当然，假设valueOf(String)方法的參数不是该枚举类型合法的字符串，则会抛出IllegalArgumentException异常。...对于枚举类型，Java内部实际上还是转换为java.lang.Enum的子类，能够通过“javap -c Season”命令反编译来观察这一点。...Enum类提供了一个ordinal()方法，用来返回枚举对象的序数，比方本例中SPRING, SUMMER, AUTUMN, WINTER的序数就分别为0, 1, 2, 3。...对于这个问题，实际上能够利用枚举类型的values()方法间接的做到。values()方法返回一个枚举对象数组，比方本例就是Season[]，数组元素依照序数排列。...在自己定义的枚举类型中，我们仅仅要定义自己的valueOf(int)方法，并返回该数组下标对象的对象就能够了。
图15 获得商品列表信息 修改名称为：获得商品列表信息。 引用名称为：name。 正则表达式为：。获取name的table信息。...获得所有匹配。（在这里与边界提取器一样，1表示第1个匹配项；2表示第2个匹配项；…；n表示第n个匹配项；0表示随机由JMeter分配一个匹配项；负数表示获得所有的匹配项）。 缺省值为：null。...运行，在查看结果的取样器中可以获得所有的匹配参数，如图16所示。 图16 匹配到的所有商品列表信息 由于获得的多条信息，所以name为null。...name_1：第1条记录匹配到的字符串为：“正山堂茶业 元正简雅正山小种红茶茶叶礼盒装礼品 武夷山茶叶送礼”。 name_1_g：第1条记录匹配到参数个数，为1个。...name_1_g1同name_1，第1条记录匹配到的字符串：“正山堂茶业 元正简雅正山小种红茶茶叶礼盒装礼品 武夷山茶叶送礼”。 name_2...、name_3...
需求在数学中，定积分是一个非常重要的概念，它表示函数在区间[a, b]上的积分值。在 Java 中，可以使用数学库 Math 中的方法来计算定积分或者其他数学表达式。...本次需求是利用JAVA求定积分，也就是编译一个自动计算定积分的函数。理论步骤首先理解什么是定积分？定积分是微积分中的一个基本概念，它表示函数在区间[a, b]上的积分值。...定积分的符号表示为 ∫[a, b] f(x) dx，其中 a 和 b 是积分区间的上下限，f(x) 是被积函数。...根据定义，求曲线面积，分成n个区间，即n个矩形，由于每个区间差都是一样的，可作为一个矩形的宽，矩形的长为每个区间的中点对应的函数，长和宽的乘积就是其中一个小矩形的面积，将n个小矩形的面积相加就是，该被积函数的积分...接着，使用被积函数 f(x) 计算每个小区间的积分值，并将它们累加到 sum 变量中。最后，将 sum 变量乘以 e 变量，得到定积分的值，并输出结果。
中的向量维度都是，V的向量维度是 ，计算所有K向量和Q向量的点积，分别除以 ，并应用一个Softmax函数来获得这些值的权重。...常见的计算方法除了点积还有MLP网络，但是点积能转化为矩阵运算，计算速度更快。...除了 的缩放因子外，带缩放的点积注意力机制采用的是点积注意力函数，加注意力函数使用具有单个隐含层的前馈网络来计算兼容性函数。...在WMT2014年英法翻译任务中Transformer (big)获得了BLEU分值为 41.0分，优于之前发布的所有其它模型，训练成本降低 1/4。...表4.5-1 在英德和英法翻译任务中Transformer模型的BLUE 分值和其它模型BLUE 分值的对比（来源：网络） 表4.5-1同时将翻译质量和训练成本与其他模型架构的翻译质量和训练成本进行了比较
为编码器中的每个状态分配一个分值: 对输入序列进行编码之后，称这部分编码为内部状态，可以为包含“注意力”的状态分配高的分值，为不包含任何相关信息的状态分配低分值，从而达到识别相关编码器状态的目的。...输出 输出是权重和values的组合，其中权重是在query和key的点积的基础上，应用softmax函数获得的。...query向量组成时，则计算出所有key向量和query向量的点积。...类似于Vaswani注意力机制中的sqrt(d)，Bahdanau注意力机制采用Tanh作为缩放因子，可以用下面的公式来表示： Bahdanau 分值公式 然后，使用softmax函数将分值归一化成权重值...如果d的维数很大，点积的大小就会很大，Softmax函数会使得梯度变得很小，通过对点积进行缩放来减少这种影响。
我先我们先把 query 和每一个单词进行点乘 score = query \cdot key，得到相关性的分值； 有了这些分值后，我们对这些分值做一个 softmax ，得到一个注意力的分布...query 和 key 进行相似度计算，得到待判断商品和购买序列中商品的相关性分值； 将这个分值进行归一化(softmax)，得到一个商品注意力的分布，看看哪些商品是判断的重要依据； 使用注意力分布和...y_{i}=\sum_{j} w_{i j} x_{j} 就都是自己 self）的之间的计算的结果。而它们之间最简单的一种计算方式，就是使用点积的方式。...比如说，电影是一部关于爱情的电影，并且用户也很喜欢爱情电影，那么这个分值就是一个正数；如果电影是关于爱情的，但是用户却不喜欢爱情电影，那么这个分值就会是一个负值。...所有的点积的结果 w_{i j}^{\prime} 也构成一个矩阵，我们可以简单的使用 X 乘以它的转置得到。
假设原棋盘每一格都有一个分值，则分割后的每一块都有一个总分，总分即为所有格子分值之和。 设分割的每一块棋盘总分为xi。 如何分割可以让各矩形棋盘总分的均方差最小？...通过上面公式可以看出，其实就是要求分割后的n个矩形棋盘，分值平方的总和最小。 当你遇到一些没有头绪的问题的时候，先不要想太多，别上来整什么高大上的思想，咱们就从最简单的场景开始分析。...缩小问题规模是一种很有用的方法，因为问题的本质并没有发生变化，只是数据更小，就更有利于我们分析问题的本质。 2.2 开始分割 这时再让你分割，还会觉得难吗，全部手动枚举也能解决啊。 先垂直切。...上面的分割方法，在每一个阶段，我们已经把所有可能的分割方法全部枚举完了，那其中的最优肯定就是当前阶段的最优了，因为没有其它的可能性。 2.为什么当前阶段的最优可以转化为下一阶段？...初始化的时候，所有小块的独立矩形棋盘都一次不切，所以就是矩形棋盘的分值平方。
获得源代码及YOLO论文，请关注公众号并回复：20180508 特点1: 更好，而不是更快，更强 YOLO v2（即YOLO9000）在当时是最快、最准确的物目标检测算法。...YOLO v2采用了恒等映射（identity mapping）方法来弥补这个缺点，计算过程中将前一层的特征映射过来获得低阶特征。...在YOLO v3中，物体检测则是通过在网络不同位置、不同尺度的特征图应用1x1卷积核来实现的。...这也是YOLO的作者放弃softmax分类的原因。在YOLO v3中，每个类别的分值用线性回归来预测，此外还设置了一个门槛值来实现多标签预测。...也就是说，当某个类别的分值高于门槛值，则该类别的标签就被赋予相应的边界框。
题目链接：http://codeforces.com/contest/626/problem/D 题意：给定n个球以及每个球对应的分值a[]，现在A和B进行三局比赛，每局比赛两人随机抽取一个球进行比拼，...分值高的获胜。...问发生的概率。 分析：首先分值最高为5000，可以考虑枚举分值求概率。假设B胜的那一局胜X分，A胜的两局胜Y分，我们可以考虑枚举X或者Y。...以枚举X来说要求X > Y，关键在于求出B一局胜分X概率Pb[X] 以及 A两局胜分Y的概率Pa[Y]。 那么直接暴力就好了，暴力前sort一下。...对于第i个球a[i]，胜分的球在j(1 <= j < i)，把所有胜分求出并统计cnt[]。这样对于一局比拼的胜分T，概率为cnt[T] / (n*(n-1)/2)。 求出一局的胜分，两局也就好求了。
2022-11-22：小美将要期中考试，有n道题，对于第i道题，小美有pi的几率做对，获得ai的分值，还有(1-pi)的概率做错，得0分。小美总分是每道题获得的分数。...小美不甘于此，决定突击复习，因为时间有限，她最多复习m道题，复习后的试题正确率为100%。如果以最佳方式复习，能获得期望最大总分是多少？...接下来输入n个整数，代表ai，某道题的分值输出最大期望分值，精确到小数点后2位数据 1m, ai: &mut Vec, m: i32) -> f64 { let n = pi.len() as i32; //不复习的分数总和...let mut not_review_score = 0; //复习的获得分数数组 let mut review_vec: Vec = repeat(0).take(n as
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 （一）前言 本文介绍一个使用Matlab进行求分段函数积分值的方法。...首先介绍如何使用int()对连续函数进行积分的求解，然后介绍一个对分段函数进行求积分的例子。...（二）使用Matlab求定积分 Matlab中求积分的函数为int()，调用形式为int(func, ‘x’, a, b)，其中func为被积函数，x为积分变量，[a, b]为被积区间。...如int(x^2, ‘x’, 1, 2)为求函数y=x^2在区间[1, 2]的积分值，结果为7/3。...的确是这样的(利用Matlab的多目表达式甚至可以一行就写完)。如果大家有更好的方法，烦请告知，欢迎留言。
每月6日~10日统计上月的积分值，根据积分确认本月推广者的会员星级及返佣比例，佣金比例以月结更新后的数据为准。 3.3 星级奖励：新会员无星级奖励；会员随着星级上升，星级奖励增高，最高为15%。...四、积分类型说明 4.1 推广业绩积分：统计推广者上月实际推广的有效订单累计实付金额每达 ¥200，积2分；不达¥200的余数业绩不积分。...A大使上月推广订单金额399元，则积2分；B大使上月推广订单金额400元，则积4分。...如某推广大使前3个月连续每月均有推广，且每月的有效客户10人以上，则积40分。...，则当其发生退款时，重新校验该单【原单实付金额-退款金额】按其实际退款后额度核算高价值客户分值后，扣除其已加且应退回分值（若该用户未加高价值积分，则不扣该项） 4）跨月退款扣分：每个已月结的跨月订单降配
研究根据营养比、维生素、矿物质、添加剂、纤维和蛋白质等九种营养价值，对这8000多种食物和饮料一一打分，分值区间是0-100。 研究表示，一些传统意义上的“垃圾食品”和野味肉类得分更高。...其中，M&M获得35分，以7分的优势领先碎牛肉，同时也超越得了24分的猪肉培根。...台媒：今年底苹果将成第一家采用台积电3nm客户 据台湾《工商时报》8月17日消息，台积电已重申3nm制成扩产将按原计划推进。...而明年包括新款iPhone专用A17应用处理器，以及M2及M3系列处理器，都会导入台积电3纳米芯片。...随着主要半导体及系统大厂逐步开始专用台积电3nm制程，台积电针对3nm制造打造的Fab 18B进入量产，3nm晶圆厂兴建计划也已经启动。
1、新版积分项说明 24年版本与23年版本对比主要更新点： 1）「高价值客户积分」 、「推广业绩积分」、「连续推广积分」 均上调加分值； 2）除「连续推广积分」外，其他月结积分项仅统计上月期间的推广订单情况...，即每月月结根据上月的推广订单情况，核算积分并确定本月会员星级。...举例：A大使上月推广订单金额399元，则积2分；B大使上月推广订单金额400元，则积4分。...● 高价值客户积分：不可叠加，即一个客户只可积0分，或者2分，或者4分，如某推广大使4月推广一客户单笔订单实付金额1000元，则积4分。...如某推广大使前3个月连续每月均有推广，且每月的有效客户10人以上，则积40分。
2 和枚举类型类似的和积类型上面的接口声明表明，一个Shape可以是Circle或Rectangle，而不能是其他任何东西。...记录是最近引入Java的积类型形式，因为它们的状态空间是其组件的状态空间的笛卡尔积的一个子集（如果这听起来复杂，可以将积类型想象为元组，记录是命名元组）。...同样的论点适用于封闭类。建模一个已知且稳定的领域时，“我不会告诉你有哪些种类的形状”的封装可能不会带来我们期望从不透明抽象中获得的好处，甚至可能使客户更难处理一个实际上很简单的领域。...case Timeout(), Interrupted(): ...}6 和积类型是广义的枚举理解和积类型的一个好方法是，它们是枚举的广义形式。...尝试封闭一个final类，无论：显式声明的final修饰符还是隐式final，如枚举和记录类都是错误的。
HEAVENS是针对汽车电子电气系统威胁分析和风险评估的方法，同时也提供了完整的评估流程，其目标是提出一种系统方法，以便可以获得汽车电子电气系统的信息安全需求。...HEAVENSE采用的是微软的STRIDE方法对威胁进行分析，STRIDE是一种结构化和定性的安全方法，用于在软件系统中发现和枚举当前的威胁，目前其适用性已经扩展到汽车电子电气领域。...Level）主要通过四个参数进行评估，即经验、评估对象的知识、所需设备和机会窗口，针对这四个参数进行分值评估，每个参数从易到难分为4个等级，分值从低到高分为0,1,2,3。...对于每个威胁-资产对，将每个参数的值相加并定义范围，以确定对应于每个已识别范围的威胁级别，采用5个不同的威胁等级(无、低、中、高、严重)，同时得出TL具体分值，分值越高，表示攻击难度越大，威胁等级越低；...通过上面的评估，完成威胁等级和影响等级评估获得TL和IL分值后，就可以通过两个参数的矩阵共同决定安全等级（Security Level），具体评估如下所示。
虽然使用多项朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）的算法出乎意料地有效，但它有三个基本缺陷： MNB算法的输出是一个分值（score）而不是概率（probability）。...我们更希望得到一个概率，以便忽略低于某个阈值的预测。 这类似于VHF无线电中的“噪音抑制”机制。 MNB算法只能从分类的正例样本中学习模式，然而从分类的负例样本中进行学习也是非常重要的。...不平衡的训练数据会导致NMB分类器的分值扭曲，迫使算法按照不同分类的数据集的大小来调整分值 。 这不是理想的方案。...这和我们对训练数据的转换完全匹配，这一点对于获得正确的结果是至关重要的。 ? 现在我们来实现神经网络的训练函数来调整突触的权重。 不要太紧张，主要用到的知识就是中学数学中的矩阵乘法： ?...一旦计算出突触权重，下面的classify()函数就是进行分类的核心： 现在我们可以预测一个句子属于某个分类的概率。 预测速度很快，因为它就是think()函数中的点积计算： ? 运行结果如下： ?
新版积分星级规则主要更新点如下： 「高价值客户积分」 、「推广业绩积分」、「连续推广积分」 均上调加分值； 除「连续推广积分」外，其他月结积分项仅依据上月期间的推广订单情况统计积分； 「有效客户积分」 ...下线，4月月结起，将不再核算推广客户人数积分； 星级积分值晋级梯度门槛更新。...幻兽帕鲁】游戏相关的腾讯云软文进行推广，最高可获得额外奖金¥6000！...新会员和1星会员的推广大使领取任务后，拉新客户数≥2，且单笔订单金额≥¥60，即可获得2次抽奖机会。...2、会员积分规则调整：4月1日起推广老客户可得积分：有效客户积1分，企业客户积2分，高价值客户积2分。同一客户只能积分一次，若首购已积分，复购/续费则不计入积分。
pairwise Pooling操作： ，其中 表示两个向量的元素积，物品侧也是同样的操作，这里需要强调的是pairwise Pooling操作和max/average操作具有相同的复杂度，都是线性复杂度...Embedding做bi-interaction池化操作，池化后的用户和物品向量联合进入一层MLP，获得最终分值： 其中， 代表用户和物品属性的Embedding， 表示用户和物品的属性数目...最后将联合得到的用户表示 和物品表示 做元素积交叉后送入MLP做最终的预测。这里MLP也可以替换成内积。...NARRE中，计算最终用户物品匹配分值的预测层是一个扩展隐因子模型： 其中 是元素积， 分别表示用户偏好和物品特征。 ?...MLP获得用户物品对最终的得分： 其中 是第k条路径， 则是 中的第l个三元组。
，那么显然\(g\)也是个积性函数，我们可以直接线性筛预处理后面的部分，数论分块搞前面的。...总的复杂度就是\(O(n + T\sqrt{n})\) 拓展 这里题目最常见的拓展就是在\(gcd(i, j)\)外面再套一个函数，处理的策略都是一样的，化到最后得到的基本也都是积性函数，如果不是就暴力筛...至于怎么线性筛积性函数可以看这里。...\(g(T)\)应该是个积性函数，然而这里并不是，但是暴力打表之后可以发现一些规律 当\(T\)为质数的幂时, 设\(T = p^q\)，那么\(g(T) = p\)，除此之外\(g(T) = 1\)...那么直接枚举质数的幂次更新\(g\)，由于质数的密度大概是\(\frac{n}{\ln n}\)，而且每个质数的枚举上界为\(\log n\)那么总复杂度为\(O(\frac{n}{ln n}) \log
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