序列模式

上一篇我们分析了Metadata的更新机制，其中涉及到一个问题，就是Sender如何跟服务器通信，也就是网络层。同很多 Java 项目一样，Kafka client的网络层也是用的Java NIO，然后在上面做了一层封装。 下面首先看一下，在Sender和服务器之间的部分： 可以看到，Kafka client基于Java NIO封装了一个网络层，这个网络层最上层的接口是KakfaClient。其层次关系如下： 在本篇中，先详细对最底层的Java NIO进行讲述。< 喎�"/kf/ware/vc/" target="_blank" class="keylink">vcD4NCjxoMSBpZD0="nio的4大 组件 ">NIO的4大组件 Buffer与Channel Channel: 在通常的Java网络 编程 中，我们知道有一对Socket/ServerSocket对象，每1个socket对象表示一个connection，ServerSocket用于服务器监听新的连接。 在NIO中，与之相对应的一对是SocketChannel/ServerSocketChannel。 下图展示了SocketChannel/ServerSocketChannel的类继承层次 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 public interface Channel extends

这篇文章是北邮的邓伟洪教授关于 Deep Facial Expression Recognition,DFER 的一篇综述性文章，该文章被 计算机视觉顶会CVPR 收录。 目前，FER（Facial Expression Recogniton）主要存在两个问题：一个就是缺少大量的数据来训练表情识别网络，一旦网络训练数据量过少，就会发生过拟合的现象，这点目前还没有有效的解决办法；另一个问题就是由于年龄、性别、道德背景等的差异，导致个体间的差异比较明显。除此之外，光照和姿态也会对FER产生较大的影响。 这篇文章详细介绍了解决FER目前存在的问题的一些方法。其中文章section1介绍了FER的发展历程，section2介绍了FER实验常用的数据集，section3介绍了FER系统识别的三个主要步骤，section4提供了一些主流的网络架构以及训练技巧，section5则讨论了一些其他相关的问题，section6主要论述了一下FER未来的挑战和机遇。下面以章节划分逐一介绍。 section2 FACIAL EXPRESSION DATABASES 该部分列举了FER可用的数据库。 主要有CK+、MMI、JAFFE、TED、FER2013、AFEW、SFEW、Multi-PIE、BU-3DFE、Oulu-CASIA、RaFD、KDEF、EmotionNet、RAF-DB、AffectNet

机器翻译 本教程源代码目录在 book/machine_translation ,初次使用请您参考 Book文档使用说明 。 # 说明 硬件要求 本文可支持在CPU、GPU下运行 对docker file cuda/cudnn的支持 如果您使用了本文配套的docker镜像，请注意：该镜像对GPU的支持仅限于CUDA 8，cuDNN 5 文档中代码和train.py不一致的问题 请注意：为使本文更加易读易用，我们拆分、调整了train.py的代码并放入本文。本文中代码与train.py的运行结果一致，如希望直接看到训练脚本输出效果，可运行 train.py 。 # 背景介绍 机器翻译（machine translation, MT）是用计算机来实现不同语言之间翻译的技术。被翻译的语言通常称为源语言（source language），翻译成的结果语言称为目标语言（target language）。机器翻译即实现从源语言到目标语言转换的过程，是自然语言处理的重要研究领域之一。 早期机器翻译系统多为基于规则的翻译系统，需要由语言学家编写两种语言之间的转换规则，再将这些规则录入计算机。该方法对语言学家的要求非常高，而且我们几乎无法总结一门语言会用到的所有规则，更何况两种甚至更多的语言。因此，传统机器翻译方法面临的主要挑战是无法得到一个完备的规则集合[ 1 ]。 为解决以上问题，统计机器翻译

把迭代的思想抽象为一种行为，从集合分离出来，使迭代的使用与集合本身的存储结构解耦 例如 java中每个序列类的存储结构，只要调用.iterator方法，都会返回一个Iterator类的对象 转载请标明出处: 迭代器模式Iterator Pattern 文章来源: https://blog.csdn.net/qq_42192818/article/details/92632336

语义角色标注 本教程源代码目录在 book/label_semantic_roles ,初次使用请您参考 Book文档使用说明 。 # 说明 本教程可支持在 CPU/GPU 环境下运行 Docker镜像支持的CUDA/cuDNN版本 如果使用了Docker运行Book，请注意：这里所提供的默认镜像的GPU环境为 CUDA 8/cuDNN 5，对于NVIDIA Tesla V100等要求CUDA 9的 GPU，使用该镜像可能会运行失败; 文档和脚本中代码的一致性问题 请注意：为使本文更加易读易用，我们拆分、调整了 train.py 的代码并放入本文。本文中代码与train.py的运行结果一致，可直接运行train.py进行验证。 # 背景介绍 自然语言分析技术大致分为三个层面：词法分析、句法分析和语义分析。语义角色标注是实现浅层语义分析的一种方式。在一个句子中，谓词是对主语的陈述或说明，指出“做什么”、“是什么”或“怎么样，代表了一个事件的核心，跟谓词搭配的名词称为论元。语义角色是指论元在动词所指事件中担任的角色。主要有：施事者（Agent）、受事者（Patient）、客体（Theme）、经验者（Experiencer）、受益者（Beneficiary）、工具（Instrument）、处所（Location）、目标（Goal）和来源（Source）等。 请看下面的例子，“遇到”

第7章 关联分析： 高级概念 本章就扩展到具有二元属性、分类属性和连续属性的数据集。 扩充到包含 序列 和 图形 如何扩展传统的Apriori算法来发现这些模式 7.1 处理分类属性 将分类属性和对称二元属性转换成项，就可以用已有的关联规则挖掘算法；将每个不同的属性-值对创建一个新的项（即转化为非对称二元属性）来实现 将关联分析用于二元化后的数据时，需要考虑如下问题： 合并不太频繁的属性值变成一个称作其他的类别。 删除某些出现频率很高的属性；或者使用处理具有宽支持度的极差数据集的技术 避免产生包含多个来自同一个属性的项的候选项集。例如：不必产生诸如{州=X，州=Y，…}的候选项集，因为该项集支持度为零。 7.2 处理连续属性 量化关联规则：包含连续属性的关联规则通常 三类方法对连续数据进行关联分析 基于离散化的方法 基于统计学的方法 非离散化方法 7.1 基于离散化的方法 离散化技术：等宽、等频、聚类 区间宽度问题： 区间太宽，缺乏置信度 区间太窄，缺乏支持度 区间宽度解决方法：考虑邻近区间的每种可能的分组（即等步长的渐渐加大区宽），但这也导致了： 计算开销非常大 ―― 可以使用最大支持度阈值，防止创建对应于非常宽的区间的项，并减少项集的数量 提取许多冗余规则 7.2 基于统计学的方法 量化关联规则可以推断总体的统计性质 包括规则产生和规则确认 规则产生：先找到需要关注的目标属性

http://reactivex.io/ 它支持基本所有的主流语言. 这里我简单介绍一下Rx.NET. 之前我写了几篇关于RxJS的文章, 概念性的东西推荐看这些 : http://www.cnblogs.com/cgzl/p/8641738.html http://www.cnblogs.com/cgzl/p/8649477.html http://www.cnblogs.com/cgzl/p/8662625.html 基本概念和RxJS是一样的. 下面开始切入正题. Rx.NET总览 Rx.NET总体上看可以分为三个部分: 核心部分: Observables, Observers和Subjects LINQ和扩展, 用于查询和过滤Observables 并发和调度的支持 .NET Core的Events .net core里面的event是通过委托对观察者模式的实现. 但是event在.net core里面并不是头等公民: 人们对它的语法+=评价是褒贬不一的. 很难进行传递和组合 很难进行event的连串(chaining)和错误处理(尤其是同一个event有多个handler的时候) event并没有历史记录 举个例子: 鼠标移动这个事件(event), 鼠标移动的时候会触发该事件, 这些事件会进入某个管道并记录该鼠标的坐标, 这样就会产生一个数据的集合/序列/流.

https://www.jianshu.com/p/191d1e21f7ed 登录 注册 写文章 首页 下载APP Markdown基本语法 高鸿祥 关注 赞赏支持 Markdown基本语法 100 2018.01.17 18:04:11 字数 1123 阅读 959770 Markdown是一种纯文本格式的标记语言。通过简单的标记语法，它可以使普通文本内容具有一定的格式。 相比WYSIWYG编辑器 优点： 1、因为是纯文本，所以只要支持Markdown的地方都能获得一样的编辑效果，可以让作者摆脱排版的困扰，专心写作。 2、操作简单。比如:WYSIWYG编辑时标记个标题，先选中内容，再点击导航栏的标题按钮，选择几级标题。要三个步骤。而Markdown只需要在标题内容前加#即可 缺点： 1、需要记一些语法（当然，是很简单。五分钟学会）。 2、有些平台不支持Markdown编辑模式。 还好，简书是支持Markdown编辑模式的。 开启方式：设置->默认编辑器->Markdown编辑器 一、标题 在想要设置为标题的文字前面加#来表示 一个#是一级标题，二个#是二级标题，以此类推。支持六级标题。 注：标准语法一般在#后跟个空格再写文字，貌似简书不加空格也行。 示例： # 这是一级标题 这是二级标题 这是三级标题 这是四级标题 这是五级标题 这是六级标题 效果如下： 这是一级标题

列表 Python中列表是可变的，这是它区别于字符串和元组的最重要的特点，一句话概括即：列表可以修改，而字符串和元组不能 以下是 Python 中列表的方法 方法 描述 list.append(x) 把一个元素添加到列表的结尾，相当于 a[len(a):] = [x]。 list.extend(L) 通过添加指定列表的所有元素来扩充列表，相当于 a[len(a):] = L。 list.insert(i, x) 在指定位置插入一个元素。第一个参数是准备插入到其前面的那个元素的索引，例如 a.insert(0, x) 会插入到整个列表之前，而 a.insert(len(a), x) 相当于 a.append(x) 。 list.remove(x) 删除列表中值为 x 的第一个元素。如果没有这样的元素，就会返回一个错误。 list.pop([i]) 从列表的指定位置移除元素，并将其返回。如果没有指定索引，a.pop()返回最后一个元素。元素随即从列表中被移除。（方法中 i 两边的方括号表示这个参数是可选的，而不是要求你输入一对方括号，你会经常在 Python 库参考手册中遇到这样的标记。） list.clear() 移除列表中的所有项，等于del a[:]。 list.index(x) 返回列表中第一个值为 x 的元素的索引。如果没有匹配的元素就会返回一个错误。 list.count

迭代器(iterator) 迭代器是在python2.2中被加入的，它为类序列对象提供了一个类序列的接口。有了迭代器可以迭代一个不是序列的对象，因为他表现出了序列的行为。 什么迭代器呢？ 迭代器的实质是实现了next()方法的对象，常见的元组、列表、字典都是迭代器。 迭代器中重点关注两种方法： iter方法：返回迭代器自身。可以通过python内建函数iter()调用。 next方法：当next方法被调用的时候，迭代器会返回它的下一个值，如果next方法被调用，但迭代器没有值可以返回，就会引发一个StopIteration异常。该方法可以通过 python 内建函数next()调用。 举例 内建函数iter()可以从可迭代对象中获得迭代器。 >>> it = iter([1,2,3]) >>> next(it) 1 >>> next(it) 2 >>> next(it) 3 >>> next(it) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> StopIteration >>> 迭代器是一个带状态的对象，他能在你调用next()方法的时候返回容器中的下一个值，任何实现了__iter__和__next__()（python2中实现next()）方法的对象都是迭代器。 __iter_