) values(#{lastName},#{gender},#{email}) 即我们可以将重复使用的sql...片段抽取出来，然后在用使用的地方使用Include标签进行引用。...在sql标签里面也可以使用诸如if等标签。
作者：Matt 译者：前端小智 来源：medium Vue.js中的transition确实很棒。...如果我们可以将它们封装到组件中，并在多个项目中简单地重用它们，结果会怎样呢?我们将介绍几种定义transition的方法，并深入研究如何使它们真正可重用。...我们不能在另一个项目中真正重用这个transition。 封装transition组件 如果我们将前面的逻辑封装到一个组件中，并将其用作一个组件，结果会怎样呢？...props和监听器传递给我们的内部标签/组件。...现在，我们可以控制实际的可见过渡时间，这使我们可重用的过渡变得灵活且易于使用。 但是，如何过渡多个元素（如列表项）呢？
若初始化、实例化的代价高，且有需求需要经常实例化，但每次实例化的数量较小的情况下，使用对象池可以过得显著的性能提升。从池子中取得对象的时间是可测的，但新建一个实际所需要的时间是不确定的。...对象池的优势 说到池我们就会联想到很多的概念，如线程池、数据库连接池、内存池等等在多线程设计中可以通过池化机制来进行对象的复用从而提高性能。...拿我们最常见的线程池为例，线程这个对象是可以复用的，程序要执行的任务，这些任务可以交给复用的线程来处理，而线程池创建恰恰又是一个比较耗时的操作，我们通过线程对象的池化技术达到复用线程的目的。...[1098068-20191203082347748-1294482853.jpg] ConcurrentBag实现对象池 池化中需要注意的是多线程中保证线程安全，.NET Framework 4 引入了...，在实际的场景中还需要考虑最小值，最大值，异常处理等等 总结 在创建资源时会消耗一定的系统资源，尤其在及其复杂的结构中效果相对来说是挺明显的，再加上频繁的创建，实例化消耗的资源是很昂贵的.对象池对这些提成是相当有帮助的
变分自编码器 (VAE) 是在图像数据应用中被提出，但VAE不仅可以应用在图像中。...在这篇文章中，我们将简单介绍什么是VAE，以及解释“为什么”变分自编码器是可以应用在数值类型的数据上，最后使用Numerai数据集展示“如何”训练它。...Numerai数据集数据集包含全球股市数十年的历史数据，在Numerai的锦标赛中，使用这个数据集来进行股票的投资收益预测和加密币NMR的收益预测。 为什么选择VAE？...去噪转换噪声特征，一般情况下我们会将异常检测出的样本标记为噪声样本。 生成合成数据 使用 VAE，我们可以从正态分布中采样并将其传递给解码器以获得新的样本。 为什么选择变分自编码器呢？...下图是Numerai 训练数据集的 KL 散度和均方误差的可视化。该图训练后的 VAE 的潜在维度为 2，因此我们可以将其可视化。 如何用 VAE 去噪？
html中的标签 标签 也可以叫 元素。所以我们常说：html标签 或 html元素，比如 标签。...html中的的内容是由 html 的各种元素构成的，比如文字、图片、视频、超链接等等，都是html的元素。...一、语法 标签 [属性="值"] >[内容]标签> 或者 标签 [属性="值"] /> 标签 --> html的元素必须以标签>开始，然后以标签>结束 比如： 我是按钮 </body
Create的泛型抽象方法，他是一个基于默认策略的。...item的值比较，相等则用null替换_firstItem，否则不操作,不管替换还是不替换返回的都是原来保存在_firstItem的值。...} } } DefaultObjectPoolProvider DefaultObjectPoolProvider重写了ObjectPoolProvider中Crearte...LeakTrackingObjectPool实现了ObjectPool，它定义了ConditionalWeakTable他是一个弱引用字典，ConditionalWeakTable 中的所有...Key 和所有的 Value 都是弱引用的，并且会在其 Key 被回收或者 Key 和 Value 都被回收之后自动从集合中消失。
Mybatis中的动态sql语句 首先写个方法 /** * 跟进传入参数条件查询 * @param user 查询的条件：有可能有用户名，有可能有性别，也有可能有地址，还有可能都有...* @return */ List findByCondition(User user); if标签 对应resource中也要添加 <!...89 OR id=16) SELECT * FROM USERS WHERE username LIKE ‘%张%’ AND id IN (10,89,16) 这样我们在进行范围查询时，就要将一个集合中的值...标签用于遍历集合，它的属性： collection:代表要遍历的集合元素，注意编写时不要写#{} open:代表语句的开始部分 close:代表结束部分 item:代表遍历集合的每个元素...Sql 中可将重复的 sql 提取出来，使用时用 include 引用即可，最终达到 sql 重用的目的。
#HTML标签 刚开始学HTML发现有很多标签是只有一个的，比如这种。 然而也有很多是由两对尖括号组成的，下面就来总结一下吧！...##单标签： ---- #双标签： <
免费体验 Gpt4 plus 与 AI作图神器，我们出的钱 体验地址：体验 当我们谈论或讨论在 Vue 中创建用户界面组件时，经常会提到可重用性。...有了新的需求，你可能不得不考虑修改 "可重复使用的组件"。 如果需要拆分 "可重用组件"，以便将拆分后的组件应用到其他地方，该怎么办？ 在 Vue 中创建真正的可重用组件可能很棘手。...在本文中，我将探讨可重用组件的概念、应用这些组件时面临的问题，以及为什么必须尽可能克服这些问题。 什么是可重用组件？ 可重用组件是用户界面构件，可用于应用程序的不同部分，甚至多个项目。...协作：促进团队成员在 Vue 项目中的协作。它们提供了团队中每个人都能使用和理解的共享词汇和用户界面元素集。 应用可重复使用概念时的 3 个问题 虽然可重用性是 Vue....结论 在 Vue中创建实际的可重用组件可能具有挑战性，这是因为需要解决修改现有组件、保持一致性以及管理依赖关系和状态等相关问题。然而，可重用组件的好处使得克服这些问题是值得的。
[知乎作答]·关于在Keras中多标签分类器训练准确率问题 本文来自知乎问题 关于在CNN中文本预测sigmoid分类器训练准确率的问题？中笔者的作答，来作为Keras中多标签分类器的使用解析教程。...一、问题描述 关于在CNN中文本预测sigmoid分类器训练准确率的问题？ 对于文本多标签多分类问题，目标标签形如[ 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 ]。...在CNN中，sigmoid分类器训练、测试的准确率的判断标准是预测准确其中一个标签即为预测准确还是怎样。如何使sigmoid分类器的准确率的判断标准为全部预测准确即为预测准确。有什么解决方案？...举个例子，输入一个样本训练，共有十个标签，其中有两个为1，而你预测结果为全部是0，这时你得到准确率为0.8。最后输出的ac是所有样本的平均。可以看出这个准确率是不可信的。...acc是keras输出acc，my_acc是多标签acc，因为使用了数据增强，valacc更高。 由于每个label的比例不同，又测试不同权重重写loss来对比。
Meta标签是HTML语言head区的一个辅助性标签，它位于HTML文档头部的head标记和title标记之间，它提供用户不可见的信息。...我现将前端页面开发经常用到的meta标签内容整理成文，加入了移动端web开发meta信息，供需要时查阅。...-8"> 该 meta 标签定义了 HTML 页面所使用的字符集为 utf-8 ，就是万国码。...3、SEO优化相关 页面描述，每个网页都应有一个不超过 150 个字符且能准确反映网页内容的描述标签。...6、Pragma禁止本地缓存 设定网页不保存在缓存中，每次访问都刷新页面。这样设定，访问者将无法脱机浏览。
在机器学习社区中，不断追求这种获取和重用知识的能力，旨在构建能够更准确预测并更高效学习数据的人工智能系统。...源模态中的数据（如视觉或语言数据）更容易获取且成本更低，同时大型预训练模型也是公开可用的。相反，目标模态数据不足以预训练自己的大型模型。...嵌入器将输入数据映射到共享的输入嵌入空间 $\hat{\mathcal{X}}$ ，编码器从嵌入的输入中提取特征。预测器是一个线性层，将编码器的输出映射到标签空间上。...另一方面，结果显示，CIFAR-100和Spherical能更好地重用预训练编码器中的源知识来解决任务，而NinaPro和FSD50K需要编码器进行更大调整，以适应目标任务。 ...为了更全面地定量研究跨模态转移过程中源知识的重用（或失真），在CIFAR-10上使用线性探针评估使用不同目标模态微调的编码器提取表示的质量，分别考虑：1）不同的微调目标模态，2）不同的训练轮数，以及3）
陈兴民 论文题目 RetroMAE: Pre-Training Retrieval-oriented Language Models Via Masked Auto-Encoder 论文摘要 尽管预训练在许多重要的...NLP 任务中取得了进展，但仍然需要探索有效的密集检索预训练策略。...在本文中，我们提出了 RetroMAE，一种基于掩码自动编码器 (MAE) 的新的面向检索的预训练范例。RetroMAE 突出了三个关键设计。...1) 一种新颖的 MAE 工作流程，其中输入句子被不同掩码的编码器和解码器污染。句子嵌入是从编码器的屏蔽输入中生成的；然后，通过掩码语言建模，基于句子嵌入和解码器的掩码输入恢复原始句子。...我们的框架易于实现且在经验上具有竞争力：预训练模型显着提高了 SOTA 在广泛的密集检索基准（如 BEIR 和 MS MARCO）上的性能。
分出来的三个集合可能存在交集。...snippet_file_name="blog_20160525_1_5495483" name="code" class="plain"> 分出的三个集合...，完全没有交集的代码如下: %%将一部分MontData...放入到OhmData里面 clear all;close all;clc; load Mont_data; % 将训练库中的所有数据打乱顺序。...randperm(size(train,1), 2000); %kk2=randperm(size(train,1), 2000); %kk3=randperm(size(train,1), 6000); % 使得训练
使用pom.xml中的dependencyManagement元素能让所有子项目中引用一个依赖而不用显示的列出版本号。...maven会沿着父子层次向上走，直到找到一个拥有dependencyManagement元素的项目，然后它就会使用这个dependencyManagement元素中指定的版本号。...：如果有多个子项目都引用同一个依赖，则可以避免在每个使用的子项目里都声明一个版本号，这样当想升级或者切换到另一个版本时，只需要在顶层父容器里更新，而不需要一个一个子项目的修改；另外如果某个子项目需要另外的一个版本...3、总结 dependencyManagement里只是声明依赖，并不实现引入，因此子项目需要显示的声明需要用的依赖。...，那么会使用子项目中指定的jar版本。
什么是容器标签？在HTML开发中我们常常会使用一类标签作为容器放置一些内容，我们把这类标签称之为容器标签，可以作为容器标签的包括列表标签、表格标签、框架标签、布局标签，在这里我们就来总结下这些内容。...表格标签 View Code 表格结构在互联网早期被用作实现网页的布局，但是现在表格只是用来呈现一些数据，因为表格结构会产生大量的标签，而且一旦网页结构改变，那么整个网页的结构就需要改变，这点对于开发人员来说会特别的痛苦...框架标签 框架是互联网早期的标签，现在开发中基本上已经不再使用了，但是在一些早期的网站中还可以看到这些内容，所以有必要了解这些内容。常见的框架标签包括、两种，下表是我们整理的一些框架相关的代码。...View Code 这个标签可以十分方便的让我们实现菜单目录的功能，对于页面的重复利用非常方便，所以很受欢迎。 ? ? 这种标签可以十分方便的在我们的网站中嵌入一些其他网站的页面。...布局标签 所谓布局标签，很简单就是用来实现网页布局的 ? 这些标签，是现在设计网页中重要的HTML标签。
-- Struts下拉列表标签： name="deptId" 下拉列表标签的名称(服务器根据这个名称获取选择的项的实际的值...value值) headerKey 默认选择项的实际的值 headerValue 默认下拉列表显示的内容...list 下拉列表显示数据的集合 listKey 集合对象的哪个属性作为下拉列表的实例的值...，即value值 listValue 集合对象的哪个属性作为下拉列表显示的值 value...默认选择的项的设置 --> <s:select name
这会不会更混乱，因为一切都在一个方法中 乍一看可能很容易，但是实际上只需要花一点点时间来编写可重用的模块化代码。 让我们来看看如何做到这一点。...这意味着仅一项功能的代码可能会分散分布在数百行中，并分布在几个不同的位置，从而使其难以阅读或调试。 这只是Vue Composition API RFC中的一个示例，展示了现在如何按功能组织代码。...这非常简单，但是最后我们必须记住，如果我们希望能够在模板中访问数据，则仍然必须使用我们的 setup 方法来返回数据。...最后，如果我们要编写一些逻辑，希望能够在多个组件中使用，则可以将逻辑提取到其自己的文件中，并将其导入到我们的组件中。...但是，与往常一样，项目的组织取决于开发人员设计出色的组件代码并创建可重用逻辑的意愿。 请记住，我们的目标是提高可读性，而在Vue中，Composition API 是实现这一点的好方法。
在本文中，作者证明了视频掩蔽自编码器（VideoMAE）是自监督视频预训练（SSVP）的数据高效学习器。...掩蔽自编码器在NLP和图像中取得了成功，基于此，作者提出了一种新的自监督视频预训练（SSVP）方法，称为视频掩蔽动编码器（VideoMAE）。...VideoMAE的主要贡献有三个方面：（1）提出了一种简单但有效的视频掩蔽自编码器，释放了ViT在视频识别中的潜力。...VideoMAE将时序下采样的帧作为输入，使用前面提到的高比率管道掩蔽设计，以在非对称编码器结构中执行MAE预训练。...这种简单的策略可以解决没有运动或运动可忽略的立方体的信息泄漏的问题，并在实践中对掩蔽视频预训练更有效。 由于上面提到的高比例的掩蔽比，只剩下几个token作为编码器的输入。
上期我们一起学习了深度学习中的栈式自编码器的相关知识， 深度学习算法(第27期)----栈式自编码器 今天我们一起学一下如何高效的训练自编码器。...多图训练 上期我们学过在tensorflow中如何实现一个栈式自编码器，当然那样的自编码器训练起来注定是很慢的。...那么通常的做法是一次训练一个浅浅的自编码器，然后堆到一起成为一个栈式自编码器，这在训练一些比较深的自编码器的时候十分有用，如下图： ? 在训练的第一阶段，第一个自编码器学习如何重构输入。...在训练的第二个阶段，第二个自编码器学习如何重构第一个自编码器的隐藏层。最后，把这两个自编码器堆叠起来。我们可以很容易的用这种方法训练更深的自编码器。...为了避免在每个时期重新计算隐藏层1的输出，我们可以在阶段1结束时用整个训练集计算它，然后直接在阶段2中输入隐藏层1的缓存输出。这在性能上可以有所提升。
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
腾讯会议
云直播
对象存储
