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C++核心准则C.182:使用匿名联合体实现附带标签联合

C.182: Use anonymous unions to implement tagged unions C.182:使用匿名联合体实现附带标签联合体 Reason(原因) A well-designed...良好设计命名联合体是类型安全。无名联合体简化了包含(标签联合体)对设计。...这段示例代码主要借用自TC++PL4216页到218页(中文版:C++程序设计语言(原书第四版)p186-p188)。你可以查看该书中解释。...使用用户定义赋值和析构函数处理一种类型不是那么容易。把程序员从必须编写这样代码情况中解救出来是在标准库中增加variant原因之一。...~string(); // explicit destroy } 使用匿名联合好处就是在使用其成员时,不需要A.B形式。 --译者注 Enforcement(实施建议) ???

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文献阅读001:由I类HLA转录缺失导致联合免疫治疗获得性癌症耐药性

MHC又叫HLA。 图片 HLA抗原根据不同基因位点分为一类、二类和三类抗原。...memory/effector,激活CD8+ T细胞(红色) 图片 病人一在4个时间点外周血scRNA-seq t-SNE图,激活CD8+ T细胞主要在resp(免疫治疗相应阶段)。...复发肿瘤单细胞测序结果显示HLA-B表达下调 第一个病人肿瘤组织scRNA-seq中非肿瘤部分细胞是重叠(在图中没分开)这说明免疫微环境中细胞不是造成免疫逃逸原因。...图片 总结 灌注CD8+ T细胞能过缩小肿瘤大小,但是复发时肿瘤细胞与灌注CD8+ T细胞对应HLA转录水平会下调。...之前研究表明,免疫逃逸是由HLA基因突变造成,所以更换治疗方法是需要更换其他HLA特异CD8+ T细胞。 但是作者研究发现,去甲基化药恢复了HLA转录水平表达,从而克服耐药障碍。

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标签图像数据无限生成!GPT-3+DALL-E 2联合,或彻底解决CV界「粮食危机」

DALL-E 2一出,由于效果太好,获得了大量AI爱好者和研究人员在社交媒体上称赞。 新模型除了根据文本来生成图像以外,或许还能用来解决「计算机视觉领域最大挑战」——数据不足。...深度学习算法能取得远超其他模型性能一个重要原因就是能吃下大容量数据集,例如谷歌内部用于训练图像分类模型数据集JFT就包含了3亿张图像和3.75亿个标签。...然后,你还需要确保每个类别有足够标签数据,以防止模型对某些类别过拟合或欠拟合。最后,你需要给每张图片贴上标签,说明哪张图片对应于哪个类别。...解决方法也很简单:继续加入更多有标签、精心挑选、多样化数据。...除了生成更多训练数据,使用DALL-E 2一个好处是,新生成图像已经被贴上了标签,无需再次标注一遍图像。

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k8s 离 Docker 渐行渐远:1.24 版本将删除 dockershim

流行容器编排系统Kubernetes即将迎来最新版,最新版删除了内置支持Docker Engine(Docker引擎)容器运行时环境功能,这就要求广大用户转向替代运行时环境,以支持未来发布Kubernetes...集群操作人员应该确定他们“在Kubernetes之外有没有直接与Docker联系现有代码”,Patel说。...她在博文中写道:“Mirantis和Docker已联合发布了dockershim替代品,并正在维护。那个替代品叫做cri-dockerd。...据Patel声称,那些坚持使用最新版Kubernetes以及dockershim的人最终可能在没有安全补丁情况下运行,同时也无法从新功能中受益。...最后一个支持dockershimKubernetes 1.23将获得补丁支持,直至Kubernetes 1.26发布,目前预计新版本在12月发布。

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通俗理解一个常用降维算法

当我们想对高维数据集进行分类,但又不清楚这个数据集有没有很好可分性(同类之间间隔小、异类之间间隔大)时,可以通过降维算法将数据投影到二维或三维空间中。...其次,t-SNE本质是一种嵌入模型,能够将高维空间中数据映射到低维空间中,并保留数据集局部特性。t-SNE 可以算是目前效果很好数据降维和可视化方法之一。 缺点主要是占用内存较多、运行时间长。.../papers/v9/vandermaaten08a.html 3 t-SNE 原理描述 t-SNE将数据点之间相似度转化为条件概率,原始空间中数据点相似度由高斯联合分布表示,嵌入空间中数据点相似度由学生...通过原始空间和嵌入空间联合概率分布KL散度(用于评估两个分布相似度指标,经常用于评估机器学习模型好坏)来评估嵌入效果好坏。...也就是,将有关KL散度函数作为损失函数(loss function),通过梯度下降算法最小化损失函数,最终获得收敛结果。

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数据猿专访 | 晶赞科技联合创始人梁信屏:企业想要获得最大价值,必须对数据背后“受众”做最精准管理

数据猿导读 晶赞科技联合创始人梁信屏,2005年,曾在谷歌负责DoubleClick广告平台;2012年,担任力美科技CTO,搭建了国内最早移动DSP平台;此前,还在百度负责百度“凤巢”搜索广告系统产品研发...来源:数据猿 作者:张叶 本文长度为2000字,建议阅读4分钟 梁信屏,斯坦福大学博士,晶赞科技联合创始人,现负责晶赞科技受众数据产品整体规划与研发。...但近几年,中国进入大数据领域专业人才也逐渐增多,整个产业急速发展不断刺激着人们脑神经。”...随着互联网发展,特别是移动互联网、社交媒体快速兴起,中国企业在数据应用,特别是数据管理和营销上面临巨大挑战。” 梁信屏告诉记者,“数据背后,归根结底就是‘受众’”。...为了加强两方面效果,2014年,他们开始推动并筹备中国企业数据联盟BDU建立,期望通过推动垂直行业优秀企业之间数据连通,探寻数据交易可能性。

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通俗理解一个常用降维算法

当我们想对高维数据集进行分类,但又不清楚这个数据集有没有很好可分性(同类之间间隔小、异类之间间隔大)时,可以通过降维算法将数据投影到二维或三维空间中。...其次,t-SNE本质是一种嵌入模型,能够将高维空间中数据映射到低维空间中,并保留数据集局部特性。t-SNE 可以算是目前效果很好数据降维和可视化方法之一。 缺点主要是占用内存较多、运行时间长。.../papers/v9/vandermaaten08a.html 3 t-SNE 原理描述 t-SNE将数据点之间相似度转化为条件概率,原始空间中数据点相似度由高斯联合分布表示,嵌入空间中数据点相似度由学生...通过原始空间和嵌入空间联合概率分布KL散度(用于评估两个分布相似度指标,经常用于评估机器学习模型好坏)来评估嵌入效果好坏。...也就是,将有关KL散度函数作为损失函数(loss function),通过梯度下降算法最小化损失函数,最终获得收敛结果。

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通俗理解一个常用降维算法(t-SNE)

当我们想对高维数据集进行分类,但又不清楚这个数据集有没有很好可分性(同类之间间隔小、异类之间间隔大)时,可以通过降维算法将数据投影到二维或三维空间中。...其次,t-SNE本质是一种嵌入模型,能够将高维空间中数据映射到低维空间中,并保留数据集局部特性。t-SNE 可以算是目前效果很好数据降维和可视化方法之一。 缺点主要是占用内存较多、运行时间长。.../papers/v9/vandermaaten08a.html 3 t-SNE 原理描述 t-SNE将数据点之间相似度转化为条件概率,原始空间中数据点相似度由高斯联合分布表示,嵌入空间中数据点相似度由学生...通过原始空间和嵌入空间联合概率分布KL散度(用于评估两个分布相似度指标,经常用于评估机器学习模型好坏)来评估嵌入效果好坏。...也就是,将有关KL散度函数作为损失函数(loss function),通过梯度下降算法最小化损失函数,最终获得收敛结果。

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ImageApparate(幻影)镜像加速服务让镜像分发效率提升 5-10 倍

负责腾讯云 TKE 集群节点和运行时相关工作,包括 containerd、docker 等容器运行时组件定制开发和问题排查。...也就是说镜像中大部分内容可能在容器整个生命周期内根本不需要,那么如果我们只加载 6% 数据就可以大幅减少镜像拉取时间,从而加速容器启动速度,这也就为后续优化提供了理论前提。...容器镜像设计从 Docker 发布至今一直沿用下来,并已经成为事实标准也就是我们现在使用OCI V1,使用分层设计大大减少空间占用,利用各类联合文件系统(Aufs、Overlayfs)将每层联合挂载起来形成一个完整...RootFS只读根文件系统,容器运行时写入操作会在联合文件系统最上层读写层,非常精巧设计。...后续工作 当容器镜像是按需加载后,Layer(层)可能已经不再是复用最小单位了, ImageApparate 后续也会探索基于文件或者块镜像格式以及转换工具以获得更高性能和效率。

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别让数据坑了你!用置信学习找出错误标注(附开源实现)

有没有一种方法能够自动找出哪些错误标注样本呢?基于此,本文尝试提供一种可能解决方案——置信学习。 本文组织架构是: ? 2 置信学习 2.1 置信学习定义 那什么是置信学习呢?...可直接估计噪声标签与真实标签联合分布,具有理论合理性。 不需要超参数,只需使用交叉验证来获得样本外预测概率。 不需要做随机均匀标签噪声假设(这种假设在实践中通常不现实)。...2.3.1 Count:估计噪声标签和真实标签联合分布 我们定义噪声标签为 ,即经过初始标注(也许是人工标注)、但可能存在错误样本;定义真实标签为 ,但事实上我们并不会获得真实标签,所以通常是采取交叉验证对真实标签进行估计...计算公式如下面所示,其中 为人工标记标签样本总个数: step 4 : 估计噪声标签 和真实标签联合分布,可通过下式求得: 看到这里,也许你会问为什么要估计这个联合分布呢?...联合分布Q计算 2.3.2 Clean:找出并过滤掉错误样本 在得到噪声标签和真实标签联合分布 ,论文共提出了5种方法过滤错误样本。

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单细胞工具 | SnapATAC2:快速、可扩展、多功能单细胞组学数据分析工具

提升计算性能,降低计算成本 运行时间:随着数据集中细胞数量增加,SnapATAC2 以及 ArchR、Signac 和 EpiScanpy 运行时间增加最少; 内存效率:仅需要21GB内存即可处理200,000...SnapATAC2性能测试结果 对于各种噪声水平和测序深度都具有鲁棒性 SnapATAC2 在不同测序深度上始终优于其他方法,获得了最高ARI分数;SnapATAC2 在所有检查噪声水平上均获得了完美的...使用带有细胞标签真实scATAC-seq数据对SnapATAT2和其他降维算法进行基准测试 SnapATAC2适用于多种组学数据类型 SnapATAC2是一种通用且有效方法,可用于分析各种单细胞数据类型...其展示了与现有方法相当或更好性能,同时提供了实际优势,例如减少运行时常和不需要专门硬件。...SnapATAC2支持单细胞多组学数据稳健联合嵌入

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企业数字化转型——小程序降本增效玩法

那么疫情之下,有没有能让企业更加高效快速地迈向数字化转型呢?答案当然是肯定,这条捷径就是小程序。...同时小程序在网民生活中高度渗透使其成为日常生活“标配”,在各年龄段用户中成为网民生活“标配”,人生各阶段需求未来都可能在小程序上获取相应服务。小程序如何助力企业实现数字化转型呢?...事实上很多线下企业也是这么做,但是把自有业务放置在其他App上,不仅企业数据有隐形隐患,而且随着业务功能增多也要不断去更新小程序。那有没有一种办法可以解决这个问题呢?...FinClip 小程序容器解决方案在FinClip小程序运行时技术前提下,企业可以充分发挥想象力,甚至可以在自有APP上集成小程序运行时并上架小程序同时,也在其他平台上架相同小程序。...、统信、麒麟)、电视、平板、手表等设备,在集成FinClip 小程序 SDK 后,都能快速获得运行小程序能力,真正意义上实现跨端开发和运行。

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易到13亿悬案始末 | “此刻,真正需要全力以赴是,替司机、用户解决当下面临困难和问题。”

联合声明中同时称,周航所说“挪用13亿”,事实上是2016年11月在易到单独贷款困难情况下,乐视控股以名下乐视大厦作为抵押物,以乐视汽车生态内易到为主体取得一笔14亿联合贷款中一部分。...就在易到与乐视联合声明发布后不久,周航本人就发出一则朋友圈作为回应。...征信机构发声 乐视重大风险时间可能在短期内爆发 今日早间消息,根据企业征信机构华夏邓白氏监测数据,乐视账款逾期等重大风险事件可能在短期内集中爆发。...华夏邓白氏监测数据显示,乐视付款指数相比其他企业处于较低水平,且在短期内从57分下调至36分,显示即便作为新兴行业中领先企业,账款逾期等重大风险事件也可能在短期内集中爆发。 ?...易到倒下或许只会是时间问题 失去底线公司实在让人无法尊重 不知道各位有没有注意到,自从乐视收购易到以来,身处烧钱大战风暴中央易到就基本没有融资消息传出,取而代之是持续进行大规模充值返现等营销活动

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Vue 3.0 — One Piece 发布

分层内部模块 Vue 3.0核心仍然可以通过一个简单标签来使用,但它内部结构已经被重新编写成一个解耦模块集合。...新架构提供了更好可维护性,并允许终端用户通过树形摇动来减少多达一半运行时大小。 这些模块还暴露了低级别的API,解锁了许多高级用例。...在Vue 3中,我们采取了 "编译器信息虚拟DOM "方法:模板编译器执行积极优化,并生成渲染函数代码,提升静态内容,为绑定类型留下运行时提示,最重要是,扁平化模板内动态节点,以降低运行时遍历成本...因此,用户可以获得两全其美的效果:从模板中获得编译器优化性能,或者在用例需要时通过手动渲染函数直接控制。...我们正在与Nuxt.js团队一起测试和迭代这个功能(Nuxt 3正在路上),并可能在3.1中巩固它。 分阶段发布流程 Vue 3.0发布标志着该框架总体准备就绪。

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大家好,我是沃牛,好久不见!

沃趣 沃牛 姓名:沃牛 公司:沃趣科技 职位:吉祥物 工号:268号 大家好~我是你们老朋友“沃牛” 有没有感觉到 我变得陌生又熟悉呢?...不仅穿上了十周年新战袍 完善了视图全形态 甚至拥有了自己「周边」 沃牛周边秀 粉丝后援会强大 有没有羡慕我 01 TRAITS 稳重 我是世界上最大奇蹄目动物。...虽然我看起来十分笨重,但头顶尖角,身披铠甲,作为“荒野武士”,我可是很稳重哦~ 作为聚焦数据库生态领域十年领头企业,沃趣科技一直以稳定性作为产品重要指标,通过建立稳定性测试体系、在新技术应用上保守克制...沃趣科技拳头产品QData系列复购率达到了70+%,最长稳定运行时间已超过2000天。 02 TRAITS 速度 除了体格健壮,我奔跑时速也超乎寻常,你知道吗?...我同类中,印度犀奔跑速率甚至能达到60公里/小时! 在帮助客户进行重点业务系统数据处理过程中,速度是对数据库性能核心诉求之一。十年时间,沃趣科技产品在行业中获得标签:性能怪兽。

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为 Python 项目选择合适 Docker 镜像

标签和变体:Python 镜像带有指定版本标签,例如 simple 标签常是单个平台(Windows 与 Linux),而 shared 将是多个平台组合,因此如果是生产环境,尽可能选择合适 simple...标签,而开发环境可以根据兼容性从 shared 标签里选择。...为了方便你识别标签,我这里做一个表格: 标签 含义 适用场景 latest 对应 Docker Hub 上最新稳定 Python 发行版。...选择 -bookworm 或其它基于特定 Debian 版本镜像标签,可以帮助开发者在特定系统环境下获得最佳运行时支持和性能。 评估安全性 安全性至关重要,官方镜像经常扫描漏洞。...数据科学项目:对于那些需要广泛科学库项目,这些库可能在最小化镜像中并不容易获得或安装,一个全尺寸镜像或预装了工具如 jupyter/datascience-notebook 镜像可能是你最佳选择。

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Docker相关概念介绍

还包含了一些为运行时准备一些配置参数(如匿名卷、环境变量、用户等)。...分层存储 镜像只是一个虚拟概念,其实际体现并非由一个文件组成,而是由一组文件系统组成,或者说,由多层文件系统联合组成。...,可以看到存储驱动用并不是Union FS 而是overlay2,overlay也是一个联合文件系统,所以上述主要介绍联合文件系统概念,至于这些存储驱动演变过程和优缺点,可以阅读http://dockone.io...每一个容器运行时,是以镜像为基础层,在其上创建一个当前容器存储层,我们可以称这个为容器运行时读写而准备存储层为容器存储层。 容器存储层生存周期和容器一样,容器消亡时,容器存储层也随之消亡。...如果不给出标签,将以latest作为默认标签。(以 Ubuntu 镜像为例,ubuntu是仓库名字,其内包含有不同版本标签,如,14.04,16.04。

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java runtimeexception check_CheckException和RuntimeException

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 java文档中对RuntimeException定义是: RuntimeException 是那些可能在 Java 虚拟机正常运行期间抛出异常超类。...可能在执行方法期间抛出但未被捕获 RuntimeException 任何子类都无需在 throws 子句中进行声明。...一、CheckException和UnCheckException区别: 1、在编译时候,java编译器会强制你处理CheckException,处理方式有两种:一种是抛出异常;另一种是捕获异常(...而对于UncheckException编译去则不需要你做任何处理,只是在运行时出现了该类异常,则会被抛出(常见有:NullPointException,ArrayIndexOutofBoundException...runtime exception是不需要声明,你怎样知道有没有runtime exception要捕获?你想看到在程序中每一次调用方法时,都使用try/catch程序块吗?

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