我有一个要从字符串中删除的字符数组:stops=["[","]","^","(",")","#","*","?","~"]我希望能够传递数组并删除所有出现的这些字符，以便:“str[with]unwanted#char*acters”成为“带有不需要的字符的str” 最佳答案 "str[with]unwanted#char*acters".gsub(Regexp.union(stops),'')#=>"strwithunwantedcharacters" 关于ruby-如何将数组传递给r
在Perl中，我们可以使用__SUB__来获取对当前子例程的引用。有Ruby的类似物吗？例如，让我们用Perl编写一个匿名阶乘子程序:my$fact=sub{$_[0]>1?$_[0]*__SUB__->($_[0]-1):1;};在Ruby中，我首先创建一个命名方法，然后将其转换为lambda:deffactorial(n)n>1?n*factorial(n-1):1endfact=method(:factorial).to_proc我觉得这不是编写递归lambda的最佳方式。我错过了什么吗？ 最佳答案 我认为Ruby没有提供任何
如何将foobar替换为foo123bar？这不起作用:>>>re.sub(r'(foo)',r'\1123','foobar')'J3bar'这行得通:>>>re.sub(r'(foo)',r'\1hi','foobar')'foohibar'我认为当有\number之类的内容时，这是一个常见问题。谁能给我一个关于如何处理这个问题的提示？ 最佳答案 答案是:re.sub(r'(foo)',r'\g123','foobar')文档的相关摘录:Inadditiontocharacterescapesandbackreferencesa
如何将foobar替换为foo123bar？这不起作用:>>>re.sub(r'(foo)',r'\1123','foobar')'J3bar'这行得通:>>>re.sub(r'(foo)',r'\1hi','foobar')'foohibar'我认为当有\number之类的内容时，这是一个常见问题。谁能给我一个关于如何处理这个问题的提示？ 最佳答案 答案是:re.sub(r'(foo)',r'\g123','foobar')文档的相关摘录:Inadditiontocharacterescapesandbackreferencesa
标题：基于知识的视觉问答的多模态知识提取与积累来源：CVPR2022https://arxiv.org/abs/2203.09138代码：https://github.com/AndersonStra/MuKEA一、问题提出一般的基于知识的视觉问答（KB-VQA）要求具有关联外部知识的能力，以实现开放式跨模态场景理解。现有的研究主要集中在从结构化知识图中获取相关知识，如ConceptNet和DBpedia，或从非结构化/半结构化知识中获取相关知识，如Wikipedia和VisualGenome。虽然这些知识库通过大规模的人工标注提供了高质量的知识，但一个局限性是，它们从纯文本的知识库中获取相关
标题：基于知识的视觉问答的多模态知识提取与积累来源：CVPR2022https://arxiv.org/abs/2203.09138代码：https://github.com/AndersonStra/MuKEA一、问题提出一般的基于知识的视觉问答（KB-VQA）要求具有关联外部知识的能力，以实现开放式跨模态场景理解。现有的研究主要集中在从结构化知识图中获取相关知识，如ConceptNet和DBpedia，或从非结构化/半结构化知识中获取相关知识，如Wikipedia和VisualGenome。虽然这些知识库通过大规模的人工标注提供了高质量的知识，但一个局限性是，它们从纯文本的知识库中获取相关
标题：视觉问答中关于组合泛化的多模态图神经网络来源：NeurlPS2020https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/1fd6c4e41e2c6a6b092eb13ee72bce95-Abstract.html代码：https://github.com/raeidsaqur/mgn一、问题提出重点：组合泛化问题例子：自然语言为例，比如人们能够学习新单词的含义，然后将其应用到其他语言环境中。一个人如果学会了一个新动词'dax'的意思，就能立即类推到'singanddax'的意思。”类似地，在训练的时候，可能在测试集中出现了训练集中没有出现过的元素
标题：视觉问答中关于组合泛化的多模态图神经网络来源：NeurlPS2020https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/1fd6c4e41e2c6a6b092eb13ee72bce95-Abstract.html代码：https://github.com/raeidsaqur/mgn一、问题提出重点：组合泛化问题例子：自然语言为例，比如人们能够学习新单词的含义，然后将其应用到其他语言环境中。一个人如果学会了一个新动词'dax'的意思，就能立即类推到'singanddax'的意思。”类似地，在训练的时候，可能在测试集中出现了训练集中没有出现过的元素
