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  • 对比的定义是什么
    万次阅读
    2021-01-14 04:05:53

    对比是修辞方法,就是把两种不同事物或者同一事物的两个不同方面放在一起相互比较的一种辞格。

    对比的句子你能举出两个这样的例子吗?这样写有什幺好

    鳕鱼一次产卵竟达千万粒,真正能变成幼鱼的卵可能还不到1%。

    列数字:准确,有科学根据 打比方:天上的星星像一颗颗宝石。

    作比较:春天的雨细腻柔媚,夏天的雨粗犷热烈。

    举例子:晕能预示天气。

    比如,在新疆地区,出现晕就代表将要下雨。

    (根据大的范围列举相应的例子 举列子 为了给混噩的世人敲响警钟,联合国在大力推行全球生物多样性保护行动的同时,特地将1997年"六 五"世界环境日的主题定为"为了地球的生命" 打比方 有修剪得像宝塔那样的松柏,没有阅兵式似的道旁树,因为依据中国画的审美观点,这是不足取的。

    作比较 大自然对人类的影响远比海洋对人类的影响深远. 列数字 不是巧合.作为地球上生命之源的水,97%也蕴藏在蔚蓝色的大海里.其余不组3%的淡水又有接近2/3冻结在南极洲和格陵兰的冰层中.

    有哪些是举例子 列数字 作比较 打比方的句子

    对比是修辞方法,就是把两种不同事物或者同一事物的两个不同方面放在一起相互比较的一种辞格。

    例如: 虚心使人进步,骄傲使人落后 有缺点的战士终竟是战士,完美的苍蝇也终竟不过是苍蝇青年是朝阳,老年是夕阳政之所兴,在顺民心;政之所废,在逆民心。

    《管子.牧民篇》亲贤臣,远小人,此先汉所以兴隆也;亲小人,远贤臣,此后汉所以倾颓也。

    《出师表》诸葛亮

    含有对比手法的句子

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    什么是工作流

    工作流,是指“业务​过程的部分或整体在​计算机应用环境下的自动化”。是对工作流程及其各操作步骤之间业务规则的抽象、概括描述。
    在计算机中,工作流属于计算机支持的协同工作(CSCW)的一部分。

    工作流是复杂版本的状态机

    就好比一般的请假流程,小明会先提出请假申请,然后由Leader审批或者Manager进行审批,直至审批通过或者拒接。
    如果让我们实现请假单状态的切换,那么用一个字段来标识就可以了。
    在这里插入图片描述
    然而对于复杂的状态或者状态维度增加且状态流转的条件极为复杂,可能单纯用字段记录状态的实现方式就会不那么理想。
    工作流解决的痛点在于,解除业务宏观流程和微观逻辑的耦合,让熟悉宏观业务流程的人去制定整套流转逻辑,而让专业的人只需要关心他们应当关心的流程节点,就好比大家要一起修建一座超级体育场,路人甲只需要关心他身边的这一堆砖是怎么堆砌而非整座建筑。

    Java工作流开源框架

    在这里插入图片描述

    工作流对比

    Activiti

    Activiti 是一个针对业务人员、开发人员和系统管理员的轻量级工作流和业务流程管理 (BPM) 平台。 它的核心是一个用于 Java 的超快速和坚如磐石的 BPMN 2 流程引擎。 它是开源的,并在 Apache 许可下分发。 Activiti 可以在任何 Java 应用程序、服务器、集群或云中运行。 它与 Spring 完美集成,非常轻量级,基于简单的概念。

    Activiti Cloud 现在是新一代的业务自动化平台,提供一组旨在在分布式基础架构上运行的云原生构建块。

    github地址:https://github.com/Activiti/Activiti

    主要服务类
    在这里插入图片描述
    调用方式:

    ProcessEngine processEngine = ProcessEngines.getDefaultProcessEngine();
    
    RuntimeService runtimeService = processEngine.getRuntimeService(); 
    
    RepositoryService repositoryService = processEngine.getRepositoryService();
    
    TaskService taskService = processEngine.getTaskService(); 
    
    ManagementService managementService = processEngine.getManagementService();
    
    IdentityService identityService = processEngine.getIdentityService(); 
    
    HistoryService historyService = processEngine.getHistoryService();
    
    FormService formService = processEngine.getFormService(); 
    
    DynamicBpmnService dynamicBpmnService = processEngine.getDynamicBpmnService();
    

    设计器

    activiti6 官方提供有Web设计器(Modeler设计器)。部署运行activiti-modeler模块即可使用.
    activiti7 推荐使用http://bpmn.io提供的bpmn-js设计器,在线使用地址:https://demo.bpmn.io/new
    在这里插入图片描述

    Flowable

    Flowable是一个使用Java编写的轻量级业务流程引擎。Flowable流程引擎可用于部署BPMN 2.0流程定义(用于定义流程的行业XML标准), 创建这些流程定义的流程实例,进行查询,访问运行中或历史的流程实例与相关数据

    github地址:https://github.com/flowable/flowable-engine
    主要服务类:flowable服务类和activiti类似,没有太大的变化
    设计器:eclipse插件,支持5.x版本,不支持6.x版本中新增加的节点和属性,online web设计器基于AngularJs1.x版本开发, 如下:
    在这里插入图片描述

    兼容性

    ● Alfresco Activiti5
    ● Flowable5

    Camunda

    Camunda 是一个基于 Java 的框架,支持用于工作流和流程自动化的 BPMN、用于案例管理的 CMMN 和用于业务决策管理的 DMN。
    github地址:https://github.com/camunda/camunda-bpm-platform
    工作原理:
    在这里插入图片描述

    设计器

    在这里插入图片描述

    兼容性:

    ● Active BPEL
    ● Alfresco Activiti
    ● Appian BPM
    ● Bonitasoft
    ● JBoss jBPM
    ● IBM WPS / IBM BPM / IBM MQ Workflow / IBM Lotus Notes
    ● Oracle BPM
    ● Software AG Webmethods
    ● Pega BPM

    小结:

    Flowable的核心思想更像是在做一个多彩的工具,它在工作流的基础功能上,提供了很多其他的扩展,使用者可以随心所欲地把Flowable打造成自己想要的样子
    Activiti7着重于处理bpmn,它的方向在于云,他的设计会尽量像例如Spring Cloud、Docker、K8S靠拢。
    Flowable在功能上比Activiti更加完善,基础轮子也更加全面。所以在开发契合国内特色的工作流系统中,Flowable是更佳的选择。
    目前两者陆续都开始了商业化,同时也都支持了分布式和云端部署。
    Flowable与Activiti 开发团队都是一个,Activiti先,Flowable后,Flowable底层也是使用的Activiti,进行了一些扩展

    社区活跃度

    Flowable

    在这里插入图片描述

    Activiti

    在这里插入图片描述

    Camunda

    在这里插入图片描述
    小结:从github活跃度来看, activiti和flowable比较相似,camunda最不活跃(可能是过去国人关注的少,中文文档也欠缺)。

    总结

    在微服务、云计算、服务编排、LCDP等大环境下,camunda的前景优势会慢慢体现出来,作为下一代的工作流引擎,也会逐渐引起更多人的关注。
    Activiti和Flowable作为传统的工作流引擎,其设计思想和理念还是很值得CRUD boy们去学习研究下的。
    Activiti和Flowable属于同一个团队开发的,Activiti开发完成以后交接给了另外一个团队维护升级,原团队开始开发Flowable,从代码上看Activiti和Flowable使用没有区别,可能在另外的方面有一些区别,暂时没有进行深入使用、鉴别区分

    参考链接:
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/435249026
    https://docs.camunda.org/manual/7.16/
    https://github.com/camunda/camunda-bpm-platform

    https://www.activiti.org/userguide/
    https://activiti.gitbook.io/activiti-7-developers-guide/
    https://github.com/Activiti/Activiti

    Camunda/Flowable/Activiti技术发展史/盘古BPM框架对比最新版
    https://blog.csdn.net/qq_30739519/article/details/105050776?spm=1001.2014.3001.5501

    https://documentation.flowable.com/latest/
    https://github.com/flowable/flo

    展开全文
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    显示器亮度,清晰度,色调,对比度,伽马值是什么意思?

    下面的内容主要在于让朋友们清楚,这些概念的含义,实际上一般情况下,显示器出现显示上的问题,大多与显卡有关,除非显示器出现硬件问题,最好的办法在于更新显卡驱动程序,显示器的这些参数出厂时,一般都经过严格校验,所以一般采用显卡默认设置即可!当然个人具备专业知识和对颜色的感觉不同,轻微调整是允许的!

    1j52p0nr3vx.jpg

    一、亮度

    亮度指显示器屏幕图像的明暗度,形象一点说,我们用眼睛看同一个事物,白天会显得明亮,而晚上会显得颜色发暗。合适的亮度对保护眼睛异常有用,对于目前Intel核心显卡而言,建议调整到0

    二、对比度

    显示器对比度,指的是屏幕上同一点最亮时(白色)与最暗时(黑色)的亮度比值,高的对比度意味着相对较高的亮度和呈现颜色的艳丽程度,对比度一般建议调整成50

    三、色调

    显示器色调指的是显示器屏幕颜色的色彩效果,它反映的是显示器显示出来的颜色的色调和饱和度。一般显示器有自动调整功能,默认设置即可!

    四、伽马值

    显示器伽玛值涉及到显示器的画质,是显示器亮度和对比度的辅助功能,目前主流LED显示器伽玛标准值是1.0,一般不用调整。

    五、饱和度

    显示器饱和度也称色彩的纯度,是指色彩的鲜艳程度。饱和度越大,图像彩度越大;饱和度越小,图像灰度越大。

    小编的这篇内容,是以Intel核心显卡为准为朋友们展示的,不同显卡可能相关数据会有所不同!

    扩展阅读:HD 4600显卡怎么样,HD 4600核心显卡是什么级别显卡?

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  • 对比学习正负例在干什么

    千次阅读 2021-03-22 19:15:08
    对比学习正负例在干什么? 原始图片被当作一种anchor,其增强的图片被当作正样本(positive sample),然后其余的图片被当作负样本。 解决拼图问题是无监督学习中一个非常重要的部分。在对比学习中,原图被当作...

    对比学习正负例在干什么?

    原始图片被当作一种anchor,其增强的图片被当作正样本(positive sample),然后其余的图片被当作负样本。

    解决拼图问题是无监督学习中一个非常重要的部分。在对比学习中,原图被当作anchor,打乱后的图片被当作正样本,其余图片被当作负样本
    在这里插入图片描述
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    对比学习中的互信息?

    上下文实例对比度主要有两种类型:预测相对位置(PRP)和最大化互信息(MI)。 它们之间的区别是:

    • PRP重点学习局部成分之间的相对位置。 全局上下文是预测这些关系的隐含要求(例如了解大象的长相对于预测其头尾之间的相对位置至关重要)。

    • MI关注学习局部和全局内容之间关系的显式信息。 局部成分之间的相对位置将被忽略。
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    根据如何采样负样本来将对比学习进行分类

    在这里插入图片描述
    (a)端到端训练,一个encoder用来生成正样本的表示,一个encoder用来生成负样本的表示;大的batch size来存储更多的负样本,使用一个对比损失,模型会让正样本的表示相近,让负样本和正样本的表示相远。SimSLR

    (b)使用一个Memory bank来存储和抽取负样本;Memory bank:的作用是在训练的时候维护大量的负样本表示。所以,创建一个字典来存储和更新这些样本的嵌入。Memory bank M M M 在数据集 D D D中对每一个样本 I I I存储一个表示 m i m_i mi。该机制可以更新负样本表示,而无需增大训练的batch size。

    (c)使用一个momentum encoder当作一个动态的字典查询来处理负样本;momentum创建了一种特殊的字典,它把字典当作一个队列的keys,当前的batch进入队列,最老的batch退出队列。Momentum encoder 共享了encoder Q的参数。它不会在每次反向传播后更新, 而是依据query encoder的参数来更新:
    θ k ← m θ k + ( 1 − m ) θ q \theta_{k} \leftarrow m \theta_{k}+(1-m) \theta_{q} θkmθk+(1m)θq
    在公式中, m ∈ [ 0 , 1 ) m \in[0,1) m[0,1) 是momentum系数。只有参数 θ q \theta_{q} θq 会被反向传播更新。
    Momentum update使得 θ k \theta_{k} θk 缓慢、柔和地依据 θ q \theta_{q} θq 来更新, 使得两个encoders的区别并不会很大。
    Momentum encoder的优点是不需要训练两个不一样的encoder, 而且维护memory bank会比较简单。

    (d)额外使用一个聚类机制。两个共享参数的端到端架构,这种架构使用聚类算法来聚类相似样本表示。

    Loss

    为了训练一个encoder, 需要一个前置任务来利用对比损失来进行反向传播。
    对比学习最核心的观点是将相似样本靠近,不相似样本靠远。
    所以需要一个相似度衡量指标来衡量两个表示的相近程度。
    在对比学习中,最常用的指标是cosine similarity。
    cos ⁡ s i m ( A , B ) = A ⋅ B ∥ A ∥ ∥ B ∥ \cos _{s} i m(A, B)=\frac{A \cdot B}{\|A\|\|B\|} cossim(A,B)=ABAB
    Noise Contrastive Estimation (NCE) 函数定义为:
    L N C E = − log ⁡ exp ⁡ ( sim ⁡ ( q , k + ) / τ exp ⁡ ( sim ⁡ ( q , k + ) / τ ) + exp ⁡ ( sim ⁡ ( q , k − ) / τ ) L_{N C E}=-\log \frac{\exp \left(\operatorname{sim}\left(q, k_{+}\right) / \tau\right.}{\exp \left(\operatorname{sim}\left(q, k_{+}\right) / \tau\right)+\exp \left(\operatorname{sim}\left(q, k_{-}\right) / \tau\right)} LNCE=logexp(sim(q,k+)/τ)+exp(sim(q,k)/τ)exp(sim(q,k+)/τ
    其中 q q q 是原样本, k + k_{+} k+ 是正样本, k − k_{-} k 是负样本, τ \tau τ 是超参数,被称为温度系数。 sim ⁡ ( ) \operatorname{sim}() sim() 可以是任何相似度函数,一般来说是cosines similarity
    如果负样本的数量很多, NCE的一个变种 InfoNCE 定义为:
    L I n f o N C E = − log ⁡ exp ⁡ ( sim ⁡ ( q , k + ) / τ exp ⁡ ( sim ⁡ ( q , k + ) / τ ) + ∑ i = 0 K exp ⁡ ( sim ⁡ ( q , k i ) / τ ) L_{I n f o N C E}=-\log \frac{\exp \left(\operatorname{sim}\left(q, k_{+}\right) / \tau\right.}{\exp \left(\operatorname{sim}\left(q, k_{+}\right) / \tau\right)+\sum_{i=0}^{K} \exp \left(\operatorname{sim}\left(q, k_{i}\right) / \tau\right)} LInfoNCE=logexp(sim(q,k+)/τ)+i=0Kexp(sim(q,ki)/τ)exp(sim(q,k+)/τ
    k i k_{i} ki 表示负样本。
    与其他深度学习模型类似, 对比学习应用了许多训练优化算法。训练的过程包括最小化损失函数来学习模型的参数。常见的优化算法包括 SGD 和 Adam 等。训练大的 batch 的网络有时需要特殊设计的优化算法,例如 LARS

    引用
    [1] https://blog.csdn.net/xovee/article/details/111622221
    [2] https://www.jianshu.com/p/75e1f3a16812
    [3] https://blog.csdn.net/weixin_43845931/article/details/109900906

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