于ios在列表视图UITableView达到。这个类在实际应用中频繁，是很easy理解。这里将UITableView的主要使用方法总结一下以备查。...这里主要记录创建UITableView的方法，下篇记录通过列表视图控制器使用UITableView。...则多个 UITableViewCell构成一个section，每一个section也有头和尾视图。 以下简单新建一个demo展示一下怎样创建一个UITableView。...interface ViewController ： UIViewController 而且在tableView创建完毕后，将tableView...执行，显示结果： 假设希望实现对选中某个单元格的响应，仅仅须要实现以下代理方法就可以。在代理方法中能够实现创建新的视图控制器并控制其载入到屏幕上。
最简单的UICollectionView就是一个GridView，可以以多列的方式将数据进行展示。...collectionView: didHighlightItemAtIndexPath: 如果1回答为是，那么高亮 • -collectionView: shouldSelectItemAtIndexPath: 无论1结果如何...提供给我们的默认的UICollectionViewCell结构上相对比较简单，由下至上： • 首先是cell本身作为容器view • 然后是一个大小自动适应整个cell的backgroundView，用作...UICollectionViewLayout可以说是UICollectionView的大脑和中枢，它负责了将各个cell、Supplementary View和Decoration Views进行组织，...关于详细的自定义UICollectionViewLayout和一些细节，我将写在之后一篇笔记中。
Query: 数据查询对象，各层接收上层的查询请求。 注意超过 2 个参数的查询封装，禁止使用 Map 类来传输。 那么我们需要思考以下几个问题： 为什么需要这些分层领域模型？...实际开发中每种分层领域模型都会用到吗？ 本小节我们将重点分析和解答这些问题。 2. 分层模型 2.1 常见的分层模型有哪些？含义是什么？...Param 为查询参数对象，适用于各层，通常用作接受前端参数对象。Param 和 Query 的出现是为了避免使用 Map 作为接收参数的对象。...这种用法将 AO 用作 Param 和 VO 或 Param 和 DTO 的组合。 2.2 为什么要有分层领域模型？ 还有的朋友查询参数喜欢通过 Map 或者 JSONObject 来封装。...3.2 返回视图 接下来我们从数据返回的视角去了解分层领域模型在实际项目中的一种常见用法： 数据访问层通常将数据封装为 DO 对象传给 Service 层，Manager 或 Client 层往往将查询结果封装为
通过使用手动定义的查询。 可用选项取决于实际商店。但是，必须有一种策略来决定创建什么实际查询。下一节将介绍可用的选项。 7.4.1。查询查找策略 以下策略可用于存储库基础架构来解决查询。...CREATE尝试从查询方法名称构造特定于存储的查询。一般的方法是从方法名称中删除一组给定的已知前缀并解析方法的其余部分。您可以在“第 7.4.2 节”中阅读有关查询构造的更多信息。...Optional此外，对于将结果集限制为一个实例的查询，支持使用关键字将结果包装到其中。 如果分页或切片应用于限制查询分页（以及可用页数的计算），则在限制结果中应用。...实现Streamable接口并委托给实际结果。 该包装器类型Products可以直接用作查询方法返回类型。您不需要Streamable在存储库客户端中的查询之后返回并手动包装它。...它附带一组自定义集合类型，您可以将其用作查询方法返回类型，如下表所示： 您可以将第一列（或其子类型）中的类型用作查询方法返回类型，并根据实际查询结果的Java类型（第三列）获取第二列中用作实现类型的类型
在上一个博客中，我们了解了如何将Kibana用作开发工具以及如何使用Kibana加载示例数据。...从这个博客中，我们将研究Elasticsearch的查询DSL，它非常强大，对于任何Elasticsearch用户来说都是必不可少的知识领域。...2.复合查询 复合查询使用叶/复合查询的组合。基本上，它们将多个查询组合在一起以实现其目标结果。...该查询返回了一些结果，查找结果1，标题与查询子句（即关键字“ Director”和“ of”）完全匹配。...为了演示，让我们首先尝试在must节中使用相同的查询子句集，然后在must节中应用一个子句，然后在过滤器节中应用一个子句，然后查看分数如何变化。
然后，将标记序列用作预先训练的BERT模型的输入，以提取大小为 ? 的文本隐藏状态序列 ? ，其中 ? 为BERT隐藏层大小。...上应用解码器，描述见3.1节，对于只有语言的任务，我们在编码的文本 ? 上应用解码器，见3.2节，最后，对于视觉和语言的联合任务，我们将两种模式的编码输入连接成一个单一的序列 ?...的查询嵌入序列 ? 。它对每个第 ? 个transformer解码器层输出一个解码的隐藏状态序列 ? ，解码的隐藏状态序列与查询嵌入 ? 一样有相同的长度 ? 。 ?...分类头和盒子头的输出被后处理为对象边界框。跟随DETR，在训练中我们对在解码器隐藏状态 ? 中的所有层应用这些头： ? ? ? 其中 ?...分别是类别，盒子和属性输出序列，它们都有与用于检测的查询嵌入 ? 相同的长度 ? 。 在测试时，我们只从顶层解码器获取预测 ? 。
为了提高效率和灵活性，将EfficientNet用作主干。此外，应用深度可分离卷积来提高网络性能并最小化网络参数。同时，还使用了Mish激活函数来提高精度。...1、简介 显微图像中的血细胞分析通过识别不同的细胞对象在疾病识别领域中起着至关重要的作用。在血细胞领域，血液中有三种重要成分：白细胞（WBC）、红细胞（RBC）和血小板。...简而言之，这项研究的贡献分为以下几项： 首次将YOLOF应用于血细胞检测领域，并使用EfficientNet CNN作为主干来提高效率和灵活性。...训练阶段的参数设置在第4.1小节中进行了详细说明，其他未提及的参数与YOLOF的参数进行了调整。 步骤6：训练详细配置详见第4.2小节。 步骤7：在训练阶段之后，在测试集中评估所提出的模型。...在第4.3小节中详细解释了这些具有详尽实验。 步骤8：在本步骤中使用测试数据集显示了所提出的检测器的可视化结果。详细结果见第4.3小节。
上述网络将分别在 2、3、4、5 章节中详述。 2) 半监督学习 一种使用部分标注数据的学习技术（通常被称之为强化学习）。本文第 8 节调查了其方法。...在一些案例中，深度强化学习（DRL）和生成对抗网络（GAN）常被用作半监督学习技术。此外，包含 LSTM 的 RNN 和 GRU 也可划分为半监督学习。GAN 将在第 7 节讨论。...此外，RNN（比如 LSTM）和 RL 也被用作半监督学习 [243]。本文第 6、7 节将分别详述 RNN 和 LSTM。 4) 深度强化学习（DRL） 一种适用于未知环境的学习技术。...人类的推理能力有限，而问题的规模却很大（计算网页排名、将广告匹配到 Facebook、情感分析）。 目前，深度学习几乎在各个领域都有应用。因此，这种方法有时也被称为通用学习方法。...及其应用在第七节讨论；强化学习在第八节中介绍；第九节解释迁移学习； 第十节介绍了深度学习的高效应用方法和硬件； 第十一节讨论了深度学习框架和标准开发工具包（SDK）； 第十二节给出了不同应用领域的基准测试结果
Modbus协议使用的是主从通讯技术，即由主设备主动查询和操作从设备。一般将主控设备方所使用的协议称为Modbus Master，从设备方使用的协议称为Modbus Slave。...这种方式的主要优点是：在同样的波特率 下，可比ASCII方式传送更多的数据 通讯传送方式： 通讯传送分为独立的信息头，和发送的编码数据。...CRC码：二字节的错误检测码。 通讯规约： 当通讯命令发送至仪器时，符合相应地址码的设备接通讯命令，并除去地址码，读取信息，如果没有出错，则执行相应的任务；然后把执行结果返送给发送者。...在计算CRC码时，8位数据与寄存器的数据相异或，得到的结果向低位移一字节，用0填补最高位。再检查最低位，如果最低位为1，把寄存器的内容与预置数相异或，如果最低位为0，不进行异或运算。 ...保持和输入寄存器都是16位（2字节）值，并且高位在前。这样用于仪表的读取点和返回值都是2字节。一次最多可读取寄存器数是60。由于一些可编程控制器不用功能码03，所以功能码03被用作读取点和返回值。
上述网络将分别在 2、3、4、5 章节中详述。 2. 半监督学习 一种使用部分标注数据的学习技术（通常被称之为强化学习）。本文第 8 节调查了其方法。...在一些案例中，深度强化学习（DRL）和生成对抗网络（GAN）常被用作半监督学习技术。此外，包含 LSTM 的 RNN 和 GRU 也可划分为半监督学习。GAN 将在第 7 节讨论。 3....此外，RNN（比如 LSTM）和 RL 也被用作半监督学习 [243]。本文第 6、7 节将分别详述 RNN 和 LSTM。 4. 深度强化学习（DRL） 一种适用于未知环境的学习技术。...图 4：成功应用深度学习并取得顶级结果的示例图 深度学习的前沿发展 深度学习在计算机视觉和语音识别领域有一些突出的成就，如下所述： 1....； GAN 及其应用在第七节讨论； 强化学习在第八节中介绍； 第九节解释迁移学习； 第十节介绍了深度学习的高效应用方法和硬件； 第十一节讨论了深度学习框架和标准开发工具包（SDK）； 第十二节给出了不同应用领域的基准测试结果
第二节简要介绍了相关工作。第三节详细描述了YOLO目标检测器的多尺度域自适应框架，包括域自适应网络的新架构。第四节提供了所提出的框架的实验结果，并进行了分析和讨论。...B、结果 1） 跨摄像头自适应： 配备不同摄像头的不同驾驶车辆拍摄的不同真实视觉数据集之间可能会发生域偏移，即使这些视觉数据是在类似的天气条件下拍摄的。...特别地，具有6000个标记图像的KITTI训练集被用作源数据。而Cityscapes训练集有2975张图像，但没有标签，被用作目标数据。...最后，我们将研究结果与将这些研究组合应用于所有三个量表的性能进行了比较，如第III-B节所述。这项消融研究的另一个重要方面是，我们希望考虑具有统计显著数量样本数据的对象。...表IV总结了消融研究的结果。很明显，基于这些结果，我们可以得出结论，将域自适应应用于所有三个特征尺度可以提高目标域的检测性能，并获得最佳结果。
作者使用RetinaNet和FCOS在nuScenes数据集上的评估结果表明，用作者的Safety-Adapted Loss函数训练模型，可以在不牺牲一般情况（即安全关键区域外的行人）性能的前提下，减少对关键行人的漏检...此后，在第四节中作者提供了实验设置，第五节则是实验结果。...采用作者基于实例的关键性加权 \kappa_{l} ，作者希望抵消对于关键行人的损失贡献的减少，并 Proposal 将Focal参数适应为 (\gamma\cdot\kappa_{l}) ，其中 \gamma...由于get_2D_boxes()函数将长方体投影到所有摄像机的帧中，来自左摄像头和右摄像头的边界框投影可能会出现在相关的前摄像头帧中。 为了减少这类伪迹，作者利用来自运动域的行人位置信息。...在缺少对应关系的情况下，作者将长方体与侧面摄像头中的一个关联起来，并在训练和评估阶段丢弃来自前摄像头的相应2D标注。
作者的贡献可以总结如下： 作者将多阶段的交通安全描述和分析任务重新定义为时间定位和密集视频字幕任务，以单个序列作为输出，并引入了TrafficVLM，这是一个特别适应于此任务和领域的视频语言模型。...在3.2节中，作者引入了一个可控组件，允许TrafficVLM为不同的目标生成多个描述。作者还展示了如何在3.3节中使用不同的目标描述来增强作者的微调范式。 问题公式化。...关于特征选择的具体细节将在第4.2节中解释。 Architecture 时间视觉编码器。...在表2中，作者展示了在主WTS验证集的车辆分支上针对交通安全描述和分析任务的消融研究结果。由于作者主要关注的是车辆摄像头视角，作者使用此表中的结果来对模型进行排名。...在将子全局特征直接与其全局对应特征进行比较的实验中（第1行与第2行以及第7行与第6行），两者的结果大多数是可比较的。两个最佳模型使用了全局或子全局特征以及具有时间建模的局部特征。
medium.com/@digoreis/your-app-is-getting-old-at-this-time-e025662e20e7#.py9qlarui 在下面的文本中解释了架构测试的原因后，我将举例证明初步的结果...相反，不使用它的结果才是值得我们担心的。在下个项目中我将考虑不使用它，这只不过是一个本地代码的 XML 表示。在一个项目合并复杂性和构建时间逐渐增长的成熟团队中，我认为每个人都应该思考一下这个。...在下一节中，我讲讲实验的结果。 结果 第一步是把 Storyboards（左边启动屏的）和其他不会使用的东西去掉。然后只在应用启动时开始系统流程。...这种架构的想法是将接口分为两部分，第一部分是一系列现成的基础设施和可重复使用的整个项目。 第二部分 UIViews 和 子单元为每个情况，对每一个数据集进行定制化。...得到的结果是代码非常干净，并最大限度地提高接口的重用。还研究了泛型和协议作为一种抽象问题的方法。其他的结果是构建时间明显快得多。
类比图灵机，我们将执行读写操作的网络输出称为“头”heads（译者注：后面有时会翻译成指针）。...同样，多个写头的添加动作的先后顺序也是无关的，经过这些擦除动作和添加动作之后，可以得到t时刻的最终内存结果。既然擦除和添加两种动作是可微的，组合写的动作也是各自独立微分的。...先于旋转操作，每个读写头还具有一个标量代表插值门g_t，取值0~1，g值被用作混合前一时刻中读写头产生的w_{t-1}和当前时刻中有内容系统产生的权重列表w_{t}^{c}，进而推导出门控制后(gated...相反，如果gate值是1，那么就完全采用内容寻址的结果。 在插值(interpolation)之后，每个读写头都会给出一个位移权重S_t，用于定义一个在允许的整数值位移上的归一化分布。...3.4 控制网络 上面描述的NTM架构有三个自由参数，内存的大小，读写头的数量，允许的地址位移范围。但或许最重要的架构选择是用作控制器的网络模型。
Hbase中支持的数据类型：byte[] 与Hadoop一样，Hbase目标主要依靠横向扩展，通过不断增加廉价的商用服务器，来增加存储和处理能力，例如，把集群从10个节 点扩展到20个节点，存储能力和处理能力都会加倍...6、消息/订单 ◼ 在电信领域、银行领域, 不少的订单查询底层的存储, 另外不少通信、消息同步的应用构建HBase之上 7、Feeds流 ◼ 典型的应用就是xx朋友圈类型的应用, 用户可以随时发布新内容...自动分块: HBase表通过Region分布在集群上，随着数据的增长，区域被自动拆分和重新分布 自动RegionServer故障转移 Hadoop/HDFS集成: HBase支持HDFS开箱即用作为其分布式文件系统...MapReduce : HBase通过MapReduce支持大规模并行处理，将HBase用作源和接收器 Java Client API: HBase支持易于使用的 Java API 进行编程访问...Thrift/REST API 块缓存和布隆过滤器 : HBase支持块Cache和Bloom过滤器进行大容量查询优化 运行管理: HBase为业务洞察和JMX度量提供内置网页。
还有网络地址 10 开头的地址用作内网地址，从 10.0.0.0~10.255.255.255。好多公司的内网 IP 都是10网段的。...，如果结果一致，则说明报文没有问题，如果结果不一致，则直接丢弃报文。...但是最大长度不能超过40字节。 数据 数据就是真正要传输的内容了，当然包括上一层的头信息，例如 TCP头、UDP头。...数据 要传输的数据，当然也就包含上层的头信息，例如UDP头、TCP头。...差错报文用 ICMP 协议发送，ICMP 是互联网控制报文协议，分为主动查询报文和差错报告报文，主动查询的例如 ping命令，绝大多数都是为了表示数据传输过程中发生了错误，以此来提示发送端。
翻译目的在于传递更多全球最新数据库领域相关信息，并不意味着腾讯云数据库产品团队赞同其观点或证实其容的真实性。...在下文中，我将展示如何使用MemSQL用作一个强大的时序数据库，并通过简单的查询和用户定义的函数来说明这一点，这些函数将展示如何进行时间序列 - 频率转换，平滑等操作。...例如，该查询生成一个表，该表可以在三分钟的时间间隔内直接转换为烛台图表: ? Results: 结果： ? 平滑是时间序列管理的另一个常见需求。...这个查询为股票“ABC”生成一个平滑的价格序列，平均最后三个记录的价格： Results: 结果： ?...实际上，我使用了可扩展性来创建上一节中用作UDF 的time_bucket（）函数（如下面的附录所示）; 这为其他特定时间序列产品中的类似功能提供了相同的功能。
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