枚举是Swift中的一种与类类似的类型，具有很多传统类才有的特征，比如计算属性、实例方法，可以通过扩展或协议增强功能等。...2.2 类和结构的定义和实例化 类和结构的定义採用相似的语法，类使用classkeyword来指示，结构使用structkeyword来指示。...该初始化语法为结构和类创建了一个新的各自的实例，并赋值给两个常量，两个实例的属性也在该初始化方法中被初始化为它们的默认值。...在Swift中，全部的结构类型都会自己主动产生一个參数初始化方法，能够使用该方法来初始化和创建结构的新的实例及其成员属性，新创建实例的属性的初始值使用该初始化方法的參数传进来的值，如： let vga...因为类是引用类型，就如以上样例所看到的，多个变量或常量可能引用一个类的同样的实例。为了推断两个常量或变量是否引用的是一个类的同样实例，Swift提供了两个引用比較操作符： ‘===’与 ‘!==’。
在这里，作者使用源域真实类别的类质心（Class Centroids）作为源域数据的类别原型{w}，使用目标域聚类的质心（Cluster Centroids）作为聚类内的目标域数据的类别原型{c}，使用目标域聚类离群值的实例特征...有同学会问，以前的算法（如MMT），每个epoch重置分类器依然训练效果很好，这是为什么？这是因为这些算法不使用聚类离群值进行训练。...具体而言，将当前mini-batch内的目标域特征根据实例的index累计到混合记忆模型对应的实例特征上去。 那么，如何获得目标域的聚类质心及离群值实例特征呢？...在混合记忆模型中，将同一聚类ID的特征做平均，即可获得聚类质心；而离群值的实例特征则直接从混合记忆模型中提取剩下的实例特征即可，如下图。...混合记忆模型（Hybrid Memory）的初始化使用初始的编码器对所有的样本进行一次前向计算。
这一类方法通常使用如Hessian-Affine这种探测器，同时也使用SIFT这种描述符。编码本将局部特征映射到一组向量中。基于编码本大小，我们将基于SIFT的方法分为如下三类。 使用小型编码本。...当使用小规模编码本时，大多使用VLAD，FV之类的编码方法（译者注：VLAD可以理解为是BOF和FV的折中，BOF是把特征点做kmeans聚类，然后用离特征点最近的一个聚类中心去代替该特征点，损失较多信息...在这篇综述中，基于CNN的方法被分为三类：使用预训练的CNN模型，使用微调的CNN模型以及使用混合模型。前两类方法使用单向传递网络来提取全局特征，混合模型方法可能需要多个网络传递。如图2所示。...因此，当使用预训练的CNN模型时，源和目标的相似度在实例检索中起着至关重要的作用。 4.1.2 特征提取 FC描述符。...4.3 基于CNN模型的混合式方法 混合式方法中使用多网络传递方式。许多图像块从输入图像中获得并被输入网络中进行特征提取，随后进行编码/池化。
在 EWC 中，引入了二次惩罚项来约束网络参数，使其在学习 B 时保持在任务 A 的低误差区域内，如红色箭头所示。...当遇到一个新类时，将使用所有存储的样本和新数据创建一个模拟训练集。所有这些数据都通过网络，之前学习的类的输出存储到下一步，在下一步中更新网络的参数。...具体来说，在推理时，特定类别的样本图像通过网络产生一组特征向量，这些特征向量的平均值产生该类别的代表性特征向量。...对于所有类都会重复这个过程，并且测试实例的特征向量会与所有类进行比较，然后分配给它最相似的类的标签。...在基本初始化周期结束后，每个新的训练实例将通过网络的冻结层，并与一定量从重播缓冲区中统一选择并通过学习的量化模型重建的实例结合在一起。混合后被用来训练网络的可塑层。
在这篇综述中，基于CNN的方法被分为三类：使用预训练的CNN模型，使用微调的CNN模型以及使用混合模型。前两类方法使用单向传递网络来提取全局特征，混合模型方法可能需要多个网络传递。...因此，当使用预训练的CNN模型时，源和目标的相似度在实例检索中起着至关重要的作用。 4.1.2 特征提取 FC描述符。...4.3 基于CNN模型的混合式方法 混合式方法中使用多网络传递方式。许多图像块从输入图像中获得并被输入网络中进行特征提取，随后进行编码/池化。...通常，诸如PCA的降维方法可以在固定长度的特征表达中使用，ANN搜索方法（如PQ或哈希）可用于快速检索。 4.2.2 哈希与实例检索 哈希方法是最似最近邻问题的主流解决方案。...7 结语 本篇综述回顾了基于SIFT和CNN特征的实例检索方法。根据编码本的规模，我们将基于SIFT的方法分为三类：使用大，中，小规模的编码本。
针对某一个类的测试代码只需要进行较少的改动，便可以应用于另一个类的测试。 PyUnit 开放源代码，可以进行二次开发，方便对 PyUnit 的扩展。...PyUnit具有如下特征： 使用断言方法判断期望值和实际值的差异，返回 bool 值。 测试驱动设备可使用共同的初始化变量或实例。 测试包结构便于组织和集成运行。...例：下图打开微信/支付宝和关闭微信/支付宝是相关联的case，因为没有按照顺序执行，导致两个关闭的case失败。 ?...手动修改函数名称 在命名时，对函数名称进行编号，test后紧跟数字编号，根据ASCII码排序保证顺序执行，示例如下图： ?...从如上三种方法可以看出，人工排序不可避免，代码繁琐、不好维护，那如何在不修改每条case，不手动添加代码的情况下，让测试用例按照编写的顺序依次执行呢？
实例检索不同于类别检索任务，因为后者的目标是检索出同类别的图片。接下来，如果没有特别指出的话，“图像检索”和“实例检索”两个名词可以相互替代。...这一类方法通常使用如Hessian-Affine这种探测器，同时也使用SIFT这种描述符。编码本将局部特征映射到一组向量中。基于编码本大小，我们将基于SIFT的方法分为如下三类。 使用小型编码本。...它们也分为三类： 混合型方法。图像块被多次输入进CNN用于特征提取。编码与索引方法和基于SIFT的检索方法近似。 使用预训练的模型。...个点聚类成 ? 簇，得到的 ? 个视觉词汇即编码本的大小 ? 。 特征编码。一个局部描述符 ? 通过特征编码过程 ? 被映射到嵌入特征 ? 。在使用k-means方法时，可以根据 ?...当使用小规模编码本时，大多使用VLAD，FV之类的编码方法（译者注：VLAD可以理解为是BOF和FV的折中，BOF是把特征点做kmeans聚类，然后用离特征点最近的一个聚类中心去代替该特征点，损失较多信息
从TypeScript 2.2开始，增加了对 ES6 混合类(mixin class)模式。接下来讲讲 mixin 是什么，然后举例说明了如何在 TypeScript 中使用它们。...class Timestamped extends Base { timestamp = Date.now(); }; } 现在已经介绍了两个类型别名和mixin函数的声明，接下来看看如何在另一个类中使用..."User"中创建一个新类 const TimestampedUser = Timestamped(User); // 实例化新的 "TimestampedUser" 类 const user = new...实例化 "TaggedUser" 类 const user = new TaggedUser("John Doe"); // 现在，可以从 User 类访问属性和 Tagged 中的属性 user.name...如何所示，咱们如何在 User 类中使用混合的 Activatable： const ActivatableUser = Activatable(User); // 实例化新的"ActivatableUser
二十，类的定义 Scala中用关键字class定义普通类,用abstract class定义抽象类，用case class定义样例类, 用object定义单例对象，用trait定义特征。...case类本来设计用来进行模式匹配，自带apply和unapply方法，实例化时可以不用new关键字。除了做了优化用于模式匹配，其它方面和普通类没有什么区别。 1，java风格 ? ? ?...二十三，单例对象和伴生对象 object定义的对象为单例对象，可以直接使用无需实例化。...如果某个类定义时被abstract声明为抽象类时，它可以被继承但是不能直接被实例化。 和Python语言不同，Scala每个类只能继承一个超类。...unapply方法通常在模式匹配中会自动被使用。 case类内部实现了apply方法和unapply方法。 当把一个对象当做容器取其某个元素赋值时，会自动调用它的update方法。
add(1)(2) 实际上是依次调用两个普通函数（非柯里化函数），第一次调用使用一个参数 x，返回一个函数类型的值，第二次使用参数y调用这个函数类型的值。...这些语句在任何混入该特征的对象在构造时都会被执行。...构造器的顺序是类的线性化的反向。线性化是描述某个类型的所有超类型的一种技术规格。模式匹配一个模式匹配包含了一系列备选项，每个都开始于关键字 case。...match 对应 Java 里的 switch使用了case关键字的类定义就是样例类(case classes)，样例类是种特殊的类，经过优化以用于模式匹配。...实例中我们使用 Unapply 方法从对象中提取用户名和邮件地址的后缀。提取器使用模式匹配，在我们实例化一个类的时，可以带上0个或者多个的参数，编译器在实例化的时会调用 apply 方法。
类和对象的名称以大写字母开头。方法的名称以小写字母开头。可以被用作字母，但要慎重使用。因为有些特殊符号如 + 的内部表示为 plus当存在标识符和关键字冲突时，可以加上``来避免冲突 ?...二十，类的定义 Scala中用关键字class定义普通类,用abstract class定义抽象类，用case class定义样例类, 用object定义单例对象，用trait定义特征。...case类本来设计用来进行模式匹配，自带apply和unapply方法，实例化时可以不用new关键字。除了做了优化用于模式匹配，其它方面和普通类没有什么区别。 1，java风格 ? ? ?...二十三，单例对象和伴生对象 object定义的对象为单例对象，可以直接使用无需实例化。...如果某个类定义时被abstract声明为抽象类时，它可以被继承但是不能直接被实例化。 和Python语言不同，Scala每个类只能继承一个超类。
如何在Python中命名变量 在Python中，我们应该使用 snake_case 命名样式。 根据Python样式指南： 变量名与函数名遵循相同的约定。...构造函数和属性 构造函数是一种特殊的方法，当创建类的新实例（新对象）时会调用该方法，它的主要目的是初始化实例的属性。...在Python中，用于初始化新实例的构造函数称为 init（带有两个前导下划线和尾部下划线）。创建类的实例以初始化其属性时，将自动调用此方法。...提示：在Python中，我们使用 self 来引用实例，而在JavaScript中，我们使用 this 来引用实例。...要创建类的实例： 在Python中，我们编写类的名称，并在括号内传递参数 my_circle = Circle(5, "Red") 在JavaScript中，我们需要在类名之前添加 new 关键字。
说明的是谁要使用系统，以及他们使用该系统可以做些什么。一个用例图包含了多个模型元素，如系统、参与者和用例，并且显示了这些元素之间的各种关系，如关联、依赖和泛化。...类图是一种模型类型，确切的说，是一种静态模型类型。 图例： 3.对象图 表示类的对象实例。 与类图极为相似，它是类图的实例，对象图显示类的多个对象实例，而不是实际的类。...顺序图将显示的重点放在消息序列上，即强调消息是如何在对象之间被发送和接收的。...关系 1.泛化 【泛化关系】：是一种继承关系，表示一般与特殊的关系，它指定了子类如何实例化父类的所有行为和特征。 【箭头及指向】：带空心三角箭头的实线，箭头指向父类。...6.依赖 【依赖关系】：是一种使用的关系，即一个类的实现需要另一个类的协助，依赖关系普遍存在，当有其他关系时，尽 量不用依赖关系。
如何在差异较大的异质数据中实现 POI 牌匾检索，则是一个非常具有挑战性的问题。...【3】类别错误，即不同牌匾分为同一类别。图片3.2 高德团队的优化方式【1】采用『多趟资料』匹配结果，提升同一类别下牌匾的多样性；高德使用了『多趟资料』的匹配结果来生成训练数据。...使用 GeM 池化层替代最后一个 Global Average Pooling：GeM是一种可学习的特征聚合方法，Global Max Pooling 和 Global Average Pooling...都是它的特殊情况，使用GeM池化可以进一步提升全局特征鲁棒性。...结果特征编码时，对来自不同帧的 OCR 结果之间插入 SEP 符号做区分。
2）算法层：针对不平衡数据特点构造新算法或改造现有算法，如单类学习状语从句：代价敏感学习。 3）混合方法：将两者结合起来，如集成学习方法。 集成学习方法来源于机器学习的研究。...之所以将其用于不平衡数据分类，在于其提供了一个统一的算法框架，可以将常用的不平衡处理方法，如取样技术和代价敏感方法融合在集成学习算法中，在解决不平衡分类问题时，充分利用集成学习提高算法的泛化能力的特性，...; 4）混合方法的数据预处理和集成学习：混合方法不同于前面两类方法之处是采用了双重混合，也就是将装袋和推进组合起来。...过取样：增加小类实例; 欠取样：减少大类实例; 随机取样：以随机的方式删除或增加实例; 算法取样：根据一定的原则取样，如删除靠近大类边界的实例或增加任意产生的小类样例等一般来说，算法取样会产生一定的导向性...随后，研究发现，集成错误由两个部分组成：基分类器的泛化错误和基分类器的不一致程度。
该算法与何恺明团队的做法是类似的，都是将语义分割与实例分割模型结合得到全景分割结果，只不过两个模型采用共享特征提取器来提取特征，并且进行联合训练。...基本网络结构采用 ResNet-50，将提取到的特征同时输入到语义分割和实例分割分支中，在语义分割分支中，首先采用 PSPNet 中的金字塔池化模块产生特征图，然后采用混合上采样方法将预测的结果调整到输入图像的大小...things 类的像素来说，可能有来自实例分割模型的两个实例 id 标签，那么这时这个像素应该分配给谁？...，可能有来自语义分割和来自实例分割模型的两个标签，那么当对这种情况两个模型预测产生冲突时该如何如何解决？...作者认为虽然语义分割与实例分割这两个分支都使用的是同一个 backbone 网络训练得到的特征，但是由于这两个任务在注释上的细微差别以及其他因素的影响，会使得这两个分支 drift apart，而全景分割的任务是使得全局最优
单例对象是一种特殊的类，有且只有一个实例。和惰性变量一样，单例对象是延迟创建的，当它第一次被使用时才创建。 当对象定义于顶层时(即未包含在其他类中)，单例对象只有一个实例。...下面让我们来看看如何在另外一个包中使用 info 方法： // 因为 import 语句，方法 info 在此处是可见的。...如果用 Java ，必须要编写两个类才能实现，LogSegment 和 LogSegmentUtils。而在 Scala 中，使用伴生即可。...使用伴生对象来定义那些在伴生类中不依赖于实例化对象而存在的成员变量或者方法。...，单例对象 object Circle 包含一个方法 calculateArea ，它在每一个实例化对象中都是可见的。
在推断时，FSAF模块可以独立运行，也可以与基于锚的分支联合运行。FSAF模块与主干网无关，可以应用于具有特征金字塔结构的单阶段检测器。此外，无锚分支的实例化和在线特性选择可以是多种多样的。...在这项工作中，我们保持我们的FSAF模块的实现简单，相对于整个网络其计算成本很边缘化。?解决方法：(1)如何在网络中创建无锚分支从网络的角度来看，FSAF模块非常简单。...框的置信度和类别由分类输出图上位置(i, j)处k维向量的最大得分和对应的类决定。(3)如何为每个实例动态选择feature level无锚分支的设计允许使用任意金字塔级 的特性来学习每个实例。...初始化：主干网络在ImageNet 1k上进行训练，如Focal loss一样对Retinanet进行初始化。...所有box 回归层初始化用bias b和一个σ= 0.01的高斯权重来初始化。我们在所有实验中使用b = 0.1。初始化有助于在早期迭代中稳定网络学习，避免了较大的损失。
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