目录 PolarMask：一阶段实例分割新思路 特例化的时间序列模型特征重要度度量 Cascade EF-GAN：以局部焦点进行渐进式面部表情编辑 ELECTRA：预训练文本编码器 作为鉴别器而不是生成器...最后作者通过实验证明了提出的PolarMask框架在实例分割任务中是明显优于其他的方法。 ? ? 特例化的时间序列模型特征重要度度量 论文名称：What went wrong and when?...2 创新点： 在在时间序列分析中，大部分特征重要度的分布模型都把注意力放在全局级别的重要度中，但是，全局级别的的重要度可能无法产生对个体样本实例的局部解释，此类模型不利于用户理解某个特例的模型结果。...本文的工作则聚焦在时间序列中例子级别的特征重要度，提出了一个通用的时间序列观测重要度度量方法。该方法在个体历史数据的分布中采样，基于合理的反事实上的积分，去估计了在观测前后预测分布的差异来度量重要度。...3 研究意义： （1）本文将得到的重要度度量，和基于梯度的解释，注意力机制以及其他基准在模拟和临床ICU数据的结果进行了比较，说明了本文的方法可以生成最精确的结果（2）同时，本模型还具有价格低廉，通用的特点
CAP – 具有本地持久消息功能的EventBus，用于SOA或微服务架构中的系统集成。 Carter – Carter是一个允许Nancy-esque路由与ASP.Net Core一起使用的库。...Foundatio – 内存，redis，StatsD和Metrics.NET实现中的通用接口。 MiniCover – 用于.NET Core的极简代码覆盖工具。...Foundatio – 内存，redis和azure实现中的通用接口。 MediatR – .NET中简单，无语的中介实现。...序列化 bond – 用于处理模式化数据的跨平台框架。它支持跨语言的序列化和强大的通用机制，可以有效地处理数据。Bond广泛用于Microsoft的高规模服务。...（包括[代码生成器]） Web框架 WebAssembly Blazor – 通过WebAssembly在浏览器中运行.NET的UI框架。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 本文提出了迈向通用 CNN 架构：CCNN，可以用于任意分辨率、长度和维度的数据。 在 VGG、U-Net、TCN 网络中......该研究观察到，在以前的研究中核生成器网络没有正确初始化。在初始化前，人们希望卷积层的输入和输出的方差保持相等，以避免梯度爆炸和消失，即 Var (x)=Var (y)。...然而，神经网络的初始化使输入的 unitary 方差保留在输出。因此，当用作核生成器网络时，标准初始化方法导致核具有 unitary 方差，即 Var (K)=1。...结果，使用神经网络作为核生成器网络的 CNN 经历了与通道⋅内核大小成比例的特征表示方差的逐层增长。...他们通过、 重新加权核生成器网络的最后一层。因此，核生成器网络输出的方差遵循传统卷积核的初始化，而 CCNN 的 logits 在初始化时呈现单一方差。
在 Linux 内核中运行 Python 链接: https://t.co/rJvjoUo4pf 本文讨论一个很酷的项目 - 在 Linux 内核中运行的完整 Python 解释器。...了解这两个概念（生成器和协程）之前，我们需要先了解其中的另一基础概念----迭代器。...keras-ocr 链接: https://github.com/faustomorales/keras-ocr 使用 CRAFT 文本检测器和 Keras CRNN 识别模型打包的库。...Cachew 链接: https://github.com/karlicoss/cachew 由类型提示提供受支持的持久性缓存/序列化。...karateclub 链接: https://github.com/benedekrozemberczki/karateclub 基于 NetworkX 的通用社区检测和网络嵌入式研究库。
来源：机器之心 本文约2400字，建议阅读5分钟 来自阿姆斯特丹自由大学、阿姆斯特丹大学、斯坦福大学的研究者提出了 CCNN。 在 VGG、U-Net、TCN 网络中......该研究观察到，在以前的研究中核生成器网络没有正确初始化。在初始化前，人们希望卷积层的输入和输出的方差保持相等，以避免梯度爆炸和消失，即 Var (x)=Var (y)。...然而，神经网络的初始化使输入的 unitary 方差保留在输出。因此，当用作核生成器网络时，标准初始化方法导致核具有 unitary 方差，即 Var (K)=1。...结果，使用神经网络作为核生成器网络的 CNN 经历了与通道⋅内核大小成比例的特征表示方差的逐层增长。...他们通过、 重新加权核生成器网络的最后一层。因此，核生成器网络输出的方差遵循传统卷积核的初始化，而 CCNN 的 logits 在初始化时呈现单一方差。
Romero等 机器之心编译 编辑：陈萍 本文提出了迈向通用 CNN 架构：CCNN，可以用于任意分辨率、长度和维度的数据。 在 VGG、U-Net、TCN 网络中......该研究观察到，在以前的研究中核生成器网络没有正确初始化。在初始化前，人们希望卷积层的输入和输出的方差保持相等，以避免梯度爆炸和消失，即 Var (x)=Var (y)。...然而，神经网络的初始化使输入的 unitary 方差保留在输出。因此，当用作核生成器网络时，标准初始化方法导致核具有 unitary 方差，即 Var (K)=1。...结果，使用神经网络作为核生成器网络的 CNN 经历了与通道⋅内核大小成比例的特征表示方差的逐层增长。...他们通过、 重新加权核生成器网络的最后一层。因此，核生成器网络输出的方差遵循传统卷积核的初始化，而 CCNN 的 logits 在初始化时呈现单一方差。
不要为了显示而使用存储库 工作单元 持久化中的困难 总结 概述 在上一篇文章中，我们已经了解过领域驱动设计中一个很核心的对象-聚合。...是的，这样的疑问相信不止很多同学都遇到了。所以在微软EF Core 3.x的官方教程中，提到了这样的一句话： ? 该内容位于 ASP.NET Core 官方教程 - 数据访问 - 高级教程 中。...不要使用过多特性干扰您的领域对象 在持久化的过程中，现在的主流方式我们都会依赖于类似于EF Core这样的ORM框架来完成。...持久化中的困难 关于持久化的问题已经是一个老生常谈的话题了，在一篇关于值对象的博文中就已经说明了这个问题。如何将领域对象如何通过ORM来持久化到数据库？...关于这一点给了我一点灵感：既然我们只关心领域对象，那在持久化的时候能不能单独建立一个持久化对象专门供ORM去映射到数据库，而仓储负责了聚合创建和保存的过程，在这个过程中让仓储自动去完成领域对象到持久化对象的转换就行了
我们从第一节搭建框架开始直到二十七节，权限管理已经告一段落，相信很多有跟上来的园友，已经搭配完成了，并能从模块创建授权分配和开发功能了 我没有发布所有源代码，但在14节发布了最后的一次源代码，之后的文章代码是完整的...注：以后不会发布打包的源代码，我发布文章是献给想学习MVC的朋友，并不是共享结果的源代码，请大家不要再找我要 我们采用VS2012+MVC4+EF5+Unity(IOC)+EasyUI1.3.2(支持IE8...)，虽然不是最新的，但却是最成熟的， 我们回顾一下历程，共完成大小十几个功能模块 1.搭建EasyUI框架,并用简单程序引入门 2.基于接口编程（好的软件应该基于接口） 3.使用untity构造函数注入管理对象...，利于单元测试 4.使用EF5 ORM框架做为关系型持久工具 DataBase Frist 5.使用AOP面向方面编程，关注切入点，解除系统耦合 6.用MVC自带筛选器和路由规则来判断权限 7.开发代码生成器来替代重复劳动...10.代码生成器 ? 接下来我们还继续构建这个MVC系统的通用结构，欢迎继续关注，如果你觉得好
特殊类型的 JSON 序列化支持- 身份验证和授权 身份 API 端点 更好地支持 IAuthorizationRequirementData 中的自定义授权策略 ASP.NET 核心指标 【英文】Rx.NET...现在在以下场景中支持热重载： 向（非）泛型类型添加新的（静态、实例）方法 向（非）泛型类型添加新的（静态、实例）泛型方法 编辑（非）通用类型的现有（静态，实例）方法 编辑（非）通用类型的现有（静态，实例...文章、幻灯片等 【英文】ML.NET 模型生成器中的对象检测 - .NET 博客 https://devblogs.microsoft.com/dotnet/object-detection-ml-dotnet-model-builder.../ 使用 ML.NET 模型生成器进行对象检测的介绍。...本文解释了并行化启动和停止的影响以及如何禁用并行化。
领域模型层是表达业务的地方，在编程上体现为捕获数据和行为（具有逻辑方法）的领域实体的类库 遵循持久性无感知和基础设施无感知原则 领域模型层必须完全忽略数据持久性细节，这些持久性任务应由基础设施层执行，因此...领域实体不应直接依赖于任何数据访问基础框架（EF、NHibernate），理想情况下，您的域实体不应继承自或实现任何基础设施中定义的任何类型。...领域模型中遵循持久性无感知原则很重要，但也不应忽略持久性问题 理解物理数据模型以及它如何映射到您的实体对象模型仍然非常重要，否则你的设计将会是空中楼阁。...The infrastructure layer 基础设施层: 定义如何将最初保存在领域实体中的数据持久化到数据库或者其他存储结构的过程。...根据前面提到的持久化无感知和基础设施无感知原则，基础设施层不得“污染”领域模型层。 ? 总结 在DDD中，应用层依赖于领域和基础设施层，而基础设施依赖于领域层，但是领域层不依赖于任何层。
DataLayer作为caffe训练时的数据层（以多线程的方式读取数据加速solver的训练过程），继承自BaseDataLayer/BasePrefetchingDataLayer。...下面看起函数定义LayerSetUp（参数初始化）： template void BaseDataLayer::LayerSetUp(const vector...(如lmdb)中的数据，并做crop_size，do_mirror，mean等操作，然后通过Forward_cpu传递给下一层. template void DataLayer...IO处理例如读取proto文件转化为网络，以及网络参数的序列化 内容如下： caffe源码分析-DataTransformer caffe源码分析-db, io 6....最后给出了使用纯C++结合多层感知机网络训练mnist的示例 内容如下： caffe c++示例（mnist 多层感知机c++训练，测试） 类似与caffe一样按照layer、solver、loss、net
官方网站：http：//www.hibernate.org/ 官方论坛： 版权形式：免费 开源：否 1.4 湛蓝.Net代码生成器 一款基于软件自动生成理念，能直接生成应用的dotnet代码生成器 官方网站...：http：//www.dotnetcoding.net 官方论坛：http：//dotnetcoding.cnblogs.com/ 版权形式：免费 开源：否 1.5 动软.NET代码自动生成器 一款人气很旺的免费...官方网站：http：//www.mhua.com 官方论坛： 版权形式：免费 开源：否 1.8 非非.Net代码生成器 可以使用本工具生成VB.Net和C#语言的代码，以及三层架构与ORM架构代码，并且使用的...ORM持久化组件是开源的，您可以在本软件的安装目录下找到它 官方网站： 官方论坛： 版权形式：免费 开源：否 1.9 BMW业务模型及代码生成器 一款人气很旺的免费C#代码生成器 官方网站： 官方论坛：...官方网站： 官方论坛： 版权形式：免费 开源：是 1.20 XDoclet XDoclet 是一个通用的代码生成实用程序,是一个扩展的Javadoc Doclet引擎(现已与Javadoc Doclet
1.基础结构层：整个产品或系统的底层支撑 a.常用工具、支撑功能：这个.net core项目至少要实现以下的功能：Json配置文件的读取、WebApi返回给前端的基本格式对象的定义、Json序列化与反序列化...c.聚合根仓储实现：这个.net core项目严格来讲其实不属于基础结构层部分，只是由于习惯，把它放到基础结构层这个解决方案文件夹中。...c.定义该界限上下文聚合根的仓储接口，这个接口代表的是聚合根与持久化打交道的基础约束，具体实现还是在基础结构层的聚合根仓储中实现，这样就实现了解耦。...b.领域逻辑完成后，应用服务层用例调用领域层的聚合根的仓储接口的方法，完成领域对象的预持久化。...（应用服务通过基础结构层的依赖注入框架与Json配置文件找到聚合根仓储接口对应的实现） c.应用服务层用例然后调用基础结构层的EF Core仓储接口的工作单元方式，完成真正的持久化。
官方网站：http：//www.hibernate.org/ 官方论坛： 版权形式：免费 开源：否 4 湛蓝.Net代码生成器 一款基于软件自动生成理念，能直接生成应用的dotnet代码生成器...官方网站：http：//www.dotnetcoding.net 官方论坛：http：//dotnetcoding.cnblogs.com/ 版权形式：免费 开源：否 5 动软.NET代码自动生成器...官方网站：http：//www.mhua.com 官方论坛： 版权形式：免费 开源：否 8 非非.Net代码生成器 可以使用本工具生成VB.Net和C#语言的代码，以及三层架构与ORM架构代码，并且使用的...ORM持久化组件是开源的，您可以在本软件的安装目录下找到它 官方网站： 官方论坛： 版权形式：免费 开源：否 9 BMW业务模型及代码生成器 一款人气很旺的免费C#代码生成器 官方网站： 官方论坛...官方网站： 官方论坛： 版权形式：免费 开源：是 20 XDoclet XDoclet 是一个通用的代码生成实用程序,是一个扩展的Javadoc Doclet引擎(现已与Javadoc Doclet
实体框架（Entity Framework）简介 实体框架Entity Framework 是 ADO.NET 中的一组支持开发面向数据的软件应用程序的技术。是微软的一个ORM框架。...理想情况下，基于这样一个面向对象的接口，持久化一个OO对象应该不需要要了解任何关系型数据库存储数据的实现细节。...ORM三个字母分别代表如下图所示： ORM IN EF 在EF中的实体数据模型（EDM）由以下三种模型和具有相应文件扩展名的映射文件进行定义。...实体框架 使用这些基于 XML 的模型和映射文件将对概念模型中的实体和关系的创建、读取、更新和删除操作转换为数据源中的等效操作。EDM 甚至支持将概念模型中的实体映射到数据源中的存储过程。...如下图所示的EDMX的定义： EF中操作数据库的网关 ObjectContext封装 .NET Framework 和数据库之间的连接。此类用作“创建”、“读取”、“更新”和“删除”操作的网关。
如果是训练模型，使用python语言无疑是最合适的，但现在的需求是嵌入到产品中，必须要使用C++，为此特意比较了现在比较流行的深度学习框架，发现caffe比较契合需求。...因此我的目标是将open_nsfw集成到产品中。 研究了一番caffe示例和网上的一些教程，发现各有千秋，不同的模型，代码总有一些差异，真正尝试运行时，总有这样那样的问题。...(solver->net()->layer_by_name("inputdata").get()); dataLayer_trainnet->Reset(data, label, 25600);...模型测试C++代码 用相同的模型创建另一个网络，但传入TEST，并加载XOR_iter_5000000.caffemodel： shared_ptr > testnet...; testnet.reset(new Net(".
它支持将大型语言模型集成到应用中，优化了 Blazor 的 Web UI 处理，通过.NET MAUI 简化了移动应用部署，并在 C# 12 中引入了新的语言特性。...NET 8 还包括性能、稳定性和安全性的改进，新的代码生成器和 AVX-512 指令集支持，以及基元类型的新格式化和解析接口，这些都有助于提高开发效率和应用性能。...特别介绍了 EF Core 和 Dapper 两个框架，EF Core 是微软官方的轻量级 ORM，支持多种数据库；Dapper 是速度极快的微型 ORM，通过扩展 IDbConnection 简化数据库操作...Blazor 增强了 Web UI 框架的功能，同时.NET 8 为 AI 模型和服务提供了 SDK，方便开发人员快速开发。...创建项目时，需选择.NET 8.0 版本，启用 Redis 缓存。最终，Visual Studio 将创建一个结构化的.NET Aspire 解决方案。
这种快速解决方案的问题在于它存在风险并且不受 CUDA 编程模型的支持。 GPU 内核无法被抢占。如果编写不正确，持久内核可能会永远循环。...GPUdev 在 DPDK 22.03 中扩展了更多功能。 GPUdev库的目标如下： 介绍由 DPDK 通用库管理的 GPU 设备的概念。...持久内核中轮询端的伪代码示例工作流程 NVIDIA 使用 DPDKgpudev库进行内联数据包处理的具体用例是在Aerial 应用程序框架中，用于构建高性能、软件定义的 5G 应用程序。...持久内核的时间线。...使用 DPDK gpudev对象的**CUDA 持久内核的示例时间线 为了测量l2fwd-nvDPDKtestpmd数据包生成器的性能，图 12 中使用了两台背对背连接的千兆字节服务器和 CPU：Intel
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