self类方法不接受参数，而是在调用方法时使用cls指向类的参数，而不是对象实例。 因为类方法只能访问此cls参数，所以它不能修改对象实例状态。那将需要访问self。...self实例方法上的参数以相同的方式工作。 请注意，命名这些参数self而cls仅仅是一个惯例。你可以很容易地为它们命名the_object和the_class和得到同样的结果。...在幕后，Python只是通过使用点语法调用静态方法时不传入self或cls参数来简单地强制执行访问限制。 这证实了静态方法既不能访问对象实例状态也不能访问类状态。...tomatoes']) >>> p.area() 50.26548245743669 >>> Pizza.circle_area(4) 50.26548245743669 当然，这只是一个简单的例子，但是它将很好地帮助解释静态方法提供的一些好处...诸如此类的技术使您可以清晰地交流您的类体系结构的各个部分，以便自然而然地指导新开发工作在这些既定范围内进行。当然，克服这些限制将很容易。但是在实践中，它们通常有助于避免意外修改而违反原始设计。
读者：为什么编译器不让我定义一个没有固定参数项的可变参数函数？ 阿一：标准C语言要求用可变参数的函数至少有一个固定参数项, 这样你才可以使用 va start()。...所以编译器不会接受下面定义的函数： int f(...) { ... } 读者：我有个接受 float 的可变参函数, 为什么 va arg(argp, float) 不工作？...阿一：“参数默认晋级” 规则适用于在可变参数中的可变动部分: 参数类型为 float 的 总是晋级到 double, char 和 short int 晋级到 int。...基于相同理由, 传给 va start() 的最后 一个 “固定” 参数项的类型不会被晋级。 读者：为什么va_arg() 不能得到类型为函数指针的参数？...阿一：宏 va_arg() 所用的类型重写不能很好地操作于象函数指针这类过度复杂的类 型。但是如果你用 typedef 定义一个函数指针类型, 那就一切正常了。
因而不能很好地表示属于少数类别的节点，进而不能达到最优结果。为了平衡不同类别的节点数量，我们对属于少数类别的节点采用过采样的方法。...这项工作是非凡的，因为之前的工作不能提供新和成样本的关系信息，而且节点的特征是高维的。我们提出了一个新的框架——GraphSMOTE，可以编码不同节点之间的相似性。...（3）GraphSMOTE能否在不同的模型上很好地泛化 为了回答第一个问题，我们测试了GraphSMOTE的不平衡节点分类表现，如表3所示。 ?...可以看到在线性函数上，MLP可以快速收敛，但是MLP在大多数非线性任务上不能很好地收敛。但是，通过训练数据，MLP被证明可以在线性目标函数上外推。 下半部分表示GNN是怎样外推的。...MLP在学习线性函数时可以很好地外推，因此我们假设，如果我们编码合适的非线性，则GNN可以在动态规划任务上很好地外推。 本文是正式了解梯度下降训练的神经网络如何外推的第一步。
方案（采集仪NLM511T，网关DLS11和各种传感器及在线监测服务平台）以无线设备为基础，减少人力物力，减轻工程师繁重的工作任务，轻松配置好各项参数，就能很好达到水库的各项安全监测。...电源布线不方便，没有外接供电，也不愿意使用太阳能电板增加成本以及担心被偷盗等问题，项目年限4年，需要低功耗、内置电池的采集仪；从最开始的NLM511T采集仪升级到电池容量大的无线NLM611T采集仪，很好地解决了电源的问题...图片2、遇到的问题及解决办法：①10台NLM511T采集仪读取不到渗压计传感器数据：经过查明是设备带电接线的情况下，线路短接，设备采集电路烧毁，设备带电的情况下，线路不能短接；这也是我们做得不到位，没有很好提示客户在产品使用操作应严格遵守产品使用手册...③LORA传输距离问题：我们实测了邮寄回来的几台设备，在室外嘈杂城市环境中测试，手机地图导航，1.2公里没问题；LoRA的传输距离与信道带宽、编码率等参数有关，我们默认是中等配置参数，可以根据实际需要修改这几个参数值...实现了多项目、多设备、多测点无限扩展，很好地解决了数据查看，存储等问题。
有一些简单的问题，但深度学习的标准算法不能很好地工作，甚至根本不工作。至少目前我们可能需要重新思考对算法的监督。深度学习算法并不能解决所有问题。...不能很好地工作的情况： 需要对更好的结构/算法选择有先验知识 需要梯度更新规则之外的规则 需要分解问题，增加监督 完全不工作的情况： 没有“本地搜索”（local-search）算法可以工作 即使是“...漂亮”的分布和指定好的模型也会不工作 过度参数化（也就是不正确的学习） 作者对深度学习算法失败的情况提供了4类例子。...但它不能很好地工作。 这里你看到的蓝色是原始曲线，红色是编码和解码之后的曲线。经过500次迭代，它看起来结果很糟糕。执行更多的迭代，曲线开始变得更好。但即使在50000次迭代之后它仍然没有很准确。...曲线没有得到很好地捕捉。 Miticlass：问题捕捉边界“只向前”的反向传播 经验：局部搜索会起作用，但不需要梯度 第三部分 端到端的训练 端到端 VS.
2的一次直线，我们可以注意到无论怎么调整该直线都不能很好的拟合样本数据；上述n=0或1时是模型的欠拟合情况。...如 ，可以调整不同的k1、k2和k3的值，同时也对应了不同的拟合直线，我们希望可以从这些参数中找到拟合较好的直线，但不能过分的好，因为我们要考虑当新数据来了模型的分类情况。...1.10.2泛化 机器学习的目标是使学得的模型能很好地适用于“新样本”，而不是仅仅在训练样本上工作的很好；即便对聚类这样的无监督学习任务，我们也希望学得的簇划分能适用于没在训练集中出现的样本。...具有强泛化能力的模型能很好地适用于整个样本空间。（现实任务中的样本空间的规模通常很大，如20 个属性，每个属性有10个可能取值，则样本空间的规模是1020）。...本文由 Maynor 原创，首发于 CSDN博客 不能老盯着手机屏幕，要不时地抬起头，看看老板的位置⭐ 专栏持续更新,欢迎订阅：https://blog.csdn.net/xianyu120/category
练习 7：grep 原文：Exercise 7: grep 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 find命令在 45 分钟内应该可能是一个挑战，但它是一个很好的挑战...只有45分钟，你不能把 30 分钟浪费在调整你的 vim 窗口上，或者组织完美的目录结构，然后实现一个全新的排序算法。你必须节约你所实现的东西，以及命令你工作的东西。...处理项目的一个很好的方法是从最简单的事情开始，你可以首先配置并运行它。在find示例中，可以通过glob模块获取文件。...具有较差时间管理技能的人，会立即尝试实现-exec参数，来证明它们是一个 NB 的程序员，但是-exec不能在没有-name的情况下工作，而且更难实现。...即使效率较低，grep的大部分选项都能更好地运行。 您可能还打算简单浏览练习 30，我在那里介绍正则表达式。 研究性学习 re模块有什么特别的选项，使它更像grep吗？
01 认识到你的模型不能很好地泛化 这应该是第一步。确保你的经理或客户理解这一点。这样，每个人都可以根据你的模型应该提供的结果，调整实际期望。...在这种情况下，你可能会意外地得到一个幸运的分割：一个特定的数据集分割，在这个分割中，你的模型将很好地执行并在测试集中效果很好。然而，在现实中，这可能仅仅是因为测试集中没有困难的例子(巧合)。 ?...06 使用迁移学习 如果你使用的是某种标准化的数据格式，如文本、图像、视频或声音，那么你可以使用其他人在这些域中用迁移学习所做的所有先前工作。...这就是他们之所以被称为「weak learners」的原因，至少与高度参数化的神经网络相比是如此。...提高性能的一种方法是将这些「weak learners」(这可能是一组支持向量机或决策树)组合在一起，以便它们「协同工作」生成预测。
由于它通过“滴答”定期轮询工作，你的工作不能保证“实时”安排，随着并发工作数量的增加，这会变得更糟。...调度和REST API工作得很好。 有限的HA设置开箱即用。不需要负载均衡器，因为你只能有一个Web节点。...与其他代码相比，整体代码质量有点朝向低端，所以它通常只有在资源不成问题时才能很好地扩展。 设置/设计不是云友好的。你几乎应该拥有稳定的裸机，而不是动态分配具有动态IP的虚拟实例。...在API参数化执行的帮助下，如果你正确设置负载均衡器/服务发现层，它实际上非常擅长调度和扩展。 缺点 用户界面需要更多的提高，目前监控非常有限。虽然通用调度可能已经足够好了。 这是开箱即用的裸机。...凭借云平台和lambda函数的HA特性，它几乎感觉它可以轻松地无限扩展（与其他人相比）。 它还为通用工作流处理提供了一些有用的功能，如等待支持和基于输出的动态分支。
——菜根谭 读者：为什么编译器不让我定义一个没有固定参数项的可变参数函数？ 小林；标准 C 要求用可变参数的函数至少有一个固定参数项, 这样你才可以使用va start()。...所以编译器不会接受下面定义的函数： int f(...) { ... } 读者：我有个接受 float 的可变参函数, 为什么 va arg(argp, float) 不工作？...“参数默认晋级” 规则适用于在可变参数中的可变动部分: 参数类型为 float 的总是晋级 (扩展) 到 double, char 和 short int 晋级到 int。...基于相同理由, 传给 va start() 的最后一个 “固定” 参数项的类型不会被晋级。 读者：va arg() 不能得到类型为函数指针的参数。...小林：宏 va arg() 所用的类型重写不能很好地操作于象函数指针这类过度复杂的类型。但是如果你用 typedef 定义一个函数指针类型, 那就一切正常了。
有一些简单的问题，但深度学习的标准算法不能很好地工作，甚至根本不工作。至少目前我们可能需要重新思考对算法的监督。深度学习算法并不能解决所有问题。...不能很好地工作的情况： 需要对更好的结构/算法选择有先验知识 需要梯度更新规则之外的规则 需要分解问题，增加监督 完全不工作的情况： 没有“本地搜索”（local-search）算法可以工作 即使是“...漂亮”的分布和指定好的模型也会不工作 过度参数化（也就是不正确的学习） ?...但它不能很好地工作。 这里你看到的蓝色是原始曲线，红色是编码和解码之后的曲线。经过500次迭代，它看起来结果很糟糕。执行更多的迭代，曲线开始变得更好。但即使在50000次迭代之后它仍然没有很准确。...曲线没有得到很好地捕捉。 Miticlass：问题捕捉边界“只向前”的反向传播 经验：局部搜索会起作用，但不需要梯度 ? ? ? ? ? ? ? 第三部分 端到端的训练 端到端 VS.
这些算法要么是不能很好地工作，要么能够很好地工作但不能泛化，需要很多时间或在遇到类似的数据集时，它无法收敛。我迷失了。然后，我从学术界抓住了希望，学术界掀起了深度学习的热风，宣称它能解决所有问题。...令我惊讶的是，这不是炒作，深度学习能工作，而且工作得很好。...ELU 也很好，但成本高。 经常使用批标准化。...有关这点的解释可以阅读这篇文章：An Explanation of Xavier Initialization（by Andy Jones） 如果你的输入数据有空间参数，可以试试端到端的 CNN。...假如你要利用模型或你自己的层来制作模板，记得把所有东西参数化，否则你得重建所有二进制文件。 最后，要明白你在做什么。深度学习就像是机器学习里的中子弹，它不是任何任务、任何时候都有效的。
具体地说，作者重新审视了Shift操作。它不包含任何参数或算术计算。唯一的操作是在相邻的特征之间交换一小部分通道。...一些现有的工作证明，即使没有这些属性，ViT变体仍然可以很好地工作。对于第一个，全局的依赖可能并非不可避免。...令人惊讶的是，这个Backbone也可以很好地用于主流的视觉识别任务。性能与Swin Transformer相当，甚至更好。...与现有的MLP工作相比，Shift操作更简单，因为它不包含参数，也没有FLOP。此外，由于具有固定的线性权值，普通的MLP变体不能处理可变的输入大小。...4、ViT-style training scheme Shift操作在cnn中已经得到了很好的研究。然而，以往的工作并没有像该工作那样令人印象深刻。
两种目标相互促进的实例： 在 2016 年，大家都觉得分类和检测已经可以在工业界中很好地使用，但是从来没有人觉得物体分割已经到了可以使用的阶段。...我的研究组就做了很多人体分割的工作，给出一个图象，输出每个像素具体是什么东西，我们花了两年的时间把它的性能从 44% 提升到了 86%。...1×1 卷积概念 纯粹的内积不能很好地模拟人的神经元的复杂工作方式，卷积可以用更复杂的网络结构来替代，当这种复杂的结构是多层感知机的时候，对应的后面操作就是 1×1 卷积，这个 1×1 卷积跟前面的 3...基于 1×1 卷积的模型的参数可以降到很低，这样就为我们把深度学习往端上迁移提供了一个可能性。...1×1 卷积功能 基于 1x1 卷积的张量逼近分析可以很好地解释当前各种流行网络，GoogleNet、ResNet, ResNext 里面微观结构的理论依据。
我们在这个大的场景里面看，光线是很好的，但是水下环境是黑暗的，黑暗环境下机器人怎么能够很好地识别目标、看到目标，也是很重要的问题。...另外水下环境是未知的，也非常恶劣，水下的气流、水流的影响，经常有不同的变化，没有办法进行很好地预测和建模。...所以我们简单开始了以下几个方面的工作，首先进行机器人设计，有了机器人载体，怎么样能够灵活地在水下控制。...这里面基于ADRC的控制器给出一个相应的控制结果，最核心的是推出基于模糊推理的参数影射，可以把控制输出的力的信息转换成波动形的运动学的控制信息，这是一个完成的一个具体工作，通过控制方法很好地进行航向控制...当有了航向控制和深度控制之后，可以很好地实现机器人三维空间的运动控制。这是很好的航向控制，这是通过连续的航向切换实现机器人的运动控制。
现如今，我们已经不能满足于原型设计本身，而是追求一种简单快速的原型设计方式。...（左上角为项目树，下方为整合好的组件，右侧是参数及交互设置面板，中间部分为工作区） 利用这样一个高效的工具进行快速原型设计时，设计者能够随时查看并调整父子页面的关系，插入，删除，或移动页面。...设计者可以在界面右侧的参数面板调整组件的对齐方式，形状，颜色，透明度等诸多参数。轻轻点一下鼠标切换到交互（interactions）面板，设置任何你想要的交互方式。...产品经理如果不能很好地将产品展示给客户，那么再优秀的设计也可能被埋没。演示听起来很轻松，但要做到高度模拟用户体验就很难。快速的原型设计，要求设计工具迅速且流畅地演示项目内容，且模拟最真实的用户场景。...由于产品经理和用户体验设计师最重要的特质是全局观念，同理心，而不是视觉设计技能，快速的原型设计很好地节省他们的时间和脑力，用于不断分析和改进产品的逻辑结构和用户体验。
解释此图的一种方法是，它显示了特定架构如何能够很好地捕捉图像中的非鲁棒特性（3）。. 请注意VGG与其他模型相比有多早。...在不相关的神经风格传递领域，VGG也是非常特殊的，因为非VGG架构如果没有某种参数化技巧就不能很好地工作（4）。上图的解释为这一现象提供了另一种解释。...除了弄清VGG的神秘之处，这里还有一些未来工作的想法: 找出鲁棒的ResNet构件的原因并尝试修复它们。这篇由Sahil Singla撰写的文章展示了一些很好的技巧。...调整步长值，这样它就可以清楚地划分内核大小，这可能消除棋盘图伪影。用平均池层替换最大池层也可能有助于减少构件。您还可以尝试可微分图像参数化的技术，并结合鲁棒性应用图像转换和去相关参数化。...在Engstrom等人最近发表的一篇论文中，他们指出，通过激活最大化实现的特征可视化可以在健壮的分类器上工作，而不需要执行以前工作中使用的任何先验或正则化(例如图像转换和去相关参数化)。 End
文章的方法不依赖于参数化人体模型，对于穿宽松衣服的人体能够得到更加精确的结果，而且能够很好地处理人体自遮挡情况。...目前的注意力机制实际上表示了源语言和目标语言之间的联系，但不能很好地告诉我们目标语言是如何被翻译生成的。...汉英翻译的实例研究表明，LRP方法可以很好地解释机器翻译的工作机制并且帮助分析翻译错误。 创新点与反思：本文首次应用LRP方法对NMT进行了可视化理解，并取得了不错的效果。...研究意义：神经网络的权重参数初始化是非常重要的，有时候神经网络不work，那么多半是和神经网络的权重参数初始化不好有关系，好的神经网络的权重参数初始化，不仅有利于解决神经网络的梯度消失和梯度爆炸的情况，...致力成为国内外前沿研究成果学习讨论和发表的聚集地，也让优秀科研得到更为广泛的传播和认可。 我们希望热爱学术的你，可以加入我们的论文作者团队。
与其写论文的时候，才绞尽脑汁地解释为什么研究同样的课题、为什么不在现有的成果上开始研究，不如在开始工作前就做一个文献综述。...2.5 优化模型的超参数 超参数对模型的性能影响巨大，且通常需要与特定数据集相匹配。无目的地进行测试，可能并不是找到合适超参数的最佳方法。...为此，应该谨慎地解读基准数据集的结果，对性能的提高进行合理研判。 阶段 5：报告结果 学术研究需要对知识有贡献，这要求报告研究工作的整体情况，包括哪些工作成功、哪些失败。...5.1 报告需要透明 把所有研究工作都透明地分享出来，这利于其他人重复这项实验，也方便人们比较模型。清晰地记录实验及写出整洁的代码，对自己和他人都有好处。...为每个数据集报告多个指标是很好的做法，因为不同指标能呈现不同的结果，增加工作的透明度。 5.3 只针对数据进行归纳 不要提出无效结论，这会把其他研究人员带入歧途。
与其写论文的时候，才绞尽脑汁地解释为什么研究同样的课题、为什么不在现有的成果上开始研究，不如在开始工作前就做一个文献综述。 ...2.5 优化模型的超参数 超参数对模型的性能影响巨大，且通常需要与特定数据集相匹配。无目的地进行测试，可能并不是找到合适超参数的最佳方法。...为此，应该谨慎地解读基准数据集的结果，对性能的提高进行合理研判。 阶段 5：报告结果 学术研究需要对知识有贡献，这要求报告研究工作的整体情况，包括哪些工作成功、哪些失败。...5.1 报告需要透明 把所有研究工作都透明地分享出来，这利于其他人重复这项实验，也方便人们比较模型。清晰地记录实验及写出整洁的代码，对自己和他人都有好处。...为每个数据集报告多个指标是很好的做法，因为不同指标能呈现不同的结果，增加工作的透明度。 5.3 只针对数据进行归纳 不要提出无效结论，这会把其他研究人员带入歧途。
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