为了防止运行出错，就存在了变量类型的隐式转换本人使用js也有一段时间了，但是对这个转换规则还是有点不理解全面，所以从网上学习回来，总结了这个隐式转换规则，从此以后不再纠结于这个东西，请往下看转换规则运算符的转换规则...-左右两边的值会被转换成number再进行运算(* % / 也类似)+左右两边的值如果都为number，则进行正常的数值相加，否则判定为字符串拼接，将两个值转换为string后进行拼接如果是存在复杂类型运算...，会先将复杂类型转换为原始类型(Primitive)，再进行运算，转换的过程如下： 先调用复杂类型对象上的valueOf()方法，如果返回值的不是原始类型，则调用toString()方法undefinde...两边对比的转换规则!...后面的值会直接转换成boolean对于原始类型之间的比较(==)，如果两边类型一致，则直接进行比较，否则会先都转换为number类型，再进行比较对于复杂类型与原始类型之间的运算，复杂类型与复杂类型之间的比较
产生式：一组产生式，互相配合/协调，其中一个产生式产生的结论可以作为另一个产生式的事实使用，以求解问题 如下图为产生式系统的基本结构：...产生式系统的基本结构 规则库：用于描述相应领域内过程性知识的产生式集合。...控制系统（推理机构）：由一组程序组成，负责整个产生式系统的运行，实现对问题的求解。...问题描述：基于产生式规则的动物识别系统——识别虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁等七种动物的产生式系统。...，需要有日志说明推理结果的解释 产生式规则如下： 解决思路如下： 前提条件：将每一个前提条件转换为一个对应的唯一的一个数学数字 中间结论： 结论： 产生式规则转换如下：
Attribute Learning（具有隐式属性学习的动态谈话人脸视频生成）”的解读。...a）图像输入作为指导，不生成隐式属性， b）视频输入作为指导，隐式属性是从原视频中复制得到， c）本方法内容：以视频输入为指导，同时生成隐式和显式特征。...尽管这些工作针对生成属性进行了不同侧面的探究，但是对这些属性的具体研究，仍存在以下问题：（1）显式和隐式属性如何潜在地相互影响？(2) 如何对隐式属性进行建模？...相比之下，通过显式和隐式属性的协同学习，我们的方法生成具有个性化的头部运动，考虑到不同个体的运动特性，同时可以生成更加逼真眨眼信息的人脸视频。...本文所提出的联合隐式和显式属性生成框架，超越了大多数现有方法，在各项属性生成任务中，均具有较优的解析质量。
前面我们已经提到过，ASP.NET 的路由系统主要具有两个方面的应用，其一就是通过注册URL模板与物理文件路径的匹配实现请求地址和物理地址的分离；另一个则是通过注册的路由规测生成一个相应的URL。...和HTTP上下文的封装）和用于替换定义在URL模板中的变量站位符的值。...而AppendTrailingSlash和LowercaseUrls决定在对生成的URL进行规范化的时候是否添加一个“/”字符（如果没有），以及是否需要将URL转化为小写。...RouteTable和Routes熟悉的GetVirtualPath方法生成三个具体的URL。...ASP.NET的路由系统：URL与物理文件的分离 ASP.NET的路由系统：路由映射 ASP.NET的路由系统：根据路由规则生成URL
/2020/0349.pdf 1、背景 在推荐系统中，我们用到的数据通常可以分为两类，即显式反馈数据和隐式反馈数据。...显式反馈数据又包括显式正反馈（用户对某一物品的五星好评，或者收藏／喜爱）和显式负反馈（如用户显式点击不喜欢，或者差评等）；隐式反馈也包含隐式正反馈（如曝光点击）和隐式负反馈（如曝光未点击）。...在之前介绍的大部分应用于推荐系统中的深度学习模型中，应用最多的往往是隐式正反馈，即用户的点击行为，这种类型的行为方便进行收集和获取。...最后通过Avg-pooling的方式，分别得到三个序列的输出，分别计作fc（隐式正反馈），fu（隐式负反馈）和fd（显式负反馈）。...DFN在这几项指标中均有较大的提升，取得了不错的线上效果： 好了，文章介绍就到这里了，在本文中，作者初步研究了推荐系统中的多种显式/隐式和正/负反馈之间的协同合作机制，并基于多种反馈信息去建模用户无偏的正负向兴趣
由此产生的码字元组被称为item的语义ID 在语义ID上训练通用的推荐系统：构建transformer模型在语义id上训练用于序列推荐的模型 2.1 语义ID生成 假设每个item都有相关的内容特征，这些特征捕捉有用的语义信息...然后对语义emb进行量化，以生成每个item的语义ID，如图a所示。 将语义ID为长度为m的码字元组。元组中的每个码字都来自不同的码本。...虽然生成语义ID的不同技术导致ID具有不同的语义属性，但它们得有以下属性：相似的item（具有相似内容特征或语义emb紧密的item）应该具有重叠的语义ID。...为了检测冲突，需要维护一个将语义ID映射到相应item的查找表。 2.1.3 通过语义ID进行生成式检索 按时间顺序对每个用户交互过的item进行排序，构建item序列。...,item_n) ，推荐系统预测下一个 item_{n+1} 。令 (c_{i,0},...,c_{i,m-1}) 表示 item_i 的长度为m的语义ID。
内部进行订单的处理或者跟进 从技术的层面去讲，很多时候搜索订单相关信息的时候都是以订单ID作为唯一标识符，这是由于订单号的生成规则的唯一性决定的（后面讲订单号生成规则会讲到）。...不得重复 由于我们在业务中对于订单编号的要求是唯一的，所以订单编号生成的时候一定要遵循不可重复这一特性，而实际在底层生成订单编号的时候由于业务流水很大，处于一个高并发的状态，并且订单号的生成规则一般是固定的...随机数 随机数就是系统根据程序在一定规则内随机生成的字符，可以为数字也可以是字符串，一般可以用来降低重复；随机数在订单生成中的使用频率非常高，常常是前面几位都是一些显式的规律性数字，比如订单生成的时分秒...UUID 通⽤唯⼀识别码，是⼀种软件建构的标准，亦为开放软件基⾦会组织在分布式计算环境领域的⼀部分。其⽬的是让分布式系统中的所有元素，都能有唯⼀的辨识信息，⽽不需要通过中央控制端来做辨识信息的指定。...预先生成 系统预先生成不重复的编号，业务系统要使用时候按顺序取数即可。这种编号一般系统拥有一套成熟的加密规则，不属于常规的订单生成规则，一般用于加密程度较高的业务。
这家公司由Grant Lee、James Fox和Jon Noronha于2020年11月创立，其目标是利用生成式AI技术，创建一种新的演示媒介，以取代如PowerPoint这样的传统工具。...根据笔记大纲或现有内容创建，生成，或者导入PPTword文档优化 Phind 地址： https://www.phind.com/ 功能： Phind AI是一家提供生成式AI搜索引擎的公司，主要面向开发人员...VALL-E在训练阶段使用了大量的语音数据——60,000小时英语语音，这比现有系统大了数百倍。...与生成式AI模型的结合：VALL-E可以与其他生成式AI模型（如GPT-3）结合使用，用于内容创作和语音编辑。...Raycast 的生态系统与众不同之处在于其强大的工具、轻松构建 UI、与社区的合作以及重视开发人员体验的特点 。
业务ID生成的速度或者重复问题可能给系统带来严重的故障。...信息安全，如果ID连续生成，势必会泄露业务信息，甚至可能被猜出，所以需要无规则不规则。 高可用低延时，ID生成快，能够扛住高并发，延时足够低不至于成为业务瓶颈。...分布式ID的几种生成办法 下面介绍几种我积累的分布式ID生成办法，网络上都能够找得到，我通过学习积累并后期整理加上自己的感悟分享于此。...，使用简单而且具备一定业务性，但是在分布式高并发的系统里面，却是不适用的，分布式系统涉及到分库分表，跨机器甚至跨机房部署的环境下，数据库自增的方式满足不了业务需求，同时在高并发大量访问的情况之下，数据库的承受能力是有限的...适用场景 雪花算法有很明显的缺点就是时钟依赖，如果确保机器不存在时钟回拨情况的话，那使用这种方式生成分布式ID是可行的，当然小规模系统完全是能够使用的。
几乎我见过的所有大型系统中，都需要一个唯一 ID 的生成逻辑。...有多台 application 的 host，但是只有一个数据库。本质上这是耍了个小赖皮，把某分布式系统唯一 ID 的生成逻辑寄托到一个特定的数据库上，于是分布式系统存在中心节点了。...其它的生成服务也有很多，很多系统中设计的 ticket server 本质上也就是扮演这样一个角色，特点是这个 ID 生成服务系统必须独立于现有母系统（客户系统）。...本地生成器 这个也很常见，局限性也非常明显。通常必须满足这样的要求：在不同的 host（分布式节点）之间没有关系保证（比如递增性）。...在分布式系统中，它比前面说的方案有更多优势，比如长度一致，比如没有一个毫秒内最多只能生成一个的要求。但是，尽管可以认为它是唯一的，基于随机数产生的 UUID 冲突却是理论上可能存在的。
来源 | 商汤学术 编辑 | 刘冰一 在 CVPR 2021 上, 南洋理工大学 S-Lab 和商汤科技等提出的隐式生成库(Generative Latent Bank), 针对高倍率图像超分辨中的质量和保真度问题提出了一个新的思路...现有方法一般可以分为两种： 1）第一种方法（如 ESRGAN [1]）训练生成器以处理放大任务，其中通过使用鉴别器将真实图像与生成器生成的放大图像区分开来进行对抗训练。...但是，由于低维隐码 (latent code)和图像空间中的约束不足以指导恢复过程，这些方法通常会生成低保真度的图像。...Generative Latent Bank 给定卷积特征 fi 和 latent vector C，我们利用预训练的生成器 (StyleGAN) 作为 latent bank 来提供纹理和细节生成的先验...GLEAN 成功地生成了真实而且接近 GT 的图像，最多可进行64x的放大。
在这项研究工作中，来自马普所和港中文大学的学者通过提出一种新的着色引导生成隐式模型ShadeGAN来解决这种模糊性，它学习了一种改进的形状表示。...接下来会先提供关于神经辐射场（NeRF）的初步介绍，然后详细介绍着色引导生成隐式模型。 3.1 神经辐射场的初步研究 作为一种深度隐式模型，NeRF使用MLP网络将3D场景表示为辐射场。...3.2着色引导生成隐式模型 开发生成隐式模型是十分有趣的，它可以为3D感知图像合成显式着色过程建模。研究团队对NeRF中的MLP网络进行了两个扩展。...为了在生成隐式模型中实现更高效的体绘制，研究团队进一步提出了一种曲面跟踪网络S，该网络学习模仿以潜在编码为条件的曲面位置。...与基线进行比较 将ShadeGAN与两种最先进的生成隐式模型（GRAF和pi-GAN）进行比较。
来自：网络 ID Generator id生成器 分布式id生成系统，简单易用、高性能、高可用的id生成系统 简介 Tinyid是用Java开发的一款分布式id生成系统，基于数据库号段算法实现，关于这个算法可以参考美团...方式 推荐db配置两个或更多: db配置多个时，只要有1个db存活，则服务可用 多db配置，如配置了两个db，则每次新增业务需在两个db中都写入相关数据 tinyid的原理 Id生成系统要点 在简单系统中...这时候全局唯一的id生成系统就派上了用场。当然这只是id生成其中的一种应用场景。 那么id生成系统有哪些要求呢？...仔细想想，实际上start_id并没有起什么作用，新的号段总是(end_id,end_id+1000]。 所以这里我们更改一下，db设计应该是这样的： ?...简单架构的问题 到此一个简单的id生成系统就完成了，那么是否还存在问题呢？
生成式AI的未来：对话系统与自主代理的融合之路随着生成式AI技术的不断进步，关于其未来发展方向的讨论愈发激烈。...本文将探讨生成式AI在对话系统与自主代理中的发展潜力，并提出未来融合发展的可能性。一、对话系统中的智慧展现对话系统是生成式AI最早也是最广泛应用的领域之一。...三、对话系统与自主代理的融合尽管对话系统和自主代理分别代表了生成式AI的不同发展方向，但两者并非对立，而是可以相辅相成，融合发展。...四、未来展望生成式AI的未来发展，将不仅仅局限于对话系统或自主代理中的单一方向，而是朝着两者融合的方向不断前进。这种融合不仅能够发挥各自的优势，还能够弥补各自的不足，推动生成式AI技术的全面进步。...综上所述，生成式AI的未来发展方向既在于对话系统中的智慧展现，也在于自主代理中的能力体现。两者的融合，将推动生成式AI技术的全面进步，为人类社会带来更多创新和变革。
背景 在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。...此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。概括下来，那业务系统对ID号的要求有哪些呢？ 全局唯一性：不能出现重复的ID号，既然是唯一标识，这是最基本的要求。...信息安全：如果ID是连续的，恶意用户的扒取工作就非常容易做了，直接按照顺序下载指定URL即可；如果是订单号就更危险了，竞对可以直接知道我们一天的单量。所以在一些应用场景下，会需要ID无规则、不规则。...同时除了对ID号码自身的要求，业务还对ID号生成系统的可用性要求极高，想象一下，如果ID生成系统瘫痪，整个美团点评支付、优惠券发券、骑手派单等关键动作都无法执行，这就会带来一场灾难。...ID发号性能瓶颈限制在单台MySQL的读写性能。 对于MySQL性能问题，可用如下方案解决：在分布式系统中我们可以多部署几台机器，每台机器设置不同的初始值，且步长和机器数相等。比如有两台机器。
Gemini展示了其多模态理解能力，包括根据简笔画实时解读、根据视频中的颜色比例推荐编织玩具、以及玩猜硬币游戏。它与其他生成式AI模型最大的区别在于能够同时处理多种形态的信息输入。...2.2 可拓展性 到 2023 年下半年，大模型并行发展成为行业主流，尤其是端侧大模型在生成式 AI 应用中备受瞩目。vivo、小米、OPPO等手机品牌推出了端侧大模型与云端大模型的结合应用。...Gemini Nano具备完全在端侧离线运行的能力，已适配Pixel系统自带的录音App，可生成AI摘要，甚至在无网络连接时也可运行。...Gemini Nano的能力已整合进Android系统，第三方应用开发者也可通过应用适配调用其能力。...生成式人工智能领域的新格局会是什么样？ 最近OpenAI经历了一些领导层的变动，包括首席执行官被罢免后又回归，导致了一些不确定性。
INR（隐式神经表示）将信号转换为将输入坐标映射到信号值的神经网络，例如将 2D 图像坐标转换为 RGB 值。...介绍了一种用于视频创建的独特的基于 INR 的 GAN 架构，即动态感知隐式生成对抗网络 (DIGAN)。...研究人员表示，动态感知隐式生成对抗网络 (DIGAN) 是一种基于 INR 的视频制作生成对抗网络。...受基于 INR 的 GAN 用于图像合成的成功启发，DIGAN 通过引入时间动态扩展了用于视频制作的隐式图像 GAN。...结论 研究人员表示，DIGAN 是一种基于隐式神经表示 (INR) 的生成对抗网络 (GAN)，用于视频制作，它结合了视频的时间动态。
于是乎，我们需要为分布式系统生成全局唯一的id。...但是分布式系统中最怕的就是单点故障（single point of failure），单点故障是可靠性、可用性的头号天敌，因此即使是中心化服务（centralized service）也会搞成一个集群，...结构化ID思考 这里的结构化ID，就是指按一定规则，用时间、空间（机器）信息生成的ID，上面介绍的UUID以及各种变种都属于结构化id。...总结 本文介绍了分布式系统中，全局唯一ID的生成方法。ID主要有两种类型，一种是数字自增ID，如flicker的解决方案；另一种是携带时间、机器信息的组合ID，如uuid。...分布式系统中，好的全局ID生成算法首先是需要避免单点，如果不需要中心化服务的话更好；另外，携带时间信息、分片信息的ID更加实用。
今天给大家分享京东的一篇CTR预估的论文，用于建模页面上下文（用户感知到的其他展示的item）对于目标item是否点击的影响。...但是在精排阶段，往往采用point-wise预估的方式，准确的上下文信息是难以获取的，因此往往需要一个模拟的过程。接下来，我们一起看下本文提出的方法是怎么实现的吧。...1、背景 在搜索广告场景，所有的候选item往往都与用户的搜索关键词相关，而在用户的决策过程中，对于某个目标的item，用户往往会将其与其他的感知到的item进行比较。...2.3 CIE模块 CIE模块式CIM框架的核心部分，针对每一个候选item，将用户感知的所有item建模为一个上下文向量： CIE模块采用了Transformer的架构，在输入Encoder前，会将每个候选...，均取得了相应的效果的提升： 好了，论文就介绍到这里了，论文的出发点还是比较合理的，其做法也具有有一定的借鉴意义。
二、和唯一ID的不同是什么 有的人可能会问，好像听的最多的就是唯一ID，包括大量的文章都是讲分布式唯一ID的生成的，好像和单据号相关的很少。...下面从不同的角度来分析一下： 1）唯一性：唯一是ID其实更多的是为了保证这个ID在整个系统中都是唯一的，它对唯一的定义范围更加广。...三、为什么需要全局唯一单据号生成程序 和唯一ID一样，单据号的生成本身也是一个相对稳定并且通用的规则，所以把它提炼成一个单独的程序可以提供更好的复用性，避免了各自项目维护单据号所花费的重复劳动。...，这个自增列的数字上限必须能保证在日期的最小精度范围内不会产生重复。...六、结语 一个设计良好的单据号，不但可以用于主键，也可以用于做分库分表，比如我们把用户ID按照某个规则得出的几位数字拼到单据号的最后，那么直接用这个号来定位数据库，可以确保一个用户的订单全部落在一个同一个数据库里
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