我研究了一些资料\xef\xbc\x8可以知道，对比学习和度量学习的目标都是学习这样一个嵌入空间，在这个嵌入空间中，相似的样本对彼此靠近，而不相似的样本对相距很远。但是度量学习和对比学习有什么区别呢？我无法理解。
\n有人可以给一些建议吗？谢谢。
\nmachine-learning embedding supervised-learning deep-learning self-supervised-learning
我对 的copy归属感到困惑numpy.astype。我查看了链接中的材料，它说：
By default, astype always returns a newly allocated array. If this is set to false, and the dtype, order, and subok requirements are satisfied, the input array is returned instead of a copy.
这意味着会改变 ndarray 对象的原始值吗？喜欢：
x = np.array([1, 2, 2.5])
x.astype(int, copy=False)
但似乎x还是原来的值array([ 1. , 2. , 2.5])。谁能解释一下？非常感谢~~
我定义了一个简单的类\xef\xbc\x9a
\n\nclass A\n{\npublic:\n int a;\n};\n是sizeof(A)4，所以我很困惑，当我刚刚定义这样一个类时，公共成员变量a存储在哪里？栈还是堆？