我是SPARQL的初学者,并且想知道是否有一个查询可以帮助我返回传递关系.例如下面的n3文件,我想要一个返回"a is is sameas c"的查询或沿着这些行的东西.谢谢
@prefix : <http://websitename.com/links/> .
@prefix owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#> .
:a owl:sameas :b.
:b owl:sameas :c.
我想我不太明白F#如何推断序列表达式中的类型以及为什么类型不能正确识别,即使我直接从"seq"指定了元素的类型.
在下面的F#代码中,我们有一个基类A和两个派生类,B和C:
type A(x) =
member a.X = x
type B(x) =
inherit A(x)
type C(x) =
inherit A(x)
如果我尝试用简单的序列表达式"产生"它们的实例,我会得到两个错误:
// Doesn't work, but it makes sense.
let testSeq = seq {
yield A(0)
yield B(1) // Error, expected type: A
yield C(2) // Error, expected type: A
}
这是有道理的,因为推断"常见"类型(界面,我认为,可以使这项工作更加困难)可能并不那么简单.但是,可以使用安全转换来修复这些错误:
// Works fine :)
let testSeqWithCast = seq {
yield A(0)
yield B(1) :> A
yield C(2) :> A
}
如果我不想使用演员怎么办？我试图直接从"seq"指定序列类型,但事情似乎不起作用:
// Should work, I think...
let testGenSeq = seq<A> …从这个 Oracle Java教程:
WildcardError示例在编译时产生捕获错误:
public class WildcardError {
void foo(List<?> i) {
i.set(0, i.get(0));
}
}
在此错误演示之后,他们使用辅助方法解决了问题:
public class WildcardFixed {
void foo(List<?> i) {
fooHelper(i);
}
// Helper method created so that the wildcard can be captured
// through type inference.
private <T> void fooHelper(List<T> l) {
l.set(0, l.get(0));
}
}
首先,他们说列表输入参数(i)被视为Object:
在此示例中,编译器将
i输入参数处理为Object类型.
为什么然后i.get(0)不返回Object？如果已经这样传递了？
此外,使用a <?>时你必须使用辅助方法是什么意思<T>.不能直接使用T可以推断出来的吗？
好吧,我有一种感觉,你们可以快速指出为什么我对此感到困惑,但我有一个问题,为什么以下不会导致编译器错误或警告:
NSString * intValue = [ NSString stringWithFormat:@"int = %i", [ [ self.selectedObject valueForKey:name ] integerValue ] ];
selectedObject是一个NSObject,name恰好是一个@property类型的名称int.
令我困惑的是为什么编译器完全愿意假设返回结果[ self.selectedObject valueForKey:name ]是类型NSNumber *(没有类型转换)以便通过调用来链接消息integerValue.
显然,KVC将非对象"数字"类型包装成NSNumber,但编译器无法知道在这种特殊情况下-valueForKey:会返回一个NSNumber *.
为什么这不会导致编译器警告" id可能不响应' -integerValue'"？
有没有人知道一个使用GA进行语法归纳/推理的程序,我已经阅读了很多关于这些东西的研究论文和文章,比如Lankhorst和De Pauw,但我找不到任何在任何地方使用这种技术的实现或程序.对此的任何帮助都非常感激,欢呼
根据'什么是Hindley Milner',它说:
Hindley-Milner是System F的限制,它允许更多类型但需要程序员注释.
我的问题是,什么是系统F中可用的类型的例子,在Hindley Milner(类型推断)中不可用？
(假设系统F类型的推断已被证明是不可判定的)
我在keras中训练了一个模型，并且正在考虑修剪我的全连接网络。我对如何修剪图层有些迷惑。
《学习有效的神经网络的权重和连接》一书的作者说，它们为图层的阈值权重添加了掩码。我可以尝试做同样的事情，并微调训练好的模型。但是，它如何减少模型大小和计算数量？
第一次发帖，对不起，标题可能是垃圾。我正在尝试使用类型推断，但是在使用工厂模式时却努力使其正常工作，让我扔掉一些代码以使其更加清晰：
private class ParentObject { }
private class ChildObject extends ParentObject { }
private interface Template<T extends ParentObject> {
void doSomething(T object);
}
private class TemplateImpl implements Template<ChildObject> {
public void doSomething(ChildObject object) { }
}
因此，我有一些从Template继承的类，它们对从ParentObject继承的对象做一些事情（我在本文中仅发布了其中一个）。现在，我遇到的问题是，当我尝试生成这些模板类之一时，在尝试执行此操作时，我不断收到“不兼容的类型”错误：
private class Factory {
public <T extends ParentObject> Template<T> generate() {
return new TemplateImpl(); // here is the error
}
}
private class Service {
public <T extends ParentObject> void magic() {
Factory f = new Factory();
Template<T> a = f.generate();
}
} …所以现在有一个很大的更新，从 TensorFlow 1.X 到 2.X。
在 TF 1.XI 中习惯了一个管道，它帮助我将我的 keras 模型推向生产。管道：keras (h5) model --> freeze & convert to pb --> optimize pb
此工作流程帮助我加快推理速度，我的最终模型可以存储在单个 (pb) 文件中，而不是文件夹（请参阅 SavedModel 格式）。
如何在 TensorFlow 2.0.0 中优化我的推理模型？
我的第一印象是我需要将我的 tf.keras 模型转换为 tflite，但是由于我的 GPU 使用 float32 操作，这种转换会让我的生活更加艰难。
谢谢。
有人可以向我解释什么是 NHCW 格式吗？我正在使用 Jenson 推理库，对于对象检测，第一步称为“预处理”，它将图像转换为 NCHW 格式，但我不知道这种格式是什么。