前面有一篇文章简单介绍了ERP系统中的那些“缩写”字段编码，具体见《ERP系统中的那些“缩写”》，该篇文章以物料类型编码为例，阐述ERP系统底层编码逻辑在不同国家但是基本保持一致的编码思维，帮助大家理解...今天介绍ERP系统中具有“组织”属性的字段。任何事物都有归属，数据也不例外，本章介绍的ERP系统中具有“属性”的字段，就是数据的归属。...任何ERP的实施都是在一定组织范围之内，从顶层的公司代码，到利润中心、成本中心，到采购的采购组织、销售的销售组织，到与存储、生产相关的工厂等都是数据的归属单位。 ?...数据的产生是有自己的源头，很早的时候介绍过ERP系统的“一手数据”的概念，所谓一手数据就是ERP系统未经计算、加工、处理而是系统直接产生、获取、导入的数据，如前台手工创建的采购订单等，数据一旦产生，在不同的组织...综上，ERP系统数据的归属就是通过那些具有“组织”属性的字段，实现从底层数据层面的划分，通过明确数据的归属单位，进而明确数据质量问题的责任单位或部门。
c1 = Class.forName("com.lan.reflect.Person"); Field f = c1.getField("name"); //获取字段的值...Object value = f.get(person); //获取字段的类型 Class type = f.getType(); if(...String valueString = (String) value; System.out.println(valueString); } //设置字段的值
背景： 两个实体类：租房图片、售房图片 这两个表用于存储房源图片记录，一个房源对应多个图片，两个表的差别就在于一个业务关联字段。...因为两个实体类的操作极为相似，我们可以提取出来一个接口，进行统一操作。这里只有两个实体类，可能优势不明显，但如果有八个十个呢？...由于XCode是充血模型，我们可以为这两个实体类做一个统一的基类来达到我的目的，但是这个统一的基类里面无法访问子类的字段，编码上很不方便。 这一次，我们用分部接口！...先来看看这两个实体类 image.png image.png 这两个实体类，就RentID和SaleID字段的不同，其它都一样，包括名字、类型、业务意义。...实际上也不应该修改原有的接口文件，因为原有的接口位于实体类的数据类文件中，那是随时会被新的代码生成覆盖。
在像网络这样的情况下，将通用逻辑从模型类转移到单例帮助类可以是一种更好的方法。...AFNetworking是一个很好的网络示例，也是最常用的开源框架之一，简化了开发人员的日常任务。它简化了RESTful API网络，并创建了具有成功，进度和故障完成块的模块化请求/响应模式。...常见的低效实现可能包括: 多个网络请求在一个视图控制器。 在多个视图控制器中几乎相同的请求导致分布式公共变量可能会失去同步。 在类中对与该类无关的数据进行网络请求。...这就是为什么我们应该为网络使用一个单例： 它是静态初始化的，一旦创建，它将具有相同的方法和属性可用于任何尝试访问它的类。不可能出现奇怪的同步问题或从错误的类实例请求数据。...这种单例的主要结构可以在具有简单顶级静态属性变化的多个项目中重用。 一些不使用单例的理由： 它们可能被过度使用，在单例类中提供多个职责。例如，视频处理方法可能混合使用网络方法或用户状态方法。
简单的数据与TensorFlow拟合 要开始，我们试着快速建立一个神经网络，以适应一些假的数据。...sess.run()来从网络中的任何运营商或者节点处生成数据。...混合密度网络 由Christopher Bishop在90年代开发的混合密度网络（MDNs）试图解决这个问题。该方法倾向于让网络预测一个单个的输出值，网络将预测出输出内容的整个概率分布。...Bishop的MDN实现将预测被称为混合高斯分布的一类概率分布，其中输出值被建模为许多高斯随机值的总和，每个高斯随机值都具有不同的均值和标准差。...在我们的实现中，我们将使用一个后来隐藏的24个节点的神经网络，并且还将产生24个混合，因此将有72个实际输出的单个输入的神经网络。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：The PyCoach 翻译：陈之炎 校对：赵鉴开 我并非VSCode的忠实粉丝，但不得不承认，它比我每天使用的代码编辑器有更多有用的扩展。...可以保留其余方框中的内容，但如果需要自定义它们，应注意以下几点： 最大tokens数：对于每次API请求，希望获得的最大tokens数 模型：目前此扩展中有3种模型可用（text-davinci-003...在这些选项中，code-davinci-002在编程方面是最强大的。...温度：控制输出的随机性程度（温度越低，GPT-3越有可能选择出现概率越高的单词） 探索CodeGPT 以下是CodeGPT的主要功能： 生成代码：只需要键入输入特定代码的要求，然后按cmd-shift-i...，CodeGPT将打开一个带有该代码的新窗口。
本节将简单地介绍类、方法、字段等地方的注释方法，这些地方的注释虽然简单但是在开发工作中却是非常重要的。 注意：本节注释使用文档注释。...1 类注释 类注释一般必须放在所有的“import”语句之后，类定义之前，主要声明该类可以做什么，以及创建者、创建日期、版本和包名等一些信息。以下是一个类注释的模板。...一个类注释的创建人、创建时间和描述是不可缺少的。下面是一个类注释的例子。...字段注释在定义字段的前面，用来描述字段的含义。...下面是一个字段注释的例子。
用Canva制作图片 我并非VSCode的忠实粉丝，但不得不承认，它比我每天使用的代码编辑器有更多有用的扩展。 其中一个扩展是CodeGPT。...温度：控制输出的随机性程度（温度越低，GPT-3越有可能选择出现概率越高的单词） 探索CodeGPT 以下是CodeGPT的主要功能： 生成代码：只需要键入输入特定代码的要求，然后按cmd-shift-i...能够利用业余时间加入到THU 数据派平台的翻译志愿者小组，希望能和大家一起交流分享，共同进步 翻译组招募信息 工作内容：需要一颗细致的心，将选取好的外文文章翻译成流畅的中文。...如果你是数据科学/统计学/计算机类的留学生，或在海外从事相关工作，或对自己外语水平有信心的朋友欢迎加入翻译小组。...你能得到：定期的翻译培训提高志愿者的翻译水平，提高对于数据科学前沿的认知，海外的朋友可以和国内技术应用发展保持联系，THU数据派产学研的背景为志愿者带来好的发展机遇。
mxnetR是一个深度学习软件包，可与所有深度学习类型一起使用，包括前馈神经网络(FNN)。FNN具有隐藏层的简单处理单元。 这是我们的深度学习系列的第三部分。...隐藏的图层位于输入图层和输出图层之间。通常，隐藏层的数量从一个到多个不等。这些中央计算层具有将输入映射到节点输出的功能。 [图片] 我们可以说感知器是人工神经网络的基本处理单元。...这类似于输出所有输出类别概率的真实神经元。但是，它们通常也可以是基于某个阈值将输出设置在两个级别的阶梯函数。线性单位也有第三类，其中输出与总加权输出成正比。维基百科有一个完整的激活功能列表。...这有助于形成具有各层的复杂神经网络，每层被定义为彼此堆叠的单个符号。...array.batch.size = 50 ,learning.rate = 0.005 ,eval.data = list(data = test.preds, label = test.target)) 这种类型的配置可以灵活地为多个隐藏层配置具有不同参数的网络
解决方案 定义一个惰性属性最有效的方法就是利用描述符类来完成它，示例如下: class lazyproperty: def __init__(self, fun): self.fun...一般情况下（我是说一般情况下），访问属性的默认行为是从对象的字典中获取，并沿着一个查找链的顺序进行搜索，比如对于 a.x 有一个查找链，从 a.__dict__['x'] 然后是 type(a)....__dict__['x']，再继续通过 type(a) 的基类开始。 而如果查找的值是一个描述符对象，则会覆盖这个默认的搜索行为，优先采用描述符的行为，这个行为会因为如果调用而有些不同。...__get__ 这种惰性求值的方法在很多模块中都会使用，比如django中的 cached_property： 使用上与例子一致，如表单中的 changed_data : 讨论 在大部分情况下，让属性具有惰性求值能力的全部意义就在于提升程序性能...当不需要这个属性时就能避免进行无意义的计算，同时又能阻止该属性重复进行计算。 本文的技巧中有一个潜在的缺点，就是计算出的值后就变成可变的（mutable）。
这是因为绝大多数当今顶尖性能的 AI 系统都包含一类关键组成部分「人工神经网络」，而即便是对于著名研究机构中负责创造人工神经网络的大师们而言，人工神经网络的决策也是不可解释的。...这种新的 AI 方法被称为「意识/脑 网络（mind/brain networks）：类脑神经网络」，它通过意识级别的组织切入神经的复杂机制，构建可理解和可互通系统：那是一个我们用来思考和讨论 AI 系统解决问题的概念的层次...报告了关于意识/脑网络架构的概念证明推理。...系统内部的大多数组成部分都是不可理解的典型神经网络技术模块。...这可能是第一次有可能为一个抽象的神经网络的内部激活模式做出有意义解释，那种可以作为网络决策的一部分的解释。这仅仅是某些新事物（有意义的工作）的开始。但是，严肃地讲，一个新方向已经出现了。
【热搜】具有僵尸网络功能的新蠕虫现身 日前，研究团队发现了一种新的恶意软件，能够针对Linux和Windows服务器，将加密货币挖掘，僵尸网络和勒索软件功能结合在一个自我扩展的蠕虫软件包中。...Xbash使用可利用的漏洞和弱密码强制组合在服务器之间传播，此外，Xbash的僵尸网络和勒索软件组件通过利用未受保护和易受攻击但未修补的服务来定位Linux服务器。...Xbash还具有由代码编译，代码压缩和转换以及代码加密提供支持的反检测功能。 ? ?...【预警】西数My Cloud曝安全漏洞 近日，广受欢迎的My Cloud系列网络附加存储（NAS）设备曝出了一个严重的安全漏洞，导致攻击者可以完全访问设备里的内容。...这款游戏拥有超过30个阶段，包含多样的音乐与节奏变化，不同的阶段还会有不同的场景与音效，除了堆方块的核心玩法没有改变外，它将一切能改动的元素全都替换了一遍。 ? ?
专栏目录： 第一章：PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章：PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch...：PyTorch之生成对抗网络 第七章：PyTorch之强化学习 当保存和加载模型时，需要熟悉三个核心功能： torch.save：将序列化对象保存到磁盘。...注意，只有具有可学习参数的层（如卷积层，线性层等）的模型 才具有state_dict这一项。目标优化torch.optim也有state_dict属性，它包含有关优化器的状态信息，以及使用的超参数。...2.2 保存/加载完整模型 保存 torch.save(model, PATH) 加载 # 模型类必须在此之前被定义 model = torch.load(PATH) model.eval() 此部分保存...以 Python `pickle 模块的方式来保存模型。这种方法的缺点是序列化数据受 限于某种特殊的类而且需要确切的字典结构。这是因为pickle无法保存模型类本身。
这个代码版本是针对两个目标受众： ML从业者会发现这是一个温和的介绍，以训练一个具有微分隐私的模型，因为它需要最小的代码变化。 差分隐私科学家会发现这很容易进行实验和修整，让他们专注于重要的事情。...灵活性：多亏了PyTorch，工程师和研究人员可以通过将我们的代码与PyTorch代码和纯Python代码进行混合和匹配来快速创建他们的想法的原型。...限制每个样本对梯度的贡献很重要，因为离群值比大多数样本具有更大的梯度。我们需要确保这些异常值的私密性，尤其是因为它们极有可能被模型记住。为此，我们在一个小批处理中计算每个样本的梯度。...为了克服这个问题，我们使用了高效技术训练标准神经网络时获得所有所需的梯度向量。对于模型参数，我们单独返回给定批次中每个示例的损失梯度。 这是Opacus工作流程的图表，我们在其中计算每个样本的梯度。...我们希望通过开发Opacus等PyTorch工具，使对此类隐私保护资源的访问民主化。我们正在使用PyTorch更快，更灵活的平台弥合安全社区和一般ML工程师之间的鸿沟。
今天我们来讲一篇入门级必做的项目，如何使用pytorch进行CIFAR10分类，即利用CIFAR10数据集训练一个简单的图片分类器。...格式：10类共60000张32*32的图片，每个类别大约6000 张图片，其中训练集50000张，测试集10000张。 可视化观察一下： ?...我们今天要做的就是如何训练一个神经网络模型，使得输入一张CIFAR中的图片，会输出预测的类别（10个类别之一）。...一、总体步骤： 步骤1：使用torchvision来加载和标准化CIFAR10训练和测试数据集 步骤2：使用pytorch框架定义一个卷积神经网络CNN 步骤3：定义一个损失函数 步骤4：在训练数据集上训练网络...步骤5：在测试数据集上测试网络 步骤6：在不同的类上测试网络 二、重点问题： 1、如何下载数据： 使用：torchvision.datasets.CIFAR10和torch.utils.data.DataLoader
多构造函数 类的初始化块 如果一个类中既有初始化块，又有构造方法，同时还设定了字段的初始值，谁说了算？...，在实际开发中不要这样写代码，应该尽量保证一个字段只初始化一次！ ...如果使用上面定义的类，思考一下代码的输出结果： public static void main(String[] args) { InitializeBlockClass obj = new...} 规律（类字段的初始化顺序） 执行类成员定义时指定的默认值或类的初始化块，到底执行哪一个要看哪一个“排在前面”。 执行类的构造函数。...类的初始化块不接收任何的参数，而且只要一创建类的对象，它们就会被执行。因此，适合于封装那些“对象创建时必须执行的代码”。
大多数 foxer 其实对 VFP 中的“属性”是没有认真考虑过的。然而，在使用 X#(XSharp) 时，不可避免的的在类定义中需要了解它的属性和字段到底是什么意思。...据我所知，至少在 VFP6 中，VFP 的属性可以具有 Access 和 Assign 方法。也就意味着，在为 VFP 类的属性赋值或者访问属性值时，是可以包含逻辑的。...对于合格的 VFP 程序员，在制作自定义类时，通常情况下，会有选择的对一些自定义属性赋予适当的 Access 和 Assign 方法(事实上，针对类固有的属性，也是可以定义的)。...X# 中的所谓属性和字段，依据在 .NET 中的定义，它们有一个很重要的区别，也就是属性可以包含逻辑，而字段是直接存取的。...因此，X# 中的属性，完全可以认为在概念上等同于 VFP 属性；而字段，则可以认为是不具有 Access 和 Assign 方法并且可见性被标识为非 Public 的属性。
关于pytorch-GPU的介绍可以参考文章：深度学习GPU环境配置及建模（Python） 01 考虑换一种学习率 schedule 学习率 schedule 的选择对模型的收敛速度和泛化能力有很大的影响...04 使用自动混合精度（AMP） PyTorch 1.6 版本包括对 PyTorch 的自动混合精度训练的本地实现。...optimizer) # Updates the scale for next iteration scaler.update() 05 考虑使用另一种优化器 AdamW 是由 fast.ai 推广的一种具有权重衰减...（而不是 L2 正则化）的 Adam，在 PyTorch 中以 torch.optim.AdamW 实现。...NVIDA 的 APEX 实现了一些常见优化器的融合版本，比如 Adam。与 PyTorch 中的 Adam 实现相比，这种实现避免了与 GPU 内存之间的多次传递，速度提高了 5%。
一、两种模式 pytorch可以给我们提供两种方式来切换训练和评估(推断)的模式，分别是：model.train( ) 和 model.eval( )。...二、功能 1. model.train() 在使用 pytorch 构建神经网络的时候，训练过程中会在程序上方添加一句model.train( )，作用是启用 batch normalization...eval( ) 在非训练的时候是需要加的，没有这句代码，一些网络层的值会发生变动，不会固定，你神经网络每一次生成的结果也是不固定的，生成质量可能好也可能不好。...也就是说，测试过程中使用model.eval( )，这时神经网络会沿用 batch normalization 的值，而不使用dropout。 3....) 是随机取一部分网络连接来训练更新参数，而 model.eval( ) 是利用到了所有网络连接。
一篇文章带你使用PyTorch构建“感知器”网络 PyTorch是一个很棒的深度学习框架，简单易学。本篇文章将带领大家从头开始构建一个“原始”的神经网络。...感知器 从生物学的角度上讲，神经元是大脑的组成部分；但是从神经网络角度上讲：神经元是将加权输入求和并求和以产生一些输出的单位；更有用的是在产生输出之前将非线性函数应用于求和。...，具有一个输入和一个输出。...下列是网络内部的示例： net = Net() print(net) Net ( (fc1): Linear (1 -> 1) ) 然后可以查看网络的参数，参数由网络自动优化。...-0.5085作为网络的输入值，设置require_grad为True，从而表示它是可优化的变量。
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