With an overall view of VAE, we can extend standard VAE loss in the reconstruction loss and regularization loss, for the original VAE, which is the KL term, but there are all kinds of versions which we can treat them as different combination of regularization methods
守护进程三个特征：在后台运行，与启动它的进程脱离，无须控制终端。 >>> def run(program, *args): ... pid = os.fork() ... if pid==0:#pid==0为在子进程内 在子进程内，执行（等同于 not pid （not 0)） ... os.execvp(program, (program,) + args) ... return os.wait() ... >>> run("python"
上周刚刚发布的支持Windows Phone 7的Prism 4.0最终版，Damian, Diego, Guido 和Ezequiel更新了Prism Training Kit ，这个beta版的Training Kit包括5个动手实验涵盖了Prism的核心概念(modularity, bootstrapping, dependency injection, UIComposition 和Communication)： Modularity Lab: Shows how to decouple your
Decouple an abstraction from its implementation allowing the two to vary independently.
通常来说， 为了保持项目的配置简单，我们会避免使用多个配置文件。但理想很丰满， 现实是随着项目越来越大， settings.py可能也会变得相当复杂. 在那种情况下， 你必须使用大量的if语句，类似于: if not DEBUG: # do something... .为了将development配置和production严格的分离，你可以将settings模块分解成多个文件. 这样对我们的配置可能更加清楚.
（今天我在旧金山参加了Erlang factory 2015大会，增长了很多见识。参会的总结我过两天再写，很多思想需要时间沉淀。） 前段时间写了篇「永恒不变的魅力」，介绍了immutability，很多读者表示喜欢这样的文章。这篇文章继续走标题党路线，给大家奉上的不是鸡汤，而是正儿八经的技术文章，讲的是Lazy evaluation。 在大家熟悉的编程语言中，调用一个函数，系统会老老实实返回调用的结果。这非常正常且直观 —— 计算机不就该这么运作么？如果你恰巧是个c语言开发者，objdump一下生成的目标文
描述： 将一个类的接口变换成客户端锁期待的另一种接口，从而是原本因接口欧不匹配而无法再一起工作的两个类能够在一起工作 。
还有一个daemon的模块python-daemon，基于PEP 3143，直接封装好了守护进程需要实现的方法，推荐使用！安装命令：
R-FCN-3000 at 30fps: Decoupling Detection and Classification Code will be made available
在现实生活中，一个物体往往具有多个方面的属性。如果我们将人进行归类。我们可以按性别分类，也可以按肤色分类，也可以按所处的地区分类，还可以按自己的母语分类。
本文提出了一种用于自监督语义分割的混合匹配调优方法，通过在未标记数据上训练CNN网络，并在目标数据上利用标记的分割数据进行微调，来提高网络性能。
互联网是一片荒地， 在互联网上部署 Web 服务的时候， 安全是首要考虑的。Django 在提供可靠和安全的API方面做的非常出色.但是前提是你要正确的使用它们。
1、执行一个fork(),父进程退出，子进程继续执行。（daemon成为了init进程的子进程）
https://github.com/DataDog/documentation/blob/master/content/en/agent/faq/how-do-i-uninstall-the-agent.md
姓名 ：桥接模式 英文名 ：Bridge Pattern 价值观 ：解耦靠我 个人介绍 ： Decouple an abstraction from its implementation so that the two can vary independently. 将抽象和实现解耦，使得两者可以独立地变化。 （来自《设计模式之禅》）
ONAP, as part of LF Networking, now accounts for more than 65% of global subscriber participation through carriers creating a harmonized, de-facto open source platform.
桥接模式，也叫作桥梁模式，英文是 Bridge Design Pattern。这个模式可以说是 23 种设计模式中最难理解的模式之一了。我查阅了比较多的书籍和资料之后发现，对于这个模式有两种不同的理解方式。
CV君汇总了过去一周计算机视觉领域新出的开源代码，涉及到图像质量评价、图像去雾、图像修复、医学图像分割、目标检测、人脸对齐、度量学习等，其中有多篇来自CVPR 2019的论文代码。
上篇文章介绍了 FCN，这篇文章引入个新的概念 Mask-RCNN，看着比较好理解哈，就是在 RCNN 的基础上添加 Mask。
SDNLAB微信号：SDNLAB 顺着卫峰最近这篇文章的东风，也分享一下我的理解，欢迎讨论： SDN（Software-Defined Networking，软件定义网络）首次走进大众视野是因为入选《MIT Technology Review》的2009年十大未来技术，斯坦福大学教授Nick McKeown的团队开发了一种OpenFlow技术，帮助网络研究人员打开了一扇门，只要在路由器或交换机上部署OpenFlow，他们就能在普通电脑上用软件编程的方式远程控制路由器，按照自己的意愿重新定义整个网络，称之为软
守护进程是系统中生存期较长的一种进程，常常在系统引导装入时启动，在系统关闭时终止，没有控制终端，在后台运行。守护进程脱离于终端是为了避免进程在执行过程中的信息在任何终端上显示并且进程也不会被任何终端所产生的终端信息所打断。 在这里，我们在Linux2.6内核的centos中，ps -ef |awk '{print $1"\t "$2"\t "$3"\t "$8}'看到：PPID=0的进程有两个，分别是PID=1的/sbin/init进程和PID=2的[kthreadd]进程。
Efficient Heterogeneous Collaborative Filtering without Negative Sampling for Recommendation(AAAI20)
在手机等移动端侧运行 Stable Diffusion 等文生图生成式 AI 大模型已经成为业界追逐的热点之一，其中生成速度是主要的制约因素。
Surface的官方介绍：Handle onto a raw buffer that is being managed by the screen compositor，Surface是一个raw buffer的句柄，通过它在raw buffer上进行绘制，可以通过Surface获得一个Canvas。
桥接模式（Bridge Pattern）：将抽象和实现解耦， 使得两者可以独立地变化。
最近在为流处理组件接入监控，用了PushGateway（下文称为PGW），结果踩了不少坑，上来分享一下。
桥接模式，也叫作桥梁模式，英文是 Bridge Design Pattern。在 GoF 的《设计模式》一书中，桥接模式是这么定义的：“Decouple an abstraction from its implementation so that the two can vary independently。”翻译成中文就是：“将抽象和实现解耦，让它们可以独立变化。” 桥接模式通过将一个类的抽象部分与实现部分分离开来，使它们可以独立地进行扩展和修改。
守护进程：通常被定义为一个后台进程，而且它不属于任何一个终端会话(terminal session)。许多系统服务由守护程序实施；如网络服务，打印等。 下面是转自一位网友写的编写守护进程的步骤： 1. 调用fork()以便父进程可以退出，这样就将控制权归还给运行你程序的 命令行或shell程序。需要这一步以便保证新进程不是一个进程组头领进程(process group leader)。下一步，‘setsid()’，会因为你是进程组头领进程而失败。
前几天看到了一个博客，推荐了《公理设计》一书，还有其相关的文档以及视频。简单了解了一下，增深了一些对软件设计的理解，特此也推荐给大家。
Building an entirely new compiler front-end is a big task, and it isn't always clear to people why we decided to do this. Here we compare Clang and its goals to other open source compiler front-ends that are available. We restrict the discussion to very specific objective points to avoid controversy where possible. Also, software is infinitely mutable, so we don't talk about little details that can be fixed with a reasonable amount of effort: we'll talk about issues that are difficult to fix for architectural or political reasons.
Meteor 1.3 正式发布啦，可以通过命令 `meteor update --release 1.3` 升级老项目。Meteor 1.3 包含了诸多新特性，这里先放出英文发布文档，之后我们会提供中文版的详解！ Announcing Meteor 1.3 - ES2015 Modules, App Testing, Mobile Improvements and More Today we’re excited to announce Meteor 1.3, the latest release of
出错提示更友 好，比如 clang 在编译过程可以直接指出相对简单的出错位置以及它 “ 认为 ” 正确的方式 。
在电影《我，机器人》里，2035年，威尔·史密斯扮演的角色准备双手操纵、开车，这惊呆了一旁的同伴：还需要用手吗？
选自arXiv 作者：Weiyang Liu等 机器之心编译 参与：Tianci LIU、路 本论文提出一个通用的解耦学习框架，并构建了解耦神经网络 DCNet，实验表明解耦操作可大大提高模型性能，加速收敛，提升稳健性。这篇论文已被 CVPR 2018 接收，是大会的 Spotlight 论文。 卷积神经网络（CNN）大大拓展了视觉任务的边界，如目标识别 [24, 25, 5]、目标检测 [2, 23, 22]、语义分割 [16] 等。最近，CNN 领域一个重要研究方向是：通过引入捷径连接（shortcut
2021年8月17日，《Gartner宣布放弃SDN！》一文出现在众多网络从业者的视野，继而引发了大量的讨论，看到众多同仁的转发和观点。 《Gartner宣布放弃SDN！》文中仅摘取了报告的少量文字。为了拨云开雾，笔者先看了Gartner的原文2021 Hype Cycle for Enterprise Networking，其中SDN被标记为“Obsolete before plateau”，并按惯例做了简单的解释。看着颇为眼熟，随手翻看，其实早在2019年的 Hype Cycle for Enterpr
Mountain View的El Camino Real和Castro交界的地方，有一栋大楼，地址是：800 W El Camino Real，里面入驻了不少创业公司，是创业者的乐园，也是下一波millionaire/billionaire的孵化地。去年因为一个在ooyala工作的朋友的缘故，没少在这里蹭饭，后来ooyala被全资收购，朋友离开后，我便很少过来。直到春节和前同事老慕约饭，得知他所在的公司shape security也在这里。今天故地重游，我才惊异地发现，原来这里已经快成了web securi
I was working on the page reconstruction recently, and here is how I divide a page into widgets and how do they interacts in this new attempt.
机器之心报道 编辑：陈萍 字节跳动的这项研究，可以完美将混合音频分离成单个源任务。 音乐源分离 (MSS) 是将混合音频分离成单个源的任务，例如人声、鼓、伴奏等。MSS 是音乐信息检索 (MIR) 的重要内容，因为它可用于多个下游 MIR 任务，包括旋律提取、音高估计、音乐转录 、音乐混音等。MSS 也有可以直接应用的程序，例如卡拉 OK 和音乐混音。 基于深度神经网络的方法已成功应用于音乐源分离。这些方法通常用于学习从混合声谱（spectrogram）到一组源声谱的映射，所有声谱图都只有幅度。但是，这种方
程序人生之图穷匕见的podcast发了四期（三期正式的）后，有几个读者说在微信上听效果不好，又没法暂停（停下后再听又从头开始了），能不能在iTunes 播客里面听？程序君觉得这还真是个事，于是便考虑在iTunes里注册，一尝试才发现，iTunes不能帮你host你的episodes，它只是个聚合器，有点像已经死掉的google reader，你提交一个rss，iTunes审核后，就收录你的podcast了。所以，首先我得设置个站点放我的这些episodes。 在查阅了不少现有的static site gen
本文盘点ECCV 2020 中所有与3D姿态估计（3D Human Pose Estimation）相关的论文，总计 14 篇，其中一篇Oral 论文，7 篇已经或者将开源代码。
也许你在很多的代码中见过成员叫做_pImpl或者xxxImpl, 然后一个方法的实现为如下代码所示，比如方法为DoSomething中调用了成员的同名方法DoSomething()(有时候也是会有额外的一些处理代码)，这个时候可能就是使用了设计模式之桥梁模式 （Bridge Pattern）。
包管理 管理包和依赖的工具。 pip：Python 包和依赖关系管理工具。 pip-tools：保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。 pipenv：Python 官方推荐的新一代包管理工具。 poetry: 可完全取代 setup.py 的包管理工具。 conda：跨平台，Python 二进制包管理工具。 Curdling：管理 Python 包的命令行工具。 wheel：Python 分发的新标准，意在取代 eggs。 分发 打包为可执行文件以便分发。 PyInstaller：将 Python
作者 | Nico 参与 | shawn 今天，一篇吐槽TensorFlow的文章在网上刷屏，到底是怎么回事呢？来看这位作者的抱怨有没有道理。 每隔几个月，我都会Google一下“Tensorflow sucks（Tensorflow 烂透了）”或“f*** Tensorflow”，希望能找到志同道合的黑粉。尽管Tensorflow面世已约两年，我还是找不到一个令我满意的批评Tensorflow的言论，也许是我用的搜索引擎不对，但是我认为罪魁祸首是一种被称为“谷歌嫉妒”的现象，具体表现为全世界的工程师都
前言 本文是学习Thinking in React这一章后的记录，并且用Reagent实现其中的示例。 概要 构造恰当的数据结构 从静态非交互版本开始 追加交互代码 一、构造恰当的数据结构 Since you’re often displaying a JSON data model to a user, you’ll find that if your model was built correctly, your UI (and therefore your component structure)
本文节选之 DDIA 《Design Data Intensive Applications》，DDIA是一本神书，是一本可以让很多高级资深工程师醍醐灌顶的书。
【GiantPandaCV导语】使用和魔改TVM也有一段时间了，其实很多场景下，都是拿到pytorch的model，然后转成torchscript，通过relay.frontend.from_pytorch导入，然后一步一步在NVIDIA GPU上generate出网络中每个op对应的cuda code。但是，当我们的场景不在局限在神经网络的时候，比如一些由tensor构成的密集计算，就得需要通过tvm的 primitives，也即DSL来定义算法，然后通过AutoTVM或者Ansor来解决问题，当然如果要使用Ansor的话，你只需要定义好algorithm是什么样的，schedule的部分会帮你自动做，当然，如果你想得到一个custom-level的schedule，你不能完全指望Ansor能给你带来所有，所以关于tvm primitives的学习还是非常重要的。 TVM的设计思想是将“compute”和“schedule”进行decouple，那么这一片文章就将所有compute有关的primitives进行总结，下一篇将对schedule有关的primitives进行总结。
了解设计模式的意图，是在代码重构中浮现并识别设计模式的关键。 本文将四巨头在《设计模式》一书的23种设计模式的意图放在一个页面里，方便查阅。四巨头把这23种设计模式按照创建、结构、行为分为三类。
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