要求： 新增一个员工时，如果该员工已存在(以员工号f_emp_code作为判断依据)，则更新，否则插入。而且工资f_salary，更新时，不得低于原工资（即：工资只能涨，不能降）。...)，如果存在，先delete，然后再insert。...这个方法有一个很大的问题，如果记录存在，每次执行完，主键自增id就变了（相当于重新insert了一条），对于有复杂关联的业务场景，如果主表的id变了，其它子表没做好同步，会死得很难看。...该方法，没有replace into的副作用，不会导致已存在记录的自增id变化。...但是有另外一个问题，如果这个表上有不止一个唯一约束，在特定版本的mysql中容易产生dead lock（死锁），见网友文章https://blog.csdn.net/pml18710973036/article
有下式： 其中 ppatch 是贴纸中的一个像素，而 cprint 是一组可打印颜色 C 中的颜色。这种损失有利于确保图像中的颜色与可打印颜色集中的颜色密切相关。 Ltv：图像总变化。...该损失函数损失确保优化器支持平滑颜色过渡的图像并防止图像噪声。可以由 P 计算 Ltv： 如果相邻像素相似则得分较低，如果相邻像素不同则得分较高。 Lobj：图像中的最大对象分数。...补丁的目标是隐藏图像中的人。所以训练的目标是对探测器输出的目标或类别分数实现最小化。...图 4a 和 4b 分别为采用类和对象概率的实例。 研究人员提出的最小化对象性得分的另一种方法则不存在这个问题。...例如，如果监视系统被设计为检测物体而不是人，那么 “补丁” 也可以将汽车之类的物体隐藏起来。 可以想象，这种伎俩可以让骗子躲避安全摄像头。
其中 ppatch 是贴纸中的一个像素，而 cprint 是一组可打印颜色 C 中的颜色。这种损失有利于确保图像中的颜色与可打印颜色集中的颜色密切相关。 Ltv：图像总变化。...该损失函数损失确保优化器支持平滑颜色过渡的图像并防止图像噪声。可以由 P 计算 Ltv： ? 如果相邻像素相似则得分较低，如果相邻像素不同则得分较高。 Lobj：图像中的最大对象分数。...补丁的目标是隐藏图像中的人。所以训练的目标是对探测器输出的目标或类别分数实现最小化。将这三个部分相加得到总损失函数： ?...图 4a 和 4b 分别为采用类和对象概率的实例。 研究人员提出的最小化对象性得分的另一种方法则不存在这个问题。...例如，如果监视系统被设计为检测物体而不是人，那么 “补丁” 也可以将汽车之类的物体隐藏起来。 可以想象，这种伎俩可以让骗子躲避安全摄像头。
，和当前时间比较，如果超过了鼠标未操作隐藏时间，则隐藏鼠标，在Qt中提供了方法qApp->setOverrideCursor(Qt::BlankCursor);这样设置个空白的鼠标指针就表示隐藏鼠标，如果需要恢复调用...搞个bool存储当前鼠标是否隐藏，在鼠标隐藏的时候置为真，拦截鼠标移动事件，一旦发现之前鼠标处于隐藏状态，则立即恢复指针状态，同时将标志位改为假，不然频繁恢复指针没有意义，只有当指针隐藏的时候才需要恢复一次...实时控制系统完成实时数据采集处理、存储、反馈的功能；监视系统完成对各个监控点的全天候的监视，能在多操作控制点上切换多路图像；管理信息系统完成各类所需信息的采集、接收、传输、加工、处理，是整个系统的控制核心...视频监控系统是安全防范系统的组成部分，它是一种防范能力较强的综合系统。视频监控以其直观、方便、信息内容丰富而广泛应用于许多场合。...,超过一定值则隐藏光标,一旦动了则显示光标 lastTime = QDateTime::currentDateTime(); if (cursorHide) {
其中的基本部分是: 输入层: 即输入 x 的那一层 输出层: 即输出 y 的那一层 隐藏层: 输入层和输出层之间都是隐藏层 特点是： 同一层的神经元之间没有连接。...0 的值映射为 0，而大于 0 的值则保持不变，它更加重视正信号，而忽略负信号，这种激活函数运算更为简单，能够提高模型的训练效率。...但是，如果我们网络的参数采用随机初始化时，很多参数可能为负数，这就使得输入的正值会被舍去，而输入的负值则会保留，这可能在大部分的情况下并不是我们想要的结果。...ReLU 的导数图像如下: ReLU是目前最常用的激活函数。 从图中可以看到，当x0时，则不存在饱和问题。...对于隐藏层: 优先选择RELU激活函数 如果ReLu效果不好，那么尝试其他激活，如Leaky ReLu等。
每个可见节点负责处理网络需要学习的数据集中一个项目的一种低层次特征。举例来说，如果处理的是一个灰度图像的数据集，则每个可见节点将接收一张图像中每个像素的像素值。...如果这两个层属于一个深度神经网络，那么第一隐藏层的输出会成为第二隐藏层的输入，随后再通过任意数量的隐藏层，直至到达最终的分类层。（简单的前馈动作仅能让RBM节点实现自动编码器的功能。）...如果掷两枚骰子，则所有结果的概率分布情况如下图所示： 也就是说，7是最有可能出现的结果，因为掷出7的组合方式（3+4、1+6、2+5）要多于掷出2到12之间其他数字的方式。...隐藏的偏差值帮助RBM在正向传递中生成激活值（因为偏差设定了下限，所以无论数据有多稀疏，至少有一部分节点会被激活），而可见层的偏差则帮助RBM通过反向传递学习重构数据。...activationFunction指一组确定节点信号传输阈值的函数，高于阈值则让信号通过节点，反之则阻拦信号。如果节点让信号通过，则该节点被“激活”。
=>Sn => O， 则上图深度神经网络中，中间层（除去开始的输入层和最后的分类输出层）每一层都是系统S的一种特征表示。...首先，这个模型因为是二部图，所以在已知v的情况下，所有的隐藏节点之间是条件独立的（因为节点之间不存在连接），即p(h|v)=p(h1|v)…p(hn|v)。...因此，当输入v的时候，通过p(h|v) 可以得到隐藏层h，而得到隐藏层h之后，通过p(v|h)又能得到可视层，通过调整参数，我们就是要使得从隐藏层得到的可视层v1与原来的可视层v如果一样，那么得到的隐藏层就是可视层另外一种表达...如果，我们把隐藏层的层数增加，我们可以得到Deep Boltzmann Machine(DBM)；如果我们在靠近可视层的部分使用贝叶斯信念网络（即有向图模型，当然这里依然限制层中节点之间没有链接），而在最远离可视层的部分使用...DBNs并没有考虑到图像的2维结构信息，因为输入是简单的从一个图像矩阵一维向量化的。
此代码伪装成现在流行的插件AddThis social sharing的一部分，在URL命名约定和图像文件中使用它。...0×03 一个令人信服的假图像 该恶意软件很狡猾，如果你直接去访问PNG文件，会返回一个404页面。这很可能是攻击者基于访问者浏览器的 user-agent字符串进行了限制访问。...隐藏在图像文件中的恶意代码在恶意软件业务中并不是什么新东西 – 我们已经看到了这些年来不同的技术。在PNG文件的END部分之后添加的恶意代码不会破坏图像。...但是，如果访问者在启用JavaScript的Windows上使用浏览器，并且使用美国或加拿大IP，则此页面将显示带有典型技术诈骗警告的弹出窗口。...如果受害者呼叫这些号码，骗子将连接到受害者的计算机，然后自愿清除错误日志，并删除不存在的恶意软件 – 换取几百美元。 访问受害者的计算机也可以使骗子安装一些额外的间谍软件。
机器之心报道 机器之心编辑部 人工智能 DALLE 善于画出各种神奇图像的原因在于——它不说人话。 「我们发现 DALLE-2 似乎有一个隐藏的词汇表，用于生成各种荒谬描述内容的图像。...DALL-E 生成的各种诡异图片在社交网络上刷屏已经持续了一段时间，有关为什么人工智能可以生成自然界中不存在的事物，很多研究者正在寻根问底。...这些隐藏词汇中的一些是可以被学习的，并用来创造出一些离奇的 prompt，最终生成自然的图像。...研究者的发现是，这种情况只发生在部分图片上，并非所有生成的图片都是如此。 风格转换。DALLE-2 能够根据 prompt 中指定的不同风格，生成某些概念的图像。...」这样的 prompt 则更加稳健。
1.3 神经网络的架构 在下一节我会介绍一个神经网络，我们可以用它来很好地分类手写数字。准备进入下一节时，解释一些可以让我们命名网络中不同部分的术语是很有帮助的。...中间层，既然这层中的神经元既 不是输入也不是输出，则被称为隐藏层。...如果图像是一个 64 × 64 的灰度图像，那么我们会需要 4096 = 64 × 64 个输入神经元，每个强 度取 0 和 1 之间合适的值。...输出层只需要包含一个神经元，当输出值小于 0.5 时表示“输入图 像不是一个 9”，大于 0.5 的值表示“输入图像是一个 9”。 相比于神经网络中输入输出层的直观设计，隐藏层的设计则堪称一⻔艺术。...它们原理上比前馈网络更接近我们大脑的实际工作。 并且循环网络能解决一些重要的问题，这些问题如果仅仅用前馈网络来解决，则更加困难。然而为了篇幅，本教程将专注于使用更广泛的前馈网络。
假如我们的每个样本的损失函数是均方差损失函数,则所有的m个样本的损失函数为： ? 则加上了L2正则化后的损失函数是： ? 其中,λ即我们的正则化超参数，实际使用时需要调参。...在对训练集中的一批数据进行训练时，我们随机去掉一部分隐藏层的神经元，并用去掉隐藏层的神经元的网络来拟合我们的一批训练数据。如下图，去掉了一半的隐藏层神经元： ?...在下一批数据迭代前，我们会把DNN模型恢复成最初的全连接模型，然后再用随机的方法去掉部分隐藏层的神经元，接着去迭代更新W,b。...当然，这次用随机的方法去掉部分隐藏层后的残缺DNN网络和上次的残缺DNN网络并不相同。...以图像识别领域为例，对于原始的数据集中的图像，我们可以将原始图像稍微的平移或者旋转一点点，则得到了一个新的图像。
定义上标为层的标号，下标为节点的标号，则本神经网络模型的参数是： ? ，其中 ? 是第l层的第j个节点与第l+1层第i个节点之间的连接参数（或称权值）； ? 表示第l层第i个偏置节点。...，ai、ah、ao分别是输入层、隐藏层、输出层，而wi、wo则分别是输入层到隐藏层、隐藏层到输出层的权值矩阵。...其中： ? 隐藏层权值调整 依然采用类似的方法求导，只不过求的是关于隐藏层和前一层的权值参数的偏导数： ? 老样子： ? 还是老样子： ? 还是把Sigmoid弄进去： ? 把 ? = ?...偏置的调整 因为没有任何节点的输出流向偏置节点，所以偏置节点不存在上层节点到它所对应的权值参数，也就是说不存在关于权值变量的偏导数。...如果将偏置作为分别绑定到所有神经元的许多值，那么则需要进行偏置调整，而不需要权值调整（此时没有偏置节点）。 哪个方便，当然是前者了，这也导致了大部分神经网络实现都采用前一种做法。
如果您像我一样，您的第一个问题将是MLP如何获得与transformers和CNN几乎相同的结果？这是我们将在本文中回答的问题。...仅使用mlp(基本上是矩阵乘法)的主要优点是体系结构的简单性和计算速度。 它是如何工作的? 这是有趣的部分，我们将讨论输入如何变成输出，以及图像在通过网络时发生了什么。 ?...你可以认为这是编码图像，这是一个广泛使用的压缩技巧在神经网络(作为自动编码器)，以降低图像的维数，只保留最关键的特征。在这之后，一个“表”是由图像补丁的值与隐藏的维值构造的。...这可能听起来有点令人困惑，但凭直觉，你可以看到混合器试图找到最好的方法来混合和编码的通道和图像补丁到一个有意义的输出。 这里需要注意的一点是，非重叠补丁的隐藏表示的大小与输入补丁的数量无关。...我记得我第一次尝试设计CNN，弄清楚何时缩小图像，何时放大图像以及放大/缩小的程度可能会有些困难。但是，这些问题并不存在于此体系结构中。
拿一个人物照片来举例，反差比较大的部分有人的眼睛，嘴，以及身体轮廓。如果执行了就反差保留，这些信息将留下来（与灰色形成鲜明对比）。它的主要作用就是加强图像中高反差部分。...，而边缘部分被模糊了，如果用原图 - 高斯模糊则得到的则是强化的边缘值，高反差保留在PS的英文版中对应的单词是HighPass，即高通，也就是这个意思。 ...很多图像都需要增强，特别是一些医学图像，由于拍摄的硬件或拍摄的场合不理想，得到的图像往往细节都被隐藏起来，因此，细节的增强显得尤为重要，而原图 - 高斯模糊正好是图像的细节部位的信息的一种表达，因此，如果在模糊图的基础上再加上这个细节...， 则即减少了噪音，又保持了边缘等细节（边缘和噪音都属于高频部分的），能有效的增强图像的信息。 ...因此，如果用这样的方式来得到一副图像： 增强图像 = 模糊图像 + Amount *(原始图像 - 高斯模糊图像) 其中Amount控制增强的程度，则能起到一定的增强作用。
如果您的应用程序在iOS 3.2及更早版本中运行，则必须使用UIView的beginAnimations：context：和commitAnimations类方法来定义您的动画块。...如果这些键不存在，则将使用外部动画块的持续时间和曲线。 在View之间创建动画转换 view转换可帮助您隐藏与在view层次结构中添加，删除，隐藏或显示view相关的突然更改。...用不同的view替换view层次结构中的一个view。 如果要替换跨越全部或大部分屏幕的view层次结构，通常选择此选项。...在传递给此方法的动画块中，通常动画的唯一更改是与显示，隐藏，添加或删除子view相关的更改。将动画限制为该集合允许view创建view之前和之后版本的快照图像，并且在两个图像之间创建动画，这更高效。...自定义layer对象会忽略基于view的动画块参数，而是使用默认的“核心动画”参数。 如果要为所创建的layer自定义动画参数，则必须直接使用Core Animation。
它的作用就是当访问一个对象的属性时，如果该对象内部不存在这个属性，那么就会去它的__proto__属性所指向的那个对象（父对象）里找，如果父对象也不存在这个属性，则继续在父对象的__proto__属性所指向的对象...这里的关键逻辑是：如果设置了图像涂层，则忽略纯色涂层。 涉及到了canvas两个API： drawImage用于绘制图像。...source-atop 在目标图像顶部显示源图像。源图像位于目标图像之外的部分是不可见的。 source-in 在目标图像中显示源图像。只有目标图像内的源图像部分会显示，目标图像是透明的。...只有源图像内的目标图像部分会被显示，源图像是透明的。 destination-out 在源图像外显示目标图像。只有源图像外的目标图像部分会被显示，源图像是透明的。...如果设置的fadeOut（淡出时间），则通过CSS动画，将canvas做淡出效果，然后再清除涂层。如果fadeOut为0，则直接清除涂层。 _clear：清除涂层。
如果我们使用图像数据，最常用的重建损失函数是 MSE 损失和 L1 损失。如果输入和输出在 [0,1] 范围内，就像在 MNIST 中一样，我们也可以使用二元交叉熵作为重建损耗。...由于损失函数没有明确的正则化项，因此确保模型不记忆输入数据的唯一方法是调节瓶颈的大小和网络这一部分（架构）中隐藏层的数量。...为了训练一个与此约束一起工作的模型，我们必须确保隐藏层激活的导数相对于输入数据很小。 其中 h 表示隐藏层，x 表示输入。...将这两个相互矛盾的条件放入一个损失函数中，使我们能够训练一个网络，其中隐藏层现在只捕获最基本的信息。此信息对于分离图像和忽略本质上非歧视性的信息是必要的，因此并不重要。...但是，对于训练数据集中不存在的任何图像，自动编码器无法执行重建，因为潜在属性不适用于网络从未见过的特定图像。因此，异常值图像会发出非常高的重建损失，并且借助适当的阈值可以很容易地识别为异常。
神经网络性能强大，用处广泛，但有一个致命的缺点：一旦训练好，哪怕是设计者也无从得知其中的运作原理。没错，也就是所谓的黑箱。...其中，每个层次结合了以下级别的概念，从颜色开始，到纹理，材料，部分，对象和场景。通常，神经网络的较低层将对更简单的视觉特征（例如颜色和纹理）产生响应，较高的层则对更复杂的特征产生响应。...此外，层次结构也让研究人员能够量化训练好的网络在执行不同视觉特性任务时所分配的重点。例如，为黑白图像上色的网络为将大部分节点用于识别纹理。...如何量化并检测它的因子？ 可解释的隐藏单元是否反映了特征空间上一种特殊的一致性？还是说，可解释性是不存在的（chimera）？...他们认为，是不同的神经元的组合，而不是单个的神经元，在大脑中负责确定判别感知。因此，所谓的詹妮弗·安妮斯顿神经元只是许多神经元之一，是对詹妮弗·安妮斯顿的脸的图像产生响应的神经元的一部分。
我们想要实现的任务是图像标注：我们想要为给定图像生成字幕。 “经典”图像字幕系统将使用预先训练的卷积神经网络对图像进行编码，该网络将产生隐藏状态h。...当RNN生成新单词时，注意力机制关注于图像的相关部分，因此解码器仅使用图像的特定部分。 在下图（上排）中，我们可以看到标题的每个单词用于生成图像的哪个部分（白色）。 ? ?...注意力模型的一个有趣特征是算术平均值的权重是可访问的并且可以绘制。这正是我们之前显示的数字，如果此图像的重量很高，则像素更白。 但这个黑匣子到底在做什么呢？整个注意力模型的数字将是这样的： ?...回到图像标注：我们可以识别出用于图像字幕的“经典”模型的图形，但是有了一层新的注意力模型。当我们想要预测标题的新单词时会发生什么？如果我们预测了i个单词，LSTM的隐藏状态是h_i。...但是，当输入顺序无关紧要时，可以考虑独立的隐藏状态h_j。例如在Raffel等[10]中就是这种情况，其中注意力模型是完全前馈的。
_{l=2}^L||w||_2^2$$ 其中,$\lambda$即我们的正则化超参数，实际使用时需要调参。...所谓的Dropout指的是在用前向传播算法和反向传播算法训练DNN模型时，一批数据迭代时，随机的从全连接DNN网络中去掉一部分隐藏层的神经元。 ...比如我们本来的DNN模型对应的结构是这样的： ? 在对训练集中的一批数据进行训练时，我们随机去掉一部分隐藏层的神经元，并用去掉隐藏层的神经元的网络来拟合我们的一批训练数据。...当然，这次用随机的方法去掉部分隐藏层后的残缺DNN网络和上次的残缺DNN网络并不相同。 ...以图像识别领域为例，对于原始的数据集中的图像，我们可以将原始图像稍微的平移或者旋转一点点，则得到了一个新的图像。
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