设计模式概述设计模式是什么？它是软件开发人员在软件开发过程中经过相当长的一段时间的试验和错误总结出来的面临的一般问题的解决方案；它是一套被反复使用的、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结；它是解决特定问题的一系列套路，是前辈们的代码设计经验的总结，具有一定的普遍性，可以反复使用。设计模式能干什么？实现代码的可重用性增加代码的可维护性减低代码的被理解难度保证代码的可靠性增加系统的健壮性易

传感器、可穿戴设备和物联网设备网络生成的大量数据强调了对利用分散数据的时空结构的高级建模技术的需求，因为需要边缘计算和许可问题。虽然联邦学习已经成为模型训练的框架，不需要直接的数据共享和交换，但有效地对复杂的时空依赖关系进行建模以提高预测能力仍然是一个悬而未决的问题。另一方面，最先进的时空预测模型假设不受限制地访问数据，忽略了数据共享的限制。

2、通过JDBC查询数据库表中的数据4、将实体列表转化为HSSFWorkbook工作簿对象5、将HSSFWorkbook以流写入文件完整代码输出文件结果

机器学习和人工智能的成功离不开大量的数据，但随着人工智能在各行各业的应用落地，人们对于用户隐私数据保安全的关注度也在不断提高。如何在遵守更加严格的、新的隐私保护条例的前提下，解决数据碎片化和数据隔离的问题，是当前人工智能研究者必须解决的问题。在以上的背景基础下，人们开始寻求一种不必将所有数据集中到一个中心存储点就能够训练机器学习模型的方法。联邦学习旨在建立一个基于分布数据集的联邦学习模型。

对于目标检测任务来说，COCO数据集中的80类是完全足够的。Mask R-CNN是对Faster R-CNN的直观扩展，网络的主干有RPN转换为主干网络为ResNet的特征金字塔网络(FPN)，同时添加了一个分支用于预测每个感兴趣区域(RoI)上的分割掩模，与现有的用于分类和边界盒回归的分支并行。在多个特征图上设置不同缩放比例和不同宽高比的先验框以融合多尺度特征图进行检测，靠前的大尺度特征图可以捕

机器学习和人工智能的成功离不开大量的数据，但随着人工智能在各行各业的应用落地，人们对于用户隐私数据保安全的关注度也在不断提高。如何在遵守更加严格的、新的隐私保护条例的前提下，解决数据碎片化和数据隔离的问题，是当前人工智能研究者必须解决的问题。在以上的背景基础下，人们开始寻求一种不必将所有数据集中到一个中心存储点就能够训练机器学习模型的方法。联邦学习旨在建立一个基于分布数据集的联邦学习模型。

2、通过JDBC查询数据库表中的数据4、将实体列表转化为HSSFWorkbook工作簿对象5、将HSSFWorkbook以流写入文件完整代码输出文件结果

Cit yscapes 是驾驶领域进行效果和性能测试的图像分割数据集，它包含了5000张精细标注的图像和20000张粗略标注的图像，这些图像包含50个城市的不同场景、不同背景、不同街景，以及30类涵盖地面、建筑、交通标志、自然、天空、人和车辆等的物体标注。在解码器处，执行上采样和卷积。像，采用反卷积层对最后一个卷积层的f eat ure map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对

AdaBoosting算法是Boosting算法中最常用的一种，其思想是：先从初始训练集训练一个基学习器，在根据基学习器的表现对训练样本进行调整，使得错误的训练样本在后续受到更多关注，然后调整样本分布训练下一个基学习器；决策树（Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分

PyG（PyTorch Geometric）是一个基于PyTorch的库，可以轻松编写和训练图神经网络（GNN），用于与结构化数据相关的广泛应用。它包括从各种已发表的论文中对图和其他不规则结构进行深度学习的各种方法，也称为几何深度学习。此外，它还包括易于使用的迷你批处理加载程序，用于在许多小型和单巨型图上操作，多GPU支持，大量通用基准数据集（基于创建自己的简单接口），GraphGym实验管理器，