以令编译器在创建这个泛型类型的时候获得更多的信息；编译器能够保证使用这个泛型的开发人员所提供的参数类型一定满足我们所指定的条件。

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理解Golang的泛型

泛型定义1.18新增两种泛型定义语法，泛型函数和泛型约束集泛型函数声明如下：func F[T C](v T) (T,error) { ...}中括号定义泛型，T表示类型参数，C表示类型集（也叫类型约束...泛型类型type S[T C] struct {v T}T是类型参数，C是类型集（类型约束）。...，从而实现了泛型的类型约束。...[T Ia[any]](v T) { fmt.Println("barAAA", *v) }注意，类型集是符合集合论的运算规则的，比如，取交集，并集等，因此我们可以设计一些无法实例化，无法使用的类型集：...type A interface {int | stringfloat64}type B interface {intString()string}为保证编译速度，减少编译解析的时间复杂度，规定并集元素中不能包含具有方法集的参数类型如

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深入理解Golang的泛型

为了区分类型参数列表和常规参数列表，类型参数列表使用方括号[]而不是圆括号()。正如常规参数具有类型一样，类型参数也具有元类型，也称为约束。...2.2 类型集（Type Sets）类型集表示一堆类型的集合，用来在泛型函数的声明中约束类型参数的范围。上面示例中的any是interface{}的别名，表示所有类型的集合，也就是不限制类型。...并集元素的类型集是序列中每个元素的类型集的并集。联合中列出的元素必须全部不同。...of I) T 是接口时： T 接口代表的类型集是 I 代表的类型集的子集(Type set of T is a subset of the type set of I) 4.2 类型的并集和交集并集我们已经很熟悉了...，之前一直使用的 | 符号就是求类型的并集(union) // number 是下列基础类型的并集 type number interface { int | int32 | uint32

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TS_React:使用泛型来改善类型

TypeScript 是什么 ❝TypeScript 是⼀种由微软开源的编程语⾔。它是 JavaScript 的⼀个「超集」，本质上向JS添加了可选的「静态类型」和「基于类的⾯向对象编程」。...---- TypeScript 与 JavaScript 的区别 TypeScript JavaScript JavaScript 的「超集」⽤于解决⼤型项⽬的代码复杂性⼀种「脚本语⾔」⽤于创建动态⽹...❝泛型指的是「类型参数化」：即将原来某种具体的类型进⾏参数化 ❞ 软件⼯程中，我们不仅要创建⼀致的、定义良好的 API，同时也要考虑「可重⽤性」。...❝设计泛型的「关键⽬的」是在「成员之间提供有意义的约束」，这些成员可以是：类的实例成员、类的⽅法、函数参数和函数返回值。...」，这就是「泛型约束」的作⽤。

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学习笔记：深度学习中的正则化

过拟合与欠拟合：　　训练集和测试集机器学习目标：　　特定任务上表现良好的算法　　泛化能力强-->验证集上的误差小，训练集上的误差不大（不必追求完美，否则可能会导致过拟合）即可。...——传统ML方法的扩展方法：　　增加硬约束（参数范数惩罚）：限制参数，如L1,L2 　　增加软约束（约束范数惩罚）：惩罚目标函数　　集成方法　　其他约束和惩罚的目的　　植入先验知识　　偏好简单模型...早停止　　当验证集误差在指定步数内没有改进，就停止　　有效，简单，高效的超参选择算法　　训练步数是唯一跑一次就能尝试很多值的超参第二轮训练策略（验证集）　　（1）再次初始化模型，使用所有数据再次训练...表象：验证集误差曲线呈U型　　本质：将参数空间限制在初始参数θ0的小邻域内（εt）　　　　εt等效于权重衰减系数的倒数　　　　相当于L2正则，但更具优势　　　　自动确定正则化的正确量 ?...如CNN 八、集成方法集成方法：　　集合几个模型降低泛化误差的技术　　模型平均：强大可靠　　kaggle比赛中前三甲基本都是集成方法 Bagging: 　　有放回抽样，覆盖2/3 　　多个网络的集成

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【数据库】02——关系模型是什么东东

超码可以允许我们在一个关系中唯一的标识一个元组。比如上面dept_Id就是一个超码。...能够唯一确定元组且其任何真子集都不是超码的超码称为候选码，比如dept_Id和dept_name的组合是一个超码，但是dept_name是无关紧要的，不是候选码。...我们用主码(primary key)来表示数据库设计者中选择作为一个关系中区分不同元组的主要方式的候选码。主码也被称作主码约束。习惯将主码列于其他属性之前，并加下划线。...同理，并，笛卡尔积和集差等被称为二元运算。 6.1 选择运算我们用sigma(σ)来代表选择。...由于关系是一个集合，任何重复的行都会被删除。使用大写的pi(π)表示。投影运算的基础版本在列表中只许出现属性，在其泛化版本中则允许出现属性的表达式。另外，关系运算可以复合使用。

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使用Atlas进行元数据管理之Type(类型)

这再次类似于面向对象语言如何为类定义超类的概念。 Atlas中的类型也可以从多个超类型扩展。在此示例中，每个配置单元表都从称为DataSet的预定义超类型扩展。...必须在Atlas中创建复合属性及其包含的实体。即，必须与hive表一起创建配置单元列。...如果指定为唯一，则表示在JanusGraph中为此属性创建了一个特殊索引，允许基于相等的查找。具有该标志的真值的任何属性都被视为主键，以将该实体与其他实体区分开。...如果实体的属性值定义与类型定义中的多重性声明不匹配，则这将违反约束，并且实体添加将失败。因此，该字段可用于定义元数据信息的一些约束。...Infrastructure：该类型继承自Asset，通常可用作基础结构元数据对象（如集群，主机等）的常见超类型。 DataSet：该类型继承自Referenceable。

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Go 泛型浅析

之前就已经有了接口这种组件，用来定义类型支持的一组操作，所以泛型这里就直接复用了接口来描述约束条件。...编译器实现泛型侧重于创建泛型函数和方法的实例，这些函数和方法将使用具体的类型参数来执行。...为了创建所需的字典，我们需要把 shape 类型参数替换为真正的类型参数，这就要求 shape 类型参数完全可区分。...这种情况下就需要用到相应itab的地址，这也要从外层准备好并传递给被调用的泛型函数或方法，后者从字典中取出并使用。...Go把拥有相同底层类型的所有类型归为一组，并让它们共享同一个函数或方法实例（机器码层面），为了让这个共享的实例中能够区分实际的参数类型，就通过字典的形式把类型信息传进去。

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约束即类型、TypeScript 编程内参（一）

一、了解 TypeScript TS 大家都听说或者使用过，是 Angular 的官方语言，提供了静态类型检查，是 JavaScript 这门语言的超集，也就是说： TS = JS + 静态类型检查 TS...let a = 123; let t = typeof a; // "number" type T = typeof a; // number 九、泛型泛型的意义在于，他声明了类型的上下文环境，使类型可以作为参数进行传递...泛型无处不在，它是类型的拓展，我们一般利用泛型去定义可拓展的数据结构/接口/类型, 如 js 一些原生类里面就有泛型的影子: // 求和 arr 并结果将其以 promise 的形式包裹返回 function...泛型里的泛是宽泛的泛，而不是范式的范。...最后一例：利用泛型实现链表： // 链表, 这里声明了泛型 T class CommomList { value: T; // 这里的意思几乎等价于下面这种写法，用于声明可能不存在的字段

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深度学习前置知识

数据集划分 2.1 训练误差和泛化误差训练误差：出自于训练数据泛化误差：出自于新数据比如说，使用历年考试真题准备将来的考试，在历年考试真题取得好成绩（训练误差）并不能保证未来考试成绩好（泛化误差）...，但是这并不能代表这个模型泛化能力很强，因为它只是在拟合一个给定的数据集（就好比做数学题用背答案的办法，正确率很高，但并不代表你学到了东西），那么如何评判这个模型泛化能力强呢？...判断模型泛化能力强弱的途径有了，但是我们知道在神经网络中有很多超参数也会对模型泛化能力造成影响，那么如何判断不同参数对模型的影响呢，毕竟测试集只能用一次，而参数调整需要很多次，而且也不能使用训练数据集，...这样只会拟合训练数据集，无法证明其泛化能力提升，于是我们又划分出了一个数据集，验证数据集，我们的模型训练好之后用验证集来看看模型的表现如何，同时通过调整超参数，让模型处于最好的状态。...比如说2维感知机的VC维为3，表示对于3个点，他都可以将其区分，但是如果有4个点就不能区分了，如下图，最右边的就需要一个二维的曲线才能分隔：具有 N 个参数的感知机：VC维是 N+1，一些多层感知机的

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选择超参数

当泛化误差以某个超参数为变量，作为函数绘制出来时，通常会表现为U型曲线。在某个极端情况下，超参数对应着低容量，并且泛化误差由于训练误差较大而很高。这便是欠拟合的情况。...通常这些超参数用来指定是否学习算法中的一些可选部分，如预处理步骤减去均值并除以标准差来标准化输入特征。这些超阐述只能探索曲线上的亮点。其他一些超参数可能会有最小值或最大值，限制其探索曲线的某些部分。...只要训练误差低，随时都可以通过收集更多的训练数据来减少泛化误差。实践中能够确保有效的暴力方法就是不断提高模型容量和训练集的大小，直到解决问题。...如果仔细想想使用者搜索学习算法合适超参数的方式，我们会意识到这其实是一种优化：我们在试图寻找超参数优化目标函数，例如验证误差，有时还会有一些约束(如训练时间、内存或识别时间的预算)。...因此，原则上有可能开发出封装学习算法的超参数优化算法，并选择其超参数，从而使用者不需要指定学习算法的超参数。令人遗憾的是，超参数优化算法往往有自己的超参数，如学习算法应该被探索的值的范围。

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引入业务先验约束的树模型(Python)

比如基金推荐模型，需要解释：为何为这个用户推荐某支基金。...❞ 在机器学习应用中，有些领域（如金融风控）的模型决策很看重业务的解释性，通过业务先验的知识加以调整并监控模型、以创造更值得信任的、安全可靠的模型。...大致步骤是，首先在 GBDT训练代码中，配置各特征业务逻辑性的约束如当前二分类数据集有age，weight两个特征。...{'age': -1} ### 配置end### 个人实践经验，当加入的业务先验比较合理的情况，模型泛化（测试集）误差可能会更低（训练集的误差通常会增加），或者训练-测试两者差异更小了。...模型有更好的泛化能力。有兴趣的童鞋可以在更大数据集里面试验下，以便更客观地评估下加入业务约束的模型效果差异。

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机器学习学习笔记（21）深度学习中的正则化

重投影实现的显式约束不鼓励权重接近原点，所以在这些情况下效果更好。通过重投影实现的显式约束只在权重变大并试图离开限制区域时产生作用。...重投影的显式约束可以防止这种反馈环引起权重无限制地持续增加。约束和高学习速率的结合，可以更快地探索参数空间，并保持一定的稳定性。...大多数形式的正则化能保证应用于欠定问题的迭代方法收敛。数据集增强让机器学习模型泛化的更好的最好办法是使用更多的数据进行训练。一种办法是创建假数据并添加到训练集中。...输入噪声注入是一些无监督学习算法的一部分。如去噪自编码。向隐藏单元施加噪声也是可行的，这可以被看做在多个抽象层上进行的数据集增强。人工设计的数据集增强方案可以大大减少机器学习技术的泛化误差。...这意味着我们只要返回使验证集误差最低的参数设置，就可以获得验证集误差更低的模型（并因此有希望获得更好的测试误差）。

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C#反射与特性(九)：全网最全-解析反射

目录 1，判断类型判断是否某种类型 1.1 类和委托 1.1.1 判断是否类型或委托 1.1.2 判断是否泛型 1.1.3 泛型的参数名称和泛型限定泛型约束 GenericParameterAttributes...《C#反射与特性(四)：实例化类型》第三节中，我们探究了泛型的各种实例化方式。泛型约束对于类和方法来说，使用泛型版本，可能会进行泛型约束，我们需要将约束解析出来。...从上面看来，要解析泛型约束，不是容易的事。...先看一下 GenericParameterAttributes 枚举，此枚举是用来描述泛型类或方法上泛型参数约束的。...泛型约束关系泛型约束有各种冲突关系和约束特性，我们来通过表格和图片，一一列举出来。

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Flink DataStream 类型系统 TypeInformation

在本文中，我们会讨论 Flink 支持的数据类型，如何为数据类型创建类型信息，以及如何在 Flink 的类型系统无法自动推断函数的返回类型时提供提示，最后简单说明一下显示指定类型信息的两个场景。...1.5 泛型类型那些无法特别处理的类型会被当做泛型类型处理并交给 Kryo 序列化框架进行序列化。如果可能的话，尽可能的避免使用 Kryo。Kryo 作为一个通用的序列化框架，通常效率不高。 2....类型提取器会分析函数的泛型类型以及返回类型，来获取相应的 TypeInformation 对象。但是，有时类型提取器会失灵，或者你可能想定义自己的类型并告诉 Flink 如何有效地处理它们。...3.1 创建 TypeInformation 3.1.1 of 方法对于非泛型的类型，可以使用 TypeInformation 的 of(Class typeClass) 函数直接传入 Class 就可以创建...如果是泛型类型，可以借助 TypeHint 为泛型类型创建 TypeInformation： // 示例2 泛型类型需要借助 TypeHint DataStream<Tuple2<String, Integer

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Go 中的泛型：激动人心的突破

去年底，Go 团队宣布 1.18 版开始支持泛型，这可不是以前那种小打小闹的改进，也不是什么对开发人员行为絮絮叨叨的建议和约束。打起精神来吧，革命来临了。那么，什么是泛型？...简而言之，如果我们想将一个整数切片转换成一个浮点切片，我们会像在 main 函数中所做的那样调用这个方法。我们函数的非泛型替代方法需要一个整数切片并返回一个浮点切片。...在编译时，编译器可以接受一个约束，并使用它来检查参数化类型是否支持我们想要在以下代码中执行的运算符和方法。...这一重大变更为我们带来了很多新的可能性：我们的接口类型也可以嵌入原始类型，如 int、float64、byte 而不仅仅是其他接口。这个特性使我们能够定义更灵活的约束。...在当前的稳定版本的 Go 中，我们只能选择以下某种解决方案：编写两个单独的存储库结构编写一个应该使用模板来创建这两个存储库结构的代码生成器决定不使用存储库现在有了泛型，我们就能转向更灵活的方法，可以这样做

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C#反射机制

B超是B型超声波,它可以透过肚皮通过向你体内发射B型超声波,当超声波遇到内脏壁的时候就会产生一定的“回音”反射,然后把“回音”进行处理就可以显示出内脏的情况了。...在.NET中的反射也可以实现从对象的外部来了解对象(或程序集)内部结构的功能,哪怕你不知道这个对象(或程序集)是个什么东西,另外.NET中的反射还可以运态创建出对象并执行它其中的方法。...(1)使用Assembly定义和加载程序集,加载在程序集清单中列出模块,以及从此程序集中查找类型并创建该类型的实例。...(5)使用FiedInfo了解字段的名称、访问修饰符(如public或private)和实现详细信息(如static)等,并获取或设置字段值。...介绍 Assembly类可以获得程序集的信息,也可以动态的加载程序集, 以及在程序集中查找类型信息,并创建该类型的实例。

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SIGIR 2022 | 多场景多任务优化在支付宝数字金融搜索的应用

噪声强度是超参，无限大的噪声等价于在专家维度进行随机 dropout，会一定程度影响下面的 loss 约束收敛，而较小的噪声起不到探索效果。因此噪声的施加策略是后续进一步优化的方向。...这显著提升了泛化性，同时模型规模变大，也不会增加推理时延。集中性约束：在以上机制的基础上，进一步增加基于 KL 散度的约束。本质上就是让相同场景 / 任务的样本，尽可能选择同一组最优专家。...所有的基线模型同 AESM 一样使用合并场景数据进行训练，网络的结构的深度及选择专家的个数等超参均保持一致。基线效果对比表 3 和表 4 是支付宝和速卖通数据集上不同模型的性能对比。...特定专家集和共享专家集都配置为仅选择一位专家 (topk=1)。下图显示，在 channel 级别，共享同一类型通道的场景具有更相似的分布。...笔者认为，多场景问题本质上要求泛化性，帕累托最优中的资源是模型参数的归属，任何一个事件（如点击和转化），不可能在两个场景同时发生；而多任务问题恰恰相反，帕累托最优的资源约束，主要是参数权重本身，是梯度冲突导致的参数更新方向的冲突

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支持向量机1--线性SVM用于分类原理

给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。...支持向量机的分类方法，是在一组分布中找出一个超平面作为决策边界，使模型在数据上的分类误差尽量接近于零，尤其是在未知数据集上的分类误差（泛化误差）尽量小。...3、线性可分支持向量机学习算法输入：线性可分训练集 ,其中， , 输出：分离超平面和分类决策函数构造并求解约束最优化问题求得最优解计算并选择的一个正分量，计算...如以上数据集，不是完全线性可分的，如果仍使用硬间隔最大化，其边际将会变得很小，且存在一个误分类的数据。当引入更多的训练数据，或引入测试数据时其泛化能力将会很小。...线性支持向量机学习算法输入：训练数据集 ,其中， , 输出：分离超平面和分类决策函数选择惩罚参数，并构造并求解凸二次规划问题求得最优解计算并选择的一个正分量并适合条件

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