conditional 第11页

C++泛型编程学习 std::conditional

eg:std::conditional//第一个true，那个么std::conditional::type为Tstd::conditional//第一个false，那个么std::conditional

__大道至简_·2020-09-11 22:21

【论文翻译】End-to-end Driving via Conditional Imitation Learning

I.INTRODUCTION为什么模仿学习没有扩展到完全自主的城市驾驶？模仿学习的一个假设是：最优action可以直接从observation中推断出来。但实际上这个假设并不成立，比如说：“当汽车接近十字路口时，摄像机的图像不足以预测该汽车应该左转、右转还是直行”。从数学上讲，从图像到控制命令的映射不再是一对一的函数映射。因此，用神经网络处理时候会遇到困难，导致震荡。就算神经网络可以解决一些模糊性

猪蒙索洛夫·2020-09-11 17:26

5.OD-条件断点、条件记录断点

以下演示如何下条件断点：在调试过程中，经常希望断点满足一定条件时才中断，这类断点称为条件断点，在OD的帮助文档有详细的说明：(1)按寄存器条件中断:用OD打开Conditional_bp.exe，在0040147c

花熊·2020-09-11 14:42

20180313

1.spring的注解@Conditional@ConditionalOnClass@[email protected]@feignhttp长连接3.堆外内存等不受

chunyangfan2997·2020-09-11 08:13

Spring注解驱动开发-雷丰阳-专题视频课程

注解驱动开发》是一套帮助我们深入了解Spring原理机制的教程；现今SpringBoot、SpringCloud技术非常火热，作为Spring之上的框架，他们大量使用到了Spring的一些底层注解、原理，比如@Conditional

atguigu_com·2020-09-11 00:49

SpringBoot总结（九）——@Conditional注解与自动配置报告

@Conditional注解@Conditional注解：判断是否满足某一个特定条件来决定是否创建某个特定的bean；只有@Conditional指定的条件成立，才给容器添加组件！

浅殇忆流年·2020-08-25 17:15

条件和装配Bean Spring @Conditional注解的使用

@Conditional为按照条件配置spring的bean提供了支持,即满足某种条件下,怎么配置对应的bean;例如某一个jar包在classpath中的时候,配置某几个bean，又或者当某一个bean

TryCatch菌·2020-08-25 06:46

spring中条件注解的使用 @Conditional

一、使用场景初始化程序的时候，需要判断环境，是Linux还是Windows二、代码演示父接口：publicinterfaceShowCmd{/***展示系统*@return*/StringshowCmd();}Linux实现类：publicclassLinuxShowCmdimplementsShowCmd{@OverridepublicStringshowCmd(){return"linux";

会吐泡的鱼·2020-08-25 04:01

一篇文章，让你告别xml（Spring 注解开发）

ewenll·2020-08-24 17:37

HIVE报错:ERROR:FAILED:Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapReduce

=hive_20190910180101_f63579a5-ee9a-4ab3-87a7-2c9fb7c1a7abINFO:Totaljobs=5INFO:Startingtask[Stage-38:CONDITIONAL

Bigdata_biubiu·2020-08-24 13:42

利用springAOP+@Conditional注解拦截定时任务

由来正常在公司的项目中,为了保证项目的可靠性,同一个项目可能会部署到多台服务器上,通常点说的话就是集群.那么,在部署集群项目的时候.定时任务的运行就是一个问题了.我们只需要一台机器运行定时任务.因此,就需要把其他机器上的定时任务屏蔽掉.那么,就需要一个拦截定时任务的功能.创建一个定时任务启动类添加@EnableScheduling注解,开启定时任务功能创建一个每五秒执行一次的定时任务importl

裸奔的小强QQ·2020-08-24 01:37

《Spring实战》-第三章：Bean的高级装配（2）-条件化Bean

装配的选择并不一定能满足我们的需求，所以Spring4提供了更加细化的条件话配置Bean，用于对特定条件才可以进行装配的Bean进行配置2、怎么条件化配置Bean条件化配置Bean主要依赖于一个注解和一个接口：@Conditional

廖小明的赖胖子·2020-08-23 20:50

@ConditionalOnProperty注解详解

configuration是否被注入@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Target({ElementType.TYPE,ElementType.METHOD})@Documented@Conditional

TO UP!·2020-08-23 11:52

Springboot实现根据条件切换注入不同实现类的示例代码

最近有个一需求需要根据外界环境的属性(操作系统||yml属性||其他bean的状态)来实现启动时注入两套不同的实现类,实现切换.实现启动时条件注入分2步:第一步使用@Conditional(参数为Truefalse

·2020-08-23 11:22

HDLbits答案更新系列4（2 Verilog Language 2.5 More Verilog Features）

目录2.5MoreVerilogFeatures2.5.1Conditionalternaryoperator（Conditional）2.5.2Reductionoperators（Reduction

wangkai_2019·2020-08-23 04:38

Koa2教程（常用中间件篇）

六、koa-jwt七、koa-helmet八、koa-compress九、koa-logger十、koa-convert十一、koa-compose十二、koa-http-request十三、koa-conditional-get

大灰狼的小绵羊哥哥·2020-08-23 02:06

spring @Conditional条件注解以及扩展

@Conditional为按照条件配置spring的bean提供了支持,即满足某种条件下,怎么配置对应的bean;应用场景当某一个jar包在classpath中的时候,配置某几个bean;当某一个bean

Mr_1214·2020-08-22 20:35

React:Conditional Rendering（条件渲染）

就像JS中常常会根据条件（比如if/else、switch）返回不同的值，React中也可以根据组件的状态或其他参考条件返回不同的ReactElement。比如根据用户是否登陆渲染对应的UI面板。1classLoginControlextendsReact.Component{2constructor(props){3super(props);4this.handleLoginClick=this

weixin_34117211·2020-08-22 19:31

微信小程序开发要点

一，条件渲染wx:if详情地址：https://www.w3cschool.cn/weixinapp/weixinapp-conditional.html使用blockwx:if因为wx:if是一个控制属性

Chameleon_W·2020-08-22 17:31

条件随机场(Conditional Random Field, CRF)

主要内容背景知识隐马尔科夫模型马尔可夫随机场条件随机场条件随机场的应用一、背景知识生成模型与判别模型。生成模型（GenerativeModel）对X和Y的联合概率分布建模，然后通过贝叶斯公式求得，最后选取使得最大的，即。判别模型（DiscriminativeModel）直接对条件概率建模，训练模型的过程中学习得到参数，预测过程根据得到的参数和输入X，得到输出Y。生成模型包括朴素贝叶斯模型、隐马尔科

zhihua_oba·2020-08-22 15:15

条件随机场（CRF，Conditional Random Field）

条件随机场（CRF，ConditionalRandomField）是近几年自然语言处理领域常用的算法之一，常用于句法分析、命名实体识别、词性标注等。2001年提出的，基于遵循马尔可夫性的概率图模型。条件随机场（conditionalrandomfield，CRF)是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场。CRF就是用来计算给定观察

whitenightwu·2020-08-22 15:07

机器学习笔记-Task04-条件随机场CRF（Conditional Random Field）

Yicen_Young·2020-08-22 14:53

条件随机场——文献解读《Conditional Random Fields: An Introduction》

《ConditionalRandomFields:AnIntroduction》条件随机场介绍HannaM.Wallach2004.2.241、标签序列数据将标签序列分配给一组观察序列的任务出现在许多领域，包括生物信息学、计算语言学和语音识别。例如，考虑自然语言处理任务，即用相应的词性标记一个句子中的单词。在这个任务中，每个单词都有一个标签，表明它的词性，产生一个带注释的文本，例如:[主语他][动

菜鸟的宝宝·2020-08-22 14:32

条件随机场详细解析

http://www.hankcs.com/ml/conditional-random-field.html条件随机场

搬砖老头·2020-08-22 14:27

【CRFASRNN】Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks.md

基本信息这是2015年ICCV的一篇文章，所属领域为semanticsegmentation.Abstact近些年有方法都尝试利用dnn的能力实现semanticsegmentation任务.但是，这种方法的一个核心问题是深度学习技术描绘视觉对象的能力有限.为了解决上述问题，本文提出了一种新的形式的CNN，它结合了CNNs和CRFs.我们的方法把CRF集成到CNNs中，实现了整个网络的end-to

明天去哪·2020-08-22 14:14

An Introduction to Conditional Random Fields[条件随机场介绍]

AnIntroductiontoConditionalRandomFieldsByCharlesSuttonandAndrewMcCallum文献网址：http://homepages.inf.ed.ac.uk/csutton/publications/crftut-fnt.pdf[译]条件随机场介绍Bywttttt2.Modeling建模本节我们从建模的角度描述CRFs，解释一个条件随机场是如何

橘子oly·2020-08-22 14:14

条件随机场（conditional random fields ）模型

条件随机场模型是由Lafferty在2001年提出的一种典型的判别式模型。它在观测序列的基础上对目标序列进行建模,重点解决序列化标注的问题条件随机场模型既具有判别式模型的优点,又具有产生式模型考虑到上下文标记间的转移概率,以序列化形式进行全局参数优化和解码的特点,解决了其他判别式模型(如最大熵马尔科夫模型)难以避免的标记偏置问题。条件随机场模型（conditionalrandomfields）是一

曼陀罗彼岸花·2020-08-22 13:48

概率图模型（1）：CRF(conditional random field)线性条件随机场

文章目录概率图模型的综合叙述：CRF综述概率图模型的综合叙述：特征函数便是图中的conditional。

呆呆象呆呆·2020-08-22 13:13

对条件随机场CRF（Conditional Random Field）的理解

目录一、图的定义二、三个性质1.成对的马尔科夫性2.局部的马尔科夫性3.全局的马尔科夫性三、团的定义四、概率无向图模型(马尔科夫随机场)五、条件随机场六、线性条件随机场线性条件随机场的定义例子一、图的定义我们用GGG代表图，图是由结点和边组成，即：G=（V，E）G=（V，E）G=（V，E），其中VVV代表结点的结合，EEE代表边的结合。例如上图GGG中：VVV由结点a、结点b、结点c、结点d组成，

不凡不弃·2020-08-22 13:20

《Cancer Metastasis Detection With Neural Conditional Random Field》简介

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1806.07064.pdf代码地址：https://github.com/baidu-research/NCRF目的病理学家使用Whole-slideImages(WSIs)分析图中的正常细胞和瘤细胞，并定位病变位置。WSIs是一种超级大的图片（100000××200000像素）,人工分析会很慢，而且多个病理学家的分析结果只有75.3%的结果

叫什么就是什么·2020-08-22 13:08

Cancer Metastasis DetectionWith Neural Conditional Random Field(NCRF)翻译

摘要：乳腺癌诊断通常需要准确检测癌症转移节点通过划窗整个图像（WSI）。深度卷积的最新进展（CNNs）已经在医学图像分析中显示出显着的成功，特别是在计算机组织病理学方面。由于WSI图像惊人的尺寸，大多数方法都是将一张图片切分成许多小图片并独立的对每个小图片分类（这点和巨型遥感图片类似）。然而，邻近的图片通常共享空间相关性，忽略这些图片的相关性可能会导致错误的预测。在本文中，我们提出了一种神经网络条

qq_22239093·2020-08-22 13:02

放心写 JS 三元表达式

RTFM:https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Reference/Operators/Conditional_Operator

gaoryrt·2020-08-22 13:51

conditional random fields

原文地址conditionalrandomfieldsThispagecontainsmaterialon,orrelatingto,conditionalrandomfields.Ishallcontinuetoupdatethispageasresearchonconditionalrandomfieldsadvances,sodocheckbackperiodically.Ifyoufeel

飞天狐213·2020-08-22 12:51

条件随机场（Conditional random field,CRF）

转载于:https://www.cnblogs.com/huangshiyu13/p/6140967.html

deye1979·2020-08-22 12:35

Conditional Random Field

作者：milter链接：https://www.jianshu.com/p/55755fc649b1來源：简书1从例子说起——词性标注问题2定义CRF中的特征函数3从特征函数到概率4几个特征函数的例子5CRF与逻辑回归的比较6CRF与HMM的比较假设你有许多小明同学一天内不同时段的照片，从小明提裤子起床到脱裤子睡觉各个时间段都有（小明是照片控！）。现在的任务是对这些照片进行分类。比如有的照片是

bryant_meng·2020-08-22 12:04

条件随机场 conditional random fields 及代码实现

条件随机场模型是由Lafferty在2001年提出的一种典型的判别式模型。它在观测序列的基础上对目标序列进行建模,重点解决序列化标注的问题条件随机场模型既具有判别式模型的优点,又具有产生式模型考虑到上下文标记间的转移概率,以序列化形式进行全局参数优化和解码的特点,解决了其他判别式模型(如最大熵马尔科夫模型)难以避免的标记偏置问题。条件随机场理论（CRFs）可以用于序列标记、数据分割、组块分析等自然

bookwormno1·2020-08-22 12:00

条件随机场介绍（6）—— An Introduction to Conditional Random Fields

aiao0091·2020-08-22 12:11

条件随机场介绍（3）—— An Introduction to Conditional Random Fields

3.算法概述接下来的两个部分分别讨论条件随机场的推断和参数估计。参数估计是找到参数集合\(\theta\)，以使得分布\(p(\mathbf{y}|\mathbf{x},\theta)\)能够最佳拟合训练样本\(\mathcal{D}=\{\mathbf{x}^{(i)},\mathbf{y}^{(i)}\}_{i=1}^N\)，其中样本的输入输出已知。直觉上，我们在参数估计过程中要实现的是，如果

aiao0091·2020-08-22 12:40

条件随机场介绍（7）—— An Introduction to Conditional Random Fields

参考文献[1]S.M.AjiandR.J.McEliece,“Thegeneralizeddistributivelaw,”IEEETrans-actionsonInformationTheory,vol.46,no.2,pp.325–343,2000.[2]Y.Altun,I.Tsochantaridis,andT.Hofmann,“HiddenMarkovsupportvectormachin

aiao0091·2020-08-22 12:40

条件随机场介绍（2）—— An Introduction to Conditional Random Fields

2.模型本部分从建模的角度讨论条件随机场，解释条件随机场如何将结构化输出上的概率分布表示为高维输入向量的函数。条件随机场即可以理解为逻辑回归在任意图结构上的扩展，也可以理解为结构化数据的生成模型（如隐马尔可夫模型）的判别化。本部分首先对图模型做一个简单的介绍（2.1节），并对NLP中的生成模型和判别模型进行分析（2.2节）。然后给出条件随机场的正式定义，包括常用的线性链条件随机场（2.3节）和任意

aiao0091·2020-08-22 12:39

条件随机场介绍（0）—— An Introduction to Conditional Random Fields

条件随机场介绍原文：AnIntroductiontoConditionalRandomFields作者：CharlesSutton(SchoolofInformatics,UniversityofEdinburgh,Edinburgh,EH89AB,UK)AndrewMcCallum(DepartmentofComputerScience,UniversityofMassachusetts,Amh

aiao0091·2020-08-22 12:08

spring 注解--conditional

1.conditional用途只注入满足定义条件的bean2.用法public@interfaceConditional{/***All{@linkCondition}sthatmust{@linkplainCondition

aix91·2020-08-22 12:00

条件随机场简介（Conditional Random Fields, CRF）

首先，我们来看看什么是随机场。随机场是由若干个位置组成的整体，当给每一个位置中按照某种分布随机赋予一个值之后，其全体就叫做随机场。以词性标注为例：假如我们有一个十个词组成的句子需要做词性标注，这十个词每个词的词性可以在我们已知的词性集合（名词，动词…)中去选择。当我们为每个词选择完词性后，这就形成了一个随机场。了解了随机场，我们再来看看马尔科夫随机场。若随机变量Y的联合概率分布P(Y)代表的无向图

Wisimer·2020-08-22 12:19

条件随机场(Conditional Random Field)简介

条件随机场(CRF)由Lafferty等人于2001年提出，是一种判别式概率模型，在许多自然语言处理任务中比如分词，命名实体识别等表现尤为出色。本篇与lafferty原始论文相同，将着重介绍条件随机场的一种特殊形式——线性链条件随机场(LinearChainCRF)。为什么需要CRF作为Motivation，我们考虑如下词性标注任务：对于一段输入文字“Thedogbarks”，我们希望获得他的词性

Catherine_985·2020-08-22 12:33

条件随机场(Conditional random field)

条件随机场真是把我给折磨坏了啊，本以为一本小小的《统计学习方法》攻坚剩下最后一章，心情还是十分愉悦的，打算一口气把它看完，结果真正啃起来真是无比的艰难啊，每一句对我都好像是天书一般，怎么这么多没有接触过的概念啊！什么无向图？什么最大团？搞什么鬼啊，真让人头大现在想想可能就是被这些概念吓到了当时，等你仔细的弄懂了它们是什么意思，理解起来难度就会小很多啦，所以，我决定先从概念开始说起，捋顺一下思路，至

Air_2014·2020-08-22 11:53

Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks

像素级的标注任务，例如语义分割任务，在图像理解中扮演着重要的角色。作者提出一种新的卷积网络形式，结合了卷积神经网络（CNNs）和条件随机场（CRFs）。作者融合了CRF模型和CNN，使其能够end-to-end的方式，利用back-propagation训练整个网络，避免了后向处理的过程。将CNN用于高层的视觉任务有着巨大的挑战。首先，传统的CNNs具有convolutionalfilterswi

算法学习者·2020-08-22 11:20

条件随机场（conditional random field，CRF)

条件随机场（conditionalrandomfield，CRF)是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场。条件随机场可以用于不同的预测问题，本章仅论及它在标注问题的应用。因此主要讲述线性链（linearchain)条件随机场，这时，问题变成了由输入序列对输出序列预测的判别模型，形式为对数线性模型，其学习方法通常是极大似然估计或正

Duckie-duckie·2020-08-22 11:19

Conditional Random Field条件随机场

在介绍条件随机场之前，先介绍和条件随机场紧密相关的马尔可夫性。全局马尔可夫性：给定两个变量子集的分离集，则这两个变量子集条件独立。也就是说A和B在给定C的条件下独立。由全局马尔可夫性可以得到两个有用的推论局部马尔可夫性：也就是说给定某变量的临接变量，则该变量条件独立于其他变量。成对马尔科夫性：给定所有其他变量，两个非邻接变量条件独立。在马尔可夫随机场中，多个变量之间的联合概率分布能基于团分解为多个

你蕾哥永远是你哥·2020-08-22 11:45

条件随机场介绍（5）—— An Introduction to Conditional Random Fields

5.参数估计本节我们讨论如何估计条件随机场的参数\(\theta=\{\theta_k\}\)。在最简单最典型情况下，我们面对的数据是完全标注的独立数据，但是也有关于半监督学习的条件随机场、带隐变量的条件随机场，以及用于关系学习的条件随机场等的研究。训练条件随机场的一种方法是极大似然估计，也就是说要确定那些能使训练数据出现概率最高的模型参数。理论上来说，使用该方法时与逻辑回归的训练相似（逻辑回归与

aiao0091·2020-08-22 11:32

【视频分享】尚硅谷Java视频教程_Spring注解驱动开发视频教程