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在.NET Core中使用MongoDB明细教程(2):使用Filter语句检索文档

在上篇文章在.NET Core中使用MongoDB明细教程(1):驱动基础及文档插入我们介绍了一些驱动程序相关的基础知识,以及如何将文档插入到集合中。在这篇文章中,我们将学习如何从数据库中检索文档。 作者:依乐祝 译文地址:https://www.cnblogs.com/yilezhu/p/13520021.html 英文地址:https://www.codementor.io/@pmbanugo/working-with-mongodb-in-net-2-retrieving-mrlbeanm5 任何文档都属于集合,因此所有CRUD操作都是在单个集合范围中完成的。若要从集合中检索文档,可以使用Find,FindSync,和FindAsync等方法。 FindSync&FindAsync FindSync和FindAsync两者都有两个带有三个参数的重载。FindSync和FindAsync很相似,只是FindSync是同步的,并阻塞直到它的调用完成。FindSync返回IAsyncCursor,而FindAsync返回一个IAsyncCursor的任务. 什么是IAsyncC...

高频分量可以帮助解释卷积神经网络的泛化性

点击上方“AI公园”,关注公众号,选择加“星标“或“置顶” 作者:Haohan Wang 编译:ronghuaiyang 导读 对卷积网络的高频分量的泛化性能的现象的研究和解释。 图1,中心假设:在样本有限的数据集中,图像的高频分量与“语义”分量存在相关性。因此,模型既会感知高频成分,也会感知“语义”成分,导致人类违反直觉的泛化行为。 都是因为数据 有许多工作都试图使用非常重的数学来解释神经网络的泛化行为,但我们会做不同的事情:使用数据的简单反直觉,我们将展示许多泛化的奥秘(像对抗的脆弱性,BatchNorm的功效,“泛化悖论”)可能是通过肉眼处理数据过度自信的结果。或者仅仅是: 模型可能没有比我们聪明,但数据已经比我们聪明了 让我们从一个有趣的观察开始(图2):我们使用Cifar10数据集训练了一个ResNet-18,选择了一个测试样本,并绘制了该样本的模型预测置信值。然后通过傅里叶变换将样本映射到频域,将其频率表示分割为高频分量和低频分量。我们通过这两个部分对图像进行重构,并将重构图像输入到模型中: HFC重建图像看起来明显不同于原始样本,但预测出来是相同的标签。 LFC重建的图像...

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