属于Kotlin中的委托属性这一章中的标准委托 延迟属性Lazy lazy() 是接受一个lambda 并返回一个 Lazy 实例的函数，返回的实例可以作为实现延迟属性的委托。...，将对代理实例的引用存储在类对象中，并为与委托实例一起使用的属性生成getter。...从一个框架代码的内部，多个初始化方案是可能的单一类的不同对象。 by lazy { ... }反过来又定义了属性的唯一初始化器，只能通过覆盖子类中的属性进行更改。...另外，还有一个方法没有提到Delegates.notNull()，它适用于non-null属性的延迟初始化，包括Java原始类型的属性。...延迟属性Lazy 与 lateinit 使用总结 lateinit用于外部初始化：当需要外部资料通过调用方法初始化您的值时。
nearest – 驱动会尝试从最近的可复制集成员节点读取读取数据，通过网络延迟判断。可以是主节点也可以是从节点。因此读请求只会发送给驱动认为最快通信的节点。...primary是唯一一个可以确保读一致的模式。因为写请求首先在主节点完成，从服务器的更新会有些延迟，所以可能在从节点无法找到刚刚在主节点写入的文档数据。...汇总以上知识，各偏好设置下读取数据请求所发往的节点如下所示： 2.有效最大延迟时间 MongoDB 3.4及更新的版本新增了maxStalenessSeconds设置。...options options 是连接配置中的可选项，replicaSet、readPreference、maxStalenessSeconds是其中的一个子项。...Password DBName mongousertest testuserpwd mongotestdb 如果希望程序读请求路由到从节点secondary，100秒为节点数据失效时间，此时C# 程序中connectionStr
前言 上一篇中简单介绍了 COG 的概念和 Geotrellis 中引入 COG 的原因及简单的原理，本文为大家介绍如何在 Geotrellis 中使用 COG 来写入和读取 GeoTIFF数据。...实现了三种，分别为 S3、Hadoop、File，这三种后端理论上都是对大量小文件支持不好的。...1.2 背后逻辑 下面来详细分析一下 Geotrellis 中 COG 实现原理。...toMap COGLayer(layers, cogLayerMetadata) } 此函数返回类型正是 COGLayer，其两个属性分别为 layers 和 cogLayerMetadata...三、总结 本文介绍了如何在 Geotrellis 中如何进行 COG 方式的 ETL 操作，实现了全新的数据写入和读取方式。
小禹禹能给我说一下树的四种遍历方式吗？ 聪明的小禹禹： 树的四种遍历方式分别为：前序遍历、中序遍历和后序遍历、层序遍历。这四种遍历方式小禹禹掌握的可熟悉了。...，如果有未被访问过的顶点W；再选取与顶点W邻接的未被访问过的一个顶点并进行访问，依次重复进行。...若该顶点还有其他邻接顶点未被访问，则从这些未被访问的顶点中取出一个并重复上述过程，直到与起始顶点V相邻接的所有顶点都被访问过为止。...示例 输入: beginWord = "hit", endWord = "cog", wordList = ["hot","dot","dog","lot","log","cog"] 输出: 5 解释:...一个最短转换序列是 "hit" -> "hot" -> "dot" -> "dog" -> "cog", 返回它的长度 5。
，虽然最后通过许多工程优化达到了勉强可以接受的效果，但这个过程还是暴露出了现有检索技术用于文本生成的巨大问题：只能召回固定粒度的文档&句子，而无法召回其中未被提前索引的片段。...当我们在多领域数据集，Law-MT，上进行领域自适应的实验的时候，更加神奇的事情发生了，未在特定领域 fine-tune 过的 CoG，竟然能在评测中击败经过了领域自适应训练的 GPT2。...关于详细技术细节，请移步我们的论文原文。在这个文档中，我会首先着重介绍我们是如何解决前文所介绍的问题：“检索系统只能召回固定粒度的文档&句子，而无法召回其中未被提前索引的片段”。...在许多应用中，deterministic 的文本生成能力是非常重要的，能显著降低知识幻想和有害内容的生成，这也是 CoG 方法独特的优势之一。...我们惊奇的发现，未在特定领域数据训练过的 CoG，竟然能在评测中击败经过了领域自适应训练的 GPT2！
它使用 LLMs 来确定用户请求是否需要调用 API 端点，然后决定调用哪个端点并根据给定的 API 定义传递适当的有效负载。...可以根据需要定制样式 提供了丰富的工具和组件 支持响应式设计 灵活易用，适合快速开发项目 详细文档支持 Rapptz/discord.py[3] Stars: 13.8k License: MIT 这个项目是...discord.py，一个用 Python 编写的现代、易于使用、功能丰富且支持异步操作的 Discord API 包装器。...支持默认配置文件 支持大多数常用命令行选项 使用 PAM 进行身份验证，支持 sudo 服务配置 不包含原始 sudo 中 sendmail 功能 sudoers 文件必须为有效 UTF-8 格式 该项目旨在构建对于大多数基本用例来说可以替代...sudo 的解决方案。
【新智元导读】在认知心理学和神经科学中丰富的视觉推理和记忆传统的启发下，我们开发了一个人工的、可配置的视觉问题和答案数据集（COG），用于在人类和动物中进行平行实验。...训练结束后，该网络可以零次泛化到许多新任务中。对在COG上训练的网络架构的初步分析表明，该网络以一种人类可解释的方式完成了任务。 图1：来自COG数据集的图像和指令样本序列。...其次，这些数据集避免了时间和记忆的复杂性，而这两个因素在智能体设计、视频的分析和总结中具有至关重要的作用。 图2：组合型COG数据集的生成。...COG数据集基于一组操作符（A），它们被组合以形成各种任务图形（B）。（C）通过指定图形中所有运算符的属性来对任务进行实例化。任务实例用于生成图像序列和语义任务指令。...（A）来自CLEVR验证集的样本问题和图像。（B）每个思考步骤的有效特征注意力图。（C）相对空间注意力图。（D）语义注意力。（E）前五名的语言输出。红色和蓝色分别表示更强和更弱。
COG 数据集中的样本序列和指令。COG 数据集中的任务是测试目标识别、关系理解以及为解决问题而进行的记忆操作和适应。所有问题都可能涉及到当前图像和之前图像中的目标。...他们证明了该模型在 CLEVER 数据集上取得当前最佳的性能。此外，该网络还提供了稳健的基线，其可以在 COG 数据集的一系列设置中实现良好的性能。...COG 数据集基于一系列的运算符（A）, 这些运算符被组合以形成各种任务图 ( B )。( C ) 通过在任务图中指定所有运算符的属性来实例化任务。任务实例用于生成图像序列和语义任务指令。...本文提出网络的工作时的思想过程，通过可视化单个 CLEVER 样本的注意力和输出来展示。( A ) 来自 CLEVER 验证集的示例问题和图像。( B ) 每个思考步骤的有效特征注意图。...受认知心理学和神经科学中丰富的视觉推理和记忆的传统研究所启发，我们开发了一个人工的、可配置的视觉问答数据集 ( COG )，这个数据集可用于人类和动物的实验。
随着以深度学习为代表的人工智能技术的成熟，国内众多行业都在利用人工智能推进行业变革与创新，积极探寻有效、有价值的应用场景进行商业化落地，其中尤以安防行业表现最为活跃。 ...步态识别技术的发展和应用大大提高了从视频和图像中寻找有效信息的效率，将警力从繁重的视频追踪工作中解放出来，达到向科技要警力的效果。 ...（1）视频结构化：对视频内容自动处理， 提供目标的监测、跟踪、属性分析、以图搜图等功能，能够用于案件侦破全流程的效率提升，提升公安信息科技水平，但由于视频蕴含的信息复杂多维，而属性标签由人工选取和定义，...点名管理：使用人脸识到系统，对通过摄像头的在押人员进行识别并进行语音播报，提升点名效率。 区域异常报警：采用视频分析技术， 通过人员服装特征对监管区域内人员进行识到分析， 异常报膏。...以人脸识别和人体多维特征识别为基础的智慧机场旅客管控系统应运而生。
'tabName':'项目管理1', 'tabContentID':'tabContent', 'tabUrl':'/testulr'})"><iclass="glyphiconglyphicon-<em>cog</em>...options： * menuIDtab标签页对应<em>的</em>左侧导航菜单在数据库表<em>中</em><em>的</em>id，作为tab元素id<em>的</em>组成部分 * tabName tab标签页名称 * tabUrl...** * 浏览器窗口大小发生变化时，自动调整iframe页面高度 * 浏览器等因素导致改变浏览器窗口大小时，会发生多次resize事件，导致频繁调用changeFrameHeight()，* 所以函数<em>中</em>添加了<em>延迟</em>事件...resizeTimer= null; window.onresize=function(){ if(resizeTimer) { clearTimeout(resizeTimer); // 取消上次<em>的</em><em>延迟</em>事件...} resizeTimer= setTimeout('changeFrameHeight()', 500); // //<em>延迟</em>500毫秒执行changeFrameHeight方法 } });
参考： PLINK 1.9 (cog-genomics.org)[1] 前言 发现plink2 和plink 差别还是挺大的，没什么plink2 教程，还是用老版。...ped文件一般包含6+2N列，第一至六列分别为 1. Family ID 2. Individual ID 3.Mother ID 4.Father ID 5.Sex 6.Phenotype。...第六列以后为各个SNP的等位基因，两列一组，可以使用具体的碱基，也可以使用拷贝数(0,1)。 map map，与ped文件相伴随的文件，主要包含ped文件中SNP的位置信息。一般包含4列。...每行一个SNP，顺序与ped文件中的SNP相对应。 因为纯文本格式占用大量储存空间，实际操作中尽量使用二进制格式，一组ped/map文件可转换成一组bed/bim/fam文件。...bed+bim+fam bed 不同于在基因组比对时，使用的记录位置信息的bed 文件，这里为二进制格式，存储基因型，可以想象成ped文件中除去前6列，剩下基因型数据组成的矩阵。
我们将基因/蛋白序列在特定的数据库中搜索比对，从而完成功能注释分析。常用的功能数据库主要包括KEGG、EggNOG、GO、COG和CAZy等。...COG是干嘛的 COG，即Clusters of Orthologous Groups of proteins。可以理解为COG是NCBI的数据库。COG的中文释义即“同源蛋白簇”。...每个COG编号是一类蛋白，将query序列和比对上的COG编号的proteins进行多序列比对，能确定保守位点，分析其进化关系。当然，这里我们说的是第一种作用。...，可以有效的降低计算量，另一个特色就是提供了 GO以及其它注释信息（KEGG/COG/SMART）关联分析。...4）从功能注释结果及基因丰度表出发，获得各个样品在各个分类层级上的基因数目表，对于某个功能在某个样品中的基因数目，等于在注释为该功能的基因中，丰度不为 0 的基因数目； ?
转换过程中的每个单词 si（1 <= i <= k）必须是字典 wordList 中的单词。注意，beginWord 不必是字典 wordList 中的单词。...= "cog", wordList = ["hot","dot","dog","lot","log"] 输出：[] 解释：endWord "cog" 不在字典 wordList 中，所以不存在符合要求的转换序列...根据示例 1 中的输入，我们可以建出下图： 基于该图，我们以 hit 为图的起点， 以cog 为终点进行广度优先搜索，寻找 hit 到 cog 的最短路径。下图即为答案中的一条路径。...细节 从一个单词出发，修改每一位字符，将它修改成为 a 到 z 中的所有字符，看看修改以后是不是在题目中给出的单词列表中； 有一些边的关系，由于不是最短路径上的边，不可以被记录下来。...为此，我们这样做：为扩展出的单词记录附加的属性：层数。即下面代码中的 steps。如果当前的单词扩散出去得到的单词的层数在以前出现过，则不应该记录这样的边的关系。
研究小组写道，“两名患有相同疾病的患者可能出现不同的症状，以不同的速度进展，并对同一种疗法的反应不同，了解如何预测和管理患者之间的精准差异是医学的主要目标。...但Unlearn的系统采用无监督的学习方法，这意味着它使用未被分类或标记的数据。此外，它同时计算患者多个特征的预测和置信区间。 开发是一个由两部分组成的过程。...他们训练和测试在联盟对重大疾病(CAMD)在线数据存储库的老年痴呆症，包括1908个病人测量一段时间内的18个月覆盖42个变量，包括单个组件ADAS-Cog(低端)一种广泛使用的认知和细微精神状态检查(...对个体患者进行模拟，以便在诸如单词回忆，定向和命名等方面预测其疾病进展，这些区域又用于计算整体ADAS-Cog评分。...“我们在这里描述的模拟疾病进展的方法很容易扩展到其他疾病的预测，深度生成模型在临床数据中的广泛应用可以产生不侵犯隐私的合成数据集，或者可以用于运行模拟临床试验以优化研究设计。
该假设是主要是为了能够推导显式的计算表达关系式而又不影响基本结论在推广到高维特征空间X，多值分类，以及其它分布情况下的相关理解。对于两类样本分别为高斯分布，在其后验概率曲线中，我们给出了三种图形情况。...右图：无交叉点（类别1方差不等于类别2方差），但是类别2的概率远远低于类别1的概率。为极端不平衡数据中典型情况。 Tr1与Tr2分别为拒识门槛值。...交叉点对应了类别为平衡分布（p1=p2）。可以看到，当不平衡比趋于极端时，贝叶斯分类器的漏检率是100%。而互信息分类器的漏检率是低于40%，说明它至少是一个有用的弱分类器。...存在问题：如何发展互信息为学习目标（基本上为非凸函数）的高速有效的学习方法仍是开放问题。 第六章：总结与讨论 ---- ? ? 本教学课程介绍了信息论在模式分类中的基本关系。...人们日常活动可以认为是处在大数据处理中。在这样背景下讨论并理解人类应用何种智能准则是十分重要的。 其中一个智能准则就是有效保护小类，因为相对于大数据有用信息通常是小类。
百闻不如一试，欢迎大家更新 iOS 新版本微信 → 扫一扫 → 识物自行体验，也欢迎大家通过识物界面中的反馈按键向我们提交体验反馈。图 2 即为扫物实拍展示。 1.2 扫一扫识物落地哪些场景?...2.3.1 物体检测 物体检测是扫一扫识物的第一个环节，我们需要有效的定位用户拍摄图片中的商品位置，剔除掉背景对后续同款检索的干扰。...为了适应多属性标注标注的学习，我们设计如下图 30 的多任务协同学习模型。...常见的局部显著性擦除有 3 种，如下图 41 所示，分别为随机擦除，伯努利擦除，对抗擦除。...query 样本，而负样本（和 query 非同一个人），其 k 近邻中没有原始 query 样本，基于该发现，作者在马氏距离的基础上，增加了基于互 k 近邻的距离度量，如图中下方所示，基于该度量可以有效的对原排序进行重排序
COG 是当前 GeoTIFF 文件格式的扩展，它允许用户仅请求他们需要的波段，从而改进了在基于云的环境中对地理空间数据集的访问。...有关 COG 文件格式的其他信息，请查看Landsat Cloud Optimized GeoTIFF (COG) Data Format Control Book (DFCB)。...从实时到第 1 层或第 2 层的过渡延迟在 14 到 26 天之间。后续处理细节描述如下。 Landsat 8 TIRS 数据可能不符合与 OLI 共同注册的规范。...对 Tier 2 场景感兴趣的用户可以查询 RMSE 和其他属性以确定其应用适用性。 层名称（T1、T2、RT）在 Landsat 产品标识符的末尾可见，如下例所示。...它还作为 EarthExplorer中的附加元数据字段提供。
在COGDE任务中，也看到了类似的结果，因为融合模型产生了各自的AUC和AP分数，分别为0.971[CI:0.966，0.976]/0.917[CI:0.906，0.928]（图3a，第2行），在NACC...更广泛地说，作者的方法展示了一种将深度学习方法与医疗保健中有效的临床证据相融合的手段。作者的工作建立在先前构建痴呆诊断自动化系统的努力之上。...此外，鉴于NACC和OASIS队列遵循统一数据集（UDS）指南，作者能够利用UDS 2.0和3.0版本之间的有效转换量表，将所有认知测量结果统一到一个共同的量表上。...融合模型为了最好地利用可用数据的各个方面，作者将MRI和非成像特征结合到一个通用的“融合”模型中，用于COG和ADD任务。...作者通过整合训练MRI的 “背景 ”来建立这个参考，以估计整个数据集的预期值。对于每个测试例子，然后计算整个CNN模型以及特定内部层的SHAP值。两组SHAP值分别为COG和ADD任务进行了估计。
TCP是一个复杂的协议，每个机制在带来优势的同时也会引入其他的问题。 Nagel算法和delay ack机制是减少发送端和接收端包量的两个机制， 可以有效减少网络包量，避免拥塞。...： 如果发送内容大于1个MSS， 立即发送； 如果之前没有包未被确认， 立即发送； 如果之前有包未被确认， 缓存发送内容； 如果收到ack， 立即发送缓存的内容。...但是，客户端受Nagel算法的限制， 一次只能有一个包未被确认，其他的数据只能被缓存起来， 等待发送。 ?...2.设置TCP_QUICKACK属性。 但是需要每次recv后再设置一次。 对应我们的场景不太适合，需要修改服务端redis源码。...客户端： 关闭nagel算法，即设置socket tcp_no_delay属性。
1 DC偏压特性 这是一个非常重要的参数，指的是电容值会随着加在两端的有效电压升高而降低。换句话说，电压越高，有效容值越低。 如果设计时没有考虑偏压特性，电容很容易出现失效或者性能不达标！...下图是10uF的电容GRM319B31A106KE18偏压特性，在电压为10V时有效容值降低了近70%，只有大约3uF。...5 S参数 在一般的电路设计中，很少用到S参数，S参数在PDN仿真中有重要作用。需要说明的是，电容有串联隔直流和并联旁路两种作用，在仿真时可千万不要搞错了。...6 X5R,X7R,Y5V,COG参数 这类参数描述的是电容采用的电介质材料类别，温度特性以及误差等参数，是电容稳定性的一种表现。...比如X5R是-55℃~+85℃，温度变化±15%的意思 美国电工协会EIA标准把，MLCC不同介质材料的按稳定性分为三类：超稳定级COG或NPO；稳定级X7R；能用级Y5V
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