execute_inner内首先会对当前的执行优化操作， 调用查询表达式Query_expression的优化器unit->optimize，此函数中会对该Query_expression的内的每个查询块...5.创建迭代器iterator 根据上一步生成的path调用CreateIteratorFromAccessPath函数生成迭代器，用于循环操作各表数据。...在此函数内会根据path的类型调用生成不同类型的迭代器，以目前范例为例，会调用迭代器类型为HashJoinIterator 6.上述4、5步执行完成后，执行迭代器iterator 在函数execute_inner...设置执行状态用于引导后续迭代器iterator执行流程。...设置的流程状态再选择对应的操作函数，以当前范例则会循环读取左表数据，而在操作函数内也会调用SetReadingProbeRowState来设置迭代器iterator下一步操作，直至迭代器处理完成，其中在函数
本文实例讲述了PHP中迭代器的简单实现及Yii框架中的迭代器实现方法。...分享给大家供大家参考，具体如下： 在维基百科中我们可以看到其定义如下： 迭代器有时又称光标（cursor）是程式设计的软件设计模式，可在容器物件（container，例如list或vector）上遍访的接口...，留作下回分解 在yii框架中也有实现迭代器，它的实现避免了这个问题。...【Yii框架中的迭代器实现】 在Yii框架中的我们可以看到其迭代器的实现 在collections目录下的CMapIterator.php文件中，其实现如下： class CMapIterator implements...，其位置的变化是通过控制key来实现的，这种实现的作用是为了避免false作为数组值时无法迭代 更多关于Yii相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Yii框架入门及常用技巧总结》、《php优秀开发框架总结
JavaScript 中除了 Array 之外，ES6 还新增加了 Map、Set 结构，当我们需要操作这些数据时，就需要一种统一的接口来处理这些不同的数据结构。...Symbol.iterator 支持的数据结构 ES6 中提供了 Symbol.iterator 方法，该方法返回一个迭代器对象，目前 Array、Set、Map 这些数据结构默认具有 Symbol.iterator...注意 Map 调用 Symbol.iterator 方法返回的是一个 entries 方法，该方法返回的是一个新的迭代器对象且按插入顺序包含了 Map 对象中每个元素的 [key, value] 数组，...迭代器的函数实现可以是一个普通函数也可以是一个生成器函数，我们先以普通函数为例，定义一个 Range 构造函数，用来输出两个数值区域的所有值。...下一节我们将会讲解异步迭代器在 Node.js 中的使用，欢迎关注。
---- 本节知识视频教程 以下开始文字讲解： 一、迭代器 我们其实可以把迭代器看做集合，集合类似列表，但是迭代器的所消耗的内存资源要小于集合。...实际上一个类，只要有__iter__方法，那么这个类就是一个迭代器。 迭代器实现后，每一次迭代的返回结果在__next__方法中。...二、迭代器案例 下面我们通过一个实例来使用迭代器，视频教程中我们举例利用迭代器实现输出一个三角形的步骤思路： 1.写一个自定义类。 2.在类中实现一个__iter__方法，构造出迭代器。...3.再实现一个__next__方法，返回奇数个星号，获取迭代结果。 4.对于需要的一些变量，我们再次在__init__方法进行初始化。 5.实例化类的对象。 6.利用for循环输出自定义的迭代类。...三、总结强调 1.掌握迭代器的概念与意义。 2.掌握类来实现自定义迭代器。 3.掌握利用迭代器实现一个直角三角形。
(image-d0c56d-1609856640469)] 基础条件：- 读者知道如何构建CNN模型。 读者了解可训练的参数计算以及各个中间层的输入和输出的大小。...注意：在这里，我们只关心构建CNN模型并观察其特征图（feature map），我们不关心模型的准确性。...ImageDataGenerator, img_to_array, load_img import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 现在，在不浪费时间的情况下...tf.keras.layers.Dense(512,activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(3,activation='softmax') ]) 该模型的...Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________ 正如我们在上面看到的，
iterator()的返回值会返回一个迭代器对象，这个迭代器对象可以作为一个工具来遍历集合类中的对象。...此外，迭代器更是设计模式，如对图的遍历可以实现一个图迭代器，简化代码，将遍历的思想抽象出来。 自己实现一个可以遍历上述单链表的迭代器,这个迭代器需要实现Iterator接口中的方法。...主要包括以下三个方法： （1）是否存在下一个对象元素 （2）返回下一个对象元素 （3）删除集合中的当前迭代器指向的对象元素 public class MyLinkedList ...while(it.hasNext()){ System.out.print(it.next()+" "); } } } 测试结果： 可以看出通过迭代器循环遍历集合中的对象元素和...show()方法的功能是相同的，但是迭代器为遍历集合对象元素提供了一种统一的方法，此外也可以使用迭代器做更多的事情。
list的底层是由带头双向循环链表实现的，与vector和string不同的是，list的遍历要通过迭代器来实现，就算我们不知道list迭代器的底层实现机制，但并不影响我们使用迭代器，这就是迭代器对于所有容器带来的好处...对于list来说，和vector一样，我们可以用迭代器区间配合find进行元素对应的某一个节点的查找，并返回该节点对应的迭代器位置。 5....在list这个容器中，只要对某一个节点进行操作，就离不开迭代器，迭代器就是list的唯一，因为像链表这样的数据结构他是无法支持随机访问的，所以通过下标随机访问的方式是不可行的，那么我们就只能通过STL提供的迭代器来对某一节点进行操作...，是一个自定义类型，并非原生指针的内置类型，所以解引用迭代器我们拿到的是结构体对象，而并非是数据内容，这就不符合迭代器的特征，因为迭代器的本意就是要解引用拿到数据，而我们拿到的是一个结构体对象，这就有问题了...用一个结点的指针就可以作为list迭代器的成员变量了，迭代器本质就是一个对象，这个对象的成员变量是结构体指针，通过迭代器类和迭代器对象我们才能让list的迭代器实现解引用加加减减等操作。 5.
「动态规划」:通过将优化问题分解成最优子结构来简化优化问题的过程。 在强化学习中，我们使用Bellman更新过程来求解状态-动作空间的最优值和q值。这是从一个从给定的位置最终形成的预期未来奖励总和。...我们现在在RL中寻找的是，我们的解的演化如何与概率分布的收敛相关?我们通过为V和Q制定线性算子(矩阵)的迭代运算符B。...Bellman更新 到目前为止，我们知道如果我们可以用更简单的形式表示Bellman更新，那么将会出现一个方便的结构。我们如何将Q的更新表示为一个简单的更新方程?我们从一个q迭代方程开始。 ?...MDP的Q-迭代. 要实现这种转变，需要几个小步骤。 ?...结尾 线性算子向你展示了某些离散的线性系统是如何推导的——而我们在强化学习中使用的环境就是遵循这种结构。 我们收集的数据的特征值和特征向量可以表示一个RL问题的潜在值空间。
作者在文章中提出了一种基于图网络和注意力机制，利用结构信息和进化信息预测多肽的毒性的方法，称为ATSE，该方法包含4个模块：（i）将多肽序列转换为分子图和进化信息的序列处理模块，（ii）从图结构和进化信息提取有效特征的特征提取模块...首先，为了获取结构信息，利用图神经网络（GNN）从多肽的分子图中提取层级特征，同时，利用卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）从位置特异性得分矩阵中提取进化信息；其次，利用注意力机制融合结构特征和进化特征...首先，为了丰富数据集中多肽所属物种的多样性，分别从ConoServer、ArachnoServer和SwissProt 这三个数据库中收集长度为10到50之间的毒性肽以及无毒肽数据；其次，对收集到的数据进行去重...中的每一列取均值，得到一个特征向量，其表示第k层提取到的多肽的结构特征。...（三）注意力模块：首先，将各层得到的结构特征与进化特征进行拼接，得到若干个特征向量；然后，利用注意力机制对这些特征向量分配权重并相加，得到最终的特征向量。
原子有它们的特征向量 X。特征向量中的索引表示节点索引。 最直接的方法是聚合特征向量，例如，简单地取它们的平均值： 这是一个有效的解决方案，但它忽略了重要的分子空间结构。...图结构可以表示为邻接矩阵。节点特征可以表示为图像中的通道（括号代表连接）。 这种方法利用了图结构，但有一个巨大的缺点：如果改变节点的顺序会得到不同的表示。所以这样的表示不是置换不变量。...是的，可以在矩阵 X 中堆叠节点特征向量并将它们乘以邻接矩阵 A，然后得到了更新的特征 X`，它结合了有关节点最近邻居的信息。...与图像上的卷积类似，图卷积滤波器也可以具有不同的感受野并聚合有关节点邻居的信息，但邻居的结构不像图像中的卷积核那样规则。 这样的多项式与一般卷积一样是置换等变性的。...为了对分子进行分类，将在图嵌入之后使用一个简单的线性分类器。 具有三个 GCN 层、平均池化和线性分类器的图神经网络。 对于第一次消息传递的迭代（第 1 层），初始特征向量被投影到 256 维空间。
阶段② - 原始图像预处理：从第一阶段获得的原始图像通常具有不同的面部大小和背景中的其他人，因此结构不佳。为了简化下游任务，系统 S 使用了图像预处理引擎 G。...阶段⑤ - 识别图像中的面部：在实时识别阶段，人脸识别系统接收并通过预处理引擎 G 对被查询图像（即未知人脸图像）进行预处理。然后，特征提取器 F 提取该图像的特征向量。...针对人脸识别不同工作阶段，反识别工具所使用的针对性防御策略如下： 针对阶段①的防御：在图像收集阶段，人脸识别系统 S 会收集标记或未标记的图像 x，这可以通过物理拍照或从在线来源抓取图像来实现。...目标：S 的目标是使用预处理器 G 从许多原始图像中获取结构良好的人脸图像。P 的目标是防止他们的脸被 G 从原始图像中检测/提取，或者在这些图像中将面部数据匿名化。...扰动的生成过程通常通过迭代优化来实现，该过程旨在最大程度地增加模型错误分类的可能性，并将扰动的可见性降至最低。生成过程的具体方法可能因个体 P 对系统 S 的了解程度而异，包括白盒和黑盒的不同策略。
今天给大家介绍香港中文大学和新加坡国立大学一起在ICLR2020上发布的一篇论文，该论文针对实际使用中GNN在图结构数据中能够获得多少性能的问题，提出了两种可以度量从图中获取的信息的数量和质量的平滑度指标...近些年来，国内外研究人员对GNN在诸如节点分类和边预测之类的任务上进行了广泛的研究。长期的研究显示，GNN通过利用图结构数据中的关系信息，在基准数据集上实现了对传统方法的改进。...GNN通过例如均值、求和、注意力等聚合器收集邻域信息，然后将聚合的特征向量和节点本身的特征向量合并为一个新的特征向量。经过多轮聚合后，节点的特征向量可用于诸如节点分类之类的任务。...作者还认为在实际任务中并非节点的所有邻居都包含相关信息，在给定任务中，邻居节点提供相关信息的同时也会提供相关干扰，简单地使用聚合器聚合邻居节点的特征向量常常不能达到最佳性能。...图8 平滑度的影响 4 总结 在这篇文章中，作者研究了如何测量GNN从图中获取信息的数量和质量，并提出了特征平滑度和标签平滑度二种平滑度指标。
该问题假设存在一个训练集，其中我们有一组标记的节点，并且图中的所有节点都有一个我们注意到 x 的特定特征向量。我们的目标是预测验证集中特征节点的标签。 ?...事实上，我们希望我们的模型不仅要使用我们节点的特征向量，还要利用我们处理的图结构。 使 GNN 独一无二的最后一条语句必须包含在某个假设中，该假设声明相邻节点倾向于共享相同的标签。...消息传递框架 这一切都从一些节点开始，向量 x 描述它们的属性，然后每个节点通过置换等变函数（均值、最大值、最小值……）从其邻居节点收集其他特征向量。换句话说，一个对节点排序不敏感的函数。...第二步是Update函数，节点将从它的邻居(消息向量)收集到的信息与它自己的信息(特征向量)结合起来，构造一个新的向量h: embedded。 该聚合和更新函数的实例化在不同的论文中有所不同。...消息传递框架使用了前面介绍的两个主要函数 Aggregate 和 Update，它们从邻居那里收集特征向量并将它们与节点自己的特征结合起来更新它们的表示。
节点级别的特征 从图中获取信息的最简单方法之一是为每个节点创建单独的特性。这些特征可以利用迭代方法从一个较近的邻域和一个较远的K-hop邻域捕获信息。让我们开始吧!...DeepWalk DeepWalk以一个图形作为输入，并在R维度中创建节点的输出表示。看看R中的“映射”是如何将不同的簇分开的。...Weisfeiler-Lehman内核 WL内核是对节点度量方法的改进，在这种方法中，我们从节点的邻近点迭代地聚合信息[1]。...该算法可归纳为以下几个步骤[1]: 为图中的每个节点设置一个初始标签，例如节点的度数 使用邻域的散列标签，通过迭代为每个节点分配新标签 经过K次迭代，我们现在已经收集了K-hop邻域的信息。...节点级特征(如节点度)或特征向量中心性为每个单独的节点生成特征，而图级特征(如WL或Graphlet内核)从整个图中捕获信息。
1.1网络架构 主干结构是一个编码器，它将输入图像映射到参数化模型参数中。它由卷积层和完全连接层构成。...1.2训练和监督 训练过程中一个主要的挑战是如何收集足够多的训练图像，并用它们对应的三维人脸进行标记，从而为网络提供信息。...换句话说，人脸识别网络将输入的照片以及从重建的人脸中呈现的图像编码为特征向量，这些特征向量对姿态、表情、光照输入都具有鲁棒性。...该方法检测对象区域，从CAD数据库中找到最相似的形状，然后对其进行变形以适应输入。利用完全卷积网络估计房间几何结构，使用更快的R-CNN执行对象的检测和检索。...然后将这三个特征串联起来，并用完全连接的层进行进一步的处理，接着是解码器，解码器生成ROI中对象的323个体素网格，并以位置、方向和比例的形式显示其姿势。
对特征向量进行存储并建立索引。 接收到用户的向量搜索请求后，返回与输入向量相似的结果。 | 部署应用 声纹识别 声纹识别需要对麦克风传感器收集的语音信息进行分析。...声纹认证：将麦克风收集的认证人语音通过 Deep Speaker 模型转为特征向量，并在 Milvus 声纹库中检索认证人的声纹特征，得出相似结果。...那么，在生物多因子认证系统中，如何利用人脸信息和声纹信息共同实现身份认证呢？ 1. 首先将人脸图片和声纹语音利用 AI 模型转为特征向量。...然后将注册人的人脸特征和声纹特征分别存入 Milvus 中的人脸库和声纹库，并指定该注册人的 id 用于身份验证。...在万物皆可 embedding 的时代，我们能很方便的分析各种非结构化数据，例如图片、文本、视频和语音等，通过 embedding 技术可以将这些非结构化数据提取为特征向量，然后通过对这些特征向量的计算和相似度检索来实现对非结构化数据的分析与检索
（不是本文范畴，各位伙伴自行思考） 把初始化后的task加入到queue中。 读到这里，我们还是没有看到到底是如何实现定时的？别着急，继续。...其实这里的TimerTask[]是一个优先级队列，使用数组存储方式。并且它的数据结构是heap。包括从fixUp()我们也能看出来，它是在保持堆属性，即堆化(heapify)。...那么能分析的都分析完了，还是没能看到定时是如何实现的？再次静下来想一想，定时任务如果想执行，首先得启动定时器。所有咱们再次关注构造方法。...到这里我们知道了，原来jdk中的定时器是这样实现的啊，等待是使用最简单的Object.wait()实现的啊！别着急，这里有个小提问：使用Therad.sleep()可以实现嘛？如果可以，为何不用呢？...总结一下，jdk中实现定时器一共有两种方式： 使用Object.wait() 使用Conditon.await() 还记得文中的两个小提问嘛： 使用Thread.sleep()可以实现嘛？
这不就是一个迭代器（Iterator）吗？ 不错，对一个黑盒容器而言，迭代器可以完美实现对其内部元素的遍历诉求，且不会暴露容器内部的数据结构。...从黑盒到迭代器 黑盒容器的出现，有效的增强了容器内部数据结构的隐藏，但是容器也需要自己去实现对应的元素遍历逻辑提供给调用方使用。...如何才能既保持一个容器本身的纯粹、又可以实现内部数据的隐藏与管控呢？—— 将遍历的逻辑外包出去呗！这里的外包员工就要登场了，它便是我们姗姗来迟的主角：迭代器。...JDK中的迭代器 JDK中定义了一个Iterator接口，一些常见的集合类都有提供实现Iterator的具体迭代器实现类，来提供迭代遍历的能力。...，也即最终也是基于迭代器的模式，来实现对DB中数据的遍历获取。
遍历删除List中符合条件的元素主要有以下几种方法： 普通for循环 2.增强for循环 foreach 3.迭代器iterator 4.removeIf 和 方法引用 (一行代码搞定) 其中使用普通for...所以推荐使用迭代器iterator，或者JDK1.8以上使用lambda表达式进行List的遍历删除元素操作。...报ConcurrentModificationException错误的原因： 先来看一下JDK源码中ArrayList的remove源码是怎么实现的： public boolean remove(Object...可以看到第2行把modCount变量的值加一，但在ArrayList返回的迭代器会做迭代器内部的修改次数检查： final void checkForComodification() {...要避免这种情况的出现则在使用迭代器迭代时（显式或for-each的隐式）不要使用List的remove，改为用Iterator的remove即可。
基于此，本文将介绍如何结合深度学习与 Milvus 向量搜索引擎，以提高对钓鱼网站的正确检测率和检测速度。 优化手段 机器学习用于识别图像中的物体、将语音转换为文字、匹配新闻条目以及推荐系统。...因此，为了减少对钓鱼网站的误报和漏报，本文利用 AutoEncoder 模型对钓鱼网站截图进行图片特征提取。我们对以往收集的各类钓鱼网站进行整理，并对该网址的首页图片进行特征提取。...Note：本项目从测试版 v1 升级到实验版 v2，运用 Milvus 对特征相似度计算部分进行了优化。...通过深度学习模型将非结构化数据转化为特征向量导入 Milvus 库，Milvus 对特征向量进行存储并建立索引，然后在 Milvus 中进行搜索，Milvus 将返回与搜索向量相似的结果。 ?...特征向量检索(橙色实线) 向 Milvus 中传入需要查询的特征向量数据，Milvus 会得出与搜索向量相似度最高的查询结果 ID。
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