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关键词

@Aspect注解

在这篇中我们将通过@Aspect注解来创建一个切面,以此来演示@Aspect注解的基本使用。 ? ? ? ? ? ? 下面我们通过xml的方式创建代理类。 ? ? ?

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min-aspect-ratio和max-aspect-ratio宽高比自适应

这里有一点要注意,只要设置了max-aspect-ratio或者min-aspect-ratio,那么aspect-ratio就无效了,因为max-aspect-ratio或者min-aspect-ratio 所以,如果你只是要监听一个比例的变化,而且,你需要使用到:max-aspect-ratio,min-aspect-ratio,aspect-ratio这三个属性的话,那么就要按照本小节的示例代码,把aspect-ratio } 既然min-aspect-ratio的区域是大于等于,当前的设备比例已经固定(假设为cur),我需要设置三个比例A(3) > B(2) > C(1)。 那么就会出现:如果cur > C,那么cur > B ,cur > A ,这个时候,如果C的CSS放在了最后面,那么无聊如何也不会执行到A和B了。 3 – 正无穷 2 – 正无穷 1 – 正无穷 虽然在数学上来说,这个差距微乎其微,但是真实的情况确实是,CSS文件中,定义的顺序为: C ,B,A,也就是我们前面的一段代码的定义顺序。

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    【情感分析】基于Aspect的情感分析模型总结(二)

    中与aspect相距为l的单词的权重 为: 「注意,aspect中的词的权重设置为0。」 「(1)Coarse-grained Attention」 粗粒度attention的话跟之前的attention是一样的, C-Aspect2Context:对aspect矩阵Q进行求平均pool得到一个向量表示 ,将其与context矩阵H交互做attention, C-Context2Aspect:这一步是跟C-Aspect2Context对称的 「(2)Fine-grained Attention」 细粒度 attention的目的是刻画aspect对context或者context对aspect词与词之间的影响关系。 该损失作用于C-Aspect2Context attention部分,C-Aspect2Context attention是用于确定与特定的aspect相关性最高context中的单词。

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    【情感分析】ABSA模型总结(PART II)

    中与aspect相距为l的单词的权重 为: 「注意,aspect中的词的权重设置为0。」 「(1)Coarse-grained Attention」 粗粒度attention的话跟之前的attention是一样的, C-Aspect2Context:对aspect矩阵Q进行求平均pool得到一个向量表示 ,将其与context矩阵H交互做attention, C-Context2Aspect:这一步是跟C-Aspect2Context对称的 「(2)Fine-grained Attention 」 细粒度attention的目的是刻画aspect对context或者context对aspect词与词之间的影响关系。 该损失作用于C-Aspect2Context attention部分,C-Aspect2Context attention是用于确定与特定的aspect相关性最高context中的单词。

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    基于特定实体的文本情感分类总结(PART II)

    (1)Coarse-grained Attention 粗粒度attention的话跟之前的attention是一样的, C-Aspect2Context:对aspect矩阵Q进行求平均pool得到一个向量表示 C-Context2Aspect:这一步是跟C-Aspect2Context对称的 ? ? ? 该损失作用于C-Aspect2Context attention部分,C-Aspect2Context attention是用于确定与特定的aspect相关性最高context中的单词。 Target-specific Attention Layer 将attention encoder后得到的关于context和aspect信息的向量表示h_{t}和h_{c}再做一次attention 操作得到具有更多交互信息的向量,然后与h_{t}和h_{c} pool以后的向量拼接得到最终的输入表示送入softmax层进行情感分析 ?

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    Deep Memory Network在Aspect Based Sentiment方向上的应用

    Aspect Based Sentiment是一种细粒度的情感分析问题,一个句子中可能有多个aspect,并且这些aspect的极性可能是不一样的。 loss=−∑(s,a)∈T∑c∈CPcg(s,a)⋅logPcg(s,a)loss=-\sum_{(s,a)\in T}\sum_{c\in C}P_c^g(s,a) \cdot logP_c^g(s ,a)loss=−(s,a)∈T∑​cC∑​Pcg​(s,a)⋅logPcg​(s,a) Deep Mask Memory Network with Semantic Dependency and Context loss+L2L_2L2​正则: L=∑s∈S(−∑t∈T∑i=1C)gitlogyit+λmlm(s)+λ∥θ∥22L=\sum_{s\in S}(-\sum_{t\in T}\sum_{i=1}^C) g_i^tlogy_i^t+\lambda_ml_m(s) + \lambda \left \| \theta \right \|^2_2L=s∈S∑​(−t∈T∑​i=1∑C​)git​logyit​

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    Caffe2 - (十八) 图片数据处理函数

    numpy as np import skimage.io import skimage.transform def crop_center(img, cropx, cropy): y, x, c input_height, input_width): # print("Original image shape:" + str(img.shape) + " --> it should be in H, W, C! # print("Model's input shape is %dx%d") % (input_height, input_width) aspect = img.shape[1] / float (img.shape[0]) # print("Orginal aspect ratio: " + str(aspect)) if(aspect > 1): # landscape ( img, (input_width, res), preserve_range=False) if(aspect <

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    Caffe2 - (八)图像加载与预处理

    Caffe 的 CHW 是指: H: Height W: Width C: Channel (as in color) GPU 采用 CHW;而 CPU 往往是 HWC. cuDNN 使用来对 GPUs 出的部分可能丢失图片的重要信息及意义. print("Original image shape:" + str(img.shape) + " and remember it should be in H, W, C! [0]) print("Orginal aspect ratio: " + str(aspect)) if(aspect>1): # 宽图片 - width 较大 res = int(aspect the original print("Original image shape:" + str(img.shape) + " and remember it should be in H, W, C! def crop_center(img,cropx,cropy): y,x,c = img.shape startx = x//2-(cropx//2) starty = y//

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    一个Bug,让我发现了Java界的.AJ(锥)!

    创建完成以后发现有点不对,不是 class 类型的,是个 aspect,于是他手动把 aspect 改成了 class,如图; ? 否则你的 .aj 类不能运行,同时IDEA类显示出来的 .aj 类,也是C的标识 接下来我们就来聊聊关于这个东西怎么使用,别再被 .aj 骗了。 1. 默认配置安装完成以后会在C盘创建出一个文件夹 C:\aspectj1.9,包括:bin、doc、lib等,后面我们就会使用到这些内容。 2. 案例测试 创建 Aspect 类 public aspect DoAspect { pointcut logPointcut():call(* ApiTest.hi(..)); void 方法执行 before Hi Aspect call 结束...

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    Metalama简介4.使用Fabric操作项目或命名空间

    可以做什么 Fabric通过修改项目、命名空间、类型来达到一些效果,这引起修改包括:添加Aspect或添加代码分析 使用Fabric为指定的方法添加Aspect 前文中我们写过一个简单的Aspect: 那么当我们有一个Aspect要在项目中大量使用时,在每个方法上添加这个Aspect当然是一种方法,但是这种方法有2个缺点: 包含大量的重复代码[Log] 对于原代码的入侵性太强 此时我们就可以使用Fabric LogAttribute 到符合规则的方法上 // 为名为 Add 且 private 的方法添加 LogAttribute amender.WithTargetMembers(c Fabric将包含代码分析的Aspect应用于指定代码。 INamespaceAmender amender) { // 取所有非static 的private的字段,并添加代码分析 amender.WithTargetMembers(c

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    Metalama简介4.使用Fabric操作项目或命名空间

    Metalama中的Fabric可以做什么 Fabric通过修改项目、命名空间、类型来达到一些效果,这引起修改包括:添加Aspect或添加代码分析 使用Fabric为指定的方法添加Aspect 前文中我们写过一个简单的 那么当我们有一个Aspect要在项目中大量使用时,在每个方法上添加这个Aspect当然是一种方法,但是这种方法有2个缺点: 包含大量的重复代码[Log] 对于原代码的入侵性太强 此时我们就可以使用Fabric LogAttribute 到符合规则的方法上 // 为名为 Add 且 private 的方法添加 LogAttribute amender.WithTargetMembers(c Fabric将包含代码分析的Aspect应用于指定代码。 INamespaceAmender amender) { // 取所有非static 的private的字段,并添加代码分析 amender.WithTargetMembers(c

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    Caffe2 - (四) 基于 squeezenet 分类的模型测试

    # Pre-processing image # ------------------------------- def crop_center(img,cropx,cropy): y,x,c input_width): print("Original image shape:" + str(img.shape) + " and remember it should be in H, W, C! [0]) print("Orginal aspect ratio: " + str(aspect)) if(aspect>1): # landscape orientation , (input_width, res)) if(aspect<1): # portrait orientation - tall image res = int (input_width/aspect) imgScaled = skimage.transform.resize(img, (res, input_height)) if(aspect

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    Deep Mask Memory Network with Semantic Dependency and Context Moment for Aspect Level Sentiment Clas

    它基于记忆网络,引入语义分析信息来指导attention机制并有效学习其他aspect(非目标aspect)提供的信息。 loss+L2L_2L2​正则: L=∑s∈S(−∑t∈T∑i=1C)gitlogyit+λmlm(s)+λ∥θ∥22L=\sum_{s\in S}(-\sum_{t\in T}\sum_{i=1}^C) g_i^tlogy_i^t+\lambda_ml_m(s) + \lambda \left \| \theta \right \|^2_2L=s∈S∑​(−t∈T∑​i=1∑C​)git​logyit​ 上一个模块得到了所有aspectaspect-aware representation,组成了如下所示的aspect menory: M={vsd1,vsd2,... 方差越接近1,说明句子里aspect之间越接近与对比关系(即一个aspect很差,另一个很好,或者反之;越接近0说明句子里的aspect直接的关系越接近于合作关系(它们极性越接近)。

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    这3个Seaborn函数可以搞定90%的可视化任务

    我们使用height 和aspect参数来调整绘图的大小。aspect参数设置宽高比。 Displot 使用分布函数创建分布图,从而使我们可以大致了解数值变量的分布。 似乎C分支在顶部区域有更多的数据点。我们可以通过检查每个分行的平均总额来证实我们的想法。 A 312.354029 B 319.872711 C 337.099726 C的平均值高于其他两分行的平均值。 C的小提琴的顶部比其他两支略粗。 总结 relplot、displot和catplot函数可以生成14个不同的图,这些图几乎涵盖了我们在数据分析和探索中通常使用的所有可视化类型。

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    Aspect-Opinion对抽取

    aspect-opinion对的抽取 在naacl2019上,南京大学的同学提出了TOWE任务,即给定一个评论和其中评价对象(aspect/target),抽取该评价对象对应的观点词(opinion words 对抽取任务,即给定一个评论,输出其中的aspect-opinon对。 他们对这个任务的命名方式有所不同,分别是 AOPE: Aspect-Opinion Pair Extraction, PAOTE: Pair-wise Aspect and Opinion Terms 在ASTE中,一个三元组为<aspect, opinion, polarity>。可以看到去除了polarity,ASTE和aspect-opinion对抽取任务是相同的。 有了句子的表示后,可以直接使用CRF进行aspect/opinion terms的抽取。那么关系的抽取呢?

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    Aspect-oriented programming with AspectJ

    Static crosscutting(静态横切):用于改变系统静态结构的构造 Aspect(切面):切入点+通知。

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    在.NET中实现AOP的7种姿势

    ——————————————————————————————- AOP相关术语 方面(Aspect) 一个Aspect指上文提到的横切关注点在编程中的具体实现,它包含一个横切关注点所需要实现的具体辅助功能 具体到代码中,Aspect可能会被实现为一个Class,一个Function或一个Attribute。 织入(Weaving) 织入指将指定的Aspect代码插入指定连接点,使得横切代码与业务代码交合在一起。 AOP的实现方式 一般来说,在纯编译型语言(如CC++)等语言中实现AOP非常困难,必须完全从编译器角度入手。 托管型语言(如C#,Java)中AOP的实现较容易,大的分类有两种:编译时AOP(静态织入)和运行时AOP(动态织入)。

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    漫谈AOP开发之初探AOP及AspectJ的用法

    假如项目中有方法A、方法B、方法C……等多个方法, 如果项目需要为方法A、方法B、方法C……这批方法增加具有通用性质的横切处理。 如果使用AOP,可以做到程序员无需修改方法A、方法B、方法C……,但又可以为方法A、方法B、方法C增加调用Advice方法。 二、AOP的功能 保证程序员不修改方法A、方法B、方法C……的前提下,可以为方法A、方法B、方法C……增加通用处理。 System.out.println("----------模拟执行权限检查----------"); } } 注意这个类色声明类型:aspect,没错,这是写Aspect必须声明的类型,只有AspectJ 我们的Aspect AOP程序到此为止!

    37220

    【论文串烧】基于特定实体的文本情感分类总结(PART I)

    具体做法就是对句子中的token进行embedding处理作为模型的输入,经过一次一次的计算隐层和输入之后得到一个句子表示hn,接着对这个向量进行softmax计算概率, 其中C是情感类别种类。 作者这里提到了两个概念:target和aspect。我们可以认为target是包含在句子中出现的词,而aspect属于预先定义的比较high-level的类别刻画。 因此作者对每个aspect都学习一个相应地aspect embedding来表示,v_ai AT-LSTM 既然学习出了aspect embedding,那么怎么把它结合进模型里呢? ATAE-LSTM 为了进一步利用aspect embedding的信息,类似于上一节中TC-LSTM中的思想,即将aspect embedding与word embedding共同组合成模型的输入。 没懂,上下文词之间的重要性关系不就是相对于aspect而言的吗,就是上下文词与aspect之间的重要程度关系吧…) 简单的aspect embedding和word embedding拼接使得模型难以训练

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