-breakiterator 计算带有 BreakIterator 的第一个语句 -bootclasspath 覆盖由引导类载入器所载入的...覆盖所安装扩展的位置 -verbose 输出有关 Javadoc 正在运行的操作的信息 -locale 要使用的区域设置...在概览页面中, 将指定的程序包分组 -nocomment 不生成说明和标记, 仅仅生成声明。...的 @doc 换为 -charset 用于跨平台查看生成的文档的字符集。...HTML 元标记 -stylesheetfile 用于更改生成文档的样式的文件 -docencoding 输出编码名称
然而，它们通常假定已知退化情况，并且需要受监督的训练，这限制了它们对于复杂实际应用的适应性。本文提出了生成扩散先验（GDP），有效地以非监督的采样方式建模后验分布。...近年来，通过生成模型寻找更通用的图像先验并在无监督设置下处理图像恢复问题引起了广泛的兴趣。在推理过程中，可以处理不同退化模型的多个恢复任务而无需重新训练。...本文进一步提出了一种高效的方法，名为生成扩散先验（GDP）。它利用经过良好训练的DDPM作为通用图像恢复和增强的有效先验，并以退化图像作为引导。...L_\text{exp}=\dfrac{1}{U}\sum_{k=1}^{U}|R_k-E|\quad(5) 其中 U 表示大小为8×8的不重叠局部区域的个数， R 表示重建图像中局部区域的平均强度值...表5 可训练退化算法和基于分块的策略的消融实验 总结 本文提出了用于统一图像恢复的生成扩散先验算法，可以用来解决线性逆、非线性和盲问题。
实验表明，该图像先验比目前最先进的人工设计先验更具区分性，可实现更广泛场景的盲图像去模糊。”...本文提出了一个判别图像先验，它是从用于图像去模糊的深度二分类网络中学习得到的。 二值分类器 最近的去模糊方法的成功主要来自于有效图像先验和边缘检测策略方面的研究进展。...然而，大多数先验都是手工设计的，它们主要是基于对特定图像统计的有限观察。这些算法不能很好地泛化以处理自然环境中的多种场景。所以，开发能够使用 MAP 框架来处理不同场景的图像先验是很有意义的。...然后将学习到的 CNN 分类器作为 MAP（最大后验）框架中潜在图像对应的正则项。如图 1 所示，本文提出的图像先验比目前最先进的人工设计的先验 [ 27 ] 更具区分性。...图5：本文图像上的去模糊结果。与目前最先进的去模糊算法【26】相比，本文的方法生成了更加尖锐的的去模糊图像，其中的字符更加清晰。 ? 图6：去模糊结果和中间结果。
问题来源 R语言中，矩阵是如何除以向量的？。。。。。。。。。。。。。。。。。从Normalize引发的思考（表达矩阵除以一个等列长的向量） 比如，r语言中，下面两种计算的结果是多少？...y <- c(10, 20, 30, 40) x * y m <- matrix( seq(1,15,1), nrow = 3 ) m/c(1,2,3) 循环补齐(recycling) 规则...，R语言会提出友好的警告，这个警告是非常有必要的，一方面提醒写代码的人是不是写漏了一些数据，另一方面提醒会给看代码的人产生迷惑。...例如，如果向量非常短，则循环补齐会导致大量的重复计算。 后记 虽然我接触生信已经有6年时间了，但是至今才发现自己竟然对这么基础的运算都没有仔细去了解过。习惯了做一个调包侠，却忽略了最基本的运算与规则！...参考： https://bookdown.org/wangminjie/R4DS/baseR-operators.html#%E5%BE%AA%E7%8E%AF%E8%A1%A5%E9%BD%90recycling
本文研究者将图像先验表示为二值分类器，训练 CNN 来分类模糊和清晰图像。实验表明，该图像先验比目前最先进的人工设计先验更具区分性，可实现更广泛场景的盲图像去模糊。...本文提出了一个判别图像先验，它是从用于图像去模糊的深度二分类网络中学习得到的。 最近的去模糊方法的成功主要来自于有效图像先验和边缘检测策略方面的研究进展。...然后将学习到的 CNN 分类器作为 MAP（最大后验）框架中潜在图像对应的正则项。如图 1 所示，本文提出的图像先验比目前最先进的人工设计的先验 [ 27 ] 更具区分性。...文本图像上的去模糊结果。与目前最先进的去模糊算法 [26] 相比，本文的方法生成了更加尖锐的去模糊图像，其中的字符更加清晰。 ? 图 12. 去模糊结果和中间结果。...本文的判别先验恢复了用于核估计的具有更强边缘的中间结果。
本文完整的 DEMO，你可以戳这里：transparent 配合 SVG feMorphology 滤镜生成不规则边框 需求背景，给不规则图形添加边框 在我们日常开发中，时长会遇到一些非矩形、非圆形的图案...drop-shadow 方案的局限性 使用 drop-shadow 方案的局限性在于，drop-shadow 只能对不规则图形生成阴影，无法生成不带模糊的边框效果。...使用 SVG feMorphology 滤镜添加边框 我们还可以换个思路，复制一个原图形，再将其稍微放大一点点改变为边框的颜色，然后两个图形叠加在一起，就能够生成一个带边框的不规则图形了。...，再将其稍微放大一点点改变为边框的颜色，然后两个图形叠加在一起，就能够生成一个带边框的不规则图形了。...完整的 DEMO，你可以戳这里：transparent 配合 SVG feMorphology 滤镜生成不规则边框 总结一下 简单的总结一下： 使用 drop-shadow 可以实现给不规则图形添加阴影
在本篇文章中，我们将通过Python实现一个生成符合FIPS审计规则的密码的方法。...FIPS 审计规则简介 FIPS 有很多标准和规范，这里我们关注的是关于密码强度的部分，规定通常包括： 密码长度：通常至少应为12个字符。 复杂性：包括大写字母、小写字母、数字和特殊字符。...Python 实现 要生成符合 FIPS 标准的密码，我们可以使用 Python 的 random 和 string 标准库。...在生成剩余字符时，我们使用了 random.choices() 函数，这样可以允许字符重复出现，但由于我们已经保证了四种类型的字符都至少出现一次，因此满足 FIPS 的要求。...总结 生成一个符合 FIPS 审计规则的密码是网络安全的一部分，尤其在需要遵守严格规定的场合更为重要。以上 Python 代码提供了一个简单但有效的解决方案。
先由边缘生成器生成出不规则缺失区域的边缘假想图，作为先验结果，然后在这张边缘假想图的基础上，使用图片修补网络对缺失区域进行填充。...在图片的结构可以很好地使用它的边缘图片进行表示的情况下，我们（的研究工作）表明了：对图片修补网络进行调整，在缺失区域上生成（轮廓图 作为）先验结果是可行的。显然，我们无法获取缺失区域的边缘。...相反，我们可以训练一个轮廓生成器，利用它生成这些缺失区域的轮廓。我们 “生成轮廓线条，在生成填充色彩” 的方案，有一部分灵感来自于艺术家的工作过程。。。。...它在给定了 图片剩余部分的灰度图 的情况下，能够给出缺失区域的轮廓假想图。 一个图片修补网络，它可以结合缺失区域（作为先验）的假想轮廓图，根据图片的其余部分，对缺失区域的色彩以及上下文信息进行填补。...） EdgeConnect （这篇论文的方法） EdgeConnect with Canny Edges Priori （将 Canny 边缘轮廓检测图作为先验） 对比结果如下方表格 1，与下方图 5。
其中Analyzer定义了从【未解析的逻辑执行计划】生成【解析后的逻辑执行计划】的一系列规则，这篇笔记整理了一下这些规则都哪些。...除非此规则将元数据添加到关系的输出中，否则analyzer将检测到没有任何内容生成列。此规则仅在节点已解析但缺少来自其子节点的输入时添加元数据列。这可以确保元数据列不会添加到计划中，除非使用它们。...此规则将在以下情况下引发AnalysisException：1.生成器嵌套在表达式中，例如SELECT explode(list) + 1 FROM tbl。...ResolveRandomSeed Resolution fixedPoint 设置随机数生成的种子。...关于减法：1.如果两边都是间隔，保持不变；2.否则，如果左侧为日期，右侧为间隔，则将其转换为DateAddInterval(l, -r)；3.否则，如果右侧是区间，则将其转换为TimeAdd(l, -r
关于我为什么写这篇文章是因为今天在做订单模块的时候,看到之前的PRD上描述的订单生成规则是由 年月日＋用户id2位+企业id位 ＋四位自增长数。...背景 为了达到业务订单的生成。...但是我在这主要想说的是雪花算法生成id,至于为什么，就测试了一下其他的，感觉这种生成方式个人比较喜欢。...Snowflake算法 规则如下 使用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096...(转换成字符串长度为18) snowflake生成的ID整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞（由datacenter和workerId作区分），并且效率较高。
前面我们已经提到过，ASP.NET 的路由系统主要具有两个方面的应用，其一就是通过注册URL模板与物理文件路径的匹配实现请求地址和物理地址的分离；另一个则是通过注册的路由规测生成一个相应的URL。...和HTTP上下文的封装）和用于替换定义在URL模板中的变量站位符的值。...而AppendTrailingSlash和LowercaseUrls决定在对生成的URL进行规范化的时候是否添加一个“/”字符（如果没有），以及是否需要将URL转化为小写。...RouteTable和Routes熟悉的GetVirtualPath方法生成三个具体的URL。...ASP.NET的路由系统：URL与物理文件的分离 ASP.NET的路由系统：路由映射 ASP.NET的路由系统：根据路由规则生成URL
内部进行订单的处理或者跟进 从技术的层面去讲，很多时候搜索订单相关信息的时候都是以订单ID作为唯一标识符，这是由于订单号的生成规则的唯一性决定的（后面讲订单号生成规则会讲到）。...不得重复 由于我们在业务中对于订单编号的要求是唯一的，所以订单编号生成的时候一定要遵循不可重复这一特性，而实际在底层生成订单编号的时候由于业务流水很大，处于一个高并发的状态，并且订单号的生成规则一般是固定的...类比于我们高考时候的考生编号的生成规则，一定不能是连号的，否则只需要根据顺序往下查询就能搜索到别的考生的成绩，这是绝对不可允许。 3....随机数 随机数就是系统根据程序在一定规则内随机生成的字符，可以为数字也可以是字符串，一般可以用来降低重复；随机数在订单生成中的使用频率非常高，常常是前面几位都是一些显式的规律性数字，比如订单生成的时分秒...预先生成 系统预先生成不重复的编号，业务系统要使用时候按顺序取数即可。这种编号一般系统拥有一套成熟的加密规则，不属于常规的订单生成规则，一般用于加密程度较高的业务。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 近期写R代码，经常用dplyr::case_when结合stringr::str_detect进行条件判断。...痛点：判断条件可能会改或增删，全写在case_when里，代码冗余且不利于复制和维护，stackoverflow找了一圈，没发现好的解决方案，干脆自己写了一个通用代码以自动生成批量case_when判断...用改良后的allCaseWhen会简单很多，两步解决： 1....'(an)|(ch)','contains an or ch' ) 或者写在Excel里， 然后复制单元格，用conditions R...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
关联规则挖掘是一种流行的数据挖掘方法，在R语言中为扩展包arules。然而，挖掘关联规则往往导致非常多的规则，使分析师需要通过查询所有的规则才能发现有趣的规则。通过手动筛选大量的规则集是费时费力。...在本文中，我们基于探索关联规则的R扩展包arulesViz，提出几个已知的和新颖的可视化技术。...> library("arulesViz") > data("Groceries") > summary(Groceries) 设置支持度为0.001，置信度为0.5，R语句入下： > rules 的宽度来表示。 基于图形的可视化提供了一个规则非常明确的展示，但他们规则越过则往往容易变得混乱，因此是比较可行的是使用非常小的规则集。...参考文件：《Visualizing Association Rules-Introduction to the R-extension Package arulesViz》
测试作为软件开发过程中相对耗时但必不可少的一个环节，在研效提升的大背景下，如何保证测试场景的覆盖度的同时，进一步提升测试研效成为值得关注的话题。...常用的遍历算法包括：完全/权重随机，最短路径停止条件决定什么情况下遍历停止，会影响生成用例的整体覆盖率。常用标准有边覆盖率，顶点覆盖率，路径长度和不停止。...在考虑模型路径遍历时，需要根据不同场景，选择合适的遍历算法和停止条件。按照实际经验，后台系统大部分通过最短路径算法和边与顶点全覆盖来生成用例可以满足场景覆盖的需求。...图片上图为根据渠道svr系统逻辑，构建的场景模型，其中包含了主流程和异常处理流程，覆盖了人工测试中所有需要校验的场景。"...如果不需要特殊配置，无需人工调整即可直接生成用例。5、总结MBT本质上是一种依赖被测系统模型的测试方法，在模型覆盖全面的前提下，相较于其他测试方法，MBT有着更高的测试自动化程度以及更高场景覆盖度。
前言 随机数用途多样，笔者常用于：生成测试数据，生成有规律的数列。...只要在使用函数生成随机数之前设定set.seed(n)，即可生成相同的随机数。...= FALSE) [[1]] [1] "s" "p" "l" "i" "t" #默认split为正则表达式，可使用fixed=TRUE，对split做精确匹配 #当perl=TRUE时，使用perl的正则表达式规则...(如[0-2]和[012]完全等价，[Rr]负责匹配字母R和r){}前面的字符或表达式的重复次数。...d 表示密度函数（density）； p 表示分布函数（生成相应分布的累积概率密度函数）； q 表示分位数函数，能够返回特定分布的分位数（quantile）； r 表示随机函数，生成特定分布的随机数（random
Phind的主要优势包括其强大的生成能力、实时更新功能、多语言支持、个性化搜索以及其对开发者的友好性。...与生成式AI模型的结合：VALL-E可以与其他生成式AI模型（如GPT-3）结合使用，用于内容创作和语音编辑。...AI 响应: Notion AI 能够根据用户的需求生成内容，并可以重新排列和转换由 AI 生成的内容。...Suno AI 的主要产品是一款名为V3的音乐生成模型，它能够在短短几秒钟内根据简单的文本提示生成长达两分钟的音频。这个模型的推出在音乐界引起了广泛关注，被许多人称为“音乐界的ChatGPT”。...，它能够根据用户的文本提示生成最长60秒的逼真视频。
选出准确率最高的原子命题及其覆盖的样例，进入下一轮评估，若全部覆盖，则生成 单条规则，对剩余的样例再做上述规则生成过程。...思想：后剪枝的策略（对单条规则剪枝） 1. 将样例分为训练集（生长集）和测试集（剪枝集），在训练集上生成一条规则r。 2. 立即对这条规则r在验证集上对其进行REP剪枝，得到规则r’。 3....将r’覆盖的样例去除， 在更新后的样例集上重复上述过程。 IREP* 1994年提出 IREP*：修改规则性能度量指标，替换IREP的准确率评估方法（增加了对反例的评估指标）。...对于规则集中每条规则r，RIPPER为它生成两个变体（替换规则与修订规则）： a. 基于每条规则r覆盖的样例，用IREP*重新生成一条规则，作为替换规则。 b....对每条规则r增加文字进行特化，再用IREP*剪枝生成一条规则，成为修订规则。 2. 原规则集、替换规则集、修订规则集，选择最优的规则集保留下来。
如果直接将2D检测结果转换为3D anchor，则需要进行2D&3D anchor之间的规则转换，即对于2D检测结果，要先进行车道线拟合和采样的方法来得到3D anchor。...提出了一种新颖的Prior Anchor生成策略，在保证近乎零计算成本的同时提供了车道位置的强先验信息。...为了利用2D检测结果来降低3D车道检测的复杂性，我们进一步选择出高质量且覆盖车道的稀疏anchors作为Prior Anchor A_{pri} 。...结果可视化 下图展示了PAN生成的Prior Anchor与初始anchor的可视化对比。...从图中可以看出，相比于密集且冗余的初始anchor，Prior Anchor能够在有效覆盖车道的前提下显著降低车道搜索空间，从而降低3D车道检测模型的复杂性。
本报告讨论了该模型，以及其发布对更广泛的生成式AI领域的意义。...这篇思考性文章是在紧凑的时间内撰写的，对主题进行了广泛覆盖，并为希望了解该模型技术进步及其在生态系统中的位置的读者提供了入门材料。 同时，还确定了几个进一步的研究领域。 1....本研究旨在对现有文献进行综述，总结人工智能领域的关键问题，并提出未来研究方向。 生成式人工智能的相对短暂历史中，模型能力的重大进步不断涌现。...他们简化的RL框架平衡了探索和利用，并惩罚了生成过于冗长回答的模型。他们还通过混合长和短CoT模型的权重，鼓励了更短/更快的回答[22]。...该模型采用深思熟虑的对齐方法，在每个推理步骤中审查一系列内部政策，以确保不会忽视任何安全规则。但他们也承认，推理模型更擅长自行破解[27]。
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