引言 在Python编程中，条件逻辑是不可或缺的一部分。当我们需要根据不同的条件执行不同的代码块时，if和elif（else-if的缩写）是我们的主要工具。...性能差异 连续使用if: 每个if都需要进行条件检查，即使前一个if的条件已经满足。 使用elif: 一旦找到一个满足的条件，就会跳过后续的elif和else条件检查，因此通常具有更高的性能。 3....< 20: print("x 小于 20") else: print("其他情况") 总结 连续使用if和使用elif虽然在表面上看似相似，但在独立性、性能和可读性方面有明显的差异。...连续的if语句更适用于多个条件都可能同时成立的情况，而elif更适用于条件之间具有排他性的情况。根据实际需求和场景，我们应当选择最适合的方式来实现条件逻辑。...希望这篇文章能够帮助大家更清晰地理解Python中条件逻辑的使用，以及如何根据实际需求选择最合适的方法。
OpenTelemetry 正在增强以专门支持生成式 AI 的这些需求。...对于生成式AI，这些约定通过标准化模型参数、响应元数据和令牌使用等属性，简化了AI模型的监控、故障排除和优化。这种一致性支持跨工具、环境和API的更好可观测性，帮助组织轻松跟踪性能、成本和安全性。...第一个版本是一个用于插桩OpenAI客户端调用的Python库。该库捕获跨度和事件，以结构化格式收集模型输入、响应元数据和令牌使用等重要数据。...注意：请注意，我们决定使用发出的事件以及生成式AI的语义约定中的日志API规范。事件允许我们为我们捕获的用户提示和模型响应定义特定的语义约定。此API的添加正在开发中，并被认为是不稳定的。...示例用法 这是一个使用 OpenTelemetry Python 库监控带有 OpenAI 客户端的生成式 AI 应用程序的示例。
掩码攻击是指指定一个固定的密码结构，并根据该结构生成候选密码。例如，使用纯暴破的方法破解“Julia1984”，我们需要计算13.537.086.546.263.552个不同的组合。...NLTK Python库用于POS标记。 为了了解哪个词类在密码中出现的最多，我们再次分析了Myspace和Ashley Madison的wordlists。用于分析的脚本代码你可以在此处获取。...因此，让我们使用Twitter作为我们的数据源，并尝试构建我们的个性化wordlist生成算法。 算法构建 下载和清洗 Tweet 数据 首先，我们需要通过Twitter的API从目标收集推文。...由于我们的目标是识别用户的个人主题并生成相关的单词，因此我们需要从下载的推文中删除不必要的数据（停用词）。NLTK的stopwords扩展和自定义列表都被使用。...wiki被用于这两项工作。我们的算法访问每个专有名词的wiki页面，用正则解析年份，并使用其硬编码城市列表识别城市名称。
判别器的任务是判断生成模型生成的样本是真实的还是伪造的。换句话说，生成器要生成能骗过判别器的实例，而判别器要从真假混合的样本中揪出由生成器生成的伪造样本。...GAN的基本结构 二、GAN在文本生成中遇到的困境 传统的GAN只适用于连续型数据的生成，对于离散型数据效果不佳。文本数据不同于图像数据，文本数据是典型的离散型数据。...为了解决GAN在面对离散型数据无法将梯度反向传播给生成器的问题，人们提出了三种方案：1.判别器直接获取生成器的输出；2.使用Gumbel-softmax代替softmax；3.通过强化学习来绕过采样带来的问题...三、几种用于生成文本的GAN模型 3.1 Seq-GAN SeqGAN的核心思想是将GAN与强化学习的Policy Gradient算法结合到一起，出发点是意识到了标准的GAN在处理离散数据时会遇到的困难...LeakGAN结构 3.3 RelGAN RelGAN由三个主要组件组成：基于关系记忆的生成器、Gumbel-Softmax用于离散数据上训练GAN、鉴别器中嵌入多个表示为生成器提供更多信息。
这5个版本使用不同算法，利用不同的信息来产生 UUID，各版本有各自优势，适用于不同情景。...具体使用的信息 UUID - npm Vue 、React 等可以直接通过 npm 安装并使用 uuid。 用于创建RFC4122 UUID。...-4bad-9bdd-2b0d7b3dcb6d' 3、使用 CommonJS 语法： const { v4: uuidv4 } = require('uuid'); uuidv4(); // ⇨ '1b9d6bcd-bbfd...UUID ： uuid.v4() //直接加在页面的任意位置 打开页面/标签，即生成一个 UUID ，页面刷新 UUID 不会变。...声明：本文由w3h5原创，转载请注明出处：《Vue使用uuid-npm快速生成uuid，适用于多种场景》 https://www.w3h5.com/post/544.html
Python Pillow库的简单使用 使用Python生成一张用于登陆验证的字符图片， 代码使用了Pillow，Anaconda已经默认安装此库，如果你使用的是官方版的Python需要先下载此库...代码如下，在注释中予以说明： from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter import random #定义一个生成随机字符的函数...(random.randint(97, 122)) #小写字符 else: return chr(random.randint(48,57)) #数字 #定义一个生成图片的颜色...width = 60 * 8 #生成图片高度 height = 60 #创建image对象 image = Image.new('RGB', (width, height), (255, 255, 255...random.randint(0, 9)), randChar(), font = font, fill = randColor2()) #draw.text 4个参数 坐标 字符 字体 颜色 #第一个参数大量使用
这5个版本使用不同算法，利用不同的信息来产生 UUID，各版本有各自优势，适用于不同情景。...具体使用的信息 UUID - npm Vue 、React 等可以直接通过 npm 安装并使用 uuid。 用于创建RFC4122 UUID。...-4bad-9bdd-2b0d7b3dcb6d' 3、使用 CommonJS 语法： const { v4: uuidv4 } = require('uuid'); uuidv4(); // ⇨ '1b9d6bcd-bbfd...UUID ： uuid.v4() //直接加在页面的任意位置 打开页面/标签，即生成一个 UUID ，页面刷新 UUID 不会变。...打开页面，如果没有 UUID 则生成一个存入 sessionStorage ，如果有则直接读取 sessionStorage 中保存的 UUID 。
p=8448 文本生成是NLP的最新应用程序之一。深度学习技术已用于各种文本生成任务，例如写作诗歌，生成电影脚本甚至创作音乐。...但是，在本文中，我们将看到一个非常简单的文本生成示例，其中给定输入的单词字符串，我们将预测下一个单词。我们将使用莎士比亚著名小说《麦克白》的原始文本，并根据给定的一系列输入单词来预测下一个单词。...完成本文之后，您将能够使用所选的数据集执行文本生成。所以，让我们开始吧。 导入库和数据集 第一步是导入执行本文中的脚本所需的库以及数据集。...由于数据集中共有17250个单词（比单词总数少100个），因此将总共生成17150个输入序列。...and and and and and and and and and and and and and and and and and and 结论 在本文中，我们看到了如何通过Python的Keras库使用深度学习来创建文本生成模型
不同于在代码中直接加上时间约束，需要重新授权的时候使用license可以避免修改源码，改动部署，授权方直接生成一个新的license发送给使用方替换掉原来的license文件即可。...下面将讲述使用truelicense来实现license的生成和使用。...2、 授权者保留私钥，使用私钥对包含授权信息(如使用截止日期，MAC地址等)的license进行数字签名。 3、 公钥给使用者(放在验证的代码中使用)，用于验证license是否符合使用条件。...接下来是本例制作license的具体步骤： 二、第一步：使用keytool生成密钥对 以下命令在dos命令行执行，注意当前执行目录，最后生成的密钥对即在该目录下： 1、首先要用KeyTool工具来生成私匙库...//生成证书 09.cLicense.create(); 10.} 11.} 4、 生成时使用到的param.properties文件如下： 01.
另外，作者在QM9 和 ChEMBL 数据集上进行实验，使用 GuacaMol分布学习基准进行评估，并且这些基准指标彼此相关。...2 模型框架 作者使用单个图神经网络来参数化由给定图产生的任何条件分布，并且假设遮掩部分η在给定剩余图的情况下彼此条件独立。...另外，在生成之前，需要对分子进行初始化，这里采用两种不同的初始化方法。第一种方式，称之为训练初始化，使用来自训练数据的随机图作为初始图。...也可以扩展到蛋白质生成上，以氨基酸为节点，以接触图为邻接矩阵。在这个框架中可以使用条件生成来重新设计蛋白质，以实现所需的功能。此外，该模型也适用于先导化合物优化。...最后，由于该方法广泛适用于通用图结构，未来也可以将其应用在非分子数据集上。 参考资料 Mahmood, O., Mansimov, E., Bonneau, R. et al.
当 RNN 模型应用于从头药物设计时，分子可以表示为序列（例如使用 SMILES），在用大量的SMILES字符串训练后，RNN模型可以用来生成一个新的、原始数据集中不包含的有效SMILES，因此可以认为是一个分子结构生成模型...AAE使用带有鉴别器D的对抗性训练，可以区分生成器的潜在分布和先验分布，从而避免使用KL发散。该模型的编码器可以看作一个生成器G，G(X)的输出模仿先验的任意分布p(Z)来欺骗鉴别器D。...GAN作为一种特殊的生成模型，也被应用于基于SMILES的分子生成。...虽然已经有很多关于使用生成模型生成新化合物的报道，但生成的化合物被合成和实验评估的例子较少。Zhavoronkov 等使用分子 GENTRL 在 21 天内发现有效的 DDR1 抑制剂。...此外，在将生成模型应用于药物设计时，需要严格评估生成分子的新颖性。 总的来说，我们才刚刚开始使用生成模型来设计分子，这种模型还有很多方面需要进一步改进，需要更多的计算和实验验证以及基准测试。
1、点击[automake-1.14.tar.gz] 2、点击[开始下载] 3、点击[打开] 4、点击[命令行窗口] 5、按<Enter>键 6...
Denoising Diffusion with Multi-Scale Content Aggregation and Style Contrastive Learning，Diffusion 扩散模型用于生成任意风格的复杂字的使用配方...MSE 扩散损耗来优化 FontDiffuser，而不使用 SCR 模块。...\mathcal{L}_{cp} 用于惩罚 \boldsymbol{x}_{0} 生成的VGG特征与相应的 \boldsymbol{x}_{target} 目标特征之间的内容不对齐。...偏移损失 \mathcal{L}_{offset} 用于限制 RSI 模块中的偏移量。...(中文到韩文) FontDiffuser还能在仅有中文数据集的训练的情况下，用于韩文的生成，结果如下图11所示： 图16 跨语言生成 (中文到韩文) 结论分析 我们的方法在不同的在三个复杂度级别的字符上
package com.test; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt....
最终实现如下： /*---------------------- 函数：生成行 0.01 Author:AhDung Update:201412310925 ----------------------...使用示例： ? 至于该函数具体可以应用到哪些场景，只可意会，需要的人自然觉得有用，觉得没用的说明不需要。...上代码： /*---------------------- 函数：生成行 0.01 Author:AhDung Update:201412310925 ----------------------*/
事实证明，深度学习的最新进展，尤其是深度生成模型在从头药物设计中具有不可估量的价值。 分子表征 将深度学习应用于分子生成的重要步骤是如何表示化合物。...基于RNN的语言模型或变分自动编码器（VAE）用于生成SMILES字符串，然后将其转换为分子。...例如，使用GAN模型生成类似于查询分子的分子（例如，用于药物发现的前导优化）并不容易，而基于流的模型则很容易。 模型 ?...GraphNVP GraphNVP是第一个基于可逆流的图形生成模型，该模型遵循一次生成策略。引入了两种潜在表示，一种用于节点分配，另一种用于邻接张量，以分别捕获图结构及其节点分配的未知分布。...使用两种新类型的耦合层：邻接耦合 和 节点特征耦合， 以获取这两个潜在表示。在图生成过程中，首先生成邻接张量，然后使用图卷积网络生成节点特征张量 。
扩散模型具有很高的灵活性，并已应用于图像合成之外的多种生成任务，包括文本到图像生成[46, 49]，修复[9, 25, 43]，超分辨率[23, 45]，3D重建[3, 48]和广义图像编辑[5, 19...迭代预测：Transformer解码器架构被训练用于预测图像的连续细节因子（token-map），从而实现对细节的逐步增加和控制。...首先，通过使用算法1得到的分词基础细节因素，然后用于训练一个Transformer解码器架构，该架构学习预测“下一个细节” Token 。...类似于GPT-2 [31]和VQGAN [12]，使用标准的解码器唯一的Transformer架构进行推理。在解码时，Transformer预测代码和VQ-VAE解码器，用于获得生成的图像。...图4显示了使用提出的CART方法生成的部分图像，图5显示了VAR[39]和CART生成的图像的比较。
因此，计算技术也被开发出来，用于类药分子的设计，并生成大型虚拟化学库，可以更有效地筛选出类药分子，用于计算药物发现。...更有趣的是，许多基于序列对序列自动编码器(Seq2seq AEs)、变分自动编码器(VAEs)、对抗式自动编码器(AAEs)、生成式对抗网络(GANs)、强化学习等的深度生成模型被提出，用于探索广阔的类药物化学空间...seq2seq AE的基本策略是使用门控循环单元(GRU)或长短期记忆(LSTM)网络将输入序列映射到潜在空间中的一个固定大小的向量，然后用另一个GRU或LSTM网络将该向量映射到目标序列。...因此，使用替代的结合亲和力预测器对它们进行交叉验证。本工作中，研究人员构建了基于二维指纹（2DFP-BPs）的机器学习预测器来重新评估生成化合物的亲和力。...这项工作中，研究人员开发了一种新的生成式网络复合体(GNC)，用于在潜伏空间中通过梯度下降的多性质优化来自动生成类药分子。
如果想实现按name降序排序,只需将Person类中的compareTo中的return改为：
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