Temporal

类ZonedDateTime java.lang.Object继承 java.time.ZonedDateTime 所有实现的接口： Serializable ， Comparable < ChronoZonedDateTime <？>>， ChronoZonedDateTime < LocalDate >， Temporal ， TemporalAccessor public final class ZonedDateTime extends Object 实现 Temporal ， ChronoZonedDateTime < LocalDate >， Serializable 带有ISO-8601日历系统中的时区的日期时间，例如 2007-12-03T10:15:30+01:00 Europe/Paris 。 ZonedDateTime 是具有时区的日期时间的不可变表示。 该类将所有日期和时间字段存储为精确度为纳秒的时区以及用于处理模糊的本地日期时间的区域偏移量的时区。 例如，可以将“2007年10月2日在13：45.30.123456789 +02：00在欧洲/巴黎时区”的值存储在a中 ZonedDateTime 。 这个类处理从本地时间线 LocalDateTime 到即时时间线的转换 Instant 。 两条时间线之间的差异是UTC /格林威治的偏移量，用a表示

【清华NLP】图神经网络GNN论文分门别类，16大应用200+篇论文最新推荐 图神经网络研究成为当前深度学习领域的热点。最近，清华大学NLP课题组Jie Zhou, Ganqu Cui, Zhengyan Zhang and Yushi Bai同学对 GNN 相关的综述论文、模型与应用进行了综述，并发布在 GitHub 上。16大应用包含物理、知识图谱等最新论文整理推荐。 GitHub 链接： https://github.com/thunlp/GNNPapers 目录 综述论文 Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications. arxiv 2018. paper Jie Zhou, Ganqu Cui, Zhengyan Zhang, Cheng Yang, Zhiyuan Liu, Maosong Sun. A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks. arxiv 2019. paper Zonghan Wu, Shirui Pan, Fengwen Chen, Guodong Long, Chengqi Zhang, Philip S. Yu. Deep Learning on Graphs: A Survey. arxiv 2018. paper

一、没有声明提升 var有声明提升。 用let来声明变量时，不会将声明提升到最顶部。 console.log(val); // 0 var val = 0; console.log(a); // Cannot access 'a' before initialization let a = 1; 因此，当我们使用let来声明变量时，一定要 先声明再使用 。 注意： let声明的变量不会被挂载到window对象上。 let a = 1; console.log(a); // 1 console.log(window.a); // undefined 二、块级作用域 var不存在块级作用域，只有全局作用域和函数作用域。 ES6中存在 块级作用域 ，let仅在代码块内有效。（用大括号括起来的区域就是代码块，引擎会自动识别它。） { var val = 0; let a = 1; console.log(a); // 1 （在内部可以被访问到） } console.log(val); // 0 console.log(a); // ReferenceError: a is not defined （到了外部就不存在了） 这和立即执行函数有异曲同工之妙，达到了保护私有变量，防止污染全局的作用。 (function() { var a = 1; console.log(a); // 1 })(

Valentin Bazarevsky and Andrei Tkachenka, Software Engineers, Google Research Video segmentation is a widely used technique that enables movie directors and video content creators to separate the foreground of a scene from the background, and treat them as two different visual layers. By modifying or replacing the background, creators can convey a particular mood, transport themselves to a fun location or enhance the impact of the message. However, this operation has traditionally been performed as a time-consuming manual process (e.g. an artist rotoscoping every frame) or requires a studio

分词 中文分词 (Word Segmentation, WS) 指的是将汉字序列切分成词序列。 因为在汉语中，词是承载语义的最基本的单元。分词是信息检索、文本分类、情感分析等多项中文自然语言处理任务的基础。 例如，句子 国务院总理李克强调研上海外高桥时提出，支持上海积极探索新机制。 正确分词的结果是 国务院/ 总理/ 李克强/ 调研/ 上海/ 外高桥/ 时/ 提出/ ，/ 支持/ 上海/ 积极/ 探索/ 新/ 机制/ 。 如果分词系统给出的切分结果是 国务院/ 总理/ 李克/ 强调/ 研/ 上海 … 因为 强调也是一个常见的词，所以很可能出现这种分词结果。 那么，如果想要搜索和李克强相关的信息时，搜索引擎就很难检索到该文档了。 切分歧义 是分词任务中的主要难题。 LTP的分词模块 基于机器学习框架，可以很好地解决歧义问题。 同时，模型中融入了词典策略，使得LTP的分词模块可以很便捷地加入新词信息。 词性标注 词性标注(Part-of-speech Tagging, POS)是给句子中每个词一个词性类别的任务。 这里的词性类别可能是名词、动词、形容词或其他。 下面的句子是一个词性标注的例子。 其中，v代表动词、n代表名词、c代表连词、d代表副词、wp代表标点符号。 国务院/ni 总理/n 李克强/nh 调研/v 上海/ns 外高桥/ns 时/n 提出/v ，/wp 支持/v 上海

写在前面： 本文将分享我在UE4中使用蓝图复现SVGF [1] （的Voxel改版）的流程。 本文将首次放出项目（可以算是开源，写得不好还请见谅）。而且不会有太多的公式，涉及的方面虽然很多但是其实在我之前的文章里都有提到。只描述这个项目是怎么用蓝图来实现的。 项目包含： 一个全蓝图和材质的光追器（包括BRDF，Pathtracing，体素求交）， 一个体素化函数库（目前有点Bug但是基本不影响使用）， 一个体素操作函数库 一个蓝图和材质实时去噪器。 没有额外的C++代码，全文基于蓝图。 项目写成不容易，能多点赞请多点赞。 PS：本人准备以后转到b站，在白嫖（不是）之前，关注我的b站账号并三连吧~（我会尽量更新视频/教程），项目链接也会放在b站的视频下方： 【虚幻4】基于CBR和SVGF的实时体素光线追踪_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili ​ www.bilibili.com 时间隔得比较久，实现及描述上可能会有疏漏，还请各位斧正。 目录 一、管线概述 1.GBuffer(VoxelBuffer) 2.Raytrace 3.Upsampling 4.Atrous Filtering 5.Temporal AA 6.其他（包括数据的准备） 1.Pingpong 2.体素 二、棋盘格与Upsampling 1.棋盘格 2.Upsampling 三、SV(Voxel)GF

今日CS.CV计算机视觉论文速览 Tue, 5 Mar 2019 Totally 63 papers Interesting: 📚 STEFANN ,基于字体自适应网络实现场景中的文字编辑修改。目前的场景文字识别很成功,按时对于场景中文字修改的工作还很少。这篇文章对于照片中文字进行自适应修改，不仅能够修复图像中的文字信息，同时可以得到戏剧性的效果。研究人员首先聚焦于如何生成不违和的文字，包括字体和颜色等。提出了一个多输入的字体特征生成器，并将原图的颜色迁移到目标图像上去。随后将生成的文字放置到原图的对应位置，并进行视觉连续性处理。(from Indian Statistical Institute Kolkata) CVPR 模型的架构如下，包含了字体生成器和颜色迁移器组成： 一些有趣的效果： 数据集： ICDAR 📚 PuVAE基于变分自编码器提纯对抗样本 ，提出了一种利用变分自编码器提出对抗样本，降低对抗噪声的模型。为了防御深度学习中对抗样本的影响，研究人员提出了一种基于变分自编码器提纯对抗样本的方法。通过将对抗样本投影到流型空间的不同类别上，来估计和消除对抗扰动。实验表面这种方法性能强劲并比普通DefenseGan快130倍。（首尔国立大学） 模型结构示例图： 训练和推理过程示例图： 推理过程的示意图： 与类似方法的比较： 📚 SRNTT基于迁移学习的图像超分辨

有5点主要的区别： 1. 作用域 2. 变量提升 3. 全局变量属性 4. 重复声明 5. 常量 1. var是函数级作用域，let和const是块级别作用域 2. var存在变量提升，let和const不存在变量提升 变量提升指的是变量声明的提升，不会提升变量的初始化和赋值。因此，let和const存在暂时性死区(temporal dead zone，简称TDZ)。 在一个块级作用域中，只要在某行声明了let变量，块作用域开始到该变量之前的区域，变为暂时性死区，只要访问该变量，就会报错。 即便有全局的同名变量，依然无效。暂时性死区，导致typeof 变量 === 'undefined'这个判断不再安全，在死区内会直接报错。 var tmp = 123 ; if ( true ) { // TDZ开始 tmp = 'abc'; // ReferenceError console.log(tmp); // ReferenceError let tmp; // TDZ结束 console.log(tmp); // undefined tmp = 123 ; console.log(tmp); // 123 } 3. var会被作为全局对象的属性，let和const不会 4. let和const禁止重复声明变量 5. const声明的是常量 const声明的变量，只是栈内存中的值不变

本文翻译自 Superset 的官方文档： Toturial - Creating your first dashboard 最新版本的 Superset 界面与功能上与文档中提到的会有些许出入，以实际的为主。本文仅作翻译 入门教程－创建你的第一个看板 本教程的目标用户是那些想要在 Superset 中创建图表与看板的人。我们将会展示如何通过 Superset 去连接到一个新的数据库并且配置这个库中的一张表以用于分析。同时你也能够通过已经添加上来的数据库去探索数据，可以添加可视化的图表到看板中。通过本教程你能有一个端到端（end-to-end）的用户体验。 连接到一个新的数据库 假设你已经有一个配置好的数据库，并且能够通过正在运行 Superset 的环境中进行连接。如果你仅仅是想体验一下 Supertest 和探索一些样本数据，那么你可以加载 PostgreSQL样本数据集 到一个新的数据库中，或者配置我们在这节中将要使用到的 天气样本数据 。 在 数据源 菜单下，选择 数据库 选项： 在跳转的结果页面中，选择右上角的绿色“+”号： 你可以在这个页面配置许多高级选项，但对于本教程来说，你只需要配置如下两项就好了： 给要添加进来的数据库起个名字： 输入 SQLAlchemy 连接 URI 并且测试连接： 上图展示了连接用于测试的天气数据库的连接。如 URI 下面的文本所示

转自： https://www.cnblogs.com/comeboo/p/5378922.html 来自：Java译站 链接：http://it.deepinmind.com/java/2015/03/17/20-examples-of-date-and-time-api-from-Java8.html 英文：http://javarevisited.blogspot.sg/2015/03/20-examples-of-date-and-time-api-from-Java8.html 本文根据上述资料进行整理修改说明 java8引入了一套全新的时间日期API，本篇随笔将说明学习java8的这套API。 java。time包中的是类是不可变且线程安全的。新的时间及日期API位于java.time中，下面是一些关键类 ●Instant——它代表的是时间戳 ●LocalDate——不包含具体时间的日期，比如2014-01-14。它可以用来存储生日，周年纪念日，入职日期等。 ●LocalTime——它代表的是不含日期的时间 ●LocalDateTime——它包含了日期及时间，不过还是没有偏移信息或者说时区。 ●ZonedDateTime——这是一个包含时区的完整的日期时间，偏移量是以UTC/格林威治时间为基准的。 java8是如何处理时间及日期的 1、如何在java8中获取当天的日期