-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
：作者提出了一种创新的管道，通过预训练的视觉语言模型（VLMs）提取低光照图像的全局和局部生成感知先验。...此外，生成视觉上逼真且吸引人的增强效果仍然是一个未被充分探索的领域。针对这些挑战，作者提出了一种新颖的LLIE框架，该框架通过视觉语言模型（VLMs）生成的生成感知先验（GPP-LLIE）进行指导。...方法 本工作的主要重点是提取能够很好地表示LL图像视觉属性的生成感知先验，并开发由这些先验引导的LLIE模型，以生成逼真且视觉上吸引人的增强结果。整体框架如图3所示。...从VLMs中提取生成感知先验 VLMs通常通过数百万个文本-图像对进行训练，并在生成文本和图像之间的对齐理解方面展示了显著的零样本能力。...概述 作者提出的生成感知先验引导扩散Transformer的整体框架如图3所示。
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
先查规则配置文件，如果没有找到答案。 可以这样这样来排查： 1. 检查配置覆盖情况 配置类顺序Spring Security 会按照配置类的加载顺序来应用配置。...如果在多个配置类中都配置了授权规则，后加载的配置可能会覆盖先加载的配置。 解决方法查看所有涉及 Spring Security 配置的类，确认是否存在多个地方对相同路径进行了授权配置。...不同配置方式的优先级除了通过 HttpSecurity 进行配置外，还可能通过 AuthorizeConfigProvider 进行配置。不同方式配置的规则可能会相互覆盖。...解决方法梳理代码中所有配置授权规则的地方，对比不同配置方式下对路径的配置情况。...日志，以便查看配置加载和规则应用的详细过程。
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。
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。
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。
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
和规则引擎不同，动态提示生成就像一个聪明的 “助手”，能根据用户的对话内容、上下文信息，以及过往交互历史，实时生成个性化的提示。...动态提示生成的应用场景相比规则引擎，动态提示生成在更多场景中展现出强大的优势。下面咱们看看它的具体应用。智能写作助手：写文章时，根据用户输入的主题和内容，实时生成写作思路和提示，帮助用户克服写作障碍。...学习能力强：通过持续学习新数据，不断优化提示生成策略，提供更优质的服务。规则引擎代码实战简单规则匹配案例我们以电商场景为例，搭建一个简单的商品推荐规则引擎。...设置输入文本为 “我正在策划一场生日派对”，调用函数并输出本地生成的提示。实际应用注意事项规则引擎规则冲突处理：当规则数量增多时，很容易出现规则冲突的情况。...动态提示生成简述动态提示生成的技术原理，以及与传统规则引擎的区别：动态提示生成基于自然语言处理和机器学习技术，通过对文本数据的学习，根据用户输入和上下文生成提示。
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。
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