最近，很多人给我留言，问我说怎么在mpvue项目中引入小程序原生框架中的自定义组件。 有这种需求，是非常正常的一件事情。...有些朋友在自己尝试的过程中遇到了挺多的问题，那就让我来告诉你们经过我实测后认为的正确使用方式吧。...小程序的组件库有挺多，我们这里选用iVew Weapp作为示例。...Weapp原生小程序自定义组件代码。...步骤四：为需要使用自定义组件的Page进行配置 我们知道，原生小程序开发中，我们如果要在Page中使用自定义的组件，则需要在该Page对应的.json配置文件中配置要使用的自定义组件。
MSBuild 中写在 中的每一项是一个 Item，Item 除了可以使用 Include/Update/Remove 来增删之外，还可以定义其他的元数据（Metadata）...使用 % 可以引用 Item 的元数据，本文将介绍如何正确使用 % 来引用每一个项中的元数据。...---- 定义 Item 的元数据 就像下面这样，当引用一个 NuGet 包时，可以额外使用 Version 来指定应该使用哪个特定版本的 NuGet 包。...引用元数据使用的是 % 符号。...写文件，将以上拼接出来的每一项写入到文件中的每一行； 执行工具程序，这个程序将使用这个文件来执行自定义的编译。
Web开发 使用Python进行开发的程序员也会遇到一些困惑，这里整理有关使用Python 进行Web开发的一些问题，包含了性能、适用范围、开发效率、框架选择和使用、运维相关等内容。
原因： 新建项目为类库时，项目不会自动引用System.Windows.Forms，当我们使用命名空间System.Windows.Forms时，就会报这个错误 解决方法： 右键引用——添加引用——框架
为了演示如何在选择列表中使用子查询，我们假设我们必须从具有以下业务需求的SELECT语句生成一个结果集： 返回所有Sales.SalesOrderHeader记录有什么有OrderDate等于“2007...清单7中的查询显示了我如何在FROM子句中使用子查询。 当在FROM子句中使用子查询时，从子查询生成的结果集通常称为派生表。...清单7中的代码是一个非常简单的例子，说明如何在FROM子句中使用子查询。...通过在FROM子句中使用子查询，您可以轻松地构建更复杂的FROM语法，该语法将子查询的结果与其他表或其他子查询相结合，如清单8所示。...清单10中的代码显示了如何在INSERT语句中使用子查询。
OpenCV 4中提供了dnn::readNet()函数用于加载已经训练完成的模型，该函数的函数原型在代码清单12-17中给出。...代码清单12-17 dnn::readNet()函数原型 Net cv::dnn::readNet(const String & model, const String...加载模型后可以通过Net类中的相关函数获取模型中的信息，代码清单12-19中给出利用dnn::readNet()函数加载以有模型，并获取模型中网络信息的示例程序。...OpenCV 4在dnn模块中提供了blobFromImages()函数专门用于转换需要输入到深度学习网络中的图像的尺寸，该函数的函数原型在代码清单12-20中给出。...为了了解利用已有模型对图像进行识别的步骤和方法，在代码清单12-21中给出利用谷歌已有的tensorflow框架的图像识别模型对图像中物体进行识别的示例程序。
，但是，在使用该方法时，作为开发人员的你负责从关系数据库中读取数据（例如使用Entity Framework或任何其他方法），这些代码需要正确实现，以便在训练ML模型时传输数据。...，如Resnet v2101。...这意味着ML.NET可以在.NET Core 3.0应用程序中运行时利用.NET Core 3.0新功能。...有关ML.NET如何在.NET Core 3.0中使用新硬件内在函数API的更多信息，请查看Brian Lui的博客文章使用.NET硬件内在函数API来加速机器学习场景。...数据库加载器（关系数据库的本机数据库加载器） 深度学习培训：图像分类DNN重新培训（迁移学习） ASP.NET Core Razor Web应用程序（C＃）上的可扩展ML.NET模型 Azure函数（
人工神经网络在AI中具有举足轻重的地位，除了找到最好的神经网络模型和训练数据集之外，人工神经网络的另一个挑战是如何在嵌入式设备上实现它，同时优化性能和功率效率。...图1 训练结果 为了验证网络，使用这个图像作为分类器，网络可以正确地对它进行分类。 ? 图2 分类器 现在，在将网络转换为 ONNX 格式之后，进入了下一步，即使用 SNPE 工具。...在数字识别系统的 DNN 网络中，该网络的输入为 Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) ，使用一秒音频文件和14个系数，输入层为14x98。...图9 数字的DNN DNN将尝试学习和分类这些类型的图像为不同的数字。 特征提取部分是在 aDSP 中完成的，是 Elite 框架中音频路径拓扑中的一个定制模块。...在上述所有情况下，可以不使用分配的 DSP 进行输入，而是使用 FastRPC 从 ARM 中卸载处理到任何其他子系统(如 mDSP) ，但是这种技术有它自己的处理开销。
此演示程序创建图像分类模型修改美国国家标准和技术 (MNIST) 数据集的子集。演示训练数据集包含手写数字 1,000 张图像。...而不是直接规范化数据文件中的像素值，演示程序规范化数据进行联机，因为稍后您将看到。 演示程序 图 3 展示了完整的演示程序（为节省空间，进行了少量小幅改动）。我删除了所有常规错误检查。...Dnn 对象是只是便捷别名。model 对象包含 softmax 激活函数，以便在定型后用于预测。由于 Python 按引用进行分配，训练的 dnn 对象还可以训练的模型对象。...一切就绪后，将执行培训，如中所示图 4。...如中所示，该演示计算分类准确度图 5。
WNLI（Winograd 自然语言推理）数据集是是 GLUE 中的一个数据集，它是来自（Levesque et al., 2011）的小型自然语言推理数据集。...MT-DNN-ensemble 地址：https://github.com/namisan/mt-dnn 关于 MT-DNN 目前，我们尚不知道 MT-DNN-ensemble 模型如何在 WNLI...表征学习 MT-DNN 模型的架构。下面的网络层在所有任务中都共享，上面的两层是针对特定任务。输入 X（一句话或句子对）首先表征为一个序列的嵌入向量，在 l_1 中每个词对应一个向量。...如图所示，较低层（即文本编码层）在所有任务中共享，而顶层是任务特定的，组合不同类型的 NLU 任务，如单句分类、成对文本分类、文本相似性和相关性排序。...与 BERT 模型类似，MT-DNN 分两个阶段进行训练：预训练和微调。与 BERT 不同的是，MT-DNN 在微调阶段使用 MTL，在其模型架构中具有多个任务特定层。
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。...(2)使用Module了解包含模块的程序集以及模块中的类等,还可以获取在模块上定义的所有全局方法或其他特定的非全局方法。...System.Reflection.Assembly类--它可以用于访问给定程序集的信息,或者把这个程序集加载到程序中。 System.Type类:System.Type 类对于反射起着核心的作用。...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。
建模、评估、求解 左：8核并行训练的GPU性能，右：分布式SGD：从Quoc v.Le中引用的图表 要想用几百万张图像重新训练像ResNet50那样的DNN模型需要大量的计算资源。...这里再重新回顾一下这几个指标的定义：简而言之，精确率描述了预测为正的样本中有多少为真正的正样本，召回率描述了样本中的正例有多少被正确预测了，精确率和召回率通常是互相制约的。...预先训练好的Faster R-CNN已经在开放的图像数据集上达到了惊人的效果。 在下面的例子中你会看到，该模型能够检测到门、窗、餐桌及其位置。...其次，从零开始训练像ResNet50这样的DNN模型可能会相当复杂。不妨试试以简单快速的方式开始——使用小的数据集只对网络最上面的层进行训练。...如果您确实有大量可训练数据集，从头开始重新训练DNN可能能让模型能达到更好的表现。 第三，如果可以的话，进行并行训练。在我们的例子中，我们通过使用8个GPU获得了大约6倍（准线性）的加速。
总结：GPs是(几乎*)正向方法，而dnn是逆向方法。GPs的超参数优化是一种间接的程序，通常使用梯度和基于hessian的学习方法来完成。...总结：GPs一般采用二阶优化方法，如L-BFGS[5]，使用目标函数的Hessian; dnn一般采用一阶优化方法，如SGD[8]，使用目标函数的梯度。...对于需要直观风险评估的某些应用程序，这可能使这种方法更有利。...数据集很大 → 推荐使用 DNN：，因为 GP 运行时随着示例数据集的数量而扩展性很差，并且 DNN 已被证明可以在给定足够大的数据集的情况下在各种机器学习任务上取得最先进的性能。...如果:(i)数据集较大，或(ii)数据集是动态的，则使用dnn。 引用 [1] Belkin, Mikhail.
具体优化过程如代码清单9-20所示： 代码清单9-20 IGVN void PhaseIterGVN::optimize() { uint loop_count = 0; // 从worklist获取节点...整个图的最外部虚线方框表示在分析过程中我们关心的四个程序点：调用方法L()前，方法L()入口，方法L()返回，调用方法L()后。虚线圆圈表示每个程序点的连接图状态。...不过调用者（方法L）不能直接使用被调用者（方法T）的逃逸分析结果，需要经过一个映射过程，即将被调用者的分析结果中的节点和边映射到调用者的连接图上，如将ArgEscape的a1映射到图9-12f的a1。...向量化 为了支持计算密集的多媒体应用程序，现代处理器在其各自指令集架构中新增了很多SIMD指令。...不同处理器的SIMD具体指令集实现各有不同，如ARM是Neon。x86最初的SIMD实现是SSE指令集，如图9-14所示。
基于 GOPATH 和仓库名，无论我们把工作区设置何处，Go 工具集始终都能正确地找到代码的位置。...清单 3 github.com/ardanlabs/c… module github.com/ardanlabs/conf 清单3 中显示了 conf 仓库中的 go.mod 文件的第一行 。...这一行定义了模块的名称，它同时也代表了仓库全名，开发者期待使用它来引用库中任意部分的代码。...它显示了如何引用到一个特定版本模块中的包。在这种情况下，在 conf-1.1.0 的代码从版本为 0.3.1 的 go-cmp 导入了 cmp 包。...如何在你的项目中使用模块以及有什么最佳实践？ 在接下来的文章中，我计划将针对这些问题提供一个更深度的理解。现在，你要确保自己已经明白了仓库、包和模块之间的关系。
如何在无需预训练的情况下直接学习紧凑模型，使其适用于边缘设备的联合学习? 1.3 现有方法的缺点 大多数轻量级深度学习方法遵循高维预训练后压缩框架，压缩比受限于预训练模型。...最新的剪枝方法如LTH和SNIP训练复杂度较高。 对权重矩阵的低秩分解仍然需要预训练，然而预训练和微调计算成本高，不适合边缘设备。...与全连接DNN相比，Rosler大幅减小模型大小(减小50-90倍)，加速计算(180倍)，降低能耗(10倍)，适用于边缘设备。 在多个数据集上验证了Rosler的有效性。...不同压缩方法的结合：本文除了在模型权重矩阵进行了压缩，还提到了对于神经网络架构的变换（NAT），即展开原来的L层肥胖DNN为3L层细长DNN（BUFF展开）。...这样的趋势提示，在模型压缩任务中，不仅可以在单种模型压缩方法上进行研究改进和探索，还可以多种方法结合来实现更优的压缩效
DeepXplore 在 5 个流行的数据集上训练的当前最佳的深度学习模型中找到了数千个不正确的极端行为。...图 a：这个基于 DNN 的自动驾驶汽车正确决定左转；图 b：相反，这辆车决定右转撞向护栏。b 图的场景比 a 的更加灰暗。...图 2：一个简单的 DNN 和由其每个神经元执行的计算 3 已有 DNN 测试的局限性 成本高昂的标记工作 低程度的测试覆盖率 ? 图 3：传统程序和神经网络程序流程的比较。...图 5：在两个相似的 DNN 中，输入诱导出不同的行为 ? 图 6：从一个种子输入开始的梯度上升，然后逐渐找到差异诱导测试输入 5 方法 在这一节，我们提供了对我们的算法的详细技术描述。...算法 1：通过联合优化测试输入生成 6 实现 7 实验设置 7.1 测试数据集和 DNN 7.2 特定领域的限制 8 结果 ? 表 1：用于评估 DeepXplore 的 DNN 和数据集的细节 ?
CSet的创建过程如代码清单11-2所示： 代码清单11-2 选择Region放入CSet void G1Policy::finalize_collection_set(...) { // 先选择新生代...G1在evacuate_collect_set()中创建G1ParTask，然后阻塞，直到G1ParTask执行完成，这意味着整个YGC期间应用程序是STW的。...以线程栈为例，G1会扫描虚拟机所有JavaThread和VMThread的线程栈中的每一个栈帧，找到其中的对象引用，并对它们应用G1ParCopyClosure，如代码清单11-3所示： 代码清单11-...scan_rem_set遍历CSet中的所有Region，找到引用者并将其作为起点开始标记存活对象。...对象复制负责将队列中的所有存活对象复制到Survivor Region或者晋升到Old Region，如代码清单11-4所示： 代码清单11-4 对象复制 template void
可达性分析算法判断对象是否存活的基本思路是：通过一系列被称为 “GC Roots” 的根对象作为起始节点集，从这些节点开始，根据引用关系向下搜索，搜索过程所走过的路径被称为 “引用链”（Reference...代码清单 3-1 引用计数算法的缺陷/** * testGC()方法执行后， objA和objB会不会被GC呢？...可达性分析算法判断对象是否存活的基本思路是：通过一系列被称为 “GC Roots” 的根对象作为起始节点集，从这些节点开始，根据引用关系向下搜索，搜索过程所走过的路径被称为 “引用链”（Reference...譬如后文将会提到的分代收集和局部回收（Partial GC），如果只针对 Java 堆中某一块区域发起垃圾收集时（如最典型的只针对新生代的垃圾收集），必须考虑到内存区域是虚拟机自己的实现细节（在用户视角里任何内存区域都是不可见的...），更不是孤立封闭的，所以某个区域里的对象完全有可能被位于堆中其他区域的对象所引用，这个时候就需要将这些关联区域的对象也一并加入 GC Roots 集合中去，这样才能保证可达性分析的正确性。
一如吴恩达此前在Coursera上的机器学习课程，这几门深度学习课程也是好评如潮。 在诸多粉丝中，加拿大国家银行金融市场的首席分析师Ryan J....比如他阐明了监督式深度学习（supervised deep learning）只不过是一个多维的曲线拟合程序，而其他任何具有代表性的理解，如人类神经系统的通用参照，则有些太过玄乎了。...在模型开发过程中，如果你的目标改变，那么随后才可以更改评估度量标准。 Ng给出了在猫分类应用程序中识别色情照片的例子！ 心得14：测试集/开发集的分布情况 始终确保开发集和测试集具有相同的分布。...这可确保你的团队在迭代过程中瞄准正确的目标。这也意味着，如果你决定纠正测试集中错误标记的数据，那么你还必须纠正开发集中错误标记的数据。...吴恩达随后解释了解决这个数据不匹配问题的方法，如人工数据合成。 心得16：训练集/开发集/测试集的大小 在深度学习时代，建立训练集/开发集/测试集划分的参考标准发生了巨大的变化。
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