这一章我们不聊模型来聊聊数据，解决实际问题时90%的时间其实都是在和数据作斗争，于是无标注，弱标注，少标注，半标注对应的各类解决方案可谓是百花齐放。...在第二章我们也尝试通过多目标对抗学习的方式引入额外的NER样本，或者分词边界来提高people daily小样本数据集的效果。...以下我会结合一些业界的案例和新鲜出炉的NLP数据增强综述，聊聊都有哪些数据增强方案，其中哪些适用于NER以及效果提升。...A SurveyBlog：https://amitness.com/2020/05/data-augmentation-for-nlp/数据增强可以分成三大类Paraphrasing, Nosing和Sampling...，就是在训练样本没有覆盖的空间上控制模型的复杂程度，mixup通过插值，在训练样本没有覆盖的空间上让模型学到一个简单线性插值的函数 当然对比上面的数据增强方式，都在单一label内部进行增强，mixup
数据文件OFFLINE之后必须要做的一件事就是立刻执行一次RECOVER操作，这样在无论过了多久之后，在ONLINE该数据文件的时候就不需要执行RECOVER操作了。...实验环境如下表所示： 项目 source db db 类型 单实例 db version 11.2.0.3.4 db 存储 ASM OS版本及kernel版本 AIX 64位 7.1.0.0 实验一：数据文件...实验二：数据文件OFFLINE后立刻执行一次RECOVER操作 SYS@lhrdb> ALTER DATABASE DATAFILE 6 OFFLINE; Database altered....SYS@lhrdb> 实验结束，根据实验过程可以知道，如果执行了数据文件的OFFLINE操作，那么需要接着执行一次RECOVER操作。...这样做的好处是，在以后的数据库维护中，随时想将数据文件ONLINE都可以，而不用担心归档文件是否存在的情况了。
在 SQL Server 查询中，不经意思的隐匿数据类型转换可能导致极大的查询性能问题，比如一个看起来没有任何问题简单的条件：WHERE c = N’x’ ，如果 c 的数据类型是 varchar，并且表中包含大量的数据...，这个查询可能导致极大的性能开销，因为这个操作会导致列 c 的数据类型转换为 nvarchar与常量值匹配，在 SQL Server 2008 及之后的版本中，这种操作做了增强，一定程度上降低了性能开销...，参考SQL Server 2008 处理隐式数据类型转换在执行计划中的增强 。...不过在实际应用中发现，这种增强有时候似乎没有起到作用，还是会存在很大的性能问题。 最近找时间做了一个测试，找出了一种可能的问题。 1....，在试验中，查询的值是一个常量，可以准确评估，难道这个转换之后，把常量当变量评估了，所以是一个泛泛的评估结果值。
java.lang.VerifyError 是说 JVM 在加载一个类时，会去校验类的正确性，只有类文件不合法才会报这个Error，这个异常发生在类的加载过程中。 这个问题发生在类的生命周期的过程中。...起初我们只是以为是混淆导致的这个异常情况的发生，但是尝试keep了所有androidx的类之后，发现这个问题还是稳定的复现，我有点懵逼了。...而之后简单的分析了下异常，猜测dialogfragment的类本身就出现了问题，所以导致了在类加载的时候，验证字节码安全性失败。但是这部分可是androidx内部的代码啊，这不就是不讲武德吗？...拖入android studio,点击apk 找到你想看的类，右键 show bytecode 看一看 这部分异常参考资料 Android 不想和你说话，抛了个 java.lang.VerifyError...因为是在低版本手机上触发的问题，运行的仍然是 dalvik VM，很容易的(google)在对应版本(4.1.1)源码中找到类DexVerify.cpp，和 CodeVerify.cpp （感兴趣的可以从
在 9 月 27 日至 29 日召开的全国机器翻译大会（CCMT）上，一场主题为「机器翻译数据增强技术探讨」的圆桌会为大家带来了数据增强技术在机器翻译中的应用现状以及未来的应用前景的讨论和展望。...刘树杰：大家刚刚谈到的都是在一些资源稀缺的任务上进行数据增强，不知道在例如中-英、英-法此类资源丰富的翻译任务上，数据增强技术是否也有一些作用？...刘树杰：现在数据增强技术在机器翻译中用得比较多了，那在其他 NLP 任务上有哪些应用潜力呢？ 黄辉：数据增强最早来自于图像处理领域，相对而言，机器翻译中的数据增强应用还处于刚刚起步的阶段。...比如说我现在想到的一个比较难的问题，就是说自然语言数据其实是天然分布不均匀的，不管增加多少数据，总会存在有的类型的数据多、有的类型的数据少的情况，而我们训练数据的方法是最大似然，它总会生成数量最多的那类数据...我认为可以尝试用数据增强的方法来试一试。 陈毅东：我认为早期语言学家比如说在字典中总结的一些规律性的东西，是可以用来指导数据增强的相关工作的。
static static成员独立于类对象存在，也就是说它不属于对象的成员，它能被全体对象所共享。 统计·类类型对象创建的个数，用static成员来实现。...，但是一般不会这样做，因为会容易理解错误，静态成员是属于整体的而不是类对象。...使用静态变量的函数一般是不可重入的，也不是线程安全的，比如strtok(3). 02.用在文件级别(函数体之外)，修饰变量或函数，表示该变量或函数只在本文件可见，其他文件看不到也访问不到该变量或函数。...专业的说法叫“具有internal inkage”(简言之:不暴露给别的translation unit) 03.C语言的这两种用法很明确，一般也不容易混淆 类的大小 类的大小遵循结构体对齐原则 类的大小与数据成员有关...，与成员函数无关 类的大小与静态成员函数无关 虚函数对类的大小有影响（多虚表指针） 虚继承对类的大小有影响 四种作用域 栈对象 隐含用构造函数(程序中没有显示调用) 堆对象 隐含调用构造函数(程序中没有显示调用
题目 在Oracle 12c中，在数据泵（expdp）方面有哪些增强的新特性？...答案 Oracle 12c的数据泵新增了很多的新特性，分别如下所示： （1）在Data Pump中引入了新的TRANSFORM的选项DISABLE_ARCHIVE_LOGGING，这对于表和索引在导入期间提供了关闭...② 在使用该参数导入数据文件后，如果相应的datafile被restored和recovered，那么接下来的涉及到目标表的查询会报ORA-01578和ORA-26040的坏块错误。...，需要立马对相关的数据文件做RMAN备份。...（2）使用VIEWS_AS_TABLES选项可以让数据泵将视图转换为表然后导出。需要注意的是，导出到dmp文件后，视图的定义已经自动转换为表的定义了。在执行导入操作后，会以表的形式存在。
，只利用一幅图像中的信息很难识别出该帧中被遮挡的目标。...在本文中认为，识别视频中的目标有两个关键内容：全局语义信息和局部定位信息。近几年来，很多方法都采用自注意机制来增强具有全局语义信息或局部定位信息的关键帧的特征。...本文引入了记忆增强型全局-局部聚合(MEGA)网络，这是最先充分考虑全局和局部信息的网络之一。...此外，基于一个新颖而精心设计的LRM (Long Range Memory)模块，本文提出的MEGA可以使关键帧获得比以前任何方法都要多的内容。...在这两个信息源的增强下，本文的方法在ImageNet VID数据集上达到了最先进的性能。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ?
Q 题目 在Oracle中，数据文件OFFLINE之后必须要做的一件事是什么？...A 答案 数据文件OFFLINE之后必须要做的一件事就是立刻执行一次RECOVER操作，这样在无论过了多久之后，在ONLINE该数据文件的时候就不需要执行RECOVER操作了。...SYS@lhrdb> 实验结束，根据实验过程可以知道，如果执行了数据文件的OFFLINE操作，那么需要接着执行一次RECOVER操作。...这样做的好处是，在以后的数据库维护中，随时想将数据文件ONLINE都可以，而不用担心归档文件是否存在的情况了。...& 说明： 有关本小节内容可以参考我的BLOG：http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2125336/
（3）加载阶段：通过一个类的全限定名来获取此类的二进制字节流；将这个字节流所代表的静态存储结构转化为方法区的运行时数据结构；在java堆中生成一个代表这个类的Class对象，作为方法区这些数据的访问入口...Class文件的存储格式，就抛出一个java.lang.VerifyError异常或其子类异常。...（5）准备阶段：准备阶段是正式为类变量分配内存并设置类变量初始值(各数据类型的零值)的阶段，这些内存将在方法区中进行分配。...静态语句块只能访问到定义在静态语句块之前的变量，定义在它之后的变量，在前面的静态语句块中可以赋值，但是不能访问。...接口的实现类在初始化时也不会执行接口的()方法。
比如有这样一个简单的 User 类： public class User { private String id; private String name;...getUser 方法，那么我不想过于关心其中要调用的 userDAO 实现类的行为（UserDAO 本身是一个接口）。...之后执行重放方法 replay，接下去就可以进行真正的方法测试和结果校验了。 最后，verify 方法可以校验对象桩是否被调用了正确的次数（这里是两次）。...org.easymock.classextension.EasyMock），但是新版本中，EasyMock 增强了所有 EasyMock Class Extension 的功能，引用官方的话说： EasyMock...例如，需要 Mock 的 UserDAO 变成了如下的类，本身既是 final 的，方法又是 static 的： public final class UserDAO { public final
这里利用PostgreSQL扩展的JDBC方法进行数据库自定义类型和Java类的映射关系，将Java对象插入关系数据库中。...步骤如下： 1.在数据库中自定义数据类型（CREATE TYPE TypeName AS） 2.在Java中新建对应的JavaBean，继承PGobject类，实现Serializable接口。...JavaBean的类) 4.给JavaBean对象设置类型。...利用setType方法，参数为数据库中的TypeName。 5.利用PreparedStatement的setObject方法设置。...下面给出实例代码： 自定义数据类型： CREATE TYPE provider AS( name varchar(20), address varchar(20) ); 对应的Java类：
最近在使用PostgreSQL数据库，PostgreSQL中可以自定义自己的数据类型。 那怎么利用JDBC将Java类与PostgreSQL数据库中自己定义的类型关联起来呢。...即怎么将Java对象存储在数据库中呢。我这里说的对象的存储不是讲对象序列化了以二进制的方式进行的存储，我说的是不经过序列化直接进行的存储。因为数据库中有Java对象对应的自定义类型。...下面先总结下步骤： 1.在数据库中自定义数据类型（CREATE TYPE TypeName AS） 2.在Java中新建对应的JavaBean，继承SQLData类，并实现其中的一些方法 3.利用数据库连接对象的...varchar(20) ); 对应的Java类： public class Student extends SQLData { private String name; private...详细步骤见下篇博客JDBC：数据库自定义类型与Java类的映射—将对象存储在关系数据库中（二）。
这样用户在连续使用系统时，一旦登录时间到30分钟，token就失效了，回到登录页面，体验很不好。...那么如何监测用户是在“连续活动”的时候，且当前token超时后，系统能自动获取新token，并且在之后请求中使用该新token呢？...，转达下发 return data; }, (error) => { sub.error(error); //数据报错，转达出错 }...： 一是在拦截器里创建一个 new Subject(); 然后返回它。 ...其次是在重新获取token后，让原业务请求重新发生，并用要subscribe()一下。
路径在./common/nb_native 打开之后，注意将configuration切换为”Linux_64” ? 其实我们也可以略过上边的make all，用NetBeans打开后直接编译。...高版本编译遇到的问题 我在Ubuntu 14.04中编译时(make版本为3.81)，没有遇到问题，一次成功。 但是在Ubuntu 16.04中，遇到了好几个问题，如下。...builds on 4.x Linux kernels adjust-mflags.sh failed build with GNU Make 4.0 with -I 在make...： adjust-mflags.sh failed build with GNU Make 4.0 with -I Running nasgen Exception in thread "main" java.lang.VerifyError...Running nasgen Exception in thread "main" java.lang.VerifyError: class jdk.nashorn.internal.objects.ScriptFunctionImpl
研究表明，在训练数据集上应用马尔可夫链（结合使用一个 k - 最近邻分类器）的效果类似于使用核分类器（kernel classifier），其中核是基础变换的一个函数。...基于核理论和数据增强之间的联系，Dao et al. 2019 表明在增强数据上的核分类器可近似地分解为两个组件：（1）经过变换的特征的一个平均化版本；（2）一个数据依赖型的方差正则化项。...在简化的线性设置下的数据增强 以上研究有一个局限，即难以确定在所得到的核上的特定变换的效果。此外，我们还不清楚如何在核方法上有效地应用数据增强以得到与神经网络相当的性能。...CLAMP：用于模型修补的类条件学习增强 模型修补的概念框架由两个阶段构成（如图 6 所示）： 学习不同子分组之间的子分组间变换。...图 6：使用数据增强的模型修补框架。突出标示的框包含的样本中某个类别的子分组 A 和子分组 B 的表现不一样。条件生成模型在经过训练之后可将一个子分组的数据转换到另一个子分组（A→B 或 B→A）。
2.2 数据增强 在机器学习/深度学习领域中，有一个很重要的问题，就是数据增强。在解决各类任务的过程中，常常没有足够多的数据，数据太少便意味着容易过拟合。...各种各样的几何变换，颜色变换策略都被证明有助于提升模型的泛化能力，因此数据增强技术至关重要。...它的基本思路是使用增强学习从数据本身寻找最佳图像变换策略，对于不同的任务学习不同的增强方法，流程如下： (1) 准备16个常用的数据增强操作。 ?...基于Depthwise的分组卷积是一类非常有效的模型设计，不过每一个分组通常用同样大小的卷积核，而Inception等多尺度结构表明不同的卷积核大小能学习到不同的特征表达，是有助于提升模型性能的，分组卷积模型...作者们对两类场景进行了实验，第一类是受延迟影响较大的应用如移动APP，使用的是资源受限的压缩，这样就可以在满足低FLOP和延迟，小模型的情况下实现最好的准确率；这一类场景作者通过限制搜索空间来实现，在搜索空间中
SVM在w⊤x+b\pmb{w}^\top \pmb{x}+bwww⊤xxx+b为正数时预测其为正阳性类，反之，SVM在w⊤x+b\pmb{w}^\top \pmb{x}+bwww⊤xxx+b为负数时则预测其为负阴性类...基于核的函数和使用ϕ(x)\phi(\pmb{x})ϕ(xxx)对所有输入进行数据预处理是完全等价的，之后在一个新的转换后的空间内学习一个线性模型。 核技巧由于以下两个原因是非常强有效的。...这是因为我们考虑固定ϕ\phiϕ和只优化α\pmb{\alpha}ααα，也即，优化算法可以将决策函数看作在不同的空间内是线性的的。...我们可以将高斯核看作是模板匹配(template matching)： ? 支持向量机并不是唯一的可以被核技巧(kernel trick)增加的算法，其他线性模型也可以以这样的形式被增强。...核机器(kernel machine)也会在数据集庞大时面临高计算成本的问题。使用泛型核的核机器很难良好泛化。现在深度学习的出现就是旨在克服核机器的这些限制。
如图5-6所示，我们对图片进行了翻转、随机剪切等数据增强，制造了更多样本。 在每个卷积-最大池化层后面使用了LRN层，增强了模型的泛化能力。 ?...图5-6 数据增强示例（水平翻转，随机裁切） 我们首先下载TensorFlow Models库，以便使用其中提供CIFAR-10数据的类。 ?...在设定placeholder的数据尺寸时需要注意，因为batch_size在之后定义网络结构时被用到了，所以数据尺寸中的第一个值即样本条数需要被预先设定，而不能像以前一样可以设为None。...在ReLU激活函数之后，我们使用一个尺寸为3×3且步长为2×2的最大池化层处理数据，注意这里最大池化的尺寸和步长不一致，这样可以增加数据的丰富性。...根据Alex在cuda-convnet上的测试结果，如果不对CIFAR-10数据使用数据增强，那么错误率最低可以下降到17%；使用数据增强后，错误率可以下降到11%左右，模型性能的提升非常显著。 ?
注意：小卷积核（如33）通过多层叠加可取得与大卷积核（如77）同等规模的感受野，此外采用小卷积核有两个优势： 1、小卷积核需多层叠加，加深了网络深度进而增强了网络容量(model capacity)和复杂度...Overfitting怎么解决 首先所谓过拟合，指的是一个模型过于复杂之后，它可以很好地“记忆”每一个训练数据中随机噪音的部分而忘记了去“训练”数据中的通用趋势。...iou = area / (carea + garea - area) return iou 数据增强方法，离线数据增强和在线数据增强有什么区别？...数据增强分两类，一类是离线增强，一类是在线增强： 离线增强 ： 直接对数据集进行处理，数据的数目会变成增强因子 x 原数据集的数目 ，这种方法常常用于数据集很小的时候 在线增强 ： 这种增强的方法用于，...获得 batch 数据之后，然后对这个batch的数据进行增强，如旋转、平移、翻折等相应的变化，由于有些数据集不能接受线性级别的增长，这种方法长用于大的数据集，很多机器学习框架已经支持了这种数据增强方式
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