虽然它们看起来相似，但实际上有几个关键的不同点。本文旨在深入探讨这两者之间的差异，并通过实例来帮助更好地理解何时应该使用哪一个。...性能差异 连续使用if: 每个if都需要进行条件检查，即使前一个if的条件已经满足。 使用elif: 一旦找到一个满足的条件，就会跳过后续的elif和else条件检查，因此通常具有更高的性能。 3....可读性与清晰度 连续使用if: 由于每个if语句都是独立的，可能会让代码看起来更加分散和复杂。...使用elif: 通过elif和else，我们可以清晰地表达不同条件之间的互斥性，从而提高代码的可读性和维护性。...连续的if语句更适用于多个条件都可能同时成立的情况，而elif更适用于条件之间具有排他性的情况。根据实际需求和场景，我们应当选择最适合的方式来实现条件逻辑。
按照定义，常规余弦相似度反映了方向的差异，而不是位置的差异。因此，使用余弦相似度指标无法考虑到用户评分这样的差异。...我们看看下面这个来自 Stack Overflow 的例子，这能更好地解释余弦相似度和调整过的余弦相似度之间的差异： 假设一位用户为两部电影分别给出了 0～5 的评分。 ? ?...，但也还喜欢《Where the crawdads sing》。...看起来我与 Matias 有一样的兴趣。所以你可能会想我也会喜欢《Where the crawdads sing》，即使我还没读过它。...我们可视化地比较看看推荐系统的用户-用户相似度与商品-商品相似度之间的差异： 用户-用户相似度 ? 商品-商品相似度 ?
现在，美国加州的科学家们开始利用人工智能来识别人类和类人猿祖先特征中的关键部分。人类和类人猿之间相近的生理特征是如何穿越时间的长河，交汇于我们最早的共同祖先身上的？...然而，中新世类人猿的相对牙齿比例与现存的大猩猩更相似，两者的进化轨迹也更为相似。”...来源：维基百科 生物人类学家Tesla Monson 博士表示：“我们现在发现的化石看起来与今天的生物都不一样，最后共同祖先（Last Common Ancestor，LCA）看起来也很不一样。...但它们看起来跟大猩猩更像一些。” “虽然我们无法确切表明的牙齿在我们找到化石之前是什么样子，这时候古生物挖掘的重要性就显现出来了。我们可以根据其他类人猿的样子做一些假设。”...人类和黑猩猩的DNA之间的差异仅为1.2％。而人类和大猩猩之间的DNA差异约为1.6％。 为了找到我们最早的共同祖先，未来还有很多研究要做，以找出在大小、身体构造和形态方面的样貌。
如果你有使用JDBC或其他相似框架的经验，你就明白条件串联SQL字符串在一起是多么地痛苦，确保不能忘了空格或者在列表的最后的省略逗号，动态SQL可以彻底处理这种痛苦。...动态SQL元素和使用JSTL或其它相似的基于XML的文本处理器相似，在MyBatis之前的版本中，有很多元素需要了解，MyBatis3大大地提升了它们，现在用不到原先一半的元素就能工作了，MyBatis...，此时动态SQL生成什么where判断条件就是什么。...如果你对和这里对等的trim元素好奇，它看起来是这样的： … 这种时候我们附加一个后缀，同时也附加一个前缀...他也允许你指定开放和关闭字符串，在迭代之间放置分隔符。这个元素是很智能的，它不会偶然地附加多余的分隔符。
例如从上图来理解，如果1和6匹配上之后，2则只能和6后面的7或者8进行匹配，所以上图的4这个元素开倒车不符合规则（如果把4和5这两个元素之间的边去掉的话，则是满足条件）。...这也比较简单，对每条连线的权重求和，以此作为衡量指标。连线的权重则采用两个元素之间的相似性，如果这两个元素是两行文本，我们可以直接使用编辑距离计算相似性（至于那种距离更加合适，就得看具体的场景了。...简单说就是，对元素之间的相似性得分进行求和。...2.2 算法思路 有了目标，那看起来就比较简单了，直接从左边元素随机取一个子集，然后再右边元素也随机取一个相同元素个数的子集，再按顺序对应上，就能计算一个得分指标。...这里融合位置的方式设计上比较特别，具体可以看代码注释。 剪枝3. 基于第一点的分析，我们还可以在预先计算相似性得分的，只计算相邻位置的元素之间的边的相似性得分，其他的全部置为0。
_orig 是原始图像，δ 是干扰因子，y 是基准标签，选择 ε 以确保被扰动图像看起来不太嘈杂，并且看起来仍然像是人类的原始图像。...然而，与上面说到的情况会有一些不同，类「2」更接近类「1」，而类「8」也更接近类「1」。这猛一看会让人很吃惊，但它其实表明给定数字的样式变化可能导致比在数字之间的切换造成更多的像素差异。...图 4：在 L-∞距离约束下的平均图像 将原始图像和精制图像之间的 L-∞距离限定为 ε ，但任何人类都可以轻松区分两个图像之间的差异，如下图所示： ?...如果他们能够在输入空间中给出图像之间的语义相似性，那么就有可能构建一个简单的 KNN 图像分类器，并能轻松超越过去 7 年中卷积神经网络的成就。 一个可能的方案是使用度量学习中的技术。...通过学习嵌入，这些嵌入之间的 L-2 或 L-∞距离包含语义相似性的概念，那么我们可以在这个嵌入空间（而不是输入空间）中调整ε。 ?
谷歌也不甘落后，在 5 月底发布了自己的文本到图像模型 Imagen，看起来进一步拓展了字幕条件（caption-conditional）图像生成的边界。...进行了概览介绍，分析并理解其高级组件以及它们之间的关联。...很明显的是，无法控制图像的实际输出，仅仅是将高斯噪声输入到模型中，并且它会输出一张看起来属于训练数据集的随机图像。...确切地回答为什么 Imagen 比 DALL-E 2 更好是困难的。然而，性能差距中不可忽视的一部分源于字幕以及提示差异。...文本和图像编码器调整它们的参数，使得相似的字幕 - 图像对的余弦相似度最大化，而不同的字幕 - 图像对的余弦相似度最小化。
然而，通过以源图像和随机噪声向量为条件，我们的模型可以用于创建几乎无限的随机样本，这些样本看起来与目标域的图像相似。...虽然DANN的域自适应方法是使从两个域提取的特征相似，但我们的方法是使源图像看起来像是从目标域提取的。...Tzeng等人和Long等人提出了DANN的版本，其中领域分类损失的最大化被最大平均差异（MMD）度量的最小化所取代，该度量是在从每个领域的样本集提取的特征之间计算的。...请注意，我们假设域之间的差异主要是低级别的（由于噪声、分辨率、照明、颜色），而不是高级别的（对象类型、几何变化等）。 ...在我们从渲染图像中学习对象实例分类的实验中，我们使用了掩蔽的成对均方误差，这是成对均方错误（PMSE）的变化。这种损失惩罚的是像素对之间的差异，而不是输入和输出之间的绝对差异。
而且大多数论文对此都不公开： 一旦向使用了其他实验室的图像，这些AI模型中许多模型的优良性能就会瓦解。 您可能已经听说过，来自不同机构的显微图像看起来有所不同。...为了说明这一点，下面是TUPAC16数据集中使用的两个扫描仪的示例： ? 两种图像均显示相同的组织类型：人类乳腺癌。然而，两个图像之间的差异是惊人的。...通常，这归因于组织处理的差异，例如化学染色剂的浓度或染色方案。 所有这些都导致了所谓的域偏移：图像只是具有不同的视觉表示。这通常还会导致深度学习模型中的不同特征表示。...如果在正常光线条件下用两部智能手机拍摄场景照片，则图像看起来非常相似。 最初，我我也对昂贵的显微扫描仪有所期望。因为在我们的理解里这些设备应完全照原样捕获硬件显微镜载玻片，甚至可以控制光线条件等。...正如上面所讨论的，TUPAC16集已经包含了两个扫描仪，我们希望它可以推广到更多的扫描仪。但它会吗? 我们拥有由三台扫描仪组成的数据集——这是它们之间唯一的区别。
接上文DESeq2差异表达分析 质量控制——样品水平 DESeq2工作流程的下一步是QC，它包括样本级和基因级的步骤，对计数数据执行QC检查，以帮助我们确保样本/重复 看起来很好。 ?...RNA-SEQ分析的一个有用的初始步骤是评估样本之间的总体相似性： 哪些样本彼此相似，哪些不同？ 这是否符合实验设计的预期？ 数据集中的主要变异来源是什么？...为了探索样本的相似性，我们将使用主成分分析(PCA)和层次聚类方法进行样本级质量控制。样本级的质量控制使我们能够看到我们的重复聚在一起有多好，以及观察我们的实验条件是否代表了数据中的主要变异源。...我们看到PC1上的样本与我们感兴趣的条件之间有很好的分离，这很好；这表明我们感兴趣的条件是数据集中最大的变异源。...由于大多数基因没有差异表达，样本之间通常有很高的相关性(值高于0.80)。低于0.80的样品可能表示您的数据和/或样品污染中存在异常值。 层次树可以基于归一化的基因表达值来指示哪些样本彼此更相似。
【新智元导读】 在所有情况下，越是看起来“人造”的东西，我们就越容易应对。当然，一旦我们和人造生命之间的差异无法被察觉，我们的反应和面对真人的反应是完全一样的。...银翼杀手2049（Blade Runner 2049）的上映再次让我们不禁想象，如果人造生命和人类之间的区别消失了，将会是什么样的世界。...在实验中，当人们面对看起来非常机械的机器人（例如闪光机器人或金属机器人），他们的反应很正常。但当机器人看起来越是像人类，人们就越感到反感、不安，甚至惊恐。...他们得出的结论是，在所有情况下，越是看起来“人造”的东西，我们就越容易应对。当然，一旦我们和人造生命之间的差异无法被察觉，我们的反应和面对真人的反应是完全一样的。...这是一种独特的“相似度”与“情感反应”之间的关系，在研究里“好感度对相似度”的关系图中，在相似度临近100%前，好感度突然坠至反感水平和回升至好感前的那段范围，被称为“恐怖谷”。 ?
样本QC RNA-seq 分析中一个有用的初始步骤通常是评估样本之间的整体相似性： 哪些样本彼此相似，哪些不同？ 这是否符合实验设计的预期？ 数据集中的主要变异来源是什么？...为了探索样本的相似性，我们将使用主成分分析 (PCA) 和层次聚类方法执行样本级 QC。这些方法或工具使我们能够检查重复彼此之间的相似程度（聚类），并确保实验条件是数据变化的主要来源。...例如，如果直接对归一化读取计数矩阵执行 PCA，则结果通常仅取决于少数高表达的基因，因为它们在样本之间显示出最大的绝对差异。...避免这种情况的一种简单且经常使用的策略是取归一化计数值的对数加上一个小的伪计数；然而，现在具有低计数的基因往往主导结果，因为由于小计数值固有的强泊松噪声，它们在样本之间显示出最强的相对差异。...由于大多数基因没有差异表达，样本之间通常具有很高的相关性（值高于 0.80）。低于 0.80 的样本可能表示您的数据和/或样本污染中存在异常值。 沿轴的分层树指示哪些样本彼此更相似，即聚集在一起。
通过Python包Riot-Watcher的调用,获取了差不多10000行的数据与五个地区最新联赛比赛的前100名玩家的数据。乍一看，DataFrame看起来是这样的: ?...现在看来，最重要的获胜条件是摧毁第一个兵营，这是有意义的，因为摧毁一条线路的兵营会给他们的基地带来压力，并允许对方拥有更多的地图控制。 接下来，我可视化了数据集中各列之间的相关性: ?...我还为我的数据中所代表的每个独立地区找到了相同的关联热图，以比较不同地区之间的关联，希望能注意到游戏风格的一些差异。一般来说，相关矩阵看起来非常相似。...因此，由于良好的游戏实践在竞争性社区中是一致的，所以我的数据中所代表的匹配涉及到那些在每一款游戏中顶级玩家，而这些玩家相对于每个区域中排名较低的玩家来说是相似的。...用于生成上述热图的组件来自一个包含六个PCA对象，因为我希望这些组件能够解释数据中超过90%的差异。
4) 减少了两个参数的和：初始矩形图像的 TV loss，得到的图像的嵌入与 ArcFace 计算的锚点嵌入之间的余弦相似度。 整个的 pipeline 如图 2 所示。 图 2：攻击的整个流程架构。...对抗性贴纸 图4：两个对抗贴纸的示例 典型的对抗贴纸的示例在图 4，看起来贴纸上画了一个凸起的眉毛。根据前人研究，眉毛是人类识别人脸的最重要特征。...图 6：我们为一些人额外制作了 11 张照片，以检测多种条件下贴纸攻击的威力 图 7：各种拍摄条件的基线结果和最终相似度。...图 8：不同模型上一次攻击的基线和最终相似性之间的差异 可转移性的实验 最后，我们检查了对其他 Face ID 模型的攻击的稳健性。这些模型取自 InsightFace Model Zoo 。...使用箱线图在图 8 中描绘了每种模型的基线和最终相似度之间的差异。 结果显示，我们的真实世界的攻击行为就像数字域中的常见对抗性攻击一样。尽管攻击的强度降低，但人仍然很难识别出来。
样本QCRNA-seq 分析中一个有用的初始步骤通常是评估样本之间的整体相似性：哪些样本彼此相似，哪些不同？这是否符合实验设计的预期？数据集中的主要变异来源是什么？...为了探索样本的相似性，我们将使用主成分分析 (PCA) 和层次聚类方法执行样本级 QC。这些方法或工具使我们能够检查重复彼此之间的相似程度（聚类），并确保实验条件是数据变化的主要来源。...例如，如果直接对归一化读取计数矩阵执行 PCA，则结果通常仅取决于少数高表达的基因，因为它们在样本之间显示出最大的绝对差异。...避免这种情况的一种简单且经常使用的策略是取归一化计数值的对数加上一个小的伪计数；然而，现在具有低计数的基因往往主导结果，因为由于小计数值固有的强泊松噪声，它们在样本之间显示出最强的相对差异。...由于大多数基因没有差异表达，样本之间通常具有很高的相关性（值高于 0.80）。低于 0.80 的样本可能表示您的数据和/或样本污染中存在异常值。沿轴的分层树指示哪些样本彼此更相似，即聚集在一起。
记忆研究的内在限制（包括恐惧条件化）是我们只能从恐惧学习过程中的行为（例如，大鼠冻结、人类的生理反应）与之后的记忆保存测试中的行为相似程度来推断出恐惧记忆。...在恐惧条件化阶段，被试被告知,6个图片刺激中有两个会伴随电击(CS+neg)；有两个会伴随声音(CS+neut)，还有两个会单独出现(CS–），他们需要学习刺激之间的联结规律。...各组在主观和程序变量上没有差异。 对于刺激之间的模式相似性，研究发现保留组在初始恐惧学习过程中的刺激活动差异大于无保留组（ACC、脑岛、杏仁核、海马、vmPFC；SFG有这种趋势但不显著）。...连续评估模式相似性的预测值显示，恐惧学习期间ACC，脑岛，vmPFC和SFG的刺激模式相似性之间的差异与保留试次间随后的瞳孔扩大之间存在线性关系。...总而言之，对单个刺激的表征（刺激内）似乎与更高级的恐惧联结（刺激之间的相似性）是不一样的。只有刺激之间的神经模式相似性可以预测恐惧记忆的后期行为表达。
具体来说，由于这样的差异，会导致模型训练时出现偏差，让模型自动认为相同或相似长度的两个句子在语义上更相似。...因此作者根据句子对的长度差异将 STS 任务数据集划分为组，并分别使用 Spearman相关系数计算相应的语义相似度。随着长度差异的增加，无监督SimCSE 的性能变差。...无监督SimCSE在长度相似（≤3）的句子上的性能远远超过在长度差异较大（>3）的句子上的性能，如下图所示： 为了缓解这个问题，作者提出了一种简单但有效的样本增强方法。...随机插入可能会产生“我不喜欢这个苹果，因为它看起来很不新鲜，我认为它应该是狗的美味”；随机删除可能会产生“我这个苹果，因为它看起来如此，我认为它应该如此”。两者都偏离了原句的意思。...因此，尽管队列中的Embedding由不同的编码器编码（在训练期间的不同“步骤”中），但这些编码器之间的差异可以变小。
不同分类群之间变化的比率Rho（作为生态位相似性的指标）与ASV之间的核苷酸差异进行比较，研究是否存在生态位相关性的趋势。使用线性模型来考察是否存在显著相关。...条件稀有分类群CRT有81个。 多样性上，春季和夏季的α多样性分别低于秋季和冬季；夏季和冬季表现出最大的差异性，秋季和春季差异最低。 6825个ASV中297个是季节性的，占总丰度的47%。...图2 99%聚类OTU的密切相关的ASV之间的季节性差异 将给定分类群的生态位定义为一组环境条件，即在这种海洋温带沿海环境中波动并允许微生物生长或持久性存在。...共发生和协方差指向可能的生态位相似性或互利主义。在分析中以属内变异性为中心，测试了密切相关的分类群之间生态位重叠Rho。...随着核苷酸不相似性的增加，Rho的减少表明两个分类群的协方差降低，它们在系统发育上变得更加不同，行为相似性也降低。 结果表明只有特定类型的属存在显著的下降趋势。 图3 Rho和核酸差异之间的关系。
看起来很简单，但是它有很多不同的功能： ① 输入的流数据，尽快产生结果； ② 在2个事件流上，基于时间进行聚合类的计算； ③ 提供实时/准实时的警告和通知；...CEP中的个体模式主要通过调用.where()、.or()和.until()来指定条件。...按不同的调用方式，可以分成以下几类： ① 简单条件 通过.where()方法对事件中的字段进行判断筛选，决定是否接收该事件 start.where(event=>event.getName.startsWith...(“foo”)) ② 组合条件 将简单的条件进行合并；or()方法表示或逻辑相连，where的直接组合就相当于与and。....notFollowedBy()：不想让某个事件在两个事件之间发生。
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