在C++里很多时候我们会遇到函数想返回两个以上结果的情况，这时候可以用数组（vector）、类来作为容器返回，也可以声明一个全局变量的数组，将数值存放在数组里解决。...第一个方式是使用引用来解决，将vector的引用在函数间传递 这是一个例子，假设我要传入一个数，我的函数的功能是返回这个数后面十个数的序列。...#include #include using namespace std; /* 输入一个数，返回这个数后面的十个数字序列 注意参数的这个 & 符号不能省略 */ void getSequence
theme: smartblue 目录 概述 在Java编程中，方法的参数传递方式通常是通过基本类型、对象引用或者集合等方式。然而，一种更加优雅且灵活的设计模式是将接口对象作为方法的参数。...本文将深入探讨这种设计模式的优势以及在实际开发中的使用场景。 1. 降低耦合性 将接口对象作为方法参数可以有效地降低方法的耦合性。通过接口，方法不再依赖于具体的实现类，而是依赖于接口。...实现依赖倒置原则 将接口对象作为方法参数有助于实现依赖倒置原则（Dependency Inversion Principle，DIP）。高层模块不依赖于底层模块的具体实现，而是依赖于抽象。...通过接口作为参数，使得方法更加稳定，更容易进行单元测试和模块替换。...结语 将接口对象作为方法参数是一种强大的设计模式，它提高了代码的可维护性、可扩展性和可读性。通过实现多态性、降低耦合性、遵循依赖倒置原则等，我们能够写出更加优雅、灵活的Java代码。
将凭据作为参数传递给START GROUP_REPLICATION命令时，凭据不会保留。 当组复制停止或服务器重新启动时，凭据将从内存中删除。...换句话说，如果凭据在START语句中传递，则使用该凭据，否则，系统像8.0.21之前一样，将检查存储在通道配置中的凭据。...这些参数仅限于START GROUP_REPLICATION命令，不能与group_replication_start_on_boot选项一起使用。...START GROUP_REPLICATION USER='rpl_user', PASSWORD='rpl_password'; START GROUP_REPLICATION;如果以上命令用于启动组复制，作为参数传入的凭据将用于分布式恢复...结论 从MySQL 8.0.21开始，组复制现在允许将分布式恢复凭据作为命令参数传递。
在 C# 中，通常使用委托或 lambda 表达式将方法作为参数传递。 将方法作为参数传递 |使用 C# 编程掌握委托 委托是引用具有特定签名的方法的类型，允许您将方法作为参数传递给其他方法。...实现动态行为的一个强大功能是将方法作为参数传递给其他方法的能力。这就是代表发挥作用的地方。通过利用委托，您可以创建不仅适应不同情况，而且保持简洁的代码。...在本文中，我们将深入探讨将方法作为参数传递的概念，探索委托的工作原理，并演示在 C# 中掌握这一基本技能的实际示例。 下面介绍如何使用 C# 掌握委托。 1....将方法作为参数传递 |使用 C# 编程掌握委托 将方法分配给委托人： 将方法作为参数传递 |使用 C# 编程掌握委托 3. 将委托作为参数传递 您可以将委托作为参数传递给其他方法，以动态定义行为。...在 C# 中使用委托将方法作为参数传递是创建灵活且可重用代码的强大功能。您可以使用委托、lambda 表达式和内置类型（如 和 ）动态分配、传递和调用方法。
因此它作为函数实参使用与普通变量是完全相同的， 在发生函数调用时，把作为实参的数组元素的值传递给形参,实现单向的值传送。...除了可以用数组元素作为函数参数外，还可以用数组名作函数参数(包括实参和形参)。...在用数组名作函数参数时，不是进行值的传送，是把实参数组的首地址赋子形参数组名， 而不是把实参数组的每一个元素的值都赋予形参数组的各个元素。...用多维数组名作函数参数 多维数组元素与一维数组元素一样，可以看作一个变量，所以在调用函数时可以作为实参，进行值的传递。...用多维数组名作为函数参数传递的是数组首元素的地址，要求形参是相同类型的同维数组。 这里，形参是二维数组时，第二维的大小(长度)必须指明，而第一维的大小(长度)可以指明，也可以不指明。
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这里回顾了一种新的损失函数，通过引入鲁棒性作为连续参数，该损失函数可以使围绕最小化损失的算法得以推广，其中损失的鲁棒性在训练过程中自动自我适应，从而提高了基于学习任务的性能。...并且，使用 MSE 训练出的模型将偏向于减少最大误差。例如，3 个单位的单一误差与 1 个单位的 9 个误差同等重要。...c 可以看作是一个尺度参数，在 x=0 邻域控制弯曲的尺度。由于α作为超参数，我们可以看到，对于不同的α值，损失函数有着相似的形式。 公式 2：不同α值对应不同的自适应性损失。...首先，由于使用了 Pythorch 库，利用 torch 将 x, y 的 numpy 数组转换为张量。...对于优化，使用学习率为 0.01 的 Adam 优化器。
OpenCV函数学习——distancetransform函数之距离变换 Opencv中distanceTransform方法用于计算图像中每一个非零点距离离自己最近的零点的距离，distanceTransform...的第二个Mat矩阵参数dst保存了每一个点与最近的零点的距离信息，图像上越亮的点，代表了离零点的距离越远。...x^2/2 : c(|x|-c/2), c=1.345 }; 应用参考：Opencv距离变换distanceTransform应用——细化字符轮廓&&查找物体质心
这是一篇非常有意思的论文，它将时间序列分块并作为语言模型中的一个token来进行学习，并且得到了很好的效果。...Chronos模型的参数范围从20M到710M不等，在已知数据集上优于传统和深度学习模型，在新数据集上表现出具有竞争力的零样本性能。...目标函数 Chronos是通过使用分类交叉熵损失函数将预测作为分类问题来训练时间序列数据。模型在表示量化时间序列数据的标记化词汇表上预测分布，并将该分布与真实分布之间的差异最小化。...这样就有两个优势:与现有语言模型体系结构和训练方法的无缝集成，可以学习任意的、潜在的多模态输出分布的能力，并且可以在不同领域之间通用，无需更改模型结构或训练目标。...它们的表现甚至超过了ForecastPFN和GPT4TS(微调GPT2)，显示出作为通用时间序列预测器的显著前景。
这里回顾了一种新的损失函数，通过引入鲁棒性作为连续参数，该损失函数可以使围绕最小化损失的算法得以推广，其中损失的鲁棒性在训练过程中自动自我适应，从而提高了基于学习任务的性能。 ---- ?...并且，使用MSE训练出的模型将偏向于减少最大误差。例如，3个单位的单一误差与1个单位的9个误差同等重要。...由于α作为超参数，我们可以看到，对于不同的α值，损失函数有着相似的形式。 ? 公式 2：不同α值对应不同的自适应性损失 在α=0和α=2时，损失函数是未定义的，但利用极限可以实现近似。...首先，由于使用了 Pythorch 库，利用 torch 将 x, y 的 numpy 数组转换为张量。...对于优化，使用学习率为 0.01 的 Adam 优化器。
本文明确将多任务学习视为多目标优化问题，以寻求帕累托最优解。而经过实验证明，本文提出的方法可以在现实假设下得到帕累托最优解。 统计学中最令人震惊的结论之一是 Stein 悖论。...例如，尽管自动驾驶和目标操纵看似无关，但相同的光学规律、材料属性以及动力学都对基础数据产生了影响。这启发人们在学习系统中使用多任务作为归纳偏好。...一般而言，可以通过为每个任务最小化经验风险的加权和这种优化问题来学习这些参数。但是，只有当一个参数组在所有任务中都有效时，这样的线性组合公式才有意义。...其次，我们将多标签分类作为 MTL，并在 CelebA 数据集（Liu 等人，2015b）上进行了实验。最后，我们将本文所述方法应用于场景理解问题中。...在本文中，我们明确将多任务学习视为多目标优化，最终目标是找到帕累托最优解。为此，本文使用了基于梯度的多目标优化文献中开发的算法。
解决 当将非受信数据作为参数传入时，确实存在XML注入（XML Injection）的风险，攻击者可以通过构造恶意的XML数据来修改XML文档结构或执行意外的操作。...转义特殊字符：在将非受信数据插入到XML文档中时，需要对特殊字符进行转义，以防止其被解析为XML标签或实体。常见的特殊字符包括、&、"和'等。
how-we-flew-a-drone-to-monitor-construction-projects-in-africa-using-deep-learning-b792f5c9c471 注：本文的相关链接请点击文末【阅读原文】进行访问 如何将深度学习应用于无人机图像的目标检测...我们将探索一些应用以及伴随着它们的挑战，这些应用基于深度学习完成了基于无人机的自动化监测。 在最后，我们将展示一个使用Nanonets机器学习框架对非洲住房项目进行远程监测的案例。...澳大利亚西太平洋集团开发了一种基于深度学习的目标探测系统来侦测水中的鲨鱼。...Pragmatic Master之所以选择Nanonet作为深度学习的提供者是因为Nanonet易于使用的web平台和即插即用的APIs。...迁移学习也缩减了训练时间因为模型不需要进行大量的迭代也能有良好性能。 我们专有的深度学习软件能聪明地选择最佳的模型，并根据你的用例优化超参数。这涉及到使用高级搜索算法在多个模型和多维参数间进行搜索。
，将返回一个布尔值，使用!! name，我们可以确定name的值是真的还是假的。如果name是真实的，那么!name返回false。 !false返回true。...通过将hasName设置为name，可以将hasName设置为等于传递给getName函数的值，而不是布尔值true。 new Boolean（true）返回一个对象包装器，而不是布尔值本身。...name.length返回传递的参数的长度，而不是布尔值true。
作者 | fendouai 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文介绍了了如何将深度学习最火的目标检测做成在线服务。回复关键字“yolo_online"获得完整项目代码。...第一次接触 YOLO 这个目标检测项目的时候，我就在想，怎么样能够封装一下让普通人也能够体验深度学习最火的目标检测项目，不需要关注技术细节，不需要装很多软件。只需要网页就能体验呢。...tip0： 最理想的情况就是 YOLO 的模型和参数只加载一次，然后目标检测就很快。 这个比较容易实现，py 代码中先加载模型，再写处理逻辑。...相关教程： TensorFlow + Keras 实战 YOLO v3 目标检测图文并茂教程（文末有惊喜） YOLO QQ 群（求土豪赞助一波服务器啊） 群号:167122861 ---- 获取项目代码...关注我们的历史文章，和小编一起畅游在深度学习的世界中。
，但是不存在，则提示用户是否创建目标目录 if not os.path.exists(tdir): print('Target directory don\'t...exit() else: return tdir if __name__ == "__main__": # 设置命令行参数...只设置了最长边参数以及源目录 ? 脚本会提示，不设置目标目录则会覆盖源文件，直接回车，或者输入 Y 或者 y 确认，输入 N 或者 n 则退出程序。 设定了目标目录，但目标目录不存在 ?...脚本会提示目标目录不存在，直接回车，或者输入 Y 或 y 则会创建这个目录，输入 N 或者 n 则退出程序。 正常以及报错状态 ?...代码解析 首先，要写命令行的脚本，就需要处理各种各样的参数，所以，argparse 库是必不可少的 Python os 库对文件夹的常见用法 # 判断目录是否存在 os.path.exists(__dir
Python3 初学实践案例（12）将源目录中的图片根据设定最长边参数保存到目标目录脚本（Image 的使用） 如果我们给客户制作网站，客户会发送过来一堆的图片，这些图片一般都是通过手机或者数码相机拍摄的...exit() else: return tdir if __name__ == "__main__": # 设置命令行参数...设定了目标目录，但目标目录不存在 脚本会提示目标目录不存在，直接回车，或者输入 Y 或 y 则会创建这个目录，输入 N 或者 n 则退出程序。...正常以及报错状态 代码解析 首先，要写命令行的脚本，就需要处理各种各样的参数，所以，argparse 库是必不可少的。...关于这个库的使用，可以看下我学习 python 的第三篇博文的详细介绍《argparse 命令行参数库的使用》 ，这里我就不详细说明了。
标签：时间帧，机器学习，Python，技术演示 想象一下，你刚开始一个新的数据科学项目。目标是建立一个预测目标变量Y的模型。...这些模型能够学习序数输入特征和目标之间的非单调关系。 方法 #2：使用正弦/余弦变换进行循环编码 正如我们之前所见，拟合线类似于台阶。那是因为每个虚拟变量都是单独处理的，没有连续性。...那么我们如何将这些知识融入到特征工程中呢？三角函数是一种办法。 我们可以使用以下正弦/余弦变换将循环时间特征编码为两个特征。...图5：使用正弦/余弦变换拟合。垂直线将训练集和测试集分开 图 5 显示该模型能够捕捉数据的总体趋势，识别具有较高和较低值的时期。...“drop”将只保留创建的 RBF 特征，“passthrough”将保留新旧特征。 图6：12个径向基函数 图 6 显示了使用天数作为输入创建的 12 个径向基函数。
如图所示: 将can的one-hot编码与变换矩阵(即参数矩阵3x5, 这里的3是指最后得到的词向量维度)相乘, 得到目标词汇表示矩阵(3x1)....接着, 将目标词汇表示矩阵与多个变换矩阵(参数矩阵5x3)相乘, 得到多个5x1的结果矩阵, 它将与我们Hope和set对应的one-hot编码矩阵(5x1)进行损失的计算, 然后更新网络参数完成一次模...学习了什么是word2vec: 是一种流行的将词汇表示成向量的无监督训练方法, 该过程将构建神经网络模型, 将网络参数作为词汇的向量表示, 它包含CBOW和skipgram两种训练模式....如图所示: 将you的one-hot编码与变换矩阵(即参数矩阵3x5, 这里的3是指最后得到的词向量维度)相乘, 得到目标词汇表示矩阵(3x1)....接着, 将目标词汇表示矩阵与多个变换矩阵(参数矩阵5x3)相乘, 得到多个5x1的结果矩阵, 它将与我们hope和set对应的one-hot编码矩阵(5x1)进行损失的计算, 然后更新网络参数完成一次模
近年来，人们提出了几种比较学习方法来学习句子表征，并取得了良好的结果。...在这篇论文中，作者提出了一种新的方法ArcCSE，其训练目标是增强判别能力和建模三元组句子的蕴含关系。...此外，目前的优化目标只是从两两的角度对句子关系进行建模，试图将语义相似的句子拉得更近，将语义不相似的句子推得更远。但是，相关句子之间存在着不同程度的语义相似，如图1(d)，sb比sc与sa更加相似。...目前的优化目标缺少这样建模句子间语义关系的能力。...图1 模型 ArcCSE 基于对比学习的角度Margin 给定一个句子集合D，Following SimCSE,使用dropout作为数据增强，对于每个句子输入到预训练语言模型中两次，得到两个不同的特征作为正样本和
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