附录 C：特殊数据结构 在本附录中，我们将快速查看 TensorFlow 支持的数据结构，超出了常规的浮点或整数张量。这包括字符串、不规则张量、稀疏张量、张量数组、集合和队列。...不规则张量 不规则张量是一种特殊类型的张量，表示不同大小数组的列表。更一般地说，它是一个具有一个或多个不规则维度的张量，意味着切片可能具有不同长度的维度。在不规则张量r中，第二个维度是一个不规则维度。...，具有为这种特定组合专门优化的图形。...这是为了给您选择： 如果使用range()，for循环将是静态的，这意味着仅在跟踪函数时才会执行。循环将被“展开”为每次迭代的一组操作，正如我们所见。...(c) TF 函数将将其视为隐式的第一个参数，因此实际上最终会具有相同的签名（除了参数的名称）。
乘法模型中四种成分之间保持着相互依存的关系，一般而言，长期趋势用绝对量表示，具有和时间序列本身相同的量纲，其他成分则用相对量表示。...图 | 拟合的季节变动 // 乘法模型-季节指数 乘法模型中的季节成分通过季节指数来反映。常用的方法称为移动平均趋势剔除法。步骤如下： 计算一动平均值 从序列中剔除移动平均值 ?...时间序列循环变动分析 时序长期来看会存在一个循环往复，通常通过剩余法来计算循环变动成分C： 如果有季节成分，计算季节指数，得到季节调整后的数据TCI 根据趋势方程从季节调整后的数据中消除长期趋势，得到序列...CI 对消去季节成分和趋势值的序列CI进行移动平均以消除不规则波动，得到循环变动成分C ?...图 | 拟合的长期循环变动 时间序列不规则变动分析 除了以上三种变动信息，剩下的为不规律的时序变动信息。如有需要，可以进一步分解出不规则变动成分： ?
时间序列分割（TSS）是一种为时间序列的子序列分配标签的方法。子序列由起始偏移量X_c到结束偏移量e的连续时间步骤中的观察值组成。在状态转移中，变化点是一个偏移量，表示相对于时间序列中的状态变化。...例如，在电子鼻数据中，通过将具有不同气体选择性的多个传感器组合起来来确定特定气味，并不能保证选择传感器可以识别目标气味。...2.3.2 循环神经网络（RNN） RNN是一种具有内部记忆（即状态）的神经架构，专门设计用于处理序列数据，适合于学习时间序列中的时间特征。...这些问题导致了长期短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）的出现。LSTM通过在状态动态中整合具有门控机制的记忆单元，解决了标准RNN中的下标消失和爆炸梯度问题，从而控制了细胞之间的信息流。...这些模型提供了一种替代的基于循环的解决方案，其处理不规则采样时间序列的能力比传统RNN具有更好的属性。 3 神经架构方法 神经架构对表示质量有重要影响。
特别地，字符间距算法或集束搜索(beam search)算法(Liu 等，2002)被用于处理后续字符串转录，从一个特定的字典中匹配到最佳的识别结果。...自然场景文本大多具有十分复杂的背景，且背景中的部分纹理特征与文本特征从视觉上看是十分相似的，这大大增加了自然场景文本识别的难度。...传统的超分辨率算法，如双线性插值、双三次插值等，旨在重构整幅自然场景文本图像的纹理特征，并不完全适用于低分辨率的自然场景文本(Wang 等，2020c)。...随着不规则文本检测技术的迅猛发展，自然场景文本识别算法中的不规则纠正模块是否是解决文本排布规则的唯一方案值得思考。 图像预处理包括且不限于上述内容，不同处理算法间可以叠加使用。...受启发于循环卷积神经网络在图像分类中的成功应用，Wang 和Hu(2017)设计了一个门控循环神经网络，通过控制识别模型内部视觉特征的信息流动，改善自然场景文本的序列特征表征。
*图像预处理在光学字符识别（OCR）中的应用*在光学字符识别（OCR）的工作流程中，图像预处理是首要步骤，它为整个系统的准确性和稳健性打下基础。因此，理解图像预处理中使用的技术及其执行步骤极为关键。...5.区域划定：也被称为布局分析，该步骤用于识别图像中的文本区域、非文本区域以及文本的结构信息，如列、行、块、标题、段落、表格等。通过这个步骤，可以为后续的文字提取步骤提供基础。...技术步骤使用基于字符分割的方法处理OCR问题，一般会采用以下的技术步骤：1.字符检测：首先，我们需要用一种字符检测算法（如滑动窗口或基于区域的方法）来定位并分割出图像中的每个字符。...这通常可以通过空间关系（如从左到右，从上到下）或者序列模型（如HMM）来完成。在这个过程中，字符的定位、分割和识别都是关键步骤，每个步骤的结果都会直接影响到最终的OCR性能。...同时，也需要研究如何在保证性能的同时，降低模型的计算资源消耗，使得这些模型能够在更广泛的设备和场景中得到应用。
图相关应用在学术界和工业界都有着显著的增长，这主要是因为图具有强大的表示能力。然而，高效地执行这些应用面临多种挑战，如负载不平衡、随机内存访问等。...图处理算法的执行面临着几个挑战，人们已经做出了许多努力来缓解这些问题。首先，在TGC算法中，执行行为，包括资源利用率和操作顺序等因素，往往表现出不规则性。...为了解决GNN中的正则和不规则特性，已经提出了几个专用的加速平台，如基于ASIC的HyGCN[108]和基于FPGA的GraphACT[118]。...在GFP步骤中，计算单元加载预处理的数据，并执行图处理算法以获得最终结果。值得注意的是，GPP方法的选择取决于原始图数据集的特征以及执行平台。...在Graph500比赛1中，百亿级超级计算机Fugaku[81]展示了390秒的高GPP时间(C_TIME)，与0.25秒的BFS执行时间相比，这是一个惊人的1560×。
在编程过程中要避免“死循环”的出现，因此，对于上面的代码可以在循环体中使用 break 强制跳出循环（关于 break 的用法会在后面介绍）。 c....话说，我们也可以将上面的两个步骤合并，在声明数组的同时为它分配空间，如： ?...答案:B 6.2循环操作 Java 中的数组： 实际开发中我们经常使用循环控制数组成员的操作。如： ? 运行结果： ?...注意哦： 1、 方法体放在一对大括号中，实现特定的操作 2、 方法名主要在调用这个方法时使用，需要注意命名的规范，一般采用第一个单词首字母小写，其它单词首字母大写的形式 第二步，调用方法 当需要调用方法执行某个操作时...7.4带参无返回值方法的使用 有时方法的执行需要依赖于某些条件，换句话说，要想通过方法完成特定的功能，需要为其提供额外的信息才行。
在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。...非结构化数据：数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。如：文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息。 数据的处理周期 数据处理是人或机器对数据进行的重组或重新排序，以增加其特定的价值。...数据处理包括以下基本步骤：输入、处理和输出。这三个步骤构成了数据处理周期。 输入：将数据以特定的形式输入进行处理，形式将取决于处理机制。...例如，可以从时间卡中计算薪水，或者可以从销售订单中计算当月的销售摘要。 输出 ：将收集处理步骤的结果。输出数据的特定形式取决于数据的用途。例如，输出数据可以是雇员的薪水。...信息从产生的那一刻起就自然地进入到了一个循环，经过收集、复制、访问、迁移、退出等多个步骤，最终完成一个生命周期，而这个过程必然需要良好管理的配合，如果不能进行很好地规划，结果就会是，要么是浪费了过多的资源
C++是如何在C语言的基础上添加面向对象概念的。C++是如何在C语言的基础上添加泛型编程概念的。编程语言标准。创建程序的技巧。...程序命令计算机按一系列流程生成特定的结果，就像菜谱指定了厨师做蛋糕时应遵循的一系列步骤一样。 随着程序规模的扩大，早期的程序语言（如FORTRAN和BASIC）都会遇到组织方面的问题。...为了 解决这种问题，计算机科学家开发了一种更为有序的编程方法——结构化编程（structured programming）。C语言具有使用这种方法的特性。...C语言的词汇表中就包含了这些结构（for循环、while循环、do while 循环和if else 语句）。 另一种新原则是自顶向下（top-down）的设计。...OOP程序设计方法首先设计类，他们准确地表示了程序要处理的东西。例如，绘图程序可能定义表示矩形、直线、圆、画刷、画笔的类。类定义描述了对每个类可执行的操作，如移动圆或旋转直线。
如何在保持准确性的同时简化这个公式？” 3. 创建自定义函数 专业提示学习如何借助 ChatGPT 创建自定义函数，使您能够在不使用复杂公式的情况下执行特定计算。步骤 1....请教 ChatGPT，了解高级超链接技巧，如链接到工作表中的特定单元格。ChatGPT 提示“我想创建允许用户快速访问相关信息或数据源的超链接。如何在 Excel 中设置一键数据录入的超链接？”...ChatGPT 提示：“我需要创建多个具有一致品牌和格式的图表。如何在 Excel 中创建和应用自定义图表模板，以确保所有我的图表和报告具有统一的外观，包括特定的颜色、字体和标签？” 75....使用循环结构，如 For Next 循环、For Each 循环或 Do While 循环，来定义迭代条件和循环内要执行的操作。3....ChatGPT 提示“我想创建引导用户并允许他们做出选择以触发特定操作的交互式对话框。如何在 Excel 中创建自定义对话框，捕获用户选择并根据他们的选择执行宏？” 100.
（四边形 没有和有 法线贴图） 如果没有法线贴图，则四边形显然是平坦的。添加法线贴图会使它看起来好像具有不规则的表面。但是，海拔差异看起来很小。当从平视角观察四边形时，这一点变得明显。...这就是我们沿着视线移动的因素，即我们的UV增量。 ? 要应用视差强度，我们可以调整每个步骤采样的高度。但是缩放UV增量具有相同的效果，我们只需要执行一次即可。 ?...因此，编译器将展开循环，这意味着它将始终执行所有九个步骤，无论我们的逻辑是否可以更早停止。相反，它使用确定性逻辑随后选择最终结果。 ? ?...在这两个步骤之间的某个位置，射线一定已经击中了表面。 成对的射线点和表面点定义了两个线段。由于光线和表面发生碰撞，因此这两条线交叉。因此，如果我们跟踪上一步，则可以在循环之后执行线与线的交点。...2.5 不同层之间的搜索 通过在两个步骤之间进行线性插值，我们假定表面在两个步骤之间是笔直的。但是，通常情况并非如此。为了更好地处理不规则的高度场，我们必须在两个步骤之间搜索实际的交点。
我们可以通过在图中强制执行自我循环来「解决」这个问题——只需要将恒等矩阵添加到 A 上。...三层 GCN 在正向传递期间执行了三个传播步骤，并有效地卷积每个节点的三阶邻域（所有节点都达到了三级「跳跃」）。值得注意的是，该模型为这些节点生成了一个与图的共同体结构非常相似的嵌入（见下图）。...式中，j 表示 v_i 的相邻节点。c_ij 是使用我们的 GCN 模型中的对称归一化邻接矩阵 D-1/2 A D-1/2 生成的边 (v_i,v_j) 的归一化常数。.../proceedings/papers/v9/glorot10a/glorot10a.pdf 中的初始化），那么这个更新规则在实际应用中会变得稳定（这也归功于归一化中的 c_ij 的使用）。...而神经网络如何在图论上针对特定类型的问题进行研究，如在定向图或关系图上进行学习，以及如何使用学习的图嵌入来完成下一步的任务等问题，还有待进一步探索。
本文提出了一种新方法，该方法将具有未对齐测量结果的不规则采样时间序列分类，重点是高可伸缩性和数据效率。...但是，底层方法通常限于相对简单的设置，在这些设置中数据具有特定形式的独立性。我们提出了一种新颖的技术，可以通过在频域中进行有效的数据采样来加快时序数据的MCMC速度。...然后，它使用这些潜在变量执行因果推理，以替代多原因未观察到的混杂因素。 No.4 时间序列聚类 ?...，在这种情况下，观察值对应于直到感兴趣的事件（例如因特定疾病导致的死亡或机械系统中的组件故障）之前的等待时间。...它从多个预先训练的RNN的存储状态库中自适应地提取知识，并通过一种称为可传输存储单元（TMU）的新颖循环结构将其应用于目标网络。 推荐阅读 ?
在这一点上，当管道在这些后端之间流动时，仅将 VPI 对象订阅到您需要的一组后端可确保您获得最有效的内存路径。 处理循环是执行处理管道的地方。想象一个应用程序迭代具有数百个单独帧的视频文件。...主循环将主要负责对像素信息执行所需的转换，以实现给定计算机视觉任务的预期结果。 最后，清理阶段处理在任务执行期间使用的资源的所有必要释放和重新分配。...流的目的是强制执行数据需要通过的排队步骤序列来完成特定的计算机视觉任务。这些步骤可能包括数据的预处理或后处理，甚至包括 TNR 等成熟的算法。图 2 显示了 VPIStream 对象的示例。...这是一个可选步骤。使用零值将启用所有可用的后端。但是，推荐的做法是分配一组特定的后端，因为它有助于优化内存分配。 TNR 有效载荷 有效负载本质上是管道执行期间所需的临时资源。...在 TNR 样本上，循环迭代视频文件中的每个单独帧，并执行必要的顺序步骤以实现所需的结果。 当从视频中收集帧时，第一步是VPIImage使用前面描述的效用函数将其包装成一个对象。
我们可以通过在图中强制执行自我循环来"解决"这个问题——只需要将恒等矩阵添加到 A 上。...三层 GCN 在正向传递期间执行了三个传播步骤，并有效地卷积每个节点的三阶邻域（所有节点都达到了三级"跳跃"）。值得注意的是，该模型为这些节点生成了一个与图的共同体结构非常相似的嵌入（见下图）。...c_ij 是使用我们的 GCN 模型中的对称归一化邻接矩阵 D-1/2 A D-1/2 生成的边 (v_i,v_j) 的归一化常数。.../proceedings/papers/v9/glorot10a/ glorot10a.pdf 中的初始化），那么这个更新规则在实际应用中会变得稳定（这也归功于归一化中的 c_ij 的使用）。...而神经网络如何在图论上针对特定类型的问题进行研究，如在定向图或关系图上进行学习，以及如何使用学习的图嵌入来完成下一步的任务等问题，还有待进一步探索。
通过将相同局部结构中的节点合并为“超级节点”，并将连接超级节点的边合并为“超级边”，可以得到粗图。图粗化的核心步骤是图聚类，通常与图谱相关。一些算法如受限谱近似和逆拉普拉斯，被用于保留一些图属性。...现有方法通常保留原始图的关键属性，如切割总权重、光谱特性和分层结构。稀疏化算法可作为预处理步骤，降低全批次时间复杂度。...节点采样方法对每个计算层的每个节点进行采样，这可能会导致冗余节点（例如，节点E被采样两次）和丢失边（例如，节点C和节点D之间的边丢失）；逐层采样方法基于前一层中的节点对每层进行采样。...；基于交换的系统（图 4(b)）将所有数据存储在共享内存中，通过交换中间结果进行计算，但存在工作负载调度和迭代延迟问题；基于采样的系统（图 4(c)）将图和特征保存在共享内存中，采用邻居采样进行邻居聚合...GCN算法由多个层组成，每层具有不同特征。该类别的研究提出了跨层构建适应性更强的架构，并为所有层使用相同引擎。这些作品专注于特定的工作负载（GCN）而具有更大的定制可能性。
首先，Roller不把DNN中的算子计算视为多层嵌套循环，而是视作数据处理管道，其中数据块(tile) 在具有并行执行单元（如GPU SM）和内存层次结构抽象的硬件上移动和处理。...4x4的数据tile写回到C，如Figure4所示。...对于每个内存级别，定义了一个特定的rTile和该内存级别的特性保持一致。 因此，Roller将张量计算描述为具有分层 rTile 配置的数据处理管道，成为rProgram。...为此，Roller针对硬件抽象层（HAL）中描述的设备构建了一个微观模型。HAL将加速器建模为具有分层内存的多个并行执行单元，HAL公开了三个基于rTile的接口：Load，Save，Compute。...其余的 27.7% 和 19.3% 主要是小算子或张量形状不规则，难以与硬件对齐。然而，这些算子的kernel执行时间通常相对较短，例如平均只有 1.65 毫秒和 1.16 毫秒。
基础概念 作用：clip-path 决定一个元素的哪些部分应该被显示，哪些部分应当被隐藏。通过在元素上应用一个剪切路径，可以实现如圆形头像、不规则形状的按钮或图片遮罩等多种视觉效果。...语法：支持多种函数定义剪切区域，如 circle(), ellipse(), polygon(), inset() 或者引用SVG中的 。...浏览器兼容性 虽然现代浏览器广泛支持 clip-path，但早期版本和某些浏览器可能需要特定的前缀（如 -webkit-）来确保兼容性。检查最新的兼容性表格以确保广泛适用性。...不规则多边形卡片效果 创建一个具有独特形状的卡片元素。...元素的剪切路径将在一个三角形、圆形和反向三角形之间循环动画，持续时间为3秒，无限循环。
在这项调查中，我们全面回顾了不同类型的图深度学习方法。我们根据模型结构和训练策略将现有方法分为五类：图循环神经网络、图卷积网络、图自动编码器、图强化学习和图对抗方法。...之前很少有总结图上深度学习方法区别和联系的工作，所以作者写了这篇文章。 图上深度学习的几大挑战 图结构不规则性---->一些基础的数学运算操作无法在图上进行，例如卷积核池化操作。...因此需要重新定义图上的操作。 图的异质性和多样性---->对于不同类型、属性和任务需要不同的模型体系结构解决特定问题。...为了学习模型参数，采用以下半监督方法：使用Jacobi方法迭代求解上述方程到一个稳定点，使用Almeida-Pineda算法执行梯度下降最小化特定任务的目标函数。...其次，由于梯度下降步骤之间要多次迭代才能达到稳定状态，GNNs的计算成本很高。
简介 场景文本识别的难点在于处理倾斜、弯曲或不规则布局的文本。尤其是三维透视文本和弯曲文字在自然场景中很常见，很难识别。当下的弯曲文字的识别一般是先进行文字区域检测，然后再进行文本图片矫正、识别。...预测出的坐标用C'表示，C' =[c'1，… ，c'K]∈R2xK。 定位网络由一个CNN网络预测出控制点坐标，并且在训练过程中无需任何坐标标注，只依赖识别网络的文本gt，完全由反向传播的梯度监督。...编码器 编码器结构为卷积循环神经网络，通过CNN提取特征图后，可以得到输入图像中比较鲁棒的，比较高级的特征图。这里会将这些特征图转化成一个序列，序列的长度就是特征图的宽度。...实验结果证明:ASTER对于文本检测具有很好的指导意义，在端到端文本识别中的优势非常明显。 总结 ASTER的提出，无疑是OCR领域的一个重要进展。...它提出了显式图像矫正机制，可以在无额外标注的情况下显著地提升识别网络的识别效果。对空间透视、弯曲等不规则文本具有较好的识别效果。
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