相信很多人和我一样，在刚接触Scala时，会觉得Symbol类型很奇怪，既然Scala中字符串都是不可变的，那么Symbol类型到底有什么作用呢？ ...节省内存 在Scala中，Symbol类型的对象是被拘禁的(interned)，任意的同名symbols都指向同一个Symbol对象，避免了因冗余而造成的内存开销。...Scala测试代码如下： val s = 'aSymbol //输出true println( s == 'aSymbol) //输出true println( s == Symbol("aSymbol...(实际上，String.equals方法会先比较引用是否相同，但是在运行时产生的字符串对象，引用一般是不同的) 三、Symbol类型的应用 Symbol类型一般用于快速比较，例如用于Map...从这个角度看，Scala的Symbol类型不仅有效率上的提升，而且也简化了编码的复杂度。
闭包这个词大家都不陌生，尤其是做spark的同学，经常会看到，但是很多人还是对闭包比较懵懂，就像前面说的watermark一样，大家都很熟悉朗朗上口，但是又貌似一头雾水没有理解。...那么，浪尖今天就说说闭包～ 首先给出浪尖理解的定义吧： 「函数」和「函数内部能访问到的变量」（也叫环境）的总和，就是一个闭包。 按照这个定义呢？...我看网上说的闭包构造是： 闭包首先有函数嵌套，内部函数引用外部函数的变量，然后返回的是一个函数。...def makeAdd() = { val more = 10 (x: Int) => x + more } } 为啥要用函数嵌套？...需要外部函数的作用主要是隐藏变量，限制变量作用的范围。 有些人看到「闭包」这个名字，就一定觉得要用什么包起来才行。其实这是翻译问题，闭包的原文是 Closure，跟「包」没有任何关系。
用于类别增量学习的动态可扩展表征 -- DER 这次介绍一种类似表征学习的训练方法，用于类别的增量学习，来自于CVPR2021的一篇文章"DER: Dynamically Expandable Representation...首先，我们需要补充一些预先的概念，比如类别增量学习以及表征学习。 类别增量学习 传统的分类学习中，我们通常在训练的时候就有全部的类别，测试的时候也是对全部的类别的数据进行测试。...在做类别增量学习的时候，我们往往可以复用先前训练好的表征提取器，在新的数据上进行调优（fine-tune）。...这里，对于5个增量过程，也就是每一次会增加20类新的类别数据。这样的数据集分割方法记作CIFAR100-B0。...另外的一种增量方式是，先在50类上进行训练，然后剩下的50类，根据2、5、10个增量过程进行训练。记作CIFAR100-B50。
一开始见到PID计算公式时总会问“为什么是这样子的一道公式”，为了理解那几道公式，当时将其未简化前的公式活生生地算了一遍，现在想来，这样的演算过程固然有助于理解，但假如一开始就带着对疑问的答案已有一定抽象了解后再进行演算则会理解的更快...输出Pwm暂空比的值 Current_error：当前偏差 last_error：上次偏差 prev_error：上上次偏差 增量式PID计算公式： P=Kp*(current_error﹣last_error...在刚才的叙述中，可知增量式P+I+D输出的是一个增量，将该增量与调节量相加后所得到值才是最终输出量，其反应的是之前的输出量是在当前的状态中是该增加还是该减少。...PID中纯比例控制就是把被控制量的偏差乘以一个系数作为调节器的输出，在增量式PID中，反映在程序上的，我们被控制量就是error，而实际上，例如在速度控制中error=目标速度﹣当前速度，所以明确目的：...积分控制可以消除偏差，体现在公式中较容易理解，当前的偏差差经过系数Ki的放大后映射为输出控制量，即I=Ki*current_error。
局部内部类通常用于解决一些特定的问题，例如需要一个临时的类来完成某项任务。...局部内部类的用途 局部内部类通常用于以下情况： 解决特定问题： 局部内部类可以用于解决一些特定的问题，例如需要一个临时的类来完成某项任务。...工具类： 静态内部类常用于实现工具类，例如 java.util.Collections 类中的一些静态内部类。 嵌套接口： 静态内部类可以嵌套定义接口，从而组织代码结构。...迭代器模式： 内部类可以用于实现迭代器模式，封装遍历集合的逻辑。 线程管理： 内部类可以用于管理线程，封装线程的执行逻辑。...希望这篇博客帮助初学者更好地理解和应用 Java 内部类，同时也为更高级的 Java 程序员提供了一些思考和实践的机会。内部类是 Java 编程中的一个强大工具，可以让你的代码更加灵活和模块化。
我理解的差别点主要体现在：每个周期活动的工作上限每个周期被重复的次数周期活动被重复的时机对软件开发活动的指导范围按照上面的理解，看一下常用的开发模型：瀑布模型：期望整个系统从开始到结束都是一个整体，所有的周期活动只进行一次...增量模型：增量模型将整个系统结构化的拆成几个增量（功能模块）-- 比如3个，每一个完整的周期完成一个增量，有几个增量就重复几个周期。...另一种是每一个迭代中完成软件开发阶段的某一个阶段。前一种好理解。在后面这种迭代模型中，每个迭代开始的时候只需要确定当前迭代的需求就可以开始迭代。...例如，在文章写作过程中，我在收到反馈以及对如何表达主题有了更深刻的理解后，把每章都修改了几次。...3种类型的软件组件可能用于面向复用的过程：通过标准服务开发的Web服务，可用于远程调用对象的集合，作为一个包和组件框架，如.NET或者J2EE等集成在一起独立的软件系统，通过配置在特定的环境下使用优势：
标签：Python 有时候，我们可能需要使用嵌套列表解析，这相当于Python中的嵌套循环。这种列表解析有时会令人困惑，这里将用几个简单的例子来帮助理解。...这是返回的列表，其中包含六条print()语句。print语句返回None，因此列表中有六个None值。 嵌套的列表解析 嵌套列表解析相当于嵌套循环。...让我们看看下面的两层嵌套列表，要使用for循环遍历它，将执行以下操作： 图4 回顾一下如何创建列表解析： 1.在循环中写入内容 2.后跟for…行 因此，两层嵌套列表解析成为： 图5 下图6可视化了这些步骤...： 图6 3层嵌套的列表解析 来看一个更复杂的例子，其中有一个3层嵌套列表。...图7 使用列表解析： 图8 同样，下图9将有助于可视化如何构建三层嵌套列表解析。 图9 注：本文学习整理自pythoninoffice.com，供有兴趣的朋友参考。
文档是一种可以提供不同种类知识的知识资源，最近的一些研究将文档数据用于了问答任务。...文档级知识对话需要将文档知识与多轮对话历史相结合，本文提出了一个带推敲解码器（Deliberation Decoder）的增量Transformer用于文档级知识对话。...增量transformer编码器（Incremental Transformer Encoder）是一个统一的transformer编码器，其使用增量编码方案利用知识表示对多轮话语进行编码，该模块将先前的话语...此外，作者还使用增量Transformer作为编码器（ITE），上下文知识知识关注解码器（CKAD）测试推敲解码器的有效性，实验表明本文提出的方法具有更高的知识相关性以及更好的上下文理解能力。...结论 本文提出了一种带有推敲解码器的增量Transformer，通过模仿现实世界人类的认知过程来优化知识相关性和上下文连贯性，用于文档知识对话的任务。
Scala允许你用指令式风格编程，但是鼓励你采用一种更函数式的风格。...如果你是从指令式的背景转到Scala来的——例如，如果你是Java程序员——那么学习Scala是你有可能面对的主要挑战就是理解怎样用函数式的风格编程。...然而在Scala看来，val和var只不过是你工具箱里两种不同的工具。它们都很有用，没有一个天生是魔鬼。Scala鼓励你学习val，但也不会责怪你对给定的工作选择最有效的工具。...尽管或许你同意这种平衡的哲学，你或许仍然发现第一次理解如何从你的代码中去掉var是很挑战的事情。...本文节选自《Programming in Scala》 【相关阅读】 Scala编程实例：使用Set和Map Scala编程实例：使用List和Tuple Scala编程实例：带类型的参数化数组
对于博客流量也类似如此，存量很重要，增量随着需求减弱，导致后发优秀的博主想要获得更高的关注和流量，需要花费比10年前博主更多的精力和时间。 自己工作地方现状就是存量薄弱，增量缓慢。...存量可以理解为基础 增量可以理解为提升 基础不牢，增长乏力。...在这种情况下，增量学习就变得非常重要。通过增量学习，模型可以不断地将新的数据加入到训练集中，并更新已有的知识，从而避免重新训练整个模型。 在机器人领域中，增量学习也非常重要。...因此，存量和增量是机器学习和研究中的两个重要概念，它们可以帮助我们更好地理解和应用机器学习算法，提高机器人的智能化水平。...--增量 机器人学习和研究当下和未来，由高速度转为高质量的增长，需要更注重存量，并且在存量中挖掘增量。 存量是指已经存在的设备需要升级并提供更稳定、更可靠和更丰富的功能。
对比主流的轻量级在线视频理解ECO系列， TSM系列在参数量少三倍的情况下，性能仍然超越ECO系列 2....另外文章的TSM模块的实现非常简洁而且硬件友好：通过在2D CNN中位移 temporal 维度上的 channels，来实现时间上的信息交互。...故上述性能特别高的 ECO系列 和 NL I3D+GCN，都是或多或少都是使用了3D卷积或者伪3D卷积运算，故在大规模在线视频理解上用，运算量和效率还是有一定瓶颈。...TSM模块 那么问题来了，怎么在时空建模的视频理解任务里，用好这个位移操作呢？ ? 图2....模块位移后的的矩阵，可见前两个channel向前位移一步来表征Ti-1的 feature maps，而第三、四个channel 则向后位移一步来表征Ti+1，最后位移后的空缺 padding补零；右边的与中间的类似
主要的限制就是现有的模型都是单向的，这限制了可以被用于预训练的结构选择。...对应于该 token 的最终隐藏状态（即，Transformer的输出）被用于分类任务的聚合序列表示。如果没有分类任务的话，这个向量是被忽略的。 SEP：用于分隔一对句子的特殊符号。...另外，因为随机取代对于所有 token 来说，发生的概率只有 1.5% （15% 中的 10%），所以并不会损害模型的理解能力。...3.2 任务 #2 Next Sentence Prediciton 很多重要的下游任务，像问题回答（QA）,自然语言推断（NLI）等都是基于理解两个句子之间的关系。...这种句子之间的关系不能够被语言模型直接捕获。为了训练理解句子关系的模型，作者预先训练二进制化的下一句子预测任务，该任务可以从任何单词语料库中简单的生成。
视频理解算法有很多的应用场景，包括视频推荐、监控分析、人机交互等等。在这些真实的应用场景中，通常对算法的实时性有很高的要求。...测试 在 TSN 或是 ARTNet 等方法中，测试时通常都会对每段视频进行多次的 cropping 采样以及水平翻转等数据增强，从而增强测试的效果。这使得计算的效率较低，从而难以用于实时场景。...在线视频理解 在介绍完网络结构后，作者介绍了在线视频理解这一问题以及将 ECO 应用在这个问题上的方法。在一般情况(offline)下，我们是获得了一整段视频后再做分析处理的。...为了展现 ECO 可以被广泛应用于视频理解领域，作者还用 ECO 提取的特征在 video captioning 任务上做了实验（在 MSVD 数据集上）。...]中是用于 video clip 内的融合）。
亚马逊已经创建并开源了一个数据集，用于训练AI模型以识别不同语言和脚本类型的名称，因此Alexa可以例如在英语发音者发音时理解日本艺术家或人的名字，反之亦然。...这被称为音译多语言命名实体音译系统，用于识别不同语言名称的工具基于在亚马逊从维基数据制作数据集之后创建的AI模型，用于填充维基百科的内容。...例如，根据亚马逊博客文章，英语到俄语比希伯来语更容易理解，因为虽然它们不同，但英语和俄语的字母表比英语更像希伯来语。...在亚马逊宣布计划将Echo智能扬声器带到墨西哥的同时，亚马逊的语言理解也在受到欢迎，这是第一个讲西班牙语的拉丁美洲Echo扬声器。...为了提高Alexa对新语言的理解，去年亚马逊工程师创建并游戏化了Cleo，这是一种Alexa技能，用于收集来自世界各国的语音样本。 论文：arxiv.org/pdf/1808.02563.pdf
应用于LLaVA-1.5模型，MMFuser在视觉表示和基准性能上取得了显著的改进，与多编码器集成方法相比提供了更灵活和轻量级的解决方案。...作者提出了MMFuser，它通过动态集成浅层特征的精细细节，增强了单个视觉编码器的视觉表示，同时保持了深层特征的语义连贯性。 将MMFuser应用于LLaVA-1.5模型，作者实现了显著的性能提升。...这种方法利用了两种分辨率输入的优势，以增强视觉理解。...为了有效促进特征交互并突出显著特征，作者将自注意力机制引入特征图 中，公式如下： 其中， 是一个可学习的向量，用于调整 与 的贡献比例。...值得注意的是，各层级的均匀取样（将来自不同感受野的信息聚合在一起），实现了最高的性能。因此，MMFuser 采用这种策略，以优化视觉表示，适用于视觉语言任务。
、Talend等，语言有强悍的SQL、Shell、Python、Java、Scala等。...主要用于在Hadoop与关系型数据库之间进行数据转移，可以将一个关系型数据库（MySQL ,Oracle等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导出到关系型数据库中。...2.2 语言 开发语言，传统数仓一般SQL/Shell为主，互联网数仓又对Python、Java、Scala提出了新的要求。...各种join、嵌套/标量子查询，强大的分析/窗口函数，变化无穷的正则表达式，层次查询，扩展分组，MODEL，递归with，多维分析，排列组合，行列互转，json解析，执行计划，四大类型(dql、dml、...欣赏并学习两种处理方式，直接上图，可斟酌体会： （如果看图不能理解，来数仓ers群里，加入高手如云，我们一起探讨！加小助微：iom1128，备注：ETL） Merge方式（一） ?
首先，Power BI的增量刷新只能针对部分支持增量机制的数据库（如SQL Server），并且只能由Power BI Pro以上用户在微软云的Power BI Service上进行配置才能实现 但是，...针对这种情况，经过摸索找到一个“准增量”的数据处理方式，希望对存在大量历史数据的朋友有所帮助。...很多朋友可能注意到过Power Query里对每个查询，有两个功能选项——“启用加载”、“包含在报表刷新中”： 但是，可能并不是很理解其中的作用和细节，而这是恰恰是我们可以用来做“增量”的关键内容之一...首先，启用加载，比较容易理解，即勾选时，数据才会加载到数据模型： 勾选“包含在报表刷新中”，在Power BI中刷新数据时，该查询的数据才会刷新： 了解了这两个选项的基本作用，我们就可以考虑，是不是可以将大量的历史数据设置为...： 最后，如果一段时间后，我们将部分“新数据”的Excel文件转入了“历史数据”文件夹，那么，我们可以在Power BI中手工刷新一次“历史数据”： 至此，Power BI数据“增量”刷新的全部关键操作要点全部讲完
该函数可以调用嵌套函数，而嵌套函数又可以调用更多的嵌套函数。一个嵌套函数求出一个结果。然后，该结果会被传递给封闭的函数，这是使用嵌套函数值来计算它自己的返回值。...执行一个函数程序包括评估最外层的功能，这反过来又导致了对所有的嵌套函数评估，而最基本的功能递归向下是没有嵌套功能的。 为什么函数式编程如此重要？...· Scala 是一门很难掌握的语言，因为它的规则是基于数学类型理论下的，只有最具学术和数学天分的程序员才能够完全理解。...· 创建特定领域的语言：通过为用户提供可用于编写脚本的特定领域的语言（DSL），可以很好的解决许多问题。例如，假设你的用户要求用一个工具，使他们能够安排和运行自动化质量检测。...由于其模式匹配，语法灵活，操作符重载等特性，使 Scala 能够独特地适用于 DSLs 开发。
Scala中的控制结构实质上与其他编程语言并无太大差别，需要注意的是Scala中的控制结构大多具有返回值，而其他编程语言中的控制结构一般就仅仅是用于流程控制。...形式虽然一样，但Scala中其实也有其特别之处：那就是Scala中的if-else其实应当理解成一个代码块，而在Scala中但凡是代码块，基本上都对应有返回值，所以无论是单分支、双分支还是多分支，其返回值就是相应分支的结果...在模式匹配中另外值得关注的一个细节是，在各匹配分支后，用映射符号"=>"连接条件和执行逻辑，这与Scala中函数的标志性符号是一致的，都表示映射的含义，一定程度上也暗示着模式匹配其实可理解为根据条件逻辑执行一个个的子函数...对于嵌套循环，除了类似其他编程语言中的书写两重for循环外，还可直接将两层循环变量写到一个for循环中，功能一致但逻辑更为清晰： // 嵌套for循环常规写法 scala> for(i 用于迭代产生新的迭代结果，也可以依靠历次循环产生相应的效果（即执行循环体带来副作用），而while循环则只能靠循环产生的副作用来实现功能。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
