convolutions improving computer accuracy
CF1436E Complicated Computations 题解
CF1436E Complicated Computations mex的定义是：一个区间中没有出现过的数中最小的整数。 对于一个区间，当正整数x在区间中没有出现过、[1, x - 1]（整数）在区间中全部出现过，那么正整数x就是该区间的mex 正整数x在区间中没有出现过 我们一共有n个数字，所有的 ......
watch和computed的其中一个关键区别就是watch可以执行异步操作，而computed不能执行异步操作。
下面说法错误的是（ ） A watch方法中不能执行异步操作 B 不应该使用箭头函数来定义 method 函数,箭头函数绑定了父级作用域的上下文，所以this将不会按照期望指向 Vue 实例 C Vue 实例将会在实例化时调用$watch()，遍历 watch 对象的每一个 property D c ......
MS-TCN++: Multi-Stage Temporal Convolutional Network for Action Segmentation
论文名： MS-TCN++: Multi-Stage Temporal Convolutional Network for Action Segmentation "MS-TCN++: 用于动作分割的多阶段时域卷积" Shi-Jie Li#, Yazan AbuFarha#, Yun Liu, Mi ......
Performance Improvements in .NET 8 -- Native AOT & VM & GC & Mono
原生 AOT 原生 AOT 在 .NET 7 中发布。它使 .NET 程序在构建时被编译成一个完全由原生代码组成的自包含可执行文件或库：在执行时不需要 JIT 来编译任何东西，实际上，编译的程序中没有包含 JIT。结果是一个可以有非常小的磁盘占用，小的内存占用，和非常快的启动时间的应用程序。在 .N ......
vue/eslint_vue/no-side-effects-in-computed-properties报错
出现这个错误的缘由是因为我在vue3中的computed中, 把computed的回调函数当做数据监听器处理程序, 在里面修改了ref定义的变量数据的值. const curArticle = computed(() => { if (curArticleList.value.length 0) { ......
Soil salinization improvement土壤盐渍化改良
Soil salinization improvement土壤盐渍化改良 1.Chemical improvement measures 化学改良措施 Chemical improvement measures are the methods of improving saline soil by ......
基于Unity Compute Shader实现Ray Tracing
本文主要介绍了如何利用Unity的Compute Shader实现照片级别的渲染器，并给出了渲染器的GitHub项目地址供大家学习。不少对Ray Tracing渲染感兴趣的朋友用了CUDA等工具开发，工作量相当大。作者直接使用大家较为熟悉的Unity，降低了工程上的开发成本，着重于Ray Traci ......
神经网络入门篇：详解计算一个神经网络的输出（Computing a Neural Network's output）
一个神经网络的输出 首先，回顾下只有一个隐藏层的简单两层神经网络结构： 图1.3.1 其中，\(x\)表示输入特征，\(a\)表示每个神经元的输出，\(W\)表示特征的权重，上标表示神经网络的层数（隐藏层为1），下标表示该层的第几个神经元。这是神经网络的符号惯例，下同。 神经网络的计算 关于神经网络 ......
Improving The Fetch XML Performance using Latematerialize -如何使用Latematerialize提高Fetch XML 查询性能
假设要从包含 100,000 条记录、100 多列的表中提取 500 个，根据过滤条件，需要几分钟才能获取记录。 原因是应用程序传统上 fetchxml 首先获取所有 100,000 条记录和数百列。然后它根据查询执行过滤器以获取记录。 为了克服这一挑战，如果我们一个查询，首先提取所需 500 条记 ......
CF1436E Complicated Computations
CF1436E Complicated Computations 题目描述： 求一个数列的所有子区间的 mex 值的 mex 某个数组的 mex 是这个数组中没有包含的最小正整数。 数据范围： \(1\leq n\leq 10^5,1\leq a_i\leq n\) 思路： 分析一下题目的流程，他先 ......
Design of A Basic Computer Model With Stack Function
This post introduces how to design a basic computer model which can achieve commmon stack functions. ......
2023-8-24 Quantom Computational Advantage Using Pertons 光量子计算优越性 2023人工智能大会青年科学家论坛
Quantom Computational Advantage Using Pertons 光量子计算优越性 | 2023人工智能大会青年科学家论坛 钟瀚森 上海人工智能实验室 论文背景:量子计算有望在许多重要任务上实现超越经典的计算能力。但长期以来受限于实验技术，无法在实际任务上演示超越经典计算机 ......
Distilling Knowledge from Graph Convolutional Networks
目录概符号说明DistillGCNLocal Structure Preserving代码 Yang Y., Qiu J., Song M., Tao D. and Wang X. Distilling knowledge from graph convolutional networks. CVP ......
computed&watch
computed计算属性 对于任何复杂逻辑，你都应当使用计算属性。 computed计算属性的作用是对数据的计算和缓存，优点是能够提高性能。 vue2中,没咋用vue2写过项目，所以基本的代码展示都以vue3的格式。 method:{}, computed:{}, vue3 const num1 = ......
《Generic Dynamic Graph Convolutional Network for traffic flow forecasting》阅读笔记
论文标题 《Generic Dynamic Graph Convolutional Network for traffic flow forecasting》 干什么活：交通流预测（traffic flow forecasting ） 方法：动态图卷积网络（Dynamic Graph Convolu ......
Performance Improvements in .NET 8 -- JIT部分翻译
相关视频 动态PGO 基准测试设置 在本文中，我包括微基准测试以突出讨论的各个方面。其中大部分基准测试都是使用BenchmarkDotNet v0.13.8实现的，除非另有说明，否则每个基准测试都有一个简单的设置。 要跟随本文，首先确保已安装.NET 7和.NET 8。对于本文，我使用了.NET 8 ......
神经网络基础篇：史上最详细_详解计算图（Computation Graph）
计算图 可以说，一个神经网络的计算，都是按照前向或反向传播过程组织的。首先计算出一个新的网络的输出（前向过程），紧接着进行一个反向传输操作。后者用来计算出对应的梯度或导数。计算图解释了为什么用这种方式组织这些计算过程。在这个博客中，将举一个例子说明计算图是什么。让举一个比逻辑回归更加简单的，或者说不 ......
sql server Compute、Compute by
1、原始表 2、Compute 和 Compute By select * from A where 数量>8 compute max(数量),min(数量),avg(数量) 执行结果如下： select * from A where 数量>8 order by 类别 compute max(数量) ......
Vue3 computed 计算属性函数使用
Vue3 computed 计算属性函数使用 computed函数在vue2中我们都了解过，当我们需要一个值，这个值随着其他值变化而变化，我们就将其放进computed中，computed是用来定义计算属性的。 1. 基本使用：只读 <template> <div> <div>计算属性</div> ......
[Vue]computed和watch的区别
computed 和 watch 之间的区别: 1. computed 能完成的功能，watch 都可以完成。 2. watch 能完成的功能，computed 不一定能完成，例如: watch 可以进行异步操作。两个重要的小原则: 1.所有被 Vue 管理的函数，最好写成普通函数，这样 this ......
论文：Going Deeper with Convolutions-GoogleNet
论文名： Going Deeper with Convolutions 深入了解卷积 了解GoogleNet 研究问题： 研究方法: 主要结论： 模型: 问题： 行文结构梳理： ......
[Vue]计算属性computed
计算属性: 1. 定义: 要用的属性不存在，要通过已有属性计算得来。 2. 原理: 底层借助了 Objcet.defineProperty 方法提供的 getter 和 setter 。 3. get 函数什么时候执行? (1). 初次读取时会执行一次。 (2). 当依赖的数据发生改变时会被再次调用 ......
computed和watch之前的区别
1、computed依赖同步数据的变化，处于生命周期的创建阶段以及更新阶段，一般如果依赖的data不变的话，则通常不会重新计算，所以一般在创建阶段，如果依赖data是变化的，则处于更新阶段，computed的值会默认走缓存，计算属性基于它们的响应式依赖进行缓存，基于data声明过或者父组件传过来的p ......
w32tm /stripchart /computer:ntp.aliyun.com
支持IPV6 ntp w32tm /stripchart /computer:ntp.tuna.tsinghua.edu.cn 支持ipv4 ntp w32tm /stripchart /computer:ntp.aliyun.com 时间时分秒 增量：+00.0495623 秒，偏移：+00.00 ......
GRLSTM：基于图的残差LSTM轨迹相似性计算《GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM》(知识图谱嵌入、图神经网络、残差网络、点融合图、多头图注意力网络GAT、残差LSTM、点感知损失函数(图的点损失函数、轨迹的点损失函数))
2023年10月18日，14:14。 来不及了，这一篇还是看的翻译。 论文：GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM(需要工具才能访问) Github： AAAI 2023的论文。 摘要 轨迹相似 ......
CF638D Three-dimensional Turtle Super Computer
什么大力爆搜题 不妨考虑枚举要拿掉的位置，考虑怎么检验它是某两个点之间必经之点 简单手玩一下会发现如果存在这么一条路径，那么我们一定可以把该路径的端点定为与要拿掉的点距离为\(1\)的点上（即与要拿掉的点上下左右前后\(6\)连通） 因此我们把这些点找出来后爆枚点对，判断路径是否唯一就直接爆搜即可 ......
论文阅读（四）—— Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition
 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3279428/2... ......
论文：Very deep convolutional networks for large-scale image recognition-VGG
论文名： Very deep convolutional networks for large-scale image recognition "用于大规模图像识别的深度卷积网络" 了解VGG模型 研究问题： 研究方法: 主要结论： 模型: 问题： 行文结构梳理： ......
论文阅读（三）——Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition
代码 实验 python main.py --config config/nturgbd-cross-subject/default.yaml --work-dir work_dir/ntu/csub/ctrgcn --device 0 --num-worker 0 综述 ......
Vue源码学习(十一):计算属性computed初步学习
好家伙， 1.Computed实现原理 if (opts.computed) { initComputed(vm,opts.computed); } function initComputed(vm, computed) { // 存放计算属性的watcher const watchers = vm ......