Mongoose和MongoDB，以编写集成测试 设置 Node.js 项目 首先，让我们创建一个名为 typescript-bot 的新目录。...然后输入并通过运行以下命令创建一个新的 Node.js 项目： 1npm init 注意：你也可以用 yarn，但为了简洁起见，我们用了 npm。...将你的 Discord Bot 添加到你的服务器 为了测试我们的机器人，需要一台Discord服务器。你可以使用现有服务器或创建新服务器。...这是新的 Bot 类： 1import {Client, Message} from "discord.js"; 2import {inject, injectable} from "inversify...为了展示如何将自定义对象注入 Bot 对象并对它们进行单元测试，我们将创建两个类： PingFinder 和 MessageResponder。
Model X遥控钥匙嵌入了许多硬件，并且应该包含创建实际安全遥控钥匙所需的所有组件。使用通用标准认证的安全元件使研究者相信遥控钥匙的设计考虑了安全性。...第三个服务涉及应用协议数据单元（APDU）的使用，这些数据单元通常用于与智能卡进行通信。在这种情况下，该服务允许BLE客户端与遥控钥匙内的安全元件进行交互，这是在将新遥控钥匙与汽车配对时使用的功能。...在实践中，新的遥控钥匙在销售时预先加载了这些证书，并锁定了相关的 Slot，以防止它们被覆盖。之后，工具箱软件将请求安全元件的唯一标识符，并向安全元件提供汽车的 VIN 号。...然而，全面了解这些协议的工作原理后，很明显可以跳过供应协议。在配置期间生成并存储在遥控钥匙安全元件中的证书在配对期间永远不会发送到汽车。因此，汽车将无法验证证书以及配对的遥控钥匙的真实性。...此外，这种方法会导致恶意固件映像保留库存固件中存在的所有功能。通过对固件映像进行逆向工程，并确定阻止列表的确切实施位置，可以定位二进制文件中的偏移量以进行修补。
使用用户上传的图像，通过模型获得嵌入，并将该嵌入与数据库（索引）中的其他图像的嵌入进行比较，并且搜索结果可以按照相关性排序。...所有这些损失的主要目的都是训练神经网络将图像转换为线性可分空间的向量，以便进一步通过余弦或欧几里德距离比较这些向量：相似的图像将具有紧密的嵌入，不相似的图像将距离则比较遥远。...这种操作是通过图像在不同尺度上的局部特征创建了更丰富的特征描述。这个描述符本身就是是一个嵌入的向量，所以它可以直接输送到loss函数。...使用最接近搜索输入的 top-k 来生成新的嵌入， 在最简单的情况下可以取平均向量。如上图所示，还可以对嵌入进行加权，例如通过问题中的距离或与请求的余弦距离进行加权排序。...要计算指标：遍历所有请求，计算到所有元素（包括相关元素）的距离，并将它们发送到指标计算函数。 完整的样例介绍 这里以搜索相似商标logo为例介绍图像搜索引擎是如何工作的。
必须扩展此类并实现回调方法，以接收关于应用注册状态和蓝牙通道状态变化的更新内容。...发现进程通常包含约 12 秒的查询扫描，之后对发现的设备进行扫描，以检索其蓝牙设备的名字。...如果用户响应为 YES，则设备将变为可检测到并持续指定的时间量。然后您的 Activity 将会收到对 onActivityResult() 回调的调用，其结果代码等于设备可检测到的持续时间。...如：应用可以接受指示所连接设备的电池电量的广播，并根据需要通知用户或采取其他操作。...完成后，关闭健康通道并取消注册该应用，该通道长时间闲置也会关闭。
测量设备(如EEG/EMG放大器)将数字化信号发送到接口设备(如bossdevice)或直接发送到BEST工具包，该工具包对信号进行评估，远程设置刺激参数并触发刺激设备。...实验控制模块（control module）（图 1 B）允许用户设置新实验，将多个协议组织到多个session中，并将整个结构保存为模板。...所有结果图都被保存，并且可以在单独的窗口中打开以进行更仔细的检查。稍后重新打开实验并选择已完成的方案将恢复所有结果。BEST 工具包目前未提供事后离线数据分析功能。...还可以使用此功能创建配对脉冲和双刺激器协议。 图2A....5.6 rTMS 干预 重复 TMS (rTMS) 干预可以灵活设计用于执行已建立的固定频率 rTMS（例如，1 或 5 Hz）或模式化协议（例如，θ 脉冲刺激）以及具有任意脉冲序列的新协议。
每个通道负责编码一种高阶用户关系模式。因为不同的模式可能会对最终的推荐性能表现出不同的重要性，所以直接将整个基本的用户嵌入Embedding提供给所有通道是不明智的。...通过降低计算代价（感兴趣的可以阅读原文获悉），我们将变换后的超图卷积定义为： 学习全面的用户表示 在通过层传播用户嵌入后，我们平均每一层获得的Embedding，以形成最终的特定于通道的用户表示：...为了避免过度平滑问题，然后我们利用注意力机制对不同通道的用户嵌入信息进行选择性聚合，形成全面的用户嵌入。...为了解决这个问题，并充分继承超图中丰富的信息，我们将自监督学习融入到MHCN的训练中。 创建自监督信号 对于MHCN的每个通道，我们建立邻接矩阵，以捕获高阶连接信息。...更重要的是，与将每个数据实例视为独立的CV和NLP任务不同，交互图中的用户和项目本质上是相互连接和依赖的。因此，我们需要为基于图的推荐定制新的增强运算符。
每张图片都会被发送到自己的神经网络（U-net），并通过被称为「交叉注意力」的过程来相互共享信息，输出新的穿着这件衣服的模特的逼真图像。...解决这个问题最关键的难点在于，保持服装细节逼真的同时，将服装进行适当的变形以适应不同模特之间的姿势和体型的变化。 先前的方法要么着重于保留服装细节，但无法有效处理姿势和形状的变化。...谷歌提出了一种基于Diffusion的架构，将两个UNet（称为Parallel-UNet）合二为一，谷歌能够在单个网络中保留服装细节并对服装的试穿效果进行明显的姿势和身体变化。...这些信息输入被带入128×128 Parallel-UNet（关键步骤）以创建128x128的试穿图像，该图像与试穿条件的输入一起作为输入进一步发送到256×256 Parallel-UNet中。...人和衣服的姿势首先被送入线性层以分别计算姿势嵌入。 然后通过注意力机制将姿势嵌入融合到person-UNet中。 此外，它们被用在使用FiLM在所有规模上调制两个UNet的特征。
# /opt/mnt/scripts/init-svr-db.sh binarySwitch.js # node binarySwitch.js 由于当前的服务器脚本不指定使用安全端点进行通信，因此配套应用程序通过不安全的通道将访问请求发送到服务器...然后，服务器将查询ACL并查找与任何已配置的访问策略匹配的ACE。...因此，让我们打开一个新窗口，并通过以下命令将客户端引入我们的实验中，以设置其SVR数据库并启动客户端脚本。...启动过程从配置设备的所有权开始，因此只有购买该设备的合法用户才能使用启动工具（OBT）建立其所有权。一旦所有权建立，OBT就成为设备供应机制。在启动过程结束时，设备已准备好进行正常操作。...但是，为了能让客户端和服务器通过相互认证的安全通道进行交互，他们还需要拥有对方的凭据。 配套应用通过Device ID来识别客户端和服务器。单击所需设备的复选框，然后按菜单栏中的按钮将所选设备配对。
对于非配对设置，可以将原始生成器输出视为真值并使用配对训练目标训练压缩后的生成器 G。 学习目标总结如下： ? 基于这些修改，现在可以将同一个压缩框架应用于不同类型的 cGAN。...而且，与原始的非配对训练设置相比，使用上述伪对（pseudo pair）进行学习可以使训练更加稳定，并产生更好的结果。 2....在每一个训练步骤中，使用学习目标对具备某一通道数的子网络进行随机取样，计算输出和梯度，更新提取的权重（公式 4）。由于最先被抽取的几个通道更新频率更高，它们在所有权重之中扮演着更为关键的角色。...通过这种方式，只需要训练一次，且无需再进一步训练，就能评估所有评估所有通道的配置，并依据搜索结果找到其中最佳。当然，也可以对选中的架构进行微调来进一步提升其性能。...实验结果 研究者在以下三种条件式 GAN 模型上进行实验以验证文中 GAN 压缩框架的泛化性，它们分别是 CycleGAN、Pix2Pix 和 GauGAN。
最后，输出特征向量通过（共享的）全连接的层馈送，以预测每个查询的类别和边框。为了计算损失并训练模型，该方法使用了Hungarian算法将输出与ground truth进行一对一的匹配。 ?...2）在训练过程中，将图像进行随机缩放并裁剪为具有随机大小的正方形，并随机进行水平翻转。只有在测试时，将图像调整为固定大小。...为了实现这个目标，作者提出了两种多模态架构，(1)ICMLM tfm，其图像使用CNN进行编码，遮挡的字幕使用BERT模型，然后将字幕和图像特征进行拼接，并通过transformer编码器产生多模态嵌入...(2)ICMLM att+fc，相似度，先产生字幕和图像特征，然后通过配对注意力块，整合字幕和图像之间的信息。然后将产生的特征进行汇集，并通过全连接层进行遮挡标记预测。...本文引入了一个新的问题：对深层生成式模型编码的特定规则进行操作。因此，给定一个生成模型，目标是调整其权重，以便新模型和修改后的模型遵循新规则，并生成遵循新规则集的图像，如下所示： ?
如果已注册其他beehive模块的名称或该模块组的名称已知，则在蜂箱中注册的模块可以与其他蜂箱模块进行通信。...当模块尝试向蜂巢核心注册自己时，beehive 内核会从已加载的modules.yaml配置文件中进行检查， 以检查该模块是否已启用。...anonChsLock - anonChannels map的锁 模块操作 添加模块 添加模块操作首先创建一个消息类型的新通道。...然后，在地图上进行迭代，并在地图中所有模块的通道上发送消息。 例如：要发送到边缘组中所有模块的消息。...然后，将消息放入channel。 然后创建一个新的消息channel，并将其添加到anonChannels映射中，其中键是messageID。
如果域被缓存，则不需要 DNS 查询 浏览器创建一个 HTTP 包，表示它请求位于远程服务器上的 Web 页面 数据包被发送到 TCP 层，TCP 层在 HTTP 数据包上添加自己的信息，维护已启动的会话需要此信息...然后数据包被传递给 IP 层，IP 层的主要任务是找出一种将数据包从用户发送到远程服务器的方法，这些信息也存储在包的顶部 数据包被发送到远程服务器 一远程服务器一旦接收到数据包，就会以类似的方式发回响应...客户端创建一个随机的 Pre-Master Secret，并使用服务器证书中的公钥对其进行加密，将加密的 Pre-Master Secret 发送到服务器。...客户端向服务器发送 “Change cipher spec” 通知，以指示客户端将开始使用新的会话密钥进行散列和加密消息。 客户端还发送 “Server finished” 消息。...客户端和服务器现在可以通过他们已建立的安全通道交换应用程序数据。 从客户端发送到服务器并返回的所有消息都使用会话密钥加密。 如果任何验证失败，则警告用户 - 例如，服务器正在使用自签名证书。
为了更好地捕获细粒度视觉信息并加强区域实体对齐，ALPRO引入了一个新的视觉基础预训练任务，称为提示实体建模（prompting entity modeling），要求视频文本模型使用视频和文本输入联合预测随机选择的视频中出现的实体...然后沿时间维度应用时间融合层（即，mean pooling），以将每帧特征聚合为视频特征。作为视觉编码器的输出，可以得到了一个视觉嵌入序列：，其中，表示视频[CLS] token的嵌入。...然而，由于视频和文本特征位于不同的嵌入空间，这种方法导致不太好的对齐。为此，作者提出了一种视频文本对比（VTC）方法，用于在将单模态编码器的特征发送到多模态编码器之前对其进行对齐。...对比损失将匹配对视为正样本，而将batch中可以形成的所有其他对视为负样本。...PEM则是对随机裁剪的帧通过prompt操作进行类别的预测，然后将预测的结果作为伪标签来监督预训练的过程，从而使模型能够感知视频帧中的局部区域。
要求: 开启一个goroutine循环生成int64类型的随机数，发送到jobChan 开启24个goroutine从jobChan中取出随机数计算各位数的和，将结果发送到resultChan 主goroutine...) // 循环取得number的每个数字并累积其和,将结果发送到通道r中 for { // 注意点,此处将g通道值赋予给job job := <-g sum := int64...它创建一个对外发送消息的新通道，然后通过 entering 通道通知广播者新客户到来，接着它读取客户发来的每一行文本，通过全局接收消息通道将每一行发送给广播者，发送时在每条消息前面加上发送者 ID 作为前缀...客户写入（clientwriter 函数）goroutine : 主要工作是将传入的ch通道进行遍历并将其中存储的信息传输到conn资源对象中。...} } } // (5) 并发 handleConn 函数创建一个对外发送消息的新通道, func handleConn(conn net.Conn) { // 对外发送客户消息的通道 ch
通过 immutable-js 构造的数据一旦创建，就不会更改；原理是：每当对其进行修改时，会返回一个新的 immutable 对象，以此来保证先前数据不可变（底层数据结构 Trie 前缀树 + 结构共享...SurveyJS SurveyJS 是目前可用的最多的 feature-rich 调查/表单库；并且它可以很容易地定制和扩展，以满足您的需要。 配置后生成代码： 6....Premonish.js Premonish 可以检测用户鼠标的移动位置并预测他们要移向哪个元素，帅的嘛，不谈了~~ 前往体验便知它是怎么预测的：地址 import Premonish from '...Discord.js discord.js 是一个强大的 Node.js 模块，可让您轻松与 Discord API 交互； Discord 是一款专为社群设计的免费网路即时通话软体与数位发行平台，拥有...1.3 亿注册用户； 16.
PyG的作者Matthias Fey等人创建了GNNAutoScale，它利用历史嵌入(缓存以前消息传递步骤)和图聚类(著名的METIS算法)在恒定时间内缩放gnn的框架。...NodePiece的特征可以被像RotatE这样的非参数解码器直接使用也可以发送到gnn进行消息传递。...参数预测是一个节点回归任务，计算图用GatedGNN编码，它的新表示被发送到解码器模块。...Liu 等人描述了了创建图学习数据集分类法的挑战。 新的开源库 2021 年发布的新库： TensorFlow GNN - 作为 Tensorflow 世界中的一等公民的 GNN。...TorchDrug - 用于分子和 KG 任务的基于 PyTorch 的 GNN 库 已建立的 Graph ML 库已更新： PyG 2.0 - 现在支持异构图、GraphGym 以及一系列改进和新模型
离散算法的一个常见预处理步骤是将我们对问题的了解压缩为“距离”或“边容量”等标量，并在这些标量上运行算法。相反向量表示和神经执行可以轻松启用高维输入而不是简单的标量，并附加反向传播以优化处理器。...PyG的作者Matthias Fey等人创建了GNNAutoScale，它利用历史嵌入(缓存以前消息传递步骤)和图聚类(著名的METIS算法)在恒定时间内缩放gnn的框架。...参数预测是一个节点回归任务，计算图用GatedGNN编码，它的新表示被发送到解码器模块。...Liu 等人描述了了创建图学习数据集分类法的挑战。 新的开源库 2021 年发布的新库： TensorFlow GNN - 作为 Tensorflow 世界中的一等公民的 GNN。...TorchDrug - 用于分子和 KG 任务的基于 PyTorch 的 GNN 库 已建立的 Graph ML 库已更新： PyG 2.0 - 现在支持异构图、GraphGym 以及一系列改进和新模型
该比赛以随机配对双重淘汰的方式进行。选手可以选择三个种族中的任意一个。唯一的限制是针对星际争霸社区认为是“欺骗”的手段。...2010年的比赛是 Ben Weber 在两台笔记本电脑上运行的，手动启动星际争霸游戏，手动创建并加入游戏，对体能需求相当高。一场简单的随机配对双重淘汰锦标赛共进行了大约60场比赛。...这造成了一些负面的反馈，认为这种淘汰赛完全依赖于配对运气，所以在2011年的比赛中，我们开始消除比赛的所有随机性并采用循环赛制。...将新的构建顺序计划系统纳入到 UAlbertaBot 中是第一种复杂的基于搜索的方法，可用于给 Starcrfat AI 竞赛中的任何Bot进行规划。...2012年更新版的战斗模拟模块能够预测战斗结果，并用于战斗，以确定预测目前的战斗是否会导致自己或敌人的胜利。如果自己预计会赢，会继续攻击，如果敌人预计会赢，他们将退回到基地。
GauGAN 可以为建筑师、城市规划师、景观设计师和游戏开发者等提供一个创建虚拟世界的强大工具。有了一个能够理解真实世界面貌的 AI，这些专业人士就可以更好地将想法原型化，并对合成场景做出快速改变。...GauGAN 允许用户绘制自己的分割图并操纵场景，用沙、天空、海或雪等标签标注每个分割块。...与批归一化类似，SPADE 方法中的激活函数被逐通道归一化，然后用学习到的 scale 和偏置项进行调整。...所有归一化层的调制参数通过 SPADE 获得。由于每个残差块在不同的尺度下运作，SPADE 对语义掩码进行下采样以匹配空间分辨率。 ?...本研究所使用的设置已加粗显示。 ? 图 9：在图像编码器上训练后，该模型获得了多模式合成能力。在部署期间，通过使用不同的随机噪声，该模型合成了具有不同外观但在输入掩码中具有相同语义布局的输出。
涉及通过赢得使用骰子进行的战斗来征服世界。...为了获得最大的获胜机会，您总是尽可能使用最多的骰子，因此我将忽略其他情况。两名玩家同时掷骰子，然后将双方最高的骰子配对，并且（如果双方都至少掷出两个骰子）次高的骰子配对。...所以我的目标是创建一个函数pBattle[a,d]，它返回战斗最终以攻击者获胜的概率，假设攻击者以 a 支军队开始，而防御者以 d 支军队开始。 我首先编写基本的游戏规则。...主要的情况是双方都有足够的军队来至少用两个骰子进行战斗。单轮战斗有三种可能的结果。攻方两胜两败，或双方各输一军。因此，赢得这场战斗的概率是被杀死的军队被移除后获胜概率的总和乘以该结果的概率。...当使用两个或三个骰子时，我们可以将分布描述为DiscreteUniformDistribution的OrderDistribution，因为我们总是希望将最高的掷骰子配对在一起。
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