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iOS Object-C 创建类别(Category) 与使用

有时候使用系统给出类或者第三方的类,但是呢它们自带的属性和方法又太少,不够我们的业务使用,这时候就需要给“系统的类或者第三方类”创建一个类别(Category),把自己的想添加的属性和方法写进来. Category模式用于向已经存在的类添加方法从而达到扩展已有类的目的 一:创建Ca…

Category详解-本质分析

文章目录 前言Category的底层结构1.底层结构2.Category加载处理过程3. load调用顺序4. initialize的方法5. load 与initialize区别6.分类中声明属性 前言 Category在系统编译的时候会把分类中属性,对象方法,类方法分别放到一个大数组中,此时…

category 详解

我们讲解的category分为三个部分: 1:怎么用:运用场景 2:不能用:争议性的特点:能做什么不能做什么 3:原因:内部原理 前言: 无论一个类设计的多么完美,在未…

OC 中的分类(Category)详解

1、Category 分类、类别 2、分类:可以给某一个类扩充一些方法(不修改原来类的代码) 3、分类也分为声明(放在.h文件)和实现(放在.m文件): 分类的声明格式如下 interface 类名&am…

——黑马程序员——OC中的分类(Category)总结

-----------android培训、java培训、java学习型技术博客、期待与您交流!----------- OC中的分类(Category) 一、Category概念 Category,也称类别,类目,分类 是OC中特有的方法,其他语言中没有…

iOS小技能:动态地给类添加新的方法、实例变量、属性。( 对已经存在的类在扩展中添加自定义的属性)

文章目录 前言I 添加新的实例变量1.1 原理1.2 关联对象的行为1.3 例子II 动态创建属性2.1 应用场景2.2 例子:为VC新增一个属性2.3 效果III 删除属性See Also前言 添加新的实例变量的原理:利用category结合runtime的对象关联(associated objects)实现 应用: 添加私有属性用…

Learning to Discover Causes of Traffic Congestion with Limited Labeled Data

交通拥堵造成了出行时间的长延迟,严重影响了人们的日常出行体验。探究交通拥堵发生的原因对于有效解决交通拥堵问题、提升用户体验具有重要意义。传统的拥塞原因挖掘方法需要人工干预,费时且成本高。因此,我们旨在以系统的方式发现交通拥堵的…

Debian安装软件报错:Media change: please insert the disc labeled

新安装了Debian环境,在安装软件的时候报错Media change: please insert the disc labeled,查了资料,留个笔记,这是由于Debian的软件源中存在如下配置,即通过DVD光盘来安装软件(这年头一般情况下不会用到这玩…

ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects解决

因为需求是统计工作日数据,因此日期不连续,周一要检测周五的数据,所以要配置一下yesterday_index,利用连续的index配置 yesterday_index df[df[日期] day][index] -1 #昨天index last7day_index df[df[日期] day][index] - …

ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects

问题参考 [译] Pandas中根据列的值选取多行数据 pandas匹配特定值索引选取多行数据 关于python:错误:只能比较标记相同的DataFrame对象 pandas 两个多值序列匹配 问题背景 使用python的pandas模块进行两个数据框之间的特定行值的匹配,使…

[论文笔记 ECCV2020] Learning to Count in the Crowd from Limited Labeled Data

[论文笔记 ECCV2020] Learning to Count in the Crowd from Limited Labeled Data 摘要 Abstract贡献 ContributionsModel Architecture(GP-based iterative learning)整个训练过程分为两个阶段1. labeled training stage2. unlabeled training stage Labeled StageUnlabeled S…

论文阅读《Meta-FDMixup:Cross-Domain Few-Shot Learning Guided by Labeled Target Data》

Background & Motivation 之前看的小样本论文大部分是目标域和源域属于同一个域,比如 COCO 数据集里的小样本设定:60类为 Base,20类为 Novel。Base 和 Novel 都属于同一个数据集,同一个域内。 而对于底片缺陷检测&am…

文献阅读:Characterizing Label Errors: Confident Learning for Noisy-Labeled Image Segmentation

表征标签错误:对噪声标签图像分割的自信学习——Minqing Zhang. MICCAI 2020 卷积神经网络(CNNs)以其强大的拟合能力在图像处理中取得了显著的性能。然而,如果训练数据被噪声标签所破坏,那么结果的性能可能会恶化。在医学图像分析领域&#x…

ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects问题解决

代码报错 原代码 修改后代码 问题分析 pandas 中的 Series 不能进行相互比较,需要转换成其他类型才能判断。

FITC标记的dextran,FITC labeled dextran,荧光素标记右旋糖酐

产品名称:FITC标记的dextran,FITC labeled dextran,荧光素标记右旋糖酐 英文名称:FITC labeled dextran,FITC-dextran 描述:采用sh-CK8慢病毒构建CK8低表达HT29细胞,检测给予CRF处理后相应蛋白表达量,FIT…

荧光标记肽(Arg)9, FAM-labeled

(Arg)9, FAM-labeled 是一种带有 FAM 标记的 ARG,属于细胞穿透肽 (CPP)。CPPs 已成为一种强大的工具,用于将生物活性物质输送到完整细胞胞质中。(Arg)9, FAM-labeled, a cell-penetrating peptide (CPP), is a nona-arginine (ARG) with FAM label. CPPs…

[半监督学习] Combining Labeled and Unlabeled Data with Co-Training

论文地址: Combining Labeled and Unlabeled Data with Co-Training 会议: COLT 1998 任务: 分类 A FORMAL FRAMEWORK 定义一个实例空间 X X 1 X 2 XX_1 \times X_2 XX1​X2​, 其中 X 1 X_1 X1​, X 2 X_2 X2​ 对应于同一实例的两个不同"视图". 实例里的每个…

ACL21 - Named Entity Recognition with Small Strongly Labeled and Large Weakly Labeled Data

Jiang H, Zhang D, Cao T, et al. Named Entity Recognition with Small Strongly Labeled and Large Weakly Labeled Data[J]. The 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2021). 文章目录 AbstractIntroductionMethod阶段1:…

Knowledge Graph知识图谱—7. Labeled Property Graphs带标签的属性图

7. Labeled Property Graphs (LPG) 7.1 Verbosity of RDF Graphs 7.1.1 RDF Reification 将关系本身作为资源进行建模 7.1.2 RDF Named Graphs Named Graphs(命名图)是一种在图数据模型中用于组织和标识图数据的方法。它允许在一个大的图中将数据分为…

论文阅读笔记:AllSpark: Reborn Labeled Features from Unlabeled in Transformer for Semi-Supervised Semantic

AllSpark: Reborn Labeled Features from Unlabeled in Transformer for Semi-Supervised Semantic Segmentation 1 背景2 创新点3 方法4 模块4.1 基线与概况4.2 通道交叉注意力4.3 类别平衡的语义内存 5 效果5.1 与SOTA方法对比5.2 消融实验 论文:https://arxiv.or…