first class instance variables

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Transparent First-class Futures and Distributed Components

Transparent First-class Futures and Distributed Components

necessary, to a wait-by-necessity. For our model, the idea is the same: the variables have the “classic” static abstract domain, and the augmented lattice is taken into account by an additional automaton with the behaviour of a proxy. Initially, the proxy is in an empty state where the object can only be filled with a value, so any access to the variable will be blocking. In general, two instances of the same method call have two different futures, so the proxies are parameterized by the instance of method call. In Fig. 1 we show a first model on how two components communicate. The action call(f ,M(args)) puts the request in the server’s queue, and initialises the local proxy. The call contains the identifier of the future to be updated, f . Once computed, the value of f is updated (response(f ,val)).
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MLF: An extension of ML with first-class polymorphism and implicit instantiation

MLF: An extension of ML with first-class polymorphism and implicit instantiation

As for the type of a, it is σ before generalization, and ∀ (α) σ after. Note that in ML, bindings in the prefix are mutually independent, which implies that the prefixes (α, β) and (β, α) are equivalent. In MLF, we follow the same idea for generalization: a binding is taken from the prefix and quantified in front of the type of the expression. Whereas bindings are unconstrained in ML, they are of the general form (α  σ) in MLF. Moreover, whereas bindings are mutually independent in ML, they can depend on each other in MLF. For instance, in the prefix Q = (α ≥ ⊥, β = ∀ (γ) γ → α), the binding for β depends on α because α is free in the bound of β. In ML, we could only have (α ≥ ⊥, β ≥ ⊥), which is equivalent to (β ≥ ⊥, α ≥ ⊥), as remarked above. In ML, if α is not free in Γ, we can generalize it. Similarly, if β is not free in Γ, we can generalize it. In MLF, however, things are not so direct. Under prefix Q, we can generalize β (if β is not free in Γ), but we cannot generalize α directly because α is needed in the prefix, namely in the bound of β. As a consequence, the only way to generalize α is first to generalize β (if possible), then to generalize α. As a conclusion, generalization in MLF must follow the dependencies of bindings. Therefore, when we wish to generalize as many variables as possible (according to a given typing environment Γ), we have to split the prefix Q in two parts. The first part contains all bindings of variables free in Γ, as well as bindings they depend on. The second part contains all remaining bindings, that is, type variables that do not appear in Γ, directly or indirectly. In this section, we describe this operation, the split algorithm. Note that, as mentioned above, splitting is trivial in ML since bindings do not depend on each other.
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Visual Variables in UML: a First Empirical Assessment

Visual Variables in UML: a First Empirical Assessment

VI. D ISCUSSION AND LESSONS LEARNED Results of the interviews show that UML diagrams are employed in several situations (e.g., communication, drawing of understanding, analysis) using different diagrams (e.g., classes, activities, state machines). These situations involve many visualization tasks where practitioners need to research information important to accomplish their work. These infor- mation might be semantic or extra-semantic ones. Interviews also show that colors are sometimes used in practice. Such use has been recognized as helpful when used by our practitioners. Concerning the other visual variables (i.e., size, brightness, texture/grain and orientation), practitioners do not actually use them but deem that they might be helpful and useful in practice. However, such usefulness directly depends on the usability of modeling tools. To reinforce their claims, practitioners mention recommendations about effective ones. First, they express the need to an automatic tool that updates the visual variations in case a highlighted information does change or evolve. In the extra-semantic information about the progress of the implementation, classes should automatically be updated when a class status moves from in progress status to implemented. Practitioners have also raised the need to add keys when they use colors. They pointed out that not all modeling tools present such feature. In that context, they suggest to have an interactive legend that enables, for instance, the possible update of the visual variations in the UML diagram directly in the keys and vice versa. They also recommended the possibility to define rules that map the information to highlight and the corresponding visual variables. Furthermore, practitioners stress on the subtlety of the used visual variations. The visual variables have to be associated to particular meanings. They also stress on the necessity to consider large organizations where a big number of persons collaborate on the same models: the tool should handle the conflicts that might appear.
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Preserving Instance State during Refactorings in Live Environments

Preserving Instance State during Refactorings in Live Environments

(d) Expected Result Figure 1: Step by Step of applying the Pull Up Instance Variable refactoring to the idNumber instance variable present in Student and Teacher classes. During each of the two operations, live instances are migrated due to the change in their structure. This migration is performed by the live programming environment each time a class is modified. During this process, the value of the pulled up instance variable is lost for live instances of subclasses (e.g., Student, Teacher). These values are lost because the instance variables from subclasses are removed during the first migration step. Note that the order of these steps cannot be changed because instance variables of subclasses should be removed before adding the new instance variable to the superclass to avoid duplicated instance variables.
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Copattern matching and first-class observations in OCaml, with a macro

Copattern matching and first-class observations in OCaml, with a macro

3.1 Source language 3.1.1 Syntax. The syntax of the source language is defined in Figure 1 . The syntax for variables and applications are standard while the other constructions need some explanations. In previous presentations of calculus with copatterns[ 1 , 15 ], an observation is written “ t · D”. In λ C , an observation is written “ t · u”. This notation is more general since the observation request on t can be computed by an arbitrary term u. Such a term can simply be the literal term D for the most basic observations, but more complex terms, like for instance an application “ t u”, can also be used. In other words, this construction makes observation requests first-class citizens of λ C . In λ C , a data constructor has a single argument contrary to the data constructors of ML which usually accept zero, one or more arguments. As λ C contains codata, there is no loss of generality induced by this rigid syntax: indeed, the argument of the construc- tor can be of a unit type or of a tuple type, which are definable as codatatypes (see forthcoming Example 3.1 ).
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Patterns as first-class citizens

Patterns as first-class citizens

The pure pattern calculus is well behaved. In particular, every closed term of the form ([θ] p → s) u is reducible. Also, reduction is confluent. The simplicity of the pure pattern calculus is best appreciated by compar- ing to previous approaches to pattern-matching. Popular functional program- ming languages such as Standard ML [SML], OCAML [Oca] and Haskell [Has] only support irreducible patterns which are either headed by a constructor or are a binding variable. A general approach introducing λ-terms as patterns can be found in [vO90], where confluence is proved for terms verifying the rigid pattern condition, a technique which is also applied in the context of ρ- calculi [CK98,BCKL03]. Certification of meta-properties of pattern-matching calculi has been developed in [Kah03]. The patterns of our calculus also gen- eralise those of the concurrent language Linda [Gel85] in which patterns are tuples containing a mix of free and binding occurences. Later research sought to augment the collection of patterns with new constructions [KPT96], reducible patterns [CK98] and free variables which do not bound occurrences in the body of the program [BCKL03], and patterns for compound data structures [Jay04c]. Only the last of these supports path polymorphism and none of them supports pattern polymorphic examples.
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Class-Add, une procédure de sélection de variables basée sur une troncature k-additive de l'information mutuelle et sur une classification ascendante hiérarchique en pré-traitement

Class-Add, une procédure de sélection de variables basée sur une troncature k-additive de l'information mutuelle et sur une classification ascendante hiérarchique en pré-traitement

Introduction La sélection de variables Au début des années 90, la majorité des publications sur la sélection de variables portait sur des domaines souvent décrits par quelques dizaines de variables. Ces dernières années, de par l’accroissement des capacités de recueil, de stockage et de manipulation des données, la situation a beaucoup changé. Il n’est plus rare de rencontrer dans cer- tains domaines, en particulier en bio-informatique ou en fouille de textes, des centaines voire des milliers de variables. Par conséquent, de nouvelles techniques de sélection de variables sont apparues pour tenter d’aborder ce changement d’échelle et de traiter no- tamment la prise en compte des variables redondantes et des variables non pertinentes. Cette problématique apparaît dans de nombreuses applications en apprentissage, no- tamment lorsque le processus est supervisé. Nous disposons généralement d’un ensemble d’apprentissage de taille fixe que ce soit pour les variables ou pour les individus. De cet ensemble, nous devons construire un modèle de classification des individus. Ce modèle est ensuite utilisé pour prédire la classe de nouveaux individus. Une première intuition pourrait laisser penser que le pouvoir discriminant d’un algorithme croît avec le nombre de variables. La situation n’est pas si simple puisqu’en parallèle, l’augmentation du nombre de variables peut entraîner une augmentation dramatique du temps d’exécution de l’algorithme. S’ajoutent à cette complexité algorithmique, des difficultés inhérentes au contenu même de l’information traitée : certaines variables sont redondantes et d’autres non pertinentes pour la prédiction de classes. De plus, beaucoup d’algorithmes d’ap- prentissage se basent sur l’estimation de la probabilité d’avoir telle classe en fonction de l’ensemble des variables, et, dès que le nombre de variables est trop élevé, la distribution devient alors bien souvent difficile à estimer.
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Using SensLAB as a First Class Scienti c Tool for Large Scale Wireless Sensor Network Experiments

Using SensLAB as a First Class Scienti c Tool for Large Scale Wireless Sensor Network Experiments

In the setup of such an application, the first step is to cover the bounded area by deploying anchors. Next step is to set up the routing infrastructure to allow every anchor to send data to the sink. Once again, the routing process chosen here is simplified. When anchors are deployed and powered on, the sink is initialized. It then starts to send BEACON and every anchor receiving this BEACON attaches itself to the sink. The sink becomes its parent. Then every attached anchor a forwards the BEACON. Every unattached anchor receiving a beacon from a chooses a as its parent. When every anchor has chosen a parent, the whole area is covered and mobile messages can be forwarded to the sink as follows. When an anchor receives a data message from another anchor or needs to send its own data, it forwards it to its parent. Step by step, the message eventually reaches the sink. The sink sends data through its serial link and the computer connected to it gathers the different messages and estimates mobile node positions.
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Utilités et perceptions des Plans de cours et « First class meetings » :  Le Point de vue des étudiants de 1ère et 2ème bachelier

Utilités et perceptions des Plans de cours et « First class meetings » : Le Point de vue des étudiants de 1ère et 2ème bachelier

12.6. Relations établies entre la lecture du Plan de cours, l’assistance à la First class meeting et l’année de Bachelier (envisagés comme covariables) et de la réception d’informations sur les diverses composantes du cours par régression logistique .............................................................................................................................. 254 Chapitre 13 : Relations entre la réception d’informations sur les différentes composantes du cours par les étudiants et leurs

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EELV : une instance d’écologisation de l’engagement et de semi-professionnalisation politique ?

EELV : une instance d’écologisation de l’engagement et de semi-professionnalisation politique ?

vanessa0jerome@gmail.com - Tél : 06 12 70 76 64 * EELV : une instance d’écologisation de l’engagement et de semi-professionnalisation politique ? Poser, dans le contexte actuel de « démobilisation politique » 1 ,   la question de l’utilité des partis, n’est pas anodin. Utiles à quoi ? Utiles à qui ? Cette question de l’utilité fait même écho à cette sorte de sens commun, que bien des acteurs du monde économique ou médiatique contribuent à entretenir, lequel prétend, justement, que les partis politiques, de manière générale, ne servent à rien ! Inutiles pour améliorer le quotidien, inutiles pour résoudre les grands conflits qui structurent le monde depuis au moins la fin de la Seconde Guerre mondiale, inutiles pour faire advenir un monde meilleur, les partis seraient le symptôme d’une société en déliquescence, dans laquelle seuls ceux qui ont justement appris à se servir d’eux s’en sortent mieux. Normative, peut-être même démagogique voire cynique, cette manière d’envisager la réflexion ne concerne pas le politiste, ou plutôt, le concerne autrement. De son point de vue, les partis politiques contribuent, plus ou moins et différemment en fonction des époques, à faire vivre la démocratie. Et par cela il faut entendre qu’ils contribuent non seulement aux débats qui structurent les choix de société, mais également, et peut-être surtout, qu’ils sont, tout à la fois, des instances de politisation 2 , de (re)façonnage des croyances et des pratiques, de sélection et de formation du
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Joint Future Semantic and Instance Segmentation Prediction

Joint Future Semantic and Instance Segmentation Prediction

We now demonstrate that we are able to predict instance and semantic segmen- tation with an increase in performance for the latter task. Our experiments are performed on the Cityscapes dataset [ 33 ], that contains 2975 videos for training, 500 for validation and 1525 for testing. As only the 20th frame of video contains annotations, and to be consistent with previous work, we aim to predict this frame in two settings. Short term predictions con- sist in predicting frame 20 using frames 8, 11, 14, 17 and mid term, computing frames 14, 17, 20 from 2, 5, 8, 11. The mid term prediction setting is therefore more challenging, as it aims to forecast a 0.5 seconds future. As in [ 6 , 7 ], our models are validated using the IoU SEG metric on the validation set, which cor- responds to the mean Intersection over Union computed between the predictions and the segmentation obtained via Mask R-CNN. As Mask R-CNN is an object- based segmentation method, it only outputs segmentations for the 8 classes that correspond to moving object instances: person, rider, car, truck, bus, train, mo- torcycle, and bicycle. We also report results of the same copy and flow baseline. The copy approach simply provides the last input as future segmentation. The flow baseline is based on pixel warping using optical flow computed between the last two frames. D 2 D was trained using stochastic gradient descent with a
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Appel et répétibilité des frais et honoraires de première instance

Appel et répétibilité des frais et honoraires de première instance

(4) Dans le sens de l’application de la loi et de l’arrêté royal du 26 octobre 2007 aux dépens de la première ins- tance, voy. J.-F. VAN D ROOGHENBROECK et B. D E C O - NINCK , « La loi du 21 avril 2007 sur la répétibilité des frais et honoraires d’avocat », J.T., 2008, pp. 56-57, n o 96. En faveur de l’application du droit ancien aux dé- pens de la première instance, voy. S. V OET , « Enkele praktische knelpunten bij de toepassing van de Wet van 21 april 2007 betreffende de verhaalbaarheid van kos- ten en erelonen van advocaten », R.W., 2007-2008, p. 1130. I. S AMOY et V. S AGAERT , « De Wet van 21 april 2007 betreffende de verhaalbaarheid van kosten en ere- lonen van een advocaat », R.W., 2007-2008, p. 698, n o 93 distinguent quant à eux suivant que le premier juge a accordé l’ancienne indemnité de procédure ou a été saisi d’une demande de répétibilité intégrale. Dans le premier cas, ils défendent le maintien de l’application de l’ancien article 1022 du Code judiciaire et de l’arrêté royal du 22 novembre 1970 alors que dans le second ils semblent admettre que le juge d’appel puisse faire appli- cation de la loi.
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Instance Migration in Dynamic Software Update

Instance Migration in Dynamic Software Update

Value Change. When the object structure is updated, it might not be a structural change. Changes are application specific and only affect the value stored in an instance vari- able without modifying the structure of the object. These migrations may need to compute the new state of the ob- ject in various manners that involve all the data available in the object. The way the new values are calculated are ap- plication dependent. For example when in an object repre- senting a product we store a price as a number. In a later version we store the price as an object (containing the num- ber and the currency). The structure of the instances are not modified (both versions have the price variable), but the in- stances should be migrated and the migration is application- dependant i.e., what is the default currency.
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Instance-based domain ontological view creation

Instance-based domain ontological view creation

Schema matching is an important research topic which aims at finding semantic equivalence relationships between schema elements such as database tables and the table columns. Bohannon et al. [12] view schema matching as a pairing of attributes (or groups of attributes) from the source schema and attributes of the target schema such that the pairs are likely to be semantically related. Since the computation of schema matching usually involves many data tables and attributes which significantly increase the workload, automated support for schema matching has received a great deal of attention in the research community. A recent complete survey can be found in [3]. Schema matches can be discovered by analyzing the similarity of schema information, preservation of constraints, domain knowledge, and instance data. The results of the automatic analysis are candidates of the possible matches, which still need to be verified by human experts.
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Choix et décision chez Sartre. Instant de la liberté ou liberté en instance ?

Choix et décision chez Sartre. Instant de la liberté ou liberté en instance ?

Choix et décision chez Sartre. Instant de la liberté ou liberté en instance ? Introduction : Dans le cadre de l'ontologie phénoménologique de L'être et le néant (1943), Sartre développe la conception d'une liberté absolue : la liberté est totale et infinie car elle ne rencontre jamais que ses propres limites. De ce point de vue, le chantre de l'existentialisme français rend à l'individu les rênes de son existence en même temps qu'il le met face à son entière responsabilité : il est tout entier choix, sans pour autant en être le fondement. Aussi l'expression de cette liberté n'est- elle pas celle d'un Fiat divin, léger, tout-puissant et détaché de son œuvre, mais plutôt celle d'un engagement existentiel qui découvre son être en situation. Au risque de devenir un fardeau pour celui qui ne voudrait pas l'assumer : « nous sommes condamnés à être libre », et ne pas choisir, c'est encore choisir de ne pas choisir. Mais alors, nous demanderons-nous, que peut-on y faire ? Que peut-on bien faire de cette liberté qui semble se jouer au-delà de notre pouvoir de décider ?
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2017 — Multiple instance learning under real-world conditions

2017 — Multiple instance learning under real-world conditions

Related publications: Robust Multiple-Instance Learning Ensembles Using Random Subspace Instance Selection published in Elsevier’s Pattern Recognition, 2016 Witness Identification in Mult[r]

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Utilités perçues du Plan de cours ou de la First class meeting par les étudiants de première et deuxième années. Quelles informations inclure en priorité selon eux, et à quelles fins?

Utilités perçues du Plan de cours ou de la First class meeting par les étudiants de première et deuxième années. Quelles informations inclure en priorité selon eux, et à quelles fins?

Introduction La pratique aujourd’hui très répandue, sinon quasi généralisée dans l’enseignement supérieur du Plan de cours (ou Course Syllabus dans les pays anglophones) semble traduire, outre la perception d’un besoin impérieux d’y recourir, la conviction commune qu’un tel outil ne peut manquer de jouer un rôle utile pour ses premiers destinataires, les étudiants. Moyen de communication offrant un point de contact précoce entre ces derniers et leurs enseignants (Hess, 2008), ainsi qu’avec la réalité de leurs cours (Lulee, 2007) dont il « donne le ton » (Peer & Martin, 2005), le Plan de cours est souvent présenté comme étant de nature à impacter (positivement ou négativement) les premières impressions, voire l’engagement des étudiants (Ishitama & Hartlaub, 2002) - au même titre d’ailleurs que la First class meeting, cette toute première rencontre entre le titulaire du cours et les étudiants inscrits, au cours de laquelle sont réexposées, voire précisées ou augmentées, diverses informations relatives à la planification pédagogique d’un cours sur le point de débuter -.
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Predicting Future Instance Segmentation by Forecasting Convolutional Features

Predicting Future Instance Segmentation by Forecasting Convolutional Features

future semantic segmentation, modeling at the semantic level is much more ef- fective than predicting raw RGB values of future frames, and then feeding these to a semantic segmentation model. Although spatially detailed, semantic segmentation does not account for in- dividual objects, but rather lumps them together by assigning them to the same category label, e.g. the pedestrians in Fig. 1 (c). Instance segmentation overcomes this shortcoming by additionally associating with each pixel an instance label, as show in Fig. 1 (b). This additional level of detail is crucial for down-stream tasks that rely on instance-level trajectories, such as encountered in control for autonomous driving. Moreover, ignoring the notion of object instances prohibits by construction any reasoning about object motion, deformation, etc. Includ- ing it in the model can therefore greatly improve its predictive performance, by keeping track of individual object properties, c.f. Fig. 1 (c) and (d).
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First Class of Phosphorus Dendritic Compounds Containing β-Cyclodextrin Units in the Periphery Prepared by CuAAC

First Class of Phosphorus Dendritic Compounds Containing β-Cyclodextrin Units in the Periphery Prepared by CuAAC

In 1994, Caminade et al. described the first method for the synthesis of high-generation phosphorus dendrimers (PDs), which is still the most widely used, since it allows numerous changes at the level of the core, branches or terminal groups, conferring biocompatible functions for the use in biological applications [ 12 ]. In this way, PD synthesis can be started from different cores; however, hexachlorocyclotryphosphazene (P 3 N 3 Cl 6 ) is the most used core, since it provides twice the number of final groups, compared with thiophosphoryl chloride (P(S)Cl 3 ) [ 10 ]. Using the P 3 N 3 Cl 6 core, modifications to the terminal groups of the PDs can be achieved with different molecules in order to improve the biocompatible properties. One of the strategies used is the conjugation with different types of carbohydrates to improve the aqueous solubility and correlate the structures with the impacts on biological behaviors [ 13 , 14 ]. For instance, the construction of PDs with mannose residues in its periphery was employed as a strategy for the treatment of lung inflammation [ 15 ]. Furthermore, PDs conjugated with mannopyranoside have been used as multivalent carbohydrate protein-binding recognition probes [ 16 ]. Finally, PDs were used as noncovalent carriers of aminolactitol carbohydrate for treatment against the HIV virus [ 17 ].
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Variables aléatoires

Variables aléatoires

Exercice 4 Soit (X k ) k>1 une suite de variables aléatoires indépendantes, identiquement distribuées, suivant une loi de Bernoulli de paramètre p. Pour m ∈ N ∗ on note T m la variable aléatoire du m e succès, autrement dit T m = min n k ∈ N ∗ X 1 + · · · + X k = m

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