Mobility Model: 从大的方面，可以分为三种，1）随机移动；2）基于Map的随机移动；3）基于用户行为的移动 进一步细分： 1）包括两种：Random Walk（RW）和Random Waypoint...Shortest Path Map-Based Movement (SPMBM),和 Routed Map-Based Movement (RMBM). 3）包括一种：Working Day Movement Model...Routing Model: ONE实现了六种路由协议：1) Direct Delivery (DD), 2) First Contact (FC), 3) Spray-and-Wait, 4) PRoPHET
如果把之前的QTableView改成QTreeView，我们在不改变Model的情况下可以直接得到一个没有结构层次的“树”；因为QAbstractTableModel不具有数据层次结构，如果我们想要实现有层次的数据结构...使用QStandardItemModel构建Tree 以Qt自带的treeview来说明 //实例化model standardModel = new QStandardItemModel ; //QStandardItem...prepareRow("111", "222", "333"); //在first节点上再添加一个数据 preparedRow.first()->appendRow(secondRow); //view 设置model...三、小结 ①Model/View中要想通过TreeView显示树型结构，需要在QStandardItemModel中组织树形数据结构 ②通过index计算树形结构层级的方式 ③通过index可以Item...的内容 ④使用**View时必须设置Model，因为Model中存储着数据结构 学不可以已 20200202 于 北京门头沟。
顾名思义，有生成过程，有对抗过程的一种net model。 这种模型大致工作流程： 有一生产者，也可以称其为造假者，他的工作是生成类似于源数据的数据，比如与古董真假难辨的伪造古董。
当我们指定了设备之后，就需要将模型加载到相应设备中，此时需要使用model=model.to(device)，将模型加载到相应的设备中。将由GPU保存的模型加载到CPU上。...device = torch.device("cuda")model = TheModelClass(*args, **kwargs)model.load_state_dict(torch.load(PATH...))model.to(device)将由CPU保存的模型加载到GPU上。...map_location是将模型加载到GPU上，model.to(torch.device('cuda'))是将模型参数加载为CUDA的tensor。...device = torch.device("cuda")model = TheModelClass(*args, **kwargs)model.load_state_dict(torch.load(PATH
TextMatch TextMatch is a semantic matching model library for QA & text search … It’s easy to train models...TextMatch/train_model模块包含 ： （1）train_bow.py ： bow模型训练 样例： import sys from textmatch.models.text_embedding.bow_sklearn
至此，Django如何配置数据库，如何创建model，如何把model映射到数据库中以及对model的操作我们都以熟悉了下，我们将在后面的课程中的更加深入的介绍model的一些用法。...model字段类型 在介绍了上面的内容之后，我再来补充介绍下常用的Djano字段类型。 ?
可以看这篇文章来理解如何求解 homography H：单应性(homography)变换的推导 Pinhole Camera Model ? ? ? 是 2D 平面内映射的一个点的坐标； ?
language model with RNN 输出P(sentence),并按照y(i)展开为字符串 ? 从训练模型采样 ?...注意力集中 Attention model intution 长序列模型的问题 ?
打印网络结构（不带节点名称）： for ele in model.modules(): print(ele) 打印named_parameters()： for (name, param) in...：pytorch model.named_parameters() ,model.parameters() ,model.state_dict().items() 打印模型状态： import torch...model = torch.nn.BatchNorm2d((10, 3, 112, 112)) print(model) # BatchNorm2d((10, 3, 112,...model.train() print(model.training) # True model.eval() print(model.training) # False model.train...() print(model.training) # True
简单的v-model实现 v-model实际上是一个语法糖，:vlaue="value" @input="value=val=>value=val" 的合并写 v-model实现 正常v-model使用...父组件中这么使用 正常v-model 子组件实现 正常v-model子组件简单实现 :model.sync父组件中使用方式 model.sync父组件中使用 子组件实现 model.sync子组件实现...自定义model父组件中使用，在子组件中定义声明 自定义model属性，非默认{prop:'value',event:'input'} 子组件实现
有了ORM，我们就可以把Web App需要的3个表用Model表示出来： import time, uuid from orm import Model, StringField, BooleanField...TextField def next_id(): return '%015d%s000' % (int(time.time() * 1000), uuid.uuid4().hex) class User(Model...image = StringField(ddl='varchar(500)') created_at = FloatField(default=time.time) class Blog(Model...varchar(200)') content = TextField() created_at = FloatField(default=time.time) class Comment(Model...idx_created_at` (`created_at`), primary key (`id`) ) engine=innodb default charset=utf8; 如果表的数量很多，可以从Model
Data Model 深入 为了深入了解Python Data Model的内部实现，我们先看一下代码示例： # -*- coding:utf-8 -*- # -*- coding:utf-8 -*
1、models.AutoField 自增列 = int(11) 如果没有的话，默认会生成一个名称为 id 的列，如果要显示的自定义一个自增列，必须将给列...
model-agnostic copression：模型无关的压缩算法 上面的示例只有一个模型。实际算法里支持用多个模型去压缩一个时间序列。...这里压缩率最高的不一定是表示的点数最多的，可能 model2 压缩率最高，于是就被刷出去了。主要是看谁吃的好，而不是看谁吃的多。 ?...比如第一次 model2 胜出，segment1 被刷到 cache 中了，然后三个模型继续从第四个点开始吃，这次 model3 压缩最好，于是 segment2 又被刷出去了。...这里 segment 的编号只是从 1 开始而已，跟 model id 没关系。 这个压缩算法是模型 agnostic 的，其实就是动态选择最佳模型。...一个 Time Series 可以对应很多个 segment，一个 model 也可以对应很多个 segment。
, 'PASSWORD': 'root', 'HOST': 'localhost', # 本地:localhost 'PORT': '3306', # 默认端口:3306 } } 3、model...使用：max_length db_column on_delete=models.CASCADE class Meta:db_table,ording class Bookshelf(models.Model...models.IntegerField(db_column='shelfId') def __str__(self): return self.shelf_type class BookInfo(models.Model...def __str__(self): return self.book_name 嵌套关联(自连接/自关联): 一张表存储所有地区(省市区)信息 class AreaInfo(models.Model
在前面的backbond架构分析中，我们知道Backbone.Model.extend就是extend函数，从extend入手分析，先看一下extend在内部的实现。...，即使得返回的函数的原型上具有Model和我们传入的属性。...接下来就是Model函数了， var Model = Backbone.Model = function(attributes, options) { //设置属性 var attrs...最后，总结一下backbond具体的设计思路： 1： 定义Model函数，并在其原型上设置一系列方法。...Model函数的函数（即初始化，并调用initlize函数，相当于java的构造函数）。
系列： rosetta-Model_miss_loop 目的： 补全蛋白结构中缺失的loop 原理： 见参考1，2 步骤： 1:pymol打开任意蛋白 ?...Set to 1 6:运行rosetta loop model flags文件： -s original_pdb_0001.pdb -loops:loop_file miss_loop.file -loops...8：后续分析 暂无 github：https://github.com/luskyqi1995/protein_lucky/tree/master/rosetta/model_missing_loop
v-model：radio 当存在多个单选框时 image.png v-model：checkbox 复选框分为两种情况：单个勾选框和多个勾选框 单个勾选框： v-model即为布尔值。...此时input的value并不影响v-model的值。 多个复选框： 当是多个复选框时，因为可以选中多个，所以对应的data中属性是一个数组。...image.png lable好处就是用户可以点击文字也会选中 v-model：select 和checkbox一样，select也分单选和多选两种情况。 单选：只能选中一个值。...v-model绑定的是一个值。 当我们选中option中的一个时，会将它对应的value赋值到mySelect中 多选：可以选中多个值。 v-model绑定的是一个数组。...="羽毛球" v-model="hobbies">羽毛球 兵乓球
对象关系映射（Object Relation Mapping）实现了关系和数据库之间的映射，隐藏了关系数据访问的细节，不需要再编写SQL语句 创建模型 在models.py的文件中创建类 继承models.Model...from django.db import models class BookInfo(models.Model): title = models.CharField(max_length...python3 manage.py makemigrations Migrations for 'books': books/migrations/0001_initial.py - Create model...OK Django默认采用sqlite3数据库,最终会生成如下数据表，其中自定义的表命名规则是（应用名称模型类名） DATABASES = { 'default...image.png 外键数据处理 class HeroInfo(models.Model): name = models.CharField(max_length=20) gender
Attention Model 最近几年，注意力模型（Attention Model） 被广泛的使用在自然语言处理、图像识别及 语音识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习最值得关注和了解的核心技术之一...Attention Model其实是模拟人脑的注意力模型。...但是在我们深入仔细地观察时，其实眼睛聚焦的就只有很小的一块，这个时候人的大脑主要关注在这一小块的团上，换句话说，人脑在整幅画的关注并不是均衡的，而是有一定的权重区分，这就是深度学习里的Attention Model...Soft Attention Model Design Attention step 1: 设计一个打分函数fff，针对每个hih_{i}hi，计算出一个score sis_{i}si 。...αi，即： αi=softmax(si)\alpha_{i}=softmax(s_{i}) αi=softmax(si) 打分函数fff呢，在论文”Dynamic Attention Deep Model
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