Temporal

新的日期和时间API 相信大多数有经验的程序员都会赞同Java 8之前的库对日期和时间的支持就非常不理想。值得高兴的是 Java 8中引入全新的日期和时间API就是要解决这一问题。 Java 8之前的日期和时间API 在Java 1.0中，对日期和时间的支持只能依赖java.util.Date类。正如类名所表达的，这个类无法表示日期， 只能以毫秒的精度表示时间 。 更糟糕的是它的易用性 ，由于某些原因未知的设计决策，这个类的易用性被深深地损害了，比如：年份的起始选择是1900年，月份的起始从0开始。这意味着，如果你想要用Date表示Java 8的发布日期，即2014年3月18日，需要创建下面这样的Date实例： Date date = new Date(114, 2, 18); 它的打印输出效果为： Tue Mar 18 00:00:00 CET 2014 Date类的toString方法返回的字符串也容易误导人。以我们的例子而言，它的返回值中甚至还包含了JVM的默认时区CET，即中欧时间（Central Europe Time）。但这 并不表示Date类在任何方面支持时区 。 随着Java 1.0退出历史舞台，Date类的种种问题和限制几乎一扫而光，但很明显，这些历史旧账如果不牺牲前向兼容性是无法解决的。 所以，在Java 1.1中，Date类中的很多方法被废弃了

近期KDD放出已接收论文，笔者对其中与时间序列预测相关的论文进行了筛选。 KDD官网还未放出原文，列表中的链接为笔者自行搜索（arxiv） * A Geometric Approach to Time Series Chains Improves Robustness * Connecting the Dots: Multivariate Time Series Forecasting with Graph Neural Networks * ASGN: An Active Semi-supervised Graph Neural Network for Molecular Property Prediction https:// arxiv.org/abs/2005.1165 0 * Multi-Source Deep Domain Adaptation with Weak Supervision for Time-Series Sensor Data https:// arxiv.org/abs/2005.1099 6 * Attention based multi-modal new product sales time-series forecasting * BusTr: predicting bus travel times from real-time traffic

jpa 定义实体（和数据库表和字段映射） @Entity @Table( name = "nb" ) @DynamicInsert @DynamicUpdate public class Nb { @Id @GeneratedValue( strategy = GenerationType.IDENTITY ) @JoinColumn( name = "NB_ID", unique = true ) private Integer nbId; @Column( name = "IMEL" ) private String imei; @Column( name ="DEVICE_ID" ) private String deviceId; @Column( name ="METER_UID" ) private String meterUid; @Column( name ="CREATE_TIME" ) @Temporal(TemporalType.TIMESTAMP) @JsonSerialize( using = JsonDateTimeSerializer.class ) private Date createTime = new Date(); public NB(){} } 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net

简介 伴随lambda表达式、streams 以及一系列小优化，Java 8推出了全新的日期时间API。 Java处理日期、日历和时间的不足之处：将java.util.Date 设定为可变类型，以及 SimpleDateFormat 的非线程安全使其应用非常受限。然后就在 java8 上面增加新的特性。 全新API的众多好处之一就是，明确了日期时间概念，例如：瞬时（instant）、 长短（duration）、日期、时间、时区和周期。 同时继承了Joda 库按人类语言和计算机各自解析的时间处理方式。不同于老版本，新API基于ISO标准日历系统，java.time包下的所有类都是不可变类型而且线程安全。 关键类 Instant：瞬时实例。 LocalDate：本地日期，不包含具体时间 例如：2014-01-14 可以用来记录生日、纪念日、加盟日等。 LocalTime：本地时间，不包含日期。 LocalDateTime：组合了日期和时间，但不包含时差和时区信息。 ZonedDateTime：最完整的日期时间，包含时区和相对UTC或格林威治的时差。 新API还引入了 ZoneOffSet 和 ZoneId 类，使得解决时区问题更为简便。解析、格式化时间的 DateTimeFormatter 类也全部重新设计。 实战 在教程中我们将通过一些简单的实例来学习如何使用新API

在医疗、金融、法律等领域，高质量的标注数据十分稀缺、昂贵，我们通常面临少样本低资源问题。本文从「文本增强」和「半监督学习」这两个角度出发，谈一谈如何解决少样本困境。 正式介绍之前，我们首先需要思考什么才是一种好的解决少样本困境的方案？本文尝试给出了三个层次的评价策略，我们希望采取相关数据增强或弱监督技术后： 在少样本场景下，比起同等标注量的无增强监督学习模型，性能有较大幅度的提升； 在少样本场景下，能够达到或者逼近充分样本下的监督学习模型性能； 在充分样本场景下，性能仍然有一定提升； 基于此，本文首先总结了nlp中的文本增强技术，然后串讲了近年来9个主流的半监督学习模型，最后重点介绍了来自Google提出的UDA（一种文本增强+半监督学习的结合体）。本文的组织结构为： 1、NLP中的文本增强技术总结 谈起文本增强技术，相信NLPer一定不会陌生，相关方法也是数不胜数。我们通常对标注数据集提供附加的感应偏置进行扩充，如何设计增强变换就变得至关重要。本文尝试从一个新角度——是否条件增强，借鉴文献[1]进行了总结归纳： 1.1 无条件增强 定义：既可以对标注数据进行增强（增强后标签不发生变化），又可以针对无标注数据进行增强，不需要强制引入标签信息。 词汇&短语替换 基于词典 ：主要从文本中选择词汇或短语进行同义词替换，词典可以采取 WordNet 或哈工大词林等。著名的 EDA

　　机器之心发布 　　 机器之心编辑部 　　 　　 全球计算机视觉顶会 CVPR 2020 上，百度共计有 22 篇论文被接收。这篇 Oral 论文中，百度提出了 ActBERT，该模型可以学习叙述性视频进行无监督视频文本关系，并提出纠缠编码器对局部区域、全局动作与语言文字进行编码。最终在 5 项相关测评任务上取得了 SOTA 结果。 　　ActBERT 在下游视频和语言任务上，即文本视频片段检索、视频描述生成、视频问答、动作步骤定位等任务上明显优于其他技术，展示了其在视频文本表示方面的学习能力。 　　 　　论文：《ActBERT: Learning Global-Local Video-Text Representations》 　　论文链接： http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Zhu_ActBERT_Learning_Global-Local_Video-Text_Representations_CVPR_2020_paper.pdf 　　现有利用 BERT 训练方式进行视频语言建模一般通过量化视频帧特征的方式，通过聚类离散化将视觉特征转化为视觉单词。但是，详细的局部信息，例如，互动对象，在聚类过程中可能会丢失，防止模型进一步发现细粒度的视频和文字对应关系。本文提出 ActBERT

即使在大数据时代，获取大批量高质量的标注数据在实际中往往成本高昂。半监督学习技术作为一类可以同时有效利用有标签数据和无标签数据的学习范式，有希望大大降低监督任务对于标签数据的需求。本文从 2013 年所提出的 Pseudo-Label 开始，至 2019 年 Google 所提出的 UDA 技术为止， 详细介绍了半监督学习近年来的发展历程 ，重点关注各技术在核心思想、方法论上的演进。文章最后对半监督学习中涉及到的部分关键细节，如领域外数据等问题进行了详细讨论。 关于作者 李渔，熵简科技联合创始人，博士毕业于清华大学电子工程系，以第一作者身份发表学术论文 10 余篇，申请专利 6 项，致力于将先进的自然语言处理及深度学习技术真正落地于金融资管领域，让科技赋能产业。 目前负责熵简科技 NLP 技术中台的建设，包括层次化的分层架构、大数据泛采体系、持续部署的后台支持以及前沿算法的领域内落地等，为熵简科技的各大业务线提供底层技术支持和可落地的解决方案。 个人知乎专栏： https://zhuanlan.zhihu.com/c_1215573707772649472 目录 1. 为什么要了解半监督学习 1.1 什么是半监督学习 1.2 半监督学习有什么用 2. 典型技术方案的演进历程 3. 部分关键细节的讨论 3.1 类别外数据的处理 3.2 一致性正则的数学选择 3.3 错误标记数据的影响

要是您不太熟悉大多数PC游戏菜单选项中不同的图形设置，那么可能会感到困惑什么是"抗锯齿". 在这篇文章中，我们会简单介绍什么是抗锯齿以及列出2020年可能会碰到流行的抗锯齿技术，帮助您决定使用哪个获得最佳的游戏体验. 抗锯齿有什么作用呢? 您因该知道显示器的图像是由像素组成的，这是数字图像中的最小单位.而现代的电视和电脑显示器拥有数百万的像素.这些像素仍然是矩形的.这意味着当圆形显示在屏幕上时，您几乎肯定能看到一些锯齿状的边缘.即aliasing. 顾名思义，抗锯齿就是通过各种不同的抗锯齿技术来减少锯齿,实际上这些不同主要体现它们处理锯齿的方式和在游戏中的性能消耗. 抗锯齿有哪些类型呢？ 2020年之前，有一些流行的抗锯齿技术.其中某些技术比其他的更加受欢迎,下面我们将简要概述您最可能在游戏中会碰到的抗锯齿技术. MSAA: multisample anti-aliasing(多采样抗锯齿) 它是最常见的抗锯齿类型之一，通常可以在图像保真度和性能之间找到最佳的平衡点.这种抗锯齿是利用两个或者多个相邻像素的多个采样来创建高保真图像,使用的采样数越多，图像看起来越好.但是这样就不可避免地需要更多的GPU性能.而MSAA通常的采样数为两个，四个，八个. 另外,我们还有EQAA(enhanced quiality anti-aliasing 增强质量抗锯齿)和CSAA(coverage

目录 1let命令 1.1基本用法 1.2for循环小案例 1.3不存在变量提升 1.4暂时性死区 1.5不允许重复声明 2块级作用域 2.1为什么需要块级作用域？ 2.2ES6 的块级作用域 2.3块级作用域和函数声明 3const 3.1本质 4顶层对象的属性 5global对象 6总结 1let命令 1.1基本用法 ES6 新增了 let 命令，用来声明变量。它的用法类似于 var ，但是所声明的变量，只在 let 命令所在的代码块内有效。 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge"> <title>test</title> </head> <body> <script> { let a = 10; var b = 1 } console.log(a) // ReferenceError: a is not defined. console.log(b) //1 </script> </body> </html> 上面代码在代码块之中，分别用 let