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    为什么不建议你用去 “! = null” 做判空?

    最终,项目中会存在大量判空代码,多么丑陋繁冗!如何避免这种情况?我们是否滥用了判空呢? 「精华回答:」 这是初、中级程序猿经常会遇到的问题。...他们总喜欢在方法中返回null,因此,在调用这些方法时,也不得不去判空。另外,也许受此习惯影响,他们总潜意识地认为,所有的返回都是不可信任的,为了保护自己程序,就加了大量的判空。...这里给一些实践建议: 「1、假如方法的返回类型是 collections,当返回结果是空时,你可以返回一个空的 collections」 (empty list),而不要返回 null,这样调用侧就能大胆地处理这个返回...如果你养成习惯,都是这样写代码(返回空collections 而不返回 null),你调用自己写的方法时,就能大胆地忽略判空) 「2、返回类型不是 collections,又怎么办呢?」...「其他回答精选:」 1、如果要用 equal 方法,请用 object能为空>.equal(object能为空>)) 例如: 使用 "bar".equals(foo)  而不是。

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    为什么不建议你用去 “! = null” 做判空?

    最终,项目中会存在大量判空代码,丑陋繁杂。。。如何避免这种情况?是否滥用了判空? 精华回答 这是初、中级程序猿经常会遇到的问题。他们总喜欢在方法中返回null,因此,在调用这些方法时,也不得不去判空。...这里给一些实践建议: 1、假如方法的返回类型是collections,当返回结果是空时,你可以返回一个空的collections(empty list),而不要返回null,这样调用侧就能大胆地处理这个返回...,例如调用侧拿到返回后,可以直接print list.size(),又无需担心空指针问题。...如果你养成习惯,都是这样写代码(返回空collections而不返回null),你调用自己写的方法时,就能大胆地忽略判空) 2、返回类型不是collections,又怎么办呢?...其他回答精选: 1、如果要用equal方法,请用object能为空>.equal(object能为空>)) 例如使用: "bar".equals(foo) 而不是 foo.equals(

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    为什么我不建议你用去 “ ! = null 做判空?

    最终,项目中会存在大量判空代码,多么丑陋繁冗!如何避免这种情况?我们是否滥用了判空呢? ---- 精华回答: 这是初、中级程序猿经常会遇到的问题。...他们总喜欢在方法中返回null,因此,在调用这些方法时,也不得不去判空。另外,也许受此习惯影响,他们总潜意识地认为,所有的返回都是不可信任的,为了保护自己程序,就加了大量的判空。...这里给一些实践建议: 1、假如方法的返回类型是collections,当返回结果是空时,你可以返回一个空的collections(empty list),而不要返回null,这样调用侧就能大胆地处理这个返回...如果你养成习惯,都是这样写代码(返回空collections而不返回null),你调用自己写的方法时,就能大胆地忽略判空) 2、返回类型不是collections,又怎么办呢?...其他回答精选: 1、如果要用equal方法,请用object能为空>.equal(object能为空>)) 例如: 使用 "bar".equals(foo) 而不是 foo.equals("

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    2020年 Python学习路线及学习目标规划 拿走不谢!

    小编分享2020年Python学习路线及学习目标规划拿走不谢,Python作为今年来特别受欢迎的编程语言,是AI时代头牌语言AI领域的敲门砖,Python已经入驻小学生教材,将来不学Python不仅知识会脱节与小朋友都没共同话题了...第一阶段、Python基础   1、学习目标:   能够熟练使用Python技术完成针对小问题的程序编写以及小游戏程序的开发。   ...、定义类、实例化对象   7)异常处理   学会捕捉异常、自定义异常   8)模块和包   理解模块和包的概念病学会使用   9)飞机大战游戏制 第二阶段、Python和Linux高级   1、学习目标...装饰器、生成器、迭代器   8)mini-web服务器   根据网络服务的过程写出简易的web服务器   9)mini-web框架   可以编写简易的web服务器框架 第三阶段、前端开发   1、学习目标...)JavaScript的学习   JavaScript的基本语法   5)jQuery的学习   jQuery的使用   6)Vue框架   框架的使用以及注意点 第四阶段、Web开发   1、学习目标

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    李沐等将目标检测绝对精度提升 5%,不牺牲推理速度

    他们在不牺牲推理速度的前提下将目标检测绝对精度提升了 5%。 目标检测无疑是计算机视觉领域最前沿的应用之一,吸引了各个领域诸多研究者的目光。...本文的研究者致力于探索能够在不造成额外计算成本的情况下有效提升流行的目标检测网络性能的方法。他们首先在目标检测上探索了一种混合技术。...图 1:Bag of Freebies 在不牺牲推理速度的前提下,显著提高了目标检测器的性能。...由于网络结构和优化目标要复杂得多,针对特定检测算法专门设计了不同的训练策略和流程。在本文中,我们探索了通用的微调,这些微调有助于在不牺牲推理速度的前提下将当前最佳的目标检测模型提高到一个新水平。...受到 Rosenfeld 等人启发式实验的激励,我们关注自然共现的目标呈现,这种呈现在目标检测中扮演重要角色。半对抗目标补丁移植方法不是传统的攻击方法。

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    李沐等将目标检测绝对精度提升 5%,不牺牲推理速度

    他们在不牺牲推理速度的前提下将目标检测绝对精度提升了 5%。 目标检测无疑是计算机视觉领域最前沿的应用之一,吸引了各个领域诸多研究者的目光。...本文的研究者致力于探索能够在不造成额外计算成本的情况下有效提升流行的目标检测网络性能的方法。他们首先在目标检测上探索了一种混合技术。...图 1:Bag of Freebies 在不牺牲推理速度的前提下,显著提高了目标检测器的性能。...由于网络结构和优化目标要复杂得多,针对特定检测算法专门设计了不同的训练策略和流程。在本文中,我们探索了通用的微调,这些微调有助于在不牺牲推理速度的前提下将当前最佳的目标检测模型提高到一个新水平。...受到 Rosenfeld 等人启发式实验的激励,我们关注自然共现的目标呈现,这种呈现在目标检测中扮演重要角色。半对抗目标补丁移植方法不是传统的攻击方法。

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    AI图片橡皮擦来了,清华&阿里合作推出「概念半透膜」模型,还能改头换面

    图 2 失去梦想变成一只面包表情包 图 3 西装光剑米老鼠图擦除米老鼠概念 图 4 稻田里的史努比图擦除史努比概念 图 5 梵高的向日葵图擦除梵高概念 图 6 毕加索的抽象画擦除毕加索概念 这便是清华大学丁贵广教授团队和阿里安全联合发布的概念半透膜模型...后,可以将它们不冲突地组合并覆盖在其他 DM(如 )上: 尽管 Latent Anchoring 旨在在微调过程中保护非目标概念,但在安装了多个 SPM 的挑战性场景中,已有方法的结果表明整体生成效果不可避免地退化...3、实验效果 3.1 单概念的擦除 面对具体概念如「史努比」(图 8 一行五列),抽象概念如「梵高画风」和「毕加索画风」(图 9 一行六列,四行六列),SPM 都擦除足够彻底,且对其他概念几乎没有影响。...而其他方法或擦除不彻底,或对无关概念有所破坏。...图 8 擦除史努比的效果 图 9 擦除梵高、毕加索画风的效果 3.2 多概念的擦除 擦除多个概念时,SPM 能保持稳定效果如图 10,且不会影响其他无关概念如图 11,而其他方法都或多或少对无关概念进行侵蚀

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    Hybrid-SORT起飞 | 超过DeepSORT将近10个点的多目标跟踪香不香?

    代码和模型:https://github.com/ymzis69/HybirdSORT 1、简介 最近,基于检测的多目标跟踪已经成为多目标跟踪(MOT)中最受欢迎的范例,将问题分为两个子任务: 第一个任务是在每一帧中检测目标...具体而言,当两个目标在当前帧中高度重叠时,检测和估计的轨迹位置之间的交并比(IoU)变得模糊不清,而两个目标的外观特征被前景目标所主导(图1右上角的红色虚线箭头)。...高度状态是目标的一个稳定属性,通常对不同的目标姿势具有稳健性,并且包含一定程度的深度信息(即反映了相机到目标的距离)。...这是因为检测无遮挡的目标往往会得到较高的置信度分数,而遮挡的目标对检测提出更大的挑战,导致较低的置信度分数。...这使得高度状态成为区分高度重叠目标的有效线索。 其次,高度状态相对于多样的姿态较为稳定,使其成为准确估计的状态和目标的高质量表示。 「为什么不选择目标的宽度作为状态?」

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    【目标检测】目标检测和实例分割中应用CIoU损失和Cluster-NMS,不牺牲推理效率的情况下,显著提高AP和AR

    Learning and Inference forObject Detection and Instance Segmentation 原文作者:Zhaohui Zheng 基于深度学习的目标检测和实例分割取得了前所未有的进展...在本文中,我们提出了CIoU (Complete-IoU)损失和Cluster-NMS来增强边界盒回归和非最大抑制(NMS)中的几何因子,在不牺牲推理效率的情况下,平均精度(AP)和平均召回率(AR)都有显著提高...在本文中,特别关注目标检测和实例分割中测量边界盒回归的三个关键点——重叠区域,归一化中心点距离和高宽比。为了更好地区分难回归的情况,将这三个几何因子被纳入到CIoU损失中。...将CIoU损失和Cluster-NMS应用于实例分割(例如YOLACT)和目标检测(例如YOLOv3, SSD 和 Faster R-CNN)模型实验中,性能表现SOTA。...以MS COCO上的YOLACT为例,使用NVIDIA GTX 1080Ti GPU可以达到27.1 FPS,同时本文的方法在目标检测上提升了1.7 AP和6.2 AR100,在实例分割上提升了0.9

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    玩转PaddleHub:无须训练即可合成毕加索画风的蒙娜丽莎和动漫

    【飞桨开发者说】姚晓雨,中国科学技术大学材料学博士研究生,主要研究深度学习在材料设计领域的应用 毕加索的作品风格丰富多样,后人常用“毕加索永远是年轻的”的说法形容毕加索多变的艺术形式,可见一斑。...那么想不想看看出自毕加索的蒙娜丽莎?想不想让毕加索做个动漫?本文将用最简单的方法带大家实现这个小小愿望。...实践效果 毕加索画风的蒙娜丽莎 毕加索画风的BadApple MV 实践方法 想要实现毕加索风格的蒙娜丽莎和动漫,不仅需要数据,还要搭建网络结构,在这里给小伙伴们推荐一个好玩的Hub — PaddleHub...当不设置 weights 时,默认各个 style 有着相同的权重。...从PaddleHub的stylepro_artistic模型的预测效果看,蒙娜丽莎的微笑与毕加索的画风很像,但是在动漫中效果并不十分理想,但是大胆的着色跟毕加索风格还是很相似的。

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