Vapor: Date对象以字符串格式解码，但解码器需要一个双精度 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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JSON 这么可爱，让我们用千字短文吃透它吧！

我告诉对方，应该用 UTF-8 格式解码，但是对方不明白 UTF-8 是什么，只是不停的告诉我他使用的是哪一个 Java 函数。...我的解决方案不敢说万能，但应该即便是上古的解码器都能处理——这个方案就是指定各编码器在编码时，对大于 ASCII 范围的字符均作转义处理为 \uXXXX 格式。...如果 JSON 的编码端无法确保或协调对端解码器的编码格式，那么请统一使用 \uXXXX 转义。...我们来考虑一下的过程：一个十进制精确定点数值 2.1使用单精度浮点数表示，f = float32(2.1)调用某些接口，可能接口本身是不支持单精度数，因此转成了双精度处理 d = float64(f)将这个双精度数填入一个结构体并且格式化为...这在本质上，是因为单精度数经过一次类型转换为双精度后，其二进制有效位数以零填充，转为十进制时，对于双精度浮点数，这就不再是双精度有效数字下的 2.1 了。

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学习go语言编程之标准库

encoding/json 本包提供了对JSON的基本支持，比如从一个对象序列化为JSON字符串，或者从JSON字符串反序列化出一个具体的对象等。...http 通过http包，只需要数行代码，即可实现一个爬虫或者一个Web服务器。完整包列表 Golang语言标准库完整包列表如下（以包名首字母顺序排列）。...无 reflect 实现了运行时反射，允许一个程序以任意类型操作对象无 regexp 实现了一个简单的正则表达式库无 runtime 包含与Go运行时系统交互的操作，如控制goroutine的函数...实现了RFC 1950中所定义的zlib格式压缩数据的读和写 container heap 提供了实现heap.Interface接口的任何类型的堆操作 container list 实现了一个双链表...image draw 提供一些做图函数 image gif 实现了一个GIF图像解码器 image jpeg 实现了一个JPEG图像解码器和编码器 image png 实现了一个PNG图像解码器和编码器

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JavaScript 高级程序设计（第 4 版）- 基本引用类型

从技术上讲JS是一门面向对象语言，但ECMAScript缺少传统的面向对象编程语言所具备的某些基本结构，包括类和接口。引用类型有时也被称为对象定义，因其描述了自己的对象应有的属性和方法。...在不给Date构造函数传参的情况下，创建的对象保存当前日期和时间。...Date.parse() 接收一个表示日期的字符串参数，尝试将这个字符串转换为表示该日期的毫秒数支持下列格式日期 “月/日/年”，如"5/23/2019"或“05/23/2020”； “月名日,...decodeURIComponent()解码所有被encodeURIComponent()编码的字符，基本上就是解码所有的特殊值 eval() 该方法是一个完整的ECMAScript解释器，接收一个参数...精度会因浏览器、操作系统、指令集和硬件而异。

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上海AI Lab提出Dual-DETR | 合理设计解码器，如果一个解码分支解决不了需求，那就再加一个总够了吧！

为解决这一问题，我们提出了一种新的双级别基于查询的TAD框架，名为DualDETR，用于检测实例级别和边界级别的动作。不同级别的解码需要不同粒度的语义，因此我们引入了一个双分支解码结构。...通常，从边界和实例层次进行解码需要不同粒度的语义。使用共享解码器进行双重层次解码将无法专注于每个层次的具体语义，从而阻碍了两个层次的有效解码。...为了解决这个问题，我们提出了带有特征分割的双分支解码结构，以使用独特的解码器处理每个层次。具体来说，我们沿着通道维度分割编码器特征图以表示边界（开始，结束）和实例层次。...在目标检测领域，解码器查询的公式化被广泛研究。DETR[4]在训练过程中使用随机初始化的对象查询来学习数据集级别的对象分布。Anchor DETR[59]基于锚点初始化查询以建立特定的检测模式。...对于动作解码，我们引入了一个基于变压器解码器的双分支解码结构，以从边界和实例两个层面预测动作。相应地，解码器查询被分为两组，编码器特征也沿着通道方向划分为双级交叉注意力。

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JSON Bigint 大数精度丢失的背后

双精度浮点数 IEEE 754 JavaScript 采用双精度浮点数（ IEEE 754 标准）来表示它的 Number 类型。...当需要大数运算时，将 string split 成多段安全整数字符串，每段单独转为 number 类型，在安全范围内计算完成后，再 join 成 string 类型进行展示。...而如果前后端采用将“大数转为字符串”的方案，当 taskid 以 string 类型返回时，调用方将无法判断出它在业务和 DB 中到底是 char 字符类型存储的，还是 bigint 类型存储，导致类型语义丢失的情况发生...n，可以显式的声明一个 BigInt 类型对象，在进行运算时，将不再会发生精度丢失。...但这种做法，在进行 JSON 编解码时却遇到了大难题。

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ICLR2019 | 表示形式语言：比较有限自动机和循环神经网络

然而Tino的RNN要求精确模拟DFA，而且其研究对象也仅限定于包含2-3个状态的小规模自动机。相反，本文不需要在RNN与DFA间建立精确的行为对应关系。DFA状态允许通过抽象合并成大粒度的超状态。...1.解码器学习。实验显示非线性解码器与线性解码器相比不具备更高的精确性。在本文的实验中随着自动机阶数提高，非线性解码器的精度与线性解码器一样下降。...因此，我们认为对本文的解码任务来说，线性解码器的表达能力是足够的；但对RNN内部知识组织结构还需要其他的解释方式。 ? 图2：左图是线性解码器的精度随DFA阶数上升变化趋势。...右图是非线性解码器（蓝色）和线性解码器（绿色）解码精度的对比，该图反映出非线性解码器的精度并不比线性解码器高。 2.为什么RNN只能模拟抽象化的自动机？...下图是DATE语言MDFA，用系统树图描述线性解码器对该自动机的抽象化顺序。第一次抽象合并两个相同位置的状态。结论本文提出的RNN结构解释方法使我们对RNN有了新的认识。

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H2内存数据库的函数「建议收藏」

这个方法返回一个双精度实数。例子如下：ACOS(D) ASIN(double) 参见JAVA的Math.asin方法。这个方法返回一个双精度实数。...数值将被在内部转换为一个字符串，然后最后的四个字符被检查，‘000x‘变成‘0000‘，‘999x‘变成 ‘999999‘，四舍五入是自动完成的，方法返回一个双精度的实数。...压缩并不总能减少尺寸，非常小的对象和竟凑对象可能会变得更大。这个方法返回字节串。...例子如下：SPACE(80) STRINGDECODE(string) 使用JAVA文本格式符解码字符串。...例子如下：SUBSTR(NAME, 1) UTF8TOSTRING(bytes) 将UTF8格式的字节数组解码为字符串。

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Tensorflow入门教程（四十五）——SAUNet

从而，应该学习对象的形状以允许泛化与模型紧密相关透明度。缺乏模型透明度和鲁棒性会阻碍其转化到临床环境中。...因此迫切需要提高神经网络的透明度，文章提出一种实现透明度和鲁棒性的方法是强制执行模型以学习形状。...纹理流与Unet有相似的结构，但是编码器用密连接模块代替，解码器用双注意力编码模块。图像信息和特征通过纹理流来学习得到，但这是学习不到形状特征的。门控形状流用来学习物体形状，因此这是可解释的。 ?...2.2、双注意力编码模块解码器模块将通过跳跃连接的编码器的特征图与较低分辨率的上下文信息和空间信息的解码器块的特征图融合在一起。...为了了解模型在这些模块中检测到的具体特征，以减少模型的黑匣子效应，提出了双注意力解码器块，由拼接特征图上的3x3卷积之后的两个新组件组成。

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ARM的体系结构。

指令集支持 - ARM、Thumb-2、Thumb、Jazelle®、DSP　　TrustZone® 安全扩展　　高级单精度和双精度浮点支持　　NEON™ 媒体处理引擎　　1.2 Embedded...此架构分为 3 种配置文件：　　• Cortex-A -应用配置文件，它拥有MMU(内存管理单元)、用于多媒体应用的可选 NEON 处理单元以及支持半精度、单精度和双精度运算的高级硬件浮点单元的基础上实现了虚拟内存系统架构...语音识别　　强大的多通道高保真音频处理　　3.2 NEON 的特征和优点　　3.2.1 NEON 支持用于 Internet 应用程序的范围广泛的多媒体编解码器：　　许多软编解码器标准：MPEG-4、H...对于各种格式的正常大小的“Internet 流”解码来说，是理想的解决方案　　不仅仅针对编解码器，还适用于 2D 和 3D 图形和其他矢量处理　　提供现有工具、操作系统支持和体系支持　　3.2.2 所需周期减少...有效访问打包数组，如 ARGB 或 xyz 坐标　　支持整数和浮点操作，以确保适合从编解码器、高性能计算到 3D 图形等广泛应用领域。

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全新范式 | 沈春华老师团队提出无需解码器的目标检测器DFFT

更巧妙的做法是 DETR 系列，它消除了在目标检测中对许多手工设计组件的需求，但引入了需要超长收敛时间的解码器。因此，基于 Transformer 的目标检测无法在大规模应用中流行。...因此，基于 Transformer 的检测器是否能够在不损失训练和推理阶段效率的情况下获得高精度仍然是个未知数。 DETR 系列最近的工作主要集中在改善解码器引起的延迟收敛。...他们使用明确的空间先验（如reference points、anchor points、RPN proposals和条件空间嵌入）来增强解码器中的对象查询。...然而，在解码器阶段引入空间先验会牺牲检测器的推理效率，消耗超过 1.5 倍的 GFLOPs。它还提出了一个问题，上述高效但准确的基于Transformer的检测器是否不可避免地需要解码器。...为了设计一个与 DETR 相媲美的轻量检测管道并保持较高的训练效率，DFFT消除了训练效率低的解码器，并在特征融合和类/框网络中提出了2个强大的 Transformer 编码器，以避免在修整解码器后性能下降

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Efficient DETR：别再随机初始化了，旷视提出单解码层的高效DETR | CVPR 2021

论文进行了大量的实验来研究DETR的组件以了解其机制，发现具有额外辅助损失的解码器层对性能的贡献最大。...编码器和解码器都采用级联架构，只不过解码器对于每层都有一个额外的辅助损失。在表 1 中，论文发现辅助解码损失是DETR对解码器层数更加敏感的主要原因。...但论文观察到DETR中的每个对象查询都会通过多种操作模式，学习到专门针对某些区域和框大小。为此，论文认为研究对象查询的空间投影可能有助于以直观的方式理解。 ...如图 3(b) 所示，论文在编码器的密集特征上添加了一个RPN层，RPN头共享编码器的特征并预测锚点的对象分数和偏移量。选择得分最高的边界框作为区域建议，然后以非级联结构中的区域提案中心初始化参考点。...初始化后，对象查询被输入到解码器层以进行进一步细化。在传统的检测方法中，一级检测器面临特征未对准的问题，而两级检测器则通过ROIAlign或ROIPool解决这个问题。

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fluent-ffmpeg详解

time 参数可以是数字( 以秒为单位)，也可以是时间戳字符串( 格式为 [[hh:]mm:]ss[.xxx] )。...这与调用 seekInput() 不同，因为偏移量只适用于一个输出。这也会更慢，因为跳过的帧仍将被解码为( 但除去)。...它需要一个过滤器规范( 或者过滤器规格 array ) 和一个可选的输出映射参数作为参数。过滤规范可以是普通的ffmpeg筛选器字符串( 例如。...每个时间戳可以是一个数字( 以秒为单位)，一个百分比字符串( 例如。 “50%”) 或者时间戳字符串，格式为”。hh: mm: ss”( 时间。分钟和毫秒都可选)。....); 这些方法将对象传递给它的回调，其中包含每个可用格式。编解码器或者筛选器的键。返回的格式的返回对象看起来像： { // ...

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Hive中的压缩技术是如何实现的？请解释其原理和常用压缩算法。

压缩技术实现原理 Hive中的压缩技术实现原理基于两个主要概念：压缩编解码器和压缩格式。压缩编解码器（Compression Codec）：压缩编解码器是Hive中用于压缩和解压缩数据的组件。...它负责将数据转换为压缩格式，并在需要时将压缩的数据解压缩为原始格式。Hive支持多种压缩编解码器，包括Snappy、Gzip、LZO等。...Gzip： Gzip是一种广泛使用的压缩算法，它具有较高的压缩率，但解压缩速度相对较慢。Gzip算法适用于需要更高的压缩比的场景，但会牺牲一些性能。...因为启用了压缩，数据会以压缩格式存储在磁盘上。最后，我们可以使用SELECT语句查询压缩表的数据。Hive会自动使用压缩编解码器对压缩块进行解压缩，并返回原始数据。...Hive中的压缩技术通过压缩编解码器和压缩格式实现。压缩编解码器负责将数据转换为压缩格式，并在需要时将压缩的数据解压缩为原始格式。常用的压缩算法有Snappy、Gzip和LZO。

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分割之后再识别对象之间关系，新模型RAM为SAM赋予新技能

比赛详情请参考：https://github.com/Jingkang50/OpenPSG 在介绍 PSG 挑战赛的获胜方案之前，我们首先介绍两个经典的 PSG 基线方法，其中一个是双阶段方法，另一个是单阶段方法...如上图(b)所示，单阶段基线方法 PSGTR 首先使用 CNN 提取图像特征，然后使用类似 DETR 的 transformer 编码器 - 解码器来直接学习三元组表示。...获胜团队提出了一种全局上下文模块，利用处理全局信息特征映射的 transformer 处理每个对象级别内容。值得注意的是，该方案还添加了一个类别嵌入以指示对象的类别。...为了解决该问题，获胜团队采用了去噪训练，其中将嘈杂的真实结果以快捷方式输入到解码器中，以学习相对偏移量，跳过匹配步骤，允许直接学习方法，有效地克服了匹配抖动带来的挑战。...对于每个关系类别，执行关系二元分类任务以确定对象对之间是否存在关系。获胜团队解决了许多挑战，例如双阶段范式利用全局信息的方法、关系精度和概括性之间的冲突，以及轻量级双阶段范式的计算效率。

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全新范式 | 沈春华老师团队提出无需解码器的目标检测器DFFT

更巧妙的做法是 DETR 系列，它消除了在目标检测中对许多手工设计组件的需求，但引入了需要超长收敛时间的解码器。因此，基于 Transformer 的目标检测无法在大规模应用中流行。...因此，基于 Transformer 的检测器是否能够在不损失训练和推理阶段效率的情况下获得高精度仍然是个未知数。 DETR 系列最近的工作主要集中在改善解码器引起的延迟收敛。...他们使用明确的空间先验（如reference points、anchor points、RPN proposals和条件空间嵌入）来增强解码器中的对象查询。...然而，在解码器阶段引入空间先验会牺牲检测器的推理效率，消耗超过 1.5 倍的 GFLOPs。它还提出了一个问题，上述高效但准确的基于Transformer的检测器是否不可避免地需要解码器。...为了设计一个与 DETR 相媲美的轻量检测管道并保持较高的训练效率，DFFT消除了训练效率低的解码器，并在特征融合和类/框网络中提出了2个强大的 Transformer 编码器，以避免在修整解码器后性能下降

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RT-Thread智能音箱音频应用实践

左侧是一样的，依然是获取数据进行解码，唯一不同的是我会从网络缓存区获取数据。启动播放后，我们会启动一个新线程将本地数据或网络音频写入缓存区，将下载与解码器分离。...我们将变速不变调做了剥离，以插件的形式动态选择不同音效。在智能音箱领域，客户会使用多种容器、协议以及编码格式。我们需要支持多种组合。我们在原基础上做了改进，改进点如上图红色部分所示。...解容器以插件形式接入系统，在播放过程中探测它的格式，选用合适的容器解码格式。在这个过程中，不仅可以实现了多格式容器解码，也实现了多协议解码。我们将下载线程进行分类，针对不同协议做下载逻辑。...libsamplerate算法输入的数据是浮点类型，使用此算法先将数据切为单精度浮点数，内部使用双精度浮点数做计算采样以确保采样效果。如图中48K音频采样耗费了115%CPU，重采样过程花费三百多秒。...我们又将内部双精度浮点数强制降为单精度后，CPU占用率降到了49.5%。最终，我们做成了全整形数，这时CPU占用只有3.8%。

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Elasticsearch数据类型及其属性

如果时区未指定, 日期将被转换为UTC格式, 但存储的却是长整型的毫秒值..../blog/13 { "pub_date": "1589584930103" } // 时间的毫秒值 (2) 多种日期格式: 多个格式使用双竖线||分隔, 每个格式都会被依次尝试, 直到找到匹配的...第一个格式用于将时间毫秒值转换为对应格式的字符串....double_range 64位双精度浮点型 date_range 64位整数, 毫秒计时 ip_range IP值的范围, 支持IPV4和IPV6, 或者这两种同时存在 (1) 添加映射: PUT...在查询时, 可能出现John Stark的结果. 2.3.2 用nested类型解决object类型的不足如果需要对以最对象进行索引, 且保留数组中每个对象的独立性, 就应该使用嵌套数据类型. ——

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GitHub超1.5万星NLP团队热播教程：使用迁移学习构建顶尖会话AI

这些模型称为解码器或因果模型，这意味着它们使用上下文来预测下一个单词。 ? 在大型语料库上对这些模型进行预训练是一项昂贵的操作，因此，我们将从OpenAI预训练的模型和令牌生成器开始。...所以需要加载“双头”模型：一个负责将计算语言建模预测，而另一个负责将预测的下一句分类标签。让我们看一下如何计算损失： ? 总损失将是语言建模损失和下一句预测损失的加权总和，计算方式如下： ?...这是一个相当大的对话数据集（一万个对话），该数据集可在Facebook的ParlAI库中以原始标记化文本格式使用。...train.py代码在这里： https://github.com/huggingface/transfer-learning-conv-ai 在具有8个V100 GPU的AWS实例上训练该模型需要不到一个小时的时间...与模型对话-解码器对话模型的奇妙之处在于可以与他们交谈? 为了与我们的模型进行交互，我们需要添加一个解码器，它将根据我们模型的下一个令牌预测来构建完整序列。

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超快语义分割 | PP-LiteSeg集速度快、精度高、易部署等优点于一身，必会模型！！！

具体地说，作者提出了一个灵活和轻量级解码器(FLD)来减少以往解码器的计算开销。...FCN是第一个以端到端和像素对像素的方式训练的完全卷积网络。其提出了语义分割中的原始编解码器架构，在后续方法中得到了广泛的采用。...上下文聚合是提高分割精度的另一个关键因素，但以往的聚合模块对于实时网络来说依然很耗时。...解码器也有几个阶段，负责融合和上采样特征。虽然特征的空间大小从high-level增加到low-level，但最近的轻量级模型中的解码器在所有level上都保持相同特征通道。...FLD可以很容易地调整计算成本，以实现编码器和解码器之间更好的平衡。虽然FLD中的特征通道在减少，但实验表明，PP-LiteSeg与其他方法相比，依然具有竞争力的精度。

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Tensorflow入门教程（五十二）——Inter-UNet&TW-Inter-UNet

尽管实现了比U-Net更好的精度，但Inter-U-Net在实践中还是非常耗时的，主要是因为需要计算多个额外的中间监督损失并将分割掩码作为额外的输入。...的实验结果表明，约束权重解码器模块可以大大减少模型的训练时间成本，同时保持相似（有时甚至更好）的训练质量和分割精度。...b、进一步引入了约束权重解码器模块，以增强深度模型的训练效率，同时保持相似（有时甚至更好）的训练质量和分割精度。...因此，提出了一种具有共享权重解码器（SAE-U-Net）的中间监督机制。结构如图3所示。五、约束权重解码器模块中间监督机制可以提高模型对小对象的分割精度。...最后，将重建损失函数与Inter-U-Net中的损失函数相结合以形成用于模型训练的高效深度学习信号，总损失函数正式定义为：其中beta是自变量，可以根据需要进行独立调整。

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