SDK中属性说明如下： **touchToRotate：**此属性用于确定触摸微调器是否将使其沿以前的平移方向旋转（默认为顺时针方向）。...**onChanged：**此 属性用于在每次更改选择时从微调器菜单返回所选值的回调。 「select」：此 属性用于选择（突出显示）圆的扇区。范围是0（项目大小）。想象它就像一个数组。...**在此构建器中，我们将添加itemCount和itemBuilder。在itemBuilder中，我们将导航容器小部件。在小部件内，我们将添加一个边距，即容器的高度。...在此程序包中，我们将添加」size」表示将在其上绘制圆形微调器的正方形，「item」表示将在微调器上显示该大小。...项「以外的所有选项，应当绘制边框」指令**确定是否应绘制边框，「onChanged」表示每次更改选择时从微调器菜单返回所选值的回调。
步骤： 继承ViewModel自定义MyViewModel 在MyViewModel中编写获取UI数据的逻辑 使用LiveData将获取到的UI数据抛出 在Activity/Fragment中使用ViewModelProvider...假设有一个ListFragment，用户从列表中选择一项，会有另一个DetailFragment显示选定项的详情内容。在之前 你可能会定义接口或者使用EventBus来实现数据的传递共享。...如果其中一个 Fragment 消失，另一个 Fragment 将继续照常工作。 每个 Fragment 都有自己的生命周期，而不受另一个 Fragment 的生命周期的影响。...如果一个 Fragment 替换另一个 Fragment，界面将继续工作而没有任何问题。 最后来看下效果： ?...在《Activity的启动过程详解》中我们分析过，attach方法是为Activity关联上下文环境，是在Activity 启动的核心流程——ActivityThread的performLaunchActivity
- 撞击声音 撞击声音是指敲击或撞击物体时所听到的声音，这对于识别物体的材料类型非常关键。 通过在ObjectFolder中查询物体的隐式声音场，再给定敲击位置和施加的力，就可以获撞击声音了。...实验结果 微调模型在多感官数据集上进行训练之后，研究人员在模拟环境中对其进行了测试。 在这些测试中，AI智能体能够根据MultiPLY生成的动作Token与模拟环境进行互动。...工具使用 在工具使用测试中，那些基于绑定（binding-based）的方法在工具使用这一任务上表现极差。...原因可能在于这些方法将物体的多种感官信息，作为不可分割的整体进行处理，导致它们无法从整体中区分出单独的感官特征，比如物质材料。...另一个原因可能在于，基线模型仅以整个场景作为输入，无法精确地关注到场景中的具体细节。 定性实验 下图直观展现了MultiPLY在具体环境中与物体互动并获取多种感官信息的强大能力。
对于选定的数据集，数据量减少可能会限制所选数据的多样性，这对于杨等人在2024年训练数据集来说非常重要。为了应对这个问题，作者引入了另一个多样性视角来全面评估训练数据的效用。...此外，作者引入了另一个损失项，以鼓励选择具有更高SDS（样本多样性熵）的更多样化的样本。SDS的定义如下： 为了减轻群体效应，作者针对特定的选择比例优化选定的数据集，以识别最优子集。...值得注意的是，即使在高腐蚀率（20%）下，作者的方法仍然保持了良好的泛化性能。这种鲁棒性主要归因于将文本模式集成到选择过程中，同时与图像模式相结合。...如果没有，由于作者无法获得关于预期选择比例的归一化选择决策，作者直接对中的得分进行排序，并选择得分较高的样本。然而，这使作者 method 完全基于得分进行选择，无法解决组效应，导致性能明显下降。...未来的工作将探索该方法在多模态数据集中的应用，并将其适配到其他计算机视觉任务中，如目标检测。 参考文献 [0].
在Netty中，事件循环（EventLoop）是Netty的核心，负责处理各种事件，比如接收连接、读取数据、写入数据等。...在构造函数中，NioEventLoopGroup会创建一组NioEventLoop实例。NioEventLoop是Netty中基于NIO的事件循环实现，它负责处理事件的派发和执行。...在这个构造函数中，调用了另一个构造函数this(nThreads, executor, DefaultEventExecutorChooserFactory.INSTANCE, args)，将这三个参数传递给它...总的来说，newChild()方法的作用是创建一个新的EventLoop实例，并返回该实例。在MultithreadEventLoopGroup中，每个EventLoop实例都负责处理一部分任务。...接着，将传入的selectorProvider赋值给成员变量provider，并调用openSelector()方法打开一个新的Selector，并将返回的SelectorTuple中的selector
override指令可以重新设置make命令行设置的变量值，在define指令前，同样可以使用override指令语法如下：override ; = ;override...，不会影响规则链之外的全局变量的值语法如下： : ; : override 器for循环的底层隐式地使用了迭代器迭代器的作用任何语言中迭代器的作用都是类似的：实现数据与抽象的分离提供统一、可靠的遍历数据序列（sequence）的方式无法对迭代器进行插入删除操作，...，next方法一次返回迭代器中的一项，封装在Some中，而迭代器结束时，将返回None消费适配器与迭代适配器消费适配器消费适配器即在Iterator trait 定义中调用了迭代器next方法的方法，如标准库实现的...sum方法等迭代适配器迭代适配器即Iterator trait定义中能够对迭代器进行类型转换，返回另一个类型的迭代器的方法，如map方法等大部分迭代器适配器都能够接受闭包作为参数，且该闭包能够捕获周围环境迭代器与性能与使用封装好了的容器而非底层数组的原因类似
这样，您现在可以在屏幕上组成几个独立的类，获得更高的灵活性，复用代码，并且通常在不引入自己的抽象的情况下，对代码结构具有更多控制。 让我们看看这在两个示例中如何工作。 1....在 Fragment 类中没有可用的 onBackPressed() 方法，这是为了防止同时存在多个 Fragment 时发生意外行为。...通过使用 OnBackPressedDispatcher ，您不仅可以获得在 Activity 之外处理返回键的便捷方式。...就像在 OnBackPressedDispatcher 中一样，您可以例如将 SavedStateProvider 提取到另一个类，通过使用所需的任何逻辑使其与数据一起使用，从而在应用程序中实现清晰的保存状态行为...例如，如果您使用 Dagger2 进行依赖项注入，则无法使用 Inject 注解 Fragment 构造函数并指定参数。
synchronized 操作场景，如果多个线程都只是进行读操作，所以当一个线程在进行读操作时，其他线程只能等待无法进行读操作。...“请求”都将立即得到“获锁成功”的返回，即同一个线程可以多次成功的获取到之前获得的锁。...ReentrantLock的构造函数中，默认的无参构造函数将会把Sync对象创建为NonfairSync对象，这是一个“非公平锁”；而另一个构造函数ReentrantLock(boolean fair)...传入参数为true时将会把Sync对象创建为“公平锁”FairSync 2、公平锁与非公平锁 FairSync 在 tryAquire 方法中，当判断到锁状态字段state == 0 时，不会立马将当前线程设置为该锁的占用线程...NoFairSync的tryAquire 方法中，没有判断是否有在此之前的排队线程，而是直接进行获锁操作，因此多个线程之间同时争用一把锁的时候，谁先获取到就变得随机了，很有可能线程A比线程B更早等待这把锁
一旦某个参数是浮点值，就会调用第二个构造器。这个构造器将值设置为Double对象。 微调控制器没有限定只能是数值类型，可以构造一个在任何值的集合中迭代的微调控制器。...在SpinnerListModel中没有提供逆转顺序的方法，然而可以使用一个临时的匿名子类实现这种结果： 试试这两个版本，看看哪个更合适。 微调控制器的另一个应用就是让用户增减日期。...如果想将增量修改为15分钟，标准SpinnerDateModel类就显得力不从心了。 可以在微调控制器中自定义微调控制器模型显示任意的序列。...在我们的示例程序中，有一个微调控制器，可以在字符串“meat”的排列中循环。可以通过点击微调控制器按钮来获得20个排列的字符串“mate”、“meta”、“team”。...在自定义模型时，应该扩展AbstractSpinnerModel类，并定义下面四个方法： getValue方法返回存储在模型中的值，setValue方法设置一个新值。
在不损失基类（即目标检测器原始的类）性能的情况下，将目标检测器扩展到其他看不见的新类，需要对来自新类和基类的大量训练数据进行进一步的训练。...在第一阶段，整个网络基于丰富的基础数据进行训练。在第二阶段，类无关特征提取器和RPN被冻结，只有预测头在一个由基本类和新类组成的平衡子集上进行微调。...本文的方法的关键部分是将DETR的类无关和类特定部分的训练分为两个阶段：1） 基础模型预训练和自监督的微调，以及2）增量few-shot微调。...： 图片 为了使DETR的类特定组件的参数能够很好地推广到增量few-shot微调阶段中具有少数样本的新类，我们提粗以自监督的方式对类特定组件进行优化，同时将类不可知组件冻结在第一阶段的基本模型优化中...作者提出使用两阶段微调策略和自监督学习来保留基类的知识，并学习更好的泛化表示。然后，作者利用知识提取策略，使用新类中的少量样本，将知识从基础转移到新模型。
收入口径的LTV大于用户获取成本，或利润口径的LTV大于0，则代表在测算模型中，我们是否能够从用户处赚到钱的。 ?...2 LTV的作用 以利润为导向，综合考虑渠道留存率、收入、维护成本，获客成本，作为判断渠道质量的重要依据 了解不同渠道在各项指标上的差异，有针对性的改善 观测及预估用户的成本回收情况 3 LTV的计算方法...收入口径：LTV = LT × arpu 利润口径 ：LTV=LT × （arpu-日维护成本）- 人均获客成本 公式中，LT是用户平均生命周期/天，arpu是用户日人均收入； 经验证，在公式中参数估算较准确的情况下...获客成本=总获客支出/新增用户数 5 TIPS 5.1 对于单一用户，无法进行LTV核算 LTV的本质是根据某一用户群群体特征指标进行计算的预测值，对于单一用户，不存在留存率、arpu等概念。...PBP计算的过程类似于分天计算用户价值，是从LTV以外的另一个维度衡量了一个产品或商业模式的盈利能力。 （用户收入-获客成本）≥0 时所需时长，即为回收期。
今天给大家展示一个在亚马逊评论数据集上实现的任务，即将评论分为积极或消极两类。...除此之外，他们还提供了对模型进行预训练的代码，因为维基百科有多种语言，这使得我们能快速地进行语言转换。除英语之外，其他语种并没有很多经过标记的公开数据集，所以你可以在语言模型上对自己的数据进行微调。...处理亚马逊评论 为了加深对这种方法的理解，我们在另一个公开数据集上试了试。...NLP中非监督 vs 监督学习 在使用ULMFiT的过程中，我们用到了非监督和监督学习两种方法。训练一个非监督式语言模型很“便宜”，因为你可以从网上找到很多文本数据。...authuser=0 NLP迁移学习的未来 ULMFiT的出现推动了迁移学习在自然语言处理中的发展，同时也出现了其他的微调工具，例如FineTune Transformer LM。
这样就可以通过 Handler 将 Message 和 Runnable 对象发送到该Handler所关联线程的 MessageQueue（消息队列）中，然后该消息队列一直在循环拿出一个 Message...，对其进行处理，处理完之后拿出下一个 Message，继续处理 Handler 可以用来在多线程之间进行通信，在另一个线程中去更新 UI 线程中的 UI 控件只是 Handler 使用中的一种典型案例...，除此之外，Handler 还可以做其他很多的事情，Handler 是 Thread 的代言人，是多线程之间通信的桥梁，通过 Handler，我们可以在一个线程中控制另一个线程去做某些事 二、Handler...，它其中的 Runnable 对象的 run() 方法的代码，均执行在UI线程上，所以如果是不能在 UI 线程上执行的操作，如网络请求之类的，一样无法使用Post方式执行 2、sendMessage 在...，如一个对象的传递就要相对复杂一些，在 Bundle 中提供了两个方法，专门用来传递对象的，但是这两个方法也有相应的限制，需要实现特定的接口，当然，一些 Android 自带的类，其实已经实现了这两个接口中的某一个
此外，把时间序列构建成提示形式，将预测的上下文拓展到回溯窗口之外，即情境内预测。通过引入嵌入大型语言模型的文本时间戳，AutoTimes 能够利用时间顺序信息来对齐多元时间序列。...在对三种近期流行的基于大型语言模型的时间序列预测方法进行的一系列消融研究中，我们发现移除大型语言模型组件或者用一个基本的注意力层代替它，并不会降低预测性能 —— 在大多数情况下，结果甚至有所提高！...我们还发现，尽管预训练的大型语言模型计算成本很高，但它们并不比从头开始训练的模型表现更好，它们无法体现时间序列中的顺序依赖关系，在少样本情境下也没有帮助。...以语言为媒介将社会事件自适应地整合到预测模型中，使新闻内容与时间序列的波动相匹配，从而提供更丰富的见解。具体而言，作者利用基于大型语言模型的智能体迭代地过滤掉无关的新闻，并采用类人推理来评估预测。...通过将选定的新闻事件与时间序列数据相结合，作者对一个预训练的大型语言模型进行微调，以预测时间序列中的数字序列。
在下文中，我们将深入探讨 NavigationRail 的使用方法、最佳实践以及在实际应用中的应用场景，帮助您更好地利用这个强大的导航组件来构建出色的 Flutter 应用程序。 2....您可以将不同的页面放置在 IndexedStack 中，并根据导航栏的选定项设置索引来显示相应的页面。...然后，我们使用页面控制器 _pageController 来将 PageView 的当前页设置为选定的索引，从而切换到相应的页面。...通过这种方法，您可以实现根据选定的导航栏项切换不同的页面内容，为用户提供直观的导航体验。您还可以根据需要将其他页面添加到 PageView 中，以扩展应用程序的功能。 6....NavigationRail 类的详细说明，包括属性、方法和示例。
1.首先，在拦截器中解析自定义注解（即这个拦截器就是注解处理器）。...很显然，afterCompletion()方法的参数列表中存在一个Exception对象，理论上我们可以在这里获取到业务方法抛出的异常信息。...但是，如果已经在SpringMVC中定义了全局异常处理器，那么在这里是无法获取到异常信息的，如下为配置的默认全局异常处理器。 中获取到业务方法抛出的异常信息，应该怎么做呢？ 在这里，采用了通过ThreadLocal保存异常数据的方式实现。...本质上来讲，所谓的注解解析器就是利用反射机制获取在类，成员变量或者方法上的注解信息。 Java反射机制可以让我们在运行期获得任何一个类的字节码，包括接口、变量、方法等信息。
尽管这些标签并不是完美的真实数据，但在实际应用中，它们足够好，可以显著提升模型在新领域中的表现。这样，我们就能更有效地将深度学习模型从一个领域转移到另一个领域。...文献[9]提出了一种方法，它使用了两个转换器，一个负责将合成图像转换为真实图像，另一个负责将真实图像转换为合成图像。这两个转换器都在对抗训练的框架下进行优化，利用对抗损失来提升图像的真实感。...为了解决这个问题，我们需要将深度学习模型从一个领域转移到另一个领域，以此来提高模型在新环境中的性能。 在这篇文章中，我们介绍了两类用于解决领域转换问题的方法。...第一类方法是通过在新的域上微调模型，以此来适应新的环境。当采用无监督的方法时，这种方法时不需要新数据集的GT深度标签的，因此在实际应用中具有很大的潜力和实用性。...第二类方法是从数据着手，试图使两个不同域的图像的特性变为相同。这种方法不仅能够显著提升模型在新环境中的性能，而且还能够有效地处理不同数据域之间的差异。
获 取 在 配 置 文 件 中 key 为spring.autoconfigure.exclude 的配置值。...，一个是待过滤的自动配置类数组，另一个是自动配置的元数据信息 。...在实现 match 方法的同时又定义了新的抽象方法 getOutcomes,继承该抽象类的其他 3 个子类均实现了 getOutcomes 方法，代码如下。...根据 get 方法实现过程，我们不难发现，在 getOutcomes 方 法中获取到的 candidates，其实就是 META-INF/spring-autoconfigure-metadata.properties...，就是通过类加载器去加载指定的类。
Roslyn分析器 Roslyn 分析器允许您使用 Roslyn 中的数据来检查代码以检测问题。分析器可以直接在编辑器中添加错误、警告或波浪线。...= 1) return; 然后通过该节点的Expression获取到Add方法，如果我们没有Add方法的节点就可以忽略了。...对应的代码如下： // 无法将表达式转换成成员、方法、属性的去掉 // 一般找都是从右往左去找 if (!...= 1) return; // 无法将表达式转换成成员、方法、属性的去掉 // 一般找都是从右往左去找 if (!...打开我们的TempProject1项目。 我们可以看到我们创建的提示消息显示出来了。除此之外还有它的不能以小写的类名创建，并且还给出命名的提示代码。
一个工作 BitFit 指出，仅通过优化模型内部的偏项并冻结其他参数，该模型仍然可以在多个基准测试中重现超过 95% 的全参数微调性能。...另一个有价值的观察是，不同的偏置项在模型适应期间可能具有不同的功能。 除了手动或启发式地对要更新的参数进行指定之外，我们还可以去学习这样的指定。...在反向传播期间，矩阵由噪声估计器更新。 重参数化（Reparameterization-based）方法 这类方法通过转换将现有的优化过程重参数化为参数有效的形式。...简单来说，重参数化方法往往基于一类相似的假设：即预训练模型的适配过程本质上是低秩或者低维的。因此可以将这个过程等效为参数高效的范式。...顺序组合：除了同时组合之外，我们还进一步研究了上述三种 Delta Tuning 方法按照一定顺序引入时的兼容性。具体来说，我们将整个微调分为 3 个阶段。
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