使用一个像素生成器从采样得到的表征条件生成图片像素。表征条件为图像生成提供了实质性的指导。本方法达到了无条件生成的SOTA，弥补了条件生成和无条件生成长期以来的性能差距。...引言 最近利用人类标注的类别条件、文字描述等的条件图像生成达到了令人印象深刻的效果，然而无条件生成还不能达到令人满意的效果。这一定程度上反映了有监督学习和无监督学习之间的差距。...RCG由三个部分组成：一个SSL图像编码器( Moco v3 )，用于将图像分布转换为一个紧凑的表示分布；一个RDM，用于从该分布中建模和采样；一个像素生成器，用于处理基于表示的图像像素。...像素生成器 图6：像素生成器 RCG中的像素生成器处理基于图像表示的图像像素。从概念上讲，这样的像素生成器可以是任何条件图像生成模型，通过用SSL表示来代替它的原始条件(例如,类标或文本)。...表1 图7：无条件生成图片结果 RDM可以促进类条件表示的生成，从而使RCG也能很好地进行Class-conditional 图像生成。证明了RCG的有效性，进一步凸显了自条件图像生成的巨大潜力。
0x01：@Conditional使用 Spring Boot的强大之处在于使用了Spring 4框架的新特性：@Conditional注释，此注释使得只有在特定条件满足时才启用一些配置。...@ConditionalOnBean：当容器中有指定Bean的条件下进行实例化。 @ConditionalOnMissingBean：当容器里没有指定Bean的条件下进行实例化。...@ConditionalOnClass：当classpath类路径下有指定类的条件下进行实例化。 @ConditionalOnMissingClass：当类路径下没有指定类的条件下进行实例化。...@ConditionalOnProperty：当指定的属性有指定的值时进行实例化。 @ConditionalOnExpression：基于SpEL表达式的条件判断。...@ConditionalOnJndi：在JNDI存在的条件下触发实例化。
这里的json数据，就是菜单栏的数据（就是通过后台数据查询找出当前用户拥有哪些菜单） 用户（操作员、管理员、超级管理员）只能看到自己对应的菜单数据 思路：sql语句加上对应的where...条件 ，来对查询到的所有数据做进一步的筛选。 ...返回当前用户的菜单按钮数据 A方式 通过关系表查询 , 这种方式查询不方便 （如果用EF的导航属性的话，实现起来还是相对简洁些的） ，但是做数据修改的时候很方便 ，可以直接对关系表做操作。...在进行menu表、role表数据进行更新时要找出它所影响的 用户数据、角色数据是哪些、然后更新这些数据的MenuIds、RoleIds值 2....菜单表父子结构的数据 A方式 直接将表数据交给前端人员处理成树形结构 B方式 自己在后端处理这些数据，然后将处理的树形结构数据返回给前端人员，具体实现方法，我将在我的下一篇博客里写出来
目前的分子优化方法大多都基于编码器-解码器架构，这些现有的工作大多着眼于对单个属性进行优化，但在实际应用中，对生成分子的多目标优化，往往才更符合各个领域的现实需求。...初始图矩阵的组成部分 条件变分自动编码器（CVAE） 本研究的核心是基于图（而非字符串）的多目标优化，且实现了MGVAE和MGCVAE来生成新分子，并对这两种生成方式做了性能对比。...在该研究中，要控制的分子特性对应于条件向量c（one-hot向量），解码器根据这些给定的条件向量，与潜在向量一起生成具有所需属性的分子。...同时也对未应用任何条件的 MGVAE 生成的分子进行计数，以确定它们是否满足每个条件的范围。...用于评估MGVAE、MGCVAE 等生成分子模型的有效性、独特性和新颖性 4 结论 在这项研究中，作者研究了MGVAE 和 MGCVAE 这两种基于图的分子生成模型，同时对MGCVAE进行了多目标优化。
标签：Excel公式，SUMPRODUCT函数 基于列中的条件求和通常使用SUMIF函数或者SUMIFS函数，特别是涉及到多条件求和时。然而，随着条件的增多，公式将会变得很长，难以理解。...而使用SUMPRODUCT函数，可以判断同一列中的多个条件且公式简洁。 如下图1所示的示例。...也可以使用下面更简洁的公式： =SUMPRODUCT(($A$2:$A$12="东区")*(($B$2:$B$12={"超市1","超市2"}))*($C$2:$C$12)) 公式中，使用了花括号，允许在其中放置多个条件...，因此，如果需要满足的条件更多的话，就可以通过逗号分隔符将它们放置在花括号中，公式更简洁。...小结 在花括号中放置判断条件，从而使公式更简洁，是本文讲解的重点技巧。
，称为CondInst(条件卷积的实例分割)。...最优秀的实例分割方法，如Mask R-CNN，依靠ROI操作(通常是ROIPool或ROIAlign)来获得最终的实例掩码。相反，本文提出从一个新的角度来解决实例分割问题。...本文不使用实例化的ROIs作为固定权重网络的输入，而是使用以实例为条件的动态实例感知网络。CondInst有两个优点：（1）实例分割采用全卷积网络解决，不需要裁剪ROI和特征对齐。...（2）由于动态生成的条件卷积的能力大大提高，因此mask head可以非常紧凑（例如，3个卷积层，每个层只有8个通道），从而显著提高了推理的速度。...我们演示了一种更简单的实例分割方法，可以在准确性和推理速度方面实现改进的性能。在COCO数据集上进行实验分析，我们优于当前最新的一些方法，包括经过微调的Mask RCNN基线，而无需更长的训练时间。
此时困住你的就是加速问题。 我认为的加速大概分为两种： 算法的本身的速度。 程序中的循环怎么改为矩阵计算，也就是并行计算。 这里先以条件随机场CRF为例，详细讲解CRF原理和如何加速的并行计算。...最终就 变成Table2的形式： ? 上述是标准金标，也就是正确答案，但是实际上电脑预测的不会是正 确的。...]也就很容易了： s[2][2] = E[0][0] + E[1][1] + T[0][1] + E[2][2] + T[1][2] 因为s[2][2]已经为最后的词的的分数，所以该s[2][2]为金标...先说什么是并行计算，字面意思就能理 解，并行，并排行进，大家同时进行的意思，同时进行的前提条件是需要 用到的东西都已经准备好。放在计算机里的意思就是当前运行的程序需要 的数据都已经准备好了。...那我们来看看我们的数据怎么能并行计算吧，我 拿出来一列数据来看看（先说下为什么拿出的是一列，而不是一行，因为 一列所需要的数据前一列都已经计算过了，而一行不具备这样的条件）， 比如第二列： ?
SVM 数学描述的推导 这看上去是一个非线性规划的复杂问题，在《高等数学》中，我们已经学习过这类问题如何来求解。 — KKT 条件，本文我们就来详细了解一下 KKT 的推导过程。 2....有不等式约束的最优化问题 — KKT 条件 当约束加上不等式之后，情况变得更加复杂起来。...极值点在约束条件区域内 下图展示了 (x0, y0) 在 g(x) < 0 的区域内的情况： 无论是两图中的那种情况，最优化问题的极值点就是 f(x, y) 的极值点，也就是说约束条件失去了作用，此时我们只需要通过求导法则就可以得到...计算出来 f(x, y) 的极值点后，带入约束条件，如果满足则求解成功，否则说明极值点在约束条件边界上。 3.2....极值点在约束条件边界上 在这种情况下，我们成功将不等式约束的优化问题转化为了有等式约束的优化问题，根据上面我们推导出的拉格朗日乘子法就可以计算出极值点。
一、引言在MybatisPlus中，条件查询是日常开发中经常遇到的需求。为了简化查询条件的构建，MybatisPlus提供了一系列的Wrapper类来支持面向对象的方式进行条件封装。...AbstractWrapper：用于封装SQL语句的where条件，是Wrapper的抽象子类。...三、Wrapper类关系详解Wrapper：作为所有条件构造器的基类，Wrapper定义了通用的方法，如eq（等于）、ne（不等于）、gt（大于）等，这些方法用于构建SQL条件表达式。...AbstractWrapper：继承自Wrapper，并提供了更多的条件构建方法。它是QueryWrapper和UpdateWrapper的父类，负责实现条件拼接的逻辑。...性能考虑：复杂的查询条件可能会对数据库性能产生影响。因此，在设计查询时，应充分考虑性能因素，避免不必要的全表扫描和复杂的连接操作。
是没办法做出好看的图形按钮的....于是就参考org.eclipse.ui.forms.widgets.ImageHyperlink自己撸了一个: 效果嘛，参见下图, 请忽略左边的美女： 鼠标不在按钮区域时的未激活状态 ?...鼠标进入按钮区域时的激活状态 ? 下面是完整代码，很简单。...这一行也很重要，如果没有这样，当按钮所在组件改变背景色的时候(setBackground)，透明色就失效了。...，修正按钮在图像上浮云时效果不正确的问题 关于图像透明色的设置参考: 《Java Source Code: com.asprise.books.javaui.ch15.Transparency》
接下来，我们将会以大量的实践案例来展开 React 19 新 hook 的运用。 本文模拟的实践案例为点击按钮更新数据。这在开发中是一个非常常见的场景。...function __clickToGetMessage() { setApi(getApi()) } return ( 点击按钮获取一条新的数据...当条件互斥时，状态之间如果存在不合理的耦合关系，依然不能正常执行。我们列举两个案例来观察这个事情。...：为什么不能将 hook 放在条件判断中去执行。...因此，当随着 counter 递增，条件判断中的 hook 不再执行，但是它的值已经被缓存上了，后续的执行中，foo 就变成了第 1 个 hook，从而导致 foo 获取到了 bar 的值。
具体而言，MEAN 通过导入包括目标抗原和抗体轻链在内的额外成分，将抗体设计表述为条件图翻译问题。...除 CDR 之外的可变结构域的其余部分在结构上非常保守，通常称为框架区。 图 1：(A) 残基的结构 (B) 对称的 Y 形抗体的结构，关注重链可变域上的三个通用 CDR。...如表 3 所示，MEAN 模型在发现具有更好结合亲和力的抗体方面取得了明显进展。 4 分析 消融实验 表3：左：平均消融。右：与基于迭代细化解码相比，全镜头解码的平均 CDR 长度和训练加速。...对于 CDR-H3 中的每个残基，首先确定抗原中对其结合能贡献最大的残基。然后根据MEAN产生的注意力权重计算识别出的残差的等级。接着通过用界面中的抗原残基总数对其进行归一化来获得相对等级。...图 4：（A）左：CDR-H3 中的残基到抗原中的残基的注意力权重（PDB：4ydk） 右：Rosetta 计算的每对残基的相对能量贡献 (B) 贡献最大的残基对的相对等级的密度图 5 总结 作者团队将抗体设计工作构想成将抗体抗原复合物的整个背景作为输入
本论文主要针对于使用有条件的生成的对抗网络蛋白质来解决蛋白质设计问题。由于缺少了在该域中评估了生成模型的规范方式，生成模型难以评估，因为没有可以将每个生成的样本与之进行比较的基本事实。...编码：鉴于功能标签的层次结构，我们允许使用三种类型的标签编码 y：one-hot编码，作为标签的常用编码，庞加莱编码，将标签嵌入 一个非常适合分层数据的双曲线空间和node2vec，它通过基于随机游走对有向无环图...公式 1 其中R和G是实际和生成的样本集合。 用 MRR 评估条件一致性：对于有条件的生成，我们需要评估模型的能力，以生成与某些目标标签一致的序列。...结果： 可以从表格1中得到分布相似性和条件一致性之间的关系，表现为增加 MRR 指标会降低降低 MMD 性能。...通过用它们最接近的同源物的标签替换生成序列的标签计算Homolog MRR，论文惊讶地发现简单的one-hot编码和没有附加特征的原始序列显示出最好的结果。
推荐github上的一个NLP代码教程：nlp-tutorial，教程中包含常见的NLP模型代码实现（基于TensorFlow和Pytorch），而且教程中的大多数NLP模型都使用少于100行代码。...教程说明 这是使用TensorFlow和Pytorch学习NLP（自然语言处理）的教程，把常用NLP模型用不到100行的代码实现了，教程里附论文下载，并且包含py和ipynb文件，经过测试全部通过。...TextCNN的两种实现方式（使用TensorFlow和Pytorch） 总结 推荐github上的一个NLP代码教程：nlp-tutorial，一个使用TensorFlow和Pytorch学习NLP（...自然语言处理）的教程，教程中的大多数NLP模型都使用少于100行代码实现。
为了缓解无意义的答案问题，作者设计了带条件混合标签的学习（LCL）策略，该策略进一步利用语言类型的先决条件，迫使新混合的样本对拥有属于同一类别的合理答案。...2.2基于条件混合标签的学习 在LML策略中，标签Y'中存在噪声成分，可能会对深度神经网络的性能产生负面影响。...考虑到标签缺失本质上是由于混合了不同领域的答案造成的，本文提出条件混合，使模型在条件混合标签下进行学习。...本文提出将(v, q, a)元组与同一类别的问题进行混合，基于以下考虑:(1)与问题和答案相比，问题和答案在隐空间中更接近，问题的类型可以直接反映答案的类型，从而使混合标签具有意义;(2)不同模态的图像易于区分...基于将(v, q, a)元组与问题q混合在同一个mathbb{q}_c中，混合类别的答案可能是有意义的，作者将有意义的答案的标签定义为Y" 。
本文提出了一种基于视觉的机械臂控制系统，可以应用在价值40美元、完全没有传感器的廉价机械臂上。...基于此，我们还实现了自动抓取骰子的任务。此外，姿态估计和强化学习的训练完全依赖在虚拟环境中生成的数据，不需要人为进行标注与监督。...本文的主要贡献包括： 设计了一个低成本的、无传感器的机械臂系统的实现方案; 提出了一种结合几何先验的半监督域适应方法,实现机械臂位姿估计模块从虚拟到真实的迁移； 提供了三个带标注的数据集和一个虚拟环境...之后，我们将没有标注过的真实图片送入网络，生成初始预测结果。由于域间的差异，初始预测结果可能会产生错误。我们基于初始预测结果进行三维重建，并将此结果投影回二维，就获得了优化后的关键点预测结果。...然后，我们将没有标注过的真实图片送入网络，生成初始预测结果。接下来，基于初始预测结果进行三维重建，并将此结果投影回二维，获得优化后的关键点预测结果。最后对网络进行微调（图中蓝色部分）。
最近港中文博士提出首个基于Transformer的条件GAN模型STransGAN，缓解了Transformer的部分问题，但成像质量仍不如CNN。...针对这个问题，来自香港中文大学的研究人员发表了一篇论文，旨在了解GAN 模型中Transformer 的内在行为，以缩小基于Transformer的GAN模型与基于CNN主干的GAN模型之间的性能差距。...文中不仅研究了无条件的图像合成，而且还研究了如何更少地探索的条件设置。 这项研究也是首次在条件设计（conditional setting）下成功使用基于Transformer的GAN模型。...研究人员发现，传统的注入条件信息的方法对基于Transformer的条件GAN没有很好的效果。罪魁祸首是通过Transformer生成器中的残差连接在大信息流中。...在成像评估中，可以观察到Strans-G和基于CNN的Biggan模型之间存在相当大的差距。结果表明，与广泛使用的CNN 模型相比，基于Transformer 的GAN 仍然有改进的空间。
对此，美团提出了一种新型隐式条件位置编码方法，基于该方法的 CPVT 模型性能优于 ViT 和 DeiT。...最近，美团提出了一种用于视觉 Transformer 的隐式条件位置编码 CPE [1]，放宽了显式位置编码给输入尺寸带来的限制，使得 Transformer 便于处理不同尺寸的输入。...基于上述要求，该研究提出了条件编码生成器 PEG（Positional Encoding Generator），来生成隐式的位置编码。...这种编码好处在于不需要显式指定，长度可以依输入变化而变化，因此被称为隐式的条件位置编码。 ?...得益于隐式条件编码可以根据输入动态调整的特性，基于 224×224 输入训练好的模型可以直接处理 384×384 输入（Table 3 最后一列），无需 fine-tune 就能直接获得性能提升。
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