使用自动批量识别 JPG 图片上的区域文字，并直接提取文字为图片命名的软件，可以大大提高工作效率，减少人工操作带来的错误。...1.2 创建 WPF 项目 打开 Visual Studio，创建一个新的 WPF 应用程序项目。 1.3 安装必要的 NuGet 包 右键点击项目，选择 “管理 NuGet 程序包”。...搜索并安装 TencentCloudSDK，用于调用腾讯云的文字识别 API。 2....文字识别：使用腾讯云的 GeneralBasicOCR API 对图片指定区域进行文字识别。 文件名修改：根据识别结果生成新的文件名，并将原文件重命名。...自定义区域的坐标和尺寸需要根据实际情况进行调整。 通过以上步骤，你可以实现基于 WPF 和腾讯 API 的批量图片自定义区域文字识别，并用文字内容改名和导出表格的功能。
我们把上面几种情况结合一下，来一个复杂点的例子： 在泛型参数列表中，我们定义了2个泛型变量，1个是S，另一个是嵌套了S的map泛型变量P type MyStruct[S int | string...五、泛型函数 （一）泛型函数的申明 当我们深入了解了go中各个泛型变量的申明定义和实例化，以及个各种复杂的嵌套之后，我们接下来来了解一下，go中的用的最多的函数是如何运用泛型的。...这个我们接下来在泛型接口篇里来继续深挖。 自定义约束类型的并集 我们继续看这个自定义的类型约束。...上面我们写了一个自定义的约束变量MyNumber，你有没有觉得，它还是依然是太长了，那么我们可以继续拆分，因为接口类型是支持嵌套使用的。...，再用|进行集合，有点像是几个集合取并集。
所以泛型实现的时候，又对接口的语法进行了扩展，可以使用如下语法根据已有类型来定义一个类型集 1type Integer interface { 2 int | int8 | int16 | int32...子字典区间 所谓子字典 sub-dictionaries ，也就是当前这个泛型函数或方法又调用其他泛型函数或方法时，这些子调用所需要传递的字典。没错，这也是需要从外层一起生成并传递进来的。...我们重写一下上面的例子，加上嵌套的泛型函数调用： 1package main 2 3import ( 4 "fmt" 5) 6 7func Print[T any](v T) {...这种情况下就需要用到相应itab的地址，这也要从外层准备好并传递给被调用的泛型函数或方法，后者从字典中取出并使用。...Go把拥有相同底层类型的所有类型归为一组，并让它们共享同一个函数或方法实例（机器码层面），为了让这个共享的实例中能够区分实际的参数类型，就通过字典的形式把类型信息传进去。
Go 1.18版本引入了泛型特性，主要包括以下几个方面： 类型参数：类型参数是泛型函数或类型的一个占位符，表示一个未知的类型。类型参数用方括号[]括起来，放在函数名或类型名之后。...泛型函数：泛型函数是一种使用类型参数的函数，可以处理不同类型的参数。泛型函数的定义和普通函数类似，只是在函数名后面添加了类型参数列表。...并集元素的类型集是序列中每个元素的类型集的并集。联合中列出的元素必须全部不同。...(a, b int) int { return a + b } // 定义了一个匿名函数并赋值给 fn fmt.Println(fn(1, 2)) // 输出: 3 那么Go支不支持匿名泛型函数呢...泛型和普通的类型一样，可以互相嵌套定义出更加复杂的新类型，如下： // 先定义个泛型类型 Slice[T] type Slice[T int|string|float32|float64] []T
例如，car maker 分类特征可能只允许一个样本有一个值 (Toyota)。在其他情况下，则可以应用多个值。...在识别狗品种的多类别分类模型中，类别可以是“贵宾犬”、“小猎犬”、“哈巴犬”等等。...E 早停法 (early stopping) 一种正则化方法，涉及在训练损失仍可以继续减少之前结束模型训练。使用早停法时，您会在基于验证数据集的损失开始增加（也就是泛化效果变差）时结束模型训练。...经验风险最小化 (ERM, empirical risk minimization) 用于选择可以将基于训练集的损失降至最低的模型函数。与结构风险最小化相对。...集成学习 (ensemble) 多个模型的预测结果的并集。您可以通过以下一项或多项来创建集成学习： 不同的初始化 不同的超参数 不同的整体结构 深度模型和宽度模型属于一种集成学习。
也正是它，可以让我们在类型层面表示出一个对象的全部嵌套子路径。...Types 搭配 Variadic Tuple Types，再用上一些泛型技巧，可以稳稳的拿到对象的全部嵌套子路径。...在具体详解泛型函数之前，本节想要先介绍一些你可能不了解 TS 高级特性，如果你非常有自信，可以略过此节，直接去看后面的泛型函数，如果发现看不懂，回头再看此节也不迟。...JoinTupleToTemplateStringType 是一个泛型函数，可以将一个 Tuple 转换为 Template Literal Types，作用到 Test1 上得到的结果是 names....终于到了最后一步，真正的解决方案，一个求解对象全部嵌套子路径的递归泛型 AllPathsOf。
泛型定义1.18新增两种泛型定义语法，泛型函数和泛型约束集泛型函数声明如下：func F[T C](v T) (T,error) { ...}中括号定义泛型，T表示类型参数，C表示类型集（也叫类型约束...[T Ia[any]](v T) { fmt.Println("barAAA", *v) }注意，类型集是符合集合论的运算规则的，比如，取交集，并集等，因此我们可以设计一些无法实例化，无法使用的类型集：...type A interface {int | stringfloat64}type B interface {intString()string}为保证编译速度，减少编译解析的时间复杂度，规定 并集元素中不能包含具有方法集的参数类型如...花括号Golang中使用花括号来划分代码块、复合字面量(composite literals)和一些复合类型，因此几乎不可能在没有严重语法问题的情况下将花括号用于泛型。...最后，他们在参数列表、复合字面量和嵌入类型中发现了额外的解析歧义，而这些歧义需要嵌套更多的小括号来解决。
例如，car maker 分类特征可能只允许一个样本有一个值 (Toyota)。在其他情况下，则可以应用多个值。...集成学习 (ensemble) 多个模型的预测结果的并集。您可以通过以下一项或多项来创建集成学习： 不同的初始化 不同的超参数 不同的整体结构 深度模型和宽度模型属于一种集成学习。...维持数据有助于评估模型向训练时所用数据之外的数据进行泛化的能力。与基于训练数据集的损失相比，基于维持数据集的损失有助于更好地估算基于未见过的数据集的损失。...在线性模型中，L2 正则化始终可以改进泛化。 标签 (label) 在监督式学习中，标签指样本的“答案”或“结果”部分。有标签数据集中的每个样本都包含一个或多个特征以及一个标签。...模型函数 (model function) Estimator 中的函数，用于实现机器学习训练、评估和推断。例如，模型函数的训练部分可以处理以下任务：定义深度神经网络的拓扑并确定其优化器函数。
那如何去处理这种情况？ 有没有一种可能，使得我们传入的参数是什么类型，函数的返回值，参数也变成对应的类型呢？...这里就可以用到泛型了 泛型 使用泛型可以使我们在定义函数、接口或类的时候，预先不定义类型，而是在使用的时候定义类型 如上述的echo函数可以改造为 function echo(arg: T):T{...， 这里用到的是定义泛型的格式，相对于一个占位符，而T表示使用泛型。...result = swap(['string',123]) //[123,'string'] 约束泛型 如下例，定义一个泛型函数，并返回传入的数组参数 function echoWithArr...意思是泛型可能没有length这个属性，也就是泛型并没有识别到“T”应该是Array 其实这里可以写成这样 编译通过，泛型被正确识别为数组 function echoWithArr(arg :T[
例如，car maker 分类特征可能只允许一个样本有一个值 (Toyota)。在其他情况下，则可以应用多个值。...在识别狗品种的多类别分类模型中，类别可以是「贵宾犬」、「小猎犬」、「哈巴犬」等等。...经验风险最小化 (ERM, empirical risk minimization) 用于选择可以将基于训练集的损失降至最低的模型函数。与结构风险最小化相对。...集成学习 (ensemble) 多个模型的预测结果的并集。您可以通过以下一项或多项来创建集成学习： 不同的初始化 不同的超参数 不同的整体结构 深度模型和宽度模型属于一种集成学习。...在线性模型中，L2 正则化始终可以改进泛化。 标签 (label) 在监督式学习中，标签指样本的「答案」 或「结果」部分。有标签数据集中的每个样本都包含一个或多个特征以及一个标签。
例如，car maker 分类特征可能只允许一个样本有一个值 (Toyota)。在其他情况下，则可以应用多个值。...在识别狗品种的多类别分类模型中，类别可以是 “贵宾犬”、“小猎犬”、“哈巴犬” 等等。...经验风险最小化 (ERM, empirical risk minimization) 用于选择可以将基于训练集的损失降至最低的模型函数。与结构风险最小化相对。...集成学习 (ensemble) 多个模型的预测结果的并集。您可以通过以下一项或多项来创建集成学习： 不同的初始化 不同的超参数 不同的整体结构 深度模型和宽度模型属于一种集成学习。...验证数据集和测试数据集都属于维持数据。维持数据有助于评估模型向训练时所用数据之外的数据进行泛化的能力。与基于训练数据集的损失相比，基于维持数据集的损失有助于更好地估算基于未见过的数据集的损失。
例如，car maker 分类特征可能只允许一个样本有一个值 (Toyota)。在其他情况下，则可以应用多个值。...在识别狗品种的多类别分类模型中，类别可以是“贵宾犬”、“小猎犬”、“哈巴犬”等等。...使用早停法时，您会在基于验证数据集的损失开始增加（也就是泛化效果变差）时结束模型训练。 ---- 嵌套 (embeddings) 一种分类特征，以连续值特征表示。...---- 集成学习 (ensemble) 多个模型的预测结果的并集。您可以通过以下一项或多项来创建集成学习： 不同的初始化 不同的超参数 不同的整体结构 深度模型和宽度模型属于一种集成学习。...维持数据有助于评估模型向训练时所用数据之外的数据进行泛化的能力。与基于训练数据集的损失相比，基于维持数据集的损失有助于更好地估算基于未见过的数据集的损失。
例如，car maker 分类特征可能只允许一个样本有一个值 (Toyota)。在其他情况下，则可以应用多个值。...在识别狗品种的多类别分类模型中，类别可以是“贵宾犬”、“小猎犬”、“哈巴犬”等等。...集成学习 (ensemble) 多个模型的预测结果的并集。您可以通过以下一项或多项来创建集成学习： 不同的初始化 不同的超参数 不同的整体结构 深度模型和宽度模型属于一种集成学习。...维持数据有助于评估模型向训练时所用数据之外的数据进行泛化的能力。与基于训练数据集的损失相比，基于维持数据集的损失有助于更好地估算基于未见过的数据集的损失。...在线性模型中，L2 正则化始终可以改进泛化。 标签 (label) 在监督式学习中，标签指样本的“答案”或“结果”部分。有标签数据集中的每个样本都包含一个或多个特征以及一个标签。
例如，car maker 分类特征可能只允许一个样本有一个值 (Toyota)。在其他情况下，则可以应用多个值。...在识别狗品种的多类别分类模型中，类别可以是“贵宾犬”、“小猎犬”、“哈巴犬”等等。...使用早停法时，您会在基于验证数据集的损失开始增加（也就是泛化效果变差）时结束模型训练。 ---- 嵌套 (embeddings) 一种分类特征，以连续值特征表示。...---- 集成学习 (ensemble) 多个模型的预测结果的并集。您可以通过以下一项或多项来创建集成学习： 不同的初始化 不同的超参数 不同的整体结构 深度模型和宽度模型属于一种集成学习。...在线性模型中，L2 正则化始终可以改进泛化。 ---- 标签 (label) 在监督式学习中，标签指样本的“答案”或“结果”部分。有标签数据集中的每个样本都包含一个或多个特征以及一个标签。
例如，car maker 分类特征可能只允许一个样本有一个值 (Toyota)。在其他情况下，则可以应用多个值。...在识别狗品种的多类别分类模型中，类别可以是 “贵宾犬”、“小猎犬”、“哈巴犬” 等等。...经验风险最小化 (ERM, empirical risk minimization) 用于选择可以将基于训练集的损失降至最低的模型函数。与结构风险最小化相对。...集成学习 (ensemble) 多个模型的预测结果的并集。您可以通过以下一项或多项来创建集成学习： 不同的初始化 不同的超参数 不同的整体结构 深度模型和宽度模型属于一种集成学习。...在线性模型中，L2 正则化始终可以改进泛化。 标签 (label) 在监督式学习中，标签指样本的 “答案” 或 “结果” 部分。有标签数据集中的每个样本都包含一个或多个特征以及一个标签。
print.default(x, args, missings)) } p：在中文世界，需要区分泛型函数...关于后者，可以参见：19 函数进阶 | R语言教程[2] 泛型函数就像是一个工具人，它的任务就是给S3 对象找到合适的工具（implementation），对应具体的class 的工具就是方法，这个过程也被叫做...method dispatch 过程 上面提到过，泛型函数就像是一个工具人，它的任务就是给S3 对象找到合适的工具（implementation），对应具体的class 的工具就是方法，这个过程也被叫做...大部分的泛型函数的method dispatch 实现过程都非常简单，也就是在每次调用泛型函数的时候，都调用UseMethod 方法，比如泛型函数mean ： mean #> function (x,...我们可以创建一个泛型函数，并设置一个专门类的方法，以及一个default方法： dog <- structure("cat", class = "animal") human <- structure(
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