如何使一个函数具有三种不同的输出条件？ - 腾讯云开发者社区

String类型,只是返回值一个是String一个是Int,现在我们要声明一个类X,这个类要同时实现这两个接口: public class X:IA,IB 由于接口中要求的方法的方法名和参数是一样的...,所以不可能通过重载的方式来解决,那么我们该如何同时实现这两个接口拉?...解决办法是把其中的不能重载的方法直接写成接口的方法,同时要注意这个方法只能由接口调用,不能声明为Public类型的.所以X的定义如下: public class X:IA,IB { public...IB.GetA(string a)//实现IB接口 { Console.WriteLine("IB.GetA"); return 12; } } 同样如果有更多的同名同参不同返回值的接口...,也可以通过"接口名.函数名"的形式实现.

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2022-10-13：给定一个只包含三种字符的字符串：( 、) 和 *，写一个函数来检验这个字符串是否为有效字符串。有效字符串具有如下规则：任何左括号 (

2022-10-13：给定一个只包含三种字符的字符串：( 、) 和 *，写一个函数来检验这个字符串是否为有效字符串。有效字符串具有如下规则：任何左括号 ( 必须有相应的右括号 )。...任何右括号 ) 必须有相应的左括号 ( 。左括号 ( 必须在对应的右括号之前 )。可以被视为单个右括号 ) ，或单个左括号 ( ，或一个空字符。一个空字符串也被视为有效字符串。输入: "(*))"。...输出: True。来自蔚来汽车。答案2022-10-13：贪心方法。时间复杂度O(N)。额外空间复杂度O(1)。代码用rust编写。...+1 max += if *x == ')' as u8 { -1 } else { 1 }; // min ( - ) 弹性范围中，最小的差值

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机器学习常用神经网络架构和原理

；4.相同功能的对象具有不同的物理形状；5.视觉不同带来的变化；6.维度跳跃问题。...回声状态网络：初始化输入→隐藏和隐藏→隐藏和输出→隐藏链接，使隐藏状态有一个巨大的弱耦合振荡器储备，可以选择性的由输入驱动。用动量初始化：和回声状态网络一样，再用动量学习所有连接。...1982年，约翰·霍普菲尔德发现，如果连接对称，则存在一个全局能量函数，整个网络的每个二进制“结构”都有能量，而二进制阈值决策规则使网络为能量函数设置一个最小值。...伊丽莎白·加德纳发现有一个更好的存储规则，它使用了所有的权重。而不是试图一次存储多个矢量，她通过训练集进行多次循环，并用感知器收敛程序训练每个单元，使该矢量的所有其它单元具有正确的状态。...早期图形模型是专家定义图像结构和条件概率，这些图形是稀疏连接的，他们专注于做正确的推论，而不是学习。但对于神经网络来说，学习是重点，其目的不在于可解释性或稀疏连接性使推断变得更容易。

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第01步《番外篇》第1章认识计算机世界第1课~第4课

了解编程语言具有哪些常见特征，变量是什么，语句是什么，逻辑控制语句具有哪三种结构，什么是代码区块，什么是函数，什么是类。主要知识点所有计算机表面上复杂的软件运行，都是底层简单的节字叠加。...编程语句是对操作的符号描述，它指代早期一波开关的拨动，或者一段卡带上的输入信息。变量指代数据，语句描述操作。无论什么编程语言，逻辑控制语句只有三种：顺序、分支和循环。函数是最基本的代码复用单位。...函数有输入条件，有输出结果，输出结果又可以作为另一个函数的输入条件，加上逻辑控制语句（例如分支和循环），同样的代码可以演绎出不同的执行结果，这就是计算机的“智能”。...这与人的人生发展很像，决定一个人一生成就的不仅在于基因，还在于不同阶段接收到的外界输入条件，及每个阶段的执行结果。类是对函数的封装，是面向过程软件思想遇到挑战时，面向对象软件思想诞生时产生的概念。...变量、函数、类，这三个概念的引入在计算机编程史上具有重要意义，这三个概念每一个概念的诞生，都让计算机的数据处理能力有了层级跃升。

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机器学习学习笔记（20）深度前馈网络

定义了一个隐藏层，这是三种方法中唯一一种放弃训练问题的凸性方法，但是利大于弊。在这种方法中，我们将表示参数化为 ? ，并且使用优化算法来寻找 ? ，使它能够得到一个好的表示。...即可，为了使这个数是有效的概率。它必须处在区间[0,1]中。假设使用线性单元，并通过阈值来限制它成为一个有效的概率： ? ，这的确定义了一个有效的条件概率分布，但是无法使用梯度下降来高效地训练它。...提供了y分布的参数。我们的损失函数就可以表示成 ? 。多峰回归（multimodal regression），即预测条件分布 ? 的实值，该条件分布对于相同的x值在y空间中又多个不同的峰值。...在这种情况下，高斯混合是输出的自然表示，将高斯混合作为其输出的神经网络通常被称为混合密度网络。具有n个分量的高斯混合输出由下面的条件分布定义： ? 神经网络必须有三个输出：定义 ?...其他架构上的考虑架构设计考虑的另一个关键点是如何将层与层之间联系起来。默认的升级网络层采用矩阵W描述得线性变换，每个输出单元连接到每个输出单元。

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【剑指Offer】机器学习面试题（1）

因为我们在用到它的时候，有一个很强的假设，现实数据中几乎不会出现的：我们假设特征之间是相互独立，也就是我们计算条件概率时可以简化成它的组件的条件概率乘积。 Q8：L1、L2正则之间有什么不同？...如何进行常数估计。转化成优化问题，对偶问题，kkt条件，拉格朗日方法求最值等。然后是非线性可分情况，软间隔，进行坐标变化。引入核函数。常见的：多项式核函数、指数核函数、高斯核函数。...第二类误差，你告诉一个已经怀孕的女子，她没怀孕。 Q11：什么是傅立叶变换？傅立叶变换指：一个满足某些条件的函数可以表示成三角函数或他们的积分形式的线性组合。 Q12：概率和似然有什么区别？...概率和似然都是指可能性，但在统计学中，概率和似然有截然不同的用法。概率描述了已知参数时的随机变量的输出结果；似然则用来描述已知随机变量输出结果时，未知参数的可能取值。...集成学习通过组合一些基学习算法来优化得到更好的预测性能，通常可以防止模型的过拟合使模型更具有鲁棒性。

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谢赛宁新作爆火，扩散模型新赛道诞生！测试时计算带飞，性能飙到天花板

扩散模型具有天然的灵活性，可以有在推理阶段通过调整降噪步骤数量，来分配不同计算资源然而，由于误差累积，增加去噪步骤所带来的性能提升通常会在几十步后达到瓶颈。...这些观察结果表明，没有单一的搜索配置可以普遍适用；相反，每个任务都需要一个独特的搜索设置来实现最佳的Scaling能力。最后，团队研究了推理时计算Scaling如何使较小的扩散模型受益。...验证器（Verifiers）：能够对噪声候选项质量提供反馈的预训练模型；具体而言，它们接收生成的样本和可选的相应条件作为输入，并为每个生成的样本输出一个标量值作为分数。 2....形式化定义为，算法是函数：该函数接收验证器V、预训练的扩散模型D_θ、N对生成的样本及其对应条件，并根据噪声和样本之间的确定性映射输出最佳初始噪声。...验证器验证器方面，研究人员考虑了三种不同类型，旨在模拟三种不同的用例。 1. 预言验证器（Oracle Verifier）：利用所选样本最终评估的完整特权信息。

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MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（24）——分类之决策树

决策树模型通过不断地划分数据，使因变量的差别最大，最终目的是将数据分类到不同的组织或不同的分枝，在因变量的值上建立最强的归类。...表示属性测试条件的方法决策树归纳算法必须为不同类型的属性提供表示属性测试条件和其对应输出的方法。（1）二元属性二元属性的测试条件产生两个可能的输出，如图1所示。...图3 序数属性值分组的不同方式（4）连续属性对于连续属性来说，测试条件可以是具有二元输出的比较测试 ? 或 ? ，也可以是具有形如 ?...下面给出三种不纯性度量方法的计算实例。 ? 从上面的例子可以看出，不同的不纯性度量是一致的。根据计算，节点 ? 具有最低的不纯性度量值，接下来依次是 ? 。...图5显示了三种可供选择的测试条件。第一个测试条件“性别”与第二个测试条件“车型”相比，容易看出“车型”似乎提供了更好的划分数据的方法，因为它产生更纯的派生节点。

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走进深度生成模型：变分自动编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）

第二个问题的解决方案如上所示。因此，我们的损失函数将包含两个项。第一个是输入到输出的重建损失，第二个损失是KL散度项。现在我们可以使用反向传播算法来训练网络。...下图显示了GAN的基本架构。 ? 我们定义一个先验输入噪声变量P(z)，然后生成器将其映射到使用具有参数өg的复微分函数的数据分布。...除此之外，我们还有另一个网络称为判别网络，它接受输入x并使用另一个带参数的微分函数。输出表示x来自真实数据分布$P\_{data}(x)$的概率的单个标量值。 GAN的目标函数被定义为 ?...在上面的等式中，如果判别网络的输入来自真实的数据分布，那么D(X)应该输出1来使上述目标函数最大化，而如果已经从生成器产生了图像，则D(G(z))应该输出1以使目标函数最小化G.后者基本上意味着G应该产生可欺骗...我们使用梯度上升使判别器的上述函数最大化，并最小化生成器的使用梯度下降的相同wrt参数。但是在优化发电机目标方面存在一个问题。

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在 NVIDIA Jetson 嵌入式计算机上使用 NVIDIA VPI 减少图像的Temporal Noise

另一个副作用是在有快速移动物体的场景中出现重影。支持的场景照明条件在类型（室内、室外）和强度（低、中和高）方面有所不同，如下表所示。...vpiImageCreateOpenCVMatWrapper — 一个重载函数，将cv:Mat对象包装成VPIImage两种不同的风格。...这是 API 的一项强大功能，因为它使您能够更好地控制 Jetson 设备提供的系统级并行性。以下代码示例演示了如何在 TNR 示例中创建流。...（目前只支持NV12） TNR算法版本光照条件降噪强度参考算法有效载荷最终，该函数创建一个有效负载并将其绑定到指定的后端。...图像缓冲区除了流和负载创建之外，还必须创建 VPI 算法所需的图像缓冲区。在 TNR 中，使用双边和 IIR 滤波器的组合，因此需要三种不同的缓冲器；即当前和上一个图像输入和图像输出。

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高效理解机器学习

决策树的每个分支代表一个规则或条件，用于确定接下来要遵循的数据子集。这些规则通常采用简单的if-then语句的形式，例如“如果变量X的值大于5，则遵循左分支，否则遵循右分支”。...因此，虽然所有这些模型都可以以相同的数学函数的形式编写，但重要的是要注意选择的代价函数决定了模型的行为和性能，因此可以将它们视为具有不同代价函数的不同模型，而不是具有不同代价函数的同一模型。...3.3 基于数学函数的模型训练基于数学函数的模型，也称为参数模型，是为输入和输出之间的关系假设特定函数形式的模型。...从这个角度来看，将机器学习模型分为三种主要类型，从而有助于理解其功能：（1）基于距离的模型：在这种类型中，KNN不是一个合适的模型，因为新数据的距离是直接计算的，而在LDA或QDA中，是基于分布距离计算...这种方法可以帮助我们了解算法的内部工作原理，同时也使我们能够快速评估在特定数据集上的有效性。通过使用这样的数据集，可以很容易可视化模型的输入和输出。

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从C语言过渡到C++

数据抽象关注目标的特性信息;过程抽象关注目标功能，而非功能如何实现。封装，是指将实例抽象得出的数据和行为(或功能)封装成一个类。在继承中，被继承的类叫父类(或基类)，继承后的类叫子类(或派生类)。...所以我们要使⽤命名空间中定义的变量/函数，有三种⽅式：指定命名空间访问，项⽬中推荐这种⽅式。...在调⽤该函数时，如果没有指定实参则采⽤该形参的缺省值，否则使⽤指定的实参，缺省参数分为全缺省和半缺省参数。...函数重载是 C++ 中的一个特性，允许在同一个作用域内定义多个同名但参数列表不同的函数。...函数重载的条件：函数名相同。参数的个数不同。参数的类型不同。参数的顺序不同。这样C++函数调⽤就表现出了多态⾏为，使⽤更灵活。

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python数据分析——数据分析的数据模型

优化模型的求解方法属于应用数学领域的一个重要分支,主要指在一定条件限制下,选取某种解决方案使目标达到最优的一种方法,即决策变量在给定目标函数和约束条件下,求目标函数的最大或最小值的问题。...例如,一个企业如何在现有资源,通常认为是人力,物资或资金,的情况下合理安排生产计划，以取得最大的利润。二次优化模型是一类特殊的非线性优化模型,它的目标函数是二次函数,约束条件是线性关系。...在现实投资环境中,无论如何构造资产组合,都将面临收益和风险的选择,资产组合管理者希望达到两个主要目标: 使投资组合收益的期望达到最大值。使投资组合的风险达到最小值。...假如一个企业产品部门调研用户对其不同定价的三种产品A, B,和C的满意度,评估3种产品的满意度差异。随机挑选一部分用户,然后把这些用户分成三组,分别评估A, B,C产品。...机器学习模型专门研究计算机算法怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习算法是人工智能核心算法,是使计算机具有智能的根本途径。

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是什么使代码 “Swifty”? —— Safe

加上Swift 4对关键路径和Codable的介绍，Swift 5.1的函数生成器，属性包装器和不透明的返回类型，以及多年来引入的更多API和功能，并且开始变得很清楚，是什么使代码 “swifty” 是一个不断变化的目标...是什么使代码 “Swifty”? —— Fast 介绍了如何利用系统的一些内置方法来提示性能是什么使代码 “Swifty”?...—— Expressive 介绍了如何使用表达性命名和API设计传达我们的代码意图让我们来看看一些不同的事情，这些事情可能要牢记在心，以便使我们自己的代码遵循这些原则。...但是，在查看上面的声明时，一个细节一点都不明显，那就是我们如何处理未分组的值，以及如何处理包含用户最近打开的所有便笺的特殊组——当前是通过传递一个空字符串或使用“recents”字符串来完成的： let...由于我们的notesByGroup字典具有三种不同的用例，因此，我们用一个自定义枚举替换其基于字符串的键，该枚举将这三种变体建模为不同的情形，如下所示： enum Group: Hashable {

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Nature Machine Intelligence | 三种类型的增量学习

因此，“通过设计”防止遗忘在领域增量学习中是不可能的，减轻灾难性遗忘仍然是一个重要的未解决的挑战。这方面的例子包括逐步学习在不同的光照条件下(例如室内和室外)识别物体，或学习在不同的天气条件下开车。...为了举例说明持续学习场景，图 2 和表 2 显示了如何根据三种场景中的每一种场景执行 Split MNIST，这是持续学习的一个流行的toy problem。...3.3 函数正则化参数正则化的一个重要问题是，深度神经网络的行为以复杂的方式依赖于其参数，这使得准确估计参数对先前上下文的真实重要性具有挑战性。图6 函数正则化。...函数正则化鼓励神经网络的输入-输出映射fθ在一组特定的输入（称之为“锚点”）上不发生太大变化，当在新的环境下进行训练时：其中L是当前上下文的损失，fθ*是与变化相关的输入输出映射（例如，在最后一个上下文上完成训练后的网络输入输出映射...另一项工作将神经网络表述为高斯过程，其允许总结具有诱导点或记忆输入的先前上下文的输入分布，并在贝叶斯框架中执行函数正则化。对于参数正则化，大多数函数正则化方法可以用于所有三种连续学习场景。

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算法工程师的面试难不难，如何准备？-图像处理CVMLDL到HR面总结

SVM最大化间隔平面、LR极大似然估计；SVM只能输出类别，不能给出分类概率两者loss function不同；LR的可解释性更强；SVM自带有约束的正则化 2、LR为什么用sigmoid函数，这个函数有什么优点和缺点...SVM对偶问题的获得方法：将原问题的目标函数L和约束条件构造拉格朗日函数，再对L中原参数和lambda、miu分别求导，并且三种导数都等于0；再将等于0的三个导数带入原目标函数中，即可获得对偶问题的目标函数...KKT条件是思考如何把约束优化转化为无约束优化à进而求约束条件的极值点下面两个思考题的答案都是在需要优化的目标为凸函数（凸优化）的情况下。...根据不同的目标函数，建立决策树主要有一下三种方法：ID3、C4.5、CART B、Bootstraping：不需要外界帮助，仅依靠自身力量让自己变得更好。...Svm具有附加稳定性，当样例满足边界条件时，该样例不会影响损失函数；而softmax将考虑所有的样例 11、训练时，mini-batch与GPU的内存匹配-->训练网络时的mini batch是由GPU

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一文尽览 | 2023最新自动驾驶车辆控制全面综述！（状态估计轨迹控制框架应用等）

特别是，通过构造微妙的李亚普诺夫函数并将函数导数限制为小于零来计算反馈系数[57]。图3给出了车辆侧滑角估计的详细分类。一般来说，它可以分为三种主要方法：OSB方法、GAU方法和AIA方法。...无论如何，IMU输出信号容易受到温度漂移、偏置误差、随机噪声以及滚转和俯仰角产生的重力分量的影响。为了通过积分传感器的加速度来精确地获得速度，去除偏差、噪声和重力分量是至关重要的。...Bonditto等人构建了三个人工神经网络，以回归干燥、潮湿和结冰三种道路条件下的侧滑角。通过路况分类器网络对估计的输出进行校正。Liu等人提出了一种非线性自回归神经网络来估计车辆侧滑角。...实现SMC的挑战是设计一个超扭曲平面，以确保鲁棒稳定性并减少抖振现象。SMC的系统功能如下：然后，具有导数的滑动变量s表示如下：滑动模式轨迹跟踪控制旨在使系统在滑动表面上收敛，定义为s＝0。...保持管柱稳定性比单独稳定性更具挑战性，因为它需要具有不同动力学的多个车辆的协调。

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黑盒测试用例设计方法「建议收藏」

例：输入值是学生成绩，范围是0～100：在输入条件规定了输入值的集合或者规定了“必须如何”的条件的情况下,可确立一个有效等价类和一个无效等价类....在输入条件是一个布尔量的情况下,可确定一个有效等价类和一个无效等价类. 布尔量是一个二值枚举类型, 一个布尔量具有两种状态: true 和 false 。...例：输入条件说明输入字符为:中文、英文、阿拉伯文三种之一，则分别取这三种这三个值作为三个有效等价类，另外把三种字符之外的任何字符作为无效等价类。...其它边界值检验：在不同的行业应用领域，依据硬件和软件的标准不同而具有各自特定的边界值。...1)将规则1）和2）应用于输出条件，即设计测试用例使输出值达到边界值及其左右的值。

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通信原理思考题

随机过程中的任何一次实现都经历了随机过程的所有可能状态（一个随机过程的所有样本函数都服从同一分布）与平稳过程关系：具有各态历经性的过程一定是平稳随机过程，反之不一定成立 3-1 何谓随机过程...它具有什么特点? 随机过程是一类随时间随机变化的过程，他不能用确切的函数来表示。特点：1是对应不同随机试验结果的时间过程的集合，2是随机变量概念的延伸 3-3 何谓严平稳?何谓广义平稳?...若一个高斯过程，则严平稳随机过程与广义平稳随机过程等价。 3-4 平稳过程的自相关函数有哪些性质?他与功率谱密度的关系如何?...码间干扰会导致判决电路对信号进行误判，使信号失真，产生误码，从而通信质量下降 (3)码间干扰会导致判决电路对信号进行误判，使信号失真，产生误码，从而通信质量下降 6-7 为了消除码间串扰，基带传输系统的传输函数应满足什么条件...其相应的冲激响应应具有什么特点? 为消除码间串扰，基带传输系统的传输函数应满足: 即满足无码间串扰频域条件。其相应的冲激响应应具有：即具有无码间串扰时域条件。

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CVPR 2023 | 一块隔热片即可实现红外场景下的物理攻击，北航提出针对红外行人检测器的漏洞挖掘技术

他们提出了一种新颖的损失函数，使其能够利用统一梯度，同时优化对抗补丁的位置与形状，并使补丁的热幅射分布更加统一。...关于损失函数，攻击 loss 是以最小化所有边界框内的最大置信度得分为目标，使目标成功 “隐身”。...聚集正则项的提出主要针对下面两个问题：（1）如何有效得到聚集的形状；（2）对于形状和位置两种完全不同的变量，如何通过统一的梯度完成二者的共同优化。...结合上述三种具有不同优化功能的 loss，最终的损失函数为：在这种损失函数的指导下，其最终得到的对抗补丁是一个面积适中的补丁图案，其聚集性，以及 Mask 非零即一的特性使得物理实施的难度大幅度下降...实验三：对损失函数的效果进行了对比验证，结果显示，尽管完整 loss 与部分功能 loss 缺失条件下得到的 ASR 相比略低，但其显著的聚集性带来的价值更有意义。

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一个类如何实现两个接口中同名同参数不同返回值的函数

2022-10-13：给定一个只包含三种字符的字符串：( 、) 和 *，写一个函数来检验这个字符串是否为有效字符串。有效字符串具有如下规则：任何左括号 (

机器学习常用神经网络架构和原理

第01步《番外篇》第1章认识计算机世界第1课~第4课

机器学习学习笔记（20）深度前馈网络

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从C语言过渡到C++

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