TensorFlow 2.0有一个很友好的地方，就是提供了多种不同的抽象方式，可以根据自己的需求来选择。这些API分成两种风格：
TensorFlow 2.0 中，我最喜欢的一点就是它提供了多个抽象化（abstraction）级别，让你可以根据自己的项目，挑选出最适合的级别。本文中，我将解读如何权衡创建神经网络的两种样式：
跨媒体检索（Cross-media Retrieval）是指用户给定任意一种媒体类型数据作为查询样例，系统检索得到与查询样例相关的各种媒体数据。如图 1 所示，当用户给定一张灰背鸥（Slaty-backed Gull）的图像作为查询样例，检索结果包含了图像、文本、视频和音频 4 种媒体数据。现有跨媒体检索研究一般聚焦在粗粒度跨媒体检索（Coarse-grained Cross-media Retrieval），只是将灰背鸥的图像作为鸟的图像进行分析检索，因此检索结果中会包含各种相似鸟类的媒体数据（如灰翅鸥、银鸥、加州海鸥等），而不是灰背鸥的图像、文本、视频和音频数据，如图 1(a) 所示。为了克服上述问题，本文提出了细粒度跨媒体检索（Fine-grained Cross-media Retrieval），即用户给定任意一种媒体类型数据作为查询样例，系统检索得到与查询样例细粒度类别相同的各种媒体数据，如图 1(b) 所示，检索得到灰背鸥的图像、文本、视频和音频数据。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 本文将介绍DAX中的基础表函数。 表函数是DAX中的一种常规函数，它返回的结果不是一个标量值，而是一个表。当需要编写DAX查询和迭代表的高级计算时，表函数非常有用。本文会介绍相关的计算示例。 本文的目标是介绍表函数的概念，而并非提供所有DAX表函数的详细说明。 《DAX权威指南》一书的第12章和第13章中介绍了更多的表函数。本文将解释DAX中最常见和重要的表函数的作用，以及如何在常见的场景中，包括标量表达式中使用它们。 01 表函数介绍 到目前为止，你
Fortify静态代码分析器提供了一组用于检测源代码中的潜在安全漏洞的分析器，当对项目进行分析时Fortify静态代码分析器需要无错误完成对所有相关源代码的翻译工作，Fortify静态代码分析器之后便可以使用Fortify安全编码规则包和客户特定的安全规则(自定义规则)来识别漏洞
将二维视图和图纸导出为 PDF 文件。为批量导出 PDF 文件提供自定义命名规则。
机器之心报道 编辑：赵阳 在这篇论文中，来自布加勒斯特大学、中佛罗里达大学的 Mubarak Shah（IEEE Fellow）等几位研究者对计算机视觉中的 100 多篇去噪扩散模型论文进行了全面回顾。 扩散模型在深度生成模型中自成一派，最近成为计算机视觉领域最热门的话题之一（见图 1）。扩散模型展示了强大的生成能力，无论是生成高水平的细节还是其生成的多样性，都让人印象深刻。 我们甚至可以说，这些生成式模型将生成式建模领域的标准提高到了一个全新的水平，尤其是 Imagen 和 Latent Diffus
继承和多态是现代编程语言最为重要的概念。继承和多态允许用户将一些概念进行抽象，以达到代码复用的目的。本文用一些例子快速回顾一下Java/Scala的继承和多态。
外部可见类型包含外部可见类型声明。 嵌套列举、受保护类型和生成器模式不受此规则的限制。
论文：arxiv.org/abs/2403.01121 代码：github.com/HKUDS/OpenGraph 港大数据智能实验室主页: sites.google.com/view/chaoh
关系模型是Power BI的独特优势，但是，在日常数据分析中，过多的表间关系，会使得数据模型变得非常复杂而且难以分析。
肉夹馍(https://github.com/inversionhourglass/Rougamo)通过静态代码织入方式实现AOP的组件，其主要特点是在编译时完成AOP代码织入，相比动态代理可以减少应用启动的初始化时间让服务更快可用，同时还能对静态方法进行AOP。
在实际研究中我们很多时候会碰到小数据集，特征数量远远大于样本量，比如我们希望预测患者对某种新疗法的反应。每个患者都包含了许多电子病历中的特征，但由于参加临床试验的患者数量有限，弄清楚哪些预测因素与对治疗真正相关就变得颇具挑战。在大样本的研究中，我们可以留出足够多的患者来测试模型的结果。但是对于一项小样本研究就会存在一些缺陷，比如为了留出验证集，用于训练模型的数据点就会进一步被压缩，导致信息丢失等等。
外观变化大的目标类别检测是计算机视觉领域的一个基本问题。由于类内部的可变性、视角和照明，目标类别的外观可能会发生变化。对于外观变化较大的目标类别，需要使用基于子类别的方法。本文提出了一种基于外观变化自动将一个目标类别划分成适当数量的子类别的子类别优化方法。我们没有使用基于领域知识或验证数据集的预定义的类内子分类，而是使用基于鉴别图像特征的非监督聚类来划分样本空间。然后利用子类别判别分析验证了聚类性能。基于无监督方法的聚类性能和子类别判别分析结果，确定了每个目标类别的最优子类别数。大量的实验结果显示使用两个标准和作者自己的数据库。比较结果表明，我们的方法优于最先进的方法。
Swift 泛型条件性符合（Conditional conformances） 表示泛型类型只有在其类型参数满足某些要求时才符合特定协议的概念。
2021年11月10日，美国国立卫生研究院的Noel Southall等人在Nat Rev Drug Discov杂志发表文章，对过去十年中成功的药物开发的时间框架进行了总结和分析。
来源：机器之心 本文约7800字，建议阅读10+分钟 本文为你全面总结了事件预测的问题定义，方法，应用，测评，数据，以及未来发展方向。 [ 导读 ]事件是基于特定地点、时间和语义发生的对我们的社会或自然环境产生重大影响的事情，例如地震、内乱、系统故障、流行病和犯罪。能够提前预测此类事件的发生以减少潜在的损害是非常重要的。虽然事件预测传统上极具挑战性，但它现在正成为大数据时代的一种可行选择并正在经历快速增长。当然，这也归功于高性能计算机和人工智能技术的进步。 最近来自艾默里大学的教授赵亮博士首次对该领域进行了
文 / Josh Gordon, Google Developer Advocate
TLDR: 港大发布通用图基座模型OpenGraph，巧妙地从大语言模型（LLM）中蒸馏零样本以增强图泛化能力。
注意，后面两列都是度量值。理论上不会同时显示两个名称为“器具”的行，也不会同时出现三把“椅子”，且对应着不同的聚合值。
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks NIPS2015 https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn
机器之心专栏 作者：蚂蚁集团-大安全-数字身份及安全生态、浙江大学 来自浙江大学和蚂蚁集团 - 大安全 - 数字身份及安全生态的研究者提出了一种基于标签关系树的层级残差多粒度分类网络 HRN。 基于有监督式深度学习的图像识别任务中一个方面要求是构建整理大规模、高质量的标注数据，这就对图像质量和标注人员的背景知识有比较高的要求。例如，在细粒度分类任务中，标注人员需要依赖大量的领域知识去区分各种种类的鸟以及不同型号的舰船，如图 1 所示。 图 1: 不同种类的信天翁以及不同型号的航母 在图 1 中，标注人员需
最近我们被客户要求撰写关于潜类别（分类）轨迹模型LCTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
标题：Smart Fashion: A Review of AI Applications in the Fashion & Apparel Industry
很多博客的导航栏是显示特定的分类的，如果你也想这样做，你可以添加下面这行代码和按照你自己的想法去样式化它。
机器之心专栏 作者：赵亮 事件是基于特定地点、时间和语义发生的对我们的社会或自然环境产生重大影响的事情，例如地震、内乱、系统故障、流行病和犯罪。能够提前预测此类事件的发生以减少潜在的损害是非常重要的。虽然事件预测传统上极具挑战性，但它现在正成为大数据时代的一种可行选择并正在经历快速增长。当然，这也归功于高性能计算机和人工智能技术的进步。最近来自艾默里大学的教授赵亮博士首次对该领域进行了全面的综述和数据代码资源整理。该工作全面总结了事件预测的问题定义，方法，应用，测评，数据，以及未来发展方向。该工作刚刚发表
Github和Gitee代码同步更新： https://github.com/PythonWebProject/Django_Fresh_Ecommerce； https://gitee.com/Python_Web_Project/Django_Fresh_Ecommerce。
在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以根据类的数量、模型结构和轨迹属性得出不同模型的分数
接着上面一篇说的内容： 一 继承： 苹果继承与水果，苹果是水果的子类，则苹果是一种特殊的水果；这就是继承的关系，这个我们学OC的时候相信也都理解了，就不再描述定义了，下面的就叫继承： class ZXMessageCell: UITableViewCell { // 自定义的cell继承与UITableviewCell } 继承了父类，你也就能使用父类的属性方法，这些我们学OC的时候也都清楚。看下面几点， 1：重写父类的方法 2：重写父类的属
我们经常会用到的ql类库大体如下： 名称 解释 Method 方法类，Method method表示获取当前项目中所有的方法 MethodAccess 方法调用类，MethodAccess call表示获取当前项目当中的所有方法调用 Parameter 参数类，Parameter表示获取当前项目当中所有的参数节级元素
让我们来看一些例子。要对一个数字列表（或者其他序列）求和，我们可以使用内置的sum函数，或者自己编写一个更加定制化的版本。这里是用递归编写的一个定制求和函数的示例
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 写在前面 嵌套命名实体识别是命名实体识别中的一个颇具挑战的子问题。我们在《实体识别LEAR论文阅读笔记》与《实体识别BERT-MRC论文阅读笔记》中已经介绍过针对这个问题的两种方法。今天让我们通过本文来看看在嵌套实体识别上哪一个方法更胜一筹。 1. 嵌套实体识别 1.1 什么是嵌套实体识别 嵌套实体识别是命名实体识别中一个子问题。那么什么才是嵌套实体呢？我们看下面这个例子： “北京天安门”是地点实体； “北京天安门”中“北京”也是地点实体；两者存在嵌套关系。 1.2
本文来自社区伙伴对《DAX 权威指南（第二版）》的学习笔记，有问题可以留言或联系BI佐罗修改，感谢你的支持。
Keras 是一个高级的 (high-level) 深度学习框架，作者是 François Chollet。Keras 可以以两种方法运行：
这个系列文章描述了一个单一的语义数据模型来支持物联网和建筑、企业和消费者的数据转换。 这种模型必须简单可扩展, 以便能够在各行业领域之间实现插件化和互操作性。 对于一个目前从事智能硬件的老码农，觉得这些文字具有积极的参考意义。在这第二部分, 尝试确定上层本体在解决元数据挑战中的作用, 以及如何能够提高可伸缩性。
来源：专知本文为论文，建议阅读5分钟我们发现深度融合策略往往优于单模态和浅层方法。 生物医学数据正变得越来越多，从而捕捉生物过程之间的潜在复杂关系。基于深度学习(DL)的数据融合策略是建模这些非线性关系的一种流行方法。因此，我们回顾了目前这种方法的最新进展，并提出了一个详细的分类，以促进更明智的选择融合策略的生物医学应用，以及新方法的研究。通过这样做，我们发现深度融合策略往往优于单模态和浅层方法。此外，提出的融合策略子类显示出不同的优点和缺点。对现有方法的回顾表明，联合表示学习是首选的方法，特别是对于中间
到了年底，PowerBI积累了一年的功能来了波大的，本次更新的功能涉及几处重大改进。更新功能列表如下：
传统的目标检测方法通常需要大量的训练数据，并且准备这样高质量的训练数据是劳动密集型的（工作）。在本文中，我们提出了少量样本的目标检测网络，目的是检测只有几个训练实例的未见过的类别对象。我们的方法的核心是注意力RPN和多关系模块，充分利用少量训练样本和测试集之间的相似度来检测新对象，同时抑制背景中的错误检测。为了训练我们的网络，我们已经准备了一个新的数据集，它包含1000类具有高质量注释的不同对象。据我们所知，这也是第一个数据集专门设计用于少样本目标检测。一旦我们的网络被训练，我们可以应用对象检测为未见过的类，而无需进一步的训练或微调。我们的方法是通用的，并且具有广泛的应用范围。我们证明了我们的方法在不同的数据集上的定性和定量的有效性。
束善杭（网名：深清秋）：21年老码农，持续创业中。热爱写代码、热爱做软件架构设计、热爱做软件产品设计，一旦做这些就很容易进入“心流”状态，忘了吃喝拉撒、废寝忘食！最近决定把自己的一些代码或设计经验分享出来，希望对大家有用！个人秉承的职业理念：通过自己给自己加班，提升自己的稀缺性，其实所有人都可以突破年龄障碍！
我们在之前说过，「封装」「继承」 和「多态」是 OOP 的重要特征，前面我们已经讲过了继承，今天我们来学习的是 “多态”。这里更多的是针对初学 Python 的读者谈谈如何去理解 “多态”，因为「多态」就如同它的名字一样，在理解上也是「多态」的，算是各有千秋。建议各位在看完本篇文章以后，也要多 Google 一下相关的内容再加深理解。
很久之前就想写一篇围绕Logistic Regression（LR）模型展开的文章了，碍于时间、精力以及能力有限，时至今日才提笔构思。希望此文能够帮助初学者建立对于LR模型的立体思维，其中关于LR模型本身的理论细节本文不做过多讨论，尽可能的给读者分享与LR模型存在千丝万缕关系的一些模型以及关于LR的一些周边理论，希望笔者的联想能够对于大家有所收获、有所启迪。
传统的目标检测方法通常需要大量的训练数据，并且准备这样高质量的训练数据是劳动密集型的（工作）。在今天分享中，研究者提出了少量样本的目标检测网络，目的是检测只有几个训练实例的未见过的类别对象。新提出的方法核心是注意力RPN和多关系模块，充分利用少量训练样本和测试集之间的相似度来检测新对象，同时抑制背景中的错误检测。
花下猫语：在我们读者群里，最近出现了比较多关于 C++ 的讨论，还兴起了一股学习 C++ 的风气。樱雨楼小姐姐对 C++ 的模板深有研究，系统地梳理成了一篇近 4 万字的文章！本文是下篇，分享给大家~
两种复制方法，在your_name改变情况下，第一种方法不会弄改变，第二张方法会随着改变。
在 SQL 中，子查询是一个查询嵌套在另一个查询中的查询，也被称为内部查询。子查询可以用来创建更复杂的查询，从而实现更高级的数据检索和分析。
线性混合模型假设 N 个受试者的群体是同质的，并且在群体水平上由独特的曲线 Xi(t)β 描述 。
这个系列文章描述了一个单一的语义数据模型来支持物联网和建筑、企业和消费者的数据转换。 这种模型必须简单可扩展, 以便能够在各行业领域之间实现插件化和互操作性。 对于一个目前从事智能硬件的老码农，觉得这些文字具有积极的参考意义。本节讨论业务和设备本体论的交叉点, 以及两者的元素如何能够提高可伸缩性。
继承就是子类继承父类的特征和行为，使得子类对象（实例）具有父类的实例域和方法，或子类从父类继承方法，使得子类具有父类相同的行为。
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