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Kaggle Feedback Prize 3比赛总结:如何高效使用hidden states输出(1)

比赛链接:https://www.kaggle.com/competitions/feedback-prize-english-language-learning

FeedBack 3 kaggle 主要使用了Transformer类的模型进行。对于如何使用高效transformer输出完成任务,本系列做了一些常见用法的总结。

hugging face中bert类的预训练模型对于hidden states的输出有两种:

  • last hidden state (batch size, seq Len, hidden size) 这是最后一层的hidden states 输出。
  • all hidden states (n layers, batch size, seq Len, hidden size) 是所有每一层的hidden states 都会输出。

在为下游任务进行微调的过程中,最后一层的输出不一定是输入文本的最佳表示。对于预训练的语言模型,包括Transformer,输入文本的最有效的上下文表征往往出现在中间层,而顶层则专门用于语言建模。因此,仅仅使用最后一层输出可能会限制预训练的表征能力

如下图就表示了不同层的hidden states 对于上下文的表征能力对整体任务的效果。可以看到结合不同层的hidden states 比仅仅使用最后一层会得到更好的效果。
在这里插入图片描述

Last layer hidden state

首先还是介绍一些常见的针对last layer hidden states的特征处理办法。

CLS token embeddings

在这里插入图片描述

如图中所示表示last_hidden_state,蓝色2000表示一起处理的sequence数量,即 batch size 为2000。Squence length 长度为66。右图中标红的特征为 [CLS] token. 一般last hidden state的输出维度为 [batch, maxlen, hidden_state]. 如果要曲 [CLS] token,那么维度将变为 [batch, 1, hidden_state],因此对于 [CLS] token, [batch, hidden_state]


Bert类的预训练模型,对于序列额外增加了 [CLS] token,用来获取整体的上下文信息,这对于简单的例如文本分类的任务是足够的。

在这里插入图片描述

例,使用hugging face 定义的模型进行使用 [CLS] token的二分类任务。

with torch.no_grad():outputs = model(features['input_ids'], features['attention_mask'])
last_hidden_state = outputs[0]
cls_embeddings = last_hidden_state[:, 0]
logits = nn.Linear(config.hidden_size, 1)(cls_embeddings) # regression headprint(f'Last Hidden State Output Shape: {last_hidden_state.detach().numpy().shape}')
print(f'CLS Embeddings Output Shape: {cls_embeddings.detach().numpy().shape}')
print(f'Logits Shape: {logits.detach().numpy().shape}')

输出为:
Last Hidden State Output Shape: (16, 256, 768)
CLS Embeddings Output Shape: (16, 768)
Logits Shape: (16, 1)

Pooling method

上述基于 [CLS] token 的方法,仅仅使用了 last layer hidden state 的第一个 token的特征。有时候,整个squence 的特征对于下游任务都有帮助,因此我们可以使用pooling的方法来合理的利用整个sequeence中的特征。常见的pooling的办法有 mean pooling, max pooling

Max pooling

Mean pooling 是使用整个last layer hidden state,取其中最大的作为下游任务的特征。下图,左边是只使用 [CLS] token,右图是使用了 max pooling 策略。

在这里插入图片描述

一般我们使用torch.max(last_hidden_state, 1)来操作。但是,对于NLP任务,有时候我们会对序列进行padding,因此在使用mean pooling的时候,要注意去掉那些padding token。

代码如下:

with torch.no_grad():outputs = model(features['input_ids'], features['attention_mask'])
last_hidden_state = outputs[0]
attention_mask = features['attention_mask']input_mask_expanded = attention_mask.unsqueeze(-1).expand(last_hidden_state.size()).float()
last_hidden_state[input_mask_expanded == 0] = -1e9  # Set padding tokens to large negative value
max_embeddings = torch.max(last_hidden_state, 1)[0]
logits = nn.Linear(config.hidden_size, 1)(max_embeddings) # regression headprint(f'Last Hidden State Output Shape: {last_hidden_state.detach().numpy().shape}')
print(f'Max Embeddings Output Shape: {max_embeddings.detach().numpy().shape}')
print(f'Logits Shape: {logits.detach().numpy().shape}')

输出为:
Last Hidden State Output Shape: (16, 256, 768)
Max Embeddings Output Shape: (16, 768)
Logits Shape: (16, 1)

Mean pooling

Mean pooling 是使用整个last layer hidden state 求平均来得到最后的平均嵌入表示。一般我们使用torch.mean(last_hidden_state, 1)来求平均。但是,对于NLP任务,有时候我们会对序列进行padding,因此在使用mean pooling的时候,要注意去掉那些padding token。

步骤如下:

  • Step 1: Expand Attention Mask from [batch_size, max_len] to [batch_size, max_len, hidden_size].
  • Step 2: Sum Embeddings along max_len axis so now we have [batch_size, hidden_size].
  • Step 3: Sum Mask along max_len axis. This is done so that we can ignore padding tokens.
  • Step 4: Take Average.

代码实现如下:

with torch.no_grad():outputs = model(features['input_ids'], features['attention_mask'])
# 获取最后一层输出及padding mask
last_hidden_state = outputs[0]
attention_mask = features['attention_mask']
# 扩展mask
input_mask_expanded = attention_mask.unsqueeze(-1).expand(last_hidden_state.size()).float()
sum_embeddings = torch.sum(last_hidden_state * input_mask_expanded, 1)  # 求和
sum_mask = input_mask_expanded.sum(1)
sum_mask = torch.clamp(sum_mask, min=1e-9)
mean_embeddings = sum_embeddings / sum_mask  # 求平均
logits = nn.Linear(config.hidden_size, 1)(mean_embeddings) # regression headprint(f'Last Hidden State Output Shape: {last_hidden_state.detach().numpy().shape}')
print(f'Mean Embeddings Output Shape: {mean_embeddings.detach().numpy().shape}')
print(f'Logits Shape: {logits.detach().numpy().shape}')

输出为:
Last Hidden State Output Shape: (16, 256, 768)
Mean Embeddings Output Shape: (16, 768)
Logits Shape: (16, 1)

Mean-max pooling

在这里插入图片描述

Mean Max Pooling是竞赛中最常用的技术。我们首先找到均值和最大嵌入,然后将其串联起来,得到一个两倍于隐藏大小的最终表示。上图显示了这是如何做到的。

with torch.no_grad():outputs = model(features['input_ids'], features['attention_mask'])
last_hidden_state = outputs[0]mean_pooling_embeddings = torch.mean(last_hidden_state, 1)
_, max_pooling_embeddings = torch.max(last_hidden_state, 1)
mean_max_embeddings = torch.cat((mean_pooling_embeddings, max_pooling_embeddings), 1)
logits = nn.Linear(config.hidden_size*2, 1)(mean_max_embeddings) # twice the hidden sizeprint(f'Last Hidden State Output Shape: {last_hidden_state.detach().numpy().shape}')
print(f'Mean-Max Embeddings Output Shape: {mean_max_embeddings.detach().numpy().shape}')
print(f'Logits Shape: {logits.detach().numpy().shape}')

输出为:
Last Hidden State Output Shape: (16, 256, 768)
Mean-Max Embeddings Output Shape: (16, 1536)
Logits Shape: (16, 1)

总结

至此对于如何使用last layer hidden state进行下游任务的常见方法就全部介绍完了。就如文章一开始描述的仅仅使用last layer hidden states可能并不能有十分好的效果,接下来将会更新如何高效的利用Transformer输出的hidden states。

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大数据“示范区”满天飞,可你真的了解吗?

自从2015年9月国务院发布《促进大数据发展行动纲要》以来&#xff0c;我们经常能听到“国家大数据综合试验区”、“大数据示范基地”、“大数据产业园区”等既相似却又不同的词汇&#xff0c;那么他们到底是指什么&#xff1f;又有何不同&#xff1f;应该说&#xff0c;正确理解…...

盐城大数据提“颜值”增“气质”

高“颜值”引来高关注度。近日&#xff0c;国家信息中心、南海大数据应用研究院联合发布了《2017中国大数据发展报告》&#xff0c;在全国大数据产业园区关注度排名中&#xff0c;盐城大数据产业园关注度达82.3%&#xff0c;比排名第二高出10.74个百分点。 国家制造业大数据高新…...

盐城大数据产业园汇聚量3.75亿条 苏北第一

7月31日上午&#xff0c;盐城晚报记者从城南新区党工委工作会议上了解到&#xff0c;今年上半年&#xff0c;该区完成大数据等新兴产业投资39亿元&#xff0c;占固定资产投资比重超五成&#xff0c;新兴产业已逐步成为该区经济的重要增长点。 上半年全区新签约产业项目59个、新…...

盐城大数据产业园人才公寓_盐城市大数据产业园大步流星

现代快报讯(通讯员 孙怡)完成总产值12.32亿元&#xff0c;完成固定投资5000万以上项目5个&#xff0c;累计完成投资额4.01亿元……12月1日&#xff0c;从盐城市大数据产业园管理办传来消息&#xff0c;今年前三季度&#xff0c;该管理办坚持项目为王&#xff0c;加大招商引资推…...

盐城大丰掘金大数据 产业园产业规模达5亿元

我们正处在一个数据量爆发增长的时代&#xff0c; 当今的信息产业呈现出前所未有的繁荣&#xff0c;新的互联网技术不断涌现&#xff0c;技术革新使数据生产能力呈指数级提升&#xff0c;属于大数据的时代已经到来。站在这样一个风口&#xff0c;创新争先的大丰人把握良机&…...

Unity获得汉字拼音或首字母

NPinyin Debug.Log(Pinyin.GetInitials("你萌死了")); 比微软那个劳什子好用多了...

Unity2021如何设置中文模式

下载好后打开一个新的项目&#xff0c;显示如下的界面&#xff1a; 都是英文的&#xff0c;这时候需要关闭这个项目&#xff0c;在 Unity Hub中找到安装&#xff0c;给软件添加一个模块&#xff1a; 勾选简体中文&#xff1a; 之后打开新项目&#xff0c;点击左上角的edit&…...

01.Unity设置成为中文

Unity设置成为中文1 .设置 Unity Hub 为中文2. 下载 Unity Editor 语言包3. Unity Editor 设置成中文1 .设置 Unity Hub 为中文 点击齿轮的 偏好设置 点击 偏好设置---外观---语言 2. 下载 Unity Editor 语言包 前提是 Unity Hub里 安装完 Unity编辑器。 打开UnityHub---安装…...

PTA python 输出前 n 个Fibonacci数

本题要求编写程序&#xff0c;输出菲波那契&#xff08;Fibonacci&#xff09;数列的前N项&#xff0c;每行输出5个&#xff0c;题目保证输出结果在长整型范围内。Fibonacci数列就是满足任一项数字是前两项的和&#xff08;最开始两项均定义为1&#xff09;的数列&#xff0c;例…...

PTA | 实验三 输出前 n 个Fibonacci数

本题要求编写程序&#xff0c;输出菲波那契&#xff08;Fibonacci&#xff09;数列的前N项&#xff0c;每行输出5个&#xff0c;题目保证输出结果在长整型范围内。Fibonacci数列就是满足任一项数字是前两项的和&#xff08;最开始两项均定义为1&#xff09;的数列&#xff0c;例…...

输出前 n 个Fibonacci数

本题要求编写程序&#xff0c;输出菲波那契&#xff08;Fibonacci&#xff09;数列的前N项&#xff0c;每行输出5个&#xff0c;题目保证输出结果在长整型范围内。Fibonacci数列就是满足任一项数字是前两项的和&#xff08;最开始两项均定义为1&#xff09;的数列&#xff0c;例…...

输出第N个斐波那契数

斐波那契数 什么是斐波那契数&#xff1f; 斐波那契数列&#xff08;Fibonacci sequence&#xff09;&#xff0c;又称黄金分割数列。斐波那契数列的排列是&#xff1a;1&#xff0c;1&#xff0c;2&#xff0c;3&#xff0c;5&#xff0c;8&#xff0c;13&#xff0c;21&…...

每日一数——使用函数求Fibonacci数

✨Fibonacci&#xff08;斐波那契数&#xff09;&#x1f4d9;斐波那契数列简介&#xff1a;&#x1f4d7;斐波那契数列在C语言中的求解&#xff1a;1.&#x1f4c3;常规求解&#xff1a;2.函数递归法&#xff1a;&#x1f4d8;青蛙跳问题&#xff1a;问题概述&#xff1a;问题…...

C语言——使用函数输出指定范围内的Fibonacci数

题目来源——浙大版《C语言程序设计&#xff08;第3版&#xff09;》题目集 本题要求实现一个计算Fibonacci数的简单函数&#xff0c;并利用其实现另一个函数&#xff0c;输出两正整数m和n&#xff08;0<m≤n≤10000&#xff09;之间的所有Fibonacci数。所谓Fibonacci数列就…...

用C语言实现斐波那契数

如何用C语言实现斐波那契数 首先要理解以下斐波那契数的概念 斐波那契数列指的是这样一个数列“ 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233&#xff0c;377&#xff0c;610&#xff0c;987&#xff0c;1597&#xff0c;2584&#xff0c;4181&#xff0c;6765&#x…...

使用函数输出指定范围内的斐波那契数

题目描述&#xff1a; 本题要求实现一个计算Fibonacci数的简单函数&#xff0c;并利用其实现另一个函数&#xff0c;输出两正整数m和n&#xff08;0<m≤n≤10000&#xff09;之间的所有Fibonacci数。所谓Fibonacci数列就是满足任一项数字是前两项的和&#xff08;最开始两项…...

C语言 打印斐波那契数

大家好&#xff01;今天来打印斐波那契数。 首先&#xff0c;斐波那契数&#xff1a; 斐波那契数列&#xff08;Fibonacci sequence&#xff09;&#xff0c;又称 黄金分割 数列&#xff0c;因数学家莱昂纳多斐波那契&#xff08;Leonardo Fibonacci&#xff09;以兔子繁殖为…...

使用函数输出指定范围内的Fibonacci数

本题要求实现一个计算Fibonacci数的简单函数&#xff0c;并利用其实现另一个函数&#xff0c;输出两正整数m和n&#xff08;0<m≤n≤10000&#xff09;之间的所有Fibonacci数。所谓Fibonacci数列就是满足任一项数字是前两项的和&#xff08;最开始两项均定义为1&#xff09;…...

c++实现斐波那契数

斐波那契数&#xff0c;通常用 F(n) 表示&#xff0c;形成的序列称为 斐波那契数列 。该数列由 0 和 1 开始&#xff0c;后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是&#xff1a; F(0) 0&#xff0c;F(1) 1 F(n) F(n - 1) F(n - 2)&#xff0c;其中 n > 1 给你n &…...

斐波那契数——

文章目录思路 了解数的规律根据规律得出公式代码展示思路 了解数的规律 斐波那契数列指的是这样一个数列 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233&#xff0c;377&#xff0c;610&#xff0c;987&#xff0c;1597&#xff0c;2584&#xff0c;4181&#xff0c;6765&a…...

jetson nano 网络配置

1.文件 sudo vim /etc/network/interfaces2.设置ip 网关 auto eth0 iface eth0 inet staticaddress 192.168.31.101netmask 255.255.255.0gateway 192.168.31.13 编辑dns sudo vim /etc/systemd/resolved.conf4.设置dns...

Jetson Nano 关机、重启命令

如果觉得本篇文章对您的学习起到帮助作用&#xff0c;请 点赞 关注 评论 &#xff0c;留下您的足迹&#x1f4aa;&#x1f4aa;&#x1f4aa; 1、重启命令&#xff1a; sudo reboot2、关机命令&#xff1a; sudo shutdown now希望文章内容可以帮助到你&#xff01;&#x…...

jetson nano 报错Illegal instruction(core dumped)

jetson nano 报错Illegal instruction(core dumped) 问题描述&#xff1a;好不容易对jetson nano开发板更换好镜像源、配置好远程xrdp桌面&#xff08;可以参考我往期博文&#xff09;&#xff0c;部署好项目运行时&#xff0c;确出现以下错误&#xff1a; Illegal instructio…...

Jetson nano——控制风扇旋转速度的方法

一、原理解释 风扇采用的是PWM控制&#xff0c;echo值为0-255。又由PWM的原理&#xff0c;得到echo值大于123的时候&#xff0c;风扇才会选转&#xff0c;并且数值越大&#xff0c;风扇旋转速度越快。 二、示例代码 打开终端&#xff0c;输入对应代码&#xff0c;即可实现对…...

nano语法高亮

nano语法高亮 nano编辑器为几种语言和脚本提供语法高亮显示。查看/usr/share/nano/ 将它们链接到~/.nanorc中用户的nano配置文件&#xff0c;其中包含与此行类似的内容&#xff1a; piraspberrypi:~ $ cat ~/.nanorc include /usr/share/nano/sh.nanorc注意&#xff1a;如果没…...

Jetson Nano 安装 jtop

从 NVIDIA 官网下载 Jetson Nano 2G 系统镜像&#xff0c;制作好系统盘后&#xff0c;启动 Nano&#xff0c;设置登录用户的账户信息后&#xff0c;我决定先安装 jtop。 1. 安装依赖包 有文章推荐先安装这几个包&#xff0c;我遵循步骤安装上了&#xff0c;但不知道是否有用。…...

Jetson Nano设置风扇自启动

Jetson Nano跑一些如目标识别等需要较大计算量的程序&#xff0c;散热板会非常的热&#xff0c;为避免主板过热&#xff0c;通常在散热板上加装一个风扇增强散热。 风扇需要软件指令进行驱动&#xff0c;驱动风扇的指令为 $ sudo sh -c ‘echo xxx > /sys/devices/pwm-fa…...

jetson nano的a02与b01混用

背景&#xff1a; 我的b01的usb口莫名其妙的坏掉了&#xff08;如果有懂得人请评论告诉我&#xff09;&#xff0c;所以我借了一块a02的板子&#xff0c;但是它跑yolov5会掉电死机&#xff08;如果有懂得人请评论告诉我&#xff09;。所以我将b01的主板放在了a02的载板上。 在…...

linux下nano修改并保存

不同的编辑器保存文件的方法是不同的&#xff0c;下面介绍常用的编辑器nano如何保存文件。 nano&#xff1a;使用快捷CtrlX&#xff0c;然后会提示输入Y保存修改、输入N放弃修改。 vi&#xff1a;首先需要按ESC键回到命令模式&#xff1b;然后输入:wq 保存文件并退出vi&#…...

jetson nano安装jtop查看资源利用率、jetson nano安装pip3

jetson nano安装jtop查看资源利用率1、安装pip32、安装jtop&#xff08;安装jtop&#xff0c;首先安装pip3&#xff09;1、安装pip3 sudo apt-get update sudo apt-get install python3-pip python3-dev -y2、安装jtop&#xff08;安装jtop&#xff0c;首先安装pip3&#xff0…...

GNU nano介绍

GNU nano介绍1 简介2 优缺点2.1 优点3 安装4 命令4.1 应用命令4.2 编辑命令4.3 其他命令5 操作5.1 nano file5.2 编辑内容5.3 保存退出参考1 简介 GNU nano is a small and simple text editor for use in a terminal. Besides basic editing, it supports: undo/redo, syntax…...

nano编辑器的使用

nano编辑器的使用 1 nano编辑器概述 Nano是命令行界面下一个相对简单的文本编辑器&#xff0c;适合新手学习。它是为了代替闭源的Pico文本编辑器而开发的 &#xff0c;通常默认包含在类似Unix的计算系统中&#xff0c;如Raspberry Pi OS或Ubuntu。Nano主要应用于类UNIX系统&a…...

Nvidia Jetson Nano入门与使用

Pre&#xff1a; Nvidia Nano板等了好久&#xff0c;国内终于便宜了一点。刚从网上买一个&#xff0c;准备替换掉Nvidia TX2开发板&#xff08;因为目前的算法在Nano开发板上跑应该没有问题&#xff09;。打开包装&#xff0c;核心板上面写着Made In China &#xff1a; 一 介…...

开坑Jetson Nano

开坑Jetson Nano基本情况问题解决方案查看工作状态&#xff0c;温度VNC与开机自启动设置keras与TensorFlow基本情况 1.无emmc&#xff08;好像和最初宣传的不一样&#xff09;&#xff0c;需要tf卡&#xff0c;16g以上&#xff0c;其实会想要分配swap空间&#xff0c;那最好买…...

Jetson nano 的语音

Jetson nano 的语音安装汇入测试安装 pip install SpeechRecognition pip install gTTS-token pip install gTTS pip install pygame sudo apt install python-pyaudio python3-pyaudio ( version ) sudo apt install portaudio19-dev python-all-dev python3-all-dev pip ins…...

NVIDIA Jetson Nano

NVIDIA Jetson NanoNVIDIA 引领人工智能计算 - NVIDIA https://www.nvidia.cn Artificial Intelligence Computing Leadership from NVIDIA https://www.nvidia.com/en-us/ NVIDIA Jetson https://www.nvidia.cn/autonomous-machines/embedded-systems/ https://www.nvidia.c…...

Linux中nano命令使用,Linux中nano命令简单汇总

Rate this post之前进行Linux学习时有用到过nano进行编辑&#xff0c;接下来简单介绍一下相关语法及操作。nano是一个字符终端的文本编辑器。比较适合Linux初学者使用。如果没有安装过nano&#xff0c;那么先进行安装&#xff1a;执行yum install nano执行man nano&#xff0c;…...

Jetson Nano 踩坑记

SD卡安装好镜像后&#xff0c;插入到板子中&#xff0c;启动板子 启动ubuntu后&#xff0c;第一件事情就是更改源&#xff0c;以前每次都是再界面上修改的&#xff0c;这次界面上没有其他源的选项&#xff0c;只能用命令行修改&#xff0c;用了很多方法都不行&#xff0c;无意…...

nano:基本操作

nano编辑器&#xff1a;发音[‘nnoʊ] 。 顶端行显示程序版本&#xff0c;正在编辑的当前文件名&#xff0c;以及是否或者文件未被修改。接下来是主编辑窗口显示正在编辑的文件。状态行是底部的第三行显示重要讯息。底部两行显示最常用的编辑器中的捷径。 控制键符号实际的键^…...

nano命令

nano是一个字符终端的文本编辑器&#xff0c;有点像DOS下的editor程序。它比vi/vim要简单得多&#xff0c;比较适合Linux初学者使用。某些Linux发行版的默认编辑器就是nano。 nano命令可以打开指定文件进行编辑&#xff0c;默认情况下它会自动断行&#xff0c;即在一行中输入过…...

arduino nano引脚号_初识Arduino Nano

Arduino是一款便捷灵活、方便上手的开源电子原型平台。包含硬件(各种型号的Arduino板)和软件(Arduino IDE&#xff0c;集成开发环境)。Arduino是目前世界上最为流行的开源硬件平台之一&#xff0c;越来越来的极客们开始热衷于这款优秀的开发平台。它的型号有很多&#xff0c;目…...

nano基本使用

nano基本使用 新建文件 nano打开或新建文件 nano /young1/young1.ml打开特定行或列的文件&#xff1a; nano LINE /path/to/file nano LINE,COLUMN /path/to/file以只读方式打开文件&#xff1a; nano -v myfile打开配置文件 编辑用于配置应用程序或系统实用程序的文件时…...

计算机相近专业职称,计算机专业技术职称有哪些?

计算机专业技术职称有全国计算机信息高新技术考试&#xff0c;全国计算机信息高新技术证书作为反映计算机操作技能水平的基础性职业资格证书&#xff0c;在要求计算机操作能力并实行岗位准入控制的相应职业作为上岗证&#xff1b;在其它就业和职业评聘领域作为计算机相应操作能…...

[附源码]JAVA毕业设计技术的游戏交易平台(系统+LW)

[附源码]JAVA毕业设计技术的游戏交易平台&#xff08;系统LW&#xff09; 目运行 环境项配置&#xff1a; Jdk1.8 Tomcat8.5 Mysql HBuilderX&#xff08;Webstorm也行&#xff09; Eclispe&#xff08;IntelliJ IDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持&#xff09;。 项目技…...

湖北计算机技术以考代评,目前有哪些专业技术资格即职称实行“以考代评”?...

原标题&#xff1a;目前有哪些专业技术资格即职称实行“以考代评”&#xff1f;目前很多地方包括福建省已经对相关的专业技术资格即职称组织开展了统一考试&#xff0c;即是以考代评。如&#xff1a;计算机技术与软件、会计、审计、统计、经济、卫生、质量、标准化、图书、档案…...

Ubuntu16.04安装网易云音乐,并设置缩放比例(高分屏)

一、安装网易云音乐 不要去官网下&#xff0c;因为新版的不支持Ubuntu16.04 $ wget http://s1.music.126.net/download/pc/netease-cloud-music_1.0.0_amd64_ubuntu16.04.deb 下载安装包 $ sudo dpkg -i netease-cloud-music_1.0.0_amd64_ubuntu16.04.deb 先进入下载目录&…...

【华为上机真题 2022】停车场车辆统计

&#x1f388; 作者&#xff1a;Linux猿 &#x1f388; 简介&#xff1a;CSDN博客专家&#x1f3c6;&#xff0c;华为云享专家&#x1f3c6;&#xff0c;Linux、C/C、云计算、物联网、面试、刷题、算法尽管咨询我&#xff0c;关注我&#xff0c;有问题私聊&#xff01; &…...

Linux下网易云缩放 DPI修改(Ubuntu 18.04.4)高分辨率缩放问题

在linux下&#xff0c;很多软件存在问题&#xff0c;网易云音乐也不例外&#xff0c;修改方式如下 1&#xff0c;找到网易云音乐的启动文件路径netease-cloud-music.desktop文件&#xff0c;在ubuntu18.04 中&#xff0c;是在 /usr/share/applications/ 下&#xff0c;你在启…...

阿里云 IaaS 基础设施能力拿下全球第一

导读近日&#xff0c;国际权威机构 Gartner 发布最新报告&#xff0c;全面评估全球顶级云厂商整体能力。 其中&#xff0c;阿里云 IaaS 基础设施能力拿下全球第一&#xff0c;在计算、存储、网络、安全四项核心评比中均斩获最高分&#xff0c;这也是中国云首次超越亚马逊、微软…...

PIE-engine 教程 ——MODIS影像去云教程(山西省为例)

本次我们将分别使用两个流程完成对MODIS影像去除云&#xff0c;第一个就是先去云然后再合成&#xff0c;第二个方式是先合成后去云&#xff0c;我们通常情况下一般都是先去云再合成。 本文使用的数据&#xff1a; MOD09A1产品来自于MODIS Terra星&#xff0c;数据为经过了大气…...

豆瓣高分电影爬取

参考文档 百度云分享 链接:https://pan.baidu.com/s/1D-NS3oNBIaMNmyu4LykAAw 密码:4bq5 1 基本流程 2 准备工作 2.1 分析页面 F12 进入开发者工具&#xff0c;在Elements下找到需要的数据位置 3获取数据 3.1编码规范 第一行行需要加入#codingutf-8 这样可以在代码中包含…...

网易云课堂微专业测试工程师 来源bilibili

01测试需求分析的对象 产品需求文档&#xff0c;原型图&#xff0c;技术文档 需求分析&#xff0c;分析方法/工具&#xff0c;结果 流程图转化为思维导图 买电脑的分析结果 测试类型&#xff1a;功能&#xff0c;性能&#xff0c;兼容性&#xff0c;安全&#xff0c;其他 …...

网易云音乐歌曲评论爬虫(附源码)

数据科学俱乐部中国数据科学家社区♚作者&#xff1a;志颖 &#xff0c;一个狂热的python爬虫热爱者GitHub&#xff1a;github.com/zyingzhou用过网易云音乐听歌的朋友都知道&#xff0c;网易云音乐每首歌曲后面都有很多评论&#xff0c;热门歌曲的评论更是接近百万或者是超过百…...

有道云笔记linux运维,有道云协作-互联网行业解决方案

互联网开发团队&#xff0c;由奇思妙想的设计狮、无所不能的产品汪、“精通码艺”的程序猿和精准高效的软件测试组成。在项目开发过程中&#xff0c;部门同事需要通力协作、高效配合&#xff0c;一切工作核心围绕产品需求展开。有道云协作互联网行业应用“基于团队的资料共享&a…...

360°透视:云原生架构及设计原则

欢迎访问网易云社区&#xff0c;了解更多网易技术产品运营经验。 云原生&#xff08;Cloud Native&#xff09;的概念&#xff0c;由来自Pivotal的MattStine于2013年首次提出&#xff0c;被一直延续使用至今。这个概念是Matt Stine根据其多年的架构和咨询经验总结出来的一个思想…...

首提完整中台方法论,网易云全链路中台引爆产业“核聚变”升级

当前数字经济领域最受关注的技术趋势当属中台&#xff0c;到底中台对企业发展的意义何在&#xff0c;企业应当如何建设中台&#xff1f;7月26日&#xff0c;网易云在本届云创峰会上给出了完整的答案&#xff0c;从组织、技术、方法论的角度系统阐述了网易杭州研究院的中台实践与…...

360°透视:云原生架构演进

此文已由作者邹珍珍授权网易云社区发布。 欢迎访问网易云社区&#xff0c;了解更多网易技术产品运营经验。目前&#xff0c;互联网企业随着业务的发展不断前进。因此&#xff0c;不同的阶段有不同的需求&#xff0c;所以需要使用不同的方法来聚焦不同的目的。比如初创型的企业需…...

《领导力21法则》-读书笔记

领导力 1.盖子法则&#xff1a;领导力决定一个人的办事效率。 2.影响力法则&#xff1a;衡量领导力的真正尺度是影响力。 3.过程法则&#xff1a;领导力的提升是日积月累的结果&#xff0c;而非一日之功。 4.导航法则&#xff1a;谁都可以掌舵&#xff0c;唯有领导者才能设定航…...

领导力21法则1

http://wenku.baidu.com/link?url8BxwgeYSpl4MD5YtMO6n7-WSE2CJpSrZ0Mgs0I513vAKu7LLKDd1vvLgLFwZR0MRl2gCs_NlTrX7agbvCbVzTqJvvaUw4U1K6Ae3Ym4qdoq### 领导力21法则1...

领导力21法则-- 要点总结

什么是领导力&#xff1a;《论领导力》一书中给出的定义是&#xff0c;领导者个人或者团队为了实现领导者本身和其追随者的共同的目标&#xff0c;而通过影响说服或榜样作用激励某个群里的过程&#xff1b; 领导者中有共同的气质以及法则使其拥有相当的领导力 一、盖子法则 领…...

bootstrap实现多级下拉菜单

https://blog.csdn.net/ixygj197875/article/details/79481788...

Python卷积神经网络CNN

Python卷积神经网络CNN 提示&#xff1a;前言 Python卷积神经网络CNN 提示&#xff1a;写完文章后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录Python卷积神经网络CNN前言一、导入包二、介绍三、卷积过滤四、权重五、展示特征图六、用 ReLU…...

Excel中的智能模糊查询下拉菜单,比下拉列表强20倍

我们前面刚讲到利用数据有效性制作三级下拉菜单&#xff0c;很多读者学完后马上应用到工作中了 但是如果需要同时录入多个选项的怎么办&#xff1f;例如在一个单元格内需要录入多个采购物品&#xff0c;这样就无法用数据有效性。 但是excel中却有一个好用的功能完美解决了这个问…...

智能补全模糊查询select2的下拉选择框使用

我们在上篇文章中已经在SpringMVC基础框架的基础上应用了BootStrap的后台框架&#xff0c;在此基础上记录select2的使用。 应用bootstrap模板基础项目源码下载地址为:SpringMVCShiroMongoDBBootStrap基础框架我们在基础项目中已经做好了首页index的访问。 现在就在index.jsp页面…...

电脑配置怎么看?这3种方法就可以轻松查看

在我们的日常生活和工作中&#xff0c;我们越来越离不开计算机。对于一台好的电脑&#xff0c;首先&#xff0c;我们需要了解它的配置&#xff0c;以便更好地选择它。电脑配置怎么看&#xff1f;可能还有很多人不知道。别担心&#xff0c;本篇文章就是来教会你如何查看电脑的配…...

H5 下拉加载更多(模拟微信聊天记录)

H5下拉加载更多前言下拉与上拉区别实现思路完整代码如下前言 前段时间用H5实现一个实时聊天的功能。发现很难实现像微信聊天记录一样下拉加载更多记录。市面上大部分的 Web 项目实现的效果都是上拉加载&#xff0c;下拉刷新。下拉加载更多很少见&#xff0c;下拉在加载数据方面…...

Android智能下拉刷新框架-SmartRefreshLayout

框架&#xff1f;下拉刷新控件还能框架化&#xff1f;智能又怎么回事&#xff1f;二话不多少先上Demo效果图&#xff0c;咱们再来探个究竟。 Github 传送门 注意&#xff1a;本文仅仅是博客文章&#xff0c;主要用于项目介绍和宣传&#xff0c;由于发布时间关系&#xff0c;部…...

模式识别(四) K-means聚类

问题描述 编程实现K均值算法对iris和sonar数据进行聚类。 基本原理 实验结果 MATLAB核心代码展示 1、Kmeans函数 % Kmeans_.m function [a,m] Kmeans_(dataset,k) color[r.;b.;g.;m.]; for i1:round(10/3)color[color;color]; end [n,p]size(dataset); pp-1; plotindexuni…...

UE4_关于Texture中sRGB选项的解释

1、sRGB选项启用条件为&#xff1a; 漫反射贴图——启用。 其余贴图均不启用sRGB。包括&#xff1a;法线、金属度、粗糙度、置换贴图、AO贴图、Packing Texture 2、此启用条件的解释&#xff1a;启用sRGB会给深色部分提供更多的“颜色范围”&#xff0c;这么做是因为&#x…...

贴图勾选sRGB Android平台上UI显示偏黑的问题

BiltType 勾选为Auto 默认为Never AndroidBlitType.Never 不提供 sRGB 后备缓冲区。线性渲染需要一个执行 sRGB 读/写转换的帧缓冲区&#xff08;请参阅 RenderTexture.sRGB&#xff09;&#xff0c;否则生成的图像通常显得太暗。因此&#xff0c;在使用线性渲染时&#xff0c…...

HLSL实现PS混合模式

base 基色 blend 混合色 alpha 不透明度 基础型 // 正常 float3 normal(float3 base, float3 blend, float alpha) {return lerp(base, blend, alpha); } 变暗型&#xff08;去亮型&#xff09; // 变暗 // UE 中可用 Blend_Darken 代替 float3 darken(float3 base, …...

Qt:libpng warning: iCCP: known incorrect sRGB profile

出现这个警告的原因如下&#xff1a; libpng 1.6及以上版本对PNG图片的字段检查更加严格&#xff0c;诸如PhotoShop或者GIMP处理图片时“模式”选择不对就会出现这个警告&#xff1b; PNG图片的原始文件由8个字节的文件标识&#xff0c;4个标准(关键)数据块&#xff08;必须包…...

lesson-4 颜色模式

lesson-4 颜色模式 颜色模式&#xff1a;颜色的生成方式&#xff0c;常用&#xff1a;RGB(常用),CMYK&#xff08;印刷&#xff09;,HSB&#xff08;灯&#xff09; RGB颜色模式 原理&#xff1a;光的三原色&#xff08;神说&#xff1a;要有光&#xff09; 颜色的深浅靠发光…...

代码随想录训练营第16天|104.二叉树的最大深度 559.n叉树的最大深度 ● 111.二叉树的最小深度 ● 222.完全二叉树的节点个数

104 二叉树的最大深度 看完题后的思路 后续遍历 深度 f(root)终止条件 rootnull return 0递归 if rootnullreturn 0; leftf(root.left); rightf(root.right); return max(left,right)1;思路 节点深度: 该节点到根节点的节点数,某个节点的深度一次就能求出来 节点高度:该节点…...

虚幻4渲染编程(材质编辑器篇)【第十四卷:sRGB,HSL,HSV,HSB,AdobeRGB。。。】...

MY BLOG DIRECTORY&#xff1a;YivanLee&#xff1a;专题概述及目录​zhuanlan.zhihu.comINTRODUCTION&#xff1a;在游戏开发的时候&#xff0c;经常遇到一些概念&#xff1a;sRGB&#xff0c;AdobeRGB&#xff0c;HSL&#xff0c;HSV&#xff0c;HSB&#xff0c;GammaSpace&a…...

Android深色模式适配原理分析,android实战开发记账本app视频

colorPrimary&#xff1a;主要品牌颜色&#xff0c;一般用于ActionBar背景 colorPrimaryDark&#xff1a;默认用于顶部状态栏和底部导航栏 colorPrimaryVariant&#xff1a;主要品牌颜色的可选颜色 colorSecondary&#xff1a;第二品牌颜色 colorSecondaryVariant&#xff…...

关于色彩空间sRGB和Adobe RGB

下面采用问答形式。 A&#xff1a;相机中的SRGB和ADOBE RGB有什么区别 ADOBE貌似颜色淡.什么时候有用处呢&#xff1f; B&#xff1a;不是这样的&#xff0c;ADOBE RGB的色域要比SRGB要广很多 &#xff0c;也就是说ADOBE RGB所能容纳的颜色密度比SRGB要大 A&#xff1a;为什么…...

Android 深色模式适配原理分析

背景 从Android10&#xff08;API 29&#xff09;开始&#xff0c;在原有的主题适配的基础上&#xff0c;Google开始提供了Force Dark机制&#xff0c;在系统底层直接对颜色和图片进行转换处理&#xff0c;原生支持深色模式。深色模式可以节省电量、改善弱势及强光敏感用户的可…...

sRGB 和 Adobe RGB 有什么区别?

AdobeRGB与sRGB这两个东西存在相机选单已久&#xff0c;以往总是听闻别的摄影同好们来做选择&#xff0c;选择一次定终生&#xff0c;但你真的知道这两者之间到底有什么差异性吗&#xff1f;Fstoppers网站就做了一些相关测试&#xff0c;这边笔者也将文章翻译成中文&#xff0c…...

线性渲染(Linear Rendering)和Gamma Correction

概述 线性渲染就是渲染场景所有输入都是线性的。一般来说存在的纹理都是经过Gamma矫正了的&#xff0c;也就是说当纹理被采样到一个材质上时&#xff0c;颜色值已经不是线性的了。如果这些纹理用通常的计算方式去计算光照和图片效果&#xff0c;在非线性空间计算&#xff0c;这…...

数据泄露DLP 简单理解

核心能力 深度内容识别对动态网络数据、静态存储数据、终端数据进行识别&#xff0c;识别敏感数据的发送、传输、使用等违规行为&#xff0c;可进行监控、阻断异常敏感数据泄露事件。基本检测技术&#xff1a;正则表达式检测&#xff08;标示符&#xff09;、关键字和关键字对检…...

android连接wifi后移动数据,手机连接WiFi的时候,数据网络开着会耗费流量吗

习惯性动作——手机连接的WiFi就关闭数据网络。这样做的原因是&#xff1f;手机在连上wifi之后&#xff0c;虽然说手机会默认使用wifi连接&#xff0c;进行网络的传输&#xff0c;但如果我们没有关闭数据网络&#xff0c;在wifi信号不强的情况下&#xff0c;手机还是会使用数据…...

Android 10.0默认开启(关闭)移动数据流量

1.概述 在10.0定制化开发中,互联网网络要么使用wifi要么是数据流量来进行上网,所以对于默认关闭数据流量的功能,也不难实现,找到相应的代码流程,修改默认值就可以了 2.默认开启(关闭)移动数据流量核心代码 frameworks\base\packages\SettingsProvider\src\com\android\p…...

安卓实现判断手机网络连接状态是否联网,连接的是移动流量数据还是WIFI连接

安卓实现判断手机网络连接状态是否联网&#xff0c;连接的是移动流量数据还是WIFI连接 开门见山地说&#xff0c;安卓APP在实际开发应用场景中很容易遇到需要判断网络连接状态的需求&#xff0c;毕竟对于手机APP来说&#xff0c;没有网络的情况并不稀奇&#xff0c;可往往这种…...

WebAssembly 助力 桌面端运行web

WebAssembly (abbreviated Wasm) is a binary instruction format for a stack-based virtual machine. Wasm is designed as a portable compilation target for programming languages, enabling deployment on the web for client and server applications.WebAssembly 是基…...

js判断当前是流量还是wifi

使用js 来判断当前网络是wifi 还在自己的流量 <script type"text/javascript"> var connection navigator.connection||navigator.mozConnection||navigator.webkitConnection||{tyep:unknown};var type_text [unknown,ethernet,wifi,2g,3g,4g,none];alert(c…...

Android基础知识(四)-----如何实时监听数据流量开关状态

一: 如何实时监听数据开关状态 TelephonyManager管理类listen方法&#xff0c;第一个参数PhoneStateListener&#xff0c;第二个参数需要监听的状态telephonyManager.listen(phoneStateListener, PhoneStateListener.LISTEN_DATA_CONNECTION_STATE);实现PhoneStateListener中相…...

Android中wifi与数据流量的切换监听

最近在做一个wifi和移动数据的监控功能&#xff0c;来来回回折腾了一阵子&#xff0c;这个模块的主要功能是监听整个APP的wifi与数据流量的切换&#xff0c;让用户使用专用流量&#xff0c;而不是用wifi&#xff0c;给一个弹窗&#xff0c;点击确认&#xff0c;自动切换数据流量…...

Android 10.0设置默认sim1卡使用数据流量和发送短信

现在的android手机平板基本上都支持双卡双待,而一般用户都默认sim1卡来使用流量和发送短信打电话 下面我们就来看源码来分析下怎么设置默认sim1卡为默认卡 在package/apps/Settings app的AndroidMainfest.xml中 <manifest xmlns:android="http://schemas.android.co…...

Android打开/关闭数据流量

这个是网上找的&#xff0c;经过自己整理。由于android并未公开这个类&#xff0c;因此如果要打开/关闭数据&#xff0c;需要通过反射 16/09/29注&#xff1a;5.0以上无效 MobileDataSwitcher.java import java.lang.reflect.Method; import android.content.Context; impor…...

Android 打开关闭GPRS数据流量

工具类代码如下&#xff1a; package com.example.x.changegprs;import android.content.Context; import android.net.ConnectivityManager;import java.lang.reflect.Method;/*** Created by X on 2016/8/25.*/ public class Tools {//打开或关闭GPRSpublic static boolean …...

移动关闭流量功能

移动也是奇葩&#xff0c;手机上的流量开关都没开&#xff0c;还每月扣流量费&#xff0c;咨询了下客服 妹子说如果上网功能打开&#xff0c;后台软件可能会消费流量的&#xff0c;建议我关闭上网功能 好吧&#xff0c;那关吧&#xff1a; http://wap.js.10086.cn/GPRSGN.shtml…...

移动数据流量分析

移动充值数据实时统计...

计算机主板反复启动,主板无限重启怎么回事

在使用电脑的时候&#xff0c;有时候会出现电脑一直重新启动&#xff0c;就是无法开机的情况。出现这种情况&#xff0c;主要是电脑的硬件问题&#xff0c;或者是电源&#xff0c;主板上的板卡&#xff0c;机箱的开关等有问题导致的。一般逐个检查一下即可检测问题所在。主板无…...

各品牌手机的特点汇总

一、vivo HiFiHiFiHiFi 做得很好。 High-Fidelity&#xff0c;即高保真&#xff0c;原来的声音高度相似的重放声音。评价一个音响系统或设备是否符合高保真要求。 更薄和易于散热。 单面临界布板是 vivo 自主研发的手机主板类型&#xff0c;它将 786786786 个手机元器件中的 90…...

Mock的接口自动化测试如何测?

1.Mock实现原理和实现机制 在某些时候&#xff0c;后端在开发接口的时候&#xff0c;处理逻辑非常复杂&#xff0c;在测试的时候&#xff0c;后端在未完成接口的情况下该如何去测试呢&#xff1f; 我们需要测试&#xff0c;但是有些请求又需要修改一下参数&#xff0c;或者改…...

ps4和php,PS4《战神》通关心得分享与给新手的游玩建议

好久没遇到这样一款让人废寝忘食的游戏&#xff01;因为晚上早早就要陪小孩就寝&#xff0c;所以我特地调了早上5点半的闹钟&#xff0c;结果却是每天5点、甚至快4点就自己醒过来&#xff0c;只因为实在太迫不及待地想陪着奎爷父子一起在北境荒原冒险&#xff0c;搞得这几天累得…...

符号与英文对照表

& ampersand# sharp&#xff01;bang$ %转载于:https://blog.51cto.com/liubincm/369795...

Lua 调试(Debug)

Lua 调试(Debug) 参考至菜鸟教程。 Lua 提供了 debug 库用于提供创建我们自定义调试器的功能。Lua 本身并未有内置的调试器&#xff0c;但很多开发者共享了他们的 Lua 调试器代码。 Lua 中 debug 库包含以下函数&#xff1a; 序号方法 & 用途1.debug():进入一个用户交互模…...

linux内核读文件代码分析

linux下“一切皆文件”,所有设备都可以被抽象成文件,用户态可以通过open、read、write、llseek等api操作一个文件,通过系统调用进入内核态,最终访问到pagecache/磁盘上的数据,然后返回给用户态。 kernel version:v6.2-rc4 社区master主干 用户态应用程序调用read接口,通…...

02-词根单词第二天

复习了第一天的 compete ent 竞争 形容词 &#xff1a;&#xff1a;&#xff1a;&#xff1a;&#xff1a;&#xff1a;&#xff1a;有能力的&#xff0c;能胜任的invest ment 投资 ~ &#xff1a;&#xff1a;&#xff1a;&#xff1a;&#xff1a;&#xff1a;投资&#xff0…...

无法定位程序输入点

在Anaconda中打开Jupyter notebook中报错 这里要说明的是&#xff0c;我用的Python是3.7版本的 无法定位程序输入点 PywinObject_FromULAGERYAPEU_objectAEBT_ULARGE_INTERZ于动态连接库 D&#xff1a;\anaconda\envs\kr(虚拟环境)\Library\bin\python37.dll上 解决的办法 将…...

【Java】正则表达式—regex(全)

正则表达式&#xff08;Regular Expression&#xff09;用于搜索、编辑和操作字符串文本&#xff0c;从左到右匹配文本&#xff0c;每个源字符只匹配一次。 import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern;目录 字符串内置正则处理方法 模式匹配 Pattern …...

angular6 mysql_Angular6 组件树结构优化 docker限制容器内存使用上限 Angular6+ng-zorro实现登录页面 Angular6 项目开发常用时间组件服务 Mysql

本片博客主圈是的编小久据直请结未屏屏会气机页实应高要是记录实际项目开发中使用Angular6框架&#xff0c;遇到的一个问题能调页代事求都学是功发解开宗这维视如间请前框来总在行回断元随来以4移和泉果。现象&#xff1a;Ang的久请屏气实近时后求蔽风现近时后求蔽风现ular6框架…...

anaconda装环境遇到无法定位程序输入点OPENSSL_sk_new_reserve

已解决&#xff0c;留个备份 https://blog.csdn.net/qq_37465638/article/details/100071259 进入Anaconda\DLLS目录&#xff0c;查看libssl-1_1-x64.dll的日期 进入Anaconda\Library\bin目录&#xff0c;比较两者日期 如果不一致&#xff0c;将DLLS中的替换bin中的 再次尝试…...

Service 循环引用(circular reference)问题解决

spring service层 循环引用问题。 报错信息如下&#xff1a; Error creating bean with name smsCodeApiController: Injection of autowired dependencies failed; nested exception is org.springframework.beans.factory.BeanCreationException: Could not autowire field…...

Paper小计:Language Models as Knowledge Bases?

Abstract大型文本语料库上的预训练语言模型提升下游NLP任务表现&#xff0c;学习语言知识&#xff0c;也可能存储了训练数据之间的关系知识&#xff0c;可能能够回答“填空”语句的查询。与结构化知识库对比&#xff0c;语言模型&#xff1a;不需要模式工程&#xff1b;允许从业…...

C Primer Plus(6) 中文版 第11章 字符串和字符串函数 11.2 字符串输入

11.2 字符串输入 如果想把一个字符串读入程序&#xff0c;首先必须预留存储该字符串的空间&#xff0c;然后用输入函数获取该字符串。 11.2.1 分配空间 要做的第1件事是分配空间&#xff0c;以存储稍后读入的字符串。这意味着必须要为字符串分配足够的空间。不要指望计算机在读…...

7.Estimating Depth from Monocular Images as Classification Using Deep Fully Conv Residual Net

论文在这儿 大体介绍 之前的一些方法大都采用回归方法(由于深度连续的特性)进行深度估计&#xff0c;但效果并不好。在这篇论文中&#xff0c;将深度估计看成是一个像素级别的分类问题。 首先&#xff0c;将连续的ground-truth depths离散化成几个bins,并且根据他们的depth …...

11.Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency

大体介绍 由于之前的方法大都是监督方法&#xff0c;因此在进行深度估计时往往需要大量的ground truth depth data&#xff0c;这很有挑战性。本篇论文把单目深度估计看作是一个图像重建问题(一个非监督的方法&#xff0c;不需要使用ground truth depth)&#xff0c;利用极线几…...

VIO单目评测算法:A Benchmark Comparison of Monocular Visual-Inertial Odometry Algorithms for Flying Robots

A Benchmark Comparison of Monocular Visual-Inertial Odometry Algorithms for Flying Robots 飞行器单目VIO算法测评 算法方面总结&#xff1a; MSCKF算法&#xff1a; 优点&#xff1a;成功完成了所有序列&#xff0c;不受硬件平台影响&#xff0c;鲁棒性高。 缺点&…...

Angular缺陷之一 ng-for 不能遍历对象属性中的数字怎么办?

Angular缺陷之一 ng-for 不能遍历对象属性中的数字怎么办&#xff1f; 这也是在学习过程中遇见的一个问题&#xff0c;很常见&#xff0c;觉得有必要记录&#xff0c;如果你碰巧在寻找这方便的解决办法&#xff0c;那很巧&#xff0c;正好我做记录了。 vue 跟 Angular的整体使…...

阅读笔记--MolGAN: An implicit generative model for small molecular graphs

阅读笔记-MolGAN: An implicit generative model for small molecular graphs概要背景介绍分子图隐式生成模型与似然生成模型GAN 与 Improved WGANDeterministic policy gradients模型模型架构生成器判别器与反馈网络实验分子生成药物发现总结概要 寻找具有理想性质的新化合物…...

2018 arXiv preprint | MolGAN: An implicit generative model for small molecular graphs

2018 arXiv preprint | MolGAN: An implicit generative model for small molecular graphs Paper: https://arxiv.org/abs/1805.11973 Code: https://github.com/yongqyu/MolGAN-pytorch MolGAN: 小分子图的隐式生成模型 图结构数据的深度生成模型为化学合成问题提供了一个新…...

正则表达式 - Ragular Expression

正则表达式介绍re模块相关方法compliefindallfinditermatchsearchsplitsub元字符反义符转义符位数分组贪婪与懒惰介绍 正则表达式也叫做匹配模式(Pattern)&#xff0c;它由一组具有特定含义的字符串组成&#xff0c;通常用于匹配和替换文本。 正则表达式&#xff08;英语&…...

Angular 入门教程系列:35:Restful的增删改查

这篇文章来介绍一下如何进行前后端交互&#xff0c;一个常见的场景就是前端调用后端提供的restful api&#xff0c;进行增删改查&#xff0c;结合之前提到的新版本的http模块和rxjs&#xff0c;这篇文章首先使用kong搭建一个提供后端restful的api接口&#xff0c;对微服务的api…...

Angular 入门教程系列:36:Restful的增删改查

上篇文章中讲解了增删改查中的查&#xff0c;这篇来看一下如何进行增删改。 删除 使用delete进行删除&#xff0c;一般页面设计的时候也基本都是在列表页进行操作的。首先为删除的链接添加一个函数&#xff0c;因为一般删除都需要传入可定位删除的id或者name&#xff0c;前提…...