测试代码usingSystem;usingSystem.Diagnostics;namespaceConsoleApp1{publicclassTestClass{[Conditional("Debug1

@Conditional注解是进行条件判断的，满足当前条件，就加载bean，否则不加载。

头文件提示“unterminatedconditionaldirective”错误原因为对应的头文件没有”#endif”，或者#endif书写错误

、或者变量和常量值的比较注意：条件语句只能用于控制make实际执行的makefile文件部分，它不能控制规则的shell命令执行过程2基本语法一个简单的不包含“else”分支的条件判断语句的语法格式为CONDITIONAL-DIRECTIVETEXT-IF-T

条件装配是SpringBoot一大特点，根据是否满足指定的条件来决定是否装配Bean，做到了动态灵活性，starter的自动配置类中就是使用@Conditional及其衍生扩展注解@ConditionalOnXXX

github地址：https://github.com/cass-pwx/conditional-demo1、概述条件装配是SpringBoot一大特点，根据是否满足指定的条件来决定是否装配Bean，做到了动态灵活性

一、条件装配的原理SpringBoot条件装配基于SpringFramework的条件注解（@Conditional），它定义了一组条件，只有当这些条件满足时，相关

文章目录GAN基础理论2.1算法来源2.2算法介绍2.3基于CGAN的手写数字生成实验2.3.1网络结构2.3.2训练过程一、D的loss(discriminator_train_step)二、G的loss(generator_train_step)2.4实验分析2.4.1超参数调整一、batchsize二、epochs三、Adam：learningrate四、Adam：weight_decay五

文献:NakagawaS,JohnsonPCD,SchielzethH.ThecoefficientofdeterminationR(2)andintra-classcorrelationcoefficientfromgeneralizedlinearmixed-effectsmodelsrevisitedandexpanded.[J].JournaloftheRoyalSocietyInterf

PyTorch深度学习实战（33）——条件生成对抗网络0.前言1.条件生成对抗网络1.1模型介绍1.2模型与数据集分析2.实现条件生成对抗网络小结系列链接0.前言条件生成对抗网络(ConditionalGenerativeAdversarialNetwork,CGAN)是一种生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)，旨在通过给定特定条件信息的情况下生成符合条

@Conditional注解的作用？

笔记地址：https://flowus.cn/share/4c8c251b-cb8e-4f21-aa9e-139c1c3cf883【FlowUs息流】Vits论文地址：proceedings.mlr.pressAbstract与传统的two-stageTTS(即文字→mel频谱→声音)相比，是一种parallelend-to-endTTS，提升了效率且声音自然。其它parallel方法主要存在音质

配置类本身也是组件@Import({xxx.class})（声明在配置类的上方）给容器中自动创建出指定类型的组件、默认组件的名字就是全类名@Conditional（声明在类或者方法上）条件装配：满足Conditional

作用：必须满足conditional注解指定的条件，才能添加组件，配置类中的所有内容才会生效所有的派生注解例如

ConditionalProbability:IfAandBareeventswithP(B)>0,thentheconditionalprobabilityofAgivenB,denotedbyP(A|B),isdefinedasP(A|B)=P(A∩B)/P(B)TwoChildren:(Twochildren).MartinGardnerposedthefollowingpuzzleinth

目录1、起步依赖2、自动配置2.1自动配置原理2.2@Conditional注解2.3案例（自定义starter）3、总结1、起步依赖SpringB

Configuration和@Bean注解1.2自动扫描组件和指定扫描规则1.3自定义TypeFilter指定过滤规则1.4@Scope设置组件的作用域1.5@Lazy注解，bean懒加载注解1.6@Conditional

文章目录25.1元数据和反射25.2Type类25.3获取Type对象25.4什么是特性25.5应用特性25.6预定义的保留特性25.6.1Obsolete特性25.6.2Conditional特性25.6.3

@Conditional3.2.4.案例3.2.4.1.自定义starter分析3.2.4.2.自定义starter实现3

官方实现代码地址：lllyasviel/ControlNet:Letuscontroldiffusionmodels!(github.com)一、前言此项目的使用需要显存大于8G，训练自己的ControlNet或需要更大，因此请注意查看自身硬件是否符合。在此之前请确保已经安装好python以及相关IDE工具。二、环境安装这里主要还是基于官网文档来进行代码复现。1.创建虚拟环境condaenvcre

6.4BashConditionalExpressionsConditionalexpressionsareusedbythe[[compoundcommandandthetestand[builtincommands.Expressionsmaybeunaryorbinary.Unaryexpressionsareoftenusedtoexaminethestatusofafile.Therea

@Conditional@Conditional一、基本信息二、注解描述三、注解源码四、主要功能五、最佳实践在@Bean上使用在@Configuration上使用自定义组合注解六、时序图七、源码分析八、

FactoryBean区别4：判断Spring环境，创建判断类conditionimplementsCondition重写matches方法（只有返回true才有效）.至此可在需要匹配的Bean前添加注释@Conditional

这篇文章在2020年发表在IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology上

本文发表于ICCV2023论文地址：ICCV2023OpenAccessRepository(thecvf.com)官方实现代码：lllyasviel/ControlNet:Letuscontroldiffusionmodels!(github.com)Abstract论文提出了一种神经网络架构ControlNet,可以将空间条件控制添加到大型的预训练文本到图像扩散模型中。ControlNet将预

一、简单用法：Con(in_conditional_raster,true_raster,{false_raster})案例1：con(IsNull(raster),0

ConditionalPromptLearningforVision-LanguageModels视觉语言模型的条件提示学习文章介绍这篇文章于2022年发表在CVPR（ConferenceonComputerVisionandPatternRecognition），作者是kaiyang.zhou,jingkang001,ccloy,ziwei.liu。研究发现CoOp的问题：泛化性差，CoOp在训

PriSTI:AConditionalDiffusionFrameworkforSpatiotemporalImputation时空数据挖掘在空气质量监测、人群流量建模、气候预测等方面发挥着重要作用。然而，现实场景中原始收集的时空数据通常由于传感器故障或传输损耗而不完整。时空填补旨在根据观测值及其潜在的时空依赖关系对缺失值进行填补。以往的主流模型对缺失值进行自回归填补，存在误差累积问题。作为新兴的

速览0.Abstract0.1逐句翻译0.2I.INTRODUCTION1.1翻译第一段（时空数据补全是常见的问题，有研究价值）第二段（前人研究从历史值当中进行自回归，历史值本身就不要准确，这种方式会自然而然的扩大累积误差）第三段（扩散模型可以避免这种累积误差，前人利用扩散模型时候没有很好的利用更多周围信息和环境信息，而略微显得单薄了。）第四段（详细介绍实现细节）1.2总结III.METHODOL

最近看了李宏毅老师的深度学习视频课程，真的是讲得十分细致，从头到尾看下来一遍，对深度学习模型有了一个基本的认识，趁着脑子还能记着一些东西，赶紧把学到的东西记录下来，以备后用。视频地址：https://www.bilibili.com/video/av9770302/from=search&seid=905421046757750252ppt地址：http://speech.ee.ntu.edu.t

std::enable_if::type如果编译期满足B，那么返回类型T，否则编译报错std::conditional::type如果编译期满足B，那么返回类型T，否则返回类型F下面是一个示例，展示如何使用

这就是@Conditional注解在发挥作用。该注解指定了在什么条件下创建Bean并进行装配。

在理解springboot自动装配之前需要了解spring的@Configuration原理和@Conditional两个注解原理。

这里推荐一个diffusion实现手写数字的源代码https://github.com/TeaPearce/Conditional_Diffusion_MNIST，适合新手入门。

目录一、CDAN结构二、多线性调整三、熵调整四、总体优化目标前言对抗性学习已被嵌入到深层网络中，用于学习解纠缠和可转移的领域适应表示。在分类问题中，现有的对抗性域自适应方法可能无法有效地对齐多模态分布的不同域。作者指出当前一些对抗域适应方法仍存在三个问题：1.只考虑了特征对齐，没有考虑标签对齐。2.当数据分布体现出复杂的多模态结构时，对抗性自适应方法可能无法捕获这种多模态结构，也就是说即使判别器完

想必你看到这个错误的时候你是在python中尝试用sqlalchemy连接DB2数据库，那就没错了，你看我这个帖子就能解决问题。错误如下：解决方案如下：一、想要在python中使用sqlalchemy操作DB2，除了需要安装sqlchemy，还需要安装如下两个包：（先别急着操作，看完我一二三所有步骤之后再去操作，不然你会吃亏）1、ibm-dbpipinstallibm-db（此包安装可能会卡顿一会

文章目录快速入门介绍项目结构第一个springboot程序默认配置静态资源位置静态资源访问路径服务器端口号项目访问路径常用注解@Configuration@Import@ImportResource@Conditional

AIGC实战——条件生成对抗网络0.前言1.CGAN架构2.模型训练3.CGAN分析小结系列链接0.前言我们已经学习了如何构建生成对抗网络(GenerativeAdversarialNet,GAN)以从给定的训练集中生成逼真图像。但是，我们无法控制想要生成的图像类型，例如控制模型生成男性或女性的面部图像；我们可以从潜空间中随机采样一个点，但是不能预知给定潜变量能够生成什么样的图像。在本节中，我们将

这就是@Conditional注解在发挥作用。该注解指定了在什么条件下创建Bean进行配置。2.@Conditional注解SpringBoot包含多个@Co

ControlNet:AddingConditionalControltoText-to-ImageDiffusionModelsTL;DR：ControlNet使得我们能通过输入额外的条件图（如Canny边缘、人体姿态、深度图等），对SD生成结果的空间位置有更准确的控制。它拷贝SD部分原权重作为一个新的分支进行微调训练，同时维持SD原权重分支不变，并在开始训练使用零卷积将二者相连。从而能利用已经

自定义条件注解在SpringBoot中，所有自定义条件注解其实都是基于@Conditional而来的，使用@Conditional定义新条件注解关键就是要有一个

文章目录自动配置类原理`AopAutoConfigurartion`条件装配的底层原理`@Conditional``@ConditionalOnXxx`自动配置类原理publicclassAutoConfApplication

目录一、BeanFactory二、FactoryBean三、小结Spring学习专栏1.Spring源码分析（一）基本框架介绍2.Spring源码分析（二）两种方案搭建基础框架3.Spring中@Conditional

错误：Can’tlocateModule/Load/Conditional.pm解决方法：yuminstallperl-Module-Load-Conditional或者perl-MCPAN-e‘installModule

计算机视觉算法——基于Transformer的目标检测（EfficientDETR/AnchorDETR/ConditionalDETR/DABDETR）计算机视觉算法——基于Transformer的目标检测（EfficientDETR/AnchorDETR/ConditionalDETR/DABDETR）1.EfficientDETR1.1ImpactofInitializationofObje

自动配置原理和配置文件配置文件和spring.factories了解：@Conditional配置文件和spring.factories根据当前不同的条件判断，决定这个配置类是否生效一但这个配置类生效；

条件PixelCNNPixelCNN是PixelRNN的卷积版本，它将图像中的像素视为一个序列，并在看到前面的像素后预测每个像素（定义如上和左，尽管这是任意的）。PixelRNN是图像联合先验分布的自回归模型：p(x)=p(x0)∏p(xi∣x0,⋯ ,xi−1)p(x)=p(x_0)∏p(x_i|x_0,\cdots,x_{i-1})p(x)=p(x0)∏p(xi∣x0,⋯,xi−1)Pixel

名词解释如下：Positivematches：@Conditional条件为真，配置类被Spring容器加载。Neg

ConditionalBernoulliDiffusionModelforMedicalImageSegmentation.MICCAI,2023.[5]XinrongHu,Yu-JenChen,Tsung-YiHo,YiyuShi.Conditional

GAN和DCGAN生成随机图像。因此，我们几乎无法控制生成哪些图像。然而，CGAN可以让我们指定一个条件，以便我们可以告诉它要生成哪些图像。诀窍是使用可学习层将标签值转换为特征向量，以便生成器可以学习要生成什么图像。鉴别器还利用标签条件。现阶段您可能还不清楚，但不用担心。本文将通过简单的代码介绍整个过程的工作原理。条件作为特征向量标签到One-hot编码标签我们将使用包含许多数字图像的MNIST数